求函数极值的几种方法
高等数学求极值的方法
高等数学求极值的方法求解函数的极值是高等数学中的一个重要内容，可以通过求导和利用导数的性质来进行。
下面将详细介绍求极值的方法。
一、求解函数极值常用的方法有以下几种：1. 初等函数判断法：对于初等函数，可以通过观察函数的定义域、性质和图像特点来判断极值点的存在。
比如对于多项式函数，一阶导数为零时，可以判断函数是否有极值点。
2. 导数判别法：求解函数极值最常用的方法是导数判别法，即利用函数的导数来判断极值点的存在和类型。
3. 高阶导数法：当一阶导数判断不出结果时，可以使用高阶导数进行判别，求解函数的极值。
4. 参数化法：对于含参数的函数，可以通过参数化的方法来求解极值。
二、导数判别法的具体步骤：1. 求导数：对给定的函数进行求导，得到一阶导数和二阶导数。
2. 导函数为零的点：将一阶导数等于零的点求出，并分别判断这些点是否为极值点。
一阶导数等于零的点称为驻点，而极值点必定是驻点。
(1) 当驻点是极大值点时，其对应的二阶导数小于零。
(2) 当驻点是极小值点时，其对应的二阶导数大于零。
3. 极值点的判别：对于一些特殊函数，如周期函数和反函数，还需要考虑边界点的极值判别。
4. 得出结论：根据以上的步骤，得出函数极值的存在和类型。
三、高阶导数法的具体步骤：当一阶导数判断不出结果时，可以通过高阶导数来进行进一步的判断。
1. 求取二阶导数：对给定的函数进行两次求导，得到二阶导数。
2. 极值点的判别：对于一阶导数等于零的驻点，通过二阶导数的正负性来判断其类型。
(1) 当二阶导数大于零时，驻点为极小值点。
(2) 当二阶导数小于零时，驻点为极大值点。
3. 极点的存在性判断：根据二阶导数的正负性，判断函数的定义域是否存在极大值点和极小值点。
4. 得出结论：根据以上的步骤，得出函数极值的存在和类型。
四、参数化法的具体步骤：当给定的函数为参数方程时，可以通过参数化的方法来求解函数的极值。
1. 将函数进行参数化：将给定的函数进行参数化，得到新的函数形式。
求极值的三种方法
求极值的三种方法一、直接法。
先判断函数的单调性，若函数在定义域内为单调函数，则最大值为极大值，最小值为极小值二、导数法（1）、求导数f'(x)；（2）、求方程f'(x)=0的根；（3）、检查f'(x)在方程的左右的值的符号，如果左正右负，那么f(x)在这个根处取得极大值；如果左负右正那么f(x)在这个根处取得极小值。
举例如下图：该函数在f'(x)大于0，f'(x)小于0，在f'(x)=0时，取极大值。
同理f'(x)小于0，f'(x)大于0时，在f'(x)=0时取极小值。
扩展资料：寻求函数整个定义域上的最大值和最小值是数学优化的目标。
如果函数在闭合区间上是连续的，则通过极值定理存在整个定义域上的最大值和最小值。
此外，整个定义域上最大值（或最小值）必须是域内部的局部最大值（或最小值），或必须位于域的边界上。
因此，寻找整个定义域上最大值（或最小值）的方法是查看内部的所有局部最大值（或最小值），并且还查看边界上的点的最大值（或最小值），并且取最大值或最小的）一个。
1、求极大极小值步骤：求导数f'(x)；求方程f'(x)=0的根；检查f'(x)在方程的左右的值的符号，如果左正右负，那么f(x)在这个根处取得极大值；如果左负右正那么f(x)在这个根处取得极小值。
f'(x)无意义的点也要讨论。
即可先求出f'(x)=0的根和f'(x)无意义的点，再按定义去判别。
2、求极值点步骤：求出f'(x)=0,f"(x)≠0的x值；用极值的定义（半径无限小的邻域f(x)值比该点都小或都大的点为极值点），讨论f(x)的间断点。
上述所有点的集合即为极值点集合。
扩展资料：定义：若函数f(x)在x₀的一个邻域D有定义，且对D中除x₀的所有点，都有f(x)<f(x₀)，则称f(x₀)是函数f(x)的一个极大值。
求极值的若干方法
求极值的若干方法求解函数的极值是数学分析中重要的问题之一、找出函数的极值可以帮助我们确定函数的最大值或最小值，并且有助于解决各种实际问题。
本文将介绍常见的求解极值的若干方法。
一、导数法（一阶导数法、二阶导数法）导数是函数在其中一点的变化率，求导数的过程可以帮助我们确定函数的增减性，从而找出函数的极值点。
常见的导数法包括一阶导数法和二阶导数法。
1.一阶导数法：首先求函数的一阶导函数，然后将导函数等于零，解出方程得到函数的临界点，再将临界点代入函数，找出对应的函数值，最终从函数值中找出最大值或最小值。
2.二阶导数法：首先求函数的二阶导函数，然后将二阶导函数等于零，解出方程得到函数的拐点，再将拐点代入函数，找出对应的函数值，最终从函数值中找出最大值或最小值。
二阶导数法可以帮助我们判断函数的临界点是极值点还是拐点。
二、边界法（最大最小值定理）边界法是基于最大最小值定理求解函数极值的方法。
最大最小值定理指出，在闭区间内的连续函数中，最大值和最小值一定存在。
因此，我们可以通过求解函数在闭区间端点和临界点处的函数值，找出函数的最大值或最小值。
三、拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法是用于求解带约束条件的极值问题的方法。
在求解极值问题时，如果还存在一些约束条件，可以引入拉格朗日乘数，通过构建拉格朗日函数，将约束条件加入目标函数中，然后求解拉格朗日函数的极值点。
最终，通过求解得到的极值点，再进行函数值的比较，找出最大值或最小值。
四、二分法二分法是一种在有序列表中查找特定元素的方法，也可以用于求解函数的极值。
二分法的基本思想是通过将区间一分为二，然后比较中间点与两侧点的大小关系，逐步缩小范围，最终找出函数的极值点。
二分法的效率较高，适用于一些连续单调函数。
五、牛顿法牛顿法是一种用于求解多项式函数的根的方法，也可以用于求解函数的极值。
牛顿法的基本思想是通过构建一个逼近曲线，以曲线与函数的交点为新的逼近值。
然后不断迭代逼近，最终找到函数的极值点。
高考复习专题四—求极值的六种方法
高考复习专题四—求极值的六种方法求极值是高考数学中常考的一个重要知识点。
掌握求极值的方法能够帮助我们解决一些实际问题，也能够在高考中拿到高分。
下面我们来分析一下求极值的六种方法。
一、函数图象法通过观察函数的图象，我们可以找到函数的极大值和极小值。
要找到函数的极值，首先我们需要画出函数的图象。
然后观察图象，找到曲线上最高点和最低点，这些点就是函数的极大值和极小值。
二、导数法借助导数的性质，我们可以求出函数的极值点。
求极值点的过程分为两步：一是求出函数的导数；二是令导数等于零，解方程求出极值点。
极大值和极小值点都是函数导数等于零的点，但是需要注意导数为零的点不一定都是极值点，还需通过二阶导数判断。
三、拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法是一种求极值的常用方法，它可以用来求解具有约束条件的极值问题。
当我们需要在一定条件下最大化或最小化一个函数时，可以利用拉格朗日乘数法。
在解题过程中，我们需要设置一个拉格朗日函数，通过求偏导数找到极值点。
需要注意的是，拉格朗日乘数法的求解过程较为繁琐，需要较强的数学功底。
四、几何法有些极值问题通过几何方法可以得到比较简单的解法。
例如，其中一函数的值随着其中一个变量的增大而增大，那么这个函数的最大值一定在这个变量的取值范围的边界上取到。
同理，这个函数的最小值也在这个变量的取值范围的边界上取到。
五、代数方法有时候，我们可以通过巧妙地构造一个代数式来求解极值问题。
可以使用变量代换、平方等技巧，将原问题转化为一个更容易求解的问题。
例如，利用平方差公式可以将一个含有平方项的多项式转化为一个差的平方的形式，从而更容易求得极值点。
六、综合运用方法有些问题的求极值过程比较复杂，需要综合运用上述多种方法来求解。
在解题过程中，我们可以根据题目的要求和条件，灵活地选择合适的方法来求解。
以上是求极值的六种方法的解析。
在高考复习中，我们需要理解这些方法的原理和应用场景，并通过大量的练习来提高解题的能力。
函数极值的求解方法
函数极值的求解方法函数极值是许多数学问题中的关键，它们可以帮助我们确定函数的最大值或最小值。
在现实生活的许多场景中，寻找函数的极值可以帮助我们做出更好的决策。
然而，函数极值的求解方法并不是那么容易的事情。
在本文中，我们将探讨一些常见的函数极值求解方法。
一. 常数法常数法是最简单的寻找函数极值的方法。
这个方法认为，如果一个函数在某一个点处取得了最大值或最小值，那么这个点的一阶导数应该等于零。
因此，我们只需要求出函数的一阶导数，然后令它等于零，就可以求出函数的极值点。
常数法的优点在于其简单和直观，而且可以用于多种函数形式。
然而，这个方法也有缺点，因为函数可能在极值点处不连续，或者在这些点处存在重复的极值。
此外，它也无法处理高次导数。
二. 二分法二分法是另一个寻找函数极值的方法。
这个方法认为，如果一个函数在某个区间内单调递增，那么它在这个区间的左端点处取得最小值，在右端点处取得最大值。
因此，我们可以通过二分法来不断缩小区间，直到确定函数的极值。
二分法的优点在于其简单和直观，而且可以用于多种函数形式。
此外，它也可以处理高次导数和函数不连续的情况。
然而，这个方法需要反复迭代，所以运算速度可能不够快。
三. 牛顿法牛顿法是一种迭代算法，用于逼近函数的极值点。
这个方法认为，如果一个函数在某个点上有极值，那么它在这个点的一阶导数应该等于零。
我们可以通过不断迭代来逼近函数的极值点。
牛顿法的优点在于其快速收敛和可以处理高次导数的能力。
然而，这个方法有一些缺点。
首先，它需要一个初始点。
如果初始点不好选择，那么该算法可能会失败。
其次，当函数有多个极值点时，牛顿法可能只能找到其中一个。
最后，这个方法可能会遭遇数值上的问题，如数值不稳定、迭代过程崩溃等。
综上所述，常数法、二分法和牛顿法都是常见的函数极值求解方法。
每种方法都有优缺点，需要根据具体情况选择最适合的方法。
对于某些特定的函数形式，可能还需要使用更复杂的方法，如拉格朗日乘数法、约束条件下极值法等。
函数极限的十种求法
函数极限的十种求法函数极限是高等数学中的一个重要概念，在数学分析、微积分、实变函数、复变函数等领域均有应用。
函数极限的求法有很多种，以下将介绍其中的十种方法。
一、代数方法利用现有函数的代数性质，根据极限的定义求解。
例如，对于函数 f(x)=2x+1-x，当 x 趋近于 1 时，有：lim f(x) = lim (2x+1-x) = lim x+1 = 2x→1 x→1 x→1 x→1二、夹逼定理夹逼定理也称为夹逼准则或夹逼定律。
当f(x)≤g(x)≤h(x)，且lim f(x)=lim h(x)=l 时，有 lim g(x)=l。
例如，对于函数 f(x)=sin(x)/x 和 g(x)=1，当 x 趋近于 0 时，有：-1 ≤sin(x)/x ≤ 1lim -1 ≤ lim sin(x)/x ≤ lim 1x→0 x→0 x→0 x→0lim sin(x)/x = 1三、单调有界准则单调有界准则也称收敛定理。
当一个数列同时满足单调有界性质，即数列单调递增或单调递减且有上（下）界时，该数列必定收敛。
对于函数而言，只需要证明其单调有界的性质，即可用该准则求出其极限值。
例如，对于函数 f(x)=sin(x)/x，当 x 趋近于 0 时，此时 f(x) 没有极限值，但是根据单调有界准则，可以求得其极限是 1。
四、洛必达法则洛必达法则是一种有效的求函数极限值的方法，通常用在0/0形式的极限中。
对于连续可导的函数 f(x) 和 g(x)，若 lim f(x)/g(x)存在，则有：lim f(x) lim f'(x)lim ——— = lim ———x→a g(x) x→a g'(x)其中“lim” 表示极限符号，f'(x) 表示 f(x) 的导数，g'(x) 表示 g(x) 的导数。
如果上式右边的极限存在，那么左边的极限也存在，并且二者相等。
例如，对于函数 f(x)=x^2+2x 和 g(x)=x+1，当 x 趋近于 1 时，有：lim (x^2+2x) lim (2x+2)lim ———— = lim ———— = 4x→1 x+1 x+1五、泰勒公式泰勒公式是求解函数在某点处的极限值的有效方法之一。
计算函数极值的方法
计算函数极值的方法
计算函数极值的方法，主要有几种：一是微分法；二是关联函数法；三是拉格朗日法，以及常用的圆锥法。
1、微分法：
即将函数的参数进行调整，并根据函数的导数相等或为0的原理，来求得函数的极值点。
具体来说，可以计算出函数f(x)的导数f '(x)，并设置f'（x）= 0，求解出f（x），因此即可找出极值点。
2、关联函数法：
通过把函数的极值问题重新定义为某种关联函数的极值的搜索问题，然后借助关联函数的性质求得变量的极值。
这是一种特殊的求极值方法，只有当函数可以重新定义为关联函数时，才能使用此方法。
3、拉格朗日法：
这是一种优化算法，即把求极值问题转化为一个最优化问题，通过求解最优点，来求得函数的极值点。
4、圆锥法：
圆锥法也称为泰勒-展开式法，是在函数f（x）的某一点处对f （x）做一次二阶导数的展开。
展开后的表达式可以用圆的形
式表示，因此这种方法称为圆锥法。
以上是求取函数极值的方法，可以根据函数的特性，选择合适的方法来计算函数的极值点。
求极值的方法
求极值的方法在数学中，求极值是一个非常重要的问题，它涉及到函数的最大值和最小值，对于优化问题和实际应用都具有重要意义。
本文将介绍一些常见的求极值的方法，帮助读者更好地理解和掌握这一数学概念。
一、导数法。
求极值的常见方法之一是利用导数。
对于给定的函数，我们可以通过求导数来找到函数的极值点。
具体来说，我们首先求出函数的导数，然后令导数等于零，解出方程得到极值点的横坐标，再代入原函数求得纵坐标，就可以得到函数的极值点。
二、二阶导数法。
除了利用一阶导数来求极值外，我们还可以利用二阶导数。
对于函数的极值点，其一阶导数为零，而且二阶导数的符号可以告诉我们这个极值点是极大值还是极小值。
当二阶导数大于零时，函数在该点取得极小值；当二阶导数小于零时，函数在该点取得极大值。
三、拉格朗日乘数法。
对于带有约束条件的极值问题，我们可以使用拉格朗日乘数法。
这种方法适用于多元函数的极值求解，通过引入拉格朗日乘数，将带有约束条件的极值问题转化为无约束条件的极值问题，然后利用导数或者其他方法求解。
四、牛顿法。
牛顿法是一种迭代求解的方法，可以用来求函数的零点，同时也可以用来求函数的极值点。
通过不断迭代，我们可以逼近函数的极值点，从而得到极值的近似解。
五、凸优化方法。
对于凸函数的极值问题，我们可以使用凸优化方法来求解。
凸优化是一类特殊的优化问题，其解具有良好的性质和稳定性，因此在实际问题中有着广泛的应用。
六、遗传算法。
除了传统的数学方法外，我们还可以利用遗传算法来求解极值问题。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过不断迭代和选择，可以得到函数的极值点。
综上所述，求极值的方法有很多种，不同的方法适用于不同的问题，我们可以根据具体情况选择合适的方法来求解。
希望本文对读者有所帮助，能够更好地理解和掌握求极值的方法。
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求解函数极值的几种方法
1.1函数极值的定义法
说明：函数极值的定义，适用于任何函数极值的求解，但是在用起来时却比较的烦琐. 1.2导数方法
定理（充分条件）设函数()f x 在0x 处可导且0()0f x '=，如果x 取0x 的左侧的值时，()0f x '>，x 取0x 的右侧的值时，()0f x '<，那么()f x 在0x 处取得极大值，类似的我们可以给出取极小值的充分条件.
例1 求函数23()(1)f x x x =-的单调区间和极值 解 23()(1)f x x x =- ()x -∞<<+∞， 3222()2(1)3(1)(1)(52)f x x x x x x x x '=-+-=--. 令 ()0f x '=，得到驻点为10x =，22
5
x =
，31x =.列表讨论如下： 表一：23()(1)f x x x =-单调性列表
说明：导数方法适用于函数()f x 在某处是可导的，但是如果函数()f x 在某处不可导，则就不能用这样的方法来求函数的极值了.用导数方法求极值的条件是：函数()f x 在某点0x 可导. 1.3 Lagrange 乘法数方法 对于问题：
Min (,)z f x y =
s.t (,)0x y =
如果**(,)x y 是该问题的极小值点，则存在一个数λ，使得
****(,)(,)0x x f x y g x y λ+=
****(,)(,)0y y f x y g x y λ+=
利用这一性质求极值的方法称为Lagrange 乘法数
例2 在曲线3
1(0)y x x =
>上求与原点距离最近的点.
解 我们将约束等式的左端乘以一个常数加到目标函数中作为新的目标函
数2231
()w x y y x λ=++-
然后，令此函数对x 的导数和对y 的导数分别为零，再与原等式约束合并得
43
320201x x y y x λλ⎧+=⎪⎪
+=⎨⎪⎪=⎩
解得
x y ⎧=⎪
⎨=
⎪⎩
这是唯一可能取得最值的点 因此
x y ==
. 说明：Lagrange 乘法数方法对于秋多元函数是比较方便的，方法也是比较简单的 :如果**(,)x y 是该问题的极小值点则存在一个数λ，使得
****(,)(,)0x x f x y g x y λ+=
****(,)(,)0y y f x y g x y λ+=
这相当于一个代换数，主要是要求偏导注意，这是高等代数的内容. 1.4多元函数的极值问题
由极值存在条件的必要条件和充分条件可知，在定义域内求n 元函数()f p 的极值可按下述步骤进行：①求出驻点，即满足grad 0()0f p =的点0p ；②在0
p
点的Hessene 矩阵H ，判定H 正定或负定，若H 正定则()f p 在0p 点取得极小值；若H 负定则()f p 在0p 点取得极大值.
例3 求三元函数222(,,)23246f x y z x y z x y z =++++-的极值
解 先求驻点，由 220440660x y z
f x f y f z =+=⎧⎪
=+=⎨⎪=-=⎩ 得1,1,1x y z =-=-=-
所以驻点为0(1,1,1)p ---.
再求Hessene 矩阵，
因为 2,0,0,4,0,0,0,0,6xx xz xy yy yz yx zx zy zz f f f f f f f f =========
所以 200040006H ⎡⎤
⎢⎥=⎢⎥
⎢⎥⎣⎦
由此可知，H 是正定的，所以(,,)f x y z 在0(1,1,1)p ---点取得极小值：
222(1,1,1)(1)2(1)312(1)4(1)6166f ---=-+⨯-+⨯+⨯-+⨯--⨯-=-
说明：此方法适合多元函数求极值的放法，要注意求偏导数以及 Hessene 矩阵.。