极值的充分条件

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求极值的方法与技巧

求极值的方法与技巧
(2)当 EMBED Equation.DSMT4 为负定矩阵时, EMBED Equation.DSMT4 为 EMBED Equation.DSMT4 的极大值
(3)当 EMBED Equation.DSMT4 为不定矩阵时, EMBED Equation.DSMT4 不是 EMBED Equation.DSMT4 的极值。
极值的求法:
第一步 解方程组fx(x( y)(0( fy(x( y)(0( 求得一切实数解( 即可得一切驻点。
第二步 对于每一个驻点(x0( y0)( 求出二阶偏导数的值A、B和C。
第三步 定出AC(B2的符号( 按定理1的结论判定f(x0( y0)是否是极值、是极大值 还是极小值。
令 EMBED Equation.DSMT4 ,则 EMBED Equation.DSMT4 ,由 EMBED Equation.DSMT4
得驻点 EMBED Equn.DSMT4
故 EMBED Equation.DSMT4 在 EMBED Equation.DSMT4 处取极大值,即函数 EMBED Equation.DSMT4 在圆周 EMBED Equation.DSMT4 上取极大值 EMBED Equation.DSMT4
求极值的方法与技巧
极值一般分为无条件极值和条件极值两类。
无条件极值问题即是函数中的自变量只受定义域约束的极值问题;
条件极值问题即是函数中的自变量除受定义域约束外,还受其他条件限制的极值问题。
一、求解无条件极值的常用方法
1.利用二阶偏导数之间的关系和符号判断取不取极值及极值的类型
定理1(充分条件) 设函数z(f(x( y)在点(x0( y0)的某邻域内连续且有一阶及二阶连续偏导数( 又fx(x0( y0)(0( fy(x0( y0)(0( 令

高等数学 函数的极值与最大值、最小值

高等数学 函数的极值与最大值、最小值

解:(1)设平均成本为 y ,则 y = 25000 + 200 + x
x
40

y′
=

25000 x2
+
1 40
=
0
,得
x1
= 1000

x2
=
−1000
(舍去)
因为 y′′ |x=1000 = 5×10−5 > 0 ,所以当 x = 1000 时, y 取极小值,
也即最小值,因此,要使平均成本最小,应生产 1000 件产品。
2009年7月3日星期五
21
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(2) 利润函数为
L(x)
=
500x

⎛ ⎜⎝
问 x = a 是为 f (x) 的极值点?如果是极值点, f (x) 在
x = a 取得极大值还是极小值?(课本 例 3)
解题思路:
(1) f ′(x) 在点 x = a 处连续
lim f ′(x) = f ′(a)
x→a
(2) f ′(a) = lim f ′(x) = lim f ′(x) × (x − a) = (−1) × 0 = 0
又因为 f ′′(x) = − 1 < 0 , 25
所以当 x = 1800 时, f (x) 取得最大值,
即房租定为 1800 元时,可获得最大收入。
2009年7月3日星期五
17
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例8
证明
1 2 p−1

xp
+
(1 −
x) p
≤1
(0 ≤ x ≤ 1, p > 1) .

多元函数极值的充分条件

多元函数极值的充分条件

多元函数极值的充分条件马丽君(集宁师范学院 数学系)我们知道,一元函数()y f x =在点0x x =取得极值的充分条件是:函数()f x 在点0x 处具有一阶二阶连续导数,0x 是()f x 驻点,即0()0f x '=。

若0()0(0)f x ''><,则0x 为()f x 的极小值点(或极大值点)对于多元函数()Y f X =,其中12(,,,)n X x x x =,有与上面一元函数取得极值的充分条件相对应的结论。

定义 1.设n 元函数()Y f X =,其中12(,,,)n X x x x =,对各自变量具有一阶连续偏导数,则称12,,,Tn f ff x x x ⎛⎫∂∂∂⎪∂∂∂⎝⎭为()f X 的梯度,记作gradf 。

引理 设n 元函数()f X ,其中12(,,,)n X x x x =,对各自变量具有一阶连续偏导数,则()f X 在点000012(,,,)n X x x x =取得极值的必要条件是:0112(),,,0Tn n X X f ff gradf X x x x ⨯=⎛⎫∂∂∂== ⎪∂∂∂⎝⎭证明:引理成立是显然的,即极值点函数可导,则该点的偏导数等于零。

定义 2.设n 元函数()f X ,对各自变量具有二阶连续偏导数,000012(,,,)n X x x x =是()f X 的驻点,现定义()f X 在点0X 处的矩阵为:222000211212222000202122222000212()()()()()()()()()()f N n n n f X f X f X X X X X X f X f X f X H X X X X X X f X f X f X X X X X X ⎧⎫∂∂∂⎪⎪∂∂∂∂∂⎪⎪⎪⎪∂∂∂⎪⎪=∂∂∂∂∂⎨⎬⎪⎪⎪⎪⎪⎪∂∂∂⎪⎪∂∂∂∂∂⎩⎭由于各二阶偏导数连续,即22(,1,2,,)i j j if fi j n x x x x ∂∂==∂∂∂∂,所以0()f H X 为实对称矩阵。

二元函数的极值与最值

二元函数的极值与最值

二元函数的极值与最值二元函数的极值与最值问题已成为近年考研的重点,现对二元函数的极值与最值的求法总结如下:1.二元函数的无条件极值(1) 二元函数的极值一定在驻点和不可导点取得。

对于不可导点,难以判断是否是极值点;对于驻点可用极值的充分条件判定。

(2)二元函数取得极值的必要条件: 设),(y x f z =在点),(00y x 处可微分且在点),(00y x 处有极值,则0),('00=y x f x ,0),('00=y x f y ,即),(00y x 是驻点。

(3) 二元函数取得极值的充分条件:设),(y x f z =在),(00y x 的某个领域内有连续上二阶偏导数,且=),('00y x f x 0),('00=y x f y ,令A y x f xx =),('00,B y x f xy =),('00,C y x f yy =),('00,则当02<-AC B 且 A<0时,f ),(00y x 为极大值;当02<-AC B 且A>0,f ),(00y x 为极小值;02>-AC B 时,),(00y x 不是极值点。

注意: 当B 2-AC = 0时,函数z = f (x , y )在点),(00y x 可能有极值,也可能没有极值,需另行讨论例1 求函数z = x 3 + y 2 -2xy 的极值.【分析】可能极值点是两个一阶偏导数为零的点,先求出一阶偏导,再令其为零确定极值点即可,然后用二阶偏导确定是极大值还是极小值,并求出相应的极值.【解】先求函数的一、二阶偏导数:y x x z 232-=∂∂,x y y z 22-=∂∂.x x z 622=∂∂, 22-=∂∂∂y x z , 222=∂∂yz . 再求函数的驻点.令x z ∂∂= 0,y z ∂∂= 0,得方程组⎩⎨⎧=-=-.022,0232x y y x 求得驻点(0,0)、),(3232. 利用定理2对驻点进行讨论:(1)对驻点(0, 0),由于A = 0, B =-2, C = 2,B 2-AC >0,故(0, 0)不是函数z = f (x , y ) 的极值点.(2)对驻点),(3232,由于A =4, B =-2,C = 2,B 2-AC =-4<0, 且A >0,则 2743232-=),(f 为函数的一个极小值. 例2:(2004数学一)设z=z(x,y)是由0182106222=+--+-z yz y xy x 确定的函数,求),(y x z z =的极值点和极值.【分析】 本题把极值问题与隐函数求导方法相结合,计算量是比较大的。

极值点的判定条件

极值点的判定条件

极值点的判定条件一、引言极值点是函数在其定义域内的点,函数在该点的导数或二阶导数出现变化。

确定极值点是研究函数性态的关键步骤之一。

通过对极值点的判定,我们可以理解函数的变化规律,了解函数在何处达到其最大值或最小值。

极值点的概念在实际应用中具有广泛的应用,如经济学、物理学、工程学等领域。

因此,掌握极值点的判定条件对于解决实际问题具有重要意义。

二、极值点的定义与分类极值点是函数在其定义域内的点,函数在该点的导数或二阶导数出现变化。

根据导数的符号变化,极值点可以分为极大值点和极小值点。

在极大值点,函数的一阶导数由负变正;在极小值点,函数的一阶导数由正变负。

此外,根据函数的二阶导数变化,极值点还可以分为鞍点、拐点、尖点和圆的界限点等类型。

这些不同类型的极值点对于函数性态的分析具有重要的意义。

三、一元函数的极值判定条件对于一元函数,其极值的判定条件主要包括:1.极值的必要条件:如果函数f在x0处可导,且x0为f的极值点,那么f’(x0)=0。

这个必要条件告诉我们,如果一个点是函数的极值点,那么该点的导数必定为零。

然而,需要注意的是,导数为零的点不一定是极值点。

2.极值的充分条件:如果函数f在x0处可导,且在x0的某邻域内:(i)若f’(x)在x0两侧的正负号改变,则x0为极值点。

这被称为“正负号检验法”。

(ii)若f’(x)在x0两侧的正负号不改变,则x0不是极值点。

(iii)若f’(x)在x0两侧的正负号由负变正,则x0为极大值点;若f’(x)在x0两侧的正负号由正变负,则x0为极小值点。

这被称为“变号检验法”。

在实际应用中,我们通常首先计算函数的一阶导数,然后令其一阶导数为零,解得可能的极值点。

然后使用正负号检验法或变号检验法来进一步确定这些可能的极值点是否为真正的极值点。

对于无法通过一阶导数直接判断的复杂函数,可能需要使用二阶导数或更高阶的导数来进行判断。

四、多元函数的极值判定条件对于多元函数,其极值的判定条件主要包括:1.极值的必要条件:如果函数f在点x0处可微,且x0为f的极值点,那么f’(x0)=0。

多元函数的微分中值定理与极值判定

多元函数的微分中值定理与极值判定

多元函数的微分中值定理与极值判定多元函数的微分中值定理和极值判定是微积分中重要的理论基础,也是应用广泛的数学工具。

它们是研究函数性质和优化问题的重要工具。

本文将介绍多元函数的微分中值定理和极值判定的概念、原理和应用。

一、多元函数的微分中值定理多元函数的微分中值定理是微积分的基本定理之一,它是单变量函数中值定理在多元函数中的推广。

多元函数的微分中值定理分为拉格朗日中值定理和柯西中值定理两种形式。

1.1 拉格朗日中值定理拉格朗日中值定理是多元函数微分中值定理的一种形式。

设函数$f(x,y)$在闭区间$[a,b]\times[c,d]$上连续且在开区间$(a,b)\times(c,d)$上具有一阶偏导数,则存在一点$(x_0,y_0)$属于开区间$(a,b)\times(c,d)$,使得$$f(b,d) - f(a,c) = f_x(x_0,y_0)(b-a) + f_y(x_0,y_0)(d-c)$$其中,$f_x(x_0,y_0)$和$f_y(x_0,y_0)$分别表示函数在点$(x_0,y_0)$的偏导数。

1.2 柯西中值定理柯西中值定理是多元函数微分中值定理的另一种形式。

设函数$f(x,y)$和$g(x,y)$在闭区间$[a,b]\times[c,d]$上连续且在开区间$(a,b)\times(c,d)$上具有一阶偏导数,并且$g_x(x,y)$和$g_y(x,y)$在闭区间$[a,b]\times[c,d]$上不同时为零,则存在一点$(x_0,y_0)$属于开区间$(a,b)\times(c,d)$,使得$$\frac{f(b,d)-f(a,c)}{g(b,d)-g(a,c)} =\frac{f_x(x_0,y_0)}{g_x(x_0,y_0)} =\frac{f_y(x_0,y_0)}{g_y(x_0,y_0)}$$二、多元函数的极值判定多元函数的极值判定是通过求函数的偏导数和判定二次型的正负来确定函数的极值点。

函数的极值与最值知识点总结

函数的极值与最值知识点总结

函数的极值与最值知识点总结函数的极值和最值是数学中重要的概念,它们对于函数的图像和性质有着重要的影响。

本文将对函数的极值和最值进行详细总结。

1. 函数的极值函数的极值是指函数在某一区间内取得的最大值或最小值。

在函数图像上就是曲线的顶点或谷底。

1.1 极大值和极小值函数在区间内取得最大值的点称为极大值点,函数在区间内取得最小值的点称为极小值点。

极大值点和极小值点合称为极值点。

1.2 极值的必要条件函数的极值一定是函数的驻点(即函数的导数为0)或者是函数定义域的端点,这是极值的必要条件。

1.3 极值判定的充分条件若函数在某点的导数由正变负,则该点是函数的极大值点;若函数在某点的导数由负变正,则该点是函数的极小值点。

这是极值判定的充分条件。

2. 函数的最值函数的最值是指函数在定义域内取得的最大值或最小值。

2.1 最大值和最小值函数在定义域内取得的最大值称为最大值,函数在定义域内取得的最小值称为最小值。

2.2 最值的存在性当函数在闭区间上连续时,函数一定存在最大值和最小值。

但是当函数在开区间上连续时,函数不一定存在最大值和最小值。

2.3 最值的求解方法求函数的最值主要通过导数的方法进行。

首先求出函数的导数,然后求出导数的零点,即函数的极值点。

从这些极值点中选取函数值最大的点,即为函数的最大值;选取函数值最小的点,即为函数的最小值。

3. 案例分析接下来通过一个具体的案例来说明函数的极值和最值的求解过程。

3.1 求函数 f(x) = x^3 - 3x^2 的极值和最值。

首先求导得到 f'(x) = 3x^2 - 6x,令 f'(x) = 0,解得 x = 0 或 x = 2。

当 x = 0 时,f''(0) = 0,无法判断极值情况;当 x = 2 时,f''(2) = 6 > 0,说明 x = 2 是极小值点。

计算 f(2) = 2^3 - 3(2)^2 = -4,可知函数的极小值为 -4。

《函数的极值问题》课件

《函数的极值问题》课件

在物理问题中的应用
总结词
极值理论在物理领域的应用也十分广泛 ,它可以帮助我们解释各种物理现象, 预测物质的运动规律。
VS
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
详细描述
在物理学中,许多物理现象都可以通过极 值理论来解释,如物体下落、弹性碰撞、 电磁波传播等。通过分析这些现象对应的 物理函数,我们可以找到它们的极值点, 从而理解物质的运动规律和相互作用机制 。
05
极值的应用
Chapter
在最优化问题中的应用
总结词
极值理论是解决最优化问题的关键工具之一,它可以帮助我 们找到函数在某个区间内的最大值或最小值。
详细描述
在许多实际应用中,如工程设计、生产计划、金融投资等, 我们经常需要找到某个目标函数的最优解,即最大值或最小 值。通过分析函数的极值点,我们可以确定这些最优解的位 置,从而为实际问题的解决提供指导。
证明极值第一充分条件的关键在于理解导数的定义 和性质,以及函数极值的定义。首先,根据导数的 定义,如果函数在某一点的导数为零,那么函数在 该点可能取得极值。然后,根据函数极值的定义, 如果函数在某一点的导数在其两侧变号,那么函数 在该点一定取得极值。这两个条件共同构成了极值 的第一充分条件。
定理应用
在经济问题中的应用
总结词
极值理论在经济领域的应用十分广泛,它可以帮助我们分析各种经济指标的变化趋势, 预测未来的经济走势。
详细描述
在经济学中,许多经济指标都是随着时间变化的函数,如GDP、CPI、利率等。通过分 析这些指标的极值点,我们可以了解经济活动的周期性变化规律,从而为政策制定和投
资决策提供依据。
03
极值的第二充分条件
Chapter
定理表述
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