专升本《高等数学》备考冲刺-极值的方法与技巧.pdf
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1、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 zf(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fxx(x0 y0)A fxy(x0 y0)B fyy(x0 y0)C 则 f(x y)在(x0 y0)处是否取得极值的条件如下:(1)ACB20 时具有极值 且当 A0 时
2、有极小值;(2)ACB20 时没有极值;(3)ACB20 时可能有极值 也可能没有极值。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 ACB2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。应注意的几个问题:对于二元函数 zf(x y),在定义域内求极值这是一个比较适用且常用的方法,但是这种方法对三元及更多元的函数并不适用;ACB20 时可能有极值 也可能没有极值,还需另作讨论;如果函数在个别点处的偏导数不存在,这些点当然不
3、是驻点,但也可能是极值点,讨论函数的极值问题时这些点也应当考虑。例 1 求函数的极值。2222()()xyzxye解 令222222()22()2(1)02(1)0 xyxyzxxyexzyxyey得驻点及(0,0)221.xy又由22222222()22(13)4(1)xyzyxxxyex 22222()4(2)xyzxyxyex y 22222222()22(13)4(1)xyzxyyxyey 22(0,0)2,zAx2(0,0)0,zBx y 22(0,0)2zCy240,0BACA 故为极小值。(0,0)0f由于 22221214,xyzAx ex 222114,xyzBxyex y
4、22221214xyzCy ey,此时有通常的方法无法判定。20BAC 令,则,由22(0)xyt ttzte(1)0tdzetdt得驻点1.t 又21211(2)0tttd zteedt 故在处取极大值,即函数在圆周上取tzte1t 2222()()xyzxye221xy极大值1.ze2对于三元及更多元的函数定理 1 并不适用,而在实际问题中经常要遇到求三元以上函数的极值问题,对此可由二次型的正定性加以解决。定义 1 设元函数在的某个邻域内n12()(,)nf Xf x xx12(,)TnnXx xxR有一阶、二阶连续偏导数。记,称为12()()()(),nf Xf Xf Xf Xxxx()
5、f X函数在点处的梯度。()f X12(,)TnXx xx定义 2 满足的点称为函数的驻点。0()0f X0X()f X定义 3 222211212222212()()()()()()()()nijn nnnnf Xf Xf Xxx xx xf XH Xx xf Xf Xf Xxxxxx 称为函数在点处的黑塞矩阵。显然是由12()(,)nf Xf x xxnXR()H X的个二阶偏导数构成的阶实对称矩阵。()f X2nn定理 2(极值存在的必要条件)设函数在点处存在一阶()f X000012(,)TnXxxx偏导数,且为该函数的极值点,则。0X0()0f X定理 3(极值的充分条件)设函数在点
6、的某个邻域内具有一阶、二()f X0nXR阶连续偏导数,且000012()()()(),0nf Xf Xf Xf Xxxx则(1)当为正定矩阵时,为的极小值0()H X0()f X()f X (2)当为负定矩阵时,为的极大值0()H X0()f X()f X (3)当为不定矩阵时,不是的极值。0()H X0()f X()f X应注意的问题:利用二次型的正定性来判断多元函数的极值虽然是一个很好的方法,但也有一定的局限性,因为充分条件对正定和负定的要求是很严格的,若条件不满足,那结论就不一定成立.例 1求三元函数的极值。222(,)23246f x y zxyzxyz解先求驻点,由 得220440
7、660 xyzfxfyfz1,1,1xyz 所以驻点为。0(1,1,1)P 再求(Hessian)黑塞矩阵因为2,0,0,4,0,6xxxyxzyyyzzzffffff所以,可知是正定的,所以在点取得极小200040006HH(,)f x y z0(1,1,1)P 值:.(1,1,1)6f 当然,此题也可用初等方法求得极小222(,)(1)2(1)3(1)6f x y zxyz值,结果一样。6二、求解条件极值的常用方法1代入法化为无条件极值问题从一道错误的例题谈条件极值的代入法1(这里全文引用)同济大学出版的教材(高等数学(第二版下).上海:同济大学出版社,1998.8)在介绍条件极值时举了这
8、样的一道例题:“例 10:某公司的两个工厂生产同样的产品,但所需成本不同,第一个工厂生产单位产品和第二个工厂生产单位产品时的总成本是xy。若公司的生产任务是 500 个单位产品,问如何分22(,)25700C x yxyxy配任务才能使总成本最小?解:根据题意,是求函数在在条件下的极值。22(,)25700C x yxyxy500 xy作辅助函数22(,)25700(500)F x yxyxyxy令,解得,所以根据题意知,当第一个工厂250450500 xyFxyFyxxy125,375xy生产 125 个单位产品、第二个工厂生产 375 个单位产品时总成本最小。”上述解法,粗看起来好象没有什
9、么毛病,但却是经不起推敲的。简单的验证可知,本例求出的总成本为,但却不是最小,譬如,(125,375)531950C(500,0)250700C就比求得的“最小值”小了一半还要多!事实上,点(125,375)不是最小值点,而是最大值点。究其原因,主要是解题方法选择不当造成的。我们知道,求解自变量不超过三个的条件极值问题,既可以用拉格朗日乘数法,也可以用代入法。用拉格朗日乘数法虽然很方便,但极值点的判定却比较麻烦。对这个问题,几乎所有的教材都没有作出正面的回答,只指出了用这种方法求出的极值点是“可能的”极值点,“至于如何确定所求得的点是否为极值点,在实际问题中往往可根据问题本身的性质来判定”。然
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