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定义 设函数$f$在点$P_0(x_0,y_0)$的某邻域$U(P_0)$内有定义。若对于任何点$P(x,y) \in U(P_0)$,成立不等式
$$f(P) \le f(P_0)(或f(P) \ge f(P_0)),$$
则称函数$f$在点$P_0$取得极大(或极小)值,点$P_0$称为$f$的极大(或极小)值点。极大值、极小值统称极值。极大值点、极小值点统称极值点。
注意:这里所讨论的极值点只限于定义域的内点。
由定义可见,若$f$在点$(x_0,y_0)$取得极值,则当固定$y=y_0$时,一元函数$f(x,y_0)$必定在$x=x_0$取相同的极值。同理,一元函数$f(x_0,y)$在$y=y_0$也取相同的极值。于是得到二元函数取极值的必要条件如下:
定理1(极值必要条件) 若函数$f$在点$P_0(x_0,y_0)$存在偏导数,且在$P_0$取得极值,则有
$$f_x(x_0,y_0)=0,f_y(x_0,y_0)=0。$$
反之,若函数$f$在点$P_0$满足上式,则称点$P_0$为$f$的稳定点。定理指出:若$f$存在偏导数,则其极值点必是稳定点。但稳定点并不都是极值点。
与一元函数相同,函数在偏导数不存在的点上也有可能取得极值。
为了讨论二元函数$f$在点$P_0(x_0,y_0)$取得极值的充分条件,我们假定$f$具有二阶连续偏导数,并记
$$H_f(P_0)=\left( {\begin{array}{*{20}{c}} f_{xx}(P_0)&f_{xy}(P_0)\\ f_{yx}(P_0)&f_{yy}(P_0) \end{array}} \right) =\left( {\begin{array}{*{20}{c}} f_{xx}&f_{xy}\\ f_{yx}&f_{yy} \end{array}} \right)_{P_0}$$
它称为$f$在$P_0$的黑赛(Hesse)矩阵。
定理2(极值充分条件) 设二元函数$f$在点$P_0(x_0,y_0)$的某邻域$U(P_0)$内具有二阶连续偏导数,且$P_0$是$f$的稳定点。则当$H_f$$(P_0)$是正定矩阵时,$f$在$P_0$取得极小值;当$H_f$$(P_0)$是负定矩阵时,$f$在$P_0$取得极大值;当$H_f$$(P_0)$是不定矩阵时,$f$在$P_0$不取极值。
根据正半定或负半定对称阵所属主子行列式的符号规则,定理2又可写成如下比较实用的形式:
若函数$f$如定理2所设,$P_0$是$f$的稳定点,则有
(i)当$f_{xx}(P_0)>0$,$(f_{xx}f_{yy}-f_{xy}^2)(P_0)>0$时,$f$在点$P_0$取得极小值;
(ii)当$f_{xx}(P_0)<0$,$(f_{xx}f_{yy}-f_{xy}^2)(P_0)>0$时,$f$在点$P_0$取得极大值;
(iii)当$(f_{xx}f_{yy}-f_{xy}^2)(P_0)<0$时,$f$在点$P_0$不能取得极值;
(iv)当$(f_{xx}f_{yy}-f_{xy}^2)(P_0)=0$时,不能肯定$f$在点$P_0$是否取得极值。 |
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