条件极值

数学概念

条件极值是在某附加条件下的极值。作为在数学中被广泛应用的概念,无论是在数学中求解不等式,代数思想解决几何问题,还是在经济学中求效益最大化,工程项目的建设当中,对项目进度的管理 只要能在问题中抽象出此类模型。就能应用求条件极值的方法求解。

定义
通用定义
设函数f(x)与g1(x),…,gm(x) (1≤m<n)在开集G⊂R上给定。记D为G中满足限制条件gj(x)=0,j=1,…,m的点x之集。设x0∈D。若存在x0的某个邻域B(x0,δ),使得当x∈B(x0,δ),同时x∈D时有f(x)≤f(x0)(f(x)≥f(x0)),则称x0点为函数f在限制条件gj(x)=0,j=1,…,m下的极大(小)值点。条件极大值点与条件极小值点统称为条件极值点。条件极大值点与条件极小值点的函数值即为函数f(x)在限制条件gj(x)下的条件极值。
数学辞海定义
泛函J在某附加条件下的极值.例如,泛函
函数y,z除满足固定边界条件
y(x0)=y0, y(x1)=y1, z(x0)=z0, z(x1)=z1
之外还满足一个附加条件
这种问题的极值称为条件极值.附加条件称为约束.不含导数的约束,如G(x,y,z)=0,称为有限约束或完整约束;含导数的约束,如G(x,y,z,y′,z′)=0,称为微分约束或非完整约束.
求解
Lagrange
求二元函数在约束条件=0下的可能极值点.可以先作拉格朗日函数
其中 λ为拉格朗日乘子
分别对拉格朗日函数每个变量求偏导并令其值为0,解出得到的驻点就是函数(l)在条件(2)下可能的极值点.至于所求得的点是否为极值点,需要在实际问题中根据问题本身的性质来判定.这也是解决条件极值的通用方法.
代入法
对于约束条件比较简单的条件极值,还可以使用代入法将其化为无条件极值.即从前述条件(2)中解出或x一x伽),然后将其代入函数(1),原问题即可化为一元函数的极值问题.
柯西不等式法
柯西不等式是由大数学家柯西《}audry研究数学分析中的“流数,’问题时得到的一个非常重要的不等式,某些函数的极值、最值可以转化为柯西不等式的形式求解柯西不等式:对于任意的实数,,,和,,,总有
简述为‘‘积和方不大于方和积”;a; ER, b; ER,当且仅当实数,,,和,,,对应成比例时,等号成立[l }l由此,得到两个重要结论:
(1)若则
(2)若则(其中,i=1,2n)
运用柯西不等式,主要是把目标函数适当变形,进而“配.凑n可西不等式的左边或右边的形式,最终求得极大值或极小值。
其他方法
均值不等式法、梯度法、图像法、三角代换法,构造二次型等。最通用的还是拉格朗日乘数法,其他一些方法通常需要对应原函数的不同形式可以更方便的求解。
例题
例1
(成本最小问题)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x单位产品和第二个工厂生产Y单位产品时的总成本是
若公司的生产任务是500个单位产品,问如何分配任务才能使总成本为最小?
解法1
该问题是求函数在条件下的极值.作拉格朗日函数
分别对该拉格朗日函数的所有自变量x,y,λ求偏导,并令其值均为0,解得可能的极值点是(125,375).根据问题的实际性质,该点就是要求的最小值点.也就是说,当第一个工厂生产125单位产品、第二个工厂生产375单位
产品时总成本最小。
解法2
解法2由解出,并代入目标函数中,可得总成本
对总成本函数求导,并令其一阶导数等于0,可得唯一驻点x=125,.由于。在该点的二阶导数小于0,知该驻点是极大值点,所以也一定是最大值点.比较c(0),c(125),c (500),可得所求最小值点x = 500.即第一个工厂生产500单位产品时总成本最小。
例2
已知求出的最值 解:首先将
变形为
再设
,
于是,根据柯西不等式(1)及已知条件,有
当且仅当
时,等号成立;
即当k=1;x=4;y=-3;z=5时;k=-1,x=0,y=1,z=3时
所以
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