多變數函數的極值(含Lagrange法)

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多變數函數的極值(含Lagrange法) 極大值與極小值 相對極值檢測法 拉格朗日法(Lagrange’s Method) 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

定義一:(相對極大值與相對極小值) 令點 為在 平面上某一圓形區域的中心(點 的鄰域),對任一函數 來說,若所有 ( 的定義域)落在此圓形區域裡皆滿足 則 為一相對極大值(Relative Maximum) [相對極小值(Relative Minimum)] 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

定義二:(絕對極大值與絕對極小值) 則 為一絕對極大值(Absolute Maximum) 若點 落在函數 的定義域裡且滿 足 對所有的 則 為一絕對極大值(Absolute Maximum) [絕對極小值(Absolute Minimum)] 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

若點 為函數 的一相對極大值或相對極小值,且 和 皆存在,則 定理一:(極值的發生處) 若點 為函數 的一相對極大值或相對極小值,且 和 皆存在,則 且 重點: 但 並不保證極值一定存在 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

定義三:(臨界點) 對任一函數 來說,所有滿足 或者 與 有任一個不存在的所有點 稱為函數 的臨界點(Critical Point) 對任一函數 來說,所有滿足 或者 與 有任一個不存在的所有點 稱為函數 的臨界點(Critical Point) 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

若點 為臨界點,但既不是極大值也不是極小值則此點稱為鞍點(Saddle Point) 定義四:(鞍點) 若點 為臨界點,但既不是極大值也不是極小值則此點稱為鞍點(Saddle Point) 舉例來說,對函數 而言, 因此(0,0)為一臨界點(也是鞍點) 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例一 試求 的臨界點 解: 所以求得點(-4,2)為此函數的唯一臨界點 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

定理二:(相對極值檢測法) 對任一函數 來說,令二階偏導數 , 以及 皆存在於以點 為中心的 平面上某一圓形區域(點 的鄰域),且 和 。 對任一函數 來說,令二階偏導數 , 以及 皆存在於以點 為中心的 平面上某一圓形區域(點 的鄰域),且 和 。 定義 則 a.若 且 ,則 為一 相對極大值 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

b.若 且 ,則 為一 相對極小值 c.若 ,則 為一鞍點 d.若 ,則無法判斷 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例二 續範例一,請問點(-4,2)是相對極大值、相對極小值,或兩者皆不是? 解: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例三 請找出函數 的所有相對極大值及相對極小值 解: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例四 有一公司正研發一不含酒精的新飲料,其生產的成本為 ,其中 為糖的公斤數, 為香料的公克數。請問該如何調配使成本最低?又最低成本為多少? 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

解: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

所以 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例五 請找出函數 的所有極值與鞍點 解: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例六 將一正數 表示為三數的和,使這三數的乘積 為最大值 解:令 為此三數,則 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

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範例七 有一條長 的線欲切成(至多)3段以形成一個圓 及二個正方形,每一者可能為退化圖形,如何 切成使其所圍成的面積為最大值及最小值? 有一條長 的線欲切成(至多)3段以形成一個圓 及二個正方形,每一者可能為退化圖形,如何 切成使其所圍成的面積為最大值及最小值? 解:將此線切成三段,其長度分別為 , 則 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例七 有一條長 的線欲切成(至多)3段以形成一個圓 及二個正方形,每一者可能為退化圖形,如何 切成使其所圍成的面積為最大值及最小值? 有一條長 的線欲切成(至多)3段以形成一個圓 及二個正方形,每一者可能為退化圖形,如何 切成使其所圍成的面積為最大值及最小值? 解:將此線切成三段,其長度分別為 , 則 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

舉例來說,在滿足 的條件下,若想求函數 的最小值,該怎麼作? 拉格朗日法(Lagrange’s Method): 舉例來說,在滿足 的條件下,若想求函數 的最小值,該怎麼作? 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

定理三:(拉格朗日法) 對滿足限制式 的函數 來說,其相對極值可以從滿足此聯立方程式 的點 裡求得, 其中 且所有的偏導數存在。 對滿足限制式 的函數 來說,其相對極值可以從滿足此聯立方程式 的點 裡求得, 其中 且所有的偏導數存在。 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

重點: 1. 2. 我們這裡雖只考慮兩個自變數的情況,但可 推廣至多個自變數 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例八 在滿足 的限制下,求出函數 的最小值。 解:步驟1:限制式 步驟2: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

步驟3~5: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

問題:如何知道所求的值612為最小值? 答案:<方法一> 代入(6,9)附近的點去做驗證(仍要滿足限 制式) 舉例來說,令 , ,則 舉例來說,令 , ,則 <方法二> 利用電腦繪圖做觀察 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

拉格朗日法步驟: 2.寫出拉格朗日函數 3.求出 4.寫出聯立方程組 5.求解並找出極值。 1.把限制式表示成 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例九 假設有一建築商想在控制成本為 50萬的狀況下,將一新大樓的 樓層面積極大化,請問他該怎麼蓋?若成本函數 ,其中 代表樓層寬度, 代表樓層長度。 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

解:步驟1: 步驟2: 步驟3~5: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例九 假設有一建築商想在控制成本為 50萬的狀況下,將一新大樓的 樓層面積極大化,請問他該怎麼蓋?若成本函數 ,其中 代表樓層寬度, 代表樓層長度。 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

解:步驟1: 步驟2: 步驟3~5: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例十 在控制材料為6平方英呎的狀況下,請問該如何才能做出最大的矩形箱子? 解:令 , 和 分別表示此箱子的長寬高 步驟1: 步驟2: 解:令 , 和 分別表示此箱子的長寬高 步驟1: 步驟2: 步驟3~5: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例十 在控制材料為6平方英呎的狀況下,請問該如何才能做出最大的矩形箱子? 解:令 , 和 分別表示此箱子的長寬高 步驟1: 步驟2: 解:令 , 和 分別表示此箱子的長寬高 步驟1: 步驟2: 步驟3~5: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

範例十一 一長方形盒子的底部材料成本,每平方英呎為其邊及頂部材料成本的三倍。若其材料總值為$12時,且底部材料每平方英呎值$0.6,求這樣一個盒子的最大容量 解:令 , 和 分別表示此盒子的長寬高 步驟1: 步驟2: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

步驟3~5: 2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)

2019/5/22 多變數函數的極值(含Lagrane法)