2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

Hasonló dokumentumok
Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

Matematika III előadás

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés)

9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

Boros Zoltán február

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Kétváltozós függvény szélsőértéke

A fontosabb definíciók

Módszerek széls érték feladatok vizsgálatára

FÜGGVÉNYEK TULAJDONSÁGAI, JELLEMZÉSI SZEMPONTJAI

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Többváltozós, valós értékű függvények

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Gazdasági matematika II.

A derivált alkalmazásai

Többváltozós, valós értékű függvények

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

Gazdasági matematika II.

Nemlineáris programozás 2.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,

Matematika A1. 9. feladatsor. A derivált alkalmazásai. Függvény széls értékei

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

VIK A1 Matematika BOSCH, Hatvan, 5. Gyakorlati anyag

Szélsőérték feladatok megoldása

SZÉLSŐÉRTÉKKEL KAPCSOLATOS TÉTELEK, PÉLDÁK, SZAKDOLGOZAT ELLENPÉLDÁK. TÉMAVEZETŐ: Gémes Margit. Matematika Bsc, tanári szakirány

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

2 (j) f(x) dx = 1 arcsin(3x 2) + C. (d) A x + Bx + C 5x (2x 2 + 7) + Hx + I. 2 2x F x + G. x

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált

Matematika III előadás

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Függvények határértéke, folytonossága FÜGGVÉNYEK TULAJDONSÁGAI, SZÉLSŐÉRTÉK FELADATOK MEGOLDÁSA

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Valós függvények tulajdonságai és határérték-számítása

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Függvény határérték összefoglalás

Matematika A1a Analízis

f(x) a (x x 0 )-t használjuk.

1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor

11. gyakorlat megoldásai

Dierenciálhányados, derivált

Gazdasági matematika II.

DIFFERENCIÁLÁS, GRADIENS VEKTOR, HESSE MÁTRIX, LÁNCSZABÁLY,

Függvények szélsőérték vizsgálata

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx =

11. gyakorlat megoldásai

Többváltozós széls érték számítás és alkalmazásai

1. Folytonosság. 1. (A) Igaz-e, hogy ha D(f) = R, f folytonos és periodikus, akkor f korlátos és van maximuma és minimuma?

sin x = cos x =? sin x = dx =? dx = cos x =? g) Adja meg a helyettesítéses integrálás szabályát határozott integrálokra vonatkozóan!

függvény grafikonja milyen transzformációkkal származtatható az f0 : R R, f0(

Matematika elméleti összefoglaló

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Kalkulus I. gyakorlat, megoldásvázlatok

Konjugált gradiens módszer

Az analízis alkalmazásai a közgazdaságtanban. Virincsik Réka

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

Függvényhatárérték és folytonosság

1. Analizis (A1) gyakorló feladatok megoldása

Feladatok megoldásokkal az ötödik gyakorlathoz (Taylor polinom, szöveges szélsőérték problémák)

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

Matematika I. NÉV:... FELADATOK: 2. Határozzuk meg az f(x) = 2x 3 + 2x 2 2x + 1 függvény szélsőértékeit a [ 2, 2] halmazon.

Parciális dierenciálegyenletek

A lineáris programozás alapjai

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer

Gazdasági matematika II.

Tartalomjegyzék Feltétel nélküli szélsőérték számítás

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Numerikus módszerek II. zárthelyi dolgozat, megoldások, 2014/15. I. félév, A. csoport. x 2. c = 3 5, s = 4

Óravázlatok: Matematika 2.

DR. NAGY TAMÁS. egyetemi docens. Miskolci Egyetem Alkalmazott Matematikai Tanszék

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

A Matematika I. előadás részletes tematikája

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

10. tétel Függvények lokális és globális tulajdonságai. A differenciálszámítás alkalmazása

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

3. el adás: Determinánsok

Konvex optimalizálás feladatok

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Exponenciális, logaritmikus függvények

1. Határozza meg az alábbi határértéket! A válaszát indokolja!

Obudai Egyetem RKK Kar. Feladatok a Matematika I tantárgyhoz

Analízis III. gyakorlat október

r a sugara, h a magassága a hengernek a maximalizálandó függvényünk a V (r, h) = πr 2 h. Az érintkezési pontokban x 2 + y 2 = r 2 és z = h/2.

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

Maple: Deriváltak és a függvény nevezetes pontjai

Sorozatok és Sorozatok és / 18

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

Analízis II. Analízis II. Beugrók. Készítette: Szánthó József. kiezafiu kukac gmail.com. 2009/ félév

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

Átírás:

2 SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS DEFINÍCIÓ 21 A széls érték fogalma, létezése Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek lokális (helyi) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha van olyan ε > 0 hogy f(x 0 ) f(x) (f(x 0 ) f(x)) teljesül minden x K(x 0, ε) D esetén Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek szigorú lokális (helyi) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha van olyan ε > 0 hogy f(x 0 ) > f(x) (f(x 0 ) < f(x)) teljesül minden x K(x 0, ε) D, x x 0 esetén Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek globális (vagy abszolút) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha f(x 0 ) f(x) (f(x 0 ) f(x)) teljesül minden x D esetén Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek szigorú globális (vagy abszolút) maximuma (minimuma) van az x 0 D pontban, ha f(x 0 ) > f(x) (f(x 0 ) < f(x)) teljesül minden x D, x x 0 esetén TÉTEL [a széls érték létezésének elegend feltétele] Ha az f : D R k R függvény folytonos a korlátos és zárt D halmazon akkor f-nek van globális maximuma és minimuma D-n, azaz vannak olyan x 0, x 1 D pontok melyekre f(x) f(x 0 ) és f(x) f(x 1 ) minden x D esetén Ezt úgy is fogalmazhatjuk, hogy korlátos zárt halmazon folytonos függvény felveszi a függvényértékek inmumát és supremumát függvényértékként, ami azt jelenti, hogy a függvénynek van minimuma és maximuma (az illet korlátos zárt halmazon) 22 Egyváltozós függvények széls értékszámítása TÉTEL[lokális széls érték szükséges feltétele] Ha f : D R R dierenciálható az x 0 D bels pontban, és ott lokális széls értéke van, akkor f (x 0 ) = 0 Definíció Azokat az x 0 pontokat, amelyekre f (x 0 ) = 0 teljesül, az f függvény stacionárius pontjainak nevezzük E pontokban az érint párhuzamos az x tengellyel Stacionárius pontban lehet lokális széls érték, de nem biztos, hogy van Milyen x 0 D pontokban lehet egy f : D R R függvénynek lokális széls értéke? x 0 D bels pont, ahol f (x 0 ) = 0, x 0 az D halmaz határpontja mely D-beli pont (pl ha D = I egy intervallum, és x 0 az intervallum valamely végpontja (ha az I-hez tartozik), x 0 az D-nek olyan pontja ahol f nem dierenciálható 1

2 Az el bb megfogalmazott szükséges feltételb l könnyen kaphatunk elegend feltételt a lokális széls értékre TÉTEL [els rend elegend feltétel a széls értékre] Tegyük fel hogy f : D R R dierenciálható az x 0 D bels pont egy környezetében, és x 0 stacionárius pontja f-nek (azaz f (x 0 ) = 0) Ha van olyan r > 0, hogy f (x) 0, ha x ]x 0 r, x 0 [ D, és f (x) 0, ha x ]x 0, x 0 + r[ D, akkor f-nek lokális maximuma van x 0 -ban Ha van olyan r > 0, hogy f (x) 0, ha x ]x 0 r, x 0 [ D, és f (x) 0, ha x ]x 0, x 0 + r[ D, akkor f-nek lokális minimuma van x 0 -ban Ha van olyan r > 0, hogy f (x) > 0, ha x ]x 0 r, x 0 + r[ D, x x 0, vagy f (x) < 0, ha x ]x 0 r, x 0 + r[ D, x x 0, akkor f-nek nincs lokális széls értéke x 0 -ban, x 0 inexiós helye f-nek TÉTEL [a széls érték n-edrend elegend feltétele] Tegyük fel, hogy f : D R R n-szer folytonosan dierenciálható az x 0 D bels pont egy környezetében (azaz f (n) folytonos e környezetben) és f (x 0 ) = f (x 0 ) = = f (n 1) (x 0 ) = 0, de f (n) (x 0 ) 0 Ha n páros, akkor f-nek szigorú lokális széls értéke van x 0 -ban, maximum, ha f (n) (x 0 ) < 0, minimum, ha f (n) (x 0 ) > 0 Ha n páratlan, akkor f-nek nincs széls értéke x 0 -ban Bizonyítás A Taylor formula szerint f(x) = f(x 0 ) + f (x 0 ) 1! (x x 0 ) + + f (n 1) (x 0 ) (n 1)! (x x 0 ) n 1 + f (n) (ξ) n! (x x 0 ) n = f (n) (ξ) (x x 0 ) n n! Ha n páros, és f (n) (x 0 ) < 0, akkor f n folytonossága miatt f (n) (x) < 0 ha x K(x 0, δ) valamely δ > 0 mellett, így f (n) (ξ) < 0, amib l a Taylor formula miatt f(x) f(x 0 ) < 0, ha x K(x 0, δ) Ha f (n) (x 0 ) > 0, akkor f n folytonossága miatt f (n) (x) > 0 ha x K(x 0, δ) valamely δ > 0 mellett, így f (n) (ξ) > 0, és f(x) f(x 0 ) > 0, ha x K(x 0, δ) Ha n páratlan, akkor (x x 0 ) n el jelet vált x 0 -nál, így f(x) f(x 0 ) is el jelet vált x 0 -nál, ezért f-nek nem lehet széls értéke x 0 -ban 23 Többváltozós függvények széls értékszámítása TÉTEL [a széls érték els rend szükséges feltétele] Ha f : D R k R f ggvénynek az x 0 D bels pontban lokális széls értéke van, és léteznek f els parciális deriváltjai x 0 -ban, akkor 1 f(x 0 ) = 2 f(x 0 ) = = k f(x 0 ) = 0 Ezen feltételnek elegettev x 0 pontokat az f függvény stacionárius pont jainak nevezzük Bizonyítás Legyen ϕ i (t) := f(x 0,1,, x 0,i + t,, x 0,k ) (i = 1,, k) ahol x 0 = (x 0,1,, x 0,k ) és t elég kicsi Feltevésünk szerint a ϕ i (t = 0-ban dierenciálható) függvényeknek lokális széls értéke van t = 0 ban, így igazolva áll ításunkat 0 = ϕ i(0) = i f(x 0 ) (i = 1,, k)

3 TÉTEL [a széls érték másodrend elegend feltétele] Tegyük fel, hogy az f : D R k R összes második parciális deriváltjai folytonosak az x 0 D bels pont egy környezetében, továbbá azaz x 0 stacionárius pontja f-nek I Ha a 1 f(x 0 ) = 2 f(x 0 ) = = k f(x 0 ) = 0, Q(h) = Q(h 1,, h k ) := j=1 i=1 j i f(x 0 )h i h j kvadratikus függvény pozitív denit, azaz Q(h) > 0 minden h R k, h 0 esetén, akkor f-nek szigorú lokális minimuma van x 0 -ban, II ha a Q kvadratikus függvény negatív denit, azaz Q(h) < 0 minden h R k, h 0 esetén, akkor f-nek szigorú lokális maximuma van x 0 -ban, III ha a Q kvadratikus függvény indenit, azaz Q(h) felvesz pozitív és negatív értéket is, akkor f-nek nincs széls értéke x 0 -ban Bizonyítás- Figyelembevéve a kvadratikus függvényekr l tanultakat, az el z tételt a következ képpen is megfogalmazhatjuk TÉTEL [a széls érték másodrend elegend feltétele determinánsok segítségével] Tegyük fel, hogy az f : D R k R összes második parciális deriváltjai folytonosak az x 0 D bels pont egy környezetében, továbbá 1 f(x 0 ) = 2 f(x 0 ) = = k f(x 0 ) = 0, azaz x 0 stacionárius pontja f-nek Legyen A = ( i j f(x 0 )) R k k az f függvény x 0 pontbeli második parciális deriváltjaiból álló mátrix, és legyen i (i = 1,, k) az A mátrix bal fels i i típusú sarokmátrixának determinánsa, azaz 1 : = 1 1 f(x 0 ) 2 : = 1 1 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 2 1 f(x 0 ) 2 2 f(x 0 ) 3 : = k : = A 1 1 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 1 3 f(x 0 ) 2 1 f(x 0 ) 2 2 f(x 0 ) 2 3 f(x 0 ) 3 1 f(x 0 ) 3 2 f(x 0 ) 3 3 f(x 0 ) I Ha 1 > 0, 2 > 0, 3 > 0,, k > 0 akkor f-nek szigorú lokális minimuma van x 0 -ban, II ha 1 < 0, 2 > 0, 3 < 0,, ( 1) k k > 0 akkor f-nek szigorú lokális maximuma van x 0 -ban III ha i 0(i = 1,, n) és az el z két feltétel egyike sem teljesül, akkor akkor f-nek nincs széls értéke x 0 -ban 24 Kétváltozós függvények széls értékszámítása Két változós függvény esetén az el z tétel kissé egyszer bb: I Ha 1 = 1 1 f(x 0 ) > 0, 2 = 1 1 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 2 2 f(x 0 ) > 0 akkor f-nek szigorú lokális minimuma van x 0 -ban, II ha 1 = 1 1 f(x 0 ) < 0, 2 = 1 1 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 2 2 f(x 0 ) > 0

4 akkor f-nek szigorú lokális maximuma van x 0 -ban III ha 2 = 1 1 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 1 2 f(x 0 ) 2 2 f(x 0 ) akkor f-nek nincs széls értéke x 0 -ban < 0 Példa f(x, y) = x 3 + y 3 3xy (x, y) R 2 lokális széls értékeinek meghatározása 2 Globális széls érték Ha f : D R R folytonos az D korlátos és zárt halmazon, akkor f-nek van (globális) maximuma és minimuma D-n Ha D nem korlátos, vagy korlátos, de nem zárt akkor el fordulhat, hogy f-nek nincs széls értéke D-n Például az f(x) = 1 (x ]0, 1]) folytonos függvénynek nincs se lokális, se globális maximuma x Hasonlóan az f(x) = x 3 (x R) folytonos függvénynek nincs se lokális, se globális maximuma, minimuma Tegyük fel most, hogy f : D R R (elég sokszor) dierenciálható a korlátos és zárt D halmazon Akkor f-nek van globális maximuma és minimuma, melyet a következ képpen keresünk meg: Megkeressük f lokális széls értékeit D bels pontjaiban Kiszámítjuk f értékét D határpontjainban (ha D = I zárt intervallum, akkor I végpontjaiban) A lokális széls értékek és a határpontokban felvett értékek közül a legnagyobb adja a globális maximum értékét, a legkisebb adja a globális minimum értékét Példa Keressük meg az f(x) = x 4 /4 + x 3 /3 x 2 (x R) függvény összes lokális széls értékhelyét 26 Feltételes széls érték fogalma DEFINÍCIÓ Legyenek f : D R k R, g i : D R k R i = 1,, l, l < k adott függvények Azt mondjuk, hogy az f függvénynek az x 0 D pontban a g 1 (x) = 0, g 2 (x) = 0,, g l (x) = 0 feltételek mellett lokális feltételes maximuma (minimuma) van, ha g 1 (x 0 ) = = g l (x 0 ) = 0, és van olyan ε > 0 hogy mellett, melyre Ha g 1 (x 0 ) = = g l (x 0 ) = 0, és f(x 0 ) f(x) (f(x 0 ) f(x)) teljesül minden x D K(x 0, ε) g 1 (x) = = g l (x) = 0 f(x 0 ) > f(x) (f(x 0 ) < f(x)) teljesül minden x 0 x D K(x 0, ε) mellett, melyre g 1 (x) = = g l (x) = 0, akkor szigorú lokális feltételes maximum (minimum)-ról beszélünk 27 Feltételes széls értékszámítás TÉTEL [a feltételes széls érték szükséges feltétele] Tegyük fel, hogy az f, g i : D R k R (i = 1,, l, l < k), az f függvénynek az els parciális deriváltjai folytonosak az x 0 D bels egy környezetében f-nek az x 0 D pontban a g 1 (x) = 0, g 2 (x) = 0,, g l (x) = 0 feltételek mellett lokális feltételes széls értéke van, a 1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) R l k 1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) mátrix rangja l (azaz van nemzérus l-edrend aldeterminánsa)

Akkor vannak olyan λ 0 = (λ 01,, λ 0l ) R l valós számok, hogy az függvényre L(λ, x) := f(x) + λ 1 g 1 (x) + + λ l g l (x) (λ = (λ 1,, λ l ) R l, x D) 1 L(λ 0, x 0 ) = = l+k L(λ 0, x 0 ) = 0 Vegyük észre, hogy az el z egyenletek közül az els l éppen a g 1 (x 0 ) = = g l (x 0 ) = 0 feltételrendszerrel azonos, hiszen j L(λ, x) = g j (x) (j = 1,, l) A λ 1, λ l változókat Lagrange-féle multiplikátoroknak nevezzük, az L függvényt a feltételes széls érték probléma Lagrange-féle függvény ének nevezzük A feltételes széls érték probléma megoldása úgy történik, hogy a 1 L(λ, x) = = l+k L(λ, x) = 0 l + k db egyenletb l álló egyenletrendszert megoldjuk a λ 1, λ l, x 1,, x k, ismeretlenekre, a kapott (λ 0, x 0 ) = (λ 01,, λ 0l, x 01,, x 0k ) R l D megoldások a Lagrange függvény stacionárius pontjai Ennek az x 0 = (x 01,, x 0k ) koordinátái a feltételes széls érték lehetséges helyei, λ 0 = (λ 01,, λ 0l ) a megfelel Lagrange multiplikátorok TÉTEL [a feltételes széls érték elegend feltétele] Tegyük fel, hogy az f, g i : D R k R (i = 1,, l, l < k), második parciális deriváltjai folytonosak az x 0 D bels pont egy környezetében, λ 0 R l, x 0 D, a 1 L(λ, x) = = l+k L(λ, x) = 0 k + l db egyenletb l álló rendszer megoldása, ahol L(λ, x) a probléma Lagrange függvénye, a 1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) R l k 1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) mátrix rangja l és rangmeghatározó determinánsa a mátrix jobboldali l l-es sarokdetermináns, azaz k l+1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) 0 k l+1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) (1) Ha a Q(h) = Q(h 1,, h k ) := j=1 i=1 i j f(x 0 )h i h j (= j=1 i=1 kvadratikus függvény pozitív minden olyan h R k, h 0 esetén, melyre l+i l+j L(λ 0, x 0 )h i h j ) j g i (x 0 )h j = 0 minden i = 1,, l mellett, akkor f-nek (szigorú) lokális feltételes minimuma van az x 0 pontban, (2) Ha a Q(h) = Q(h 1,, h k ) kvadratikus függvény negatív minden olyan h R k, h 0 esetén, melyre j g i (x 0 )h j = 0 minden i = 1,, l mellett, akkor f-nek (szigorú) lokális feltételes maximuma j=1 van az x 0 pontban TÉTEL [a feltételes széls érték elegend feltétele determinánsokkal] Tegyük fel, hogy az f, g i : D R k R (i = 1,, l, l < k), második parciális deriváltjai folytonosak az x 0 D bels pont egy környezetében, j=1

6 (λ 0, x 0 ) R l D a 1 L(λ, x) = = l+k L(λ, x) = 0 k + l db egyenletb l álló rendszer megoldása (azaz L stacionárius pontja), ahol L(λ, x) a probléma Lagrange függvénye, a 1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) R l k 1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) mátrix rangja l és rangmeghatározó determinánsa a jobboldali l l-es sarokdetermináns, azaz k l+1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) 0 k l+1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) Legyen j (j = 2l + 1, 2l + 2,, l + k) a 0 0 1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) 0 0 1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) 1 g 1 (x 0 ) 1 g l (x 0 ) l+1 l+1 L(λ 0, x 0 ) l+1 l+k L(λ 0, x 0 ) k g 1 (x 0 ) k g l (x 0 ) l+k l+1 L(λ 0, x 0 ) l+k l+k L(λ 0, x 0 ) szimmetrikus blokkmátrix bal fels j-edrend sarokdeterminánsá (1) Ha ( 1) l j > 0 (j = 2l + 1, 2l + 2,, l + k), akkor f-nek (szigorú) lokális feltételes minimuma van az x 0 pontban, (2) Ha ( 1) l+j j > 0 (j = 2l+1, 2l+2,, l+k), akkor f-nek (szigorú) lokális feltételes maximuma van az x 0 pontban Vegyük észre, hogy a blokkmátrix éppen a Lagrange függvény összes második parciális deriváltjaiból álló mátrix azaz ( i j L(λ 0, x 0 )) R (l+k) (l+k) Példa Határozza meg az feltételes széls értékeit a feltétel mellett f(x, y) = x + 2y ((x, y) R 2 ) g(x, y) = x 2 + y 2 1 = 0 körvonal Megoldás A probléma Lagrange függvénye A lehetséges széls értékhelyeket a L(λ, x, y) = x + 2y + λ(x 2 + y 2 1) ((λ, x, y) R 3 ) λ L(λ, x, y) = x 2 + y 2 1 = 0, x L(λ, x, y) = 1 + 2λx = 0, y L(λ, x, y) = 2 + 2λy = 0 megoldásai adják Könny kiszámolni, hogy a megoldások: λ 1 = 2, x 1 =, y 1 = 2, λ 2 = 2, x 2 =, y 2 = 2 a feltételes széls érték lehetséges helyei Azt, hogy feltételes maximum vagy minimum van-e ezen pontokban a fenti tétel alapján döntjük el Az L második parciális deriváltjaiból és a feltétel els parciális deriváltjaiból álló a blokkmátix (a (λ, x, y) pontban) 0 2x 2y 2x 2λ 0 2y 0 2λ

7 Most k = 2, l = 1, mivel 2l + 1 = 3 = k + l így csak az 3 determináns el jelét kell meghatározni Egyszer számítás mutatja, hogy 3 (λ 1, x 1, y 1 ) = 0 2 4 2 0 4 0 = 1 3 0 2 4 2 0 4 0 = 100 < 0 3 és hasonlóan 3 (λ 2, x 2, y 2 ) = 100 vagyis a 3 ( 1)l 3 (λ 1, x 1, y 1 ) = ( 1) 3 (λ 1, x 1, y 1 ) > 0 feltétel teljesül, (x 1, y 1 )-ben szigorú feltételes lokális minimum van, míg a ( 1) l+(l+k) 3 (λ 2, x 2, y 2 ) = ( 1) 4 3 (λ 2, x 2, y 2 ) > 0 ezért (x 2, y 2 )-ben szigorú feltételes lokális maximum van Megjegyzés Érdemes a feladatot geometriailag is szemléltetni: az f(x, y) = x+2y sík és az x 2 +y 2 = 1 által meghatározott hengerfelület metszésvonala (mely egy az R 3 térbeli ellipszis) melyik pontja van "legmagasabban" és "legalacsonyabban" (a magasságot a z tengely irányában mérve)

8 4 3 2 2 1 0 1 1 1 2 2 3 4