Matematika 1 pro PEF PaE



Podobné dokumenty
Matematika 1 pro PEF PaE

Derivace a průběh funkce.

6 Extrémy funkcí dvou proměnných

Funkce v ıce promˇ enn ych Extr emy Pˇredn aˇska p at a 12.bˇrezna 2018

5. Lokální, vázané a globální extrémy

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Numerické metody jednorozměrné minimalizace

Spojitost funkcí více proměnných

Matematika 1 pro PEF PaE

Funkce zadané implicitně

Matematika 1 pro PEF PaE

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Jazyk matematiky Matematická logika Množinové operace Zobrazení Rozšířená číslená osa

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky

Matematika 2 pro PEF PaE

IX. Vyšetřování průběhu funkce

Elektrotechnická fakulta

verze 1.3 x j (a) g k 2. Platí-li vztahy v předchozím bodu a mají-li f, g 1,..., g s v a diferenciál K = f + j=1

x y +30x, 12x+30 18y 18y 18x+54

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2014

kde je dostupný ve formě vhodné pro tisk i ve formě vhodné pro prohlížení na obrazovce a z adresy

Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f

Průvodce studiem. do bodu B se snažíme najít nejkratší cestu. Ve firmách je snaha minimalizovat

verze 1.4 Ekvivalentní podmínkou pro stacionární bod je, že totální diferenciál je nulový

Základy podmíněné matematické optimalizace

Kristýna Kuncová. Matematika B2

1 Funkce dvou a tří proměnných

(a) = (a) = 0. x (a) > 0 a 2 ( pak funkce má v bodě a ostré lokální maximum, resp. ostré lokální minimum. Pokud je. x 2 (a) 2 y (a) f.

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

Aplikace derivace a průběh funkce

= 2x + y, = 2y + x 3. 2x + y = 0, x + 2y = 3,

7.1 Extrémy a monotonie

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple

Regresní a korelační analýza

Matematika II Extrémy funkcí více promìnných

5. cvičení z Matematiky 2

Globální extrémy (na kompaktní množině)

Přednáška 11, 12. prosince Část 5: derivace funkce

Matematika 2 pro PEF PaE

Funkce jedn e re aln e promˇ enn e Derivace Pˇredn aˇska ˇr ıjna 2015

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

Kapitola 4: Průběh funkce 1/11

F (x, h(x)) T (g)(x) = g(x)

Jak pracovat s absolutními hodnotami

9. přednáška 26. listopadu f(a)h < 0 a pro h (0, δ) máme f(a 1 + h, a 2,..., a m ) f(a) > 1 2 x 1

MATEMATICKÁ ANALÝZA A LINEÁRNÍ ALGEBRA PŘÍPRAVA NA ZKOUŠKU PRO SAMOUKY

Matematika pro informatiky

Extrémy funkce dvou proměnných

Matematická analýza pro informatiky I. Extrémy funkcí více proměnných

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení

A NUMERICKÉ METODY. Matice derivací: ( ) ( ) Volím x 0 = 0, y 0 = -2.

D DE = = + [ + D[ [ D = - - XY = = + -

Lineární programování

Parciální derivace a diferenciál

Kapitola 4: Průběh funkce 1/11

Matematika pro chemické inženýry. Drahoslava Janovská

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Průběh funkce ZVMT lesnictví 1 / 21

Ten objekt (veličina), který se může svobodně měnit se nazývá nezávislý.

Parciální derivace a diferenciál

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie

Vektory a matice. Matice a operace s nimi. Hodnost matice. Determinanty. . p.1/12

ILUSTRAÈNÍ TEST LIBERECKÝ KRAJ

Pavlína Matysová. 5. listopadu 2018

Derivace a monotónnost funkce

Napište rovnici tečné roviny ke grafu funkce f(x, y) = xy, která je kolmá na přímku. x = y + 2 = 1 z

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

10. cvičení - LS 2017

Poznámky z matematiky

PŘÍKLADY K MATEMATICE 2


Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Uzavřené a otevřené množiny

Učební text k přednášce UFY008

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

Příklady na konvexnost a inflexní body. Funkce f (x) = x 3 9x. Derivace jsou f (x) = 3x 2 9 a f (x) = 6x. Funkce f je konvexní na intervalu (0, )

Definice z = f(x,y) vázané podmínkou g(x,y) = 0 jsou z geometrického hlediska lokálními extrémy prostorové křivky k, Obr Obr. 6.2.

Dodatek 2: Funkce dvou proměnných 1/9

VI. Derivace složené funkce.

Úvod do optimalizace

Jméno... Cvičení den... hodina... Datum...rok... Počet listů... Varianta A

Lineární Regrese Hašovací Funkce

Exponenciální a logaritmická funkce

Písemná zkouška z Matematiky II pro FSV vzor

1 Množiny, výroky a číselné obory

INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY

MATEMATIKA II - vybrané úlohy ze zkoušek (2015)

L a b o r a t o r n í c v i č e n í z f y z i k y

Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy teorie funkcí více proměnných. študenti MFF 15. augusta 2008

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou

11. Geometrická optika

Funkce více proměnných. April 29, 2016

y = Spočtěte všechny jejich normy (vektor je také matice, typu n 1). Řádková norma (po řádcích sečteme absolutní hodnoty prvků matice a z nich

y n+1 = g(x n, y n ),

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Funkce více proměnných

+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity

Transkript:

Vázané extrémy funkcí více proměnných 1 / 13 Matematika 1 pro PEF PaE 11. Vázané extrémy funkcí více proměnných Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU Vázané extrémy funkcí více proměnných Vázané extrémy řešené dosazením 2 / 13 Definice vázaných extrémů Definice Řekneme, že funkce f (x 1,..., x n ) má v bodě A maximum vázané podmínkami g 1 (x 1,..., x n ) = 0, g 2 (x 1,..., x n ) = 0,... g r (x 1,..., x n ) = 0, pokud platí g 1 (A) = g 2 (A) = = g r (A) = 0 a pro jakýkoliv bod B, splňující tutéž podmínku, platí f (A) f (B).

Vázané extrémy funkcí více proměnných Vázané extrémy řešené dosazením 3 / 13 Hledání vázaných extrémů dosazením Nalezněte extrémy funkce f (x, y) = xy x 2 +y 2 vázané podmínkou y = x + 3. Řešení: Do funkce f dosadíme x + 3 za y. h(x) = x(x + 3) x 2 + (x + 3) 2 = x 2 + 3x 2x 2 + 6x + 9 h (x) = (2x + 3) (2x2 + 6x + 9) (x 2 + 3x) (4x + 6) (2x 2 + 6x + 9) 2 = 4x3 + 18x 2 + 36x + 27 4x 3 18x 2 18x (2x 2 + 6x + 9) 2 = Funkce h má v bodě 3 2 lokální minimum. Funkce f ( má v bodě 3 2, 2) 3 vázané lokální minimum. 18x + 27 (2x 2 + 6x + 9) 2 Vázané extrémy funkcí více proměnných Vázané extrémy řešené dosazením 4 / 13 Hledání vázaných extrémů dosazením Nalezněte extrémy funkce f (x, y) = x 2 y 2 vázané podmínkou x 2 + y 2 = 4. Řešení: Vyjádříme y 2 = 4 x 2 a dosadíme do funkce f. h(x) = x 2 (4 x 2 ) = 2x 2 4, h (x) = 2x Kořen derivace je x = 0. Máme h (x) = 2, takže funkce h(x) má v bodě 0 lokální minimum. Funkce f (x, y) má v bodech (0, 2) a (0, 2) vázaná lokální minima. Dosazení, které jsme provedli, je vlastně y = ± 4 x 2, takže D(h) = 2, 2. Takže funkce h(x) má maxima v bodech 2 a 2. Funkce f (x, y) má vázaná lokální maxima v bodech ( 2, 0) a (2, 0).

Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 5 / 13 Odvození Lagrangeova multiplikátoru g(x, y) = 0 A f (x, y) = c tečna k f v A = tečna k g v A ( ) ( ) f f g (A), x y (A) g = λ (A), x y (A) pro nějaké λ 0 Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 6 / 13 Metoda Langrangeových multiplikátorů Věta (Lagrange) Mějte f (x 1,..., x n ) a g 1 (x 1,..., n n )... g r (x 1,..., x n ) spojité všechny parciální derivace. Sestavíme funkci L(x 1,..., x n ) + λ 1 g 1 (x 1,..., x n ) + + λ r g r (x 1,..., x n ) o n proměnných a r parametrech. Pak řešení soustavy n + r rovnic = 0, pro všechna i, g j = 0, pro všechna j x i dává extrém funkce f vázaný podmínkami g 1 = 0,...,g r = 0, pokud λ j 0, pro všechna j. vévoda Joséph-Louis de Lagrange (Giuseppe Lodovico Lagrangia) 1736 1813

Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 7 / 13 Nalezněte extrémy funkce f (x, y) = xy vázané podmínkou 1 x + 1 y = 2. Řešení: Všimneme si, že x 0, y 0. Sestavíme funkci L: ( 1 L(x, y) = xy + λ x + 1 ) y 2 x = y + λ 1 x 2 Řešíme soustavu tří rovnic o třech neznámých: y λ y = x + λ 1 y 2 1 x 2 = 0 x λ 1 y 2 = 0 1 x + 1 y = 2 λ = yx 2 λ = xy 2 Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 8 / 13 Máme yx 2 = λ = xy 2, z čehož plyne x = y. Dosazením do rovnice křivky dostaneme 1 x + 1 x = 2 2 x = 2 Spočteme druhé parciální derivace: x = 1 y = 1 λ = 1 x 2 = λ 2 x 3 y 2 = λ 2 y 3 x y = 1 D(1, 1) = 2 2 1 2 = 4 1 = 3 > 0 je to extrém 1 3 1 3 > 0 je to minimum x 2 Funkce má v bodě (1, 1) vázané lokální minimum.

Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 9 / 13 Nalezněte extrémy funkce f (x, y) = x + y + 2 vázané podmínkou y 2 = x 3 + x 2. Řešení: Sestavíme funkci L: L(x, y) = x + y + 2 + λ (y 2 x 3 x 2 ) x = 1 + λ ( 3x2 2x) y = 1 + λ 2y Řešíme soustavu tří rovnic o třech neznámých 1 + λ ( 3x 2 2x) = 0 1 + λ 2y = 0 y 2 = x 3 + x 2 Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 10 / 13 Z druhé rovnice vyjádříme λ = 1 2y a dosadíme do první: 1 1 2y ( 3x2 2x) = 0 y = 1 2 ( 3x2 2x) Dosadíme do rovnice křivky ( 3x 2 2x 2 ) 2 = x 3 + x 2 9x 4 + 12x 3 + 4x 2 = x 3 + x 2 4 9x 4 + 8x 3 = 0 x 1 = 0 x 2 = 8 9 A = (0, 0), B = ( 8 9, ) 8 27 y 1 = 0 y 2 = 3 64 81 + 2 8 9 2 = 8 27

Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 11 / 13 Spočteme druhé parciální derivace: = λ ( 6x 2) x2 2 L y 2 = 2λ x y = 0 K bodu A neexistuje žádné λ. K bodu B máme λ = 1 ( D(B) = 27 16 6 8 9 2) 2 27 16 02 = 27 16 10 3 2 27 16 x > 0 je to minimum. Funkce má v bodě ( 8 9, 8 27) vázané lokální minimum. 2 8 27 = 27 16. > 0 je to extrém, Vázané extrémy funkcí více proměnných Metoda Lagrangeových multiplikátorů 12 / 13

Vázané extrémy funkcí více proměnných Vázané extrémy v ekonomii 13 / 13 ze života na vázané extrémy Jak má dítě utratit 200 Kč od maminky na pouti, když jedna jízda na kolotoči stojí 20 Kč, jedna porce sladkostí stojí 25 Kč, radost z kolotočů se popíše funkcí r = 4j, kde j je počet jízd, a radost z cukrovinek se popíše funkcí r = 35s s+3, kde s je počet snězených sladkostí? Řešení: Hledáme extrém funkce f (j, s) = 4j + 35s s+3 vázaný podmínkou 20 j + 25 s = 200. Dosadíme j = 10 5 4s do funkce f : h(j) = 4 (10 5 4 s) + 35s s+3 h (j) = 5s + 35(s+3) 35s (s+3) 2 = 5s2 30s 45+105 (s+3) 2 = 5 s2 +6s 12 (s+1) 2 Kořeny derivace: s = 3 ± 21. Nás zajímá kladný kořen: s 1, 6. Nejlépe je peníze utratit za 8 jízd na kolotoči a 1,6 cukrovinek.