拉格朗日方程是凸优化理论中最重要的概念，可以被用来求解凸优化问题。其定义为：给定一个凸函数f，让拉格朗日乘子法超平面S来最大化或最小化目标函数f：
最大：min f(x)
最小：max f(x)
拉格朗日方程的技巧主要分为三大类：
1、构建拉格朗日函数：拉格朗日函数是由目标函数和拉格朗日乘子组成的函数，即构建函数L（x，λ）=f（x）+λ*g（x），其中λ是拉格朗日乘子，g（x）为限制条件。
2、求极值：然后求函数L（x，λ）的极值，因为拉格朗日函数是凸函数，它的极值点可以用：全微分等于零的点或者拉格朗日松弛乘子值λ为零的点解决。
3、确定最优解：最后，将原问题用原函数表示，再代入上面求出的极值点中的x的值，就可以得到最优解。
拉格朗日方程具有较好的精度和效率，可用于解决多维函数优化问题，具有广泛的应用前景。