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二元函数极值概念解析及判定原则

时间:2023-08-01 理论教育 版权反馈
【摘要】:1.二元函数极值的概念定义设函数z=f(x,y)在点M0(x0,y0)的某邻域内有定义,对在该邻域内任何异于M0(x0,y0)的点M(x,y),如果都有f(x,y)<f(x0,y0),则称函数在点M0(x0,y0)有极大值f(x0,y0);如果都有f(x,y)>f(x0,y0),则称函数在点M0(x0,y0)有极小值f(x0,y0).极大值和极小值统称为极值,使函数取得极值的点M0(x0,y0)称

二元函数极值概念解析及判定原则

1.二元函数极值的概念

定义设函数z=fxy)在点M0x0y0)的某邻域内有定义,对在该邻域内任何异于M0x0y0)的点Mxy),如果都有fxy)<fx0y0),则称函数在点M0x0y0)有极大值fx0y0);如果都有fxy)>fx0y0),则称函数在点M0x0y0)有极小值fx0y0.极大值和极小值统称为极值,使函数取得极值的点M0x0y0)称为极值点.

定理4.2 (极值存在的必要条件)如果可微函数z=fxy)在点M0x0y0)有极值,则它在该点的偏导数为零.即

fx'x0y0)=0,fy'x0y0)=0

使fx'x0y0)=0,fy'x0y0)=0同时成立的点(x0y0)称为函数z=fxy)的驻点,由上述定理知极值点一定是驻点.但是,驻点不一定是极值点.

定理4.3 (极值存在的充分条件)设函数z=fx0y0)在点(x0y0)的某邻域内有一阶和二阶连续偏导数,且 fx'x0y0)=0,fy'x0y0)=0又设 fxxx0y0)=Afxyx0y0)=Bfyyx0y0)=C

①当B2-AC<0时,函数fxy)在点(x0y0)处取得极值,且当A<0时有极大值,当A>0时有极小值.

②当B2-AC>0时,函数fxy)在点(x0y0)处无极值.

③当B2-AC=0时,函数fxy)在点(x0y0)处是否有极值不能确定,要用其他方法另作讨论.

2.二元函数无条件极值的计算

由上述定理4.2和定理4.3可以得出如下求函数极值的步骤:

(1)解方程组978-7-111-45312-3-Chapter04-35.jpg,求出所有驻点.

(2)对于每个驻点求出对应的ABC.

(3)由B2-AC的符号判定该驻点是否为极值点.

(4)求出极值点上的函数值,即函数的极值.

3.二元函数的条件极值

求函数z=fxy)在条件φxy)=0下的极值,称为条件极值.

条件极值问题通常可化为无约束条件的极值问题,只需构造拉格朗日函数Fxyλ)=fxy)+λφxy

求解方程组

(1)解方程组978-7-111-45312-3-Chapter04-35.jpg,求出所有驻点.

(2)对于每个驻点求出对应的ABC.(www.xing528.com)

(3)由B2-AC的符号判定该驻点是否为极值点.

(4)求出极值点上的函数值,即函数的极值.

3.二元函数的条件极值

求函数z=fxy)在条件φxy)=0下的极值,称为条件极值.

条件极值问题通常可化为无约束条件的极值问题,只需构造拉格朗日函数Fxyλ)=fxy)+λφxy

求解方程组

(1)解方程组978-7-111-45312-3-Chapter04-35.jpg,求出所有驻点.

(2)对于每个驻点求出对应的ABC.

(3)由B2-AC的符号判定该驻点是否为极值点.

(4)求出极值点上的函数值,即函数的极值.

3.二元函数的条件极值

求函数z=fxy)在条件φxy)=0下的极值,称为条件极值.

条件极值问题通常可化为无约束条件的极值问题,只需构造拉格朗日函数Fxyλ)=fxy)+λφxy

求解方程组

解出xyλ,则其中的点(xy)就是函数z=fxy)在约束条件φxy)=0下的可能取得极值的极值点的坐标.

判定点(xy)是否为所给条件极值的极值点,通常可依据问题的实际意义判定:如果所求的驻点唯一,且实际问题存在最大值(或最小值),则所求的驻点(xy)就是极大值点(或极小值点),也就是所给实际问题的最大值点(或最小值点).

解出xyλ,则其中的点(xy)就是函数z=fxy)在约束条件φxy)=0下的可能取得极值的极值点的坐标.

判定点(xy)是否为所给条件极值的极值点,通常可依据问题的实际意义判定:如果所求的驻点唯一,且实际问题存在最大值(或最小值),则所求的驻点(xy)就是极大值点(或极小值点),也就是所给实际问题的最大值点(或最小值点).

解出xyλ,则其中的点(xy)就是函数z=fxy)在约束条件φxy)=0下的可能取得极值的极值点的坐标.

判定点(xy)是否为所给条件极值的极值点,通常可依据问题的实际意义判定:如果所求的驻点唯一,且实际问题存在最大值(或最小值),则所求的驻点(xy)就是极大值点(或极小值点),也就是所给实际问题的最大值点(或最小值点).

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