高数(多元函数的极值和条件极值).ppt
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1、1,一、多元函数的极值,二、最值应用问题,三、条件极值,多元函数的极值及条件 极值,2,一、多元函数的极值,定义:若函数,则称函数在该点取得极大值(极小值).,例如:,在点(0,0)有极小值;,在点(0,0)有极大值;,在点(0,0)无极值.,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.,的某邻域内有,3,说明:使偏导数都为 0 的点称为驻点.,例如,定理1(必要条件),函数,偏导数,证:,据一元函数极值的必要条件可知定理结论成立.,取得极值,取得极值,取得极值,但驻点不一定是极值点.,有驻点(0,0),但在该点不取极值.,且在该点取得极值,则有,存在,故,4,时,具有极值,定理
2、2(充分条件),的某邻域内具有一阶和二阶连续偏导数,且,令,则:1)当,A0 时取极大值;,A0 时取极小值.,2)当,3)当,时,没有极值.,时,不能确定,需另行讨论.,若函数,5,例1.,求函数,解:第一步 求驻点.,得驻点:(1,0),(1,2),(3,0),(3,2).,第二步 判别.,在点(1,0)处,为极小值;,解方程组,的极值.,求二阶偏导数,6,在点(3,0)处,不是极值;,在点(3,2)处,为极大值.,在点(1,2)处,不是极值;,7,例2.讨论函数,及,是否取得极值.,解:显然(0,0)都是它们的驻点,在(0,0)点邻域内的取值,因此 z(0,0)不是极值.,因此,为极小值
3、.,正,负,0,在点(0,0),并且在(0,0)都有,可能为,8,例(最小二乘法)在实际问题中,常常要从一组观测数据(xi,yi)(i=1,n)出发,预测函数y=f(x)的表达式从几何上看,就是由给定的一组数据(xi,yi)(去描绘曲线y=f(x)的近似图形,这条近似的曲线称之为拟合曲线,要求这条拟合曲线能够反映出所给数据的总趋势(参看下图).作曲线拟合有多种方法,其中最小二乘法是常用的一种,它是根据实际数据采用一种“直线拟合”:的方法,也就是用线性函数来作逼近,9,假定所给的数据点(xi,yi)(的分布大致成一条直 线,设它的方程为,y=ax+b,其中系数a、b待定.将xi 代入直线方程,得
4、,这与实测到的值yi有偏差,称=(a,b)为平方总偏差.,现在求a,b,使得平方总偏差达到最小,则所得直线 y=ax+b就是所给数据的最佳拟合直线.,作偏差的平方和,10,由极值的必要条件,有,于是得到a、b所满足的方程,由此方程组解出a、b,则y=axb就是所要求的直线方程.,11,二、最值应用问题,函数 f 在闭域上连续,函数 f 在闭域上可达到最值,最值可疑点,驻点(假设 f 可微),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,为极小 值,为最小 值,(大),(大),依据,12,例3.,解:设水箱长,宽分别为 x,y m,则高为,则水箱所用材料的面积为,令,得驻点,
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