次に条件2も同様に計算すると次のようになる。第二変分が負となるためには、次の条件を満たせばよい。決定する問題に帰着する。いくつあっても導出過程に代わりはない。次のような拘束条件を持つ場合についての解法を述べておく。対して、ラグランジュの未定乗数法で拘束条件を加えて変分問題を解くと、次の停留条件と極大値であるための条件を得る。(11)は拘束条件(10)から決定される。以上で、変分法による汎関数最大化(極大化)問題の解き方が分かりました。次回は、この結果を利用して、変分ベイズの汎関数最大化問題の計算を行います。10.1の所で変分法を知らずに「なぜ?」と結構苦労したので、その備忘録です。話の流れは以下になります。今日は1についてです。注:全ての変数はスカラー、ベクトル、行列の何れかだが表記上は区別しない。離散変数の場合にも積和ではなく積分で一括表記する。