大一高数例题解析求解

多元函数的最大值需要通过函数的偏导数来求解,也是多元微分学的重点。 在工程应用中,例如平面热金属上的最高温度是多少? 位置在哪里? 给定函数曲面的最高点如何达到? 这些需要考察函数的偏导数来求解。

但是,首先回顾一下求出原函数极值的步骤,由于可微函数(平滑曲线)是连续的,极值在f'(c )=0、区间的端点或者一个以上的点上可能不微小,这些点被添加到考察的范围中

二元函数也类似于这种东西。 极值点可能出现在区域边界点或两个偏导数为0的内点或一个或两个偏导数不存在的地方。

二元函数中的这些点是局部最大、局部最小或全局最大、全局最小。 请看以下视频所示的:

与局部最大值对应的函数曲面的山和与局部最小值对应的谷。 关于这一点,切平面存在时一定是水平的。 和单项函数一样,可以用一阶导数判别法判断局部极值。

但是,请注意上述定理的极限.不适用于定义边界点具有极值且可能具有非零导数的边界点.另外,也不适用于不存在fx和fy的地方.

这样,只有函数f极值的点是临界点或边界点。 一元函数是指存在拐点的一元,二元可微函数是指可能存在鞍点。

观察以下两个图形中的鞍点:

观察以下函数x ̄2y ̄2的鞍点(红点),该函数没有局部极值。

上面的定理是,d(a,b ) 0时,曲面向任何方向都同样弯曲。fxx0时,向下,发生局部极大。 在fxx 0的情况下,朝向上方,发生局部的极小;

d(a,b ) 0的情况下,有曲面的方向向上,某方向向下,会产生鞍点。

黑森矩阵(Hessian matrix )为下一矩阵形式,其行列式为上判别式。

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