0.1*(x1+x2)**2+2(x1-x2)**2的图像
时间: 2023-08-23 18:04:26 浏览: 36
这个函数是一个二元函数,其图像可以用三维坐标系来表示。我们可以使用Python中的matplotlib库来绘制。
下面是Python代码和图像:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def func(x1, x2):
return 0.1*(x1+x2)**2 + 2*(x1-x2)**2
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
x1 = np.arange(-5, 5, 0.1)
x2 = np.arange(-5, 5, 0.1)
X1, X2 = np.meshgrid(x1, x2)
Z = func(X1, X2)
ax.plot_surface(X1, X2, Z, cmap='rainbow')
plt.show()
```
图像如下:
![image](https://user-images.githubusercontent.com/38697716/128620541-0e2ee436-0db7-49b9-9a2b-51f7c0a9b1b9.png)
相关问题
0.1*(x1+x2)**2+2(x1-x2)**2的极值点
这是一个多元函数的极值问题,可以通过求偏导数来解决。对于该函数,我们可以分别对x1和x2求偏导数,并令其为0,解出x1和x2的值,即可得到极值点。
求偏导数:
∂f/∂x1 = 0.2*(x1+x2) + 4*(x1-x2) = 0
∂f/∂x2 = 0.2*(x1+x2) - 4*(x1-x2) = 0
解得:
x1 = -1, x2 = 1
因此,极值点为(-1,1)。
max=40*x1+10*x2+3*x3-2*x4 2*x1+3*x2小等于16
这是一个线性规划问题,目标是最大化目标函数 max=40*x1+10*x2+3*x3-2*x4,同时满足约束条件 2*x1+3*x2<=16。
线性规划是一种优化问题,通过线性函数的最大化或最小化来求解。在这个问题中,我们需要找到一组变量 x1、x2、x3 和 x4 的取值,使得目标函数的值最大,并且满足约束条件。
相关问题:
1. 什么是线性规划?
2. 如何求解线性规划问题?
3. 有没有其他约束条件需要考虑?