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\begin{table}[H]
\begin{center}
\begin{tabular}{r l}
\textbf{minimiere} & \begin{equation} \theta(\alpha,\beta) \end{equation} \\ \\
\textbf{unter} & \begin{equation} \alpha \ge 0 \end{equation} \\
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}

\documentclass[ngerman]{scrreprt}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage{selinput}
\SelectInputMappings{%
  adieresis={ä},
  germandbls={ß},
  Euro={€}
}
\usepackage{babel}
\usepackage{mathtools}   % lädt »amsmath«
\usepackage{ntheorem}

\newtheorem{definition}{Definition}[chapter]

\begin{document}
  \chapter{Foo}
    \section{Bar}
      \begin{definition}
        Das duale Langrange"=Problem zu Definition \ldots ist gegeben durch:
        \begin{align}
          \mathbf{minimiere} &\quad \theta(\alpha,\beta) \\
          \mathbf{unter}     &\quad \alpha\geq 0, \\
          \shortintertext{wobei gilt:}
          \theta(\alpha,\beta) &= \inf_{w\in\Omega} L(w,\alpha,\beta) \notag
        \end{align}
      \end{definition}
\end{document}

\begin{defi}

Für die Funktionen $f , g_i$ mit $i = 1, ..., k$ und $h_i$ mit $i = 1, ..., m$, definiert auf $\Omega \subseteq \Re$, ist durch:

\begin{table}[H]
\begin{center}
\begin{tabular}{r l c c c c r}
\textbf{minimiere} & $f(w),$ &                     &                     &                     &                     &$w \in \Omega$ \\ \\
\textbf{unter} & $g_i(w) \leq 0$ &                     &                     &                     &                     &$i=1,..,k$ \\
& $h_i(w) = 0$ &                     &                     &                     &                     &$i=1,..,m$ \\
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}


ein primales Optimierungsproblem gegeben. Dabei heißt $f(w)$ Zielfunktion und $g_i$ und $h_i$ sind Nebenbedingungen. Die Schnittmenge aus dem Definitionsbereich der Zielfunktion und der Menge aller Punkte, welche die Nebenbendingungen erfüllen, wird zulässige Menge genannt:

\begin{equation}
R= \{ w \in \Omega:g(w) \le 0, h(w) = 0\}
\end{equation}

Die Lösung eines solchen Problems ist duch einen Punkt $w^*$ $ \in $ $ \Re $ gegeben, so dass kein anderer Punlkt $w \in \Re$ existiert, für den gilt $f(w)$ $<$ $f(w^*)$. Solch ein Punkt wird auch als globales Mininmum bezeichnet.

\end{defi}

\documentclass[ngerman]{scrreprt}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage{selinput}
\SelectInputMappings{%
  adieresis={ä},
  germandbls={ß},
  Euro={€}
}
\usepackage{babel}
\usepackage{mathtools}   % lädt »amsmath«
\usepackage{ntheorem}

\newtheorem{definition}{Definition}[chapter]

\begin{document}
  \chapter{Foo}
    \section{Bar}
      \begin{definition}
        Für die Funktionen $f,g_i$ mit $i=1,\ldots,k$ und $h_i$ mit $i=1,\ldots,m$, definiert auf $\Omega\subseteq\Re$, ist durch:
        \begin{align*}
          \mathbf{minimiere} &\quad f(w),        & w\in\Omega \\
          \mathbf{unter}     &\quad g_i(w)\leq 0 & i=1,\ldots,k   \\
                             &\quad h_i(w)=0     & i=1,\ldots,m
        \end{align*}
        ein primales Optimierungsproblem gegeben. Dabei heißt $f(w)$ Zielfunktion und $g_i$ und $h_i$ sind Nebenbedingungen. Die Schnittmenge aus dem Definitionsbereich der Zielfunktion und der Menge aller Punkte, welche die Nebenbedingungen erfüllen, wird zulässige Menge genannt:
        \begin{equation}
          R=\{w\in\Omega:g(w)\le 0,\; h(w)=0\}
        \end{equation}
        Die Lösung eines solchen Problems ist durch einen Punkt $w^*\in\Re$ gegeben, so dass kein anderer Punkt $w\in\Re$ existiert, für den gilt $f(w)<f(w^*)$. Solch ein Punkt wird auch als globales Minimum bezeichnet.
      \end{definition} 
\end{document}