Экстремумы функций многих переменных
Необходимые условия.
Определение. Пусть на мн-ве Xзадана ф-ция f(x). Точка X наз-ся точкой локального минимума (максимума) ф-ции f на мн-ве Х, если >0: xX f() f(x). Точка минимума и точка максимума наз-ся точками экстремума.
Опр. Пусть - точка локального экстремума ф-ции f на мн-ве Х. Тогда если int X, то - точка безусловного локального экстремума ф-ции f; если , то- точка условного локального экстремума ф-ции f.
Лемма 1. Если - точка безусловного локального минимума(максимума) ф-ции f, то >0: x f() f(x).
Док-во: Пусть, например,- точка безусловного локального минимума. Тогда >0: xX f() f(x). Посколькуint X, то >0: X. Определим =min{,}. Тогда x f() f(x). Для точки максимума док-во аналогично.
Теорема 1. (Необходимое условие экстремума.) Пусть ф-ция f(x) определена в окрестности и диф-ма в т.. Если - точка безусловного локального экстремума ф-ции f, то grad f()=.
Док-во: Так как координаты вектора grad f() равны частным производным , то дост-но док-ть, что =0 i {1,...,n}. Зафиксируем произвольное i {1,...,n} и рассмотрим функцию одной переменной =f(,...,,, , …, ). Поскольку - точка локального экстремума ф-ции f, то - точка локального экстремума ф-ции . В силу т.Ферма =0. След-но, ==0.
Достаточные условия
Квадратичная форма , где , , называется:
а)
положительно определенной, если Ф()
> 0 для любого
0;
б) отрицательно определенной, если Ф()
< 0 для любого
0;
в) неопределенной, если существуют
и
'
такие, что Ф()
> 0, а
Ф(')
< 0.
Критерий Сильвестра. Квадратичная форма положительно
определена в том и только том случае, когда все главные миноры ее
матрицы положительны.
Лемма 2. Если квадратичная форма Ф() положительно определена, то найдется такое положительное число , что , где .
Док-во. Рассмотрим квадратичную форму Ф() на сфере S = {: = 1}.
Так как точка 0S, а квадратичная форма положительно определена, то Ф() > 0 в любой точке S.
S
есть замкнутое и ограниченное множество в
.
Непрерывная на компакте S функция Ф()
принимает в некоторой точке
свое наименьшее на S
значение (теорема Вейерштрасса). Поэтому, полагая
,
получаем, что
>
0 и что для любой точки
выполняется неравенство
.
Если
,
то точка
принадлежит сфере S.
Поэтому
.
Пользуясь
однородностью квадратичной формы, получаем
=
Теорема 3 (достаточные условия экстремума). Пусть функция f(x) имеет в окрестности точки непрерывные частные производные второго порядка, и пусть df() = 0. Тогда если второй дифференциал есть положительно определенная квадратичная форма , то — точка строгого минимума функции f(x), если — отрицательно определенная квадратичная форма, то — точка строгого максимума функции f(x), если — неопределенная квадратичная форма, то функция f(x) не имеет экстремума в точке .
Док-во. Учитывая, что df() = 0, получаем f(x)-f() = 0,5+ o() (**) при , где = .
Пусть
=есть
положительно определенная квадратичная форма. В силу леммы 2
существует такое положительное число
,
что
.
Применяя это неравенство к формуле (**),
получаем f(x)-f()=
(***), где
при
,
откуда следует, что найдется шар
такой, что
выполнено неравенство
.
Тогда из формулы (***) следует, что
выполнено неравенство f(x)-f().
Следовательно,
— точка строгого минимума функции f(x).
Аналогично доказывается, что в том случае, когда
есть отрицательно определенная квадратичная форма,
— точка строгого максимума функции f(x).
Если
есть неопределенная квадратичная форма, то не выполняется необходимое
условие минимума
. Поэтому
не есть точка минимума функции f(x).
Аналогично доказывается, что
не есть точка минимума функций — f(x),
т. е. точка максимума функции f(x).