条件极值
条件极值对自变量有附加条件的极值问题
条件极值:对自变量有附加条件的极值问题,称为条件 极值问题.
求f x, y,u,v在条件
g x, y, u,v 0
h
x,
y,
u,
v
0
约束下的极值.
下面讨论f 在点 x, y,u,v取到极值的必要条件.
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§2. 条件极值
设f 在M x, y,u,v点取到极值,则
yztdx
xztdy
xytdz
xyzdt
在点c,c,c,c处, L的二阶微分
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§2. 条件极值
d
2
L
2 c
dxdy
dydz
dxdz
dt
dx
dy
dz
将方程xyzt c4两端微分,在点c, c, c, c处有
dx dy dz dt 0 即
dt dx dy dz
Lt ( x, y, z, t) 0,
g(
x,
y,
z,
t
)
0,
h( x, y, z, t) 0.
解出 x, y, z, t 即得 可能极值点的坐标.
§2. 条件极值
在可能的极值点 x, y, z,t ,
计算 d 2 L Lxxdx2 Lyydy2 Lzzdz2 2Lxydxdy 2Lxzdxdz
令
Lx 1 yzt 0
Ly
1
xzt
0
Lz
1
xyt
0
Lt
1
xyz
0
xyzt c4
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§2. 条件极值
解得
x
高等数学第18章第4节条件极值
第十八章 隐函数定理及其应用§4条件极值以往所讨论的极值问题,其极值点的搜索范围是目标函数的定义域,但是另外还有很多极值问题,其极值点的搜索范围还受到各自不同条件的限制.例如 要设计一个容量为V 的长方形开口水箱,试问水箱的长ֽ宽ֽ高各等于多少时,其表面积最小?为此,设水箱的长ֽ宽ֽ高分别为z y x ,,,则表面积为.)(2),,(xy yz xz z y x S ++=依题意,上述表面积函数的自变量不仅要符合定义域的要求)0,0,0(>>>z y x ,而且还须满足条件.V xyz = (1)这类附有约束条件的极值问题称为条件极值问题.结论1:条件极值问题的一般形式是在条件组................)(,,2,1,0),,,(21n m m k x x x n k <== ϕ (2)的限制下,求目标函数..........),,,(21n x x x f y = (.3.).的极值.....☆ 求条件极值的方法: 转化为无条件极值1、 用消元法将条件极值化为无条件极值问题来求解有时可以把条件极值问题化为无条件极值问题. 如上面的例子,由条件(1)解出xy V z =,并代入函数),,(z y x S 中,得到.)11(2),,(),(xy xy V xy V y x S y x F ++== 然后按)0,0(),(=y x F F ,求出稳定点32V y x ==,并有3221V z =.最后判定在此稳定点上取得最小面积3243V S =.注.:1)在一般情形下要从条件组(2)中解出m 个变元并不总是可能的.下面我们介绍的拉格朗日乘数法就是一种不直接依赖消元而求解条件极值问题的有效方法.2、用拉格朗日乘数法在多数情况下较难把条件极值直接(例如消元法)转化为无条件极值, 需要用一种求条件极值的专用方法, 这就是拉格朗日乘数法.(1) 从较简单的情况入手设ϕ,f 均为二元函数,欲求函数),(y x f z = (4)在条件 0),(:=y x C ϕ (5) 的限制下的极值问题.我们有以下结论.结论2:若函数...),(y x f z =在.0),(=y x ϕ的附加条件下......,.在点..),(00y x 取得极值....,.则.0),(00=y x ϕ, .又如果...),(y x f z =在点..0P 可微、...0),(=y x ϕ在点..0P 的某邻域内能惟一确定可微的.............隐函数...)(x g y =,.则有...0)()()()(0000=-P P f P P f x y y x ϕϕ (8) 上述等式等价于.......⎪⎭⎪⎬⎫==+=+.0)(,0)()(,0)()(0000000P P P f P P f y y x x ϕϕλϕλ (9) 如果引入辅助变量........λ和辅助函数.....),,(),(),,(y x y x f y x L λϕλ+= (10)则.(9)...中三式就是.....⎪⎭⎪⎬⎫===+==+=.0)(),(,0)()(),,(,0)()(),,(000000000000000P y x L P P f y x L P P f y x L y y y x x x ϕϕλλϕλλλ (11)这样就把条件极值问题..........(4),(5).......转化为讨论函数.......(10)....的无条件极值问题.......... 事实上:①0),(00=y x ϕ显然.②∵0),(=y x ϕ在点0P 的某邻域内能惟一确定可微的隐函数)(x g y =,∴0x x =必定是))(,(x g x f z =的极值点,所以,由),(y x f z =在0P 可微,)(x g y =在0x 可微,得到.0)('),(),(00000=+x g y x f y x f y x (6) 又 .),(),()('00000y x y x x g y x ϕϕ-= (7)把(7)代入(6)后又得到.0)()()()(0000=-P P f P P f x y y x ϕϕ (8)③由(8)可知方程组⎩⎨⎧=+=+0)()(0)()(0000P b P af P b P af y y x x ϕϕ 有非零解,不妨设0≠a ,令a b=0λ代如上试可得⎩⎨⎧=+=+0)()(0)()(000000P P f P P f y y x x ϕλϕλ.考虑到条件0),(00=y x ϕ即得⎪⎭⎪⎬⎫==+=+.0)(,0)()(,0)()(0000000P P P f P P f y y x x ϕϕλϕλ (9)④引入辅助变量λ和辅助函数),,(),(),,(y x y x f y x L λϕλ+= 则(9)中三式就是⎪⎭⎪⎬⎫===+==+=.0)(),(,0)()(),,(,0)()(),,(000000000000000P y x L P P f y x L P P f y x L y y y x x x ϕϕλλϕλλλ ▋注.:1)上述结论就把条件极值问题转化为讨论函数(10)的无条件极值问题。
条件极值简介.
f x( x0 , y0 ) 0 Fx( x0 , y0 ) 0 f y ( x0 , y0 ) 0 Fy ( x0 , y0 ) 0 F (x , y ) 0 0 0
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11.3条件极值
如果引入辅助变量和辅助函数 (x, y, ) f ( x, y) F ( x, y)
设解是M 0
0 0 0 0 0 0 x1 , x2 ,..., xn , 1 , 2 ,..., m
,
, m),
求解过程可以消去 k , (k 1, 2,
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0 0 0 求得满足方程组得稳定点P0 ( x1 , x2 ,..., xn )
11.3条件极值
3、由问题的实际意义,如果函数必存在条件极值,
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11.3条件极值
若点P 0 ( x0 , y0 )是条件极值问题的极值点.其必要 条件恰好是点( x0 , y0 , 0 )是辅助函数(x, y, )的 稳定点.
由此产生了一个重要思想 : 通过引入辅助函数(x, y, )把条件极值问题, 转化成为关于这个辅助函数的普通极值问题.
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11.3条件极值
例如P204例7:水箱设计问题
目标函数: S ( x, y, z ) xy 2 xz 2 yz ( x 0, y 0, z 0) 约束条件: xyz V .
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11.3条件极值
Hale Waihona Puke 条件极值问题的一般形式求目标函数: y f ( x1 , x2 , 在满足函数方程组(限制条件) F1 ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 F2 ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 (1) (m n) .............................. Fm ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 下的极值. 这就是条件极值.函数方程组 称为联系方程组.
条件极值
现在引入函数 L ,称它为拉格朗日函数:
L ( x, y , u , v ) = f ( x, y, u , v) + ag ( x, y, u , v) + β h( x, y, u , v)
我们知道,函数 L 存在极值的必要条件为
Lx = 0, Ly = 0, Lu = 0, Lv = 0,
dF = dL = Lx dx + Ly dy + Lu du + Lv dv,
从而 F 的二阶微分有
d 2 F = d (dL)
= (dLx )dx + (dLy )dy + (dLu )du + Lu d 2u + (dLv )dv + Lv d 2 v,
但因为在极值点满足必要条件 Lu = 0 和 Lv = 0 ,所以
其中函数 g 和 h 都具有对各个变元的连续偏导数,并且 , 它们的雅可比行列式
D ( g , h) ≠ 0, D (u , v)
我们要求函数 f ( x, y, u, v) 在限制条件
g(x, y,u,v) = 0,h(x, y,u,v) = 0
先来考虑极值的必要条件.
下的极值.
若函数 f ( x, y, u, v) 在某一点 M ( x, y, u, v) 达到极值,这里
α , β 称为拉格朗日乘数,也称为待定乘数.由于
D ( g , h) ≠ 0, D (u , v)
总能求得不全为零的 α 和 β 使
∂f ∂g ∂h +α +β = 0, ∂u ∂u ∂u ∂f ∂g ∂h +α +β = 0, ∂v ∂v ∂v
这时, (4) 式化为
条件极值——精选推荐
于是 grad f ( x0, y0 ) 和 gradg(x0, y0 ) 平行 .
再假定 gradg(x0, y0 ) ≠ 0 , 于是存在常数 λ ,使得 grad f (x0, y0 ) = λgradg(x0, y0 ) .
f (x, y) 称为目标函数 ;g(x, y) = 0 称为约束条件 .
此时 (x0, y0 ) 称为问题的一个解.
二元函数条件极值的拉格朗日乘子法
为了求解条件极值问题:
⎧min f (x, y)
⎩⎨s.t g(x, y) = 0 .
1
构造辅助函数 L(x, y,λ) = f (x, y) − λg(x, y) .
⎪⎧min(max)
⎨ ⎪⎩s.t.
x2 +
f (x, y) = y2 −1= 0
x2
+
2x2
y
+
y2
.
1
构造辅助函数
L(x, y,λ) = f (x, y) − λg(x, y) .
L( x, y, z,λ ) = x2 + 2x2 y + y2 − λ ( x2 + y2 − 1) .
列方程组:
3
3
3
例3 要设计一个容量为V0 的长方体开口水箱, 试问
水箱长、宽、高等于多少时所用材料最省?
解 设 x , y , z 分别表示长、宽、高, 则问题为求x , y ,
z 使在条件 x y z = V0 下水箱表面积 S = 2(xz + y z) + x y
第十五章极值和条件极值(精)
( 3)若 H 0 ,则 f 在点 (x0 , y0 ) 没有极值;
( 4)若 H 0 ,则须进一步判断。
例 3:求 z xy(1 x y ) (a 0, b 0) 的极值。 ab
例 4:求 z
3axy
3
x
3
y 的极值。
多元函数的最大(小)值问题
设函数 f ( x, y) 在某一有界闭区域 D 中连续且可导,必在 D 上达到最大(小)值。若
统称为极值,极大点和极小点统称为极值点。
定义 2: 设 D 是 R2 内的一个区域, x0 , y0 是 D 的一个内点,如果
f x0 , y0 0 , f x0, y0 0 ,
x
y
则称 x0, y0 是 f 的一个驻点。
根据费玛定理,可知
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定理 1: 二元函数的极值点必为 f
这样的点 M 0 位于区域内部,则在这点显然函数有极大(小)值。因此,在这种情形函数取
到最大(小)值的点必是极值点之一。然而函数
f ( x, y) 的最大(小)值最可能在区域的边
界上达到。因此,为找出函数 z f ( x, y) 在区域 D 上的最大(小)值,必须找出一切有极
值的内点, 算出这些点的函数值,再与区域边界上的函数值相比较,这些数值中最大数
法,求系数 a, b, c 所满足的三元一次方程组。
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f x, y f x0 , y0 则称函数 f ( x, y) 在点 M 0 取到极大值, 点 M 0 x0, y0 称为函数的极大点, 若在 M 0 x0, y0
的邻域内成立不等式
f x, y f x0 , y0
则称函数 f ( x, y) 在点 M 0 取到极小值, 点 M 0 x0 , y0 称为函数的极小点。 极大值和极小值
条件极值
一、极值
二、 条件极值拉格朗日乘数法
一、极值
若函数 f ( x, y) 在点 M 0 ( x0 , y0 ) 的某个邻域内成立
不等式
f ( x, y) f ( x0 , y0 )
则称 f ( x, y) 在点 M 0 取到极大值 f ( x0 , y0 ) ,点 M 0
称为函数 f ( x, y) 的极大点;
利用拉格朗日乘数法求函数 z f ( x , y ) 在条件 ( x, y) 0 下的极值步骤如下: 1. 作拉格朗日函数
L( x , y, ) f ( x , y ) ( x, y )
2. 求拉格朗日函数的极值 先求解拉格朗日函数的偏导数构成的方程组:
再考察稳定点是否是极值点
3. 函数的最值问题
第一步 找目标函数, 确定定义域 ( 及约束条件) 第二步 判别 • 比较驻点及边界点上函数值的大小 • 根据问题的实际意义确定最值
练习题 求半径为R 的圆的内接三角形中面积最大者.
解: 设内接三角形各边所对的圆心角为 x , y , z ,则
x y z 2 ,
2z y y z 0
解方程组
⑴ ⑵ ⑶
2z x x z 0 2( x y ) x y 0 x yz V 0
⑷
( y x )(1 z ) 0 1 z 0, 于是 z 1 , 代入⑴式得 若 2 0, 不合题意. 若 y x 0 y x , 代入⑶式得 y x 4 ,
这是交于 Y 轴的两个平面。虽然, x 0 的点都是函数的极 小点,但是当 x 0 时,偏导数不存在。 综上所述,函数的极值点只可能在偏导数等于零的点和偏导数
条件极值简介
11.3条件极值
极值问题
不带约束条件的极值问题,称为
无条件极值问题.
附有约束条件的极值问题,称为
条件极ห้องสมุดไป่ตู้问题.
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11.3条件极值
极值问题特点
无条件极值问题的特点:
其极值点的搜索范围是目标函数的定 义域.
条件极值问题的特点:
其极值点的搜索范围还要受到自变量 附加条件的限制.
这种方法称为拉格朗日乘数法, 辅助函数(x, y, )称为拉格朗日函数, 辅助变量 称为拉格朗日乘数.
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11.3条件极值
推广: 一般而言
求目标函数: y f ( x1 , x2 , , xn ) 在约束条件组 F1 ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 F ( x , x ,..., x ) 0 2 1 2 n (m n) .............................. Fm ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 下的条件极值.
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11.3条件极值
例如P204例7:水箱设计问题
目标函数: S ( x, y, z ) xy 2 xz 2 yz ( x 0, y 0, z 0) 约束条件: xyz V .
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11.3条件极值
条件极值问题的一般形式
求目标函数: y f ( x1 , x2 , , xn ) 在满足函数方程组(限制条件) F1 ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 F2 ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 (1) (m n) .............................. Fm ( x1 , x2 ,..., xn ) 0 下的极值. 这就是条件极值.函数方程组 称为联系方程组.
多元函数的极值与条件极值
多元函数的极值与条件极值在数学中,多元函数是指有多个自变量的函数。
研究多元函数的极值和条件极值可以帮助我们找到函数的最大值和最小值,在各种实际问题中具有广泛的应用。
本文将介绍多元函数的极值和条件极值的概念、判别法以及求解方法,以深入探讨这一重要数学概念。
一、多元函数的极值多元函数的极值指的是函数在定义域内取得的最大值和最小值。
对于具有两个自变量的函数,通常使用偏导数的概念来进行讨论。
偏导数是指将函数对于某一个自变量求导时,将其他自变量看作常数,得到的导数。
考虑一个具有两个自变量的多元函数 f(x, y),其中 x 和 y 是定义域内的变量。
函数 f(x, y) 的极值点可以通过以下步骤确定:1. 求出函数 f(x, y) 的偏导数,即 f 对于 x 的偏导数∂f/∂x 和 f 对于 y 的偏导数∂f/∂y;2. 解方程组∂f/∂x = 0 和∂f/∂y = 0,得到可能的极值点;3. 使用二阶偏导数的判别法判断极值的类型。
当二阶偏导数的行列式D = ∂²f/∂x² * ∂²f/∂y² - (∂²f/∂x∂y)² 大于 0 时,判断该点为极值点,否则不是。
二、多元函数的条件极值条件极值是指多元函数在满足一定条件下取得的极值。
通常在实际问题中,函数的自变量受到一定的限制条件约束。
此时,我们需要使用拉格朗日乘子法来求解条件极值。
假设有一个多元函数 f(x, y) 和一个条件方程 g(x, y) = 0。
使用拉格朗日乘子法求解条件极值的步骤如下:1. 构造拉格朗日函数L(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y),其中λ 是拉格朗日乘子;2. 求出 L 对于 x、y 和λ 的偏导数∂L/∂x,∂L/∂y 和∂L/∂λ;3. 解方程组∂L/∂x = 0,∂L/∂y = 0 和∂L/∂λ = 0,得到可能的条件极值点;4. 使用二阶偏导数的判别法判断极值的类型。
条件极值
极值点,
Lx f x ( x , y ) x ( x , y ) 0, Lx f y ( x , y ) y ( x , y ) 0, ( x , y ) 0.
4
由于dx和dy是相互独立的, 要使上式成立,必须 f x f y g h dx=0 x x g h dy=0 y y
7 8
§2. 条件极值
所以函数f x , y , u, v 在某点M x , y , u, v 达到条件极值, 则在该点处应满足(5), (6), (7), (8)及g 0, h 0.
§2. 条件极值
条件极值:对自变量有附加条件的极值问题,称为条件 极值问题. 求f x, y, u, v 在条件
g x , y , u, v 0 h x , y , u, v 0
约束下的极值.
下面讨论f 在点 x, y, u, v 取到极值的必要条件.
解 设长方体的长、宽、高为 x , y,z. 体积为 V .
则问题就是条件 求函数 令
2 xy 2 yz 2 xz a 2 0
下,
V xyz ( x 0, y 0, z 0) 的最大值.
2
L( x, y, z ) xyz (2 xy 2 yz 2 xz a ),
由于连续函数x 2 2 y 2在有界闭集 {( x , y ) / x 2 y 2 1}上必有最值, 所以所求得的最大值为2,最小值为1。
§2. 条件极值
d L Lxx dx Lyy dy Lzz dz 2 Lxy dxdy 2 Lxz dxdz
极值的判定条件
极值的判定条件
极值是函数在某一点上取得的最大值或最小值,判定函数在某一点上的极值需要满足以下条件:
1. 导数为0或不存在:函数在极值点上的导数为0或不存在,即f'(x0)=0或f'(x0)不存在。
2. 导数变号:当函数从单调递增变为单调递减或从单调递减变为单调递增时,函数在该点上取得极值。
3. 二阶导数的符号:当函数在极值点上的二阶导数f''(x0)为正时,函数在该点上取得极小值;当f''(x0)为负时,函数在该点上取得极大值。
需要注意的是,以上三个条件只是判定极值的必要条件,不一定是充分条件。
因此,在判定极值时,还需要进行综合分析,结合函数的图像和实际问题进行判断。
条件极值问题
条件极值问题条件极值问题是数学建模中一个经典的问题,用于描述某事物的最优或最坏状态。
它的特点是求解给定某一特定约束条件下的极值,得到最优或最坏状态,而极值则是指给定约束条件下,可行范围内函数形式最大或最小值。
条件极值问题可以用于解决各种实际问题,例如经济学中的经济最优分配问题,以及机械设计问题中的最优设计问题、投资组合问题等。
在解决实际问题时,首先要确定约束条件和目标函数,然后分析不受约束的情况,如果没有约束,则定义目标函数并求解其极值;如果有约束,则确定约束条件,然后将目标函数求解为受约束的情况,接着解决等式约束和不等式约束问题,最后求解受约束情况下的极值,或者使用某些近似求解法求解极大值和极小值问题。
下面以一元函数的极值问题为例,来详细讲解条件极值的求解。
首先要确定目标函数和约束条件,比如求解函数f(x)=ax^2+bx+c(a≠0)的极值,其约束条件可以为x∈[a,+a]。
目标函数可以写成二次函数形式f(x)=ax^2+bx+c,而极值则要求其函数最大值或最小值,即f(x)的极大值与极小值。
求解极值的一般方法有以下几步:1.先求解函数的一阶导数,得到f(x)=2ax+b;2.f(x)=0时,找到函数的极值点 x0;3.断函数的一阶导数的变化趋势,即判断f(x)=2ax+b的大小关系,从而可以推断函数在极值点处的最大值或者最小值;4.据f(x)=2a,若f(x)>0,则函数在极值点处是极小值;若f(x)<0,则函数在极值点处是极大值;5.函数的极值与给定的约束条件进行比较,挑选出给定约束条件下的极值点。
在经济学、机械设计、投资组合等领域,都有着大量关于条件极值问题的研究和应用,无论是从数学的角度求解极值,还是应用于实际问题的求解,都有着重要的意义。
以上就是本文关于条件极值问题的简介,希望对读者有所帮助。
高等数学求极值的方法
高等数学求极值的方法
高等数学中,求极值的方法有以下几种:
1. 导数法:对于一元函数,求解其导数,然后按照导数的性质判断临界点的类型(最大值、最小值还是拐点),再根据函数在临界点和区间端点的取值情况确定极值。
2. 条件极值法:对于含有一个或多个约束条件的极值问题,可以通过构建拉格朗日函数,并利用约束条件求解导数为零的点,然后根据约束条件和拉格朗日函数在这些点上的取值情况确定极值。
3. 二阶导数法:对于二次函数,可以利用二阶导数的符号判断极值点的类型(凹点还是凸点),然后根据函数在极值点和区间端点的取值情况确定极值。
4. 参数法:对于含有参数的函数,可以通过求导数并整理化简后,推导出关于参数的方程,进而求解参数值对应的极值点。
5. 函数图像法:通过观察函数的图像,寻找函数的极大值和极小值。
条件极值
3
Smin 2
2V 2
(3
2V
3
2V
)(
3
2V
)2 3 3
4V 2 ,
于是有 2z( x y) xy 3 3 4V 2 , 其中 V x yz.
消去 V 后便得不等式
2 z( x y) x y 3 3 4( x yz)2 , x 0, y 0, z 0.
数学分析 第十八章 隐函数定理及其应用
k 1
称此函数为拉格朗日函数, 其中 1, 2,L , m 称
为拉格朗日乘数.
数学分析 第十八章 隐函数定理及其应用
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§4 条件极值
问题引入
拉格朗日乘数法
应用举例
定理18.6
设上述条件极值问题中的函数 f 与 k (k 1, 2,L , m)
在区域 D上有连续一阶偏导数. 若D 的内点
问题引入
拉格朗日乘数法
应用举例
定理18.6
(
x1(0) , x2(0) ,L
,
xn(0)
,
(0) 1
,
(0) 2
,L
,
(0) m
)
为拉格朗日函数 (3) 的稳定点, 即它是如下 n m
个方程的解:
L xi
f xi
m
k
k 1
k
xi
0, i 1,2,L , n;
L
k
k ( x1, x2,L , xn ) 0, k 1, 2,L , m.
1 1 1
即 2 20 4 0 .
(10)
3
由前面讨论知道, 方程 (10) 的两个根 1 , 2 就是
d 2 的最大、小值, 即 a2 与 b2; 而 12 4 , 于是
条件极值(精)
(2)
也就是说, (2) 式是函数 L( x , y , ) 在其极值点处所 通过引入辅助函数 L( x , y , ), 把条件极值问题 (1) 转化成为关于这个辅助函数的普通极值问题.
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(B) 拉格朗日乘数法 对于前面定义中所设的一般
(5) (6) (7) (8) (9)
对 (5), (6), (7) 三式分别乘以 x, y, z 后相加, 得到
2( x 2 y 2 z 2 ) ( x y z ) 2 ( x 2 y 2 z 2 x y yz zx ) 0,
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借助 (8), (9) 两式进行化简, 又得
x2 y2 z2 ;
2 2 z x y , x y z 1. 约束条件:
还可举出很多这种带有约束条件的极值问题.
定义 设目标函数为
y f ( x1 , x2 , , xn ), ( x1 , x2 , , xn ) D R n ;
约束条件为如下一组方程:
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Lx 2 z y yz 0, Ly 2 z x xz 0, Lz 2( x y ) x y 0, L x yz V 0.
为消去 , 将前三式分别乘以 x , y , z , 则得
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2 xz x y x yz , 2 yz x y x yz , 2 z ( x y ) x yz .
最后得到
2 2( 1 3 ) x2 y2 z2 (2 4
3.
3 )2
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多元函数极值与条件极值
多元函数极值与条件极值一、简介在数学中,多元函数的极值是指函数在定义域内取得的最大值或最小值。
与一元函数类似,多元函数的极值求解也是一项重要的研究内容。
本文将介绍多元函数极值求解的方法以及条件极值的概念。
二、多元函数极值求解方法1. 梯度法梯度法是一种常用的寻找多元函数极值的方法。
其基本思想是通过计算函数的梯度来确定极值点的位置。
具体步骤如下:a. 计算函数的梯度向量;b. 找到梯度向量为零的点,即梯度为零的点是极值点的候选;c. 对候选点进行二阶偏导数判定,确定是否为真正的极值点。
2. 条件极值法条件极值是指在给定的条件下,函数取得的最大值或最小值。
求解条件极值的方法主要有以下步骤:a. 根据给定的条件,建立约束方程;b. 将约束方程带入函数,得到一元函数;c. 对一元函数求导,找到其极值点;d. 将极值点带入约束方程,得到条件极值。
三、实例分析下面通过一个实例来说明多元函数极值与条件极值的求解过程。
例:求函数 f(x, y) = x^2 + y^2 - 2x - 4y + 3 在约束条件 g(x, y) = x +y - 5 = 0 下的条件极值点。
解:首先,计算函数 f 的梯度向量为∇f = (2x - 2, 2y - 4)。
令梯度向量为零,可得极值点候选为 (1, 2)。
接下来,对候选点进行二阶偏导数判定。
计算二阶偏导数矩阵 H = [[2, 0], [0, 2]],判断其是否为正定矩阵。
由于二阶偏导数矩阵的行列式为 4 > 0,且主对角线上的元素全为正数,说明该矩阵是正定矩阵。
因此,候选点 (1, 2) 为真正的极小值点。
接下来,求解条件极值。
将约束方程 g 带入函数 f,得到 f(x) = x^2 - 2x + (5 - x)^2 - 2(5 - x) + 3。
对一元函数 f(x) = x^2 - 7x + 13 求导得 f'(x) = 2x - 7。
令导数为零,得到极值点 x = 3.5。
极值点的判定条件
极值点的判定条件极值点,也称为极大值点或极小值点,是函数在某一区间内取得最大值或最小值的点。
判定一个函数是否存在极值点,可以通过一些特定的条件来进行判断。
本文将介绍极值点的判定条件。
1. 极值点的定义在数学中,给定一个函数f(x),如果存在某个数c,使得函数在c处的值比它的邻近点的值都要大(或都要小),那么函数在点c处取得极大值(或极小值),这个点c就被称为极值点。
2. 导数的零点对于一元函数f(x),我们可以通过求导数来找到它的极值点。
导数表示函数在给定点的变化率,当导数为零时,函数在该点可能取得极值。
所以,判定一个函数是否有极值点的第一步是找出导数的零点。
具体做法可以通过求函数f(x)的导数f'(x),然后将f'(x)等于零的方程解出,得到它的零点。
这些零点即是函数可能的极值点。
3. 导数的符号变化在找到导数的零点后,我们还需要根据导数的符号变化来判定这些零点是否为极值点。
如果在导数的零点的左边,导数由正变负,那么这个零点将对应一个极大值点。
如果在左边导数由负变正,那么这个零点将对应一个极小值点。
对于导数为连续的函数来说,导数的符号变化和函数的极值点是一一对应的。
4. 二阶导数在某些情况下,导数的符号变化无法明确判定极值点的类型,此时可以通过二阶导数来进一步判断。
二阶导数表示函数的导数的导数,即f''(x)。
在一个极值点处,函数的二阶导数存在且不为零。
如果f''(x)大于零,那么这个极值点是一个极小值点;如果f''(x)小于零,那么这个极值点是一个极大值点。
需要注意的是,如果二阶导数不存在,或者为零,那么这个方法就失效了,还需要考虑其他的判定条件。
5. 边界点假设给定的函数在一个区间[a, b]上连续,那么该区间的边界点a和b也可能为极值点。
需要额外检查函数在边界点上的取值来判断是否为极值点。
6. 示例例如,给定函数f(x) = x^2 - 4x + 5。
第11讲-条件极值
第11讲 条件极值讲授内容一、 条件极值的提法实例 要设计一个容量为V 的长方形开口水箱,试问水箱的长ֽ宽ֽ高各等于多少时,其表面积最小?为此,设水箱的长ֽ宽ֽ高分别为z y x ,,,则表面积为.)(2),,(xy yz xz z y x S ++= 依题意,上述表面积函数的自变量不仅要符合定义域的要求)0,0,0(>>>z y x ,而且还须满足条件.V xyz = 这类附有约束条件的极值问题称为条件极值问题.结论1:条件极值问题的一般形式是在条件组................)(,,2,1,0),,,(21n m m k x x x n k <== ϕ的限制下,求目标函数..........),,,(21n x x x f y =的极值.....二、求条件极值的方法(1)用消元法将条件极值化为无条件极值问题来求解。
有时可以把条件极值问题化为无条件极值问题. 如上面的实例,由条件V xyz =解出xy V z =,并代入函数),,(z y x S 中,得到.)11(2),,(),(xy xyV xyV y x S y x F ++==然后按)0,0(),(=y x F F ,求出稳定点32V y x ==,并有3221V z =.最后判定在此稳定点上取得最小面积为3243V S =.(2)用拉格朗日乘数法在多数情况下很难把条件极值直接(例如消元法)转化为无条件极值, 需要用一种求条件极值的专用方法, 这就是拉格朗日乘数法.先从较简单的情况入手,设ϕ,f 均为二元函数,欲求函数),(y x f z =,在条件0),(=y x ϕ的限制下的极值问题.我们有以下结论.结论2:若函数...),(y x f z =在.0),(=y x ϕ的附加条件下......,.在点..),(00y x 取得极值....,.则.0),(00=y x ϕ, . 又如果...),(y x f z =在点..0P 可微、...0),(=y x ϕ在点..0P 的某邻域内能惟一确定可微的隐函数................)(x g y =,.则有...0)()()()(0000=-P P f P P f x y y x ϕϕ 上述等式等价于.......⎪⎭⎪⎬⎫==+=+.0)(,0)()(,0)()(0000000P P P f P P f y y x x ϕϕλϕλ 如果引入辅助变量........λ和辅助函数.....),,(),(),,(y x y x f y x L λϕλ+=则.以上..三式就是....⎪⎭⎪⎬⎫===+==+=.0)(),(,0)()(),,(,0)()(),,(000000000000000P y x L P P f y x L P P f y x L y y y x x x ϕϕλλϕλλλ事实上∵0),(=y x ϕ在点0P 的某邻域内能惟一确定可微的隐函数)(x g y =,∴0x x =必定是))(,(x g x f z =的极值点,所以,由),(y x f z =在0P 可微,)(x g y =在0x 可微,得到.0)('),(),(00000=+x g y x f y x f y x 又 .),(),()('00000y x y x x g y x ϕϕ-=代入上式后得到.0)()()()(0000=-P P P f P f y x y x ϕϕ 令000)()(λϕ-=P P f y y于是得 ⎪⎭⎪⎬⎫==+=+.0)(,0)()(,0)()(0000000P P P f P P f y y x x ϕϕλϕλ引入辅助变量λ和辅助函数),,(),(),,(y x y x f y x L λϕλ+=则以上三式就是⎪⎭⎪⎬⎫===+==+=.0)(),(,0)()(),,(,0)()(),,(000000000000000P y x L P P f y x L P P f y x L y y y x x x ϕϕλλϕλλλ注.:1)上述结论就把条件极值问题转化为讨论函数的无条件极值问题。
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1.应用拉格朗日乘数法,求下列函数的条件极值: (1) f ( x, y ) = x + y , 若 x + y − 1 = 0;
2 2
(2) f ( x, y, z , t ) = x + y + z + t , 若 xyzt = c (其中 x, y, z , t , > 0, c > 0 ) ;
4
⎧ Lx = 1 + λyzt = 0, ⎪ L = 1 + λxzt = 0, ⎪ y ⎪ ⎨ Lz = 1 + λxyt = 0, ⎪ L = 1 + λxyz = 0, ⎪ t 4 ⎪ ⎩ Lλ = xyzt − c = 0,
解方程组得 x = y = z = t = c. 由于当 n 个正数的积一定时, 其和必有最小值, 故 f 一定存 在唯一稳定点 (c, c, c, c) 取得最小值也是极小值, 所以极小值 f (c, c, c, c) = 4c . (3) 设 L( x, y, z , λ , u ) = xyz + λ ( x + y + z − 1) + u ( x + y + z ) , 并令
2 2 2 2
Ax + By + Cz + D = 0 下的最小值问题. 由几何学知, 空间定点到平面的最短距离存在.
设 L( x, y, z , λ ) = f ( x, y, z ) + λ ( Ax + By + Cz + D) ,且
⎧ Lx ⎪L ⎪ y ⎨ ⎪ Lz ⎪L ⎩ λ
= 2( x − x0 ) + λA = 0, (1) = 2( y − y 0 ) + λB = 0, (2) = 2( z + z 0 ) + λC = 0, (3) = Ax + By + Cz + D = 0, (4)
4
(3) f ( x, y, z ) = xyz ,若 x + y + z = 1, x + y + z = 0 .
2 2 2
解 (1) 设 L( x, y, λ ) = x + y + λ ( x + y − 1) ,由
2 2
⎧ L x = 2 x + λ = 0, ⎪ ⎨ L y = 2 y + λ = 0, ⎪ ⎩ L z = x + y − 1 = 0.
⎧ Lx1 = x1 x 2 " x n x1 + λ = 0, ⎪ ⎪ Lx2 = x1 x 2 " x n x 2 + λ = 0, ⎪ ⎨""" ⎪ L = x x " x x + λ = 0, 1 2 n n ⎪ xn ⎪ Lλ = x1 + x 2 + " + x n − a = 0, ⎩
2 2 2
⎧ 1 ⎪x = 6 ⎪ ⎪ 2 , ⎨y = − 6 ⎪ ⎪ 1 ⎪z = 6 ⎩
⎧ 1 ⎪x = − 6 ⎪ ⎪ 2 . ⎨y = 6 ⎪ ⎪ 1 ⎪z = − 6 ⎩
又 f ( x, y, z ) = xyz 在有界闭集 {( x, y, z ) | x + y + z = 1, x + y + z = 0} 上连续 , 故有最 值. 因此, 极小值为 f (
1 6 ,−
, 1 6
1 6 ,
,− 2 6
2 6
) = f (− 2 6
2 6 1
,−
1 6 1
,
1 6
)=− 1 3 6
1 3 6
,
极大值为 f ( −
1 6
)= f(
,−
6
,−
6
)=
.
2.(1) 求表面积一定而体积最大的长方体; (2)求体积一定而表面积最小的长方体 解: ( 1 )设长方体的长 、宽、高分 别为 x, y, z ,表面 积为 a ( a > 0) ,则体 积为
n
2 − L( x1 , x 2 , " x n , λ ) = ∑ a k x k + λ (∑ x k − a 2 )(0 < a ≤ 1) k =1 k =1
n
⎧ L xk = a k + 2λx k = 0(k = 1,2,", n) ⎪ n 令⎨ , k 2 = − = L x a 0 ∑ λ ⎪ k =1 ⎩
Ax + By + Cz + D 1 2 2 λ ( A + B 2 + C 2 ) = 0 2 0 2 02 4 A + B +C
故d =
Ax0 + By 0 + Cz 0 + D A2 + B 2 + C 2
为所求最短距离.
4 . 证 明 : 在 n 个 正 数 的 和 为 定 值 条 件 x1 + x 2 + " + x n = a 下 , 这 n 个 正 数 的 乘 积
n
1 2
n
0< a ≤1 k =1
2 2 sup (∑ a k ) = (∑ a k2 ) 2 . k =1
n
1
(注此题也可用柯西不等式,方法更简) 6.求函数 f ( x1 , x 2 , " x n ) = x1 + x 2 + " + x n 在条件
2 2 2
∑a
k =1
n
k
x k = 1(a k > 0, k = 1,2, ", n)
解得 x k = +a k a /(
n
∑ ak ) 2 )(k = 1,2,", n), λ = +
k =1 n k =1 2 k 1 2
n
1
1 n 2 2 (∑ a k ) . 此时,有 2a k =1
1
∑a
k =1
k
x k = +a (∑ a ) .
于是, f 在条件
n
∑x
k =1 1
n
2 k
2 = a 下的最大值为 a(∑ a ) . 故 f 在条件 ∑ x k ≤ 1 下的最大值为 2 k =1 2 k k =1
由(1),(2),(3)得 x = x 0 −
λ
2 2 2( Ax0 + By0 + Cz 0 + D) . 所以 λ= A2 + B 2 + C 2
( x − x0 ) 2 + ( y − y 0 ) 2 + ( z − z 0 ) 2 =
A , y = y0 −
λ
B , z = z0 −
λ
2
C . 代入(4)解得
x1 x 2 " x n 的 最 大 值 为
an .并由此结果推出 n 个正数的几何中值不大于算术中值 nn
n
x1 x 2 " x n ≤
x1 + x 2 + " + x n . n
证:设 f ( x1 , x 2 , " x n ) = x1 x 2 " x n ,
L( x1 , x 2 , " x n , λ ) = f ( x1 , x 2 ," x n ) + λ ( x1 + x 2 + " + x n − a) , ( x1 , x 2 , ", x n > 0) ,
解得 x1 = x 2 = " = x n =
a ,由题意知,最大值在唯一稳定点取得. 所以 n
3
a a a an f 最大 = f ( , ," , ) = n . n n n n
n
x1 x 2 " x n ≤ n
x + x2 + " + xn a n a x1 + x 2 + " + x n ,因此 n x1 x 2 " x n ≤ 1 . = = n n n n n
1
⎧ ⎧ 1 2 ⎪x = ⎪x = − 6 ⎪ 6 ⎪ ⎪ ⎪ 1 1 , ⎨y = ⎨y = 6 ⎪ 6 ⎪ ⎪ ⎪ 2 1 ⎪z = − ⎪z = 6 ⎩ 6 ⎩
⎧ 1 ⎪x = 6 ⎪ ⎪ 2 , ⎨y = − 6 ⎪ ⎪ 1 ⎪z = 6 ⎩
⎧ 1 ⎪x = − 6 ⎪ ⎪ 1 , ⎨y = − 6 ⎪ ⎪ 2 ⎪z = 6 ⎩
解
得 x = y = z = 3 V ,故体积一定而表面积最小的长方体是正立方体.
2
3.求空间一点 ( x0 , y 0 , z 0 ) 到平面 Ax + By + Cz + D = 0 的最短距离. 解 : 由 题 意 , 相 当 于 求 f ( x, y , z ) = d = ( x − x 0 ) + ( y − y 0 ) + ( z − z 0 ) 在 条 件
1 , λ = −1. 由于当 x → ∞, y → ∞ 时, f → ∞ .故函数必在唯一稳定点处 2 1 1 1 取得极小值, 极小值 f ( , ) = . 2 2 2
解之得 x = y = (2) 设 L( x, y, z , t , λ ) = x + y + z + t + λ ( xyzt − c ) ,由
下的最小值 解:设 L( x1 , x 2 ," x n , λ ) = f ( x1 , x 2 , " x n ) + λ (