条件极值

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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
§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.
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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

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

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.

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

条件极值
g = 0, h = 0.
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

条件极值——精选推荐
grad f ( x0, y0 ) ⋅τr = 0 . gradg(x0, y0 ) 是曲线 L 在 ( x0, y0 ) 的法向量 .
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 .

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)

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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第 2页 共 3页
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

条件极值
§ 18.4 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

( 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

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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.
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§ 4 条件极值
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 ⎩

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 (
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