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  • 01(a)一元函数_多元函数_无约束极值问题的求解

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    1、 一元函数的极值问题  (函数光滑)

    对于一个一元函数$f(x)$,怎么才能找出它的极值呢?

    1.1根据定义:如果存在一点${{x}_{0}}$,在点${{x}_{0}}$的某个领域$U({{x}_{0}})$内有,除该点外的任意一点$x$满足:

    $f(x)<f({{x}_{0}})$ 或$(f(x)>f({{x}_{0}}))$

    $Delta f=f(x)-f({{x}_{0}})<0$ 或$Delta f=f(x)-f({{x}_{0}})>0$

    则称$f({{x}_{0}})$是函数$f(x)$的一个极小值,${{x}_{0}}$称为极小值点。反之亦然。

    根据费马引理可知,极值点的一阶导数一定满足:

    ${f}'({{x}_{0}})=0$

    那么是不是所有一阶导等于零的点都是极值点呢?

     

    图1

    从图1中可以看出,在点$x={{x}_{3}}$处${f}'({{x}_{3}})=0$,但是该点并不是极值点。按照函数的单调性来看,极值点应该存在于,${f}'({{x}_{3}}-Delta x)$与${f}'({{x}_{3}}+Delta x)$异号的情况下,从图中可以看出在点$x={{x}_{3}}$处的前后函数的一阶导数都是小于0的,是单调递减的,因此不是极值点。

    一阶导数${f}'(x)=0$的点,只能算作驻点(驻:即为停留的意思),驻点可分为:极大值点、极小值点和拐点。

    由上述内容可知,判断极值点的方法可总结为

    1. 求出一阶导数${f}'(x)$等于0的点;
    2. 判断这些点,前后是否异号:如果${f}'({{x}_{0}}-Delta x)>0$且${f}'({{x}_{0}}+Delta x)<0$,则点$x={{x}_{0}}$为极大值点;若${f}'({{x}_{0}}-Delta x)<0$且${f}'({{x}_{0}}+Delta x)>0$,则点$x={{x}_{0}}$为极小值点;若该点前后一阶导数${f}'(x)$符号保持不变,则不是极值点。

    判断驻点是否为极值点的另外一种方法可以描述为:

    设函数$f(x)$在$x={{x}_{0}}$处,${f}'({{x}_{0}})=0$且二阶导数存在且${f}''({{x}_{0}}) e 0$,则:

     

    1. 当${f}''({{x}_{0}})<0$时,函数$f(x)$在$x={{x}_{0}}$处取得极大值;
    2. 当${f}''({{x}_{0}})>0$时,函数$f(x)$在$x={{x}_{0}}$处取得极小值。

     

    证明:

     

    ${f}''({{x}_{0}})=underset{x o {{x}_{_{0}}}}{mathop{lim }}\,frac{{f}'(x)-{f}'({{x}_{0}})}{x-{{x}_{0}}}$

     

    因为${f}'({{x}_{0}})=0$,所以上式可写为:

     

    ${f}''({{x}_{0}})=underset{x o {{x}_{_{0}}}}{mathop{lim }}\,frac{{f}'(x)}{x-{{x}_{0}}}$

     

    当${f}''({{x}_{0}})<0$时,即当$x-{{x}_{0}}<0$时,${f}'(x)>0$,同理当$x-{{x}_{0}}>0$时,${f}'(x)<0$;故由第一种方法可知,该点为极大值点。${f}''({{x}_{0}})>0$时,同理可得。

    2、 多元函数的极值问题  (函数光滑) 以二元函数为例

    设函数$z=f(x,y)$在点$({{x}_{0}},{{y}_{0}})$的某个领域内连续,一阶偏导数连续且${{f}_{x}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0,$${{f}_{y}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0$,二阶偏导数存在且连续,令:

    ${{f}_{xx}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=A, ext{  }{{f}_{xy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=B, ext{  }{{f}_{yy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=C$

    则有:

    1 当$AC-{{B}^{2}}>0$时具有极值,且当$A>0$时有极小值,当$A<0$时有极大值;

    2 当$AC-{{B}^{2}}<0$时没有极值;

    3 当$AC-{{B}^{2}}=0$时可能有极值,也可能没有极值,还需另作讨论;

    证明:

    对于一个一元函数来说,若函数$f(x)$在$x={{x}_{0}}$的某个邻域内具有$(n+1)$阶导数,那么在该邻域内任意一点$x$,可表示为:

    egin{aligned}f(x)&=f({{x}_{0}})+{f}'({{x}_{0}})(x-{{x}_{0}})+frac{{f}''({{x}_{0}})}{2!}{{(x-{{x}_{0}})}^{2}}+...+frac{{{f}^{(n)}}({{x}_{0}})}{n!}{{(x-{{x}_{0}})}^{n}}+ \ & ext{        }frac{{{f}^{(n+1)}}({{x}_{0}}+ heta(x-{{x}_{0}}))}{(n+1)!}{{(x-{{x}_{0}})}^{n+1}} ext{            }(0< heta <1) ext{ } end{aligned}

    对于二元函数$z=f(x,y)$:若函数$z=f(x,y)$在$({{x}_{0}},{{y}_{0}})$的某一邻域内连续且具有$(n+1)$阶导数,那么邻域内任意一点$({{x}_{0}}+h,{{y}_{0}}+k)$,可表示为:

    egin{aligned}& f({{x}_{0}}+h,{{y}_{0}}+k)=f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+ \& ext{                        }frac{1}{2!}{{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{2}}f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+...+frac{1}{n!}{{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{n}}f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+ \& ext{                        }frac{1}{(n+1)!}{{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{n+1}}f({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k) ext{         (0} heta <1 ext{)} \end{aligned}

    其中:$left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)f({{x}_{0}},{{y}_{0}})$表示:$h{{f}_{x}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})+k{{f}_{y}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})$

    ${{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{2}}f({{x}_{0}},{{y}_{0}})$表示:${{h}^{2}}{{f}_{xx}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})+2hk{{f}_{xy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})+{{k}^{2}}{{f}_{yy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})$

    将$f({{x}_{0}}+h,{{y}_{0}}+k)$展开至二阶导数处,有:

    [f({{x}_{0}}+h,{{y}_{0}}+k)=f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+frac{1}{2}{{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{2}}f({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k) ext{         (0} heta <1 ext{)}]点$({{x}_{0}},{{y}_{0}})$邻域内任意一点与该点的差值可表示为:

    [Delta f=f({{x}_{0}}+h,{{y}_{0}}+k)-f({{x}_{0}},{{y}_{0}})=left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)f({{x}_{0}},{{y}_{0}})+frac{1}{2}{{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{2}}f({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k) ext{ }]因为${{f}_{x}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0,$${{f}_{y}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0$,所以$left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)f({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0$,故有:

    egin{aligned} & Delta f=frac{1}{2}{{left( hfrac{partial }{partial x}+kfrac{partial }{partial y} ight)}^{2}}f({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k) ext{ } \& ext{     =}frac{1}{2}left[ left( {{h}^{2}}{{f}_{xx}}({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k) ight)+2hk{{f}_{xy}}({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k)+{{k}^{2}}{{f}_{yy}}({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k) ight] \end{aligned}

    把${{f}_{xx}}(x,y),{{f}_{xy}}(x,y),{{f}_{yy}}(x,y)$在点$({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}+ heta k)$处的值依次记为:${{f}_{xx}},{{f}_{xy}},{{f}_{yy}}$;则上式可写为:

    [Delta f=frac{1}{2{{f}_{xx}}}left[ {{left( h{{f}_{xx}}+k{{f}_{xy}} ight)}^{2}}+{{k}^{2}}left( {{f}_{xx}}{{f}_{yy}}-{{f}^{2}}_{xy} ight) ight]]

    1. 显然当${{f}_{xx}}{{f}_{yy}}-{{f}^{2}}_{xy}>0$,$Delta f$的正负由${{f}_{xx}}$决定,即当${{f}_{xx}}>0$时,$Delta f>0$,则该点为极小值点;当${{f}_{xx}}<0$时,$Delta f<0$,则该点为极大值点。又因为$f(x,y)$的二阶偏导数的连续性知${{f}_{xx}}$与$A$同号,即为$AC-{{B}^{2}}>0$的情况。
    2. 当${{f}_{xx}}{{f}_{yy}}-{{f}^{2}}_{xy}<0$时,假设${{f}_{xx}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0,$${{f}_{yy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})=0$,并分别令:$k=h$及$k=-h$;则有:

    [egin{aligned} & Delta f=frac{1}{2}left[ left( {{h}^{2}}{{f}_{xx}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{1}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{1}}k) ight)+2hk{{f}_{xy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{1}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{1}}k)+{{k}^{2}}{{f}_{yy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{1}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{1}}k) ight] \ & ext{     =}frac{{{h}^{2}}}{2}left[ left( {{f}_{xx}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{1}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{1}}h) ight)+2{{f}_{xy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{1}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{1}}h)+{{f}_{yy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{1}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{1}}h) ight] \end{aligned}]

    [egin{aligned} & Delta f=frac{1}{2}left[ left( {{h}^{2}}{{f}_{xx}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{2}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{2}}k) ight)+2hk{{f}_{xy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{2}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{2}}k)+{{k}^{2}}{{f}_{yy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{2}}h,{{y}_{0}}+{{ heta }_{2}}k) ight] \& ext{     =}frac{{{h}^{2}}}{2}left[ left( {{f}_{xx}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{2}}h,{{y}_{0}}-{{ heta }_{2}}h) ight)-2{{f}_{xy}}({{x}_{0}}+{{ heta }_{2}}h,{{y}_{0}}-{{ heta }_{2}}h)+{{f}_{yy}}({{x}_{0}}+ heta h,{{y}_{0}}-{{ heta }_{2}}h) ight] \& ext{    } \end{aligned}]

    当$h o 0$时上式有:$Delta f=2{{f}_{xy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})$及$ ext{ -}2{{f}_{xy}}({{x}_{0}},{{y}_{0}})$,当$h$充分接近零时,$Delta f$呈现两种结果,故此时极值不存在。

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