拉格朗日乘数法在消费者均衡原则中的应用
拉格朗日乘数法介绍
拉格朗日乘数法在数学最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。
这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。
这种方法引入了一种新的标量未知数，即拉格朗日乘数：约束方程的梯度（gradient）的线性组合里每个向量的系数。
此方法的证明牵涉到偏微分，全微分或链法，从而找到能让设出的隐函数的微分为零的未知数的值。
目录定义用“拉格朗日乘数法”求极值条件极值点的必要条件解应用问题举例拉格朗日乘数法举例拉格朗日乘数法在消费者均衡原则中的应用定义用“拉格朗日乘数法”求极值条件极值点的必要条件解应用问题举例拉格朗日乘数法举例拉格朗日乘数法在消费者均衡原则中的应用展开定义设给定二元函数z=ƒ(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为寻找z=ƒ(x,y)在附加条件下的极值点，先做拉格朗日函数L(x,y)=ƒ(x,y)+λφ(x,y)，其中λ为参数。
求L(x,y)对x和y的一阶偏导数，令它们等于零，并与附加条件联立，即L＇x(x,y)=ƒ＇x(x,y)+λφ＇x(x,y)=0，L＇y(x,y)=ƒ＇y(x,y)+λφ＇y(x,y)=0，φ(x,y)=0由上述方程组解出x，y及λ，如此求得的(x,y)，就是函数z=ƒ(x,y)在附加条件φ(x,y)=0下的可能极值点。
用“拉格朗日乘数法”求极值求函数f(x,y,z)在条件φ(x,y,z)=0下的极值方法（步骤）是：1.做拉格朗日函数L=f(x,y,z)+λφ(x,y,z),λ称拉格朗日乘数2.求L分别对x,y,z,λ求偏导,得方程组,求出驻点P(x,y,z)如果这个实际问题的最大或最小值存在,一般说来驻点唯一,于是最值可求.条件极值问题也可以化为无条件极值求解,但有些条件关系比较复杂,代换和运算很繁,而相对来说,“拉格朗日乘数法”不需代换,运算简单一点.这就是优势.条件φ(x,y,z)一定是个等式，不妨设为φ(x,y,z)=m则再建一个函数g(x,y,z)=φ(x,y,z)-mg(x,y,z)=0,以g(x,y,z)代替φ(x,y,z)在许多极值问题中，函数的自变量往往要受到一些条件的限制，比如，要设计一个容积为 V的长方体形开口水箱，确定长、宽和高, 使水箱的表面积最小. 设水箱的长、宽、高分别为 x,y,z，则水箱容积V=xyz 焊制水箱用去的钢板面积为S=2xz+2yz+xy这实际上是求函数 S 在 V 限制下的最小值问题。
拉格朗日乘数法或者增广拉格朗日乘数法求条件极值问题在几何学中的应用(一)
拉格朗日乘数法或者增广拉格朗日乘数法求条件极值问题在几何学中的应用(一) 拉格朗日乘数法或者增广拉格朗日乘数法求条件极值问题在几何学中的应用什么是拉格朗日乘数法？拉格朗日乘数法是一种经典的优化方法，用于求解带有条件的多元函数的极值问题。
该方法在数学、物理、经济、工程等领域都有广泛的应用。
拉格朗日乘数法在几何学中的应用拉格朗日乘数法和增广拉格朗日乘数法在几何学中有着重要的应用。
举例来说，可以用拉格朗日乘数法来求解这样一个几何问题：在半径为 r 的圆中，如何放置一条不经过圆心的线段，使得这条线段的两个端点到圆心的距离之差为 d ？求解过程设点 P (x,y ) 为线段的中点，则线段的两个端点分别为 Q (x −a,y −b ) 和 R (x +a,y +b )，其中 a ，b 是常数。
则问题可以表示为：{(x −a )2+(y −b )2=(r −d )2(x +a )2+(y +b )2=(r +d )2 化简之后得到：ax +by =−12(a 2+b 2)−rd 这是一个标准的线性规划问题，可以用拉格朗日乘数法求解。
定义拉格朗日函数为：L (x,y,λ)=f (x,y )+λg (x,y )其中 f (x,y )=(x −a )2+(y −b )2，g (x,y )=(x +a )2+(y +b )2。
则拉格朗日函数为：L (x,y,λ)=(x −a )2+(y −b )2+λ[(x +a )2+(y +b )2−(r +d )2] 求偏导得：{ ∂L ∂x =2(x −a )+2λ(x +a )=0∂L ∂y=2(y −b )+2λ(y +b )=0∂L ∂λ=(x +a )2+(y +b )2−(r +d )2=0 解得：{ x =−12a 2+b 2r +d y =−12a 2+b 2r +d λ=−r −d r +d代入式子得到最终结果：{Q (−a 2+b 2r +d ,−a 2+b 2r +d )R (a 2+b 2r +d ,a 2+b 2r +d ) 结论通过拉格朗日乘数法，我们得到了一条线段的两个端点的坐标，使得这条线段的两个端点到圆心的距离之差为 d 。
浅谈拉格朗日乘数法的应用
“高观点”下的初等数学许高峰11数本一班摘要拉格朗日乘数法是一种对于解决条件极值问题非常有效的方法，在大学的各类微积分教材中都有介绍，对于初学者可能看不到这种方法的具体作用，以致在学习的过程中难免忽略了它，本文透过拉格朗日乘数法的介绍，以及它在一些问题上的具体应用，让无论是数学专业的本科生，以及将来从事数学师范专业的学生，都能从中获取一些启发。
关键词拉格朗日乘数法最大值最小值约束条件例一：设实数y x ，满足554422=++xy y x ，设22y x S +=，则S 的最小值为.（浙江省杭州市2012届高三上学期期中七校联考数学（理））证明：因为5)(2135)(25445544022222222−+=−+++≤−++=y x y x y x xy y x 所以有05)(21322≥−+y x 成立，即131022≥+y x ，所以S 的最小值为1310，当且仅当y x=时成立.说明：一看到这类题，高中学生的第一反应一般是用不等式的知识去解决，这种思路是对的，但是用不等式的方法是有局限性的，不等式一般能解出最大值或最小值中的其中一个，却不一定能同时解出最大和最小值，比如，我把上述题目改为求S 的最大值是多少，显然改完之后，题目的难度就增加了，所以，这类题目需要我们进一步的研究，去寻找更一般的方法，从而更有效地解决这一类问题。
如果把上述题目改为求最大值，显然，如果在用不等式的知识就有点困难了，但是在高中生的知识水上，还是可以用初等数学的知识加以解决的。
容易想到把上述等式凑成平方项之和以及完全平方的形式，从直观上便可以判断出所求未知量的最大值.考虑化成如下形式：222222)(55)()(By Bx Ay Ax By Bx Ay Ax +−=+⇔=+++用待定系数法求得23=A ，210=B .不难发现当x y −=时，22Ay Ax +取得最大值，最大值S 为310.同理，很自然的，我们可以想到在求最小值的时候，也可以用待定系数法，只不过要把等式化成另一种形式，即：5)''()''(222=−−+y B x B y A x A ；按照上述的方法也可以求出最小值为1310.例二：设y x ，为实数，若1422=++xy y x ，则y x +2的最大值是.（2011年浙江理科数学高考试题）证明：因为222222)2(8522(23)2()2(23)2(41y x y x y x y x y x xy y x +≥+−+≥⋅−+=++=从而解得y x +2的最大值为5102，且最小值为5102−.说明：实际上，上述的两个例子均可用拉格朗日乘数法求解，虽然拉个朗日乘数法的重要作用在这两个例子中并没有充分的体现，但是，拉格朗日乘数法是一种解决这类问题的普遍方法，也就是说，如果碰到更复杂的问题，高中的知识技巧就很难“胜任”，而这时，我们就可以看到拉格朗日乘数法的巨大威力了，下面具体介绍拉格朗日的方法及应用。
拉格朗日乘数法及其在最优化问题中的应用
拉格朗日乘数法及其在最优化问题中的应用拉格朗日乘数法是一种广泛应用于最优化问题中的数学工具，它能够帮助我们求解多种不等式约束下的极值问题。
在本文中，我们将探讨拉格朗日乘数法的原理以及应用，并给出一些实际例子，以帮助读者更好地理解这一方法。
一、拉格朗日乘数法的原理拉格朗日乘数法是一种寻求多元函数在一些约束下的最大值或最小值的方法。
假设我们要在一组约束条件下最大化或最小化一个函数f，那么我们可以这样设定拉格朗日乘数：L(x, λ) = f(x) + λ(g(x)-c)其中，x是待求解的变量，λ是拉格朗日乘数，g(x)是一组约束条件，c是一个常数，它可以由约束条件得出。
我们定义L(x, λ)为拉格朗日函数。
我们需要在L(x, λ)的梯度为零的点上求解使f(x)最小的参数x。
这意味着：∇L(x, λ) = ∂f(x)/∂x + λ∂g(x)/∂x = 0通过解这个方程组，我们可以得到最优解x和对应的拉格朗日乘数λ。
需要注意的是，这个等式实际上是将梯度向量∇f(x)与梯度向量∇g(x)进行线性组合，使得在最优解处，梯度向量∇f(x)与梯度向量∇g(x)相互垂直。
二、拉格朗日乘数法的应用拉格朗日乘数法可以应用于各种最优化问题中，包括约束条件不等式的问题，如线性规划和非线性规划等。
下面我们以一个简单的例子来解释。
假设我们要在所有点（x, y）的集合中找到点（x0, y0），使得该点到圆心的距离最小，但是该点需要满足一个不等式约束条件。
我们可以用拉格朗日乘数法来解决这个问题。
首先，我们需要确定我们的目标函数，即到圆心的距离的平方，公式为：f(x, y) = (x - x0)^2 + (y - y0)^2然后我们需要确定我们的约束条件，即点到一条直线的距离必须大于r，r是一个给定的常数。
公式为：g(x,y) = ax + by + c - r其中a、b、c为常数。
此外，我们需要定义拉格朗日函数：L(x, y, λ) = f(x, y) + λ(g(x, y))接下来，我们需要求出L(x, y, λ)的梯度向量。
拉格朗日乘数法在消费者均衡原则中的应用
西南财经大学Southwestern University of Finance and Economics 微观数学方法期末论文学生姓名：**所在学院：经济学院专业：西方经济学学号：************消费者均衡中拉格朗日乘数法的应用一．引言本文主要通过介绍拉格朗日乘数的方法，推导出古典经济学中消费者均衡的条件。
通过分析得出消费者均衡原则是各个商品消费的比率等于相应商品价格的比率。
二．数学理论1.条件极值的必要条件设在约束条件0),(=y x ϕ之下求函数=z ),(y x f 的极值 . 当满足约束条件的点),(00y x 是函数),(y x f 的条件极值点 , 且在该点函数),(y x ϕ满足隐函数存在条件时, 由方程0),(=y x ϕ决定隐函数)(x g y =, 于是点0x 就是一元函数())( , x g x f z =的极限点 , 有 0)(='+=x g f f dx dz y x .代入 ),(),()(00000y x y x x g y x ϕϕ-=', 就有 0),(),(),(),(00000000=-y x y x y x f y x f y x y x ϕϕ, 即 x f -y ϕy f x ϕ0= , 亦即 (x f , y f ) (⋅y ϕ ,x ϕ-)0= .可见向量(x f , y f )与向量(y ϕ , x ϕ-)正交. 注意到向量(x ϕ , y ϕ)也与向量(y ϕ , x ϕ-)正交, 即得向量(x f , y f )与向量(x ϕ , y ϕ)线性相关, 即存在实数λ, 使 (x f , y f ) + λ(x ϕ , y ϕ)0=.亦即 0x x f λϕ+=，0y y f λϕ+=2.拉格朗日乘数法在利用偏导数求多元函数的极值时，若函数的自变量有附加条件，则称之为条件极值。
这时，可用拉格朗日乘数法求条件极值。
具体方法如下:拉格朗日乘数法：设给定二元函数z=f(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为寻找z=f(x,y)在附加条件下的极值点，先做拉格朗日函数L(x,y)=f(x,y)+λφ(x,y)，其中λ为参数。
拉格朗日乘子法及其应用
拉格朗日乘子法及其应用作为一种数学方法，拉格朗日乘子法被广泛应用于各个领域，涵盖了经济学、力学、物理学等诸多学科。
在此，我们将从概念、原理、公式、应用等多个角度来更加深入地探讨拉格朗日乘子法。
一、概念拉格朗日乘子法是一种在多元函数求取条件极值时的工具。
其核心思想是将约束条件引入目标函数，以此转化为无约束函数的求导问题。
即：在一个函数的最大值或最小值的基础上，加上一个约束条件，找到此时的极值。
通常情况下，这个约束条件是一个等式或不等式。
二、原理对于由n个自变量和m个约束条件所构成的函数，设其为f(x1,x2,...,xn)，约束条件为g1(x1,x2,...,xn)=0,g2(x1,x2,...,xn)=0,…,gm(x1,x2,...,xn)=0。
则目标是，找出该函数在给定约束条件下，最大值或最小值的情况。
具体求解方法为，首先将其中的一个约束条件用拉格朗日乘子λ表示出来，即g1(x1,x2,...,xn)-λ=0，然后与f(x1,x2,...,xn)组合成一个新的函数F(x,λ)=f(x1,x2,...,xn)-λg1(x1,x2,...,xn)，变成只涉及自变量的函数，求出其偏导数并令它们等于0，求解出所有的自变量和拉格朗日乘子λ的取值，然后代回原方程组中，即可得到函数最大值或最小值及约束条件下的最大值或最小值。
三、公式对于一个由F（x1,x2,…,xn）表示的多元函数，设其中的k个自变量为xk（k=1,2,…,k），m个拉格朗日乘子为λ1,λ2,…,λm，则拉格朗日函数为：L(x,λ)=F（x1,x2,…,xn）+λ1g1(x1,x2,…,xn)+λ2g2(x1,x2,…,xn)+…+λmgm(x1,x2,…,xn)则求F（x1,x2,…,xn）在g1(x1,x2,…,xn)=0,g2(x1,x2,…,xn)=0,…,gm(x1,x2,…,xn)=0条件下的极值，就等于求L（x,λ）在x1,x2,…,xn和λ1,λ2,…,λm条件下的极值。
拉格朗日乘数法在均衡原则中的应用
拉格朗日乘数法在均衡原则中的应用
把高等数學中求条件极值的方法拉格朗日乘数法应用到消费者消费行为的研究中，对消费者均衡原则加以解释说明并应用。
标签：拉格朗日乘数法；条件极值；消费者均衡原则；效用
高等数学中的条件极值常常被应用于工程、经济等各个方面，而条件极值的计算我们通常使用拉格朗日乘数法。
2.拉格朗日乘数法在消费者均衡原则中的应用
我们知道，微观经济学研究消费者行为时，所要阐述的核心问题是消费者均衡的原则。
即消费者在特定条件下（例如偏好，商品价格和收入水平等），把有限的货币收人分配到各种商品的购买中，以达到消费的满足感，使购买行为的总效用最大。
在此情形下，消费者货币分配比例达到最佳，即分配比例的任何变动都会使总效用减少，因此，消费者不再改变其各种商品的消费数量，这被称为消费者均衡。
它保证消费者实现收入一定时使货币购买效用最大化。
3.实例应用
假设某个消费者收入为1000元，现准备将其全部用于购买A与B两种商品，已知两种商品的价格分别为pA=100元，pB=200元。
两种商品的边际效用如表1所示，此消费者应该购买多少A，多少B才能使得总效用最大？
根据收入约束100qA+200qB=1000，两种商品的购买组合如表2。
显然运用消费者均衡原则，当边际效用之比等于价格之比时，就可以确定该消费者实现效用最大化的两种商品的购买量组合比例。
4.结论
消费者均衡原则其实可以扩展到多种商品的情形，我们只要将拉格朗日乘数法应用到多元函数进行求极值即可得到。
效用函数预算约束求最大效用 拉格朗日
效用函数预算约束求最大效用拉格朗日效用函数预算约束求最大效用拉格朗日在经济学中，效用函数是描述消费者偏好的一种数学函数，而预算约束则是指消费者在有限的收入下所能购买的商品和服务的组合。
在这种情况下，消费者的目标是最大化其效用函数，同时满足预算约束条件。
为了解决这个问题，我们可以使用拉格朗日乘数法。
首先，我们需要定义消费者的效用函数。
假设消费者的效用函数为U(x1,x2)，其中x1和x2分别表示两种商品的数量。
我们的目标是最大化这个效用函数，同时满足预算约束条件。
假设消费者的收入为I，商品1的价格为p1，商品2的价格为p2，那么预算约束条件可以表示为：p1x1 + p2x2 = I为了使用拉格朗日乘数法，我们需要将预算约束条件转化为等式形式。
我们可以引入一个拉格朗日乘数λ，将预算约束条件改写为：p1x1 + p2x2 - I = 0然后，我们可以构建拉格朗日函数L(x1,x2,λ)：L(x1,x2,λ) = U(x1,x2) + λ(p1x1 + p2x2 - I)接下来，我们需要求解这个拉格朗日函数的最大值。
为了做到这一点，我们需要对L(x1,x2,λ)分别对x1、x2和λ求偏导数，并令它们等于0：∂L/∂x1 = ∂U/∂x1 + λp1 = 0∂L/∂x2 = ∂U/∂x2 + λp2 = 0∂L/∂λ = p1x1 + p2x2 - I = 0解这个方程组，我们可以得到最优的x1、x2和λ的值，从而得到最大化效用函数的解。
需要注意的是，拉格朗日乘数法只适用于约束条件为等式形式的问题。
如果约束条件为不等式形式，我们需要使用Kuhn-Tucker条件来求解。
总之，拉格朗日乘数法是一种非常有用的工具，可以帮助我们解决最大化效用函数的问题。
通过引入拉格朗日乘数，我们可以将预算约束条件转化为等式形式，从而将问题转化为求解拉格朗日函数的最大值。
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西南财经大学Southwestern University of Finance and Economics 微观数学方法期末论文
学生姓名：**
所在学院：经济学院
专业：西方经济学
学号：************
消费者均衡中拉格朗日乘数法的应用
一．引言
本文主要通过介绍拉格朗日乘数的方法，推导出古典经济学中消费者均衡的条件。
通过分析得出消费者均衡原则是各个商品消费的比率等于相应商品价格的比率。
二．数学理论
1.条件极值的必要条件
设在约束条件0),(=y x ϕ之下求函数=z ),(y x f 的极值 . 当满足约束条件的点),(00y x 是函数),(y x f 的条件极值点 , 且在该点函数),(y x ϕ满足隐函数存在条件时, 由方程0),(=y x ϕ决定隐函数)(x g y =, 于是点0x 就是一元函数())( , x g x f z =的极限点 , 有 0)(='+=x g f f dx dz y x .代入 ),(),()(00000y x y x x g y x ϕϕ-=', 就有 0)
,(),(),(),(00000000=-y x y x y x f y x f y x y x ϕϕ, 即 x f -y ϕy f x ϕ0= , 亦即 (x f , y f ) (⋅y ϕ ,x ϕ-)0= .
可见向量(x f , y f )与向量(y ϕ , x ϕ-)正交. 注意到向量(x ϕ , y ϕ)也与向量(y ϕ , x ϕ-)正交, 即得向量(x f , y f )与向量(x ϕ , y ϕ)线性相关, 即存在实数λ, 使 (x f , y f ) + λ(x ϕ , y ϕ)0=.
亦即 0x x f λϕ+=，0y y f λϕ+=
2.拉格朗日乘数法
在利用偏导数求多元函数的极值时，若函数的自变量有附加条件，则称之为条件极值。
这时，可用拉格朗日乘数法求条件极值。
具体方法如下:
拉格朗日乘数法：设给定二元函数z=f(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为寻找z=f(x,y)在附加条件下的极值点，先做拉格朗日函数
L(x,y)=f(x,y)+λφ(x,y)，其中λ为参数。
求L(x,y)对x 和y 的一阶偏导一阶充分条件为：
L ＇x(x,y)=f ＇x(x,y)+λφ＇x(x,y)=0，
L ＇y(x,y)=f ＇y(x,y)+λφ＇y(x,y)=0，
φ(x,y)=0
由上述方程组解出x ，y 及λ，如此求得的(x,y)，就是函数z=f(x,y)在附加条件φ(x,y)=0下的可能极值点。
三．消费者均衡原则
微观经济学研究消费者行为时，所要阐述的核心问题是消费者均衡的原则。
所谓消费者均衡指的是一个有理性的消费者所采取的均衡购买行为。
进一步说，它是指保证消费者实现效用最大化的均衡购买行为。
但人的需要或欲望是无限的，而满足需要的手段是有限的。
所以微观经济学所说的效用最大化只能是一种有限制的效用最大化。
而这种限制的因素就是各种商品的价格和消费者的货币收入水平。
首先，我们先引入一些名词解释:
总效用(TU):消费者在一定时间内消费一定数量某种商品或商品组合所得到的总的满足。
边际效用(MU):消费者在所有其它商品的消费水平保持不变时，增加消费一单位某种商品所带来的满足程度的增加，也就是说指增加一单位某种商品所引起的总效用的增加。
商品数量(Q)，商品价格(P), 收入(I)
边际效用的公式表达为:MU=∂TU/∂Q
那么如何才能实现在制约条件下效用最大化的商品组合呢？
就是当消费者把全部收入用于购买各种商品时，他从所购买的每一种商品所得到的边际效用与其价格的比例都相同，这样的商品组合就是最佳的或均衡的商品组合。
假设当消费者选择两种商品x,y 时，消费者均衡原则的公式表达为:X Y X Y
MU MU P P 制约条件的公式表达式为:I=Px ∙Qx+Py ∙Qy 。
那么这一结论是如何推导出来的呢？解决这一问题最直接的方法就是拉格朗日乘数法。
设效用函数U(Qx,Qy),为使它在制约条件下取得极值，首先建立拉格朗日函数:L=U(Qx,Qy)+λ(I-Px ∙Qx-Py ∙Qy)，λ为参数。
求L(x,y)对x 和y 的一阶偏导数，令它们等于零，并与附加条件连立。
即
∂L/∂Qx=∂U/∂Qx-λPx=0 ⑴
∂L/∂Qy=∂U/∂Qy-λPy=0 ⑵
I-Px∙Qx-Py∙Qy=0 ⑶
将方程⑴除以方程⑵，得:
∂U/∂Qx ‗ Px 即 MUx ‗ MUy
∂U/∂Qy Py PX Py
所以，消费者要实现两种商品的效用最大化，边际效用的比率应该等于价格比率。
以上是关于x和y两种商品所说的，是否同样适用于多种商品呢？答案是肯定的。
如果消费者在n种商品中做出选择，则消费者均衡的原则可表达为: MU1 ‗ MU2 ‗ MU3 ‗…‗MUn
P1 P2 P3 Pn
这一结论同样可用拉格朗日乘数法证明。
拉格朗日乘数法可推广到求n元函数f(x1,x2,…,xn)在m个附加条件φ(x1,x2,…,xn)下的条件极值。
方法如下:
⑴做拉格朗日函数L(x1,x2,…,xn)=f(x1,x2,…,xn)+ ∑λiφi(x1,…xn);
⑵求L(x1,…xn)关于x1,…xn的偏导数，令它们等于零，并与附加条件联立，即
m
L＇xi==ƒ＇xi+ ∑λiφ'i=0 ,i=1,2,…,n
i=1
φk(x1,x2,…,xn)=0 ,k=1,2,…,n
求解此方程组，可得到极值点。
现在回到我们的问题中，设效用函数U(Qx1,Qx2,…Qxn),为使它在制约条件下取得极值,首先建立拉格朗日函数:
L=U(Qx1,Qx2,…Qxn )+λ(I-Px1∙Qx1-P2∙Qy2-…-Pxn∙Qxn)，λ为参数。
求L(x1,x2,…xn)对x1,…,xn的一阶偏导数，令它们等于零，并与附加条件联立。
即
∂L/∂Qx1=∂U/∂Qx1-λPx1=0 （1）
∂L/∂Qx2=∂U/∂Qx2-λPx2=0 （2）
………
∂L/∂Qxn=∂U/∂Qxn-λPx n=0 （n）
I-Px1∙Qx1-P2∙Qy2-…-Pxn∙Qxn
将方程⑴到(n)相除，即得，
MU x1 ‗ MU x2 ‗…‗ MU xn
P x1 P x2 P n
所以，消费者要实现n种商品的效用最大化，边际效用的比率及边际替代率应该等于价格比率。