z=2*x*y-3*x^2-2*y^2的极大值

时间: 2023-06-15 12:03:15 浏览: 70
我们可以使用偏导数来求得该函数的极值。首先,对于该函数 z=2*x*y-3*x^2-2*y^2,我们分别对 x 和 y 求偏导数,得到: ∂z/∂x = 2*y - 6*x ∂z/∂y = 2*x - 4*y 然后我们令两个偏导数都等于 0,求出 x 和 y 的值: 2*y - 6*x = 0 2*x - 4*y = 0 解得: x = 0 y = 0 接着,我们可以通过求二阶偏导数来判断这个点是极大值还是极小值,具体来说,我们可以求出二阶偏导数的值,然后判断其正负性。这里不再赘述,最终的结论是该函数在点 (0, 0) 处取得极大值,极大值为 0。
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函数z=y^3 - x^3 + 9*x -3*x^2 - 3*y^2的极大值是

我们可以使用偏导数法求出该函数的极值点,进而判断极值类型。 对于该函数,我们分别对其关于 x 和 y 求偏导数: ∂z/∂x = -3x^2 + 9 - 6x ∂z/∂y = 3y^2 - 6y 令偏导数为 0,解方程组得到: x = 1, 3 y = 0, 2 接下来我们需要判断这些点的极值类型。为了做到这一点,我们需要计算二阶偏导数: ∂^2z/∂x^2 = -6x - 6 ∂^2z/∂y^2 = 6y - 6 ∂^2z/∂x∂y = 0 将极值点带入二阶偏导数的计算式中,得到: x = 1, y = 2: ∂^2z/∂x^2 = -12 < 0,∂^2z/∂y^2 = 6 > 0,因此该点为极大值点。 x = 3, y = 2: ∂^2z/∂x^2 = -24 < 0,∂^2z/∂y^2 = 6 > 0,因此该点为极大值点。 因此,函数 z 的极大值为: z = y^3 - x^3 + 9x - 3x^2 - 3y^2 当 x = 1,y = 2 时,z 的极大值为: z = 2^3 - 1^3 + 9*1 - 3*1^2 - 3*2^2 = -14

matlab中如何求z=x^2-(y-1)^2函数的极值

可以使用MATLAB中的syms和solve函数来求解。具体的步骤如下: 1. 声明符号变量x和y: ```matlab syms x y ``` 2. 定义函数z: ```matlab z = x^2 - (y - 1)^2; ``` 3. 求z对x和y的偏导数: ```matlab dz_dx = diff(z, x); dz_dy = diff(z, y); ``` 4. 解出偏导数为0的x和y: ```matlab sol = solve(dz_dx == 0, dz_dy == 0, x, y); ``` 5. 求解出来的x和y代入z中得到极值: ```matlab z_min = subs(z, [x, y], [sol.x, sol.y]) ``` 其中,z_min就是函数z的极值。如果要求极小值或者极大值,只需要判断z在解出来的点处的二阶导数的符号即可。如果二阶导数大于0,则是极小值;如果二阶导数小于0,则是极大值。

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#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

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