数学分析18.4隐函数定理及其应用之条件极值

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数学分析第十八章极值与条件极值

数学分析第十八章极值与条件极值

(
D
:
0
x
12,
0
2
)
令 Ax 24sin 4x sin 2x sin cos 0 A 24x cos 2x2 cos x2 (cos2 sin 2 ) 0
sin 0 , x 0
12 2x x cos 0
24cos 2x cos x(cos2 sin 2 ) 0
最值可疑点
稳定点,偏导数不存在的点
边界上的最值点
特别, 当区域内部最值存在, 且只有一个极值点P 时,
f (P)为极小(大) 值
f (P)为最小(大) 值
第五页,课件共29页
第二节 条件极值与拉格朗日乘数法
三、条件极值
无条件极值: 对自变量只有定义域限制 极值问题
条 件 极 值 : 对自变量除定义域限制外,
第一节 极值与最小二乘法
一、 多元函数的极值
定义: 若函数 z f (x, y) 在点 (x0 , y0 ) 的某邻域内有 f (x, y) f (x0 , y0 ) (或 f (x, y) f (x0, y0 ))
则称函数在该点取得极大值(极小值). 极大值和极小值
统称为极值, 使函数取得极值的点称为极值点.
得驻点: (1, 0) , (1, 2) , (–3, 0) , (–3, 2) .
第二步 判别. 求二阶偏导数
B
C
fxx (x, y) 6x 6, f xy (x, y) 0, f yy (x, y) 6 y 6
A
在点(1,0) 处 A 12, B 0, C 6, AC B2 12 6 0, A 0,
远离原点时,函数将 f 趋于正无
穷。因此,函数 f 的唯一极小值
点是函数的 最小值点,即

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。

隐函数极值存在的条件及应用实例

隐函数极值存在的条件及应用实例

隐函数极值存在的条件及应用实例
隐函数极值是指具有独特性质的函数,它能够帮助人们建立精确的研究模型,分析特定问题的关系。

隐函数极值的普遍存在归功于它的若干条件:
(1)一维函数极值的存在条件是函数在某一点(局部)取得极大值和极小值时,必须满足函数在该点处的导数值为零或无穷小;
(2)二维函数极值存在的条件为,当该点处局部极大值和极小值存在时,必须满足该点处极值的求导数的偏导数的乘积等于0,且平面曲面的法向量无穷小;
(3)多元函数极值存在的条件是,多元函数在某一点处能取得局部极大值和极小值时,必须同时满足该点处函数的偏导数全部为0,且矩阵决定该点处极值的偏导数的变化率要求非奇异。

隐函数极值在计算机科学、机器学习等领域有着广泛的应用,比如算法引擎可以采用求导数和测量隐函数极值的方法来改进自身模型,以更准确的评估数据的价值。

另外,在互联网领域,可以使用隐函数极值来分析用户行为,帮助互联网企业挖掘有效客户需求,提升服务满意度。

此外,还可以通过计算隐函数极值来优化网络搜索引擎,以提高精准度。

总之,隐函数极值十分重要,其存在条件和应用实例的理解,可以有效提升互联网管理效率,并给用户带来更优质的服务体验。

隐函数定理及其应用

隐函数定理及其应用

第18章 隐函数定理及其应用第1节 隐函数求导法在此之前,我们所接触的函数,其表达式大多是自变量的某个算式,如)sin sin (sin ,1zx yz xy eu x y xyz++=+=这种形式的函数称为显函数。

但在不少场合常会遇到另一种形式的函数,其自变量与因变量之间的对应法则是由一个方程式所决定的。

这种形式的函数称为隐函数。

本节将介绍由一个方程0),,(=z y x F 所确定的隐函数求导法以及由方程组⎩⎨⎧==0),,,,(0),,,,(v u z y x G v u z y x F 所确定的隐函数求导法。

一 一个方程0),,(=z y x F 的情形在《数学分析》上册,第六章 导数与微分(第三节 高阶导数和其它求导法则P149)——曾对形如0),(=y x F 的方程,认定是x y 是的函数,介绍过隐函数求导法)。

不过,那里只是对具体方程未求的.利用偏函数符号, 我们可以得出一般的结果。

根据复合函数求导法则, 在),(y x F 两边对x 求导, 得到:yX y Y X F F y F y F F -=≠⇒=⋅+''00时,当方程中的变量多于2个时, 例如, 设方程0),,(=z y x F 确定了y x z 和是的函数, 并且?,yz xz y x z ∂∂∂∂前,如何求的偏导数都存在,在此,关于对0),,(=z y x F 求导,利用链式法则:,关于y x0(0);0(0)z z FFF F z zF F z z y xF F F F xz xxxz yyzz∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂+=⇒=-≠+=⇒=-≠∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂说明:(1) 求yz xz ∂∂∂∂,需要假定,0)(≠∂∂z F zF ,这一假设是很重要的;(2) 这里只用到了“链式法则”;(3) 对0),,(=z y x F 求导,只在假定y x z 和是的函数的情况下,求导数,如何确定),(y x z z =。

《数学分析》第18章 隐函数定理及其应用ppt课件

《数学分析》第18章 隐函数定理及其应用ppt课件

y f1( x) ( 1 x2 ), x [1,1 ], y [ 0, 1 ]; y f2( x) ( 1 x2 ), x [1,1 ], y [1, 0 ] .
注4 类似地可定义多元隐函数.例如: 由方程 F( x, y, z) 0 确定的隐函数 z f ( x, y) , 由方程 F ( x, y, z, u) 0 确定的隐函数 u f ( x, y, z) , 等 等. 在§2 还要讨论由多个方程确定隐函数组的问题.
y
y0
+•+

y0
_+__• 0
y0
_•
O x0 x0 x0 x
(b) 正、负上下分
y
y0
y0
++•++

y0
• - - - -
O x0 x0 x0 x
(c) 同号两边伸
y
y0
y0
• ++++ U (P0 )

y0
y f (x) • - - - -
O x0 x0 x0 x
(d) 利用介值性
2 f ( x) 在 ( x0 , x0 ) 上连续. 证 首先证明隐函数的存在与惟一性. 证明过程归结起来有以下四个步骤 ( 见图18-1 ):
y
y03;
+ + +
+++++++++++++•+++++++++++++++++++++
O x0 x0 x0 x

第十八章 隐函数定理及其应用

第十八章  隐函数定理及其应用

第十八章 隐函数定值及其应用§1 隐函数教学目的 掌握隐函数概念,理解隐函数定理,学会隐函数求导法. 教学要求(1)掌握隐函数存在的条件,理解隐函数定理的证明要点;学会隐函数求导法. (2)掌握隐函数定理的证明. 教学建议(1) 本节的重点是隐函数定理,学会隐函数求导法.要求学生必须熟记隐函数定理的条件与结论,了解隐函数定理的证明要点.(2) 本节的难点是隐函数定理的严格证明,对较好学生在这方面提出要求. 教学程序一、 隐函数概念:隐函数是表达函数的又一种方法. (一)、隐函数及其几何意义: 以0),(=y x F 为例作介绍.(二)、隐函数的两个问题: 1 隐函数的存在性; 2 隐函数的解析性质. 二、 隐函数存在条件的直观意义: 三、 隐函数定理:定理: ( 隐函数存在唯一性定理 ) 若满足下列条件:1 函数),(y x F 在以),(000y x P 为内点的某一区域D 2R ⊂上连续 ;2 ),(00y x F 0=; ( 通常称这一条件为初始条件 )3 在D 内存在连续的偏导数),(y x F y ;4 ),(00y x F y 0=/.则在点0P 的某邻域Y (0P )⊂D 内 , 方程0),(=y x F 唯一地确定一个定义在某区间) , (00αα+-x x 内的隐函数)(x f y =, 使得1 )(00y x f =,∈x ) , (00αα+-x x 时()∈)( , x f x Y (0P )且()0)( , ≡x f x F .2 函数)(x f 在区间) , (00αα+-x x 内连续 .例1 设vw x =2,uw y =2,uv z =2 及 ),,(),,(w v u F z y x f =,证明w v u z y x wF vF uF zf yf xf ++=++证 方程组 ⎪⎩⎪⎨⎧===uvz uw y vw x 222 确定了函数组 ⎪⎩⎪⎨⎧===),,(),,(),,(w v u z z w v u y y w v u x x ,先求这个函数组对各变元的偏导数,为此,对方程组求微分得⎪⎩⎪⎨⎧+=+=+=udv vdu zdz udw wdu ydy vdw wdv xdx 222, 即 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+=+=+=dv zu du z v dz dw y u du y w dy dw x v dv x w dx 222222 故 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂w z v z u z w y v y u y w x v x u x ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=0 2 2 2 0 2 2 2 0 z uz v y u yw x v x w 将函数组代入方程),,(),,(w v u F z y x f =,得关于变元w v u ,,的方程),,()),,(),,,(),,,((w v u F w v u z w v u y w v u x f =,在这方程两边分别对w v u ,,求偏导,得 u z y xF u z f u y f u x f =∂∂+∂∂+∂∂, v z y x F v z f v y f v x f =∂∂+∂∂+∂∂, w z y x F wz f w y f w x f =∂∂+∂∂+∂∂, 将上面三式分别乘以w v u ,,后再相加,得 ++z uv f y uw f z y22zuvf x vw f z x 22+y uw f x vw f y x 22++,w v u wF vF uF ++=.将vw x =2,uw y =2,uv z =2代入即得w v u z y x wF vF uF zf yf xf ++=++.例2 若),(y x f z =有连续二阶偏导数,满足方程222222)(y x z yz x z ∂∂∂=∂∂∂∂,证明:若把),(y x f z =中y 看成z x ,的函数,则它满足同样形状的方程 222222)(z x y z y x y ∂∂∂=∂∂∂∂. 证 由),(y x f z =确定y 是z x ,的函数,则有)),(,(z x y x f z =,方程两边分别对z x ,求偏导,得xyy f x f ∂∂∂∂+∂∂=0, (1) zyy f ∂∂∂∂=1 , (2) (1)式再分别对z x ,求偏导,得22222222)(20x yy f x y y f x y y x f xf ∂∂∂∂+∂∂∂∂+∂∂∂∂∂+∂∂= , (3) z x yy f z y x y y f z y y x f ∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂=22220, (4) (2)式再对z 求偏导,得22222)(0z yy f z y y f ∂∂∂∂+∂∂∂∂= , (5) 由(3)(5)式22222)(z y y f x f ∂∂∂∂∂∂])(2[22222222x yy f x y y f x y y x f z y y f ∂∂∂∂+∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂= ])(2[)(22222222222x y y f x y y x f z y y f y f z y x y ∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂= ])(2[)()(222222222222x y y f x y y x f z y y f y f z y x y ∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂-∂∂∂∂∂∂= (由(5)式)]2[)(2222222222z yx y y f z y y x f z y x y y f y f z y x y ∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂-∂∂∂∂∂∂=, 由(4)式222222)()(zx y y f z y x y y f z y y x f ∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂=∂∂∂∂∂z x yy f z y x y y f z y x y y f z x y y f ∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂=222222222)()( ]2[)(2222222z x yy f z y x y y f z y x y y f z x y y f ∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂=,因为222222)(y x z yz x z ∂∂∂=∂∂∂∂,则]2[)(2222222222zyx y y f z y y x f z y x y y f y f z y x y ∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂-∂∂∂∂∂∂ ]2[)(2222222z x y y f zy x y y f z y x y y f z x y y f ∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂=, 结合(4)式得22222)(y f z y x y ∂∂∂∂∂∂][2)(22222222z x yy f z y x y y f z y y x f z y x y y f z x y y f ∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂∂+∂∂∂∂∂= 22)(zx y y f ∂∂∂∂∂=. 即 222222)(z x y z y x y ∂∂∂=∂∂∂∂. 例3 设 ⎪⎩⎪⎨⎧===0),(0),,(),,,(t z h t z y g t z y x f u ,问什么条件下u 是y x ,的函数啊?求y u x u ∂∂∂∂,。

数学分析18.1隐函数定理及应用之隐函数

数学分析18.1隐函数定理及应用之隐函数

第十七章隐函数定理及其定理1隐函数一、隐函数的概念设E ur2,函数F:E-r2.如果存在集合|,JuE,对任何XGI,有惟一确定的yej,使得(x,y)GE,且满足方程F(x,y)=O,则称F(x,y)=O确定了一个定义在I上,值域含于J的隐函数.若把它记为y=f(x),xWI,yEJ,则有F(x,f(x))三0,xWI.注:由自变量的某个算式表示的函数称为显函数,如:y=x+l.二、隐函数存在性条件的分析隐函数y=f(x)可看作曲面z=F(x,y)与坐标平面z=0的交线,「•要使隐函数存在,至少要存在点Po(x o,y o),使F(x o,yo)=O,y0=f(x0).要使隐函数y=f(x)在点P°连续,需F在点P°可微,且(Fx(Po),Fy(P°))TO,O),即曲面z=F(x,y)在点P。

存在切平面.要使隐函数y=f(x)(或x=g(y))在点P。

可微,则在F可微的假设下,通过F(x,y)=O在P°处对x求导,由链式法则得:Fx(P°)+Fy(P。

)字匚=0.dx当FyR)尹0时,可得字j=-耍2,同理,当V dxi F…(PJFx(Po)尹。

时,可得刑,『=-轶牛r x V r0/三、隐函数定理定理18.1:(隐函数存在惟一性定理)若函数F(x,y)满足下列条件:(1)F在以Po(x o,yo)为内点的某一区域DUR?上连续;(2)F(x°,yo)=O(通常称为初始条件);(3)F在D内存在连续的偏导数Fy(x,y);(4)Fygyo)尹0.则1、存在点的P。

某邻域U(P°)uD,在U(Po)上方程F(x,y)=O惟一地决定了一个定义在某区间(x0-a,x0+a)上的(隐)函数y=f(x),使得当xG(x0-a,x0+a)时,(x,f(x))e U(P0),且F(x,f(x))三0,y0=f(x0);2、f(x)在(Xo-a,xo+a)上连续.证:1、由条件⑷,不妨设F y(x o,y o)>O(若F y(x o,y o)<O,则讨论-F(x,y)=O).由条件⑶Fy在D上连续,及连续函数的局部保号性知,存在点Po的某一闭方邻域[x0-P,x0+p]x[y o-p,y o+p]<=D,使得在其上每一点都有Fy(x,y)>0.对每个固定的xE[Xo-B,xo+。

数学分析18.4隐函数定理及其应用之条件极值

数学分析18.4隐函数定理及其应用之条件极值

第十八章 隐函数定理及其定理4条件极值引例:设计一个容量为V, 而表面积最小的长方形开口水箱. 设水箱的长、宽、高分别为x,y,z ,则表面积为S(x,y,z)=2(xz+yz)+xy. 即面积函数的自变量要符合定义域的要求(x>0,y>0,z>0),且须满足 xyz=V, 这类附有约束条件的极值问题称为条件极值问题.一般形式:在条件组φk (x 1,…,x n )=0, k=1,2,…,m (m<n)的限制下,求 目标函数y=( x 1,…,x n )的极值.解法:1、消元法,如引例中的条件可化为z=xyV,代入函数S 得: F(x,y)=S(x,y,xy V)=2V(x 1+y1)+xy. 由(F x ,F y )=(0,0)求得稳定点(32V ,32V ), 可求得最小面积S=3324V .2、拉格朗日乘数法:欲求函数z=f(x,y)的极值,限制条件为C: φ(x,y)=0. 把C 看作(x,y)的曲线方程,设C 上一点P 0(x 0,y 0)为f 满足条件的极值点, 且在点P 0的某邻域上φ(x,y)=0能惟一确定可微的隐函数y=g(x), 则 x=x 0必为z=f(x,g(x))=h(x)的极值点. 由f 在P 0可微, g 在x 0可微, 可得 h ’(x 0)=f x (x 0,y 0)+f y (x 0,y 0)g ’(x 0)=0, 且当φ满足隐函数定理条件时,有 g ’(x 0)=-),(),(0000y x y x y x ϕϕ, 代入上式得:f x (P 0)φy (P 0)-f y (P 0)φx (P 0)=0. 几何意义上,上式表示曲面z=f(x,y)的等高线f(x,y)=f(P 0)与曲线C 在P 0有公共切线.从而存在某常数λ0, 使得在P 0处满足:⎪⎭⎪⎬⎫==+=+0)(0)()(0)()(0000000P P P f P P f y y x x ϕϕλϕλ,引入辅助变量λ和辅助函数L(x,y,λ)=f(x,y)+ λφ(x,y), 可得⎪⎭⎪⎬⎫===+==+=0)(),,(0)()(),,(0)()(),,(0000000000000000P y x L P P f y x L P P f y x L y y y x x x ϕλϕλλϕλλλ, 即将条件极值问题转化为L 的无条件极值问题,称为拉格朗日乘数法, 其中函数L 称为拉格朗日函数,辅助变量λ称为拉格朗日乘数.注:一般条件极值问题的拉格朗日函数:(λ1,…,λn 为拉格朗日乘数) L(x 1,…,x n ,λ1,…,λm )=f(x 1,…,x n )+∑=⋯mk n k x x 11k ),,(ϕλ.定理18.6:设在条件φk (x 1,…,x n )=0, k=1,2,…,m (m<n)的限制下,求 函数y=( x 1,…,x n )的极值问题, 其中f 与φk 在区域D 上有连续的一阶偏导数.若D 的内点P 0(01x ,…,0.n x )是上述问题的极值点,且雅可比矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂⋯∂∂⋯⋯∂∂⋯∂∂n mm n x x x x ϕϕϕϕ1111的秩为m, 则存在m 个常数01λ,…,0.m λ,使得 (01x ,…,0.n x ,01λ,…,0.m λ)为拉格朗日函数L(x 1,…,x n ,λ1,…,λn )=f(x 1,…,x n )+∑=⋯mk n k x x 11k ),,(ϕλ的稳定点, 即(01x ,…,0.n x ,01λ,…,0.m λ)为n+m 个方程⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=⋯=⋯⋯=⋯==∂∂+∂∂⋯⋯=∂∂+∂∂∑∑==0),,(0),,(011111111111n m n mk n k k nx mk k k x x x L x x L x x f L x x f L m n ϕϕϕλϕλλλ的解.例1:用拉格朗日乘数法重新求本节开头提到的水箱设计问题. 解:所求问题的拉格朗日函数为L(x,y,z,λ)=2(xz+yz)+xy+λ(V-xyz),列方程组得:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-==-+==-+==-+=00220202xyz V L xy y x L xz x z L yz y z L z yx λλλλ,解得:x=y=2z=32V ,λ=324V .∴水箱表面积最小值为:23333)2()22(222V V V V ++=3324V .注:由例1可得不等式:2(xz+yz)+xy ≥3324V =32)(4xyz , x>0,y>0,z>0.例2:抛物面x 2+y 2=z 被平面x+y+z=1截成一个椭圆. 求这个椭圆到原点的最长与最短距离.解:实质为求f(x,y,z)=x 2+y 2+z 2在条件x 2+y 2-z=0及x+y+z-1=0下的最值. 令L(x,y,z,λ,μ)=x 2+y 2+z 2+λ(x 2+y 2-z)+μ(x+y+z-1), 列方程组有:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-++==-+==+-==++==++=0100202202222z y x L z y x L z L y y L x x L z y x μλμλμλμλ, 解得:λ=-3±35,μ=-7±311,x=y=231±-,z=2∓3.又f(231±-,231±-,z=2∓3)=9∓53. ∴椭圆到原点的最长距离为39+, 最短距离39-.例3:求f(x,y,z)=xyz 在条件x 1+y 1+z 1=r1,(x>0, y>0, z>0, r>0)下的极小值,并证明不等式3(a 1+b 1+c1)-1≤3abc , 其中a,b,c 为任意正实数. 解:令L(x,y,z,λ)=xyz+λ(x 1+y 1+z 1-r1), 列方程组有:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=-++==-==-==-=01111000222r z y x L zxy L y xz L xyz L z y x λλλλ,解得:x=y=z=3r, λ=(3r)4.把x 1+y1+z 1=r1看作隐函数z=z(x,y) (满足隐函数定理条件), 记F(x,y)=xyz(x,y)=f(x,y,z), 它是f 与z=z(x,y)的复合函数. 则有z x =-21x -/21z -=-22x z , z y =-22yz ; F x =yz+xyz x =yz-x yz 2, F y =xz-y xz 2; F xx =yz x +yz x +xyz xx =332x yz , F yy =332yxz , F xy =z+yz y +xz x +xyz xy =z-y z 2-x z 2+xy z 32;∵(F xx F yy -F xy 2)(3r,3r,3r)=27r 2>0, ∴f(3r,3r,3r)=(3r)3极小值, 也是最小值. 即有xyz ≥(3r)3, (x>0, y>0, z>0, 且x1+y1+z 1=r1).令x=a,y=b,x=c, 则r=(a 1+b 1+c 1)-1, 即有abc ≥[3(a 1+b 1+c 1)-1]3,或3(a 1+b 1+c1)-1≤3abc (a>0, b>0, c>0).习题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 2+y 2, 若x+y-1=0;(2)f(x,y,z,t)=x+y+z+t, 若xyzt=c 4 (其中x,y,z,t>0, c>0); (3)f(x,y,z)=xyz, 若x 2+y 2+z 2=1, x+y+z=0.解:(1)令L(x,y,λ)=x 2+y 2+λ(x+y-1), 列方程组:⎪⎩⎪⎨⎧=-+==+==+=010202y x L y L x L y x λλλ,解得:λ=-1, x=y=21. 又当x →∞, y →∞时,f →∞, ∴函数在唯一的稳定点取得极小值f(21,21)=21. (2)f(x,y,z,t)=x+y+z+t, 若xyzt=c 4 (其中x,y,z,t>0, c>0);令L(x,y,z,t,λ)=x+y+z+t+λ(xyzt-c 4), 有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-==+==+==+==+=0010101014c xyzt L xyz L xyt L xzt L yzt L tz y x λλλλλ, 解得:x=y=z=t=c.又当n 个正数的积一定时,其和必有最小值,∴函数在唯一的稳定点取得最小值也是极小值f(c,c,c,c)=4c.(3)令L(x,y,z,λ,μ)=xyz+λ(x 2+y 2+z 2-1)+μ(x+y+z), 有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++==-++==++==++==++=001020202222z y x L z y x L z xy L y xz L x yz L zy x μλμλμλμλ, 解得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-===626161z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=-==616162z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-==616261z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=626161z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=616162z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=--=616261z y x . ∵f 在有界集{(x,y,y)|x 2+y 2+z 2=1, x+y+z=0}上连续,∴存在最值.又f(61,61,-62)=f(-62,-61,61)=f(61,-62,61)=-631,f(-61,-61,62)=f(62,-61,-61)=f(-61,62,-61)=631, ∴f 在(61,61,-62),(-62,-61,61),(61,-62,61)取得极小值-631,在(-61,-61,62),(62,-61,-61),(-61,62,-61)取得极大值631.2、(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:设长、宽、高分别为x,y,z ,则体积V=xyz, 表面积S=2xy+2yz+2zx,(1)记L(x,y,z,λ)=xyz+λ(2xy+2yz+2zx-S), 有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-++==++==++==++=02220)(20)(20)(2S zx yz xy L y x xy L z x xz L z y yz L z yxλλλλ,解得:x=y=z=6S, ∴体积最大的长方体必在唯一的稳定点取得,即 表面积一定的长方体为正方体时,V=36⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛S =66SS最大. (2)记L(x,y,z,λ)=2xy+2yz+2zx+λ(xyz-V), 有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-==++==++==++=0022022022V xyz L xy y x L xz z x L yz z y L z yx λλλλ,解得:x=y=z=3V , ∴表面积最小的长方体必在唯一的稳定点取得,即 体积一定的长方体为正方体时,表面积S=632V 最小.3、求空间一点(x 0,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 2=(x-x 0)2+(y-y 0)2+(z-z 0)2在条件 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,可设L(x,y,z,λ)=(x-x 0)2+(y-y 0)2+(z-z 0)2+λ( Ax+By+Cz+D), 列方程组有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++==+-==+-==+-=00)(20)(20)(2000D Cz By Ax L C z z L B y y L A x x L z y x λλλλ,解得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+++++=-+++++=-+++++=-222000022200002220000)()()(C B A D Cz By Ax C z z C B A D Cz By Ax B y y C B A D Cz By Ax A x x , ∴f 的最小值必在惟一的稳定点取得,即 d=202020)()()(z z y y x x -+-+-=222000||CB A D Cz By Ax +++++为所求最短距离.4、证明:在n 个正数的和为定值条件x 1+x 2+…+x n =a 下,这n 个正数的乘积x 1x 2…x n 的最大值为n nna . 并由此结果推出n 个正数的几何平均值不大于算术平均值n n x x x ⋯21≤nx x x n+⋯++21.证:记L(x 1,x 2,…,x n ,λ)=x 1x 2…x n +λ(x 1+x 2+…+x n -a), (x 1,x 2,…,x n >0)列方程组有:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=-+⋯++==+⋯=⋯⋯=+⋯⋯=⋯⋯=+⋯==+⋯=-+-000002112111214313221a x x x L x x x L x x x x x L x x x x L x x x L n n x nk k x n x n x n k λλλλλ, 解得:x 1=x 2=…=x n =n a. ∴最大值必在惟一的稳定点取得,即f(n a ,n a ,…,n a )=n nna 最大.又x 1x 2…x n ≤n n n a ,∴n n x x x ⋯21≤na =n x x x n+⋯++21.5、设a 1,a 2,…,a n 为已知的n 个正数,求f(x 1,x 2,…,x n )=∑=nk k k x a 1在限制条件x 12+x 22+…+x n 2≤1下的最大值. 解:记x 12+x 22+…+x n 2=r ≤1, L(x 1,x 2,…,x n ,λ)=∑=nk k k x a 1+λ(x 12+x 22+…+x n 2-r),列方程组有:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-+⋯++==+=⋯⋯=+==+=rx x x L x a L x a L x a L n nn x x x n22221221102020221λλλλ, 解得:x i =∑=±nk kiaa r 12, (i=1,2,…,n)可知,当x i =∑=±nk kiaa r 12, 且r=1时,取得最大值f M =∑=nk ka12.6、求函数f(x 1,x 2,…,x n )=x 12+x 22+…+x n 2在条件∑=nk k kx a1=1(a k >0,k=1,2,…,n)下的最小值. 解:记L(x 1,x 2,…,x n ,λ)=x 12+x 22+…+x n 2+λ(∑=nk k kx a1-1),列方程组有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-==+=⋯⋯=+==+=∑=10202021221121n k k k n n x x x x a L a x L a x L a x L n λλλλ, 解得:x i =∑=n k k i a a 12, (i=1,2,…,n),∴函数在唯一的稳定点取得最小值F m =∑=nk ka121.7、利用条件极值方法证明不等式xy 2z 3≤10866⎪⎭⎫⎝⎛++z y x , x,y,z>0.证 :记L(x,y,z,λ)=xy 2z 3+λ(x+y+z-a), (x,y,z>0, a>0),列方程组有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-++==+==+==+=00302022332a z y x L z xy L xyz L z y L z yxλλλλ,解得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧===236a z a y a x , 又当n 个正数的和一定时,其积必有最大值,∴xy 2z 3≤32236⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛a a a =6633322⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯a =10866⎪⎭⎫⎝⎛++z y x .。

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第十八章 隐函数定理及其定理4条件极值引例:设计一个容量为V, 而表面积最小的长方形开口水箱. 设水箱的长、宽、高分别为x,y,z ,则表面积为S(x,y,z)=2(xz+yz)+xy. 即面积函数的自变量要符合定义域的要求(x>0,y>0,z>0),且须满足 xyz=V, 这类附有约束条件的极值问题称为条件极值问题.一般形式:在条件组φk (x 1,…,x n )=0, k=1,2,…,m (m<n)的限制下,求 目标函数y=( x 1,…,x n )的极值.解法:1、消元法,如引例中的条件可化为z=xyV,代入函数S 得: F(x,y)=S(x,y,xy V)=2V(x 1+y1)+xy. 由(F x ,F y )=(0,0)求得稳定点(32V ,32V ), 可求得最小面积S=3324V .2、拉格朗日乘数法:欲求函数z=f(x,y)的极值,限制条件为C: φ(x,y)=0. 把C 看作(x,y)的曲线方程,设C 上一点P 0(x 0,y 0)为f 满足条件的极值点, 且在点P 0的某邻域上φ(x,y)=0能惟一确定可微的隐函数y=g(x), 则 x=x 0必为z=f(x,g(x))=h(x)的极值点. 由f 在P 0可微, g 在x 0可微, 可得 h ’(x 0)=f x (x 0,y 0)+f y (x 0,y 0)g ’(x 0)=0, 且当φ满足隐函数定理条件时,有 g ’(x 0)=-),(),(0000y x y x y x ϕϕ, 代入上式得:f x (P 0)φy (P 0)-f y (P 0)φx (P 0)=0. 几何意义上,上式表示曲面z=f(x,y)的等高线f(x,y)=f(P 0)与曲线C 在P 0有公共切线.从而存在某常数λ0, 使得在P 0处满足:⎪⎭⎪⎬⎫==+=+0)(0)()(0)()(0000000P P P f P P f y y x x ϕϕλϕλ,引入辅助变量λ和辅助函数L(x,y,λ)=f(x,y)+ λφ(x,y), 可得⎪⎭⎪⎬⎫===+==+=0)(),,(0)()(),,(0)()(),,(0000000000000000P y x L P P f y x L P P f y x L y y y x x x ϕλϕλλϕλλλ, 即将条件极值问题转化为L 的无条件极值问题,称为拉格朗日乘数法, 其中函数L 称为拉格朗日函数,辅助变量λ称为拉格朗日乘数.注:一般条件极值问题的拉格朗日函数:(λ1,…,λn 为拉格朗日乘数) L(x 1,…,x n ,λ1,…,λm )=f(x 1,…,x n )+∑=⋯mk n k x x 11k ),,(ϕλ.定理18.6:设在条件φk (x 1,…,x n )=0, k=1,2,…,m (m<n)的限制下,求 函数y=( x 1,…,x n )的极值问题, 其中f 与φk 在区域D 上有连续的一阶偏导数.若D 的内点P 0(01x ,…,0.n x )是上述问题的极值点,且雅可比矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂⋯∂∂⋯⋯∂∂⋯∂∂n mm n x x x x ϕϕϕϕ1111的秩为m, 则存在m 个常数01λ,…,0.m λ,使得 (01x ,…,0.n x ,01λ,…,0.m λ)为拉格朗日函数L(x 1,…,x n ,λ1,…,λn )=f(x 1,…,x n )+∑=⋯mk n k x x 11k ),,(ϕλ的稳定点, 即(01x ,…,0.n x ,01λ,…,0.m λ)为n+m 个方程⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=⋯=⋯⋯=⋯==∂∂+∂∂⋯⋯=∂∂+∂∂∑∑==0),,(0),,(011111111111n m n mk n k k nx mk k k x x x L x x L x x f L x x f L m n ϕϕϕλϕλλλ的解.例1:用拉格朗日乘数法重新求本节开头提到的水箱设计问题. 解:所求问题的拉格朗日函数为L(x,y,z,λ)=2(xz+yz)+xy+λ(V-xyz),列方程组得:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-==-+==-+==-+=00220202xyz V L xy y x L xz x z L yz y z L z yx λλλλ,解得:x=y=2z=32V ,λ=324V .∴水箱表面积最小值为:23333)2()22(222V V V V ++=3324V .注:由例1可得不等式:2(xz+yz)+xy ≥3324V =32)(4xyz , x>0,y>0,z>0.例2:抛物面x 2+y 2=z 被平面x+y+z=1截成一个椭圆. 求这个椭圆到原点的最长与最短距离.解:实质为求f(x,y,z)=x 2+y 2+z 2在条件x 2+y 2-z=0及x+y+z-1=0下的最值. 令L(x,y,z,λ,μ)=x 2+y 2+z 2+λ(x 2+y 2-z)+μ(x+y+z-1), 列方程组有:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-++==-+==+-==++==++=0100202202222z y x L z y x L z L y y L x x L z y x μλμλμλμλ, 解得:λ=-3±35,μ=-7±311,x=y=231±-,z=2∓3.又f(231±-,231±-,z=2∓3)=9∓53. ∴椭圆到原点的最长距离为39+, 最短距离39-.例3:求f(x,y,z)=xyz 在条件x 1+y 1+z 1=r1,(x>0, y>0, z>0, r>0)下的极小值,并证明不等式3(a 1+b 1+c1)-1≤3abc , 其中a,b,c 为任意正实数. 解:令L(x,y,z,λ)=xyz+λ(x 1+y 1+z 1-r1), 列方程组有:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=-++==-==-==-=01111000222r z y x L zxy L y xz L xyz L z y x λλλλ,解得:x=y=z=3r, λ=(3r)4.把x 1+y1+z 1=r1看作隐函数z=z(x,y) (满足隐函数定理条件), 记F(x,y)=xyz(x,y)=f(x,y,z), 它是f 与z=z(x,y)的复合函数. 则有z x =-21x -/21z -=-22x z , z y =-22yz ; F x =yz+xyz x =yz-x yz 2, F y =xz-y xz 2; F xx =yz x +yz x +xyz xx =332x yz , F yy =332yxz , F xy =z+yz y +xz x +xyz xy =z-y z 2-x z 2+xy z 32;∵(F xx F yy -F xy 2)(3r,3r,3r)=27r 2>0, ∴f(3r,3r,3r)=(3r)3极小值, 也是最小值. 即有xyz ≥(3r)3, (x>0, y>0, z>0, 且x1+y1+z 1=r1).令x=a,y=b,x=c, 则r=(a 1+b 1+c 1)-1, 即有abc ≥[3(a 1+b 1+c 1)-1]3,或3(a 1+b 1+c1)-1≤3abc (a>0, b>0, c>0).习题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 2+y 2, 若x+y-1=0;(2)f(x,y,z,t)=x+y+z+t, 若xyzt=c 4 (其中x,y,z,t>0, c>0); (3)f(x,y,z)=xyz, 若x 2+y 2+z 2=1, x+y+z=0.解:(1)令L(x,y,λ)=x 2+y 2+λ(x+y-1), 列方程组:⎪⎩⎪⎨⎧=-+==+==+=010202y x L y L x L y x λλλ,解得:λ=-1, x=y=21. 又当x →∞, y →∞时,f →∞, ∴函数在唯一的稳定点取得极小值f(21,21)=21. (2)f(x,y,z,t)=x+y+z+t, 若xyzt=c 4 (其中x,y,z,t>0, c>0);令L(x,y,z,t,λ)=x+y+z+t+λ(xyzt-c 4), 有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-==+==+==+==+=0010101014c xyzt L xyz L xyt L xzt L yzt L tz y x λλλλλ, 解得:x=y=z=t=c.又当n 个正数的积一定时,其和必有最小值,∴函数在唯一的稳定点取得最小值也是极小值f(c,c,c,c)=4c.(3)令L(x,y,z,λ,μ)=xyz+λ(x 2+y 2+z 2-1)+μ(x+y+z), 有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++==-++==++==++==++=001020202222z y x L z y x L z xy L y xz L x yz L zy x μλμλμλμλ, 解得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-===626161z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=-==616162z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-==616261z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=626161z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=616162z y x ,⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=--=616261z y x . ∵f 在有界集{(x,y,y)|x 2+y 2+z 2=1, x+y+z=0}上连续,∴存在最值.又f(61,61,-62)=f(-62,-61,61)=f(61,-62,61)=-631,f(-61,-61,62)=f(62,-61,-61)=f(-61,62,-61)=631, ∴f 在(61,61,-62),(-62,-61,61),(61,-62,61)取得极小值-631,在(-61,-61,62),(62,-61,-61),(-61,62,-61)取得极大值631.2、(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:设长、宽、高分别为x,y,z ,则体积V=xyz, 表面积S=2xy+2yz+2zx,(1)记L(x,y,z,λ)=xyz+λ(2xy+2yz+2zx-S), 有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-++==++==++==++=02220)(20)(20)(2S zx yz xy L y x xy L z x xz L z y yz L z yxλλλλ,解得:x=y=z=6S, ∴体积最大的长方体必在唯一的稳定点取得,即 表面积一定的长方体为正方体时,V=36⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛S =66SS最大. (2)记L(x,y,z,λ)=2xy+2yz+2zx+λ(xyz-V), 有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-==++==++==++=0022022022V xyz L xy y x L xz z x L yz z y L z yx λλλλ,解得:x=y=z=3V , ∴表面积最小的长方体必在唯一的稳定点取得,即 体积一定的长方体为正方体时,表面积S=632V 最小.3、求空间一点(x 0,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 2=(x-x 0)2+(y-y 0)2+(z-z 0)2在条件 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,可设L(x,y,z,λ)=(x-x 0)2+(y-y 0)2+(z-z 0)2+λ( Ax+By+Cz+D), 列方程组有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++==+-==+-==+-=00)(20)(20)(2000D Cz By Ax L C z z L B y y L A x x L z y x λλλλ,解得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+++++=-+++++=-+++++=-222000022200002220000)()()(C B A D Cz By Ax C z z C B A D Cz By Ax B y y C B A D Cz By Ax A x x , ∴f 的最小值必在惟一的稳定点取得,即 d=202020)()()(z z y y x x -+-+-=222000||CB A D Cz By Ax +++++为所求最短距离.4、证明:在n 个正数的和为定值条件x 1+x 2+…+x n =a 下,这n 个正数的乘积x 1x 2…x n 的最大值为n nna . 并由此结果推出n 个正数的几何平均值不大于算术平均值n n x x x ⋯21≤nx x x n+⋯++21.证:记L(x 1,x 2,…,x n ,λ)=x 1x 2…x n +λ(x 1+x 2+…+x n -a), (x 1,x 2,…,x n >0)列方程组有:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=-+⋯++==+⋯=⋯⋯=+⋯⋯=⋯⋯=+⋯==+⋯=-+-000002112111214313221a x x x L x x x L x x x x x L x x x x L x x x L n n x nk k x n x n x n k λλλλλ, 解得:x 1=x 2=…=x n =n a. ∴最大值必在惟一的稳定点取得,即f(n a ,n a ,…,n a )=n nna 最大.又x 1x 2…x n ≤n n n a ,∴n n x x x ⋯21≤na =n x x x n+⋯++21.5、设a 1,a 2,…,a n 为已知的n 个正数,求f(x 1,x 2,…,x n )=∑=nk k k x a 1在限制条件x 12+x 22+…+x n 2≤1下的最大值. 解:记x 12+x 22+…+x n 2=r ≤1, L(x 1,x 2,…,x n ,λ)=∑=nk k k x a 1+λ(x 12+x 22+…+x n 2-r),列方程组有:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-+⋯++==+=⋯⋯=+==+=rx x x L x a L x a L x a L n nn x x x n22221221102020221λλλλ, 解得:x i =∑=±nk kiaa r 12, (i=1,2,…,n)可知,当x i =∑=±nk kiaa r 12, 且r=1时,取得最大值f M =∑=nk ka12.6、求函数f(x 1,x 2,…,x n )=x 12+x 22+…+x n 2在条件∑=nk k kx a1=1(a k >0,k=1,2,…,n)下的最小值. 解:记L(x 1,x 2,…,x n ,λ)=x 12+x 22+…+x n 2+λ(∑=nk k kx a1-1),列方程组有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-==+=⋯⋯=+==+=∑=10202021221121n k k k n n x x x x a L a x L a x L a x L n λλλλ, 解得:x i =∑=n k k i a a 12, (i=1,2,…,n),∴函数在唯一的稳定点取得最小值F m =∑=nk ka121.7、利用条件极值方法证明不等式xy 2z 3≤10866⎪⎭⎫⎝⎛++z y x , x,y,z>0.证 :记L(x,y,z,λ)=xy 2z 3+λ(x+y+z-a), (x,y,z>0, a>0),列方程组有⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-++==+==+==+=00302022332a z y x L z xy L xyz L z y L z yxλλλλ,解得:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧===236a z a y a x , 又当n 个正数的和一定时,其积必有最大值,∴xy 2z 3≤32236⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛a a a =6633322⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯a =10866⎪⎭⎫⎝⎛++z y x .。

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