Extrema, cele mai mari și cele mai mici valori ale funcțiilor. Etichetă: extremum local

$E \subset \mathbb(R)^(n)$. Se spune că $f$ are maxim localîn punctul $x_(0) \în E$, dacă există o vecinătate $U$ a punctului $x_(0)$ astfel încât pentru toți $x \în U$ inegalitatea $f\left(x\right) ) \leqslant f este satisfăcută \left(x_(0)\right)$.

Maximul local este numit strict , dacă vecinătatea $U$ poate fi aleasă astfel încât pentru toți $x \în U$ diferit de $x_(0)$ să existe $f\left(x\right)< f\left(x_{0}\right)$.

Definiție
Fie $f$ o funcție reală pe mulțimea deschisă $E \subset \mathbb(R)^(n)$. Se spune că $f$ are minim localîn punctul $x_(0) \în E$, dacă există o vecinătate $U$ a punctului $x_(0)$ astfel încât pentru toți $x \în U$ inegalitatea $f\left(x\right) ) \geqslant f este satisfăcut \left(x_(0)\right)$.

Un minim local se numește strict dacă o vecinătate $U$ poate fi aleasă astfel încât pentru toate $x \în U$ diferite de $x_(0)$ să existe $f\left(x\right) > f\left(x_ (0)\dreapta)$.

Extremul local combină conceptele de minim local și maxim local.

Teoremă (condiție necesară pentru extremul unei funcții diferențiabile)
Fie $f$ o funcție reală pe mulțimea deschisă $E \subset \mathbb(R)^(n)$. Dacă în punctul $x_(0) \în E$ funcția $f$ are o extremă locală în acest punct, atunci $$\text(d)f\left(x_(0)\right)=0.$$ Diferența egală cu zero este echivalentă cu faptul că toate sunt egale cu zero, adică. $$\displaystyle\frac(\partial f)(\partial x_(i))\left(x_(0)\right)=0.$$

În cazul unidimensional acesta este – . Să notăm $\phi \left(t\right) = f \left(x_(0)+th\right)$, unde $h$ este un vector arbitrar. Funcția $\phi$ este definită pentru valori de $t$ care sunt suficient de mici în valoare absolută. În plus, este diferențiabilă în raport cu , și $(\phi)’ \left(t\right) = \text(d)f \left(x_(0)+th\right)h$.
Fie ca $f$ să aibă un maxim local în punctul x $0$. Aceasta înseamnă că funcția $\phi$ la $t = 0$ are un maxim local și, după teorema lui Fermat, $(\phi)’ \left(0\right)=0$.
Deci, am obținut că $df \left(x_(0)\right) = 0$, adică. funcția $f$ în punctul $x_(0)$ este egală cu zero pe orice vector $h$.

Definiție
Puncte în care diferența este zero, adică cele în care toate derivatele parțiale sunt egale cu zero se numesc staționari. Puncte critice funcțiile $f$ sunt acele puncte în care $f$ nu este diferențiabilă sau este egală cu zero. Dacă punctul este staționar, atunci nu rezultă din aceasta că funcția are un extremum în acest punct.

Exemplul 1.
Fie $f \left(x,y\right)=x^(3)+y^(3)$. Apoi $\displaystyle\frac(\partial f)(\partial x) = 3 \cdot x^(2)$,$\displaystyle\frac(\partial f)(\partial y) = 3 \cdot y^(2 )$, deci $\left(0,0\right)$ este un punct staționar, dar funcția nu are nicio extremă în acest punct. Într-adevăr, $f \left(0,0\right) = 0$, dar este ușor de observat că în orice vecinătate a punctului $\left(0,0\right)$ funcția ia atât valori pozitive, cât și negative.

Exemplul 2.
Funcția $f \left(x,y\right) = x^(2) − y^(2)$ are un punct staționar la origine, dar este clar că nu există un extremum în acest punct.

Teoremă (condiție suficientă pentru extremum).
Fie funcția $f$ să fie de două ori diferențiabilă continuu pe mulțimea deschisă $E \subset \mathbb(R)^(n)$. Fie $x_(0) \in E$ un punct staționar și $$\displaystyle Q_(x_(0)) \left(h\right) \equiv \sum_(i=1)^n \sum_(j=1 ) ^n \frac(\partial^(2) f)(\partial x_(i) \partial x_(j)) \left(x_(0)\right)h^(i)h^(j).$ $ Atunci

1. dacă $Q_(x_(0))$ – , atunci funcția $f$ în punctul $x_(0)$ are un extremum local și anume un minim dacă forma este definită pozitivă și un maxim dacă forma este definit negativ;
2. dacă forma pătratică $Q_(x_(0))$ este nedefinită, atunci funcția $f$ în punctul $x_(0)$ nu are extremă.

Să folosim expansiunea conform formulei lui Taylor (12.7 p. 292). Considerând că derivatele parțiale de ordinul întâi în punctul $x_(0)$ sunt egale cu zero, obținem $$\displaystyle f \left(x_(0)+h\right)−f \left(x_(0)\ dreapta) = \ frac(1)(2) \sum_(i=1)^n \sum_(j=1)^n \frac(\partial^(2) f)(\partial x_(i) \partial x_ (j)) \left(x_(0)+\theta h\right)h^(i)h^(j),$$ unde $0<\theta<1$. Обозначим $\displaystyle a_{ij}=\frac{\partial^{2} f}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \left(x_{0}\right)$. В силу теоремы Шварца (12.6 стр. 289-290) , $a_{ij}=a_{ji}$. Обозначим $$\displaystyle \alpha_{ij} \left(h\right)=\frac{\partial^{2} f}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \left(x_{0}+\theta h\right)−\frac{\partial^{2} f}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \left(x_{0}\right).$$ По предположению, все непрерывны и поэтому $$\lim_{h \rightarrow 0} \alpha_{ij} \left(h\right)=0. \left(1\right)$$ Получаем $$\displaystyle f \left(x_{0}+h\right)−f \left(x_{0}\right)=\frac{1}{2}\left.$$ Обозначим $$\displaystyle \epsilon \left(h\right)=\frac{1}{|h|^{2}}\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \alpha_{ij} \left(h\right)h_{i}h_{j}.$$ Тогда $$|\epsilon \left(h\right)| \leq \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n |\alpha_{ij} \left(h\right)|$$ и, в силу соотношения $\left(1\right)$, имеем $\epsilon \left(h\right) \rightarrow 0$ при $h \rightarrow 0$. Окончательно получаем $$\displaystyle f \left(x_{0}+h\right)−f \left(x_{0}\right)=\frac{1}{2}\left. \left(2\right)$$ Предположим, что $Q_{x_{0}}$ – положительноопределенная форма. Согласно лемме о положительноопределённой квадратичной форме (12.8.1 стр. 295, Лемма 1) , существует такое положительное число $\lambda$, что $Q_{x_{0}} \left(h\right) \geqslant \lambda|h|^{2}$ при любом $h$. Поэтому $$\displaystyle f \left(x_{0}+h\right)−f \left(x_{0}\right) \geq \frac{1}{2}|h|^{2} \left(λ+\epsilon \left(h\right)\right).$$ Так как $\lambda>0$ și $\epsilon \left(h\right) \rightarrow 0$ pentru $h \rightarrow 0$, atunci partea dreaptă va fi pozitivă pentru orice vector $h$ de lungime suficient de mică.
Deci, am ajuns la concluzia că într-o anumită vecinătate a punctului $x_(0)$ inegalitatea $f \left(x\right) >f \left(x_(0)\right)$ este valabilă dacă numai $ x \neq x_ (0)$ (punem $x=x_(0)+h$\dreapta). Aceasta înseamnă că în punctul $x_(0)$ funcția are un minim local strict și astfel se demonstrează prima parte a teoremei noastre.
Să presupunem acum că $Q_(x_(0))$ este o formă nedefinită. Apoi există vectori $h_(1)$, $h_(2)$ astfel încât $Q_(x_(0)) \left(h_(1)\right)=\lambda_(1)>0$, $Q_ ( x_(0)) \left(h_(2)\right)= \lambda_(2)<0$. В соотношении $\left(2\right)$ $h=th_{1}$ $t>0 USD. Apoi obținem $$f \left(x_(0)+th_(1)\right)−f \left(x_(0)\right) = \frac(1)(2) \left[ t^(2) \ lambda_(1) + t^(2) |h_(1)|^(2) \epsilon \left(th_(1)\right) \right] = \frac(1)(2) t^(2) \ left[ \lambda_(1) + |h_(1)|^(2) \epsilon \left(th_(1)\right) \right].$$ Pentru $t>0$ suficient de mic, mâna dreaptă partea este pozitivă. Aceasta înseamnă că în orice vecinătate a punctului $x_(0)$ funcția $f$ ia valori $f \left(x\right)$ mai mari decât $f \left(x_(0)\right)$.
În mod similar, constatăm că în orice vecinătate a punctului $x_(0)$ funcția $f$ ia valori mai mici decât $f \left(x_(0)\right)$. Aceasta, împreună cu cea precedentă, înseamnă că în punctul $x_(0)$ funcția $f$ nu are un extremum.

Să considerăm un caz special al acestei teoreme pentru funcția $f \left(x,y\right)$ a două variabile, definite într-o vecinătate a punctului $\left(x_(0),y_(0)\right )$ și având derivate parțiale continue de ordinul întâi și al doilea. Să presupunem că $\left(x_(0),y_(0)\right)$ este un punct staționar și indică $$\displaystyle a_(11)= \frac(\partial^(2) f)(\partial x ^ (2)) \left(x_(0) ,y_(0)\right), a_(12)=\frac(\partial^(2) f)(\partial x \partial y) \left(x_( 0) ), y_(0)\right), a_(22)=\frac(\partial^(2) f)(\partial y^(2)) \left(x_(0), y_(0)\right ) .$$ Atunci teorema anterioară ia următoarea formă.

Teorema
Fie $\Delta=a_(11) \cdot a_(22) − a_(12)^2$. Apoi:

1. dacă $\Delta>0$, atunci funcția $f$ are un extremum local în punctul $\left(x_(0),y_(0)\right)$ și anume un minim dacă $a_(11)> 0$ și maxim dacă $a_(11)<0$;
2. dacă $\Delta<0$, то экстремума в точке $\left(x_{0},y_{0}\right)$ нет. Как и в одномерном случае, при $\Delta=0$ экстремум может быть, а может и не быть.

Exemple de rezolvare a problemelor

Algoritm pentru găsirea extremului unei funcții a mai multor variabile:

1. Găsirea punctelor staționare;
2. Găsiți diferența de ordinul 2 în toate punctele staționare
3. Folosind condiția suficientă pentru extremul unei funcții de mai multe variabile, considerăm diferența de ordinul 2 la fiecare punct staționar

1. Investigați funcția pentru extremul $f \left(x,y\right) = x^(3) + 8 \cdot y^(3) + 18 \cdot x — 30 \cdot y$.
   Soluţie

   Să găsim derivatele parțiale de ordinul I: $$\displaystyle \frac(\partial f)(\partial x)=3 \cdot x^(2) - 6 \cdot y;$$ $$\displaystyle \frac(\partial f)(\partial y)=24 \cdot y^(2) — 6 \cdot x.$$ Să compunem și să rezolvăm sistemul: $$\displaystyle \begin(cases)\frac(\partial f)(\partial x) = 0\\\frac(\partial f)(\partial y)= 0\end(cases) \Rightarrow \begin(cases)3 \cdot x^(2) - 6 \cdot y= 0\\24 \cdot y^(2) — 6 \cdot x = 0\end(cases) \Rightarrow \begin(cases)x^(2) — 2 \cdot y= 0\\4 \cdot y^(2) — x = 0 \end(cases)$$ Din a 2-a ecuație exprimăm $x=4 \cdot y^(2)$ - înlocuiți-l în prima ecuație: $$\displaystyle \left(4 \cdot y^(2) \right )^(2)-2 \cdot y=0$$ $$16 \cdot y^(4) — 2 \cdot y = 0$$ $$8 \cdot y^(4) — y = 0$$ $ $y \left(8 \cdot y^(3) -1\right)=0$$ Ca urmare, se obțin 2 puncte staționare:
   1) $y=0 \Rightarrow x = 0, M_(1) = \left(0, 0\right)$;
   2) $\displaystyle 8 \cdot y^(3) -1=0 \Rightarrow y^(3)=\frac(1)(8) \Rightarrow y = \frac(1)(2) \Rightarrow x=1 , M_(2) = \left(\frac(1)(2), 1\right)$
   Să verificăm dacă este îndeplinită condiția suficientă pentru un extremum:
   $$\displaystyle \frac(\partial^(2) f)(\partial x^(2))=6 \cdot x; \frac(\partial^(2) f)(\partial x \partial y)=-6; \frac(\partial^(2) f)(\partial y^(2))=48 \cdot y$$
   1) Pentru punctul $M_(1)= \left(0,0\right)$:
   $$\displaystyle A_(1)=\frac(\partial^(2) f)(\partial x^(2)) \left(0,0\right)=0; B_(1)=\frac(\partial^(2) f)(\partial x \partial y) \left(0,0\right)=-6; C_(1)=\frac(\partial^(2) f)(\partial y^(2)) \left(0,0\right)=0;$$
   $A_(1) \cdot B_(1) — C_(1)^(2) = -36<0$ , значит, в точке $M_{1}$ нет экстремума.
   2) Pentru punctul $M_(2)$:
   $$\displaystyle A_(2)=\frac(\partial^(2) f)(\partial x^(2)) \left(1,\frac(1)(2)\right)=6; B_(2)=\frac(\partial^(2) f)(\partial x \partial y) \left(1,\frac(1)(2)\right)=-6; C_(2)=\frac(\partial^(2) f)(\partial y^(2)) \left(1,\frac(1)(2)\right)=24;$$
   $A_(2) \cdot B_(2) — C_(2)^(2) = 108>0$, ceea ce înseamnă că în punctul $M_(2)$ există un extremum, iar din moment ce $A_(2)> 0$, atunci acesta este minimul.
   Răspuns: Punctul $\displaystyle M_(2)\left(1,\frac(1)(2)\right)$ este punctul minim al funcției $f$.
   

2. Investigați funcția pentru extremul $f=y^(2) + 2 \cdot x \cdot y - 4 \cdot x - 2 \cdot y - 3$.
   Soluţie

   Să găsim puncte staționare: $$\displaystyle \frac(\partial f)(\partial x)=2 \cdot y - 4;$$ $$\displaystyle \frac(\partial f)(\partial y)=2 \ cdot y + 2 \cdot x — 2.$$
   Să compunem și să rezolvăm sistemul: $$\displaystyle \begin(cases)\frac(\partial f)(\partial x)= 0\\\frac(\partial f)(\partial y)= 0\end(cases) ) \ Săgeată la dreapta \begin(cases)2 \cdot y - 4= 0\\2 \cdot y + 2 \cdot x - 2 = 0\end(cases) \Rightarrow \begin(cases) y = 2\\y + x = 1\end(cases) \Rightarrow x = -1$$
   $M_(0) \left(-1, 2\right)$ este un punct staționar.
   Să verificăm dacă este îndeplinită condiția suficientă pentru extremum: $$\displaystyle A=\frac(\partial^(2) f)(\partial x^(2)) \left(-1,2\right)=0 ; B=\frac(\partial^(2) f)(\partial x \partial y) \left(-1,2\right)=2; C=\frac(\partial^(2) f)(\partial y^(2)) \left(-1,2\right)=2;$$
   $A \cdot B — C^(2) = -4<0$ , значит, в точке $M_{0}$ нет экстремума.
   Răspuns: nu există extreme.
   

Limita de timp: 0

Navigare (numai numere de job)

0 din 4 sarcini finalizate

informație

Faceți acest test pentru a vă testa cunoștințele despre subiectul pe care tocmai l-ați citit: Extrema locală a funcțiilor multiplelor variabile.

Ai susținut deja testul înainte. Nu o poți porni din nou.

Test de încărcare...

Trebuie să vă autentificați sau să vă înregistrați pentru a începe testul.

Trebuie să finalizați următoarele teste pentru a începe acesta:

rezultate

Răspunsuri corecte: 0 din 4

Timpul tau:

Timpul a expirat

Ai obținut 0 din 0 puncte (0)

Rezultatul dvs. a fost înregistrat pe clasament

1. Cu răspuns
2. Cu un semn de vizualizare

Sarcina 1 din 4

1 .

Numar de puncte: 1

Investigați funcția $f$ pentru extreme: $f=e^(x+y)(x^(2)-2 \cdot y^(2))$

Dreapta


Gresit


1. Sarcina 2 din 4

   2 .

   Numar de puncte: 1

   Funcția $f = 4 + \sqrt((x^(2)+y^(2))^(2))$ are un extremum

>> Extrema

Extremul funcției

Definiţia extremum

Funcţie y = f(x) se numește crescând (in scadere) într-un anumit interval, dacă pentru x 1< x 2 выполняется неравенство (f (x 1) < f (x 2) (f (x 1) >f (x 2)).

Dacă funcția diferențiabilă y = f (x) crește (descrește) pe un interval, atunci derivata sa pe acest interval f " (X)> 0

(f"(X)< 0).

Punct X O numit punct maxim local (minim) funcţia f (x) dacă există o vecinătate a punctului x o, pentru toate punctele pentru care inegalitatea f (x) este adevărată≤ f (x o ) (f (x)≥ f (x o )).

Se numesc punctele maxime și minime puncte extremum, iar valorile funcției în aceste puncte sunt ale acesteia extreme.

Puncte extreme

Condiții necesare pentru un extremum . Dacă punctul X O este punctul extremum al funcției f (x), atunci fie f " (x o ) = 0 sau f(x o ) nu există. Se numesc astfel de puncte critic, iar funcția în sine este definită în punctul critic. Extremele unei funcții ar trebui căutate printre punctele sale critice.

Prima condiție suficientă. Lăsa X O - punct critic. Dacă f" (x ) la trecerea printr-un punct X O schimbă semnul plus în minus, apoi la punctul x o functia are un maxim, altfel are un minim. Dacă, la trecerea prin punctul critic, derivata nu își schimbă semnul, atunci în punctul X O nu exista extrema.

A doua condiție suficientă. Fie funcția f(x) să aibă
f" (x ) în vecinătatea punctului X O iar derivata a doua la punctul însuși x o. Dacă f"(x o) = 0, >0 ( <0), то точка x o este punctul minim (maxim) local al funcției f (x). Dacă =0, atunci trebuie fie să utilizați prima condiție suficientă, fie să implicați altele mai mari.

Pe un segment, funcția y = f (x) își poate atinge valoarea minimă sau maximă fie în punctele critice, fie la capetele segmentului.

Exemplul 3.22.

Soluţie. Deoarece f " (

Probleme de găsire a extremului unei funcții

Exemplul 3.23. A

Soluţie. XȘi y y
0 ≤ X≤
> 0 și când x >a /4 S " < 0, значит, в точке x=a /4 функция S имеет максимум. Значение funcții kv. unitati).

Exemplul 3.24. p ≈

Soluţie. p p
S"
R = 2, H = 16/4 = 4.

Exemplul 3.22.Aflați extremele funcției f (x) = 2x 3 - 15x 2 + 36x - 14.

Soluţie. Deoarece f " (x ) = 6x 2 - 30x +36 = 6(x ​​​​-2)(x - 3), atunci punctele critice ale funcției x 1 = 2 și x 2 = 3. Extrema poate fi doar în aceste puncte. Deoarece la trecerea prin punctul x 1 = 2 derivata își schimbă semnul din plus în minus, atunci în acest punct funcția are un maxim. La trecerea prin punctul x 2 = 3, derivata își schimbă semnul din minus în plus, deci în punctul x 2 = 3 funcția are un minim. După ce au calculat valorile funcției la puncte
x 1 = 2 și x 2 = 3, găsim extremele funcției: maxim f (2) = 14 și minim f (3) = 13.

Exemplul 3.23.Este necesar să construiți o zonă dreptunghiulară lângă zidul de piatră, astfel încât să fie îngrădită pe trei laturi cu plasă de sârmă, iar a patra latură să fie adiacentă peretelui. Pentru asta există A metri liniari de plasă. La ce raport de aspect va avea site-ul cea mai mare suprafață?

Soluţie.Să notăm părțile laterale ale platformei prin XȘi y. Aria sitului este S = xy. Lăsa y- aceasta este lungimea laturii adiacente peretelui. Atunci, prin condiție, egalitatea 2x + y = a trebuie îndeplinită. Prin urmare y = a - 2x și S = x (a - 2x), unde
0 ≤ X≤ a /2 (lungimea și lățimea zonei nu pot fi negative). S " = a - 4x, a - 4x = 0 la x = a/4, de unde
y = a - 2 × a/4 =a/2. Deoarece x = a /4 este singurul punct critic; să verificăm dacă semnul derivatei se modifică la trecerea prin acest punct. La x a /4 S "> 0 și când x >a /4 S " < 0, значит, в точке x=a /4 функция S имеет максимум. Значение funcții S(a/4) = a/4(a - a/2) = a 2 /8 (kv. unitati). Deoarece S este continuu și valorile sale la capete S(0) și S(a /2) sunt egale cu zero, atunci valoarea găsită va fi cea mai mare valoare a funcției. Astfel, raportul de aspect cel mai favorabil al site-ului în condițiile date ale problemei este y = 2x.

Exemplul 3.24.Este necesară fabricarea unui rezervor cilindric închis cu o capacitate de V=16 p ≈ 50 m 3. Care ar trebui să fie dimensiunile rezervorului (raza R și înălțimea H) pentru ca la fabricarea acestuia să se folosească cea mai mică cantitate de material?

Soluţie.Suprafața totală a cilindrului este S = 2 p R(R+H). Cunoaștem volumul cilindrului V = p R 2 Н Þ Н = V/ p R 2 =16 p / p R2 = 16/R2. Deci S(R) = 2 p (R2+16/R). Găsim derivata acestei funcții:
S"(R) = 2 p (2R-16/R2) = 4 p (R-8/R2). S" (R) = 0 la R3 = 8, prin urmare,
R = 2, H = 16/4 = 4.

PUNCTE MAXIMUM SI MINIM

puncte în care ia cea mai mare sau cea mai mică valoare din domeniul definiției; se numesc astfel de puncte de asemenea puncte de maxim absolut sau minim absolut. Dacă f este definită pe o topologică spaţiul X, apoi punctul x 0 numit punct de maxim local (minimum local), dacă un astfel de punct există x 0, că pentru restrângerea funcţiei avute în vedere în această vecinătate punctul x 0 este punctul maxim (minim) absolut. Există puncte de maxim (minim) strict și nestrict (atât absolut, cât și local). De exemplu, punct numit un punct al unui maxim local nestrict (strict) al unei funcții f, dacă există o astfel de vecinătate a punctului x 0, care este valabil pentru toată lumea (respectiv f(x) x 0). )/

Pentru funcțiile definite pe domenii finite-dimensionale, din punct de vedere al calculului diferențial, există condiții și semne pentru ca un punct dat să fie un punct de maxim local (minim). Fie definită funcția f într-o anumită vecinătate a punctului x 0 al axei numerelor. Dacă x 0 - un punct al unui maxim (minim) local nestrict și în acest punct există f"( x 0), atunci este egal cu zero.

Dacă o funcție dată f este diferențiabilă într-o vecinătate a unui punct x 0 , cu excepția, poate, a acestui punct însuși, la care este continuu, și a derivatei f" de fiecare parte a punctului x 0în acest cartier păstrează un semn constant, apoi pentru a x 0 a fost un punct de maxim local strict (minimum local), este necesar și suficient ca derivata să schimbe semnul de la plus la minus, adică pentru f" (x)>0 la x<.x 0și f"(x)<0 при x>x 0(respectiv de la minus la plus: f"(X) <0 la x<x 0și f"(x)>0 la x>x 0). Totuși, nu pentru fiecare funcție diferențiabilă într-o vecinătate a unui punct x 0 , putem vorbi despre schimbarea semnului derivatei în acest moment. . "

Dacă funcţia f are într-un punct x 0 t derivate, iar apoi pentru a x 0 a fost un punct de maxim local strict, este necesar și suficient ca să fie par și ca f (m) ( x 0)<0, и - локального минимума, чтобы m было четно и f (m) (x 0)>0.

Fie funcția f( x 1 ..., x n] este definită într-o vecinătate n-dimensională a unui punct și este diferențiabilă în acest punct. Dacă x (0) este un punct al unui maxim (minim) local nestrict, atunci funcția f în acest punct este egală cu zero. Această condiție este echivalentă cu egalitatea cu zero în acest punct a tuturor derivatelor parțiale de ordinul 1 al funcției f. Dacă o funcție are derivate parțiale a 2-a continue la x(0), toate derivatele sale 1 la x(0) dispar, iar diferența de ordinul 2 la x(0) este o formă pătratică negativă (pozitivă), atunci x (0) este un punct de maxim local strict (minim). Sunt cunoscute condiții pentru funcțiile diferențiabile M. și M.T., când anumite restricții sunt impuse modificărilor argumentelor: ecuațiile de conexiune sunt satisfăcute. Condițiile necesare și suficiente pentru maximul (minimul) unei funcții reale, care are o structură mai complexă, sunt studiate în ramuri speciale ale matematicii: de exemplu, în analiză convexă, programare matematică(Vezi si Maximizare și minimizarea funcțiilor). Funcțiile M. și m.t. definite pe varietăți sunt studiate în calculul variațiilor în general, a M. și m.t. pentru funcțiile definite pe spațiile funcționale, adică pentru funcționale în calculul variațiilor. Există, de asemenea, diverse metode pentru determinarea numerică aproximativă a magnetismului și m.t.

Lit.: Il'in V.A., Poznya to E.G., Fundamentals of Mathematical Analysis, Ed. a III-a, Partea 1, M., 1971; KudryavtsevL. L. D. Kudryavtsev.

Enciclopedie matematică. - M.: Enciclopedia Sovietică. I. M. Vinogradov. 1977-1985.

Vedeți ce sunt „PUNCTE MAXIMUM ȘI MINIM” în alte dicționare:

Principiul maxim discret al lui Pontryagin pentru procesele de control timp-discret. Pentru un astfel de proces, operatorul de diferență finită poate să nu fie valabil, deși pentru analogul său continuu, obținut prin înlocuirea operatorului de diferență finită cu unul diferențial... ... Enciclopedie matematică

O teoremă care exprimă una dintre principalele proprietăți ale modulului analitic. funcții. Fie f(z) o funcție analitică obișnuită sau holomorfă a variabilelor complexe într-un domeniu al spațiului numeric complex D diferit de o constantă, M.m.p. în... ... Enciclopedie matematică

Cele mai mari și, în consecință, cele mai mici valori ale unei funcții care ia valori reale. Se numește punctul din domeniul de definire a funcției luate în considerare, la care ia un maxim sau un minim. respectiv, un punct maxim sau un punct minim... ... Enciclopedie matematică

Consultați Maxim și minim al unei funcții, Maxim și minim al unui punct... Enciclopedie matematică

Valoarea unei funcții continue care este maximă sau minimă (consultați Puncte maxime și minime). Termenul lE... Enciclopedie matematică

Indicator- (Indicator) Un indicator este un sistem informatic, substanță, dispozitiv, dispozitiv care afișează modificări ale oricărui parametru.Indicatorii graficului pieței valutare Forex, ce sunt aceștia și de unde pot fi descărcați? Descrierea indicatorilor MACD,... ... Enciclopedia investitorilor

Acest termen are alte semnificații, vezi Extremum (sensuri). Extremum (lat. extremum extreme) în matematică este valoarea maximă sau minimă a unei funcții dintr-o mulțime dată. Punctul în care se atinge extremul... ... Wikipedia

Calculul diferențial este o ramură a analizei matematice care studiază conceptele de derivată și diferențială și modul în care acestea se aplică studiului funcțiilor. Cuprins 1 Calcul diferențial al funcțiilor unei variabile ... Wikipedia

Lemniscate și focarele sale Lemniscata lui Bernoulli este o curbă algebrică plană. Definit ca locul punctelor, produs... Wikipedia

Divergenţă- (Divergenta) Divergenta ca indicator Strategia de tranzactionare cu divergenta MACD Cuprins Cuprins Sectiunea 1. on. Secțiunea 2. Divergență cum. Divergența este un termen folosit în economie pentru a se referi la mișcarea de-a lungul divergentelor... ... Enciclopedia investitorilor

O modificare a unei funcții la un anumit punct este definită ca limita de creștere a funcției la creșterea argumentului, care tinde spre zero. Pentru a-l găsi, utilizați tabelul derivatelor. De exemplu, derivata funcției y = x3 va fi egală cu y’ = x2.

Echivalează această derivată cu zero (în acest caz x2=0).

Găsiți valoarea variabilei date. Acestea vor fi valorile la care derivata dată va fi egală cu 0. Pentru a face acest lucru, înlocuiți numere arbitrare în expresie în loc de x, la care întreaga expresie va deveni zero. De exemplu:

2-2x2= 0
(1-x)(1+x) = 0
x1= 1, x2 = -1

Trasați valorile obținute pe linia de coordonate și calculați semnul derivatei pentru fiecare dintre valorile obținute. Punctele sunt marcate pe linia de coordonate, care sunt luate ca origine. Pentru a calcula valoarea în intervale, înlocuiți valorile arbitrare care corespund criteriilor. De exemplu, pentru funcția anterioară înainte de intervalul -1, puteți selecta valoarea -2. Pentru valorile de la -1 la 1, puteți selecta 0, iar pentru valorile mai mari decât 1, selectați 2. Înlocuiți aceste numere în derivată și aflați semnul derivatei. În acest caz, derivata cu x = -2 va fi egală cu -0,24, adică. negativ și va exista un semn minus pe acest interval. Dacă x=0, atunci valoarea va fi egală cu 2, iar pe acest interval este plasat un semn. Dacă x=1, atunci și derivata va fi egală cu -0,24 și se pune un minus.

Dacă, la trecerea printr-un punct de pe linia de coordonate, derivata își schimbă semnul de la minus la plus, atunci acesta este un punct minim, iar dacă de la plus la minus, atunci acesta este un punct maxim.

Video pe tema

Sfaturi utile

Pentru a găsi derivatul, există servicii online care calculează valorile necesare și afișează rezultatul. Pe astfel de site-uri puteți găsi derivate de până la ordinul 5.

Surse:

• Unul dintre serviciile pentru calcularea instrumentelor derivate
• punctul maxim al funcției

Punctele maxime ale unei funcții, împreună cu punctele minime, se numesc puncte extreme. În aceste puncte funcția își schimbă comportamentul. Extremele sunt determinate pe intervale numerice limitate și sunt întotdeauna locale.

Instrucțiuni

Procesul de găsire a extremelor locale se numește funcție și se realizează prin analiza primei și a doua derivate ale funcției. Înainte de a începe studiul, asigurați-vă că intervalul specificat de valori ale argumentului aparține valorilor valide. De exemplu, pentru funcția F=1/x argumentul x=0 nu este valid. Sau pentru funcția Y=tg(x) argumentul nu poate avea valoarea x=90°.

Asigurați-vă că funcția Y este diferențiabilă pe întregul interval dat. Găsiți prima derivată a lui Y." Evident, înainte de a ajunge la punctul de maxim local, funcția crește, iar la trecerea prin maxim, funcția devine descrescătoare. Prima derivată, în sensul său fizic, caracterizează rata de schimbare a funcția.În timp ce funcția crește, rata acestui proces este o valoare pozitivă.În timpul tranziției printr-un maxim local, funcția începe să scadă, iar rata de schimbare a funcției devine negativă.Tranziția ratei de modificare a funcția prin zero are loc în punctul maximului local.

Se spune că funcția are în punctul intern
regiune D maxim local(minim), dacă există o astfel de vecinătate a punctului
, pentru fiecare punct
care deține inegalitatea

Dacă o funcţie are într-un punct
maxim local sau minim local, atunci spunem că are în acest punct extremul local(sau doar o extremă).

Teorema (condiție necesară pentru existența unui extremum). Dacă funcţia diferenţiabilă atinge un extrem în punct
, apoi fiecare derivată parțială de ordinul întâi a funcției în acest moment devine zero.

Sunt numite punctele în care toate derivatele parțiale de ordinul întâi dispar punctele staţionare ale funcţiei
. Coordonatele acestor puncte pot fi găsite prin rezolvarea sistemului de ecuații

.

Condiția necesară pentru existența unui extremum în cazul unei funcții diferențiabile poate fi formulată pe scurt după cum urmează:

Există cazuri când în puncte individuale unele derivate parțiale au valori infinite sau nu există (în timp ce restul sunt egale cu zero). Se numesc astfel de puncte punctele critice ale funcției. Aceste puncte ar trebui, de asemenea, considerate „suspecte” pentru un extremum, la fel ca și cele staționare.

În cazul unei funcții a două variabile, condiția necesară pentru extremum, și anume egalitatea la zero a derivatelor parțiale (diferențiale) în punctul extremum, are o interpretare geometrică: plan tangent la suprafata
la punctul extremum trebuie să fie paralel cu planul
.

20. Condiții suficiente pentru existența unui extremum

Îndeplinirea condiției necesare pentru existența unui extremum la un moment dat nu garantează deloc prezența unui extremum acolo. Ca exemplu, putem lua funcția diferențiabilă peste tot
. Atât derivatele sale parțiale, cât și funcția în sine dispar la punct
. Cu toate acestea, în orice vecinătate din acest punct există ambele pozitive (mari
), și negativ (mai mic
) valorile acestei funcții. Prin urmare, în acest moment, prin definiție, nu se observă niciun extremum. Prin urmare, este necesar să se cunoască suficiente condiții în care un punct suspectat a fi extremum este un punct extremum al funcției studiate.

Să considerăm cazul unei funcții a două variabile. Să presupunem că funcția
definit, continuu si are derivate partiale continue pana la ordinul doi inclusiv in vecinatatea unui punct
, care este punctul staționar al funcției
, adică îndeplinește condițiile

,
.

Să introducem următoarea notație:

Teorema (condiţii suficiente pentru existenţa unui extremum). Lasă funcția
satisface conditiile de mai sus si anume: este diferentiabila intr-o vecinatate a unui punct stationar
și este de două ori diferențiabilă în punctul însuși
. Atunci dacă

Dacă
apoi functia
la punct
ajunge

maxim local la
Și

minim local la
.

În general, pentru funcție
condiție suficientă pentru existența la punct
localminim(maxim) este pozitiv(negativ) certitudinea celui de-al doilea diferential.

Cu alte cuvinte, următoarea afirmație este adevărată.

Teorema . Dacă la punct
pentru functie

pentru orice nu este egal cu zero în același timp
, atunci în acest moment funcția are minim(asemănător cu maxim, Dacă
).

Exemplul 18.Găsiți punctele extreme locale ale unei funcții

Soluţie. Să găsim derivatele parțiale ale funcției și să le echivalăm cu zero:

Rezolvând acest sistem, găsim două puncte extreme posibile:

Să găsim derivatele parțiale de ordinul doi pentru această funcție:

La primul punct staționar, așadar, și
Prin urmare, în acest moment sunt necesare cercetări suplimentare. Valoarea funcției
în acest moment este zero:
Mai departe,

la

A

la

Prin urmare, în orice vecinătate a punctului
funcţie
ia valori la fel de mari
, și mai mici
, și, prin urmare, la punct
funcţie
, prin definiție, nu are extremum local.

La al doilea punct staționar



deci, deci, din moment ce
apoi la punct
funcția are un maxim local.