
- •Глава 5 функции нескольких переменных § 1. Понятие функции нескольких переменных
- •§ 2. Частные производные первого и второго порядка
- •§ 3. Экономическая интерпретация частных производных
- •§ 4. Экстремум функции двух переменных
- •1) Если , то – точка экстремума. Функция имеет здесь максимум при и минимум при
- •2) Если , то в точке нет экстремума;
- •3) Если , то заключение об экстремуме сделать нельзя. В этом случае требуются дополнительные исследования.
- •§ 5. Условный экстремум функции двух переменных. Метод Лагранжа
- •§ 6. Наибольшее и наименьшее значение функции
- •§ 7. Метод наименьших квадратов. Аналитическое описание экспериментальных данных
§ 6. Наибольшее и наименьшее значение функции
Рассмотрим
функцию z
= f
(x,
y), заданную в некоторой
замкнутой области
,
то есть в области, которая включает в
себя не только внутренние, но и граничные
точки.
Согласно теореме
Вейерштрасса, всякая функция, непрерывная
в ограниченной и замкнутой области
,
достигает в этой области своего
наименьшего и наибольшего значений.
При этом в области
найдется по крайней мере одна точка , в
которой функция имеет наибольшее
(наименьшее) из всех значений. Если
эта точка лежит внутри области
,
то в ней функция имеет абсолютный)
максимум (минимум). Однако функция
может достигать своего наибольшего
(наименьшего) значения также и на границе
области.
Поэтому для нахождения наибольшего (наименьшего) значения функции в области необходимо найти значения функции во всех критических точках области, внутренних и граничных . Наибольшее (наименьшее) из этих значений и является наибольшим (наименьшим) значением функции во всей области . То есть логика поиска наибольшего (наименьшего) значения функции и его алгоритм такие же, как и для функции одной переменной.
П
р и м е р 4. Найти
наибольшее и наименьшее значения функции
в области
,
ограниченной линиями:
► Сделаем
чертеж (рис. 12).
Линии, ограничивающие область
,
являются сторонами треугольника ОАВ.
–
сторона ОВ;
ОА,
сторона
АВ.
Выясним, существуют ли критические
точки, лежащие внутри данной области
,
то есть внутри треугольника ОАВ.
Для этого решим систему уравнений
Решая
полученную систему, находим критическую
точку
.
Она лежит вне области
,
следовательно, при решении задачи
ее можно не рассматривать. Исследуем
функцию на границе области
.
На стороне ОА
треугольника ОАВ
(здесь
,
)
исследуемая функция
вырождается в функцию одной переменной
.
Поэтому в поисках наибольшего и
наименьшего значений функции нужно
следовать соответствующему алгоритму
для функции одной переменной.
Критических точек на отрезке ОА
нет, так как
.
На концах отрезка, в точках
и А ( 1, 0 )
имеем соответственно
z ( 1, 0 ) = 3.
На стороне ОВ
треугольника ОАВ (
)
также имеем функцию
одной переменной
ее первая производная равняется
Находим критическую точку, рассматривая
,
то есть
.
Получаем
.
Это точка
,
она также не принадлежит области
.
Остается найти значение функции на
конце отрезка ОВ,
в точке
Находим наибольшее и наименьшее значения
функции на стороне АВ.
Здесь
,
поэтому
,
то есть исследуемая функция двух
переменных на границе АВ
также вырождается в функцию одной
переменной. Исследуем эту функцию
на наибольшее (наименьшее), на отрезке
,
из
следует
.
Таким образом, на границе АВ
области
имеем критическую точку
Значение функции в этой точке
.
Сравнивая все полученные
значения
функции,
видим,
что
а
◄
§ 7. Метод наименьших квадратов. Аналитическое описание экспериментальных данных
Изучение взаимосвязи экономических показателей является одной из основных задач экономического анализа. В частности, для того, чтобы средствами налоговой и кредитно-денежной политики воздействовать на темп инфляции, нужно знать и постоянно отслеживать зависимость между предложением валюты и уровнем цен на нее. Если наблюдаемая зависимость описана аналитически, появляется возможность анализа ситуации и прогноза ее дальнейшего развития. Таким образом, возникает необходимость аналитического описания экспериментально наблюдаемых зависимостей.
Предположим, что зависимость между двумя переменными, назовем их и , полученная опытным путем, представлена в виде таблицы. Это могут быть результаты статистической обработки материала, эксперимента или наблюдения. Требуется с помощью соответствующей эмпирической) формулы описать наблюдаемую функциональную зависимость от , исключив при этом случайные отклонения, связанные с неизбежными погрешностями измерений или статистических наблюдений.
Одним из наилучших методов получения эмпирических формул является метод наименьших квадратов. В его основе лежит поиск экстремального значения функции нескольких переменных. Рассмотрим этот метод на простейшем примере.
Пусть в результате
наблюдений установлено, что
соответствует
и т.д., то есть
,
имеем таблицу:
-
x1
x2
x3
…
xi
…
xn
y1
y2
y3
…
yi
…
yn
Если
(
;
)
рассматривать как координаты точки на
плоскости, то результаты наблюдений
можно рассматривать, как множество
точек, группирующихся вдоль некоторой
линии на плоскости. Будем считать, что
изучаемая функциональная взаимосвязь
является в первом приближении линейной,
и полученные данные достаточно хорошо
укладываются на прямую
.
Заметим, что при подстановке
в уравнение прямой, по формуле должно
получиться
,
а эксперимент дает
.
То есть формула дает расхождение с
экспериментом. Назовем это несоответствие
отклонением
.
Оно равно
.
Расхождение с экспериментом связано с
ошибками эксперимента и вычислений, а
неабсолютной линейностью изучаемой
зависимости и т.п., с неудачно выбранными
параметрами прямой
и
.
Естественно считать, что прямая,
наилучшим образом описывает результаты
наблюдений, если отклонения координат
точек прямой от экспериментально
наблюдаемых минимальны. Поэтому
неизвестные параметры уравнения
и
прямой следует подобрать таким образом,
чтобы сумма квадратов отклонений была
минимально возможной. Можно брать и
другие четные (подумать почему) степени
.
Но нельзя рассматривать сумму самих
отклонений. Она может получиться малой
при больших по абсолютной величине
слагаемых разного знака.
Итак,
сумма
должна
быть минимальной. Поскольку эта сумма
представляет собой функцию двух
переменных
и
(
и
–
известные нам величины. Это результаты
наблюдений, сосредоточенные в таблице),
то задача сводится к исследованию этой
функции на экстремум. Нужно выяснить
при каких значениях
и
функция имеет минимум.
Введем
обозначение
.
Если
–
экстремальная точка функции
,
то скорость изменения функции в этой
точке равна нулю, (подумать почему)
следовательно, равны нулю все составляющие
скорости, то есть
и
.
Найдем частные производные и рассмотрим
соответствующую систему уравнений.
или
(1)
Систему
(1)
принято называть нормальной системой
метода наименьших квадратов. Чтобы
найти решение этой системы, нужно
предварительно вычислить суммы
и
,
являющиеся коэффициентами при неизвестных
и
.
Рассмотрим пример поиска эмпирической формулы.
Допустим, что в результате эксперимента обнаружено, что переменные и взаимосвязаны. Их взаимосвязь отражена в следующей таблице:
-
x
1
2
3
4
5
y
3.8
4.8
3.3
1.3
1.8
Нужно выяснить характер наблюдаемой взаимосвязи и описать ее аналитически.
Чтобы получить наглядное представление о наблюдаемой функциональной зависимости, воспользуемся графической интерпретацией имеющихся данных.
П
олученный
рисунок (рис. 13)
показывает, что наблюдаемую зависимость
можно считать в первом приближении
линейной, то есть описываемой уравнением
.
Чтобы отклонения экспериментальных
данных от прямой, которая их описывает
были наименьшими из всех возможных,
найдем параметры прямой
и
по методу наименьших квадратов. Составим
нормальную
систему (1)
метода наименьших квадратов. Для этого
найдем коэффициенты и свободные члены
этой системы, то есть суммы
и
.
Будем иметь
Подставив эти данные в (1), получим
Решая
систему, имеем
.
Значит, функция
является наилучшей линейной зависимостью
при описании имеющихся экспериментальных
данных. И отклонения экспериментальных
данных от прямой
являются наименьшими из возможных при
линейной интерпретации наблюдаемой
функциональной взаимосвязи переменных
и
.
) Абсолютный максимум (минимум) – наибольшее (наименьшее) значение функции среди всех локальных максимумов (минимумов) в области .
)Формулы, полученные при аналитическом описании опытных данных, носят название эмпирических формул.