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一元函数极大值的必要条件

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  • 可微函数的极大值要求驻点负定,一元函数情况下,要求驻点:即一阶导数在该点为0;要求负定:即二阶导数在该点严格小于0

    (f''(x0)<=0只是半负定,要f''(x)<0才是负定)

    多元也是这样,要求驻点:Jacobi矩阵在该点要为0;要求负定:海塞矩阵在该点必须是负定阵

    当场证明给你看好了

    设f(x1,...,xn)是n元二阶可微函数

    根据Taylor定理在x=(x(1),x(2),...,x(n))处展开为

    f(x1,...,xn)=f(x(1),...,x(n))+J(x)(x1-x(1),...,xn-x(n))T+(x1-x(1),...,xn-x(n))H(x)(x1-x(1),...,xn-x(n))T

    +((x1-x(1),...,xn-x(n))模长的平方的高阶无穷小)

    驻点要求J(x)=0,

    负定要求H(x)是负定的,也就是说对于任意

    (x1-x(1),...,xn-x(n))T≠0,上述表达式右边第二项为0,右边第三项严格小于0,由于第四项是比第三项高阶的无穷小,所以在x点充分小的局部上,右边为f(x(1),...,x(n))+某个严格小于0的项,所以左边严格大于右边(对于该点附近不同于该点的点来说),根据定义,该点是极大值点。

    所以

    驻点负定

    是极值点的充分条件

    反过来,如果是严格的极大值点,也能得到驻点负定,所以驻点负定是严格的极大值点的充分必要条件

    但是貌似那种不严格的极大值点不满足这点,半负定本身就是负定的必要条件

    所以你这种说法也算是正确

    f''(x)<0的必要条件是f''(x)<=0,所以不管怎么说,你把必要条件扩大到f''(x)<=0不会错的

    但是作为充分条件就不够了

    “f'(x0)=0(就是一元的J(x0)=0)且f''(x0)<0(就是一元的H(x0)负定)”是严格极大值的充分必要条件

    但是不严格的情况(其实也只有平点的情况,根本就是在该点附近是一个常函数,这时候显然即是极大值又是极小值,但是不满足海塞矩阵负定,因为这时候不管几阶导数都是0,一般我们讨论问题时候会排除这种过于简单的特例)

    极小值完全同理,就是驻点J=0,正定(海塞矩阵H正定)

    2023-10-24 01:26:14
  • 一个函数能够取到极值的充要条件是: ①存在使导数等于0的点, 即在该点处 f' = 0。

    ②使导数等于0的那个x值,左右两边导数符号相反。

    若 f'左 > 0,f'右< 0,则为极大值。

    若 f'左< 0,f'右 > 0,则为极小值,极值是一个函数的极大值或极小值。

    如果一个函数在一点的一个邻域内处处都有确定的值,而以该点处的值为最大(小),这函数在该点处的值就是一个极大(小)值。

    如果它比邻域内其他各点处的函数值都大(小),它就是一个严格极大(小)。该点就相应地称为一个极值点或严格极值点。

    2023-10-24 01:26:14
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