Смекни!
smekni.com

Экстремумы функции (стр. 3 из 4)

Исследуем на экстремум:

— максимум в т.М(1,5; 1,5).

Функция

имеет условный экстремум

= 4-2 · 2,25 + 6 · 1,5 = 13 - 4,5 = 8,5. 2. Составим

линейная система уравнений.

Используя метод Крамера, получим:

и

— т. условного максимума

Для функции

при наличии m уравнений связи
функция Лагранжа будет иметь вид

Необходимые условия условного экстремума выражаются системой (n + m) уравнений:

Правило исключения интервалов

Пусть функция f унимодальна на интервале a£x£b, а ее минимум достигается в точке x*.

Рассмотрим точки x1 и x2, расположенные в интервале таким образом, что a<x1<x2<b. Сравнивая значения функции в точках x1 и x2, можно сделать следующие выводы:

Если f(x1)>f(x2), то точка минимума f(x) не лежит в интервале (a,x1), т.е. x*Î(x1,b)

2. Если f(x1)<f(x2), то точка минимума не лежит в интервале (x2,b), т.е. x*Î(a,x2)

3. Если f(x1)=f(x2), то можно исключить оба крайних интервала (a,x1) и (x2,b), при этом x*Î(x1,x2).

Согласно правилу исключения интервалов можно реализовать процедуру поиска, позволяющую найти точку оптимума путем последовательного исключения частей исходного ограниченного интервала.

Поиск завершается, когда оставшийся интервал уменьшается до достаточно малых размеров.

Достоинства этих методов:

устраняется необходимость полного перебора всех допустимых точек.

методы основаны лишь на вычислении значений функции.

(при этом не требуется, чтобы исследуемые функции были дифференцируемы).

Метод золотого сечения

В методе же золотого сечения мы будем выбирать расположение точек х1 и х2, рассекающих интервал, таким образом, чтобы на каждом шаге уменьшения интервала одна из этих точек совпадала с одной из аналогичных точек предыдущего шага, т.е. на каждом шагу уменьшения интервала фактически вводится только одна новая точка, для которой требуется произвести только одно вычисление значения целевой функции.

Такое рассечение интервала новой точкой может быть точно рассчитано. Забегая вперед, запишу эту пропорцию:

Точки х1 и х2 расположены симметрично относительно середины интервала (a, b).

b-x1 x2-a -1+

= = » 0.618

b-a b-a 2 .

Такое рассечение интервала и получило название золотого сечения.

Введем обозначения:

D1 = b-a – исходный интервал.

D2 – интервал, полученный после уменьшения интервала D1 отбрасыванием его левого или правого подинтервала.

DК+1 – интервал, полученный после уменьшения интервала DК.

Рассмотрим теперь метод золотого сечения формально. Золотым сечением отрезка называется деление отрезка на две неравные части так, чтобы отношение всего отрезка к большей части равнялось отношению большей части к меньшей.

Золотое сечение отрезка [a, b] производится двумя симметрично расположенными точками (х1 и х2).

Т.е. (b-a)/(b-x1)=(b-x1)/(x1-a)=g и (b-a)/(x2-a)=(x2-a)/(b-x2)=g.

Можно показать, что g = (1+Ö5)/2»1.618.

Примечательно то, что точка х1 в свою очередь производит золотое сечение отрезка [a, x2], т.е. (x2-a)/(x1-a) = (x1-a)/(x2-x1) = g.

Аналогично, точка х2 производит золотое сечение отрезка [x1, b].

Итак, метод золотого сечения состоит в том, что длины последовательных интервалов берутся в фиксированном отношении:

D1/D2 = D2/D3 = … =g.

Из соотношений DК/DK+1 = DK+1/DK+2 = g и DK = DK+1 + DK+2

Получаем: DK/DK+1 = (DK+1+DK+2)/DK+1=1+DK+2/DK+1

g = 1 + 1/g или g2 - g -1 = 0.

Корнем этого уравнения является золотое сечение.

g=(Ö5+1)/2 » 1.618

t = 1/g = (Ö5-1)/2 » 0.618.

Можно записать формулы для точек х1 и х2, производящих золотое сечение на интервале [a, b]:

x1 = a+(1-t)(b-a) x2 = a+t(b-a)

Алгоритм метода золотого сечения.

Ввести a, b, e-точность вычисления, t=(Ö5-1)/2

Вычислить:

x1 =b – (b-a)t; x2 =a + (b-a)t

Вычислить: y1 = f(x1); y2 = f(x2)

если y1£y2, то для дальнейшего деления оставляют интервал [a, x2]

и выполняют следующее:

b: = x2; x2: = x1; y2: = y1; x1 := b-(b-a)t y1 := f(x1)

в противном случае (если y1 > y2), для дальнейшего деления оставляют интервал [x1, b] и выполняют следующее:

a := x1; x1 := x2; y1 := y2; x2 := a+(b-a)t; y2 :=f(x2);

Сравнение длины интервала неопределенности с заданной точностью e:

Если (b-a)£e, то положить x* := (b-a)/2 (точка минимума), иначе (если (b-a)<e) перейти к п.4.

Максимум и минимум функции нескольких переменных

Напомним, что под окрестностью точки плоскости понимается внутренность любого прямоугольника, окружающего эту точку, исключая саму точку (проколотая окрестность).

В пространстве это будет произвольный параллелепипед, содержащий эту точку за вычетом самой точки.

Определение 15.1. Максимумом (строгим) функции f (x, y) называется такое значение f(x1, y1) этой функции, которое больше всех ее значений f(x, y), принимаемых данной функцией в точках некоторой окрестности точки О(х1, у1). (Окрестность может быть весьма малой по своим линейным размерам).

Определение 15.2. Минимумом (строгим) функции f (x, y) называется такое значение f (x2,y2), которое меньше всех ее значений f (x,y), принимаемых данной функцией в точках некоторой окрестности О (х2, у2).

Максимум или минимум функции f (x, y) называется экстремумом этой функции. Точка, в которой достигается экстремум, называется точкой экстремума (точка минимума, точка максимума).

Аналогично определяется экстремум функции f (x, y, z) и т.д.

Теорема 15.1. (Необходимый признак экстремума функции нескольких переменных). В точке экстремума функции нескольких переменных каждая ее частная производная первого порядка либо равна нулю, либо не существует.

Доказательство. Пусть u = f (x, y) и f (xo, yo) - ее максимум (для минимума рассуждения аналогичны). Зафиксируем одну из переменных, например, у, полагая у = уо, тогда получим функцию одной переменной U1 = f (x, yo), которая, очевидно, будет иметь максимум при х = хо. Отсюда, на основании теории экстремума одной переменной, получаем, что

или
не существует.

Пусть теперь у=уо, а хо- фиксируем, тогда

или не существует.

Следствие В точке экстремума Моо, уо) дифференцируемой функции f (x, y) выполнены равенства

Для U = f(x, y, z) в точке Моо ,уо, zо) будет выполнено условие

.

Замечание. Точку, в которой частные производные первого порядка либо не существуют, либо равны нулю, называют критической.

Т.е. экстремумы функции нескольких переменных могут достигаться лишь в критических точках.

Пример 15.1. Покажем, что указанные выше условия не являются достаточными. Пусть z = f(x, y) = x × y тогда имеем