Определение1 : Говорят, что функция имеет в точке локальный максимум, если существует такая окрестность точки, для которой для всякой точки M с координатами (x, y) выполняется неравенство: . При этом, т. е. приращение функции < 0.

Определение2 : Говорят, что функция имеет в точке локальный минимум, если существует такая окрестность точки, для которой для всякой точки M с координатами (x, y) выполняется неравенство: . При этом, т. е. приращение функции > 0.

Определение 3 : Точки локальных минимума и максимума называются точками экстремума .

Условные Экстремумы

При отыскании экстремумов функции многих переменных часто возникают задачи, связанные с так называемым условным экстремумом. Это понятие можно разъяснить на примере функции двух переменных.

Пусть заданы функция и линия L на плоскости 0xy . Задача состоит в том, чтобы на линии L найти такую точку P(x, y), в которой значение функции является наибольшим или наименьшим по сравнению со значениями этой функции в точках линии L , находящихся вблизи точки P . Такие точки P называются точками условного экстремума функции на линии L . В отличие от обычной точки экстремума значение функции в точке условного экстремума сравнивается со значениями функции не во всех точках некоторой ее окрестности, а только в тех, которые лежат на линии L .

Совершенно ясно, что точка обычного экстремума (говорят также безусловного экстремума ) является и точкой условного экстремума для любой линии, проходящей через эту точку. Обратное же, разумеется, неверно: точка условного экстремума может и не быть точкой обычного экстремума. Поясню сказанное обычным примером. Графиком функции является верхняя полусфера (Приложение 3 (Рис 3)).

Эта функция имеет максимум в начале координат; ему соответствует вершина M полусферы. Если линия L есть прямая, проходящая через точки А и В (ее уравнение x+y-1=0 ), то геометрически ясно, что для точек этой линии наибольшее значение функции достигается в точке, лежащей посередине между точками А и В. Это и есть точка условного экстремума (максимума) функции на данной линии; ей соответствует точка M 1 на полусфере, и из рисунка видно, что ни о каком обычном экстремуме здесь не может быть речи.

Отметим, что в заключительной части задачи об отыскании наибольшего и наименьшего значений функции в замкнутой области нам приходится находить экстремальные значения функции на границе этой области, т.е. на какой-то линии, и тем самым решать задачу на условный экстремум.

Приступим теперь к практическому отысканию точек условного экстремума функции Z= f(x, y) при условии, что переменные x и y связаны уравнением (x, y) = 0. Это соотношение будем называть уравнение связи. Если из уравнения связи y можно выразить явно через х: y=(x), мы получим функцию одной переменной Z= f(x, (x)) = Ф(х).

Найдя значение х, при которых эта функция достигает экстремума, и определив затем из уравнения связи соответствующие им значения у, мы и получим искомые точки условного экстремума.

Так, в вышеприведенном примере из уравнения связи x+y-1=0 имеем y=1-х. Отсюда

Легко проверить, что z достигает максимума при х = 0,5; но тогда из уравнения связи y=0,5, и мы получаем как раз точку P, найденную из геометрических соображений.

Очень просто решается задача на условный экстремум и тогда, когда уравнение связи можно представить параметрическими уравнениями х=х(t), y=y(t). Подставляя выражения для х и у в данную функцию, снова приходим к задаче отыскания экстремума функции одной переменной.

Если уравнение связи имеет более сложный вид и нам не удается ни явно выразить одну переменную через другую, ни заменить его параметрическими уравнениями, то задача отыскания условного экстремума становится более трудной. Будем по-прежнему считать, что в выражении функции z= f(x, y) переменная (x, y) = 0. Полная производная от функции z= f(x, y) равна:

Где производная y`, найдена по правилу дифференцирования неявной функции. В точках условного экстремума найденная полная производная должна ровняться нулю; это дает одно уравнение, связывающее х и у. Так как они должны удовлетворять еще и уравнению связи, то мы получаем систему двух уравнений с двумя неизвестными

Преобразуем эту систему к гораздо более удобной, записав первое уравнение в виде пропорции и введя новую вспомогательную неизвестную:

(знак минус перед поставлен для удобства). От этих равенств легко перейти к следующей системе:

f` x =(x,y)+` x (x,y)=0, f` y (x,y)+` y (x,y)=0 (*),

которая вместе с уравнением связи (x, y) = 0 образует систему трех уравнений с неизвестными х, у и.

Эти уравнения (*) легче всего запомнить при помощи следующего правила: для того, чтобы найти точки, которые могут быть точками условного экстремума функции

Z= f(x, y) при уравнении связи (x, y) = 0, нужно образовать вспомогательную функцию

Ф(х,у)=f(x,y)+(x,y)

Где -некоторая постоянная, и составить уравнения для отыскания точек экстремума этой функции.

Указанная система уравнений доставляет, как правило, только необходимые условия, т.е. не всякая пара значений х и у, удовлетворяющая этой системе, обязательно является точкой условного экстремума. Достаточные условия для точек условного экстремума я приводить не стану; очень часто конкретное содержание задачи само подсказывает, чем является найденная точка. Описанный прием решения задач на условный экстремум называется методом множителей Лагранжа.

Условный экстремум.

Экстремумы функции нескольких переменных

Метод наименьших квадратов.

Локальный экстремум ФНП

Пусть дана функция и = f (Р), РÎDÌR n и пусть точка Р 0 (а 1 , а 2 , ..., а п ) –внутренняя точка множества D.

Определение 9.4.

1) Точка Р 0 называется точкой максимума функции и = f (Р), если существует окрестность этой точки U(P 0) Ì D такая, что для любой точки Р(х 1 , х 2 , ..., х п )Î U(P 0) , Р¹Р 0 , выполняется условие f (P) £ f (P 0) . Значение f (P 0) функции в точке максимума называется максимумом функции и обозначается f (P 0) = max f (P) .

2) Точка Р 0 называется точкой минимума функции и = f (Р), если существует окрестность этой точки U(P 0)Ì D такая, что для любой точки Р(х 1 , х 2 , ..., х п )ÎU(P 0), Р¹Р 0 , выполняется условие f (P) ³ f (P 0) . Значение f (P 0) функции в точке минимума называется минимумом функции и обозначается f (P 0) = min f (P).

Точки минимума и максимума функции называются точками экстремумов , значения функции в точках экстремумов называются экстремумами функции.

Как следует из определения, неравенства f (P) £ f (P 0) , f (P) ³ f (P 0) должны выполняться только в некоторой окрестности точки Р 0 , а не во всей области определения функции, значит, функция может иметь несколько однотипных экстремумов (несколько минимумов, несколько максимумов). Поэтому определенные выше экстремумы называют локальными (местными) экстремумами.

Теорема 9.1.(необходимое условие экстремума ФНП)

Если функция и = f (х 1 , х 2 , ..., х п ) имеет экстремум в точке Р 0 , то ее частные производные первого порядка в этой точке либо равны нулю, либо не существуют.

Доказательство. Пусть в точке Р 0 (а 1 , а 2 , ..., а п ) функция и = f (P) имеет экстремум, например, максимум. Зафиксируем аргументы х 2 , ..., х п , положив х 2 =а 2 ,..., х п = а п . Тогда и = f (P) = f 1 ((х 1 , а 2 , ..., а п ) есть функция одной переменной х 1 . Так как эта функция имеет при х 1 = а 1 экстремум (максимум), то f 1 ¢=0или не существует при х 1 =а 1 (необходимое условие существования экстремума функции одной переменной). Но , значит или не существует в точке Р 0 – точке экстремума. Аналогично можно рассмотреть частные производные по остальным переменным. ЧТД.

Точки области определения функции, в которых частные производные первого порядка равны нулю или не существуют, называются критическими точками этой функции.

Как следует из теоремы 9.1, точки экстремума ФНП следует искать среди критических точек функции. Но, как и для функции одной переменной, не всякая критическая точка является точкой экстремума.

Теорема 9.2.(достаточное условие экстремума ФНП)

Пусть Р 0 – критическая точка функции и = f (P) и – дифференциал второго порядка этой функции. Тогда

а) если d 2 u (P 0) > 0 при , то Р 0 – точка минимума функции и = f (P);

б) если d 2 u (P 0) < 0 при , то Р 0 – точка максимума функции и = f (P);

в) если d 2 u (P 0) не определен по знаку, то Р 0 не является точкой экстремума;

Эту теорему рассмотрим без доказательства.

Заметим, что в теореме не рассмотрен случай, когда d 2 u (P 0) = 0 или не существует. Это означает, что вопрос о наличие экстремума в точке Р 0 при таких условиях остается открытым – нужны дополнительные исследования, например, исследование приращения функции в этой точке.

В более подробных курсах математики доказывается, что в частности для функции z = f (x , y ) двух переменных, дифференциал второго порядка которой есть сумма вида

исследование наличия экстремума в критической точке Р 0 можно упростить.

Обозначим , , . Составим определитель

.

Оказывается:

d 2 z > 0 в точке Р 0 , т.е. Р 0 – точка минимума, если A (P 0) > 0 и D(Р 0) > 0;

d 2 z < 0 в точке Р 0 , т.е. Р 0 – точка максимума, если A (P 0) < 0 , а D(Р 0) > 0;

если D(Р 0) < 0, то d 2 z в окрестности точки Р 0 меняет знак и экстремума в точке Р 0 нет;

если же D(Р 0) = 0, то также требуются дополнительные исследования функции в окрестности критической точки Р 0 .

Таким образом, для функции z = f (x , y ) двух переменных имеем следующий алгоритм (назовем его «алгоритмом D») отыскания экстремума:

1) Найти область определения D(f ) функции.

2) Найти критические точки, т.е. точки из D(f ), для которых и равны нулю или не существуют.

3) В каждой критической точке Р 0 проверить достаточные условия экстремума. Для этого найти , где , , и вычислить D(Р 0) и А (Р 0).Тогда:

если D(Р 0) >0 , то в точке Р 0 есть экстремум, причем, если А (Р 0) > 0 – то это минимум, а если А (Р 0) < 0 – максимум;

если D(Р 0) < 0, то в точке Р­ 0 нет экстремума;

Если D(Р 0) = 0, то нужны дополнительные исследования.

4) В найденных точках экстремума вычислить значение функции.

Пример1.

Найти экстремум функции z = x 3 + 8y 3 – 3xy .

Решение. Область определения этой функции – вся координатная плоскость. Найдем критические точки.

, , Þ Р 0 (0,0) , .

Проверим выполнение достаточных условий экстремума. Найдем

6х , = -3, = 48у и = 288ху­ – 9.

Тогда D(Р 0) = 288×0×0 – 9 = -9< 0 , значит, в точке Р 0 экстремума нет.

D(Р 1) = 36-9>0 – в точке Р 1 есть экстремум, а так как А (Р 1) = 3 >0, то этот экстремум – минимум. Значит, min z = z (P 1) = .

Пример 2.

Найти экстремум функции .

Решение: D(f ) =R 2 . Критические точки: ; не существует при у = 0, значит Р 0 (0,0) – критическая точка данной функции.

2, = 0, = , = , но D(Р 0) не определено, поэтому исследование его знака невозможно.

По этой же причине невозможно применить теорему 9.2 непосредственно – d 2 z в этой точке не существует.

Рассмотрим приращение функции f (x , y ) в точке Р 0 . Если Df =f (P) – f (P 0)>0 " Р, то Р 0 точка минимума, если же Df < 0, то Р 0 – точка максимума.

Имеем в нашем случае

Df = f (x , y ) – f (0, 0) = f (0+Dx ,0+Dy ) – f (0, 0) = .

При Dx = 0,1 и Dy = -0,008 получим Df = 0,01 – 0,2 < 0, а при Dx = 0,1 и Dy = 0,001 Df = 0,01 + 0,1 > 0, т.е. в окрестности точки Р 0 не выполняются ни условие Df <0 (т.е. f (x , y ) < f (0, 0) и значит, Р 0 – не точка максимума), ни условие Df >0 (т.е. f (x , y ) > f (0, 0) и тогда Р 0 – не точка минимума). Значит, по определению экстремума, данная функция экстремумов не имеет.

Условный экстремум.

Рассмотренный экстремум функции называют безусловным , так как на аргументы функции не налагаются никакие ограничения (условия).

Определение 9.2. Экстремум функции и = f (х 1 , х 2 , ... , х п ), найденный при условии, что ее аргументы х 1 , х 2 , ... , х п удовлетворяют уравнениям j 1 (х 1 , х 2 , ... , х п ) = 0, …, j т (х 1 , х 2 , ... , х п ) = 0, где P (х 1 , х 2 , ... , х п ) Î D(f ), называется условным экстремумом .

Уравнения j k (х 1 , х 2 , ... , х п ) = 0 , k = 1, 2,..., m , называются уравнениями связи .

Рассмотрим функции z = f (x , y ) двух переменных. Если уравнение связи одно, т.е. , то отыскание условного экстремума означает, что экстремум ищется не во всей области определения функции, а на некоторой кривой , лежащей в D(f ) (т.е. ищутся не самые высокие или самые низкие точки поверхности z = f (x , y ), а наиболее высокие или низкие точки среди точек пересечения этой поверхности с цилиндром , рис 5).

Условный экстремум функции z = f (x , y ) двух переменных можно найти следующим способом(метод исключения ). Из уравнения выразить одну из переменных как функцию другой (например, записать ) и, подставив это значение переменной в функцию , записать последнюю как функцию одной переменной (в рассмотренном случае ). Найти экстремум полученной функции одной переменной.

Необходимое и достаточные условия экстремума функций двух переменных. Точка называется точкой минимума (максимума) функции если в некоторой окрестности точки функция определена и удовлетворяет неравенству (соответственно Точки максимума и минимума называются точками экстремума функции.

Необходимое условие экстремума. Если в точке экстремума функция имеет первые частные производные, то они обращаются в этой точке в нуль. Отсюда следует, что для отыскания точек экстремума такой функции следует решить систему уравнений Точки, координаты которых удовлетворяют этой системе, называются критическими точками функции. Среди них могут быть точки максимума, точки минимума, а также точки, не являющиеся точками экстремума.

Достаточные условия экстремума используются для выделения точек экстремума из множества критических точек и перечислены ниже.

Пусть функция имеет в критической точке непрерывные вторые частные производные. Если в этой точке выполняется

условие то она является точкой минимума при и точкой максимума при Если в критической точке то она не является точкой экстремума. В случае требуется более тонкое исследование характера критической точки, которая в этом случае может быть точкой экстремума, а может и не быть таковой.

Экстремумы функций трех переменных. В случае функции трех переменных определения точек экстремума дословно повторяют соответствующие определения для функции двух переменных. Ограничимся изложением порядка исследования функции на экстремум. Решая систему уравнений следует найти критические точки функции, а затем в каждой из критических точек вычислить величины

Если все три величины положительны, то рассматриваемая критическая точка является точкой минимума; если то данная критическая точка является точкой максимума.

Условный экстремум функции двух переменных. Точка называется точкой условного минимума (максимума) функции при условии если существует окрестность точки в которой функция определена и в которой (соответственно ) для всех точек координаты которых удовлетворяют уравнению

Для нахождения точек условного экстремума используют функцию Лагранжа

где число называется множителем Лагранжа. Решая систему трех уравнений

находят критические точки функции Лагранжа (а также значение вспомогательного множителя Л). В этих критических точках может быть условный экстремум. Приведенная система дает лишь необходимые условия экстремума, но не достаточные: ей могут удовлетворять координаты точек, не являющихся точками условного экстремума. Однако, исходя из существа задачи, часто удается установить характер критической точки.

Условный экстремум функции многих переменных. Рассмотрим функцию переменных при условии, что связаны уравнениями

УСЛОВНЫЙ ЭКСТРЕМУМ

Минимальное или максимальное значение, достигаемое данной функцией (или функционалом) при условии, что нек-рые другие функции (функционалы) принимают значения из заданного допустимого множества. Если условия, ограничивающие в указанном смысле изменения независимых переменных (функций), отсутствуют, то говорят о безусловном экстремуме.
Классич. задачей на У. э. является задача определения минимума функции многих переменных

При условии, что нек-рые другие функции принимают заданные значения:

В этой задаче G, к-рому должны принадлежать значения вектор-функции g= (g 1 , ...,g m ), входящей в дополнительные условия (2), есть фиксированная точка c= (c 1 , ..., с т )в m-мерном евклидовом пространстве
Если в (2) наряду со знаком равенства допускаются знаки неравенства

То это приводит к задаче нелинейного программирования (1), (3). В задаче (1), (3) множество Gдопустимых значений вектор-функции gпредставляет собой нек-рый криволинейный , принадлежащий (n-m 1)-мерной гиперповерхности, задаваемой т 1 , m 1 условиями типа равенства (3). Границы указанного криволинейного многогранника строятся с учетом п-m 1 неравенств, входящих в (3).
Частным случаем задачи (1), (3) на У. в. является задача линейного программирования, в к-рой все рассматриваемые функции f и g i являются линейными по x l , ... , х п. В задаче линейного программирования множество Gдопустимых значений вектор-функции g, входящей в условия, ограничивающие область изменения переменных x 1 , .....x n , представляет собой , принадлежащий (п-т 1)-мерной гиперплоскости, задаваемой m 1 условиями типа равенства в (3).
Аналогичным образом большинство задач оптимизации функционалов, представляющих нрактич. интерес, сводится к задачам на У. э. (см. Изопериметрическая задача, Кольца задача, Лагранжа задача, Манера задача ). Так же, как и в математич. программировании, основными задачами вариационного исчисления и теории оптимального управления являются задачи на У. э.
При решении задач на У. э., особенно при рассмотрении теоретич. вопросов, связанных с задачами на У. э., весьма полезным оказывается использование неопределенных Лагранжа множителей, позволяющих свести задачу на У. э. к задаче на безусловный и упростить необходимых условий оптимальности. Использование множителей Лагранжа лежит в основе большинства классич. методов решения задач на У. э.

Лит. : Xедли Дж., Нелинейное и , пер. с англ., М., 1967; Блисс Г. А., Лекции по вариационному исчислению, пер. с англ., М., 1950; Понтрягин Л. С. [и др.], Математическая оптимальных процессов, 2 изд., М., 1969.
И. Б. Вапнярский.

Математическая энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия . И. М. Виноградов . 1977-1985 .