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1,多元函数微分学,CalculusofFunctionsofSeveralVariables条件极值,2,三、有约束极值(条件极值),Lagrange乘数法,以下称待讨论极值问题的函数为目标函数。,这一章讨论的极值问题有两类:,无约束极值只在目标函数的定义域范围内讨论极(最)值问题。(例12),有约束极值在附加约束(constraints)条件下,讨论目标函数的极值问题。,3,求,如k=1,求,如k=2,求,下的极值。”,1.条件极值在数学上的提法,4,解决条件极值问题总的思路是,将其转化为无约束极值,但是当条件为方程(组)给的隐函数时,转化有困难,从而产生了下述方法Lagrange乘数法。,2.条件极值的必要条件与Lagrange乘数法,以下先分析Lagrange乘数法的原理,从而得出条件极值的必要条件,然后讲乘数法的具体作法。,5,于是问题转化为求的无约束极值,若问题在获得极值,满足(前面定理1给出的)极值的必要条件,则在该点,对,6,特别在条件极值点处,有,事实上对,两边取全微分(用一阶微分的形式不变性),得,中的一样,它具有任意性,且非零。,7,若记,两式说明,故在曲,即,面=0上点处的切平面上,,8,说明,于是得到,亦即在M0点:,下的极值的必要条件,由于在切平面,上的任意性,,说明也是切平面在,点处的法方向,因此,9,由于此结果又相当于一个四元函数:,取得无约束极值的必要条件,函数,,F称为Lagrange,称为乘数,,10,称为Lagrange乘数法。,用Lagrange乘数法求条件极值的步骤:,分析问题的目标函数和约束条件,作出相应的Lagrange函数:,11,类似地,可以解决两个约束条件的条件,驻点及偏导不存在的点,然后可按定理2,判定极大、极小值(还可讨论最大,小值)。,求出它。,其中是作为一个辅助工具,有时未必需要,极值问题,其Lagrange函数为:,12,例4,在周长为2p(常数)的一切三角形中,等边三角形面积最大。,解设三角形的三边长为x,y,z,为简化计算,取目标函数,而约束条件为,则面积为,13,取,得唯一驻点:,14,例5,截旋转抛物面,其截口是一个椭圆,求截口椭圆上的最高点和最底点。,解,求最高点和最底点的目标函数是,15,但这个极值问题受限于两个约束条件,,是条件极值问题,设其Lagrange函数为,16,所以因而得到:,17,即得,于是因,而求得最高点为,最
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