Безусловный экстремум функции многих переменных — различия между версиями
м |
|||
Строка 1: | Строка 1: | ||
<wikitex> | <wikitex> | ||
− | Считаем что $ \forall \frac{\partial f}{\partial x_j} \in C^0 $(непрерывная) | + | Считаем что $ \forall j : \frac{\partial f}{\partial x_j} \in C^0 $(непрерывная) |
− | $ y = f(x_1, x_2, \dots, x_n) $ в $ V(\overline{a}) \ | + | $ y = f(x_1, x_2, \dots, x_n) $ в $ V(\overline{a}) \subset R^n $ |
Если $ \| \Delta \overline{a} \| \le \delta, \quad \delta \approx 0 \Rightarrow f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) \le f(\overline{a}) $ , то $ a $ - точка локального максимума. Аналогично, точка локального минимума. | Если $ \| \Delta \overline{a} \| \le \delta, \quad \delta \approx 0 \Rightarrow f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) \le f(\overline{a}) $ , то $ a $ - точка локального максимума. Аналогично, точка локального минимума. | ||
Строка 16: | Строка 16: | ||
$ \Delta \overline{a} = h \overline{e_j} \quad $ : | $ \Delta \overline{a} = h \overline{e_j} \quad $ : | ||
(сохраняет знак из-за экстремальности точки a) $ \quad \frac{f(\overline{a} + h \overline{e_j}) - f(\overline{a})}{h} | (сохраняет знак из-за экстремальности точки a) $ \quad \frac{f(\overline{a} + h \overline{e_j}) - f(\overline{a})}{h} | ||
− | = \frac{\partial f}{\partial x_j}(\overline{a}) + \frac{o(h \overline{e_j})}{h} $ - стремится к 0 при h стремящемся к 0 | + | = \frac{\partial f}{\partial x_j}(\overline{a}) + \frac{o(h \overline{e_j})}{h} $ - стремится к 0 при $ h $ стремящемся к 0 |
Поэтому предел слева имеет разные знаки в зависимости от стремления к нулю(справа или слева), но по единственности предела: $ \frac{\partial f}{\partial x_j} (\overline{a}) = 0 $ | Поэтому предел слева имеет разные знаки в зависимости от стремления к нулю(справа или слева), но по единственности предела: $ \frac{\partial f}{\partial x_j} (\overline{a}) = 0 $ | ||
− | Пусть $ y = f(\overline{x}) $, исследуем на экстремум $\overline{a} $. | + | Пусть $ y = f(\overline{x}) $, исследуем на экстремум в $\overline{a} $. |
Составляем систему: | Составляем систему: | ||
Строка 29: | Строка 29: | ||
\end{cases} $ | \end{cases} $ | ||
− | Решения - | + | Решения - стационарные точки, включают в себя экстремальные. |
− | Если a - стационарна - то по формуле Тейлора: | + | Если $ a $- стационарна - то по формуле Тейлора: |
$ f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) - f(\overline{a}) | $ f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) - f(\overline{a}) | ||
= \frac12 \sum\limits_{i,j = 1}^n \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j } (\overline{a} + \theta \Delta \overline{a}) \Delta a_i \Delta a_j $ | = \frac12 \sum\limits_{i,j = 1}^n \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j } (\overline{a} + \theta \Delta \overline{a}) \Delta a_i \Delta a_j $ | ||
Строка 43: | Строка 43: | ||
= \frac12 {\| \Delta \overline{a} \|}^2 \left( \sum\limits_{i,j = 1}^{n} A_{ij} \Delta \xi_i \Delta \xi_j +\sum\limits_{i,j = 1}^{n} \alpha_{ij} \Delta \xi_i \Delta \xi_j \right) $ (*) | = \frac12 {\| \Delta \overline{a} \|}^2 \left( \sum\limits_{i,j = 1}^{n} A_{ij} \Delta \xi_i \Delta \xi_j +\sum\limits_{i,j = 1}^{n} \alpha_{ij} \Delta \xi_i \Delta \xi_j \right) $ (*) | ||
− | Обращаем внимание, что $ \sum\limits_{i = 1}^{n} \xi_i^2 = 1 $, то есть $ \xi = (\xi_1, \dots ,\xi_n) \in \delta_n $ - ограниченное замкнутое множество, а, значит, | + | Обращаем внимание, что $ \sum\limits_{i = 1}^{n} \xi_i^2 = 1 $, то есть $ \xi = (\xi_1, \dots ,\xi_n) \in \delta_n $ - ограниченное замкнутое множество, а, значит, компактно в $ R^n $. |
Так как все частные производные непрерывны, то все $ \alpha_{ij} $ стремятся к 0, если $ \Delta a $ стремится к 0. | Так как все частные производные непрерывны, то все $ \alpha_{ij} $ стремятся к 0, если $ \Delta a $ стремится к 0. |
Версия 05:28, 2 июня 2011
<wikitex> Считаем что $ \forall j : \frac{\partial f}{\partial x_j} \in C^0 $(непрерывная)
$ y = f(x_1, x_2, \dots, x_n) $ в $ V(\overline{a}) \subset R^n $
Если $ \| \Delta \overline{a} \| \le \delta, \quad \delta \approx 0 \Rightarrow f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) \le f(\overline{a}) $ , то $ a $ - точка локального максимума. Аналогично, точка локального минимума.
Теорема (Аналог теоремы Ферма): |
Существует f, дифференциируемая в точке a, которая - локальный экстремум, тогда $ \forall j = 1..n $ все $ \frac{\partial{f |
|proof = $ f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) - f(\overline{a}) = \sum\limits_{j = 1}^{n} \frac{\partial f}{\partial x_j}(\overline{a}) \Delta a_j + o(\Delta \overline{a}) $
$ \Delta \overline{a} = h \overline{e_j} \quad $ : (сохраняет знак из-за экстремальности точки a) $ \quad \frac{f(\overline{a} + h \overline{e_j}) - f(\overline{a})}{h} = \frac{\partial f}{\partial x_j}(\overline{a}) + \frac{o(h \overline{e_j})}{h} $ - стремится к 0 при $ h $ стремящемся к 0
Поэтому предел слева имеет разные знаки в зависимости от стремления к нулю(справа или слева), но по единственности предела: $ \frac{\partial f}{\partial x_j} (\overline{a}) = 0 $
Пусть $ y = f(\overline{x}) $, исследуем на экстремум в $\overline{a} $.
Составляем систему:
$ \begin{cases} \frac{\partial f}{\partial x_1} \overline{a} = 0\\
\dots\\ \frac{\partial f}{\partial x_n} \overline{a} = 0 \end{cases} $
Решения - стационарные точки, включают в себя экстремальные. Если $ a $- стационарна - то по формуле Тейлора: $ f(\overline{a} + \Delta \overline{a}) - f(\overline{a}) = \frac12 \sum\limits_{i,j = 1}^n \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j } (\overline{a} + \theta \Delta \overline{a}) \Delta a_i \Delta a_j $
Записывая $ \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j } (\overline{a} + \theta \Delta \overline{a}) $ как $A_{ij} + \alpha_{ij} $, если $ A_{ij} = \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j } \overline{a} $:
$ \Delta f(\overline{a}, \Delta \overline{a}) = \frac12 \sum\limits_{i,j = 1}^{n} A_{ij} \Delta a_i \Delta a_j +\frac12 \sum\limits_{i,j = 1}^{n} \alpha_{ij} \Delta a_i \Delta a_j $
$ \xi_i = \frac{\Delta a_i}{\| \Delta \overline{a} \|} $, приходим к записи: $ \Delta f(\overline{a}, \Delta \overline{a}) = \frac12 {\| \Delta \overline{a} \|}^2 \left( \sum\limits_{i,j = 1}^{n} A_{ij} \Delta \xi_i \Delta \xi_j +\sum\limits_{i,j = 1}^{n} \alpha_{ij} \Delta \xi_i \Delta \xi_j \right) $ (*)
Обращаем внимание, что $ \sum\limits_{i = 1}^{n} \xi_i^2 = 1 $, то есть $ \xi = (\xi_1, \dots ,\xi_n) \in \delta_n $ - ограниченное замкнутое множество, а, значит, компактно в $ R^n $.
Так как все частные производные непрерывны, то все $ \alpha_{ij} $ стремятся к 0, если $ \Delta a $ стремится к 0.
Воспользуемся тем, что квадратичные формы можно классифицировать по знаку их значений.
Форма является строго положительно определенной, если при $ \xi_i \ne 0 $ знак суммы $ A_{ij} \xi_i \xi_j > 0 $ (например, $ \xi_1^2 + \dots + \xi_n^2 $ ).
Будем считать, что интересующая нас форма именно такая. Но на $ \delta_n $ она - непрерывная функция, а координаты на сфере все не равны нулю.
По теореме Вейерштрасса форма принимает минимальное значение $ m > 0 $.
Вывод: $ \forall \overline{\xi} \in \delta_n \Rightarrow \sum\limits_{i,j = 1}^{n} \alpha_{ij} \xi_i \xi_j $, где $ \alpha_{ij} $ - стремится к 0, а $\xi_i, \xi_j $ - ограничены - приходим к выводу что сумма стремится к нулю.
Значит: $ \exists \delta > 0 : \| \Delta \overline{a} \| < \delta \Rightarrow \sum \alpha_{ij} \xi_i \xi_j > -\frac12 m $
При таких $ \Delta \overline{a} $ : $ \sum A_{ij} \xi_i \xi_j + \sum \alpha_{ij} \xi_i \xi_j> \frac12 m > 0 $
Используя все в соотношении(*), получаем, что $ \Delta f(\overline{a}, \Delta \overline{a}) > \frac14 m {\|\Delta \overline{a} \|}^2 > 0 \Rightarrow \overline{a} $ - точка локального минимума.
В результате: если $ df(\overline{a}) = 0$ , а $ d^2 f(\overline{a}, \Delta \overline{a}) $, как квадратичная форма строго положительно определенная, то a - точка локального минимума. }}
Аналогично, если квадратичеая форма строго отрицательно определена, то a - точка локального максимума.
Той же техникой показывают, что если $d^2f(\overline{a}, \Delta \overline{a})$ незнакоопредленная, то в точке a в ней локального экстремума нет.
Остается ситуация: $ d^2 f(\overline{a}, \Delta \overline{a}) \ge 0 $ или $ \le 0 $ (нестрого знакоопределенная) - тогда проблема требует дополнительного исследования.
</wikitex>