Como se menciona en la otra respuesta, el multiplicador de Lagrange es el efecto marginal sobre la función de valor (optimizada), cuando la restricción se "relaja" marginalmente. En tu caso, entonces, habría que interpretar "¿cuánto cambia el tiempo de estudio a medida que aumenta la nota media esperada requerida..."?
Bueno, este es un buen ejemplo para mostrar que la forma en que establecemos la función lagrangiana importa para interpretar lo que obtenemos de manera significativa. Su es un caso de minimización por lo que tenemos min
¿Cómo escribimos el lagrangiano? ¿Escribimos
\Lambda = t_1+ t_2 + \lambda\left[m-\frac{[{g}_{1}({t}_{1})+{g}_{2}({t}_{2})]}{2}\right]
o
\Lambda = t_1+ t_2 - \lambda\left[m-\frac{[{g}_{1}({t}_{1})+{g}_{2}({t}_{2})]}{2}\right]
Dado que la restricción es una restricción de igualdad, es posible que oiga que "no importa". En efecto, matemáticamente no importa, pero sí lo hace cuando llega el momento de interpretar el valor del multiplicador. Y, tal vez en los problemas de maximización de la utilidad no nos importe mucho porque la utilidad es ordinal. Pero en un problema como el que resuelve el PO, la función objetivo se mide en una unidad muy real y medible y cuantificable, el tiempo.
Ahora bien, cómo debemos entender "qué pasa cuando la restricción es relajado "? En el problema específico de minimización, significa intuitivamente "qué sucede cuando el m es reducido ". (Ya que "relajarse" tiene una connotación "deseable", y por ello desearíamos que nos pidieran menos esfuerzo, un objetivo menor).
Supongo que ahora está claro cómo el valor obtenido para \lambda puede ser interpretado. Y reflexiona sobre qué variante del Lagrangiano es la adecuada para tu caso.
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Espero que este enlace sea de ayuda: math.stackexchange.com/questions/780097/ al final encontrarás una respuesta a un problema similar al tuyo.