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首页多元二次函数极值的充分必要条件与教学应用
本文主要探讨了多元二次函数极值的深入研究,特别是在使用二阶泰勒展式作为分析工具方面。作者刘红英和张奇业来自北京航空航天大学数学与系统科学学院,他们的研究从经典数学理论出发,提出了一种求解多元二次函数极值的必要性和充分条件。通过二阶泰勒展开,他们展示了如何利用局部函数的近似来判断一个函数在某点是否达到极值,这是一种关键的数学技巧,对于理解和解决实际问题中的优化问题至关重要。 在文中,作者不仅证明了多元二次函数的极值点同时也是函数的最值点,这是在优化理论中一个重要的定理,表明在某些情况下,找到局部最小值或最大值就找到了全局的最优解。此外,他们还运用线性代数的知识,对多元二次函数无极值的情况进行了细致的刻画,揭示了这种特殊函数形态的特性和性质,这有助于我们理解非极值点的动态行为和结构特征。 为了增强学生对这一理论的理解和应用能力,文章融入了教学实践,设计了一系列思考题,旨在激发学生的发散思维,鼓励他们通过实际操作和问题解决来巩固所学的极值理论。这些题目可能涵盖了如何应用泰勒展开、如何构造例子验证极值条件、以及如何通过线性代数工具理解无极值区间的几何意义等多方面内容。 总结来说,这篇文章为多元二次函数极值问题提供了坚实的理论基础和实用的教学方法,对于数学教育者和从事相关领域研究的人来说,是一篇具有实用价值的学术论文。通过学习和理解这些内容,学生们不仅可以掌握多元函数分析的基本技能,还能培养对复杂问题的洞察力和解决策略。
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第18卷第2期
2015年3月
高等数学研究
STUDIES
IN
COLLEGE
MATHEMATICS
V01.18,No.2
Mar..2015
doi:10.3969/j.issn.1008—1399.2015.02.002
多元二次函数极值的研究
刘红英,张奇业
(北京航空航天大学数学与系统科学学院,北京100191)
摘
要
本文用多元函数的二阶泰勒展式给出了多元二次函数极值存在的充分必要条件,同时证明极值也是
最值}用线性代数知识刻画了多元二次函数无极值时的特性.将这些方法和结论融人教学,设计了若干思考题.
关键词
极值条件;多元二次函数;泰勒展式
中图分类号
0172.1
文献标识码
A
文章编号
1008—1399(2015)02—0005—03
Necessary
and
Sufficient
Conditions
of
Quadratic
Function
Minimum
LIU
Hongying,ZHANG
Qlye
(Beihang
University.The
School
of
Mathematics
and
Systems
Science,Beijing
100191)
Abstract:The
necessary
and
sufficient
conditions
of
the
quadratic
function
minimum
are
proposed
based
on
the
Taylor
expansions.Meanwhile,we
characterize
the
case
when
a
quadratic
function
has
not
the
extreme
value
with
linear
algebra.Based
on
these
methods
and
results,we
propose
some
interesting
problems
for
students’divergent
thinking
training.
Keywords:
Extreme
value
conditions;multivariable
quadratic
function;Taylor
expansions
多元二次函数的极值问题
定义1[11
设订元函数厂(J)的定义域为D,X。
∈D.若存在X’的某邻域U(x。),对于一切X‘∈
D
nU(x’)成立不等式
f(x+)≤,(x)
(厂(工’)≥,(x))
则称厂在X‘取到极小(极大)值,点工。称为厂在D
上的极小(极大)值点.极大值、极小值统称为极值.
极大值点、极小值点统称为极值点.若对于一切X∈
D,成立不等式
f(x’)≤,(工)
(,(x’)≥厂(工))
则称厂在X+取到最小(最大)值,点X’称为X+在
D上的最小(最大)值点.最大值点、最小值点统称
为最值点.
注1
在最优化理论[2]中,将极值称为局部
(10cal)最值,将最值称为全局(global)最值,相应的
收稿日期:2014-3—10
基金项目:北京航空航天大学教改项目;自然基金(No.61172060)
作者简介:刘红英(1972--),女,陕西商洲人,副教授。从事最优化方
法和理论的研究.Email:liuhongying@buaa.edu.cn
有局部最小(最大)值和局部最小(最大)值点,全局
最小(最大)值和全局最小(最大)值点.本文统一使
用定义1中的术语.
.以下假设函数/的二阶混合偏导数连续,其梯
度(gradient)向量vf(工)垒[著,差,…,芒],
黑塞(Hesse)矩阵H(工)垒[aza,2afz,-]J.因为假设二
阶混合偏.er-数黑连续,所以黑塞矩阵是对称
口3CidZJ
的‘1|.函数极值的必要条件‘1
3表明:若厂(x)在x。取
到极值,则①x’必为,的稳定点,即V
f(x。)一0;
②当f(x。)为极小(极大)值时,H(x。)半正(半
负)定.充分条件[13表明:若x。为.厂的稳定点,当
H(x’)正(负)定时,X’为厂(工)的极小(极大)
值点.
当稳定点处的黑塞矩阵半定但奇异时,不能给
出肯定的结论.此外,最值显然是极值,但极值不一
定是最值.
然而,从应用、逼近论和数值计算角度来讲,二
次函数本身是非常重要的.现在的问题是,将这些结
万方数据
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