多元函数的极值与拉格朗日乘数法
多元函数求极值(拉格朗日乘数法)-8页文档资料

第八节 多元函数的极值及其求法教学目的:了解多元函数极值的定义,熟练掌握多元函数无条件极值存在的判定方法、求极值方法,并能够解决实际问题。
熟练使用拉格朗日乘数法求条件极值。
教学重点:多元函数极值的求法。
教学难点:利用拉格朗日乘数法求条件极值。
教学内容:一、 多元函数的极值及最大值、最小值定义 设函数),(y x f z =在点),(00y x 的某个邻域内有定义,对于该邻域内异于),(00y x 的点,如果都适合不等式则称函数(,)f x y 在点),(00y x 有极大值00(,)f x y 。
如果都适合不等式 则称函数(,)f x y 在点),(00y x 有极小值),(00y x f .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。
例1 函数2243y x z +=在点(0,0)处有极小值。
因为对于点(0,0)的任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为正,而在点(0,0)处的函数值为零。
从几何上看这是显然的,因为点(0,0,0)是开口朝上的椭圆抛物面2243y x z +=的顶点。
例2 函数22y x z +-=在点(0,0)处有极大值。
因为在点(0,0)处函数值为零,而对于点(0,0)的任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为负,点(0,0,0)是位于xOy 平面下方的锥面22y x z +-=的顶点。
例3 函数xy z =在点(0,0)处既不取得极大值也不取得极小值。
因为在点(0,0)处的函数值为零,而在点(0,0)的任一邻域内,总有使函数值为正的点,也有使函数值为负的点。
定理1(必要条件) 设函数),(y x f z =在点),(00y x 具有偏导数,且在点),(00y x 处有极值,则它在该点的偏导数必然为零:证 不妨设),(y x f z =在点),(00y x 处有极大值。
依极大值的定义,在点),(00y x 的某邻域内异于),(00y x 的点都适合不等式特殊地,在该邻域内取0y y =,而0x x ≠的点,也应适合不等式这表明一元函数f ),(0y x 在0x x =处取得极大值,因此必有类似地可证从几何上看,这时如果曲面),(y x f z =在点),,(000z y x 处有切平面,则切平面成为平行于xOy 坐标面的平面00=-z z 。
多元函数极值

提示: 当(x, y)=(0, 0)时, z=0, 而当(x, y)≠(0, 0) 时, z>0. 因此z=0是函数的极小值.
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一,多元函数的极值及最大值,最小值
极值的定义 设函数z=f(x, y)在点(x0, y0)的某个邻域内有定义, 如果对 于该邻域内任何异于(x0, y0)的点(x, y), 都有 f(x, y)<f(x0, y0)(或f(x, y)>f(x0, y0)), 则称函数在点(x0, y0)有极大值(或极小值)f(x0, y0). 例2 函数z = x2 + y2 在 (0, 0)处有极大值 点 .
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二,条件极值 拉格朗日乘数法
条件极值 对自变量有附加条件的极值称为条件极值. 求条件极值的方法 (1)将条件极值化为无条件极值 有时可以把条件极值问题化为无条件极值问题. 例如, 求V=xyz在条件2(xy+yz+xz)=a2下的最大值.
a2 2xy 由条件2(xy+ yz + xz)=a2 , 解得z = 得 , 于是 2(x+ y) xy a2 2xy V= ( ). 2 (x+ y) 这就把求条件极值问题转化成了求无条件极值问题.
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二,条件极值 拉格朗日乘数法
条件极值 对自变量有附加条件的极值称为条件极值. 求条件极值的方法 (1)将条件极值化为无条件极值 (2)用拉格朗日乘数法 在多数情况下较难把条件极值转化为无条件极值, 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. 下面导出函数z=f(x, y)在条件(x, y)=0下取得的极值的必 要条件. 假定f(x, y)及(x, y)有各种所需要的条件.
多元函数的极值与条件极值

多元函数的极值与条件极值在数学分析中,极值是一个重要的概念。
对于多元函数而言,我们可以通过求取偏导数或利用拉格朗日乘数法来确定其极值点。
在这篇文章中,我们将探讨多元函数的极值以及条件极值。
一、多元函数的极值在开始讨论多元函数的极值之前,我们先来回顾一元函数的极值。
对于一个实数域上的函数f(x),如果存在x=a,使得在a的某个去心邻域内,函数值小于(或大于)f(a),则称f(a)是函数f的一个极大(或极小)值。
同样地,我们可以将这一概念推广到多元函数上。
考虑一个定义在n维欧几里得空间上的函数f(x₁,x₂,...,xₙ),其中x₁,x₂,...,xₙ是实数。
我们称向量x=(x₁,x₂,...,xₙ)为函数f的一个驻点,如果在x的某个邻域内,函数值在x点取得极值。
对于多元函数,我们需通过求取偏导数来判断其极值点。
偏导数的定义如下:对于函数f(x₁,x₂,...,xₙ),它在x=(a₁,a₂,...,aₙ)处的偏导数∂f/∂xᵢ (i=1,2,...,n)是当变量xᵢ在点(x₁,x₂,...,xₙ)处以及其他变量a₁,a₂,...,aₙ保持不变时的导数。
求解偏导数后,我们可以通过将偏导数相应的变量取0,得到一组等式,从而解得极值点。
二、多元函数条件极值在实际问题中,我们经常会遇到有约束条件的优化问题,这就引出了条件极值的概念。
对于一个满足一组约束条件的多元函数,我们要在满足条件的前提下,找到它的极值点。
拉格朗日乘数法是求解带有约束条件的多元函数极值的常用方法。
设函数f(x₁,x₂,...,xₙ)的约束条件为g(x₁,x₂,...,xₙ)=0。
首先构建拉格朗日函数L(x₁,x₂,...,xₙ,λ)=f(x₁,x₂,...,xₙ)+λg(x₁,x₂,...,xₙ),其中λ为拉格朗日乘数。
然后,求解函数L的偏导数∂L/∂xᵢ(i=1,2,...,n)和∂L/∂λ,并将它们置为0。
解这组方程,即可得到满足条件的极值点。
多元函数求极值(拉格朗日乘数法)

第八节 多元函数的极值及其求法教学目的:了解多元函数极值的定义,熟练掌握多元函数无条件极值存在的判定方法、求极值方法,并能够解决实际问题。
熟练使用拉格朗日乘数法求条件极值。
教学重点:多元函数极值的求法。
教学难点:利用拉格朗日乘数法求条件极值。
教学内容:一、 多元函数的极值及最大值、最小值定义 设函数在点的某个邻域内有定义,对于该邻域内),(y x f z =),(00y x 异于的点,如果都适合不等式),(00y x ,00(,)(,)f x y f x y <则称函数在点有极大值。
如果都适合不等式(,)f x y ),(00y x 00(,)f x y ,),(),(00y x f y x f >则称函数在点有极小值.极大值、极小值统称为极值。
(,)f x y ),(00y x ),(00y x f 使函数取得极值的点称为极值点。
例1 函数在点(0,0)处有极小值。
因为对于点(0,0)的2243y x z +=任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为正,而在点(0,0)处的函数值为零。
从几何上看这是显然的,因为点(0,0,0)是开口朝上的椭圆抛物面的顶点。
2243y x z +=例2 函数在点(0,0)处有极大值。
因为在点(0,0)处22y x z +-=函数值为零,而对于点(0,0)的任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为负,点(0,0,0)是位于平面下方的锥面的顶点。
xOy 22y x z +-=例3 函数在点(0,0)处既不取得极大值也不取得极小值。
因为在xy z =点(0,0)处的函数值为零,而在点(0,0)的任一邻域内,总有使函数值为正的点,也有使函数值为负的点。
定理1(必要条件) 设函数在点具有偏导数,且在点),(y x f z =),(00y x 处有极值,则它在该点的偏导数必然为零:),(00y x 0),(,0),(0000==y x f y x f y x 证 不妨设在点处有极大值。
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。
多元函数条件极值拉格朗日乘数怎么解

多元函数条件极值拉格朗日乘数怎么解1. 转化为无条件极值在讨论多元函数极值问题时,如果遇到除了在定义域中寻求驻点(可能的极值点)外,对自变量再无别的限制条件,我们称这类问题为函数的无条件极值。
如求的极值,就是无条件极值问题。
然而在实际中,我们也会遇到另一类问题。
比如,讨论表面积为的长方体的最大体积问题。
若设长方体的三度为, 则体积,同时应满足于是我们的问题的数学含义就是:当自变量满足条件下取何值时能使函数取得最大值。
(这里我们暂不论证指出这个最大值就是极大值)。
一般抽象出来,可表为如下形式:即函数在条件下的取极大(小)值问题。
今后,我们称这种问题为函数的条件极值问题。
对自变量有附加条件的极值称为条件极值。
一般称为目标函数,为约束条件( 或约束方程) 。
对于有些实际问题, 可以把条件极值问题化为无条件极值问题。
例如上述问题, 由条件, 解得, 于是得 V .只需求 V 的无条件极值问题。
例6 求函数在约束条件下的条件极值。
解由约束条件可解出代入目标函数,有:令得驻点由于当时,,当时,在时取极大值,又当时,由约束条件可解出,而,此例说明条件极值可有如下一种解法:如果能从约束方程中解出一个自变量,代入目标函数后,就可转化为无条件极值。
通过讨论无条件极值可得问题的解答。
但在很多实际问题中,往往不容易从约束条件中解出一个自变量,从而上述方法就失效了。
因此,对条件极值我们应讨论一般解法。
2. 关于条件极值的拉格朗日乘数法在很多情形下, 将条件极值化为无条件极值并不容易。
需要另一种求条件极值的专用方法, 这就是拉格朗日乘数法。
拉格朗日乘数法:要找函数 z = f ( x , y ) 在条件 j ( x , y ) = 0 下的可能极值点, 可以先构成辅助函数 F ( x , y ) = f ( x , y )+ lj ( x , y ) , 其中 l 为某一常数。
然后解方程组.由这方程组解出 x , y 及 l , 则其中( x , y ) 就是所要求的可能的极值点。
(条件极值)多元函数的极值与拉格朗日乘数法

多元函数的极值与拉格朗日乘数法
例 已知长方体长宽高的和为18, 问长、宽、高 各取什么值时长方体的体积最大? 解 设长方体的长、宽、高分别为x、y、z ,
由题意知,周长: x y z 18
长方体的体积为 V xyz
18
下面要介绍解决条件极值问题的一般 方法: 拉格朗日乘数法
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多元函数的极值与拉格朗日乘数法
拉格朗日乘数法: 现要寻求目标函数 z f ( x, y ) 在约束条件 ( x , y ) 0
利用隐函数的概念与求导法 (1)
(2)
下取得 极值的必要条件. 如函数(1)在( x0 , y0 ) 取得所求的极值, 那末首先有 ( x0 , y0 ) 0 (3) 由条件 ( x, y ) 0 确定y是x的隐函数 y y( x ). 不必将它真的解出来,则 z f ( x , y ( x )),于是函数(1) 在( x0 , y0 ) 取得所 求的极值. 即, x x0 取得极值.
则f ( x , y )在点( x0 , y0 ) 处是否取得极值的条件如下:
(1) AC B 2 0时有极值,
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,也可能无极值.
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多元函数的极值与拉格朗日乘数法
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多元函数的极值与拉格朗日乘数法
z f ( x , y ( x ))在 x x0 取得极值.
z f ( x , y ) (1) ( x , y ) 0 ( 2)
由一元可导函数取得极值的必要条件知:
f dy f dz 0 (4) x x y 0 dx x x 0 x0 dx x x0 x x y y0 y y0 ( x, y ) 0 x ( x 0 , y0 ) dy 其中 代入(4)得: y ( x 0 , y0 ) dx x x0 ( x0 , y0 ) 0 ( 3) x ( x 0 , y0 ) f x ( x 0 , y0 ) f y ( x 0 , y0 ) 0 ( 5) y ( x 0 , y0 ) (3) ,(5)两式 就是函数(1)在条件(2)下的在( x0 , y0 ) 取得极值的必要条件.
多元函数微分学求最值,直接建立拉格朗日乘数法

多元函数微分学求最值,直接建立拉格朗日乘数法【多元函数微分学求最值,直接建立拉格朗日乘数法】引言在高等数学中,多元函数微分学是一个重要的分支,它研究多元函数的极值与最值问题。
其中一种常见的求最值的方法是通过建立拉格朗日乘数法。
本文将从简单到复杂的角度,逐步探讨多元函数微分学求最值的方法,并结合拉格朗日乘数法来解决实际问题。
一、多元函数的极值1.1 极值概念在单变量函数中,我们通过求导数,令导数为零来判断函数的极值点。
而在多元函数中,我们需要通过求偏导数来判断函数的极值点。
对于一个n元函数$f(x_1,x_2,…,x_n)$,偏导数用$\frac{\partial f}{\partial x_i}$表示。
1.2 极值的判断条件多元函数的极值点与一元函数类似,也需要满足导数为零的条件。
对于一个n元函数$f(x_1,x_2,…,x_n)$,如果在某一点$(a_1,a_2,…,a_n)$处,满足以下条件:$\frac{\partial f}{\partial x_1}(a_1,a_2,…,a_n)=0\\\frac{\partial f}{\partial x_2}(a_1,a_2,…,a_n)=0\\……\\\frac{\partial f}{\partial x_n}(a_1,a_2,…,a_n)=0$那么该点就是函数的极值点。
但这仅仅是极值的必要条件,并不一定是充分条件。
二、最值问题的解决方法2.1 直接法在一元函数中,我们通过求导数来解决最值问题,而在多元函数中,我们也可以直接计算偏导数,并令其为零来解决最值问题。
举例说明:设有一个二元函数$f(x,y)=2x^2+3y^2$,我们要求在$x^2+y^2=1$的条件下,函数$f(x,y)$的最小值。
解法:根据条件$x^2+y^2=1$,我们可以得到一个方程组:$2x-λ\cdot2x=0\\2y-λ\cdot2y=0\\x^2+y^2-1=0$其中,λ为拉格朗日乘子。
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z2 6,
求函数z f ( x, y)极值的一般步骤:
第一步 解方程组 fx ( x, y) 0, f y ( x, y) 0
求出实数解,得驻点.
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 B2 的符号,再判定是否是极值.
3、多元函数的最值
问题:如何判定一个驻点是否为极值点?
定理 2(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 ( x0 , y0 ) 0, f y ( x0 , y0 ) 0 , 令 f xx ( x0 , y0 ) A, f xy ( x0 , y0 ) B ,
故当 y y0, x x0时,有 f ( x, y0 ) f ( x0 , y0 ),
说明一元函数 f ( x, y0 )在 x x0处有极大值,
必有 f x ( x0 , y0 ) 0;
类似地可证 f y ( x0 , y0 ) 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
22
22
因为lim x
x2
x
y y2
1
0
y
即边界上的值为零.
件为
f x ( x0 , y0 , z0 ) 0, f y ( x0 , y0 , z0 ) 0, fz ( x0 , y0 , z0 ) 0.
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:驻点
极值点(具有偏导数 的函数的极值点)
例如, 点(0,0)是函数z xy的驻点,但不是极值点.
A
zxx
|P
2
1
z
,
B zxy |P 0,
C
zyy
|P
2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
z
,
故
B2
AC
(2
1 z)2
0
(z 2),函数在P 有极值.
将P(1,1)代入原方程, 有z1 2,
当z1
2时,A
1 4
0,
所以z f (1,1) 2为极小值;
当z2
6 时, A
1 4
0,
所以z f (1,1) 6为极大值.
与一元函数相类似,我们可以利用函数的 极值来求函数的最大值和最小值.
求最值的一般方法:
将函数在D内的所有可能极值点处的函数 值及在D的边界上的最大值和最小值相互比较,
其中最大者即为最大值,最小者即为最小值.
例 5 求二元函数z f ( x, y) x2 y(4 x y) 在直线 x y 6,x 轴和y 轴所围成的闭区域D
上的最大值与最小值.
解 如图,
先求函数在D 内的驻点,
y
x y6
D
D
o
x
解方程组
fx( x, y) 2xy(4 x f y( x, y) x2(4 x
y) x2 y 0 y) x2 y 0
得区域D 内唯一驻点(2,1), 且 f (2,1) 4,
再求 f ( x, y)在D边界上的最值,
f yy ( x0 , y0 ) C , 则 f ( x, y)在点( x0 , y0 ) 处是否取得极值的条件如下: (1)AC B2 0时具有极值,
当A 0时有极大值, 当A 0 时有极小值;
(2)AC B2 0时没有极值; (3)AC B2 0时可能有极值,也可能没有极值,
还需另作讨论.
在边界x 0和y 0 上 f ( x, y) 0,
在边界x y 6上,即y 6 x 于是 f ( x, y) x2(6 x)(2), 由 fx 4x( x 6) 2x2 0,
y
x y6
D
o
x
得 x1 0, x2 4 y 6 x |x4 2,
f (4,2) 64,
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.
例1 函数 z 3x2 4 y2
在 (0,0) 处有极小值.
(
例2 函数 z x2 y2
在 (0,0) 处有极大值.
1(
例3 函数 z xy 在 (0,0) 处无极值.
)2)(3
2、多元函数取得极值的条件
定理 1(必要条件)
第八节 多元函数的极值与 拉格朗日乘数法
多元函数的极值和最值 条件极值 拉格朗日乘数法 小结 思考题
第八章 多元函数微分法及其应用
一、多元函数的极值和最值
观察二元函数 z
xy ex2 y2
的图形
播放
1、二元函数极值的定义
设函数z f ( x, y)在点( x0 , y0 ) 的某邻域内 有定义,对于该邻域内异于( x0 , y0 ) 的点( x, y) : 若满足不等式 f ( x, y) f ( x0 , y0 ) ,则称函数 在 ( x0 , y0 ) 有 极 大 值 ; 若 满 足 不 等 式 f ( x, y) f ( x0 , y0 ) ,则称函数在( x0 , y0 ) 有极
比较后可知 f (2,1) 4为最大值,
f (4,2) 64为最小值.
例6
求z
x2
x
y
y 2
的最大值和最小值.
1
解
由
( x2 y2 1) 2x( x y)
zx
( x2 y2 1)2
0,
zy
(x2
y2 1) 2 y( x ( x2 y2 1)2
y)
0,
得驻点( 1 , 1 )和( 1 , 1 ),
设函数 z f ( x, y)在点( x0 , y0 )具有偏导数,且 在点( x0 , y0 )处有极值,则它在该点的偏导数必 然为零: f x ( x0 , y0 ) 0, f y ( x0 , y0 ) 0 .
证 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 ),
例 4 求由方程x2 y2 z2 2x 2 y
4z 10 0确定的函数z f ( x, y)的极值
解 将方程两边分别对x, y 求偏导
2x 2z zx 2 4zx 0 2 y 2z zy 2 4zy 0 由函数取极值的必要条件知, 驻点为P(1,1),
将上方程组再分别对x, y 求偏导数,