Anstelle von \( \| x \| = 1 \) kann man auch \( \| x \|^2 -1 \) betrachten, ist einfacher.
Das ergibt die Gleichungen mit $$ L = \sum_{k=1}^n x_k + \lambda ( \sum_{k=1}^n x_k^2 - 1) $$
$$ (1) \quad L_{x_i} = 1 + 2 \lambda x_i = 0 $$ und $$ (2) \quad L_\lambda = \sum_{k=1}^n x_k^2 -1 = 0$$
Aus (1) folgt sofort \( x_1 = x_2 = \cdots = x_n \) und aus (2) $$x_k = \pm \frac{1}{\sqrt{n}} $$ für \( k = 1, \cdots , n\)
Jetzt noch feststellen was ein Maximum und ein Minimum ist über die Hessematrix