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多元函数求极值拉格朗日乘数法

多元函数求极值拉格朗日乘数法
多元函数求极值拉格朗日乘数法

第八节多元函数的极值及其求法

教学目的:了解多元函数极值的定义,熟练掌握多元函数无条件极值存在的判定

方法、求极值方法,并能够解决实际问题。熟练使用拉格朗日乘数法

求条件极值。

教学重点:多元函数极值的求法。

教学难点:利用拉格朗日乘数法求条件极值。

教学内容:

一、多元函数的极值及最大值、最小值

定义设函数),(y x f z =在点),(00y x 的某个邻域内有定义,对于该邻域内异于),(00y x 的点,如果都适合不等式

00(,)(,)f x y f x y <,

则称函数(,)f x y 在点),(00y x 有极大值00(,)f x y 。如果都适合不等式

),(),(00y x f y x f >,

则称函数(,)f x y 在点),(00y x 有极小值),(00y x f .极大值、极小值统称为极值。使函数取得极值的点称为极值点。

例1 函数2243y x z +=在点(0,0)处有极小值。因为对于点(0,0)的任

一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为正,而在点(0,0)处的函数值为零。从

几何上看这是显然的,因为点(0,0,0)是开口朝上的椭圆抛物面

2243y x z +=的顶点。 例2函数22y x z +-=在点(0,0)处有极大值。因为在点(0,0)处函

数值为零,而对于点(0,0)的任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为负,

点(0,0,0)是位于xOy 平面下方的锥面22y x z +-=的顶点。

例3 函数xy z =在点(0,0)处既不取得极大值也不取得极小值。因为在点(0,0)处的函数值为零,而在点(0,0)的任一邻域内,总有使函数值为正的点,也有使函数值为负的点。

定理1(必要条件)设函数),(y x f z =在点),(00y x 具有偏导数,且在点),(00y x 处有极值,则它在该点的偏导数必然为零:

0),(,0),(0000==y x f y x f y x

证不妨设),(y x f z =在点),(00y x 处有极大值。依极大值的定义,在点),(00y x 的某邻域内异于),(00y x 的点都适合不等式

),(),(00y x f y x f <

特殊地,在该邻域内取0y y =,而0x x ≠的点,也应适合不等式

000(,)(,)f x y f x y <

这表明一元函数f ),(0y x 在0x x =处取得极大值,因此必有

0),(00=y x f x

类似地可证

0),(00=y x f y

从几何上看,这时如果曲面),(y x f z =在点),,(000z y x 处有切平面,则切平面

))(,())(,(0000000y y y x f x x y x f z z y x -+-=-

成为平行于xOy 坐标面的平面00=-z z 。

仿照一元函数,凡是能使0),(,0),(==y x f y x f y x 同时成立的点),(00y x 称为函数),(y x f z =的驻点,从定理1可知,具有偏导数的函数的极值点必定是驻点。但是函数的驻点不一定是极值点,例如,点(0,0)是函数xy z =的驻点,但是函数在该点并无极值。

怎样判定一个驻点是否是极值点呢?下面的定理回答了这个问题。

定理2(充分条件)设函数),(y x f z =在点),(00y x 的某邻域内连续且有一阶及二阶连续偏导数,又0),(,0),(0000==y x f y x f y x ,令

C y x f B y x f A y x f yy xy xx ===),(,),(,),(000000

则),(y x f 在),(00y x 处是否取得极值的条件如下:

(1)02>-B AC 时具有极值,且当0A 时有极小值;

(2)02<-B AC 时没有极值;

(3)02=-B AC 时可能有极值,也可能没有极值,还需另作讨论。

这个定理现在不证。利用定理1、2,我们把具有二阶连续偏导数的函数),(y x f z =的极值的求法叙述如下:

第一步解方程组

0),(,0),(==y x f y x f y x

求得一切实数解,即可以得到一切驻点。

第二步对于每一个驻点),(00y x ,求出二阶偏导数的值A ,B 和C 。

第三步定出2B AC -的符号,按定理2的结论判定00(,)f x y 是否是极值、是

极大值还是极小值。

例1 求函数x y x y x y x f 933),(2233-++-=的极值。

解先解方程组

22(,)3690,(,)360,x y f x y x x f x y y y ?=+-=??=-+=??

求得驻点为(1,0)、(1,2)、(-3,0)、(-3,2)。

再求出二阶偏导数

(,)66,(,)0,(,)66xx xy yy f x y x f x y f x y y =+==-+

在点(1,0) 处,06122>?=-B AC 又0>A ,所以函数在(1,0)处有极小值

(1,0)5f =-;

在点(1,2) 处,

0)6(122<-?=-B AC ,所以f (1,2)不是极值; 在点(-3,0) 处,06122

在点(-3,2) 处,

0)6(122>-?-=-B AC 又0

例2 某厂要用铁板作成一个体积为2m 3的有盖长方体水箱。问当长、宽、高各取怎样的尺寸时,才能使用料最省。

解设水箱的长为xm ,宽为ym ,则其高应为m xy 2,此水箱所用材料的面积

)22(2xy x xy y xy A ?+?

+=, 即)22(2y x xy A ++=(0>x ,0>y )

可见材料面积A 是x 和y 的二元函数,这就是目标函数,下面求使这函数取得最小值的点),(y x 。 令0)2(22=-=x y A x ,

0)2(22=-=y x A y

解这方程组,得:

32=x ,32=y

从这个例子还可看出,在体积一定的长方体中,以立方体的表面积为最小。

二、条件极值拉格朗日乘数法

拉格朗日乘数法要找函数),(y x f z =在附加条件0),(=y x φ下的可能极值点,可以先构成辅助函数

),(),(),(y x y x f y x F λφ+=

其中λ为某一常数求其对x 与y 的一阶偏导数,并使之为零,然后与方程(2)联立

???????==+=+.0),(,

0),(),(,0),(),(y x y x y x f y x y x f y y x x φλφλφ(1)

由这方程组解出x ,y 及λ,则其中x ,

y 就是函数),(y x f 在附加条件下0),(=y x φ的可能极值点的坐标。

这方法还可以推广到自变量多于两个而条件多于一个的情形。例如,要求函数

),,,(t z y x f u =

在附加条件

0),,,(=t z y x φ,0),,,(=t z y x ψ

(2)

下的极值,可以先构成辅助函数 ),,,(),,,(),,,(),,,(21t z y x t z y x t z y x f t z y x F ψλφλ++=

其中1λ,2λ均为常数,求其一阶偏导数,并使之为零,然后与(2)中的两个方程联立起来求解,这样得出的t z y x 、、、就是函数),,,(t z y x f 在附加条件(2)下的可能极值点的坐标。

至于如何确定所求得的点是否极值点,在实际问题中往往可根据问题本身的性质来判定。

例3 求表面积为2

a 而体积为最大的长方体的体积。

解设长方体的三棱长为z y x ,,,则问题就是在条件 0222),,,(2=-++=a xz yz xy t z y x ψ(3)

下,求函数

xyz V =)000(>>>z y x ,,

的最大值。构成辅助函数

)222(),,(2a xz yz xy xyz z y x F -+++=λ

求其对x 、y 、z 的偏导数,并使之为零,得到

???????=++=++=++0)(20

)(20)(2z y xy z x xz z y yz (4)

再与(10)联立求解。

因y x 、、z 都不等于零,所以由(11)可得

y x =z y z x ++,z y =z x y

x ++.

由以上两式解得

z y x ==

将此代入式(10),便得

z y x ===a 66

这是唯一可能的极值点。因为由问题本身可知最大值一定存在,所以最大值就在这个可能的极值点处取得。也就是说,表面积为2

a 的长方体中,

/6

的正方体的体积为最大,最大体积3/36V =。 小结:

本节以一元函数极值为基础,研究多元函数的最大值、最小值与极大值、极小值问题。在介绍多元函数极值的定义后,介绍了二元极值的性质以及利用偏导数求

极值的步骤,讨论了二元函数的最值问题和实际问题的最值问题。最后介绍了利用拉格朗日乘数法求条件极值的方法及应用。

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