
- •Глава 8. Исследование поведения функций
- •§ 8.1. Исследование поведения функций одной переменной
- •8.1.1. Условия монотонности функции
- •8.1.2. Локальные экстремумы функции
- •8.1.3. Наибольшее и наименьшее значение функции на отрезке
- •8.1.4. Выпуклость функции
- •8.1.5. Асимптоты графика функции
- •§ 8.2. Экстремумы функций нескольких переменных
- •8.2.1. Необходимое условие экстремума
- •8.2.2. Достаточное условие экстремума функции
- •§ 8.3. Глобальные экстремумы функции
- •8.3.1. Понятие глобального экстремума функции
- •8.3.2. Необходимое условие глобального экстремума
- •8.3.3. Метод Лагранжа отыскания
§ 8.2. Экстремумы функций нескольких переменных
8.2.1. Необходимое условие экстремума
Функция
определена на множестве
и точка
.
Функция
имеетлокальный
экстремум в
точке
,
если найдется окрестность
этой точки, в
которой справедливо неравенство
или
.
В первом случае
точка
называется точкойлокального
минимума,
а во втором — точкой локального
максимума.
Заметим, что
будет точкой локального минимума
(максимума) тогда и только тогда, когда
в некоторой окрестности этой точки
.
Теорема 8.7
(необходимое
условие экстремума). Функция
имеет в точке
локальный экстремум. Тогда градиент
функции
в точке
равен нулевому вектору.
Доказательство. Так как
,
то для доказательства
теоремы достаточно доказать, что все
частные производные функции
в точке
равны нулю. Полагаем значения всех
переменных у функции
равными соответствующим координатам
точки
,
кроме переменной
.
Тогда получим функцию
,
которая зависит от одной переменной и
имеет в точке
локальный экстремум. Из теоремы 8.2
следует, что
,
.
■
Точки, в которых градиент функции равен нулевому вектору, называются критическими точками функции. Так же, как и в случае функции одной переменной, не каждая критическая точка функции многих переменных является точкой локального экстремума функции.
Примеры
Найти критические точки функции:
1.
;
2.
.
Решение
1. После того, как найдем частные производные и приравняем их нулю, получим систему уравнений
Решение
этой системы уравнений является
критической точкой функции.
2. Критическую точку функции находим из условий равенства нулю частных производных. Получаем систему уравнений
Решения
и
этой системы уравнений являются
критическими точками функции. ●
8.2.2. Достаточное условие экстремума функции
Исследование
поведения функции в окрестности точки
проведем, используя формулу Тейлора в
форме Пеано (теорема 7.1):
,
(1)
где
,
,
.
Второй дифференциал
(2)
функции
в точке
является квадратичной функцией от
переменных
,
,
а числа
—
коэффициенты этой квадратичной функции.
Квадратичная
функция
называется положительно
(отрицательно)
определенной,
если значение этой функции при любых
значениях приращений
,
одновременно не равных нулю, положительно
(отрицательно).Знакопостоянной
будем называть квадратичную функцию,
которая является положительно или
отрицательно определенной. Знакопеременной
называется
квадратичная функция, которая принимает
как положительные, так и отрицательные
значения.
Лемма 1 .
Если функция
является
знакопостоянной и
,
то найдется
такое число
,
что знак выражения
(3)
совпадает со
знаком
функции
,
если
.
Доказательство. Перепишем формулу (2) в виде
.
Так как
,
то точка
при любых значениях
,…,
,…,
,
одновременно не равных нулю, принадлежит
сфере
.
Квадратичная
функция
непрерывна при любых значениях
переменных, и
значит, непрерывна на сфере, которая
является замкнутым и ограниченным
множеством (следствие из теоремы 4.9) .
Так как функция
является знакоопределенной, то
>0
в каждой точке сферы.
Из 2-й теоремы
Вейерштрасса следует, что функция
принимает свое наименьшее значение
в некоторой точке сферы, которое больше
нуля, т.е.
.
Отсюда следует, что
.
(4)
Так как
,
то из теоремы 3.11 вытекает, что если
,
то найдется такое число
,
что неравенство
будет справедливо, как только
.
Отсюда следует, что
.
Следовательно,
знак выражения
совпадает со знаком
,
как только
.
■
Лемма 2.
Точка
,
,
принадлежит окрестности
тогда и только тогда, когда
.
Доказательство вытекает из следующей цепочки равносильных утверждений:
.
■
Теорема 8.8
(достаточное условие экстремума). Функция
в окрестности критической точки
имеет непрерывные частные производные
2-го порядка. Справедливы следующие
утверждения:
1.
Если функция
положительно
определена, то
— точка локального минимума функции
.
2. Если
функция
отрицательно
определена,
то
— точка локального максимума функции
.
Доказательство.
Градиент
функции
в точке
равен нулю, так
как
является критической точкой этой
функции. В этом случае формула (1) будет
иметь вид
.
Из леммы 1 и 2
следует, что найдется такая окрестность
,
в которой знак приращения
функции совпадает со знаком второго
дифференциала в точке
этой функции.
1. Если функция
положительно определена, то
в окрестности
точки
,
т.е.
в этой окрестности, значит,
— точка локального минимума функции
.
2. Если функция
отрицательно определена, то
в окрестности
точки
,
т.е.
в этой окрестности, значит,
— точка локального максимума функции
.
■
Ниже докажем,
что если функция
является знакопеременной, то
не является точкой локального экстремума.
При доказательстве этого утверждения
необходимо будет иметь явную зависимость
от вектора приращений
.
Для этого введем обозначение
.
Тогда приращение
функции в критической точке
будет иметь вид
,
,
.
Лемма
3.
Справедливы
следующие утверждения,
где
.
1. Для
любого числа
верно, что
.
2. Если
,
,
и
,
то найдется такое число
,
что неравенство
,
.
будет справедливо,
как только
.
Доказательство
1.
.
2.
Так как
,
то
.
Используя 1-е утверждение леммы 3, получим
.
Отсюда и из 1-го утверждения леммы 1 следует 2-е утверждение леммы 3. ■
Теорема 8.9.
Если функция
является
знакопеременной, то
не является точкой локального экстремума.
Доказательство.
Допустим противное, т.е. пусть
является точкой локального экстремума
функции
.
Тогда из определения локального
максимума (минимума) следует, что
найдется окрестность
точки
,
в каждой точки которой выполняется
неравенство
.
Так как функция
является знакопеременной, то существует
такой вектор приращений
,
что
.
Рассмотрим вектор
приращений
,
.
Из леммы 3 следует, что
найдется такое
число
,
что если
,
то справедливо неравенство
.
(5)
Обозначим символом
.
Тогда
.
Если
,
то
.
Отсюда получаем, что выполняется
неравенство (5), и, значит, справедливо
неравенство
.
(6)
Если
,
то
.
Теперь из леммы 2 вытекает, что точка
,
,
принадлежит окрестности
.
Из неравенства
(6) следует
,
и
.
Значит, точка
не является точкой локального максимума
(минимума) функции
в окрестности
,
что противоречит сделанному предположению.
■
Пусть функция
имеет непрерывные производные второго
порядка в окрестности точки
.
Тогда из теоремы о смешанных производных
7.1 следует, что
при любых значениях
и
от
до
.
Если ввести обозначения:
,
,
то второй дифференциал
будет иметь вид
,
.
(7)
Квадратичная функция (7) называется квадратичной формой.
Знакоопределенность и знакопеременность квадратичной формы можно установить при помощи приведения квадратичной формы к сумме квадратов. Каждая квадратичная форма может быть методом выделения полных квадратов приведена к виду (приложение 3)
.
(8)
Справедливы следующие утверждения:
1. квадратичная
форма (7) положительно определена тогда
и только тогда, когда все коэффициенты
в равенстве (8) положительны, т.е.
,
,
… ,
.
2. квадратичная
форма (7) отрицательно определена тогда
и только тогда, когда все коэффициенты
в равенстве (8) отрицательны, т.е.
,
,
… ,
.
3. квадратичная
форма является знакопеременной тогда
и только тогда, когда среди коэффициентов
в равенстве (8) имеется хотя бы два
коэффициента разных знаков.
В качестве
примера рассмотрим приведение к сумме
квадратов второго дифференциала
функции
,
имеющей непрерывные вторые производные.
В этом случае процесс приведения
к сумме квадратов имеет вид (
:
.
(9)
Отсюда следует, что если
(10)
то квадратичная
форма
положительно определена и, значит, в
точке
функция
имеет локальный минимум, а если
(11)
то квадратичная
форма
отрицательно определена и, значит, в
точке
функция
имеет локальный максимум.
Если же выполняется условие
,
(12)
то знаки коэффициентов
при квадратах в выражении (8) будут
разными, каков бы ни был знак числа
.
Следовательно, если выполняется условие
(12), то квадратичная форма
будет знакопеременной и в точке
функция
не имеет локального экстремума.
Критерий Сильвестра. Установить знакоопределенность квадратичной формы можно также при помощи критерия Сильвестра: квадратичная форма
,
,
а) положительно определена тогда и только тогда, когда
,
,
,…,
;
б) отрицательно определена тогда и только тогда, когда
,
,
,…,
,
в) является знакопеременной, если
.
Примеры. Исследовать на экстремум функции.
3.
.
4.
.
Решение
3. а). Находим критические точки функции, т.е. точки, в которых частные производные первого порядка равны нулю:
Решением этой
системы является
,
,
поэтому точка
—
единственна критическая точка функции.
б). Вычислим
вторые производные функции в точке
:
,
,
.
Значения вторых
производных не зависят от координат
точки
.
в). Проверим
выполнение достаточного условия для
точки
.
Начнем с определения знака выражения
:
.
(13)
Так как
,
то из условий (13) и (10) следует, что в
точке
функция имеет локальный минимум.
4. а) Находим критические точки функции, т.е. точки, в которых частные производные первого порядка равны нулю:
Решением этой
системы является тройка чисел
,
,
,
поэтому точка
—
единственна критическая точка функции.
б). Вычислим
вторые производные функции в точке:
,
,
,
,
,
,
.
Значения вторых
производных не зависят от координат
точки
.
в) Проверим
выполнение достаточного условия для
точек
.
Найдем знаки определителей (приложение
4):
,
,
.
Отсюда следует,
что
является отрицательно определенной
квадратичной формой. Следовательно, в
точке
функция имеет локальный максимум. ●
Замечание.
Непрерывная
функция может иметь локальный экстремум
в точках, в которых функция не
дифференцируема. Например, точка
—
локальный минимум функции
,
но в этой точке функция не имеет частных
производных. На рис. 3.2 приведен график
этой функции. ▲
Задачи
Исследовать на экстремум функции.
1.
.
2.
.
3.
.
4.
.
5.
.
6.
7.
.
8.
.