第15章第1节极值与最小二乘法
关于多元函数的极值和最值计算

关于多元函数的极值和最值计算多元函数的极值和最值计算是高等数学中的重要部分,它涉及到多元函数的极大值和极小值的求解以及在给定区域内的最大值和最小值的确定。
在这篇文章中,我们将详细介绍多元函数的极值和最值计算的方法和步骤。
首先,让我们来了解一下多元函数的概念。
在高等数学中,一个多元函数是指具有多个变量的函数,它通常被表示为f(x1,x2,...,xn),其中x1,x2,...,xn是变量,f是一个函数。
多元函数与一元函数不同,它的输入变量不再是一个实数,而是多个实数。
因此,多元函数的求解方法也与一元函数有所不同。
下面我们将分别介绍多元函数的极大值和极小值的求解方法。
首先是多元函数的极大值和极小值的求解。
要求解多元函数的极大值和极小值,我们需要找到函数的驻点(即导数等于零的点)以及临界点(即定义域的边界点)。
第一步是计算多元函数的偏导数。
在多元函数中,我们根据变量的个数来计算偏导数。
例如,对于一个两个变量的函数f(x1,x2),我们需要计算f对x1的偏导数∂f/∂x1和f对x2的偏导数∂f/∂x2第二步是找到偏导数为零的点。
我们将得到一个方程组,其中每个方程都是一个偏导数等于零的方程。
通过求解这个方程组,我们可以找到多元函数的驻点。
第三步是找到临界点。
临界点是指函数定义域的边界点。
我们需要判断多元函数在这些边界点是否存在极值。
为此,我们可以计算函数在边界点处的取值,并与其他驻点的函数值进行比较。
通过这些步骤,我们可以确定多元函数的极大值和极小值。
接下来,让我们介绍多元函数在给定区域内的最大值和最小值的确定方法。
要确定多元函数在给定区域内的最大值和最小值,我们需要利用拉格朗日乘数法。
首先,确定给定区域的边界条件。
给定区域可以是一个封闭区域,也可以是一个开放区域。
第一步是通过拉格朗日乘数法构建一个方程。
这个方程的形式是多元函数加上一个或多个约束条件的等式。
拉格朗日乘子是用来考虑约束条件对函数极值的影响的。
线性参数的最小二乘法处理

W1、 +1″, +10″, +1″, +12″,
W2、 +6″, +4″,
W3、
W4„
Wn
+2″ , -3″ , +4″ +12″, +4″ +3″, +4″
+12″, +12″, +12″
W12
2
12
W22
2 2
W32
32
最小值
3
即 ∑(PW2)=(P1W21)+(P2W22)+(P3W32)
的测量结果 yi 最接近真值,最为可靠,即: yi=∠i+Wi 由于改正数 Wi 的二次方之和为最小,因此称为最小二乘法。 二 最小二乘法理 现在我们来证明一下,最小二乘法和概率论中最大似然方法(算术平均值方法) 是一致的。 (一)等精度测量时 (1)最大似然方法 设 x1,x2„xn 为某量 x 的等精度测量列,且服从正态分布,现以最大似然法和最小 二乘法分别求其最或是值(未知量的最佳估计量) 在概率论的大数定律与中心极限定理那一章我们讲过,随着测量次数的增加,测 量值的算术平均值也稳定于一个常数,即
2 i 1
n
曾给出: vi2
i 1
n
n n 1 n 2 ,由此可知 x vi2 / i2 为最小,这就是最小二乘法的基本 i n i 1 i 1
含义。引入权的符号 P ,最小二乘法可以写成下列形式:
Pv
i 1
n
2 i i
最小
在等精度测量中, 1 2 ... , P1 P2 ... Pn 即: 最小二乘法可以写成下列形式:
最小二乘法简介PPT课件

在实际问题中,σi2通常是未知的,当自 变量水平以系统的形式变化时,取 ωi=1/xi2
-
15
5.3 WLS模型
加权后的最小二乘估计模型为:
n
s (i yi a bxi)2 i 1
令 s 0, s 0 a b
n
n
n
xi
y
-
i
xi
yi
i1
i1
i1
n
n
i1
x
2 i
-
n
i1
xi
2
-
a
=
1 n
n
y
-
i
i1
b n
n
xi
i1
8
2、多元性拟合
设变量y与n个变量x1,x2,…,xn(n≥1)内在联系是
线性的,即有y=a0+∑ajxj(j=1,...,n)。
m
n
s (yi a0 a j xij)2
i 1
j 1
令 s 0, s 0 a0 a j
s
a
0
m
2
yi
i1
a0
n
a
j xij
j 1
0
s a1
2
m
i1
yi
a0
n
j 1
a
j
x ij
x
i1
0
s
a
n
m
2
yi
a0
n
a
j xij
x
i
n
i1
j 1
0
- a0,a1,,am的值9
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
高等数学课件最小二乘法标准版资料

wéi)均对方本误题差(bě, ntí)均方误差
1 7
M
0.124
它在一定程度上反映了经验函数的好坏. O
t
2021/10/3
同济(tónɡ jì)版高等数学课件
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例2. 在研究某单分子(fēnzǐ)化学反应速度时, 得到下列数据:
i 1 2 3 4 5 6 78 i 3 6 9 12 15 18 21 24 yi 57.6 41.9 31.0 22.7 16.6 12.2 8.9 6.5
2021/10/3
Y a X b (线性函数)
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因此(yīncǐ) a , b 应满足法
方程组:8
8
8
2 k
a
k
b
k
ln
yk
k 1
k 1
k 1
8
8
k a
k 1
8b
ln yk
k 1
y
经计算(jìsuà1n)8得36 a 108b 280.994 108a 8b 23.714
经计算(jìs令(据ugàn)u得:ānxicè)数xi1 xi , yi yi1 yi (i 1, 2,, n)
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yi 其中 表示从实验(shíyàn)开始算起的时间, (1) 若 定值 其中 表示从实验(shíyàn)开始算起的时间,
, 则考虑 y a x b 同济(tónɡ jì)版高等数学课件
特别, 当数据点分布近似一条(yī 线时,
使 y ax b 满足:
n
tiáo)直
问题(wèntí)为确 定 a, b
大学高等数学_15方向导数与梯度_极值与最值_二元泰勒公式_最小二乘法和习题讲解

指向函数增大的方向.
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3. 梯度的基本运算公式
(2) grad (C u ) C grad u (4) grad ( u v ) u grad v v grad u
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例4.
处矢径 r 的模 , 试证
y
o
P
x 2 1
60 17
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例3. 设 n 是曲面 指向外侧的法向量, 求函数
方向 n 的方向导数. 解:
在点 P(1, 1, 1 )处
在点P 处沿
n (4 x , 6 y , 2 z ) P 2(2 , 3 , 1) 2 3 1 方向余弦为 cos , cos , cos 14 14 14 u 6x 6 而 2 2 x P z 6x 8 y P 14
cos
f l M l grad f M l
6 arccos 130
2. P73 题 16
u n 2 x0 2 y0 2 z0 2 x0 2 2 y0 2 2 z0 2 a b c x0 2 y0 2 z0 2 2 4 4 4 a b c
解: 向量 l 的方向余弦为
u l
P
2 2x yz 14
3 x y 14
2
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结束
例2. 求函数
朝 x 增大方向的方向导数.
在点P(2, 3)沿曲线
解:将已知曲线用参数方程表示为 x x y x2 1 它在点 P 的切向量为 (1, 2 x) x 2 (1, 4) 1 4 cos , cos 17 17
最小二乘法的基本原理和多项式拟合

最小二乘法的基本原理和多项式拟合Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT最小二乘法的基本原理和多项式拟合一最小二乘法的基本原理从整体上考虑近似函数同所给数据点 (i=0,1,…,m)误差(i=0,1,…,m)的大小,常用的方法有以下三种:一是误差(i=0,1,…,m)绝对值的最大值,即误差向量的∞—范数;二是误差绝对值的和,即误差向量r的1—范数;三是误差平方和的算术平方根,即误差向量r的2—范数;前两种方法简单、自然,但不便于微分运算,后一种方法相当于考虑 2—范数的平方,因此在曲线拟合中常采用误差平方和来度量误差 (i=0,1,…,m)的整体大小。
数据拟合的具体作法是:对给定数据 (i=0,1,…,m),在取定的函数类中,求,使误差(i=0,1,…,m)的平方和最小,即=从几何意义上讲,就是寻求与给定点 (i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线(图6-1)。
函数称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数的方法称为曲线拟合的最小二乘法。
在曲线拟合中,函数类可有不同的选取方法.6—1二多项式拟合假设给定数据点 (i=0,1,…,m),为所有次数不超过的多项式构成的函数类,现求一,使得(1)当拟合函数为多项式时,称为多项式拟合,满足式(1)的称为最小二乘拟合多项式。
特别地,当n=1时,称为线性拟合或直线拟合。
显然为的多元函数,因此上述问题即为求的极值问题。
由多元函数求极值的必要条件,得(2)即(3)(3)是关于的线性方程组,用矩阵表示为(4)式(3)或式(4)称为正规方程组或法方程组。
可以证明,方程组(4)的系数矩阵是一个对称正定矩阵,故存在唯一解。
从式(4)中解出 (k=0,1,…,n),从而可得多项式(5)可以证明,式(5)中的满足式(1),即为所求的拟合多项式。
我们把称为最小二乘拟合多项式的平方误差,记作由式(2)可得(6)多项式拟合的一般方法可归纳为以下几步:(1) 由已知数据画出函数粗略的图形——散点图,确定拟合多项式的次数n;(2) 列表计算和;(3) 写出正规方程组,求出;(4) 写出拟合多项式。
最小二乘法线性详细说明

4
最小二乘法产生的历史
最小二乘法最早称为回归分析法。由著名的英 国生物学家、统计学家道尔顿(F.Gallton)— —达尔文的表弟所创。 早年,道尔顿致力于化学和遗传学领域的研究。 他研究父亲们的身高与儿子们的身高之间的关 系时,建立了回归分析法。
5
父亲的身高与儿子的身高之间关系的研究
27
〔例题〕
用伏安法测电阻,测量数据如表。问能否拟 合成线性关系曲线?若可以,试判断有无粗 差并计算出b, a, a , b . 表一
Xu(V)
YI(mA) Xu(V)
0.00
0.00 6.00
1.00
2.00 7.00
2.00
4.01 8.00
3.00
6.05 9.00
4.00
7.85 10.00
1889年F.Gallton和他的朋友K.Pearson收集了 上千个家庭的身高、臂长和腿长的记录 企图寻找出儿子们身高与父亲们身高之间关系 的具体表现形式 下图是根据1078个家庭的调查所作的散点图 (略图)
6
从图上虽可看出,个子高的父亲确有生出个子高的 儿子的倾向,同样地,个子低的父亲确有生出个子 低的儿子的倾向。得到的具体规律如下:
vi i 1 2 yi a bxi a 4 n vi 2 i 1 2 yi a bxi xi b
2
n
15
令④等于零,得:
yi na b xi 0 i1 i1 5 n n n yixi a xi b xi 2 0 i1 i1 i 1 n n
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16
§15.1. 极值与最小二乘法
即边界上的值为零.
z( 1 , 1 ) 1 , 2 2 2 z ( 1 , 1 ) 1 , 2 2 2
所以最大值为 1 ,最小值为 1 . 2 2
无条件极值:对自变量除了限制在定义域内以外, 并无其他条件.
17
§15.1. 极值与最小二乘法
18
§15.1. 极值与最小二乘法
问题归结为 4 x sin 2 x sin cos 0 x S 24 x cos 2 x 2 cos x 2 sin 2 x 2 cos 2 0
存在M 0 x0 , y0 的一个邻域,使得在这个邻域内, f 的符号与Kf 的符号相同.
记 H AC B 2
对于二次型Kf Ax 2 2Bxy C y 2,
9
§15.1. 极值与最小二乘法
利用高等代数的知识,得到下面的结论。
(1)H 0, A 0, 取到极大值; (2)H 0, A 0, 取到极小值; (3)H 0, 无极值; (4)待定.
11
§15.1. 极值与最小二乘法
3 3 f ( x , y ) x y 3 xy 的极值。 例4 求函数
解
f x ( x, y ) 3 x 2 3 y,
f y ( x, y) 3 y 2 3 x.
2 x y, 2 y x.
2 3 x 3 y 0, 求解方程组: 2 3 y 3 x 0. 得驻点 (0, 0), (1, 1).
(0, 0) 不是极值点.
12
§15.1. 极值与最小二乘法
在 (1, 1) 处, A f xx (1,1) 6 0,
B f xy (1,1) 3, C f yy (1,1) 6.
AC B 2 6 6 ( 3)2 27 0.
因此,驻点
(1, 1) 是极小值点.
4
§15.1. 极值与最小二乘法
仿照一元函数,凡能使一阶偏导数同时为零的点, 均称为函数的驻点. 注意: 偏导数存在的极值点
例如,点(0, 0) 是函数 z xy 的驻点,
驻点
z x y, z x (0,0) 0;
z y x , z y (0,0) 0.
但点 (0, 0) 不是极值点.
简单介绍一种找直线型经验公式的方法.
设测得一组数据为 x1 , T1 , x2 , T2 , ..., xn , Tn , 找t ax b 用 1=T1 ax1 b, 2=T2 ax2 b, , n=Tn axn bn ,
表示与t=ax+b的偏差, 这些偏差的平方和叫做总偏差, 记为 ,即
,
则称函数在 ( x0 , y0 )有极大值;
f ( x , y ) f ( x 0 , y0 ) ,
则称函数在 ( x0 , y0 )有极小值;
极大值、极小值统称为极值.
使函数取得极值的点称为极值点.
1
§15.1. 极值与最小二乘法
例1 函数 z 3 x 2 4 y 2 (1)
在 (0,0) 处有极小值.
解 令
( x 2 y 2 1) 2 x ( x y ) zx 0, 2 2 2 ( x y 1) ( x 2 y 2 1) 2 y( x y ) zy 0, 2 2 2 ( x y 1)
得驻点 ( 1 , 1 ) 和 ( 1 , 1 ) , 2 2 2 2 x y 0 (求边界点处函数值) 因为 lim 2 2 x x y 1
f x ( x 0 , y0 ) 0 ,
f y ( x 0 , y0 ) 0 .
证明
不妨设 z f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 )处有极大值,
则对于 ( x0 , y0 )的某邻域内任意
( x , y ) ( x0 , y0 )
都有
f x, y f x0 , y0
f xx ( x , y ) 6 x ,
f xy ( x , y ) 3,
f yy ( x , y ) 6 y .
在 (0, 0) 处, A f xx (0,0) 0, B f xy (0,0) 3,
C f yy (0,0) 0.
因此,驻点
AC B 2 9 0.
推广:如果三元函数 u f ( x , y , z ) 在点 P ( x0 , y0 , z0 ) 具有偏导数,则它在 P ( x0 , y0 , z0 ) 有极值的必 要条件为
f x ( x 0 , y0 , z 0 ) 0 ,
f y ( x 0 , y0 , z 0 ) 0 , f z ( x 0 , y0 , z 0 ) 0 .
21
§15.1. 极值与最小二乘法
有了a, b, 就可以确定最小二乘关系式 T ax b
注:最小二乘法主要用在生产实践中。
22
§15.1. 极值与最小二乘法
10
§15.1. 极值与最小二乘法
求函数 z f ( x , y ) 极值的一般步骤:
第一步 解方程组
f x ( x , y ) 0,
f y ( x, y) 0
求出所有驻点.
第二步 对于每一个驻点( x0 , y0 ),
求出二阶偏导数的值 A、B、C.
第三步 定出 AC B 2 的符号,再判定是否是极值.
f yy x0 x, y0 y C
且当x 0, y 0时, 0, 0, 0
1 1 2 2 f ( Ax 2 Bxy C y ) (x 2 2xy y 2 ) 2 2
当Kf Ax 2 2Bxy C y 2 0时,
7
§15.1. 极值与最小二乘法
设f x, y 在点 x0 , y0 取到极值,则
f f x0 x , y0 y f x0 , y0
1 ( f x 2 x0 x , y0 y x 2 2 f xy x0 x , y0 y xy 2 f yy x0 x , y0 y y 2 )
n n 2 n n Ti xi xi xiTi i 1 i 1 i 1 i 1 b 2 n n 2 n xi xi i 1 i 1
例6 有一块薄铁皮,宽24厘米,把两边折起,做成一槽, 求x和倾角,使槽的梯形截面的面积最大?
解
x
24厘米
x
x
24 2 x
x
槽的梯形截面面积为 (建立函数关系)
1 S ( x , ) [(24 2 x ) (24 2 x 2 x cos )] x sin 2 (24 2 x x cos ) x sin 24 x sin 2 x 2 sin x 2 sin cos
解方程组,得符合题意的唯一一组稳定点 x 8,
由于在这个问题中,最大值必达到,因此当
3
x 8厘米, 600
时,槽的梯形截面积最大,这时截面积为
3 S 96 48 3 83 厘米2 2
19
§15.1. 极值与最小二乘法 二、最小二乘法
根据实际测量得到的数据找函数关系(经验公式)的方法.
A f x 2 x0 , y0 , B f xy x0 , y0 , C f y 2 x0 , y0 ,
则
f xx x0 x, y0 y A
f xy x0 x, y0 y B
8
§15.1. 极值与最小二乘法
定理2 : 极值点必为驻点或至少有 一个偏导数不存在的点.
6
§15.1. 极值与最小二乘法
定理 3 (充分条件) : 设函数 z f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 ) 的某邻域内连续,有一阶及二阶连续偏导数,又
f x ( x 0 , y0 ) 0 ,
f y ( x 0 , y0 ) 0 , f xy ( x0 , y0 ) B ,
故当 y y0 , x x0 时, 有
f x, y0 f x0 , y0 .
3
§15.1. 极值与最小二乘法
说明一元函数 f ( x , y0 ) 在 x x0 处有极大值,
必有
类似地可证
f x ( x 0 , y0 ) 0 ;
f y ( x 0 , y0 ) 0 .
令
f xx ( x0 , y0 ) A,
f yy ( x0 , y0 ) C ,则
(1) AC B 2 0 时具有极值,且 当 A 0 时有极大值, 当 A 0 时有极小值; (2) AC B 2 0 时没有极值; (3) AC B 2 0 时可能有极值,也可能没有极值, 还需另作讨论.
极小值 f (1,1) 13 13 3 1 1 1.
13
§15.1. 极值与最小二乘法
与一元函数类似,可能的极值点除了驻点之外,
偏导数不存在的点也可能是极值点。 例如,函数
z
x2 y2
在(0, 0) 处取得极小值. 但函数在(0, 0) 处偏导数
不存在。
14
§15.1. 极值与最小二乘法 3、多元函数的最值
=f(a,b)= Ti axi b
i 1
n
2
选择适当的a和b使总偏差最小.
20
§15.1. 极值与最小二乘法
由极值的必要条件, 令