最新条件极值精教学讲义PPT课件.ppt

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1、条件极值精一、问题引入很多极值问题,目标函数的自变量不能在其定义域上自由变化,而是要受到某些条件的约束.例1要设计一个容积为V的长方形无盖水箱,试问长、宽、高各等于多少时,可使得表面积达到最小?若设长、宽、高各等于x,y,z,则目标函数:约束条件:例2设曲线求此曲线上的点到原点距离之最大、最小值.对此问题有目标函数:约束条件:还可举出很多这种带有约束条件的极值问题.定义设目标函数为约束条件为如下一组方程:在点处恰好满足:也就是说,(2)式是函数在其极值点处所满足的必要条件.由此产生了一个重要思想:通过引入辅助函数把条件极值问题(1)转化成为关于这个辅助函数的普通极值问题.(B)

2、拉格朗日乘数法对于前面定义中所设的一般目标函数和约束条件组,应引入辅助函数称此函数为拉格朗日函数,其中称为拉格朗日乘数.定理18.6设上述条件极值问题中的函数在区域D上有连续一阶偏导数.若D的内点是该条件极值问题的极值点,且则存在m个常数使得个方程的解:说明对于n=2,m=1的情形,已在前面作了说明;对一般情形的证明,将放到二十三章的定理23.19中去进行.为拉格朗日函数(3)的稳定点,即它是如下三、应用举例定理18.6指出的方法称为拉格朗日乘数法.下面用这种方法先来求解本节开头给出的两个例题.例1解此例以往的解法是从条件式解出显函数,例如代入目标函数后,转而求解的普通极值问题

3、.可是这样做并不总是方便的,而且往往无法将条件式作显化处理,更不用说多个条件式的情形了.现在的新办法是设辅助函数并求解以下方程组:为消去,将前三式分别乘以x,y,z,则得两两相减后立即得出再代入第四式,便求得注由以上结果还可以得到一个不等式(这是获得不等式的一种好方法).那就是具体算出目标函数(表面积)的最小值:去V后便得不等式例2解这里有两个条件式,需要引入两个拉格朗日常数;而且为了方便计算,把目标函数改取距离于是有其中消的平方(这是等价的),即设求解以下方程组:由此又得再代入条件式,继而求得:(这里否则将无解)最后得到故原点至已知曲线上点的最小距离与最大距离分别为例3已知圆

4、柱面它与平面相交得一椭圆,试求此椭圆的面积.分析(i)如果能求得该椭圆的长、短半轴a与b,则椭圆面积为(ii)由方程(4)看到,此圆柱面关于坐标原点是对称的,故此圆柱面的中心轴是通过坐标原点的某一直线;(iii)因为所给平面也是通过坐标原点的,所以此平面上的椭圆截线必以坐标原点为其中心点.解由以上分析,自原点至椭圆上任意点(x,y,z)的距离之最大、小值,就是该椭圆的长、短半轴.(说明:本例的题型与例2相类似,但在具体计算策略上将有较大差异.)设拉格朗日函数为并令对(5),(6),(7)三式分别乘以x,y,z后相加,得到借助(8),(9)两式进行化简,又得这说明的极值就是这里的

5、(即的极值就是),问题便转而去计算为此先从(5)-(8)式消去得到一个线性方程组:它有非零解(x,y,z)的充要条件是由前面讨论知道,方程(10)的两个根就是的最大、小值,即于是说明(i)一旦由方程(5)-(9)能直接求得椭圆的长、短半轴,那就不必再去计算椭圆的顶点坐标(x,y,z)了,这使解题过程简单了许多.(ii)若用解析几何方法来处理本例的问题,则需要出纬圆半径和纬圆面积还有平面的法线与l夹角的余弦然后根据面积投影关系最后求得椭圆先求出圆柱面的中心轴所在直线l:再求面积为例4设光滑封闭曲线证明:上任意两个相距最远点处的切线互相平行,且垂直于这两点间的连线(见图18-13)

6、.证由于是光滑封闭曲线,所以满足:(i)F在一个包含的开域内有连续的一阶偏导数,图18-13且(ii)在上必有相距最远的点.设为上相距最远的两点,则点为目标函数在约束条件之下的极大值点.于是由拉格朗日乘数法,存在成为拉格朗日函数的稳定点.从而满足由前两式与后两式分别得到前者表示后者表示所以在两点处的切线互相平行,且垂直于*例5试求函数在条件下的最小值,并由此导出相应的不等式.解设并使由此方程组易得下面给出是条件最小值的理由.都使得故存在又设由于为一有界闭集,为连续函数,因此在上存在最大值和最小值.而在及上,f的值已大于故f在S上的最小值必在的内部取得.又因内部只有惟一可疑点所以

7、必定有最后,在不等式中,用代入,就得到一个新的不等式:经整理后,就是“调和平均不大于几何平均”这个著名的不等式:*例6利用条件极值方法证明不等式证设目标函数为约束条件为由前三式解出代入第四式后得到稳定点下面来说明这个稳定点必定是条件最大值点.为简单起见,考虑在上的情形.由于为有界闭集,为连续函数,因此在上存在最大、小值.首先,显然有这在上(x=0,或y=0,或z=0)取得.而故有由此得到不等式又因在上满足把它代入上式,就证得注1在用条件极值方法证明不等式时,设置合适的目标函数与约束条件是解决

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