A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

Hasonló dokumentumok
Matematika III előadás

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Losonczi László. Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

Többváltozós, valós értékű függvények

Többváltozós, valós értékű függvények

Boros Zoltán február

Nemlineáris programozás 2.

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

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

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

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

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

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

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés)

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

A fontosabb definíciók

Matematika III előadás

Differenciálszámítás. 8. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Differenciálszámítás p. 1/1

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

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

Matematika A1a Analízis

Kétváltozós függvény szélsőértéke

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Szélsőérték feladatok megoldása

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

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

2014. november Dr. Vincze Szilvia

Matematika A1a Analízis

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

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

Függvények vizsgálata

A gyakorlatok anyaga

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.

VIK A1 Matematika BOSCH, Hatvan, 5. Gyakorlati anyag

Függvény differenciálás összefoglalás

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

Differenciálegyenletek. Vajda István március 4.

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

3. Lineáris differenciálegyenletek

Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása

Függvények szélsőérték vizsgálata

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

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

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

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

Óravázlatok: Matematika 2.

A Matematika I. előadás részletes tematikája

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

Meghatározás: Olyan egyenlet, amely a független változók mellett tartalmaz egy vagy több függvényt és azok deriváltjait.

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

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

8. feladatsor: Többváltozós függvények határértéke (megoldás)

Numerikus módszerek 1.

Dierenciálhatóság. Wettl Ferenc el adása alapján és

Függvények Megoldások

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

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

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

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

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

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

Gazdasági matematika II.

1. Bevezetés. 2. Felületek megadása térben. A fenti kúp egy z tengellyel rendelkező. ismerhető fel, hogy. 1. definíció. Legyen D R n.

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

Tartalomjegyzék Feltétel nélküli szélsőérték számítás

Kalkulus 2., Matematika BSc 1. Házi feladat

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (L Hospital szabály, Taylor-polinom,

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

Függvényhatárérték és folytonosság

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

Többváltozós függvények Feladatok

A derivált alkalmazásai

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

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

Differenciálegyenlet rendszerek

Gazdasági matematika II.

Matematika (mesterképzés)

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

Dierenciálhányados, derivált

Ez a fejezet az eddig tanult lineáris algebra tananyag alkalmazásaként megmutatja,

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

9. feladatsor: Többváltozós függvények deriválása (megoldás)

2. sillabusz a Többváltozós függvények kurzushoz

6. ELŐADÁS DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS II. DIFFERENCIÁLÁSI SZABÁLYOK. BSc Matematika I. BGRMA1HNND, BGRMA1HNNC

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. (Derivált)

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

Hódmezővásárhelyi Városi Matematikaverseny április 14. A osztályosok feladatainak javítókulcsa

Konjugált gradiens módszer

Matematika elméleti összefoglaló

Szélsőérték-számítás

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

352 Nevezetes egyenlôtlenségek. , az átfogó hossza 81 cm

KONVEXITÁS, SZÉLSŐÉRTÉK

Lineáris algebra numerikus módszerei

Átírás:

Többváltozós függvények differenciálhatósága f(x) f(x Az egyváltozós függvények differenciálhatóságát a lim 0 ) x x0 x x 0 függvényhatárértékkel definiáltuk, s szemléletes jelentése abban mutatkozott meg, hogy a függvényt legjobban közeĺıtő egyenes iránytangense éppen a differenciálhányados értéke. A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris függvénynek (az egyenesnek) az eltérése a függvénytől (a függvény görbéjétől) oly annyira kicsi, hogy még x x 0 -al osztva is nullához tart. A többváltozós függvények esetében is ilyen, legjobban közeĺıtő, lineáris függvényyel akarjuk közeĺıteni a függvényt. A lineáris függvények R n -en (a, x) alakban adhatók meg.

Definíció. Legyen f: D R n R és x 0 D. Az f függvényt x 0 -ban differenciálhatónak mondjuk, ha van olyan a R n, hogy f(x) f(x lim 0 ) (a, x x 0 ) = 0. x x 0 x x 0 Iyenkor a-t f x 0 -beli differenciálhányadosának vagy deriváltjának modjuk és Df(x 0 )-al jelöljük. Megjegyzés. A differenciálhatóság szemléletesen azt jelenti pl. kétváltozós függvény esetében, hogy a z = f(x, y) felülethez érintősík illeszthető az (x 0, y 0, f(x 0, y 0 )) pontjában. Ez a sík a z = a 1 x + a 2 y + f(x 0, y 0 ) egyenletű sík, ahol (a 1, a 2 ) = Df(x 0, y 0 ) a deriváltvektor koordinátái. Definíció. Az f: D R n R függvény i-dik parciális differenciálhányadossal rendelkezik x 0 R n -ban, ha a lim t 0 f(x 0 + te i ) f(x 0 ) t

határérték létezik, ahol e 1,..., e n R n természetes bázisa. Ezt a határértéket i f(x 0 )-al jelöljük, és x 0 -beli i-dik parciális differenciálhányadosnak, vagy parciális deriváltnak nevezzük. Ha minden i = 1,..., n esetén létezik a függvény x 0 -beli parciális differenciálhányadosa, akkor f-et x 0 -ban parciálisan f differenciálhatónak mondjuk. Más szokásos jelölések: (x 0 ), D i f(x 0 ). x i A definíció alapján látható, hogy a parciális differenciálhányados értelmezésében az f függvénynek csak az x 0 + te i egyenes mentén felvett értékei számítanak. Ilyenkor az f i (t) = f(x 0 + te i ) egyváltozós függvényt képezzük, s ennek t = 0-beli deriváltja adja f x 0 -beli parciális differenciálhányadosát.

Szemlétesen adódik a parciális differenciálhányados jelentése: kétváltozós f(x, y) függvény esetében az (x 0, y 0 )- on átmenő x tengellyel (e 1 -el) párhuzamos és függőleges (z tengellyel párhuzamos) síkkal metszve a z = f(x, y) felületet, egy görbét kapunk, mely érintőjének iránytangense (az x tengellyel bezárt szögének tangense) adja az x szerinti (azaz első) parciális differenciálhányadost. A függvény differenciálhatóságát, szembeálĺıtva a parciális differenciálhatósággal, szokták totális differenciálhatóságnak is nevezni. Ugyanis, e két fogalom szoros kapcsolatban áll, de nem azonos. A totális differenciálhatóságból következik a parciális, de fordítva csak akkor, ha a parciális deriváltfüggvények folytonosak is.

Álĺıtás. Ha az f: D R n R függvény x 0 -ban differenciálható, akkor létezik minden i = 1,..., n esetén a i f(x 0 ) x 0 -beli parciális differenciálhányados is, és Df(x 0 ) = ( 1 f(x 0 ),..., n f(x 0 )). Bizonyítás. f(x 0 + te i ) f(x 0 ) lim t 0 t f(x 0 + te i ) f(x 0 ) (Df(x 0 ), te i ) = lim +(Df(x 0 ), e i ) = t 0 t = lim x 0 +te i x 0 f(x 0 + te i ) f(x 0 ) (Df(x 0 ), te i ) te i + (Df(x 0 ), e i ) = (Df(x 0 ), e i ) Álĺıtás. Ha f: D R n R függvény x 0 D egy környezetében parciálisan differenciálható és a parciális deriváltfüggvények x 0 - ban folytonosak, akkor f x 0 -ban totálisan is differenciálható.

Kétváltozós függvény esetében írjuk le a bi- Bizonyítás. zonyítást. Legyen (x 0, y 0 ) D R 2. Megmutatjuk, hogy Df(x 0, y 0 ) = ( 1 f(x 0, y 0 ), 2 f(x 0, y 0 )). Ugyanis az abszolútérték tulajdonságai, s h (h, k), k (h, k) alapján a Lagrange tétel kétszeri alkalmazásával: f(x 0 + h, y 0 + k) f(x 0, y 0 ) 1 f(x 0, y 0 )h 2 f(x 0, y 0 )k (h, k) f(x 0 + h, y 0 + k) f(x 0, y 0 + k) 1 f(x 0, y 0 )h + h + f(x 0, y 0 + k) f(x 0, y 0 ) 2 f(x 0, y 0 )k k = = 1 f(x 0 + h, y 0 ) 1 f(x 0, y 0 ) + 2 f(x 0, y 0 + k ) 2 f(x 0, y 0 ) A parciális deriváltak folytonosságából adódik álĺıtásunk.

Magasabb rendű parciális deriváltak Amennyiben x 0 R n egy környezetében mindenütt értelmezett valamely parciális derivált, akkor mint e környezeten értelmezett n-változós függvényt parciálisan újra differenciálhatjuk. Ekkor kapjuk a másodrendű parciális differenciálhányadosokat. Jelölése: 11 f jelenti a 1 f függvénynek az első, x 1 szerinti parciális deriváltját, 12 f jelentése: a 1 f függvénynek a második, x 2 szerinti parciális deriváltja. Továbbhaladva, még magasabb rendű (többszörös) parciális deriváltak is értelmezhetők. Pl. 213 f harmadrendű parciális derivált, sorrendben a második, majd első, majd harmadik változó szerint. A magasabb rendű deriváltak képzésében a változók sorrendje nem számít: Álĺıtás. Ha az f: D R n R függvény x 0 D egy környezetében kétszer parciálisan differenciálható és a

másodrendű parciális deriváltfüggvények x 0 -ban folytonosak, akkor a másodrendű vegyes parciális deriváltak x 0 -ban megegyeznek. Pl. 12 f(x 0 ) = 21 f(x 0 ). A bizonyítást mellőzzük. Kétváltozós függvények szélsőértéke Definíció. Az f: D R 2 R kétváltozós függvénynek helyi szélsőértéke van (x 0, y 0 )-ban, ha van (x 0, y 0 )-nak olyan G((x 0, y 0 ), ε) nyílt környezete, hogy bármely (x, y) D G((x 0, y 0 ), ε)-ra f(x, y) f(x 0, y 0 ) (helyi maximum) vagy bármely (x, y) D G((x 0, y 0 ), ε)-ra f(x, y) f(x 0, y 0 ) (helyi minimum).

Álĺıtás. Ha f-nek helyi szélsőértéke van (x 0, y 0 )-ban és parciálisan deriválható (x 0, y 0 )-ban, akkor a parciális deriváltak ott eltűnnek: 1 f(x 0, y 0 ) = 0 és 2 f(x 0, y 0 ) = 0. Ez nyilvánvalóan következik abból, hogy az f 1 (t) = f((x 0, y 0 )+ te 1 ) illetve az f 2 (t) = f((x 0, y 0 )+te 2 ) függvénynek szélsőértéke van t = 0-ban. A most mondott feltétel hasonlóan az egyváltozós függvények esetéhez szükséges, de nem elegendő feltétel. Ugyanis, pl. az f(x, y) = xy függvénynek (0, 0)-ban nincs szélsőértéke, noha 1 f(0, 0) = 0, 2 f(0, 0) = 0.

Egy elégséges feltétel megfogalmazásához használjuk a másodrendű parciális deriváltakkal képzett kétváltozós R 2 -ön értelmezett Q(h, k) = 11 f(x 0, y 0 )h 2 + 2 12 f(x 0, y 0 )hk + 22 f(x 0, y 0 )k 2 kvadratikus formát. Álĺıtás. Ha azf: D R 2 R kétváltozós függvény értelmezési tartományának egy belső (x 0, y 0 ) D pontjában a másodrendű parciális deriváltak folytonosak, az elsőrendű parciális deriváltak értéke nulla: 1 f(x 0, y 0 ) = 0 és 2 f(x 0, y 0 ) = 0, és a Q(h, k) kvadratikus forma pozitív definit, akkor az f függvénynek (x 0, y 0 )-ban helyi minimuma van. Bizonyítás. Legyen ϕ(t) = f(x 0 + th, y 0 + tk), 0 t 1. Alkalmazzuk ϕ-re 0-ban a Taylor polinommal való közeĺıtést. Ekkor a maradéktag előálĺıtása alapján: ϕ(1) = ϕ(0) + ϕ (0) + 1 2 ϕ (t)

valamely 0 t 1-re. Figyeljük meg először, hogy ϕ (t) = 1 f(x 0 + th, y 0 + tk)h + 2 f(x 0 + th, y 0 + tk)k (Ezt az előző bizonyításhoz hasonlóan lehetne igazolni.) Ebből adódóan ϕ (t) = 11 f(x 0 +th, y 0 +tk)h 2 +2 12 f(x 0 +th, y 0 +tk)hk+ 22 f(x 0 +th, y 0 +tk)k 2 A feltétel miatt most ϕ (0) = 0, s így f(x 0 + h, y 0 + k) f(x 0, y 0 ) = = 1 2 ( 11f(x 0 +th, y 0 +tk)h 2 +2 12 f(x 0 +th, y 0 +tk)hk+ 22 f(x 0 +th, y 0 +tk)k 2 ) Mivel Q(h, k) > 0 (h, k) 0 esetén, a másodrendű parciális deriváltak folytonossága miatt f(x 0 + h, y 0 + k) f(x 0, y 0 ) > 0. (x 0, y 0 )-nak egy (elegendően kis) környezetében.

Ha a tételben a Q kvadratikus forma negatív definit, akkor a további feltételek teljesülése esetén f-nek (x 0, y 0 )-ban helyi maximuma van. ( a11 a 12 Egy kétváltozós Q(h, k) = a 11 h 2 +2a 12 hk+a 22 k 2 kvadratikus forma pozitív (negatív) definitsége könnyen igazolhatóan eldönthető a 11 és det = a a 21 a 11 a 22 22 a 2 12 előjele alapján: Q pontosan akkor pozitív (negatív) definit, ha a 11 > 0 (a 11 < 0) és a 11 a 22 a 2 12 > 0. ) Belátható az is, hogy ha Q indefinit, azaz mind pozítív, mind negatív értékeket felvesz, akkor f-nek nincs helyi szélsőértéke (x 0, y 0 )-ban.

Ha Q-ra nem teljesülnek a fenti feltételek egyike sem, attól még f-nek lehet ott helyi szélsőértéke. Ilyenkor további vizsgálat szükséges. Példa. Az f(x, y) = x 2 + xy + y 2 függvény esetében 1 f(0, 0) = 0 és 2 f(0, 0) = 0 teljesül, továbbá 11 f(0, 0) = 2, 12 f(0, 0) = 1, 22 f(0, 0) = 2, ezért 11 f(0, 0) 22 f(0, 0) ( 12 f(0, 0)) 2 > 0 és 11 f(0, 0) > 0 miatt f-nek (0, 0)-ban helyi minimuma van. Feltételes szélsőérték-számítás Amennyiben egy két-, vagy többváltozós függvény szélsőértékeit keressük azzal a megszorítással, hogy a változók között egy, vagy több összefüggést feltételezünk, akkor feltételes szélsőérték-számításról beszélünk.

A legegyszerűbb esetben f(x, y) kétváltozós függvény, s egyetlen feltétel van: g(x, y) = 0, melyet a változóknak teljesíteniük kell. Az f(x, y) függvényt tulajdonképpen csak azon (x, y) változópárokra tekintjük, amelyek megengedettek, azaz teljesítik a g(x, y) = 0 feltételt. Általánosabban, azaz három-, vagy még többváltozós függvény esetében lehet akár egy, akár több de kevesebb, mint a változók száma korlátozó feltétel a változókra. A Lagrangeféle multiplikátoros eljárás olyan módszert ad, amely segíthet a szélsőértékhelyek megkeresésében.

A) Kétváltozós függvény feltételes szélsőértéke egy feltétel mellett Legyenek adottak az f, g: D R 2 R kétváltozós függvények. Jelölje S a feltételi halmazt: S = {(x, y) R 2 g(x, y) = 0 }. Az f S S-re megszorított függvény helyi szélsőértékhelyeit nevezzük az f(x, y) függvény g(x, y) = 0 feltétel melletti feltételes szélsőértékhelyeinek. Pontosabban, (x 0, y 0 ) D helyi feltételes minimumhelye f-nek, ha (x 0, y 0 )-nak létezik olyan δ > 0 sugarú környezete, hogy minden (x, y) G(x 0, y 0 ) S esetén f(x, y) f(x 0, y 0 ). Maximumhely esetén az utolsó egyenlőtlenség fordítva szerepel. A Lagrange multiplikátoros eljárás alapja a következő tétel, mely ugyan csak szükséges feltételeket ad a helyi szélsőérték

létezésére, a gyakorlati problémákban azonban jól alkalmazható. Álĺıtás. Ha f, g: D R 2 R parciálisan differenciálható függvények, és f-nek (x 0, y 0 )-ban feltételes szélsőértéke van a g(x, y) = 0 feltétel mellett, továbbá Dg(x 0, y 0 ) (0, 0), akkor van olyan λ 0 R, hogy az L(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y) függvénynek (x 0, y 0, λ 0 ) stacionárius helye, azaz L mindegyik (x 0, y 0, λ 0 )-beli parciális deriváltja nulla. A tételben szereplő L függvényt Lagrange függvénynek, λ-t pedig multiplikátornak szokták nevezni. Bizonyítás. A bizonyításban kihasználjuk a kétváltozós függvényekből képzett összetett függvények derivációs, n. láncszabályát.

Eszerint, ha f: R 2 R, és ϕ 1, ϕ 2 : R R típus függvények, akkor az F : R R, F (x) = f(ϕ 1 (x), ϕ 2 (x)) összetett függvény deriváltját a következőképpen kapjuk: F (x) = 1 f(x, ϕ(x))ϕ 1 + 2f(x, ϕ(x))ϕ 2 (x), ahol most 1 f, illetve 2 f az f függvény parciális deriváltjait jelöli. Esetünkben a g(x, y) = 0 implicit egyenletből a tétel feltételei miatt kifejezhető az egyik változó, mondjuk y excplit y = ϕ(x) alakban, legalábbis x 0 egy környezetében. Ekkor természetesen g(x, ϕ(x)) = 0, s így ezt deriválva x 0 -ban 1 g(x 0, y 0 ) + 2 g(x 0, y 0 )ϕ (x 0 ) = 0

adódik. Másrészt, a g(x, y) = 0 görbe mentén tekintve csupán f-et, az F (x) = f(x, ϕ(x)) függvénynek helyi szélsőértéke van x 0 -ban. Ezért F (x 0 ) = 0, s így A fenti két egyenletből 1 f(x 0, y 0 ) + 2 f(x 0, y 0 )ϕ (x 0 ) = 0. ϕ (x 0 ) = 1g(x 0, y 0 ) 2 g(x 0, y 0 ) és ϕ (x 0 ) = 1f(x 0, y 0 ) 2 f(x 0, y 0 ) adódik. Ezeket egyenlővé téve, átrendezve kapjuk, hogy 1 f(x 0, y 0 ) 1 g(x 0, y 0 ) = 2f(x 0, y 0 ) 2 g(x 0, y 0 ). Ezt a közös értéket λ 0 -lal jelölve, 1 f(x 0, y 0 ) + λ 0 1 g(x 0, y 0 ) = 0 2 f(x 0, y 0 ) + λ 0 2 g(x 0, y 0 ) = 0

adódik, mely ekvivalens a 1 L(x 0, y 0, λ 0 ) = 0 2 L(x 0, y 0, λ 0 ) = 0 feltételrendszerrel. L harmadik parciális deriváltjára automatikusan teljesül 3 L(x 0, y 0, λ 0 ) = 0, ugyanis az tulajdonképpen a feltételi egyenlet: g(x 0, y 0 ) = 0. A módszert gy alkalmazzuk, hogy képezzük az L(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y)

Lagrange függvényt, és keressük ennek stacionárius helyeit. Ehhez megoldjuk a 3 ismeretlenes 3 egyenletből álló egyenletrendszert: 1 f(x, y) + λ 1 g(x, y) = 0 2 f(x, y) + λ 2 g(x, y) = 0 g(x 0, y 0 ) = 0. A kapott megoldások lehetnek csak szélsőértékhelyek. Legtöbbször a feladat sajátosságából adódik, hogy valóban azok és milyen minőségűek (maximum vagy minimum). Példa. Legyen a célfüggvény f(x, y) = 2ln x + 3ln y alak, s feltételi egyenlet pedig 4x + 5y = p, ahol p egy valós (pozitív) paramétert jelent.

f teljes értelmezési tartománya D = {(x, y) x > 0, y > 0 }. A feltételi egyenlet most egy egyenest jelent, de a D-re vonatkozó korlátok miatt annak csak egy (nyílt) szakaszát. A Lagrange függvény alakja: L(x, y, λ) = 2ln x + 3ln y + λ(4x + 5y p). Kiszámítjuk L parciális deriváltjait: x L(x, y, λ) = y L(x, y, λ) = 2 x + 4λ 3 y + 5λ λ L(x, y, λ) = 4x + 5y p. Tehát a megoldandó egyenletrendszer: 2 x + 4λ = 0 3 x + 5λ = 0 4x + 5y p = 0.

A megoldás: x = p 10, y = 3p 25, λ = 5 p. A talált (x, y) számpárban nyilván maximum van, hiszen a célfüggvény alulról nem korlátos. B) Többváltozós függvény feltételes szélsőértéke több feltétel mellett n változós f(x 1, x 2,..., x n ) célfüggvény esetén több korlátozó feltétel is lehet. A feltételek száma azonban nem haladhatja meg f változóinak számát. A feltételi halmazt (másszóval, megengedett tartományt) k darab (k < n) egyenlet adja meg: S = {x R n g 1 (x) = 0,..., g k (x) = 0 }. A feltételes szélsőérték keresése most is az f S S-re megszorított függvény szélsőértékeinek keresését jelenti. A

következő tétel a feltételes szélsőérték létezésének egy szükséges feltételét adja meg. Álĺıtás. Ha f, g 1, g 2,..., g k : D R n R parciálisan differenciálható függvények, és f-nek x 0 -ban feltételes szélsőértéke van a g 1 (x) = 0,..., g k (x) = 0 feltételek mellett (k < n), továbbá Dg 1 (x 0 ),..., Dg k (x 0 ) lineárisan függetlenek, akkor van olyan λ 1 0,..., λk 0 R, hogy az L(x, λ 1,..., λ k ) = f(x) + λ 1 g 1 (x) +... + λ k g k (x) függvénynek (x 0, λ 1 0,..., λk 0 ) stacionárius helye, mindegyik parciális deriváltja nulla. azaz ott L A tételben szereplő L függvényt Lagrange függvénynek, λ 1,..., λ k -kat pedig multiplikátoroknak szokták nevezni.

A tétel bizonyítását mellőzzük. A szélsőértékhelyek kereséséhez ilyenkor a Lagrange függvény parciális deriváltját képezzük először az n darab x 1, x 2,..., x n változó szerint, majd a k darab λ 1,..., λ k segédváltozó szerint. Az utóbbiak most is a g 1,..., g k függvények lesznek. Tehát a megoldandó egyenletrendszer alakja: 1 f(x 1,..., x n ) + λ 1 1 g 1 (x 1,..., x n ) +... + λ k 1 g k (x 1,..., x n ) = 0 n f(x 1,..., x n ) + λ 1 n g 1 (x 1,..., x n ) +... + λ k n g k (x 1,..., x n ) = 0 g 1 (x 1,..., x n ) = 0 g k (x 1,..., x n ) = 0... Alkalmazásképpen bemutatjuk a számtani és mértani közép közötti egyenlőtlenség egyik bizonyítási lehetőségét.

A célfüggvény: f(x 1, x 2,..., x n ) = n x 1 x 2 x n, ahol x 1 0,..., x n 0. Egy feltétel adott: x 1 + x 2 +... + x n = a, ahol a R rögzített pozitív szám. A Lagrange függvény: L(x 1, x 2,..., x n, λ) = n x 1 x 2 x n + λ(x 1 + x 2 +... + x n a). Ennek x i szerinti parciális deriváltja: n x1 x 2 x n nx i + λ = 0 minden i = 1, 2,..., n-re. Emiatt x 1 = x 2 =... = x n következik. A feltétel miatt x 1 = x 2 =... = x n = a n. Ezen a helyen csak maximum lehet, hiszen nemnegatívak a változók,

tehát a minimumérték nulla. Ebből adódóan minden más (a feltételt teljesítő x 1, x 2,..., x n esetén f(x 1, x 2,..., x n ) f( a n, a n,..., a n ) = a n, azaz x 1 + x 2 +... + x n = a miatt n x1 x 2 x n x 1 + x 2 +... + x n. n