Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ИОЭ 1 семестр.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
20.12.2018
Размер:
400.38 Кб
Скачать

29 Теорема о необходимых условиях экстремума . Т-ма о дост-х усл-х экстремума. Теорема о необходимых условиях экстремума

Пусть ф-ия f(x) имеет в т. x* экстремум, тогда все ее частные произв-ые первого порядка в этой т.=0, т.е. x *явл-ся стацион-й т.:

f(x*)/xj=0, j=1,n (10)

соотношение (10) эквивалентно следующему соотношению:

f(x*)=0 (11)

Т-ма о дост-х усл-х экстремума.

Пусть ф-ия f(x) имеет непрерывные производные 2-го порядка в стац-й т.x*,тогда т. x*

Явл-ся т. мах-ма,если м-ца Гессе Н(x*) ф-ии f(x)в т. x* отриц-но опр-на, и т. min-ма,если м-ца Н(x*) полож-но опр-на. Док-во: следует из разложения Тейлора в стационарной точке

Теорема об условиях определённости матрицы. Классический метод поиска экстремума функции без ограничений

классич-й м-од поиска экстремума ф-ии

Ш 1 решить сист-у ур-й f(x*)/xj=0 j=1,n либо f(x*)=0 и найти все стац-ые т.-и подозрительные на экстремум

Ш 2 уст-ть тип опр-ти м-цы Гессе во всех найден-х стац-х т.-х и опр-ть тип экстремума в этих т.-х(мах или мin)

Т-ма об усл-х опр-ти м-цы

Справед-вы след-е усл-я:

1)квад-я м-ца полож-но опр-на когда значения всех ее гл-х миноров полож-ны

2) квад-я м-ца отриц-но опр-на когда знак ее гл-го минора к-го порядка опр-ся знаком

Замечание

Если при реализации классического метода поиска экстремума матрицы Гессе целевой функции в стационарной точке не явл не положит не отриц определённой, то тогда для выяснения типа возм экстремума функции требуется исследовать или рассмотреть разложение этой функции по формуле Тейлора с точностью до производной болеее второго порядка или 2

27 Понятие касательной гиперплоскости и нормали

Пусть Rn-нек-е число,а f(x)-нек-я ф-ия, где xRn. Множ-м M ур-ня β ф-ии f(x) наз-ся множ-во всех таких т. xRn,коор-ты кот-х удовл-т ур-ию f(x)= β

В плоском сл-е,когда n=2, множ-во ур-ия β наз-ся линией ур-ия β.

В сл-е n>=3-поверхностью ур-ия β

Касат-й гиперпл-тью П(y) к множ-ву ур-ия β M ф-ии f(x) в т. y наз-ся множ-во xRn удовл-х ур-ию:

Tf(y)*(x-y)=j=1nf(y)/xj*(xj-yj)=0 (1)

при =2, кас-я гиперпл-ть наз-ся кас-й прямой

при =3,кас-й пл-ти

Рассмотрим гиперплоскость r={xRn:cTx=}

вектором нормали(нормалью) в гиперпл-ти r наз-ся векторc компонентами кот-го служат коэф-ты при перем-х xj в ур-ии гиперпл-ти r

cTx=j=1ncjxj= т.е. cT=(c1,c2…cn)

Вектор нормали с ортогонален гиперпл-ти r. В сл n=2 и n=3 ортогон-ть означает перпендикулярность

Из ур-ия (1) след-ет,что градиент ф-ии явл-ся в-ром нормали к любой касат-й гиперпл-ти к множ-ву ур-ия этой ф-ии

28 Формула Тейлора. Разложение Тейлора

Ф-ла Тейлора.

Пусть f(x)-нек-я ф-ия,если она диф-ма m+1 раз, в нек-й окрест-ти O(y) в т. yRn,то справ-ва ф-ла Тейлора:

f(x)=[k]=0m 1/k! [k]f(y)/x1k1x2k2…xnkn*(x1-y1) (x2-y2)… (xn-yn)+0(x-ym) (2)

[к]=к12+…кn,

где к1,к2,…,кn-целые числа

0(x-ym)-остаточный член в форме Пеано,облад-й св-м: limxy0(x-ym)/ x-ym=0 (3)

т.е. остаточный член-пренебрежимо малая величина,по сравнению с. x-ym

Представление f(x)по ф-ле Тейлора (1) наз-ся разложением Тейлора ф-ии f(x) с точностью до производных m-го порядка

В частн разложение Тейлора функции f(x) в точке y с точностью до производных 2ого порядка есть:

f(x)=f(y)+Tf(y)(x-y)+(x-y)TH9y)(x-y)+0(x-y2 (4)

где H(y) – матрица Гессе функции f(x) в точке y

f(x)=f(y)+j=1nf(y)/xj(xj-yj)+1/2i=1nj=1n(xi-yi)2f(y)/xixj*((xj-yj)+0x-y2)

В частн если точка y явл стационарной, то из (4) вытекает:

f(x)f(y)+1/2(x-y)TH(y)(x-y)

в одномерном случае для

f(x)=k=0m1/k!f(k)(y)(x-y)k+dx-yk+1 (6)

fk(y)=dkf(y)/dxk

если функция f(x) явл аналитической т.е. бесконечно дифференцируемой, то тогда она может быть разложена в ряд Тейлора, когда m в формуле (2)

f(x)=[k]=0 1/k! [k]f(y)/x1k1x2k2…xnkn*(x1-y1) (x2-y2)… (xn-yn) (7)

в одномерном случае когда xR1

f(x)=k=0fk(y)/k!(x-y)k (8)

Разложение Тейлора мощное средство мат анализа позволяющее представить функцию в виде степенного ряда с целью последовательного вычисления или применения прикладных задач.