Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

Hasonló dokumentumok
2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

Matematika III előadás

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

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

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Gazdasági matematika II.

Kétváltozós függvény szélsőértéke

Gazdasági matematika II.

Többváltozós, valós értékű függvények

Többváltozós, valós értékű függvények

Gazdasági matematika II.

FÜGGVÉNYEK TULAJDONSÁGAI, JELLEMZÉSI SZEMPONTJAI

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

A fontosabb definíciók

Nemlineáris programozás 2.

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés)

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat, megoldással,

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Boros Zoltán február

Valós függvények tulajdonságai és határérték-számítása

Gazdasági matematika II.

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

EGYVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DERIVÁLÁSÁNAK ALKALMAZÁSAI

Tartalomjegyzék Feltétel nélküli szélsőérték számítás

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

Szélsőérték feladatok megoldása

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

11. gyakorlat megoldásai

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

Ellenőrző kérdések a Matematika I. tantárgy elméleti részéhez, 2. rész

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Maple: Deriváltak és a függvény nevezetes pontjai

Matematika elméleti összefoglaló

11. gyakorlat megoldásai

Matematika A1a Analízis

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

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

Matematika III előadás

VIK A1 Matematika BOSCH, Hatvan, 5. Gyakorlati anyag

Függvények szélsőérték vizsgálata

Lagrange egyenletek. Úgy a virtuális munka mint a D Alembert-elv gyakorlati alkalmazását

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

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

A gyakorlatok anyaga

Szélsőérték-számítás

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

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

Analízis tételek alkalmazása KöMaL és más versenyfeladatokon

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Gazdasági matematika I.

A Matematika I. előadás részletes tematikája

Számítógépes programok alkalmazása az analízisben

Függvények határértéke, folytonossága FÜGGVÉNYEK TULAJDONSÁGAI, SZÉLSŐÉRTÉK FELADATOK MEGOLDÁSA

A függvényekről tanultak összefoglalása /9. évfolyam/

Gazdasági matematika I.

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

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

Óravázlatok: Matematika 2.

HÁZI FELADATOK. 1. félév. 1. konferencia A lineáris algebra alapjai

Szélsőérték-számítás

Figyelem, próbálja önállóan megoldani, csak ellenőrzésre használja a következő oldalak megoldásait!

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Kalkulus I. gyakorlat Fizika BSc I/1.

Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer

KONVEXITÁS, SZÉLSŐÉRTÉK

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.

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

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

E-tananyag Matematika 9. évfolyam Függvények

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

Matematika A1a - Analízis elméleti kérdései

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

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

Függvények Megoldások

Matematika I. NÉV:... FELADATOK:

Differenciaegyenletek

Függvény határérték összefoglalás

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

Nagy Krisztián Analízis 2

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

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

Függvény differenciálás összefoglalás

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

A lineáris programozás alapjai

Differenciálegyenlet rendszerek

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2

Többváltozós analízis gyakorlat, megoldások

Exponenciális, logaritmikus függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

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

Átírás:

Szélsőértékszámítás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 1 / 21

2. SZÉLSOÉRTÉKSZÁMÍTÁS 2.1 A szélsőérték fogalma, létezése Azt mondjuk, hogy az f : D R k R függvénynek az x 0 D pontban lokális/helyi maximuma (minimuma) van, ha ε > 0, hogy f (x 0 ) f (x) (f (x 0 ) f (x)) x K (x 0, ε) D esetén. szigorú lokális/helyi maximuma (minimuma) van, ha ε > 0, hogy f (x 0 ) > f (x) (f (x 0 ) < f (x)) x K (x 0, ε) D, x x 0 esetén. globális/abszolút maximuma (minimuma) van, ha f (x 0 ) f (x) (f (x 0 ) f (x)) x D esetén. szigorú globális/abszolút maximuma (minimuma) van, ha f (x 0 ) > f (x) (f (x 0 ) < f (x)) x D, x x 0 esetén. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 2 / 21

2.1 A szélsőérték fogalma, létezése Lokális/globális (szigorú) szélsőérték alatt lokális/globális (szigorú) maximumot, vagy lokális/globális (szigorú) minimumot értünk. Globális szélsőérték létezése: Ha f : D R k R folytonos a korlátos és zárt D halmazon, akkor f -nek van globális maximuma és minimuma D-n. Ha D nem korlátos, vagy korlátos de nem zárt, vagy f nem folytonos, akkor előfordulhat, hogy f -nek van szélsőértéke D-n. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 3 / 21

2.2 Egyváltozós függvények szélsőértékszámítása Lokális szélsőérték szükséges feltétele Ha f : I R differenciálható az I intervallum x 0 ott lokális szélsőértéke van, akkor f (x 0 ) = 0. Stacionárius pont belső pontjában, és Azokat az x 0 pontokat, amelyekre f (x 0 ) = 0 teljesül, az f függvény stacionárius pontjainak nevezzük. Stacionárius pontban az érintő párhuzamos az x tengellyel, és ott lehet lokális szélsőérték, de nem biztos, hogy van! Milyen x 0 I pontokban lehet egy f : I R függvénynek lokális szélsőértéke? x 0 I belső pont, ahol f (x 0 ) = 0, x 0 x 0 az I intervallum valamely végpontja (ha az I-hez tartozik), az I-nek olyan pontja, ahol f nem differenciálható. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 4 / 21

2.2 Egyváltozós függvények szélsőértékszámítása Elsőrendű elegendő feltétel lokális szélsőértékre Tegyük fel, hogy f : I R differenciálható az I intervallum x 0 belső pontjának 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 [ I, és f (x) 0 ha x ]x 0, x 0 + r[ I, 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 [ I, és f (x) 0 ha x ]x 0, x 0 + r[ I, 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[ I, x x 0, vagy f (x) < 0 ha x ]x 0 r, x 0 + r[ I, x x 0, akkor f -nek nincs lokális szélsőértéke x 0 -ban, x 0 inflexiós helye f -nek. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 5 / 21

2.2 Egyváltozós függvények szélsőértékszámítása n-edrendű elegendő feltétel lokális szélsőértékre Tegyük fel, hogy f : I R n-szer folytonosan differenciálható az x 0 I belső 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 szélsőértéke 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 szélsőértéke x 0 -ban. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 6 / 21

2.3 Többváltozós függvények szélsőértékszámítása A szélsőérték létezésének szükséges feltétele Ha az f : D R k R függvénynek az x 0 D belső pontban lokális szélsőértéke van, és léteznek f első parciális deriváltjai x 0 -ban, akkor 1 f (x 0 ) = 2 f (x 0 ) = = k f (x 0 ) = 0. (E feltételnek eleget tevő x 0 pontokat az f függvény stacionárius pontjainak nevezzük.) Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 7 / 21

2.3 Többváltozós függvények szélsőértékszámítása A szélsőérték létezésének másodrendű elegendő feltétele Tegyük fel, hogy az f : D R k R összes második parciális deriváltja folytonos az x 0 D belső pont egy környezetében, továbbá 1 f (x 0 ) = 2 f (x 0 ) = = k f (x 0 ) = 0. 1 Ha a k k Q : R k R, Q(h) = Q(h 1,..., h k ) := j i f (x 0 )h i h j j=1 i=1 kvadratikus függvény pozitív definit, azaz Q(h) > 0 ha h R k és h 0, akkor f -nek szigorú lokális minimuma van x 0 -ban. 2 Ha Q negatív definit, azaz Q(h) < 0 minden h R k, h 0 esetén, akkor f -nek szigorú lokális maximuma van x 0 -ban. 3 Ha Q indefinit, azaz Q(h) felvesz pozitív és negatív értéket is, akkor f -nek nincs szélsőértéke x 0 -ban. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 8 / 21

2.3 Többváltozós függvények szélsőértékszámítása Másodrendű elegendő feltétel, determinánsokkal Tegyük fel, hogy az f : D R k R összes második parciális deriváltja folytonos az x 0 D belső pont egy környezetében, továbbá 1 f (x 0 ) = 2 f (x 0 ) = = k f (x 0 ) = 0. Legyen A = ( i j f (x 0 ) ) R k k az f függvény x 0 pontbeli második parciális deriváltjaiból álló mátrix, és legyen j (j = 1,..., k) az A bal felső j-edrenű sarokdeterminánsa, 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 ),..., k := A. 1 Ha 1 > 0, 2 > 0, 3 > 0,..., k > 0, akkor f -nek szigorú lokális minimuma van x 0 -ban, 2 ha 1 < 0, 2 > 0, 3 < 0,..., ( 1) k k > 0, akkor f -nek szigorú lokális maximuma van x 0 -ban, 3 ha k 0 és az előző két feltétel egyike sem teljesül, akkor akkor f -nek nincs szélsőértéke x 0 -ban. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 9 / 21

2.4 Kétváltozós függvények szélsőértékszámítása Kétváltozós szélsőérték, elegendő feltétel, determinánsokkal Tegyük fel, hogy az f : D R 2 R összes második parciális deriváltja folytonos az x 0 D belső pont egy környezetében, továbbá 1 f (x 0 ) = 2 f (x 0 ) = 0. 1 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, 2 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 maximuma van x 0 -ban, 3 ha 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 nincs szélsőértéke x 0 -ban. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 10 / 21

2.5 Globális szélsőérték Tanultuk, hogy korlátos, zárt halmazon folytonos függvény felveszi a függvényértékek infimumát és szuprémumát függvényértékként, ami azt jelenti, hogy a függvénynek van minimuma és maximuma (az illető korlátos, zárt halmazon). Globális szélsőérték megkeresése. Tegyük fel, hogy f : D R k R összes másodrendű parciális deriváltjai folytonosak a korlátos ás zárt D halmazon (ekkor f is folytonos D-n), akkor megkeressük f lokális szélsőértékeit D belső pontjaiban; megkeressük f lokális szélsőértékeit D határán; a lokális szélsőértékek és a határon vett lokális szélsőértékek közül a legnagyobb adja a globális maximum értékét, a legkisebb pedig a globális minimum értékét. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 11 / 21

2.6 Feltételes szélsőérték fogalma Többváltozós függvények feltételes szélsőértéke 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/helyi feltételes maximuma (minimuma) van, ha g 1 (x 0 ) = = g l (x 0 ) = 0, és van olyan ε > 0 hogy f (x 0 ) f (x) (f (x 0 ) f (x)) teljesül minden x D K (x 0, ε) mellett, melyre g 1 (x) = = g l (x) = 0. Ha g 1 (x 0 ) = = g l (x 0 ) = 0, és 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. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 12 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás A feltételes szélsőérték szükséges feltétele Tegyük fel, hogy az f, g i : D R k R (i = 1,..., l, l < k), az f függvénynek az első parciális deriváltjai folytonosak az x 0 D belső 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 szélsőértéke van, 1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) a..... R l k mátrix rangja l. 1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) Akkor van olyan λ 0 = (λ 01,..., λ 0l ) R l pont, hogy az L(λ, x) := f (x) + λ 1 g 1 (x) + + λ l g l (x) (λ R l, x D) függvényre 1 L(λ 0, x 0 ) = = l+k L(λ 0, x 0 ) = 0. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 13 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, Lagrange módszer A λ 1,..., λ l számokat Lagrange-féle multiplikátoroknak nevezzük, az L függvényt pedig a feltételes szélsőérték probléma Lagrange-féle függvényének nevezzük. A feltételes szélsőérték probléma megoldása úgy történik, hogy a 1 L(λ, x) = = l+k L(λ, x) = 0 l + k egyenletből álló rendszert (melynek első l db. egyenlete éppen g 1 (x) = = g l (x) = 0) megoldjuk a λ 1,..., λ l, x 1,..., x k, ismeretlenekre, a (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 adják a feltételes szélsőérték lehetséges helyeit. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 14 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, Lagrange módszer A feltételes szélsőérték elegendő 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 belső pont egy környezetében, (λ 0, x 0 ) R l D a Lagrange függvény stacionárius pontja, azaz a 1 L(λ 0, x 0 ) = = l+k L(λ 0, x 0 ) = 0 rendszer megoldása, k l+1 g 1 (x 0 ) k g 1 (x 0 ) és..... 0. k l+1 g l (x 0 ) k g l (x 0 ) Ha k k i=1 j=1 h ih j i j f (x 0 ) > 0 (< 0) minden olyan h = (h 1,..., h k ) R k, h 0 esetén, melyre k j=1 h j j g i (x 0 ) = 0 minden i = 1,..., l mellett, akkor f -nek szigorú lokális feltételes minimuma (maximuma) van x 0 -ban. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 15 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, elegendő feltételek A feltételes szélsőérték elégséges feltétele determinánsokkal Legyen j, (j = 2l + 1,..., 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 felső j j-s sarokmátrixának determinánsa. 1 Ha ( 1) l j > 0 minden j = 2l + 1,..., l + k esetén, akkor f -nek szigorú lokális feltételes minimuma van x 0 -ban. 2 Ha ( 1) l+j j > 0 minden j = 2l + 1,..., l + k esetén, akkor f -nek szigorú lokális feltételes maximuma van x 0 -ban. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 16 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, példa A blokkmátrix másik alakja Vegyük észre, hogy blokkmátrixunk éppen az L(λ, x) Lagrange függvény összes második parciális deriváltjaiból álló mátrix a (λ 0, x 0 ) stacionárius pontban véve, azaz a ( i j L(λ 0, x 0 )) R (l+k) (l+k) mátrix. Példa. Határozzuk meg az f : R 2 R, feltételes szélsőértékeit a feltétel mellett. g(x, y) = x 2 + y 2 1 = 0 f (x, y) := x + 2y körvonal Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 17 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, példa megoldása Megoldás. A probléma Lagrange függvénye L(λ, x, y) = x + 2y + λ(x 2 + y 2 1) ((λ, x, y) R 3 ). A lehetséges szélsőértékhelyeket a 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. Könnyű kiszámolni, hogy a megoldások: λ 1 = 5 2, x 1 = 5 5, y 1 = 2 5 5, λ 2 = 5 2, x 2 = 5 5, y 2 = 2 5 5. a feltételes szélsőérték lehetséges helyei. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 18 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, példa megoldása Azt, hogy feltételes maximum vagy minimum van-e ezen pontokban a fenti tétel alapján döntjük el. Az L második parciális deriváltjaiból felépített a blokkmátix (a (λ, x, y) pontban) 0 2x 2y 2x 2λ 0 2y 0 2λ. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 19 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, példa megoldása Most k = 2, l = 1, mivel 2l + 1 = 3 = k + l így csak az blokkmátrix determinánsának előjelét kell meghatározni. Egyszerű számítás mutatja, hogy ez 3 (λ 1, x 1, y 1 ) = 1 0 2 4 5 3 2 5 0 4 0 5 = 100 < 0 5 3 és hasonlóan 3 (λ 2, x 2, y 2 ) = 100 vagyis a 5 3 ( 1) l k+l = ( 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. Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 20 / 21

2.7 Feltételes szélsőértékszámítás, példa megoldása Megjegyzés. Érdemes a feladatot geometriailag is szemléltetni: az f (x, y) = x + 2y sík és az x 2 + y 2 = 1 által meghatározott hengerfelület metszésvonalának (mely egy az R 3 térbeli ellipszis) melyik pontja van legmagasabban és legalacsonyabban (a magasságot a z tengely irányában mérve). 4 3 2 2 1 0 1 1 1 2 2 3 4 Losonczi László (DE) Szélsőértékszámítás 21 / 21