В задачах оптимизации возникает необходимость найти экстремумы функции двух и более переменных при условии, что существует связь между переменными этой связи, заданная уравнением . В этом случае говорят, что требуется найти условный экстремум .

Для того чтобы найти условный экстремум требуется находить частные производные и решать системы уравнений Существует алгоритм нахождения условного экстремума из трёх шагов, который сейчас и разберём на примере, и геометрический смысл условного экстремума, который должен дойти до каждого при разборе этого самого примера.

Итак, алгоритм, который разберём на примере самой распространённой задачи - нахождение условного экстремума функции двух переменных. .

Шаг 1. Вводится функция Лагранжа

где первое слагаемое - сама исходная функция, а второе слагаемое со знаком минус - левая часть уравнения условия связи, умноженная на (лямбда) - множитель Лагранжа.

Пример 1. Найти условные экстремумы функции двух переменных , выражающей площадь прямоугольника через его стороны x и y при условии , означающем, что существует верёвка, которой можно ограничить этот прямоугольник, и длина этой верёвки равна 100.

Шаг 1. Решение. Приведём уравнение условия связи к требуемому виду с нулём в правой части:

.

Составим функцию Лагранжа :

Шаг 2. Составляем систему уравнений из равенств частных производных нулю и уравения условия связи (необходимый признак существования условного экстремума):

Решения этой системы уравнений являются точками возможного условного экстремума - стационарными точками или, как ещё говорят, критическими точками.

Пример 1. Шаг 2.

Решение.

x и y :

Подставим эти выражения в третье уравнение и найдём значение множителя Лагранжа:

x и y и найдём значения переменных исходной функции:

Получили и . Эти значения являются также координатами стационарной точки. Таким образом, получили стационарную точку .

Шаг 3. Пусть является стационарной точкой, найденной на шаге 2. Чтобы определить, является ли условный экстремум минимумом или максимумом, нужно найти второй дифференциал функции Лагранжа

и в полученном выражении подставить вместо "лямбды" её значения (значения множителя Лагранжа), найденные на шаге 2.

Если значение второго дифференциала функции Лагранжа меньше нуля (), то стационарная точка является точкой максимума, если больше нуля (), то стационарная точка является точкой минимума. Если значение второго дифференциала функции Лагранжа равно нулю, то требуются дополнительные исследования, но такие случаи практически не попадаются в задачах, задаваемых студентам.

Координаты стационарных точек подставляются в исходную точку и, таким образом, мы окончательно находим условные экстремумы (или минимум и максимум или что-то одно из этих экстремумом).

Пример 1. Шаг 3.

Решение. Найдём второй дифференциал функции Лагранжа:

В нашем случае, так как первое и третье составляющие равны нулю, нам не придётся подставлять в них значения множителя Лагранжа. Зато нужно найти отношения между дифференциалами dx и dy :

Так как полученные значения - противоположные по знаку, то получаем, что в любом случае .

Теперь можем найти значение условного экстремума исходной функции, являющееся максимумом:

.

Это заданная исходной функцией максимальная площадь прямоугольника, который можно ограничить верёвкой, длина которой равна 100.

Пример 2. Найти условные экстремумы

Шаг 1. Составим функцию Лагранжа :

Шаг 2. Найдём частные производные функции Лагранжа и составим из их равенств нулю и уравнения условия связи систему уравнений:

Из первого и второго уравнений выразим соответственно x и y :

Подставим эти выражения в третье уравнение и найдём значения множителя Лагранжа:

Подставим теперь значение множителя Лагранжа в выражения для x и y и найдём значения переменных исходной функции при двух значениях множителя Лагранжа:

Эти значения икса и игрека являются координатами двух стационарных точек. Таким образом, получили стационарные точки .

Шаг 3. Найдём частные производные второго порядка функции Лагранжа:

Найдём второй дифференциал функции Лагранжа по формуле

:

Получили значение, меньшее нуля, следовательно, точка - точка условного максимума :

.

Установим знак второго дифференциала функции Лагранжа при значении множителя Лагранжа :

Получили значение, большее нуля, следовательно, точка - точка условного минимума :

.

Таким образом, условные экстремумы заданной функции найдены.

Пример 3. Найти условные экстремумы функции двух переменных при условии .

Шаг 1. Составим функцию Лагранжа :

Шаг 2. Найдём частные производные функции Лагранжа и составим из их равенств нулю и уравнения условия связи систему уравнений:

Из первого и второго уравнений выразим соответственно x и y :

Получаем, что , однако подстановка этих значений переменных в третье уравнение системы не даёт верного равенства. Поэтому считаем, что на самом деле второй сомножитель равенства равен нулю: . Отсюда получаем

Ищем координаты стационарных точек при значении множителя Лагранжа . Тогда из выражений для икса и игрека из системы уравнений следует, что . Из третьего уравнения системы получаем.

Возрастание, убывание и экстремумы функции

Нахождение интервалов возрастания, убывания и экстремумов функции является как самостоятельной задачей, так и важнейшей частью других заданий, в частности, полного исследования функции . Начальные сведения о возрастании, убывании и экстремумах функции даны в теоретической главе о производной , которую я настоятельно рекомендую к предварительному изучению (либо повторению) – ещё и по той причине, что нижеследующий материал базируется на самой сути производной, являясь гармоничным продолжением указанной статьи. Хотя, если времени в обрез, то возможна и чисто формальная отработка примеров сегодняшнего урока.

А сегодня в воздухе витает дух редкого единодушия, и я прямо чувствую, что все присутствующие горят желанием научиться исследовать функцию с помощью производной . Поэтому на экранах ваших мониторов незамедлительно появляется разумная добрая вечная терминология.

Зачем? Одна из причин самая что ни на есть практическая: чтобы было понятно, что от вас вообще требуется в той или иной задаче !

Монотонность функции. Точки экстремума и экстремумы функции

Рассмотрим некоторую функцию . Упрощённо полагаем, что она непрерывна на всей числовой прямой:

На всякий случай сразу избавимся от возможных иллюзий, особенно это касается тех читателей, кто недавно ознакомился с интервалами знакопостоянства функции . Сейчас нас НЕ ИНТЕРЕСУЕТ , как расположен график функции относительно оси (выше, ниже, где пересекает ось). Для убедительности мысленно сотрите оси и оставьте один график. Потому что интерес именно в нём.

Функция возрастает на интервале, если для любых двух точек этого интервала, связанных отношением , справедливо неравенство . То есть, бОльшему значению аргумента соответствует бОльшее значение функции, и её график идёт «снизу вверх». Демонстрационная функция растёт на интервале .

Аналогично, функция убывает на интервале, если для любых двух точек данного интервала, таких, что , справедливо неравенство . То есть, бОльшему значению аргумента соответствует мЕньшее значение функции, и её график идёт «сверху вниз». Наша функция убывает на интервалах .

Если функция возрастает или убывает на интервале, то её называют строго монотонной на данном интервале. Что такое монотонность? Понимайте в буквальном смысле – однообразие.

Также можно определить неубывающую функцию (смягчённое условие в первом определении) и невозрастающую функцию (смягчённое условие во 2-м определении). Неубывающую или невозрастающую функцию на интервале называют монотонной функцией на данном интервале (строгая монотонность – частный случай «просто» монотонности) .

Теория рассматривает и другие подходы к определению возрастания/убывания функции, в том числе на полуинтервалах, отрезках, но чтобы не выливать на вашу голову масло-масло-масляное, договоримся оперировать открытыми интервалами с категоричными определениями – это чётче, и для решения многих практических задач вполне достаточно.

Таким образом, в моих статьях за формулировкой «монотонность функции» почти всегда будут скрываться интервалы строгой монотонности (строгого возрастания или строгого убывания функции).

Окрестность точки. Слова, после которых студенты разбегаются, кто куда может, и в ужасе прячутся по углам. …Хотя после поста Пределы по Коши уже, наверное, не прячутся, а лишь слегка вздрагивают =) Не беспокойтесь, сейчас не будет доказательств теорем математического анализа – окрестности мне потребовались, чтобы строже сформулировать определения точек экстремума . Вспоминаем:

Окрестностью точки называют интервал, который содержит данную точку, при этом для удобства интервал часто полагают симметричным. Например, точка и её стандартная - окрестность:

Собственно, определения:

Точка называется точкой строгого максимума , если существует её -окрестность, для всех значений которой за исключением самой точки выполнено неравенство . В нашем конкретном примере это точка .

Точка называется точкой строгого минимума , если существует её -окрестность, для всех значений которой за исключением самой точки выполнено неравенство . На чертеже – точка «а».

Примечание : требование симметричности окрестности вовсе не обязательно. Кроме того, важен сам факт существования окрестности (хоть малюсенькой, хоть микроскопической), удовлетворяющей указанным условиям

Точки называют точками строго экстремума или просто точками экстремума функции. То есть это обобщенный термин точек максимума и точек минимума.

Как понимать слово «экстремум»? Да так же непосредственно, как и монотонность. Экстремальные точки американских горок.

Как и в случае с монотонностью, в теории имеют место и даже больше распространены нестрогие постулаты (под которые, естественно, подпадают рассмотренные строгие случаи!) :

Точка называется точкой максимума , если существует её окрестность, такая, что для всех
Точка называется точкой минимума , если существует её окрестность, такая, что для всех значений данной окрестности выполнено неравенство .

Заметьте, что согласно последним двум определениям, любая точка функции-константы (либо «ровного участка» какой-нибудь функции) считается как точкой максимума, так и точкой минимума! Функция , к слову, одновременно является и невозрастающей и неубывающей, то есть монотонной. Однако оставим сии рассуждения теоретикам, поскольку на практике мы почти всегда созерцаем традиционные «холмы» и «впадины» (см. чертёж) с уникальным «царём горы» или «принцессой болота» . Как разновидность, встречается остриё , направленное вверх либо вниз, например, минимум функции в точке .

Да, кстати, о королевских особах:
– значение называют максимумом функции;
– значение называют минимумом функции.

Общее название – экстремумы функции.

Пожалуйста, будьте аккуратны в словах!

Точки экстремума – это «иксовые» значения.
Экстремумы – «игрековые» значения.

! Примечание : иногда перечисленными терминами называют точки «икс-игрек», лежащие непосредственно на САМОМ ГРАФИКЕ функции.

Сколько может быть экстремумов у функции?

Ни одного, 1, 2, 3, … и т.д. до бесконечности. Например, у синуса бесконечно много минимумов и максимумов.

ВАЖНО! Термин «максимум функции» не тождественен термину «максимальное значение функции». Легко заметить, что значение максимально лишь в локальной окрестности, а слева вверху есть и «покруче товарищи». Аналогично, «минимум функции» – не то же самое, что «минимальное значение функции», и на чертеже мы видим, что значение минимально только на определённом участке. В этой связи точки экстремума также называют точками локального экстремума , а экстремумы – локальными экстремумами . Ходят-бродят неподалёку и глобальные собратья. Так, любая парабола имеет в своей вершине глобальный минимум или глобальный максимум . Далее я не буду различать типы экстремумов, и пояснение озвучено больше в общеобразовательных целях – добавочные прилагательные «локальный»/«глобальный» не должны заставать врасплох.

Подытожим наш небольшой экскурс в теорию контрольным выстрелом: что подразумевает задание «найдите промежутки монотонности и точки экстремума функции»?

Формулировка побуждает найти:

– интервалы возрастания/убывания функции (намного реже фигурирует неубывание, невозрастание);

– точки максимума и/или точки минимума (если таковые существуют). Ну и от незачёта подальше лучше найти сами минимумы/максимумы;-)

Как всё это определить? С помощью производной функции!

Как найти интервалы возрастания, убывания,
точки экстремума и экстремумы функции?

Многие правила, по сути, уже известны и понятны из урока о смысле производной .

Производная тангенса несёт бодрую весть о том, что функция возрастает на всей области определения .

С котангенсом и его производной ситуация ровно противоположная.

Арксинус на интервале растёт – производная здесь положительна: .
При функция определена, но не дифференцируема. Однако в критической точке существует правосторонняя производная и правостороння касательная, а на другом краю – их левосторонние визави.

Думаю, вам не составит особого труда провести похожие рассуждения для арккосинуса и его производной.

Все перечисленные случаи, многие из которых представляют собой табличные производные , напоминаю, следуют непосредственно из определения производной .

Зачем исследовать функцию с помощью производной?

Чтобы лучше узнать, как выглядит график этой функции : где он идёт «снизу вверх», где «сверху вниз», где достигает минимумов максимумов (если вообще достигает). Не все функции такие простые – в большинстве случаев у нас вообще нет ни малейшего представления о графике той или иной функции.

Настала пора перейти к более содержательным примерам и рассмотреть алгоритм нахождения интервалов монотонности и экстремумов функции :

Пример 1

Найти интервалы возрастания/убывания и экстремумы функции

Решение :

1) На первом шаге нужно найти область определения функции , а также взять на заметку точки разрыва (если они существуют). В данном случае функция непрерывна на всей числовой прямой, и данное действие в известной степени формально. Но в ряде случаев здесь разгораются нешуточные страсти, поэтому отнесёмся к абзацу без пренебрежения.

2) Второй пункт алгоритма обусловлен

необходимым условием экстремума:

Если в точке есть экстремум, то либо значения не существует .

Смущает концовка? Экстремум функции «модуль икс».

Условие необходимо, но не достаточно , и обратное утверждение справедливо далеко не всегда. Так, из равенства ещё не следует, что функция достигает максимума или минимума в точке . Классический пример уже засветился выше – это кубическая парабола и её критическая точка .

Но как бы там ни было, необходимое условие экстремума диктует надобность в отыскании подозрительных точек. Для этого следует найти производную и решить уравнение :

В начале первой статьи о графиках функции я рассказывал, как быстро построить параболу на примере : «…берём первую производную и приравниваем ее к нулю: …Итак, решение нашего уравнения: – именно в этой точке и находится вершина параболы…». Теперь, думаю, всем понятно, почему вершина параболы находится именно в этой точке =) Вообще, следовало бы начать с похожего примера и здесь, но он уж слишком прост (даже для чайника). К тому же, аналог есть в самом конце урока о производной функции . Поэтому повысим степень:

Пример 2

Найти промежутки монотонности и экстремумы функции

Это пример для самостоятельного решения. Полное решение и примерный чистовой образец оформления задачи в конце урока.

Наступил долгожданный момент встречи с дробно-рациональными функциями:

Пример 3

Исследовать функцию с помощью первой производной

Обратите внимание, как вариативно можно переформулировать фактически одно и то же задание.

Решение :

1) Функция терпит бесконечные разрывы в точках .

2) Детектируем критические точки. Найдём первую производную и приравняем её к нулю:

Решим уравнение . Дробь равна нулю, когда её числитель равен нулю:

Таким образом, получаем три критические точки:

3) Откладываем на числовой прямой ВСЕ обнаруженные точки и методом интервалов определяем знаки ПРОИЗВОДНОЙ:

Напоминаю, что необходимо взять какую-нибудь точку интервала, вычислить в ней значение производной и определить её знак. Выгоднее даже не считать, а «прикинуть» устно. Возьмём, например, точку , принадлежащую интервалу , и выполним подстановку: .

Два «плюса» и один «минус» дают «минус», поэтому , а значит, производная отрицательна и на всём интервале .

Действие, как вы понимаете, нужно провести для каждого из шести интервалов. Кстати, обратите внимание, что множитель числителя и знаменатель строго положительны для любой точки любого интервала, что существенно облегчает задачу.

Итак, производная сообщила нам, что САМА ФУНКЦИЯ возрастает на и убывает на . Однотипные интервалы удобно скреплять значком объединения .

В точке функция достигает максимума:
В точке функция достигает минимума:

Подумайте, почему можно заново не пересчитывать второе значение;-)

При переходе через точку производная не меняет знак, поэтому у функции там НЕТ ЭКСТРЕМУМА – она как убывала, так и осталась убывающей.

! Повторим важный момент : точки не считаются критическими – в них функция не определена . Соответственно, здесь экстремумов не может быть в принципе (даже если производная меняет знак).

Ответ : функция возрастает на и убывает на В точке достигается максимум функции: , а в точке – минимум: .

Знание интервалов монотонности и экстремумов вкупе с установленными асимптотами даёт уже очень хорошее представление о внешнем виде графика функции. Человек среднего уровня подготовки способен устно определить, что у графика функции есть две вертикальные асимптоты и наклонная асимптота . Вот наш герой:

Постарайтесь ещё раз соотнести результаты исследования с графиком данной функции.
В критической точке экстремума нет, но существует перегиб графика (что, как правило, и бывает в похожих случаях).

Пример 4

Найти экстремумы функции

Пример 5

Найти интервалы монотонности, максимумы и минимумы функции

…прямо какой-то Праздник «икса в кубе» сегодня получается....
Тааак, кто там на галёрке предложил за это выпить? =)

В каждой задаче есть свои содержательные нюансы и технические тонкости, которые закомментированы в конце урока.

\(\DeclareMathOperator{\tg}{tg}\)\(\DeclareMathOperator{\ctg}{ctg}\)\(\DeclareMathOperator{\arctg}{arctg}\)\(\DeclareMathOperator{\arcctg}{arcctg}\)

Монотонность функции на интервале Если на интервале \((a;b)\) для любой пары точек \({x_1}возрастает на этом интервале.

Если на интервале \((a;b)\) для любой пары точек \({x_1}{f(x_2)}\), то функция \(f(x)\) убывает на этом интервале.

Функция, график которой изображен на рисунке, возрастает на интервале \((a;b)\) и убывает на интервале \((b;c)\).

Достаточные признаки монотонности функции на интервале Достаточный признак возрастания функции
Если \(f"(x)>0\) во всех точках \(x\in(a;b)\), то функция \(f(x)\) возрастает на интервале \((a;b)\).

Достаточный признак убывания функции
Если \(f"(x)

Точки локальных экстремумов Если в некотором интервале \((a;b)\), содержащем точку \(x_0\) для всех \(x\in(a;b)\) выполняется неравенство \(f(x)\geqslant f(x_0)\), причем в этом интервале найдется такая точка \(x_1\), что \(f(x_1)>f(x_0)\), то \(x_0\) - точка локального минимума функции \(f(x)\).

Если в некотором интервале \((a;b)\), содержащем точку \(x_0\) для всех \(x\in(a;b)\) выполняется неравенство \(f(x)\leqslant f(x_0)\), причем в этом интервале найдется такая точка \(x_1\), что \(f(x_1) точка локального максимума функции \(f(x)\).

Точки локальных минимумов и максимумов называются точками локальных экстремумов .

На рисунке ниже изображен график функции \(f(x)\) и отмечены точки его локальных экстремумов: \(x_1,\; x_2,\; x_3,\; x_4\).

\(x_1\) и \(x_3\) - точки локальных минимумов, \(x_2\) и \(x_4\) - точки локальных максимумов.
В точках \(x_1,\; x_3\) и \(x_4\) производная существует и равна нулю - касательные к графику (изображены красными линиями) в этих точках параллельны оси абсцисс.
В точке \(x_2\) производная не определена. В этой точке касательную к графику провести нельзя.

Признаки максимума и минимума Если в точке \(x_0\) функция \(f\) непрерывна, а её производная \(f’\) меняет свой знак с плюса на минус в этой точке (то есть, существует такой интервал \((a;x_0)\), что \(f’>0\) на \((a;x_0)\) и такой интервал \((x_0;b)\), что \(f’
Если в точке \(x_0\) функция \(f\) непрерывна, а её производная \(f’\) меняет свой знак с минуса на плюс в этой точке (то есть, существует такой интервал \((a;x_0)\), что \(f’ 0\) на \((x_0;b)\)), то \(x_0\) - точка минимума функции \(f\).

Точки минимума и максимума функции - это точки области определения этой функции (то есть, значения \(x\)). Значения функции в этих точках (значения \(y\), соответствующие этим \(x\)) называются минимумами и максимумами функции соответственно.

Например, для функции \(y=x^2+1\): \(\;x=0\) - точка минимума, а \(y(0)=1\) - минимум.

Нахождение точек минимума и максимума Для нахождения точек минимума и максимума непрерывной функции \(f(x)\) нужно:

2) найти нули производной (решить уравнение \(f"(x)=0\)) и точки, в которых производная не определена;

3) найти знаки производной на каждом из получившихся промежутков;

4) те точки, в которых функция \(f\) непрерывна, а её производная меняет знак с “+” на “-“ - точки максимума этой функции,

те точки, в которых функция \(f\) непрерывна, а её производная меняет знак с “-“ на “+” - точки минимума этой функции.

Наибольшее и наименьшее значение функции на отрезке Непрерывная на отрезке функция достигает своего наибольшего и наименьшего значения на этом отрезке.

Для нахождения наибольшего и наименьшего значения непрерывной функции \(f(x)\) на отрезке нужно:

1) найти производную \(f"(x)\) этой функции;

2) найти критические точки , то есть нули производной (решить уравнение \(f"(x)=0\)) и точки, в которых производная не определена;

3) найти значение функции в критических точках, а так же на концах отрезка;

4) наибольшее из полученных значений будет являться наибольшим значением функции на данном отрезке,

наименьшее из полученных значений будет являться наименьшим значением функции на данном отрезке.

Наибольшее значение функции \(f(x)\) на отрезке \(\) обозначается \(\max\limits_{}f(x)\)

Наименьшее значение функции \(f(x)\) на отрезке \(\) обозначается \(\min\limits_{}f(x)\)

Определение 1. Точка М(x 0 ; у 0) называется точкой максимума (минимума) функции z = f(x; y), если существует окрестность точки М, такая, что для всех точек (x; y) из этой окрестности выполняется неравенство:

f(x 0 ; y 0)  f(x; y), .

Теорема 1 (необходимое условие существования экстремума) . Если дифференцируемая функция z = f(x; y) достигает экстремума в точке М(x 0 ; y 0), то ее частные производные первого порядка в этой точке равны нулю, т.е.
;

Точки, в которых частные производные равны нулю, называются стационарными иликритическими точками.

Теорема 2 (достаточное условие существования экстремума)

Пусть функция z = f(x; y):

а) определена в некоторой окрестности точки (x 0 ; y 0), в которой
и
;

б) имеет в этой точке непрерывные частные производные второго порядка

;

Тогда, если  = АС  B 2 > 0, то в точке (x 0 ; y 0) функция z = f(x; y) имеет экстремум, причем, если А < 0 (или С < 0) – максимум, если А > 0 (или С > 0) – минимум. В случае  = АС  В 2 < 0, функция z = f(x; y) экстремума не имеет. Если  = AC  B 2 = 0, то требуется дальнейшее исследование (сомнительный случай).

Пример 1. Найти экстремум функции z = x 2 + xy + y 2  3x  6y.

Решение . Найдем частные производные первого порядка:

Воспользуемся необходимым условием существования экстремума:

Решая систему уравнений, находим координаты x и y стационарных точек: x = 0; y = 3, т. е. М(0; 3).

Вычислим частные производные второго порядка и найдем их значения в точке М.

А =
= 2; С =
= 2;

В =
.

Составим дискриминант  = АС  В 2 = 2  2  1 > 0, A = 2 > 0. Следовательно, в точке М(0; 3) заданная функция имеет минимум. Значение функции в этой точке z min = 9.

Найти экстремумы функций

322. z = x 2 + y 2 + xy  4x  5y 323. z = y 3  x 3  3xy

324. z = x 2  2xy + 4y 3 325. z =
 y 2  x + 6y

326. z = x y (1  x  y) 327. z = 2xy  4x  2y

328. z = e  x/2 (x + y 2) 329. z = x 3 + 8y 3  6xy + 1

330. z = 3x 2 y  x 3  y 4 331. z = 3x + 6y  x 2  xy + y 2

Наибольшее и наименьшее значения функции двух переменных в замкнутой области

Для того, чтобы найти наибольшее и наименьшее значения функции в замкнутой области, надо:

1) найти критические точки, расположенные в данной области, и вычислить значения функции в этих точках;

2) найти критические точки на границе области и вычислить наибольшее и наименьшее значения функций в них;

3) из всех найденных значений выбрать наибольшее и наименьшее.

Пример 2. Найти наибольшее и наименьшее значения функции z =
в круге x 2 + y 2  1.

Решение . Найдем координаты критических точек, расположенных внутри рассматриваемой области, для чего вычислим частные производные первого порядка функции z и приравняем их к нулю.

откуда x = 0, y = 0 и, следовательно, М(0; 0) – критическая точка.

Вычислим значение функции z в точке М(0; 0): z(0; 0) = 2.

Найдем критические точки на границе области  окружности, заданной уравнением x 2 + y 2 = 1. Подставляя у 2 = 1  x 2 в функцию z = z(x; y), получим функцию одной переменной

z =
;

причем x[1; 1].

Вычислив производную
и приравняв ее нулю, получим критические точки на границе области x 1 = 0, x 2 =, x 3 =

Найдем значение функции z(x) =
в критических точках и на концах отрезка [1; 1]: z(0) = ;
=;
; z(1) = ; z(1) =

Выберем наибольшее и наименьшее среди значений функции z в критических точках, расположенных внутри и на границе круга.

Итак, z наиб. = z(0; 0) = 2

Пусть функция $z=f(x,y)$ определена в некоторой окрестности точки $(x_0,y_0)$. Говорят, что $(x_0,y_0)$ - точка (локального) максимума, если для всех точек $(x,y)$ некоторой окрестности точки $(x_0,y_0)$ выполнено неравенство $f(x,y)< f(x_0,y_0)$. Если же для всех точек этой окрестности выполнено условие $f(x,y)> f(x_0,y_0)$, то точку $(x_0,y_0)$ называют точкой (локального) минимума.

Точки максимума и минимума часто называют общим термином - точки экстремума.

Если $(x_0,y_0)$ - точка максимума, то значение функции $f(x_0,y_0)$ в этой точке называют максимумом функции $z=f(x,y)$. Соответственно, значение функции в точке минимума именуют минимумом функции $z=f(x,y)$. Минимумы и максимумы функции объединяют общим термином - экстремумы функции.

Алгоритм исследования функции $z=f(x,y)$ на экстремум

1. Найти частные производные $\frac{\partial z}{\partial x}$ и $\frac{\partial z}{\partial y}$. Составить и решить систему уравнений $ \left \{ \begin{aligned} & \frac{\partial z}{\partial x}=0;\\ & \frac{\partial z}{\partial y}=0. \end{aligned} \right.$. Точки, координаты которых удовлетворяют указанной системе, называют стационарными.
2. Найти $\frac{\partial^2z}{\partial x^2}$, $\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y}$, $\frac{\partial^2z}{\partial y^2}$ и вычислить значение $\Delta=\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2}-\left(\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y} \right)^2$ в каждой стационарной точке. После этого использовать следующую схему:
   1. Если $\Delta > 0$ и $\frac{\partial^2z}{\partial x^2} > 0$ (или $\frac{\partial^2z}{\partial y^2} > 0$), то в исследуемая точка есть точкой минимума.
   2. Если $\Delta > 0$ и $\frac{\partial^2z}{\partial x^2} < 0$ (или $\frac{\partial^2z}{\partial y^2} < 0$), то в исследуемая точка есть точкой максимума.
   3. Если $\Delta < 0$, то в расматриваемой стационарной точке экстремума нет.
   4. Если $\Delta = 0$, то ничего определённого про наличие экстремума сказать нельзя; требуется дополнительное исследование.

Примечание (желательное для более полного понимания текста): показать\скрыть

Если $\Delta > 0$, то $\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2}-\left(\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y} \right)^2 > 0$. А отсюда следует, что $\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2} > \left(\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y} \right)^2 ≥ 0$. Т.е. $\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2} > 0$. Если произведение неких величин больше нуля, то эти величины одного знака. Т.е., например, если $\frac{\partial^2z}{\partial x^2} > 0$, то и $\frac{\partial^2z}{\partial y^2} > 0$. Короче говоря, если $\Delta > 0$ то знаки $\frac{\partial^2z}{\partial x^2}$ и $\frac{\partial^2z}{\partial y^2}$ совпадают.

Пример №1

Исследовать на экстремум функцию $z=4x^2-6xy-34x+5y^2+42y+7$.

$$ \frac{\partial z}{\partial x}=8x-6y-34; \frac{\partial z}{\partial y}=-6x+10y+42. $$

$$ \left \{ \begin{aligned} & 8x-6y-34=0;\\ & -6x+10y+42=0. \end{aligned} \right. $$

Сократим каждое уравнение этой системы на $2$ и перенесём числа в правые части уравнений:

$$ \left \{ \begin{aligned} & 4x-3y=17;\\ & -3x+5y=-21. \end{aligned} \right. $$

Мы получили систему линейных алгебраических уравнений . Мне в этой ситуации кажется наиболее удобным применение метода Крамера для решения полученной системы.

$$ \begin{aligned} & \Delta=\left| \begin{array} {cc} 4 & -3\\ -3 & 5 \end{array}\right|=4\cdot 5-(-3)\cdot (-3)=20-9=11;\\ & \Delta_x=\left| \begin{array} {cc} 17 & -3\\ -21 & 5 \end{array}\right|=17\cdot 5-(-3)\cdot (-21)=85-63=22;\\ & \Delta_y=\left| \begin{array} {cc} 4 & 17\\ -3 & -21 \end{array}\right|=4\cdot (-21)-17\cdot (-3)=-84+51=-33.\end{aligned} \\ x=\frac{\Delta_{x}}{\Delta}=\frac{22}{11}=2; \; y=\frac{\Delta_{y}}{\Delta}=\frac{-33}{11}=-3. $$

Значения $x=2$, $y=-3$ - это координаты стационарной точки $(2;-3)$.

$$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2}=8; \frac{\partial^2 z}{\partial y^2}=10; \frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y}=-6. $$

Вычислим значение $\Delta$:

$$ \Delta=\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2}-\left(\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y} \right)^2= 8\cdot 10-(-6)^2=80-36=44. $$

Так как $\Delta > 0$ и $\frac{\partial^2 z}{\partial x^2} > 0$, то согласно точка $(2;-3)$ есть точкой минимума функции $z$. Минимум функции $z$ найдём, подставив в заданную функцию координаты точки $(2;-3)$:

$$ z_{min}=z(2;-3)=4\cdot 2^2-6\cdot 2 \cdot (-3)-34\cdot 2+5\cdot (-3)^2+42\cdot (-3)+7=-90. $$

Ответ : $(2;-3)$ - точка минимума; $z_{min}=-90$.

Пример №2

Исследовать на экстремум функцию $z=x^3+3xy^2-15x-12y+1$.

Будем следовать указанному выше . Для начала найдём частные производные первого порядка:

$$ \frac{\partial z}{\partial x}=3x^2+3y^2-15; \frac{\partial z}{\partial y}=6xy-12. $$

Составим систему уравнений $ \left \{ \begin{aligned} & \frac{\partial z}{\partial x}=0;\\ & \frac{\partial z}{\partial y}=0. \end{aligned} \right.$:

$$ \left \{ \begin{aligned} & 3x^2+3y^2-15=0;\\ & 6xy-12=0. \end{aligned} \right. $$

Сократим первое уравнение на 3, а второе - на 6.

$$ \left \{ \begin{aligned} & x^2+y^2-5=0;\\ & xy-2=0. \end{aligned} \right. $$

Если $x=0$, то второе уравнение приведёт нас к противоречию: $0\cdot y-2=0$, $-2=0$. Отсюда вывод: $x\neq 0$. Тогда из второго уравнения имеем: $xy=2$, $y=\frac{2}{x}$. Подставляя $y=\frac{2}{x}$ в первое уравнение, будем иметь:

$$ x^2+\left(\frac{2}{x} \right)^2-5=0;\\ x^2+\frac{4}{x^2}-5=0;\\ x^4-5x^2+4=0. $$

Получили биквадратное уравнение. Делаем замену $t=x^2$ (при этом имеем в виду, что $t > 0$):

$$ t^2-5t+4=0;\\ \begin{aligned} & D=(-5)^2-4\cdot 1 \cdot 4=9;\\ & t_1=\frac{-(-5)-\sqrt{9}}{2}=\frac{5-3}{2}=1;\\ & t_2=\frac{-(-5)+\sqrt{9}}{2}=\frac{5+3}{2}=4.\end{aligned} $$

Если $t=1$, то $x^2=1$. Отсюда имеем два значения $x$: $x_1=1$, $x_2=-1$. Если $t=4$, то $x^2=4$, т.е. $x_3=2$, $x_4=-2$. Вспоминая, что $y=\frac{2}{x}$, получим:

\begin{aligned} & y_1=\frac{2}{x_1}=\frac{2}{1}=2;\\ & y_2=\frac{2}{x_2}=\frac{2}{-1}=-2;\\ & y_3=\frac{2}{x_3}=\frac{2}{2}=1;\\ & y_4=\frac{2}{x_4}=\frac{2}{-2}=-1. \end{aligned}

Итак, у нас есть четыре стационарные точки: $M_1(1;2)$, $M_2(-1;-2)$, $M_3(2;1)$, $M_4(-2;-1)$. На этом первый шаг алгоритма закончен.

Теперь приступим ко алгоритма. Найдём частные производные второго порядка:

$$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2}=6x; \frac{\partial^2 z}{\partial y^2}=6x; \frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y}=6y. $$

Найдём $\Delta$:

$$ \Delta=\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2}-\left(\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y} \right)^2= 6x\cdot 6x-(6y)^2=36x^2-36y^2=36(x^2-y^2). $$

Теперь будем вычислять значение $\Delta$ в каждой из найденных ранее стационарных точек. Начнём с точки $M_1(1;2)$. В этой точке имеем: $\Delta(M_1)=36(1^2-2^2)=-108$. Так как $\Delta(M_1) < 0$, то согласно в точке $M_1$ экстремума нет.

Исследуем точку $M_2(-1;-2)$. В этой точке имеем: $\Delta(M_2)=36((-1)^2-(-2)^2)=-108$. Так как $\Delta(M_2) < 0$, то согласно в точке $M_2$ экстремума нет.

Исследуем точку $M_3(2;1)$. В этой точке получим:

$$ \Delta(M_3)=36(2^2-1^2)=108;\;\; \left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_3}=6\cdot 2=12. $$

Так как $\Delta(M_3) > 0$ и $\left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_3} > 0$, то согласно $M_3(2;1)$ есть точкой минимума функции $z$. Минимум функции $z$ найдём, подставив в заданную функцию координаты точки $M_3$:

$$ z_{min}=z(2;1)=2^3+3\cdot 2\cdot 1^2-15\cdot 2-12\cdot 1+1=-27. $$

Осталось исследовать точку $M_4(-2;-1)$. В этой точке получим:

$$ \Delta(M_4)=36((-2)^2-(-1)^2)=108;\;\; \left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_4}=6\cdot (-2)=-12. $$

Так как $\Delta(M_4) > 0$ и $\left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_4} < 0$, то согласно $M_4(-2;-1)$ есть точкой максимума функции $z$. Максимум функции $z$ найдём, подставив в заданную функцию координаты точки $M_4$:

$$ z_{max}=z(-2;-1)=(-2)^3+3\cdot (-2)\cdot (-1)^2-15\cdot (-2)-12\cdot (-1)+1=29. $$

Исследование на экстремум завершено. Осталось лишь записать ответ.

Ответ :

• $(2;1)$ - точка минимума, $z_{min}=-27$;
• $(-2;-1)$ - точка максимума, $z_{max}=29$.

Примечание

Вычислять значение $\Delta$ в общем случае нет необходимости, потому что нас интересует лишь знак, а не конкретное значение данного параметра. Например, для рассмотренного выше примера №2 в точке $M_3(2;1)$ имеем $\Delta=36\cdot(2^2-1^2)$. Здесь очевидно, что $\Delta > 0$ (так как оба сомножителя $36$ и $(2^2-1^2)$ положительны) и можно не находить конкретное значение $\Delta$. Правда, для типовых расчётов это замечание бесполезно, - там требуют довести вычисления до числа:)

Пример №3

Исследовать на экстремум функцию $z=x^4+y^4-2x^2+4xy-2y^2+3$.

Будем следовать . Для начала найдём частные производные первого порядка:

$$ \frac{\partial z}{\partial x}=4x^3-4x+4y; \frac{\partial z}{\partial y}=4y^3+4x-4y. $$

Составим систему уравнений $ \left \{ \begin{aligned} & \frac{\partial z}{\partial x}=0;\\ & \frac{\partial z}{\partial y}=0. \end{aligned} \right.$:

$$ \left \{ \begin{aligned} & 4x^3-4x+4y=0;\\ & 4y^3+4x-4y=0. \end{aligned} \right. $$

Сократим оба уравнения на $4$:

$$ \left \{ \begin{aligned} & x^3-x+y=0;\\ & y^3+x-y=0. \end{aligned} \right. $$

Добавим к второму уравнению первое и выразим $y$ через $x$:

$$ y^3+x-y+(x^3-x+y)=0;\\ y^3+x^3=0; y^3=-x^3; y=-x. $$

Подставляя $y=-x$ в первое уравнение системы, будем иметь:

$$ x^3-x-x=0;\\ x^3-2x=0;\\ x(x^2-2)=0. $$

Из полученного уравнения имеем: $x=0$ или $x^2-2=0$. Из уравнения $x^2-2=0$ следует, что $x=-\sqrt{2}$ или $x=\sqrt{2}$. Итак, найдены три значения $x$, а именно: $x_1=0$, $x_2=-\sqrt{2}$, $x_3=\sqrt{2}$. Так как $y=-x$, то $y_1=-x_1=0$, $y_2=-x_2=\sqrt{2}$, $y_3=-x_3=-\sqrt{2}$.

Первый шаг решения окончен. Мы получили три стационарные точки: $M_1(0;0)$, $M_2(-\sqrt{2},\sqrt{2})$, $M_3(\sqrt{2},-\sqrt{2})$.

Теперь приступим ко алгоритма. Найдём частные производные второго порядка:

$$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2}=12x^2-4; \frac{\partial^2 z}{\partial y^2}=12y^2-4; \frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y}=4. $$

Найдём $\Delta$:

$$ \Delta=\frac{\partial^2z}{\partial x^2}\cdot \frac{\partial^2z}{\partial y^2}-\left(\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y} \right)^2= (12x^2-4)(12y^2-4)-4^2=\\ =4(3x^2-1)\cdot 4(3y^2-1)-16=16(3x^2-1)(3y^2-1)-16=16\cdot((3x^2-1)(3y^2-1)-1). $$

Теперь будем вычислять значение $\Delta$ в каждой из найденных ранее стационарных точек. Начнём с точки $M_1(0;0)$. В этой точке имеем: $\Delta(M_1)=16\cdot((3\cdot 0^2-1)(3\cdot 0^2-1)-1)=16\cdot 0=0$. Так как $\Delta(M_1) = 0$, то согласно требуется дополнительное исследование, ибо ничего определённого про наличие экстремума в рассматриваемой точке сказать нельзя. Оставим покамест эту точку в покое и перейдём в иным точкам.

Исследуем точку $M_2(-\sqrt{2},\sqrt{2})$. В этой точке получим:

\begin{aligned} & \Delta(M_2)=16\cdot((3\cdot (-\sqrt{2})^2-1)(3\cdot (\sqrt{2})^2-1)-1)=16\cdot 24=384;\\ & \left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_2}=12\cdot (-\sqrt{2})^2-4=24-4=20. \end{aligned}

Так как $\Delta(M_2) > 0$ и $\left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_2} > 0$, то согласно $M_2(-\sqrt{2},\sqrt{2})$ есть точкой минимума функции $z$. Минимум функции $z$ найдём, подставив в заданную функцию координаты точки $M_2$:

$$ z_{min}=z(-\sqrt{2},\sqrt{2})=(-\sqrt{2})^4+(\sqrt{2})^4-2(-\sqrt{2})^2+4\cdot (-\sqrt{2})\sqrt{2}-2(\sqrt{2})^2+3=-5. $$

Аналогично предыдущему пункту исследуем точку $M_3(\sqrt{2},-\sqrt{2})$. В этой точке получим:

\begin{aligned} & \Delta(M_3)=16\cdot((3\cdot (\sqrt{2})^2-1)(3\cdot (-\sqrt{2})^2-1)-1)=16\cdot 24=384;\\ & \left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_3}=12\cdot (\sqrt{2})^2-4=24-4=20. \end{aligned}

Так как $\Delta(M_3) > 0$ и $\left.\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}\right|_{M_3} > 0$, то согласно $M_3(\sqrt{2},-\sqrt{2})$ есть точкой минимума функции $z$. Минимум функции $z$ найдём, подставив в заданную функцию координаты точки $M_3$:

$$ z_{min}=z(\sqrt{2},-\sqrt{2})=(\sqrt{2})^4+(-\sqrt{2})^4-2(\sqrt{2})^2+4\cdot \sqrt{2}(-\sqrt{2})-2(-\sqrt{2})^2+3=-5. $$

Настал черёд вернуться к точке $M_1(0;0)$, в которой $\Delta(M_1) = 0$. Согласно требуется дополнительное исследование. Под этой уклончивой фразой подразумевается "делайте, что хотите" :). Общего способа разрешения таких ситуаций нет, - и это понятно. Если бы такой способ был, то он давно бы вошёл во все учебники. А покамест приходится искать особый подход к каждой точке, в которой $\Delta = 0$. Ну что же, поисследуем поведение функции в окрестности точки $M_1(0;0)$. Сразу отметим, что $z(M_1)=z(0;0)=3$. Предположим, что $M_1(0;0)$ - точка минимума. Тогда для любой точки $M$ из некоторой окрестности точки $M_1(0;0)$ получим $z(M) > z(M_1) $, т.е. $z(M) > 3$. А вдруг любая окрестность содержит точки, в которых $z(M) < 3$? Тогда в точке $M_1$ уж точно не будет минимума.

Рассмотрим точки, у которых $y=0$, т.е. точки вида $(x,0)$. В этих точках функция $z$ будет принимать такие значения:

$$ z(x,0)=x^4+0^4-2x^2+4x\cdot 0-2\cdot 0^2+3=x^4-2x^2+3=x^2(x^2-2)+3. $$

В всех достаточно малых окрестностях $M_1(0;0)$ имеем $x^2-2 < 0$, посему $x^2(x^2-2) < 0$, откуда следует $x^2(x^2-2)+3 < 3$. Вывод: любая окрестность точки $M_1(0;0)$ содержит точки, в которых $z < 3$, посему точка $M_1(0;0)$ не может быть точкой минимума.

Но, может быть, точка $M_1(0;0)$ - точка максимума? Если это так, то для любой точки $M$ из некоторой окрестности точки $M_1(0;0)$ получим $z(M) < z(M_1) $, т.е. $z(M) < 3$. А вдруг любая окрестность содержит точки, в которых $z(M) > 3$? Тогда в точке $M_1$ точно не будет максимума.

Рассмотрим точки, у которых $y=x$, т.е. точки вида $(x,x)$. В этих точках функция $z$ будет принимать такие значения:

$$ z(x,x)=x^4+x^4-2x^2+4x\cdot x-2\cdot x^2+3=2x^4+3. $$

Так как в любой окрестности точки $M_1(0;0)$ имеем $2x^4 > 0$, то $2x^4+3 > 3$. Вывод: любая окрестность точки $M_1(0;0)$ содержит точки, в которых $z > 3$, посему точка $M_1(0;0)$ не может быть точкой максимума.

Точка $M_1(0;0)$ не является ни точкой максимума, ни точкой минимума. Вывод: $M_1$ вообще не является точкой экстремума.

Ответ : $(-\sqrt{2},\sqrt{2})$, $(\sqrt{2},-\sqrt{2})$ - точки минимума функции $z$. В обеих точках $z_{min}=-5$.