Определение. Пусть f– действительная функция, заданная на открытом множестве E⊂Rn, M−p-мерное многообразие, содержащееся в E. В точке x0∈M функция f имеет условный максимум на многообразии M, если существует такая окрестность U⊂E точки x0, что для всех x∈U∩M выполняется неравенство f(x)≤f(x0). Условный максимум называется строгим, если окрестность можно выбрать настолько малой, что для всех x∈U∩M, x≠x0, будет выполнено строгое неравенство f(x)<f(x0). Аналогично определяется понятие условного минимума.
Пример. Пусть f(x,y)=xy. В начале координат эта функция не имеет обычного экстремума, поскольку в любой окрестности начала координат она принимает как положительные, так и отрицательные значения. Возьмем теперь многообразие M1:y=x. На этом многообразии f(x,y)=x2 и в точке (0,0) функция f имеет условный минимум на многообразии M1. Если взять M2:y=−x, то на нем f(x,y)=−x2, и теперь функция f имеет условный максимум в точке (0,0). Итак, функция f в начале координат не имеет экстремума, а на многообразиях M1 и M2 имеет условные минимум и максимум, соответственно.
Теорема (необходимое условие экстремума на многообразии). Пусть f– действительная функция, заданная на открытом множестве E⊂Rn, содержащем многообразие M. Пусть в точке x0∈M функция f имеет условный экстремум и дифференцируема в этой точке. Тогда производная f′(x0) обращается в нуль на касательном пространстве Tx0(M), т. е.f′(x0)·h=0 для любого h∈Tx0(M).
С другой стороны, по теореме Ферма, g′(0)=0. Итак, f′(x0)·h=0.
Геометрический смысл теоремы. Предположим, что функция f класса C1 и рассмотрим множество
Это множество называется множеством уровня функции f. Предположим, что f′(x)≠0 для всех x∈H. Тогда получим, что H–(n−1)- мерное многообразие, т. е. гиперповерхность. Касательное пространство к многообразию H определяется как совокупность всех векторов h, для которых выполнено равенство f′(x0)·h=0. Доказанная теорема утверждает, что p-мерное подпространство Tx0(M) содержится в (n−1)-мерной гиперплоскости Tx0(H). Другими словами, касательная гиперплоскость к H в точке x0 содержит касательную p-плоскость к M в этой точке.
Заметим, что доказанная теорема дает лишь необходимое условие экстремума. Можно показать, что достаточным оно не является.
Метод множителей Лагранжа. Пусть M–p-мерное многообразие, точка x0∈M и в окрестности U этой точки M определено уравнением ϕ(x)=0, где ϕ=(ϕ1,…,ϕn−p), rank ϕ′(x)=n−p для любого x∈U.
Теорема. Пусть f – действительная функция в некоторой окрестности многообразия M, дифференцируемая в точке x0∈M и имеющая в этой точке условный экстремум. Тогда существуют такие действительные числа λ1,…,λn−p, что для функции
полная производная F′(x0)=0.
В силу предыдущей теоремы, f′(x0)·h=0 для любого h∈Tx0(M). Это равносильно тому, что grad f(x0)·h=0 для любого h∈Tx0(M),т. е. grad f(x0) ортогонален к любому касательному вектору. Значит, этот градиент является нормальным вектором к многообразию M в точке x0. Как известно, векторы grad ϕi(x0)(i=1,…,n−p) образуют базис в пространстве нормальных векторов. Значит, существуют числа α1,…,αn−p такие, что
Обозначим λi=−αi,i=1,…,n−p. Тогда видим, что для F ее градиент grad F(x0)=0, а это равносильно тому, что F′(x0)=0, и тем самым теорема доказана.
Числа λ1,…,λn−p называются множителями Лагранжа. Они определяются однозначно, так как являются координатами разложения вектора grad f(x0) по базису из векторов grad ϕi(x0)(i=1,…,n−p), взятых с противоположным знаком. Условие rank ϕ′(x)=n−p обеспечивает линейную независимость векторов grad ϕi(x0)(i=1,…,n−p).
Решение
Гиперплоскость H определяется уравнением
или в векторной форме ax=b, где a≠0, ибо, в противном случае, не получим гиперплоскость.
Пример. Пусть x0∈Rn. Покажем, что расстояние от заданной точки x0 до H равно d(x0,H)=|ax0−b||a|. Расстояние от x0 до произвольной точки x∈H выражается следующим образом:
Решение
Поэтому для нахождения минимума этих расстояний достаточно рассмотреть подкоренное выражение и найти его минимум.
Обозначим f(x)=(x1−x10)2+…+(xn−xn0)2. Составим функцию Лагранжа
Находим все частные производные функции F и приравниваем их к нулю. Получаем
Последнее уравнение этой системы означает, что точка x лежит на гиперплоскости H. Умножим i-е уравнение этой системы на ai(i=1,…,n) и сложим первые n уравнений. Тогда получим
или, учитывая последнее уравнение системы,
Отсюда находим
Подставим найденное значение λ в первые n уравнений системы и получим
Каждое из этих равенств возведем в квадрат и сложим полученные равенства. Получим
а это и есть квадрат искомого расстояния.
Пример. Найти точки условного экстремума функции (если они есть) f(x,y)=y2—x2 при уравнении связи y=2x.
Решение
Имеем f(x,2x)=3x2, т.е. при выполнении уравнений связи данная функция является функцией одного переменного и достигает минимума при x=0.
Значению x=0 согласно уравнению связи соответствует значение y=0, а поэтому функция f(x,y)=y2—x2 имеет в точке (0,0) условный минимум относительно уравнения связи y=2x.
Литература
- В. И. Коляда, А. А. Кореновский «Курс лекций по математическому анализу»
- Б. П. Демидович. Сборник задач и упражнений по математическому анализу, примеры: 3654.
- Конспект лекций по мат.анализу Лысенко З.М.
- Википедия – свободная энциклопедия [Электронный ресурс]. — http://wikipedia.org . — (дата обращения: 27.06.2019).
Условный экстремум
Проверьте, насколько хорошо вы усвоили эту тему и закрепите свои знания по ней, пройдя тест.