II semestr
Transkrypt
II semestr
II semestr Jan Kubarski 2 0.1 Funkcje wielu zmiennych, granice De…nition 0.1.1 Kaz·da¾funkcje¾ f : A ! R określona¾na podzbiorze A nazywamy funkcja¾n-zmiennych. Rn Np. Funkcja f (x; y) = x y jest funkcja¾2 zmiennych, tak samo jak funkcja f (x; y) = x: Funkcja określona na zbiorze pustym f : ; ! R nosi nazw¾ e funkcji pustej. Funkcja taka jest tylko jedna. Funkcje f (x; y) = ln x2 y 2 ; p g (x; y) = sin (x + y) 2 przedstawiaja¾ funkcje¾ pusta. ¾ Przypomnijmy, z·e punkt x0 jest punktem skupienia zbioru A w A moz·na znaleźć ciag ¾ punktów zbiez·ny do x0 : Rn jez·eli De…nition 0.1.2 Niech f : A ! R bedzie ¾ funkcja¾ n-zmiennych (A Rn ) zaś x0 –punktem skupienia zbioru A: Mówimy, z·e granica¾ n-krotna¾ funkcji f (x) w punkcie x0 jest liczba jez·eli 8">0 9 >0 8x2A (d (x; x0 ) < ) jf (x) j < ): Zapisujemy lim f (x) = ; x!x0 lub lim f x1 ; :::; xn = : x1 !x10 x2 !x20 :::::::: xn !xn 0 Dla granic wielokrotnych zachodza¾ takie same prawa rachunku granic (granica sumy, róz·nicy, iloczynu, ilorazu) jak dla granic funkcji jednej zmiennej. Remark 0.1.3 Przyroda granic w÷a´sciwych lub niew÷a´sciwych w punktach ”niesko´nczonych” dla funkcji wielu zmiennych jest o wiele bogatsza, bowiem wystepuj ¾ a¾ granice w punktach w których pewne wspó÷rzedne ¾ sa¾ sko´nczone a pewne niesko´nczone. Np. lim f (x; y) = x!a y!1 () 0.1. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH, GRANICE , 8">0 9 >0 9L 8(x;y) (jx aj < 3 i y > L ) jf (x; y) j < ): Analogicznie mo·zna okre´sli´c inne granice podwójne, potrójne, itp. (cze¾´sciowo w÷a´sciwe a cze¾´sciowo niew÷a´sciwe). Obliczanie granic wielokrotnych na ogó÷ jest trudniejsze od obliczania granic pojedy´nczych. Example 0.1.4 Obliczyć x2 y 2 lim : x!0 x2 + y 2 y!0 Wymaga to pewnego oszacowania. 0 2 jxj jyj 1 2 x + y2 (jxj jyj)2 = x2 + y 2 x2 + y 2 1 : 2 jxj jyj 2 jxj jyj Stad ¾ 0 x2 y 2 x!0 x2 + y 2 y!0 lim x2 y 2 jxj jyj = lim = 0: x!0 2 jxj jyj x!0 2 y!0 y!0 lim Oprócz granic wielokrotnych wyz·ej opisanych spotykamy tez·granice otrzymane w wyniku kolejnych przejść granicznych wykonanych oddzielnie dla kaz·dej zmiennej w pewnej kolejności, zwane granicami iterowanymi. Np. dla n = 2 mamy dwie granice iterowane lim lim f (x; y) ; y!b x!a lim lim f (x; y) : x!a y!b Okazuje sie, ¾ z·e nie ma zwiazku ¾ miedzy ¾ istnieniem i wartościa¾ granicy wielokrotnej a granicami iterowanymi. Example 0.1.5 Dla funkcji f (x; y) = x y x+y mamy: dziedzina x 6= y; czyli p÷aszczyzna z wyciet ¾ a¾ prosta¾ y = (0; 0) jest oczywi´scie punktem skupienia dziedziny x y = 1; x!0 y!0 x + y lim lim x y = y!0 x!0 x + y lim lim 1; x; punkt 4 granica podwójna nie istnieje lim f (x; y) = lim 1 = x=0 y!0 y!0 lim = lim 1 = 1 6= x!0 y=0 x!0 1 (granica po osi OY ) 1 (granica po osi OX). Granica podwójna nie istnieje bo zale·zy od sposobu zbiegania do punktu granicznego. De…nition 0.1.6 Niech f : A ! R bedzie ¾ funkcja¾ n-zmiennych (A Rn ) zaś punkt x0 niech bedzie ¾ punktem skupienia zbioru A: Mówimy, z·e funkcja f jest ciag÷ ¾ a w punkcie x0 jez·eli ma granice¾ w tym punkcie równa¾ wartości funkcji w tym punkcie: lim f (x) = f (x0 ) : x!x0 Punkt dziedziny który nie jest punktem skupienia (punkt taki nazywamy ¾ ości. punktem izolowanym) uznajemy z de…nicji za punkt ciag÷ Dzia÷ ania dodawania, odejmowania, iloczynu, ilorazu, superpozycji wykonane skończona¾ ilość razy na funkcjach ciag÷ ¾ ych daja¾ funkcje ciag÷ ¾ e. Analogonem w÷ asności Weierstrassa dla funkcji ciag÷ ¾ ych wielu zmiennych jest Theorem 0.1.7 (W÷ asność Weierstrassa) Ka·zda funkcja ciag÷ ¾ a na zbiorze zwartym jest funkcja¾ograniczona¾i przyjmuje swoje kresy. 0.2 Pochodne kierunkowe i czastkowe ¾ De…nition 0.2.1 Niech funkcja f (x) = f (x1 ; :::; xn ) bedzie ¾ dana¾ funkcja¾ n-zmiennych rzeczywistych określona¾ w otoczeniu punktu x0 = (x10 ; :::; xn0 ). Weźmy dowolny wektor h = [h1 ; :::; hn ] (czesto ¾ oznaczamy go innym sym1 n bole x = [[ x ; :::; x ]). Pochodna¾kierunkowa¾funkcji f w punkcie x0 w kierunku wektora h nazywamy granice¾ fh0 (x0 ) f (x0 + t h) f (x0 ) = lim t!0 t f (x10 + t h1 ; :::; xn0 + t hn ) = lim t!0 t f (x10 ; :::; xn0 ) : 0.2. POCHODNE KIERUNKOWE I CZASTKOWE ¾ 5 Jest to pochodna w punkcie t = 0 funkcji ' (t) zmiennej t określonej wzorem ' (t) = f (x0 + t h) ; d fh0 (x0 ) = ' (t) = '0 (0) dt t=0 ' (t) ' (0) = lim : t!0 t e, iloczyn, Dla pochodnych kierunkowych fh0 (x0 ) zachodza¾ wzory na sum¾ iloraz funkcji –analogiczne jak dla funkcji jednej zmiennej ((f + g)0h (x0 ) = fh0 (x0 ) + gh0 (x0 ) ; itp.). Example 0.2.2 We´zmy f (x; y) = x + y 2 ; (x0 ; y0 ) = (1; 1) ; h = [1; 2] : 0 f[1;2] (1; 1) f (1 + t 1; 1 + t 2) f (1; 1) = lim t!0 t 4t2 + 5t 1 + t + (1 + 2t)2 2 = lim = 5: = lim t!0 t!0 t t Lub = = 0 ' (t) = 0 f[1;2] (1; 1) = ' (t) f ((1; 1) + t [1; 2]) = f (1 + t; 1 + 2t) 1 + t + (1 + 2t)2 = 4t2 + 5t + 2; 8t + 5; '0 (0) = 5: Example 0.2.3 Obliczy´c pochodne kierunkowe funkcji f (x; y) = xy x2 +y 2 (x; y) 6= (0; 0) ; (x; y) = (0; 0) ; 0 w punkcie (0; 0) w kierunku h1 = [1; 0] oraz h2 = [1; 1] : 0 f[1;0] (0; 0) = lim f (t; 0) t t!0 = lim f (0; 0) 0 0 = 0; t f (t; t) f (0; 0) 0 (0; 0) = lim f[1;1] t!0 t t2 1 2 2 = lim t +t = lim nie istnieje. t!0 t!0 2t t t!0 6 De…nition 0.2.4 Pochodna¾kierunkowa¾w kierunku wersora i-tej osi h = ei = ¾ a¾ funkcji f po i–tej [0; :::; 0; 1;0; :::; 0; 0; :::; 0] nazywamy pochodna¾ czastkow | {z } i zmiennej i oznaczamy @f (x0 ) @xi o ile nazwami zmiennych sa¾x1 ; :::; xn ; lub fjxi (x0 ) ; lub fxi (x0 ) ; lub fji (x0 ) : Tzn. @f (x0 ) @xi f (x0 + t ei ) f (x0 ) = lim t!0 t i 1 f (x0 ; :::; x0 + t; :::xn0 ) f (x10 ; :::; xn0 ) = lim : t!0 t Jest to zwyk÷ a pochodna po zmiennej i-tej traktujac ¾ pozosta÷ e zmienne jako parametry. Example 0.2.5 2 f (x; y; z) = xyex z ; @f 2 2 fx = = yex z + xyex z 2xz; @x @f 2 = xex z ; fy = @y @f 2 fz = = xyex z x2 ; @z @2f @ @f @ 2 fxy = := = xex z @x@y @x @y @x 2 2 x2 z x2 z = e + xe 2xz = ex z + 2x2 zex z ; @2f @ @f @ 2 2 fyx = := = yex z + xyex z 2xz @y@x @y @x @y 2 2 = ex z + 2x2 zex z : 0.3. KONSEKWECJE CIAG× ¾ OŚCI POCH. CZAST. ¾ 0.3 7 Konsekwecje ciag÷ ¾ ości pochodnych czastkowych ¾ @f Theorem 0.3.1 Je´sli pochodne czastkowe ¾ sa¾funkcjami ciag÷ ¾ ymi, to pochodna @xi 0 kierunkowa fh istnieje w ka·zdym kierunku i wyra·za sie¾ wzorem @f @f n + ::: + h @x1 @xn @f @f h1 ; :::; hn : ; :::; n 1 @x @x fh0 = h1 = (1) Ze wzoru wynika dalej ciag÷ ¾ o´s´c pochodnej kierunkowej fh0 (x) dla ka·zdego ustalonego wektora h: (W ostatnim wzorze wystepuje ¾ iloczyn skalarny wektorów) Proof. Pominiemy. Example 0.3.2 Sprawdzimy powy·zszy wzór dla funkcji f (x; y) = xy + y 2 : We´zmy wektor h = [ x; y] : f[0 (x; y) f (x + t x; y + t = lim t!0 t (x + t x) (y + t = lim x; y] y) y) + (y + t t x y + 2y t!0 = lim x t!0 y+y f (x; y) x+t y)2 xy y2 y + t ( y)2 = x y+y x + 2y y = x y + y (x + 2y) : Z drugiej strony @f = y; @x @f = x + 2y: @x Stad ¾ @f + y x + 2y @x x y + y (x + 2y) : x = Z za÷ oz·enia ciag÷ ¾ ości pochodnych czastkowych ¾ wynikaja¾ tez· dalsze konsekwencje. 8 Theorem 0.3.3 (Twierdzenie Schwarza) Je´sli wszystkie pochodne czastkowe ¾ @2f drugiego rzedu ¾ @xi @xj sa¾funkcjami ciag÷ ¾ ymi, to @2f @2f = ; @xi @xj @xj @xi tzn. (niezale·zno´s´c od kolejno´s´ci ró·zniczkowania). Example 0.3.4 Wiele praw …zyki ma posta´c równa´n z pochodnymi czastkowymi. ¾ (1) Równanie ciep÷ a. Niech B bedzie ¾ jednorodnym …zycznie cia÷em i T (x; y; z; t) temperatura¾cia÷a w punkcie (x; y; z) w chwili t: Fourier pokaza÷ - w oparciu o zasade¾ zachowania energii - ·ze T musi spe÷nia´c równanie ró·zniczkowe (zwane równaniem ciep÷a) k (Txx + Tyy + Tzz ) = Tt ; gdzie k jest sta÷¾ a zwana¾ wspó÷czynnikiem przewodnictwa cieplnego cia÷a B ( @2T Txx = @x2 ; itd). (2) Równanie Laplace’a. Potencja÷grawitacyjny V (x; y; z) dla masy m w punkcie (x; y; z) w polu grawitacyjnym wytworzonym przez mase¾ M w . Spe÷nia poczatku ¾ uk÷adu wspó÷rzednych ¾ jest równy V (x; y; z) = p GmM 2 2 2 x +y +z on równanie Laplace’a Vxx + Vyy + Vzz = 0: (3) Równanie Poissona. W przypadku, gdy M jest masa¾ przestrzennego cia÷a B i (x; y; z) le·zy w jego wnetrzu, ¾ to V spe÷nia równanie Poissona Vxx + Vyy + Vzz = 4 ; gdzie jest gesto ¾ ´scia¾masy przyciagaj ¾ acego ¾ cia÷a B: (4) Równanie falowe. Bernoulli a potem d’Alembert odkryli równanie opisujace ¾ fale¾ f (x; y; z; t) (d´zwiekow ¾ a,¾ wodna,¾ drgajac ¾ a¾strune,...) ¾ fxx + fyy + fzz = c2 ftt : (5) Równanie Korteweg-de Vries (KdV w skrócie). opisujace ¾ fale¾ wodna¾u (x; t) w p÷ytkiej wodzie ut + uxxx + u ux = 0: Rozwiazania ¾ (niektóre) tego równania nazywane sa¾solitonami. Równanie 0.4. GRADIENT A POCHODNA KIERUNKOWA 0.4 9 Gradient a pochodna kierunkowa De…nition 0.4.1 Gradientem funkcji f (x; y; z) w punkcie x0 = (x0 ; y0 ; z0 ) nazywamy wektor @f @f @f (x0 ) ; (x0 ) ; (x0 ) @x @y @z @f @f @f (x0 ) i + (x0 ) j + (x0 ) k = @x @y @z (rf )x = gdzie i = [1; 0; 0] ; j = [0; 1; 0] ; k = [0; 0; 1] oznaczaja wersory osi wspó÷ rzed¾ nych. Dla funkcji 2-zmiennych f (x; y) bedzie ¾ to wektor @f @f (x0 ) ; (x0 ) @x @y @f @f = (x0 ) i + (x0 ) j: @x @y (rf )x = h i @f @f Zmieniajac ¾ punkt x0 otrzymamy pole wektorowe rf = @f ; ; –gradi@x @y @z ent funkcji f: Analogicznie dla funkcji wielu zmiennych f (x1 ; :::; xn ) : Lemma 0.4.2 Je´sli funkcja f (x1 ; :::; xn ) ma ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe, ¾ to fh0 (x) = (rf )x h; (iloczyn skalarny gradientu przez wektor). Proof. Wynika to natychmiast z wzoru (1). Za÷ óz·my dalej, z·e kvk = 1 i zadajmy pytanie: W jakim kierunku v o d÷ ugości 1 pochodna kierunkowa fv0 (x) osiaga ¾ najwieksz ¾ a¾ a w jakim najmniejsza¾ wartość ? W tym celu napiszmy iloczyn skalarny (rf )x v w nastepuj ¾ acy ¾ sposób: fv0 (x) = (rf )x v = k(rf )x k kvk cos ; gdzie jest katem ¾ miedzy ¾ wektorami (rf )x i v. Poniewaz· 1 cos 1; maksimum jest przyjete ¾ gdy cos = 1; t.j. gdy = 0: Znaczy to, z·e nalez·y wziać ¾ (rf )x v= : k(rf )x k 10 Zatem, (rf ) x jest kierunkiem w którym f najszybciej rośnie. k(rf )x k Analogicznie (rf )x k(rf )x k odpowiada katowi ¾ = (cos = 1) i jest kierunkiem w którym f najszybciej maleje, tzn. jest kierunkiem najwiekszego ¾ spadku Example 0.4.3 Ciep÷ o. Rozwa·zmy kawa÷ek jednorodnego materia÷u którego temperatura w ka·zdym punkcie tego cia÷a jest opisana w danym momencie czasu przez funkcje¾ skalarna¾ T (x; y; z) : Ruch ciep÷a odbywa sie¾ zawsze w spadku temperatury i dlatego jest opisany przez pole kierunku najwiekszego ¾ wektorowe J = k rT; gdzie k > 0 jest sta÷¾ a zale·zna¾ od o´srodka zwana¾ wspó÷czynnikiem przewodnictwa cieplnego (rT jest gradientem funkcji skalarnej T ). Przypomnijmy, ¾ spadek funkcji T odnotowujemy w kierunku przeciwnym do gra·ze najwiekszy dientu, stad ¾ minus w powy·zszym wzorze). Operatorem Laplace’a nazywamy operator oznaczany symbolem r2 określony na funkcjach skalarnych n-zmiennych f (x1 ; :::; xn ) wzorem r2 f = @2f @2f @2f + + ::: + : @ (x1 )2 @ (x2 )2 @ (xn )2 Funkcje¾ f dla której r2 f = 0 nazywamy harmoniczna. ¾ Przyk÷ adem takiej 1 1 p funkcji jest rozwaz·ana wyz·ej funkcja r = Pn i 2 (patrz zadanie niz·ej). i=1 (x 0.5 ) Róz·niczkowanie czastkowe ¾ z÷ oz·enia funkcji wielu zmiennych Theorem 0.5.1 Je·zeli funkcja n-zmiennych F (x1 ; :::; xn ) ; (x1 ; :::; xn ) 2 U @F Rn , ma ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ ; za´s funkcje xi = xi (t) ; t 2 ( ; ) ; sa¾ @xi ró·zniczkowalne, to z÷o·zenie F x1 (t) ; :::; xn (t) · · 0.5. RÓZNICZKOWANIE CZASTKOWE ¾ Z×OZENIA 11 jest te·z ró·zniczkowalne i zachodzi wzór d F x1 (t) ; :::; xn (t) dt @F dx1 1 n = x (t) ; :::; x (t) + ::: @x1 dt @F dxn : ::: + n x1 (t) ; :::; xn (t) @x dt Theorem 0.5.2 Je·zeli funkcja n-zmiennych F (x1 ; :::; xn ) ; (x1 ; :::; xn ) 2 U @F Rn , ma ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ ; i funkcje xi = xi (t1 ; :::; tm ) ; (t1 ; :::; tm ) 2 @xi m R ; te·z maja¾ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe, ¾ to z÷o·zenie F x1 t1 ; :::; tm ; :::; xn t1 ; :::; tm ma te·z ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ równe (w tym wzorze t = (t1 ; :::; tm )) @F (x1 (t) ; :::; xn (t)) @tt @F dx1 1 n = + ::: x (t) ; :::; x (t) @x1 dtr @F dxn ::: + n x1 (t) ; :::; xn (t) : @x dtr Example 0.5.3 Sprawdzi´c wzór na pochodne superpozycji dla funkcji 2 2 F (x; y) = (x + y) ex +y ; x = r cos '; y = r sin ': Najpierw z÷o·zenie, potem ró·zniczkowanie: 2 F (x (r; ') ; y (r; ')) = r (cos ' + sin ') er ; @F (x (r; ') ; y (r; ')) 2 2 = (cos ' + sin ') er + r er 2r @r 2 = (cos ' + sin ') er 1 + 2r2 12 Najpierw ró·zniczkowanie, potem z÷o·zenie(x + y) ex = = = = @x = @r = @F @x 2 2 2 2 ex +y + (x + y) ex +y @F (x (r; ') ; y (r; ')) @x 2 er + r (cos ' + sin ') @F @y 2 2 2 2 ex +y + (x + y) ex +y @F (x (r; ') ; y (r; ')) @y 2 er + r (cos ' + sin ') @y cos '; = sin '; @r @F @x @F @y + @x @r @y @r 2 2x; er 2 2r cos '; 2y; er 2 er + r (cos ' + sin ') er 2r sin '; 2 2 + er + r (cos ' + sin ') er = er 2 (cos ' + sin ') + 2r2 er r2 = (cos ' + sin ') e Analogicznie sprawdzimy sposobami. 1 + 2r @F (x(r;');y(r;')) @' 2 +y 2 2r cos ' 2 2 2 2r sin ' cos ' + sin ' (cos ' + sin ') 1 : 2 = r er ( sin ' + cos ') : dwoma Example 0.5.4 Za÷ó·zmy, ·ze funkcja y = y (x) jest ró·zniczkowalna i jest uwik÷ana w równanie F (x; y) = 0; tzn. F (x; y (x)) = 0: Powy·zsze wzory na dy ró·zniczkowanie z÷o·zenia pozwalaja¾znale·z´c pochodna¾ dx bez znajomo´sci funkcji y (x) a jedynie funkcji F (x; y) w która¾jest nasza funkcja uwik÷ana. @F (x; y (x)) @F @F dy = (x; y (x)) + (x; y (x)) ; @x @x @y dx @F (x; y (x)) dy @x = : @F dx (x; y (x)) @y 0 = · 0.6. RÓZNICZKI 13 Np. Znale´z´c pochodna¾funkcji y (x) dla x = 0 uwikanej w funkcje¾ ex y + x2 y = 1 i taka,¾ ·ze y (0) = 0: Pomocniczo de…niujemy F (x; y) = ex y +x2 y 1 dy dx = x=0 @F @x @F @y (0; 0) (0; 0) @ (ex y +x2 y 1) @x = x=0;y=0 @(ex y +x2 @y x y = e y 1) x=0;y=0 + 2xjx=0;y=0 = 1jx=0;y=0 ex y 1 1 = : 1 1 2 Zagadnieniem istnienia funkcji uwik÷ anej w dane równanie zajmiemy sie¾ później. 0.6 0.6.1 Róz·niczki pierwszego i wyz·szych rzedów ¾ Róz·niczka pierwszego rzedu ¾ Za÷ óz·my, z·e funkcja f (x) ; x = (x1 ; :::; xn ) ; jest określona w otoczeniu punktu x0 i posiada pochodna¾ kierunkowa¾ fh0 (x0 ) w kaz·dym kierunku h 2Rn : De…nition 0.6.1 Funkcje¾kierunku h przy ustalonym x0 nazywamy ró·zniczka¾ (pierwsza¾ró·zniczka) ¾ funkcji f w punkcie x0 i oznaczamy symbolem (df )x0 (df )x0 : Rn ! R; h 7 !fh0 (x0 ) : Zaobserwujmy na konkretnych przyk÷ adach zachowanie sie¾ róz·niczki funkcji 2 zmiennych f (x; y) w przypadku, gdy pochodne czastkowe ¾ funkcji f sa¾ ciag÷ ¾ e, i gdy nie sa¾ ciag÷ ¾ e. Example 0.6.2 Rozwa·zmy funkcje¾ f (x; y) = xy(x+y) x2 +y 2 0 gdy (x; y) 6= (0; 0) ; gdy (x; y) = (0; 0) : 14 W ka·zdym punkcie (x; y) 6= (0; 0) funkcja ma ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ @f 2xy + x2 y 2 ; = y2 @x (x2 + y 2 )2 @f x2 y 2 + 2xy = x2 : @y (x2 + y 2 )2 W punkcie (0; 0) te·z sa¾pochodne czastkowe ¾ @f f (tx; 0) f (0; 0) 0 (0; 0) = lim = lim = 0; t!0 t!0 t @x t f (0; ty) f (0; 0) 0 @f (0; 0) = lim = lim = 0: t!0 t!0 @y t t Pochodna czastkowa ¾ @f = @x ( y2 2xy+x2 y 2 (x2 +y 2 )2 0 gdy (x; y) 6= (0; 0) ; gdy (x; y) = (0; 0) : @f y!0 @x nie jest funkcja¾ciag÷¾ ¾ a w punkcie (0; 0) ; bo granica podwójna limx!0 zale·zy od wyboru kierunku: @f = 0; x!0 @x y=0 lim (granica ”po osi OX), @f 0 y2 = lim y 2 = lim 1 = 1 6= 0: 2 )2 x=0 @x x=0 x=0 (0 + y y!0 y!0 y!0 lim @f Podobnie pochodna czastkowa ¾ nie jest te·z ciag÷ ¾ a w (0; 0) : Znajdziemy teraz @y ró·zniczke¾ funkcji f (x; y) w punkcie (0; 0) : f (0 + th; 0 + tk) t f (th; tk) = lim t!0 t 0 f[h;k] (0; 0) = lim f (0; 0) t!0 = lim thtk(th+tk) t2 h2 +t2 k2 t3 hk(h+k) t2 (h2 +k2 ) = lim t!0 t t hk (h + k) hk (h + k) = lim 2 = : t!0 h + k 2 h2 + k 2 t!0 · 0.6. RÓZNICZKI 15 z y x hk(h+k) h2 +k2 nie jest Wykres tej funkcji nie jest oczywi´scie p÷aszczyzna;¾ funkcja hk(h+k) h2 +k2 bowiem liniowa. Rozwa·zmy teraz jakikolwiek inny punkt np (1; 2) i obliczmy tam pochodne kierunkowe 0 f[h;k] (1; 2) f (1 + th; 2 + tk) = lim t!0 t = lim f (1; 2) (1+th)(2+tk)(3+th+tk) (1+th)2 +(2+tk)2 6 5 t 1 28h + k + 30thk tk 2 + 4th2 + 5t2 h2 k + 5t2 hk 2 = lim t!0 5 5 + 2th + t2 h2 + 4tk + t2 k 2 28 1 = h+ k 25 25 t!0 6 4 2 -4 -2 z 00 0 2 4 -2 y -4 -2 -4 2 4 x -6 1 + 25 k Wykres funkcji iowa. 28 h 25 28 h 25 + 1 k 25 jest oczywi´scie p÷aszczyzna,¾ funkcja ta jest lin- 16 Ostatnia obserwacja jest typowa dla funkcji o ciag÷ ¾ ych pochodnych czastkowych ¾ (wynika to z powyz·szych lematów). Theorem 0.6.3 Je´sli funkcja f (x1 ; :::; xn ) ma w punkcie x0 ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ to jej pierwsza ró·zniczka (df )x0 : Rn ! R jest funkcja¾ liniowa¾ i wyra·za sie¾ wzorem (df )x0 h1 ; :::; hn = @f @f (x0 ) h1 + ::: + n (x0 ) hn : 1 @x @x Wyrazimy ja¾ jeszcze inaczej. W tym celu weźmy funkcje h (x1 ; :::; xn ) = xi : Jej róz·niczka w kaz·dym punkcie jest taka sama; oznaczamy ja przez dxi : i @xi Poniewaz· @x j = j ; to dxi h1 ; :::; hn = hi : (2) Stad ¾ (df )x0 = @f @x1 (x0 ) dx1 + ::: + @f @xn (x0 ) dxn : Punkt w którym pierwsza róz·niczka jest zerowa nazywamy punktem krytycznym. Zgodnie z nastepnymi ¾ rozdzia÷ ami w punktach krytycznych moga¾ być ekstrema lokalne danej funkcji. 0.6.2 Róz·niczki drugiego i wyz·szych rzedów ¾ ¾ do rzedu ¾ Za÷ óz·my, z·e funkcja f (x1 ; :::; xn ) ma ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe drugiego. Wtedy pochodna kierunkowa w ustalonym kierunku h fh0 x1 ; :::; xn @f @f = x1 ; :::; xn h1 + ::: + n x1 ; :::; xn 1 @x @x n X @f x1 ; :::; xn hi = i @x i=1 hn posiada dalej ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ wzgledem ¾ zmiennych x1 ; :::; xn i oczywiście pochodna¾kierunkowa¾w dowolnym kierunku k; (fh0 )0k (patrz wniosek 00 (0.3.1)): Oznaczamy ja¾ krócej fh;k : Wyraz·a sie¾ ona wzorem 00 fh;k = n X @2f hi k j : i @xj @x i;;j=1 (3) · 0.6. RÓZNICZKI 17 Istotnie: 00 fh;k = n X @f hi i @x i=1 n X @ = @xj j=1 = = n X !0 h n X @f hi i @x i=1 @2f hi k j j @xi @x i;;j=1 ! kj (na mocy Tw. Schwarza) n X @2f hi k j i @xj @x i;;j=1 De…nition 0.6.4 Ró·zniczka¾drugiego rzedu ¾ funkcji f w punkcie x0 (w otoczeniu którego jest okre´slona i w którym ma pochodne czastkowe ¾ ciag÷ ¾ e drugiego rzedu) ¾ nazywamy funkcje¾ d2 f x0 : Rn ! R ; 00 h 7 !fh;h (x0 ) : Proposition 0.6.5 Ró·zniczka¾ drugiego rzedu ¾ funkcji f w punkcie x0 (w otoczeniu którego jest okre´slona i w którym ma pochodne czastkowe ¾ ciag÷ ¾e drugiego rzedu) ¾ wyra·za sie¾ wzorem 2 df x0 = = n X d j=1 n X @f @xj dxj @2f (x0 ) dxi dxj : i @xj @x i;;j=1 Proof. Na podstawie wzoru (3) oraz (2) d2 f x0 00 (h) = fh;h (x0 ) = n X @2f hi hj i @xj @x i;;j=1 n X @2f dxi (h) dxj (h) i @xj @x i;;j=1 ! n X @2f = dxi dxj (h) : i @xj @x i;;j=1 = 18 Róz·niczka druga w danym punkcie jest wiec ¾ znana¾z algebry forma¾kwadratowa.¾ Example 0.6.6 Dla funkcji 2-zmiennych korzystajac ¾ ze Tw. Schwarza dostajemy @2f @2f dx dy + df = dx dx + @x2 @x@y @2f @2f + dy dx + 2 dy dy @y@x @y 2 @2f @2f @ f 2 (dx) + 2 dx dy + (dy)2 : = 2 2 @x @x@y @y 2 Analogicznie d3 f = @3f @3f @3f @3f 3 2 2 (dx) + 3 (dx) dy + 3 dx (dy) + (dy)3 : @x3 @x2 @y @x@y 2 @x3 Np. dla f (x; y) = x3 2x2 y mamy @2f @x@y = 4x = @2f @y@x ; @2f @xy @f @x = 3x2 4xy; @f @y = 2x2 ; @2f @x2 = 6x 4y; =0: df = 3x2 4xy dx 2x2 dy; d2 f = d 3x2 4xy dx + d 2x2 dy = (6x 4y) dx dx + ( 4x) dy dx + + ( 4x) dx dy + 0dy = (6x 4y) (dx)2 8xdx dy: d3 f = d (6x 4y) (dx)2 d (8x) dx dy = 6 (dx)3 4 (dx)2 dy 8 (dx)2 dy = 6 (dx)3 12 (dx)2 dy: Analogicznie dla funkcji f o ciag÷ ¾ ych pochodnych czastkowych ¾ do rzedu ¾ k de…niujemy róz·niczk¾ e rzedu ¾ k w danym punkcie wzorem x0 dk f x0 : Rn ! R wzorem dk f (k) x0 (x ) : (h) = f h; :::; h 0 | {z } k razy · 0.6. RÓZNICZKI 19 Róz·niczka ta jest równa k d f x0 = n X i1 ;:::;ik @kf (x0 ) dxi1 ::: dxik : i1 :::@xik @x =1 Pomocnym moz·e tez· być wzór dk+1 f x0 = n X i1 ;:::;ik =1 d @kf @xi1 :::@xik Np. dla funkcji z poprzedniego przyk÷ adu(6x d3 x3 (x0 ) dxi1 ::: dxik : 4y) (dx)2 (4) 8xdx dy: 2x2 y = d (6x 4y) (dx)2 + d ( 8x) dx dy = 6dx (dx)2 4dy (dx)2 8dx dx dy = 6 (dx)3 12 (dx)2 dy: Trzecia róz·niczka dla tej funkcji jest wiec ¾ jednakowa w kaz·dym punkcie. 0.6.3 Wzór Taylora Zacznijmy od przyk÷ adu funkcji 1-zmiennej. Example 0.6.7 Dla funkcji 1-zmiennej f (x) wzory wyra·zajace ¾ ró·zniczki pierwszego i wy·zszych rzedów ¾ sa¾bardzo proste, bowiem jest tylko jedna zmienna, powiedzmy, x i ró·zniczki dk f musza¾wyra·za´c sie¾ w terminach dx: df = f 0 dx; d2 f = f 00 (dx)2 ; dk f = f (k) (dx)k : Oczywi´scie dx (h) = h; oraz (dx)k : R ! R; h 7 ! dx (h) ::: dx (h) = hk : 20 Wzór Taylora funkcji f (x) o ´srodku x0 mo·zemy wiec ¾ zapisa´c za pomoca¾ ró·zniczek f (x0 + h) f 00 (x0 ) 2 f 0 (x0 ) h+ h + ::: = f (x0 ) + 1! 2! f (n) (x0 ) n f (n+1) (x0 + h) n+1 ::: + h + h n! (n + 1)! (df )x0 (h) (dn f )x0 (h) = f (x0 ) + + ::: + + 1! n! (dn+1 f )x0 + h (h) + (n + 1)! Okazuje sie, ¾ z·e dla funkcji wielu zmiennych wzór Taylora wyraz·ajacy ¾ przyrost f x10 + h1 ; :::; xn0 + hn f x10 ; :::; xn0 najprościej wyraz·a sie¾ w terminach róz·niczek wyz·szych rzedów ¾ i wyglada ¾ dok÷ adnie tak samo jak dla funkcji 1-zmiennej. Theorem 0.6.8 Wzór Taylora dla funkcji wielu zmiennych. Je´sli funkcja n-zmiennych f (x1 ; :::; xn ) ma ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ do rzedu ¾ k + 1 w otoczeniu punktu x0 to dla dostatecznie ma÷ych h (tak aby odcinek ÷¾ aczacy ¾ x0 z punktem x0 + h zawiera÷sie¾ w tym otoczeniu), zachodzi wzór (5) f (x0 + h) k d f x0 (h) (df )x0 (h) + ::: + + 1! k! dk+1 f x0 + h (h) + (k + 1)! = f (x0 ) + dla pewnej liczby 2 (0; 1) (zale·znej od pozosta÷ych wielko´sci: f; x0 ; h). (6) · 0.6. RÓZNICZKI 21 We wspó÷ rzednych ¾ wzór ten wyglada ¾ mniej przejrzyście f x10 + h1 ; :::; xn0 + hn = f x10 ; :::; xn0 + k X 1 + r! r=1 + n X @rf (x0 ) hi1 ::: hir i1 :::@xir @x =1 i1 ;:::;ir n X 1 (k + 1)! i 1 ;:::;ik+1 @ k+1 f (x0 + i1 :::@xik+1 @x =1 ! + h) hi1 ::: hir+1 : W szczególności dla funkcji 2-zmiennych f (x0 + h; y0 + k) = f (x0 ; y0 ) + k k X 1X r @rf + (x0 ; y0 ) hr r s @y s r! s @x r=1 s=1 s ks + X k+1 1 @ k+1 f + (x0 + h; y0 + k) hk+1 s (k + 1)! s=1 @xk+1 s @y s k+1 s ks: Wydaje sie¾ jednak szybciej otrzymać wzór Taylora bezpośrednio z ogólnego wzoru (5) wyliczajac ¾ kolejne róz·niczki w oparciu o wzór (4). Example 0.6.9 Dla f (x; y) = x2 ln (y + 2) otrzymujemy dla punktu (0; 0) f (0; 0) = 0 x2 dy; (df )(0;0) = 0; y+1 x2 d2 f = d (2x ln (y + 2)) dx + d dy y+2 2x = 2 ln (y + 2) (dx)2 + dy dx + y+2 2x x2 2 + dx dy + 2 (dy) y+2 (y + 2) 4x x2 2 = 2 ln (y + 2) (dx)2 + dx dy 2 (dy) ; y+2 (y + 2) df = 2x ln (y + 2) dx + 22 d2 f (0;0) = 2 ln 2 (dx)2 ; d3 f = d (2 ln (y + 2)) (dx)2 + 4x x2 (dy)2 +d dx dy d 2 y+2 (y + 2) 2 4 = dy (dx)2 + (dx)2 dy y+2 y+2 4x 2x 2 2 dy dx dy 2 dx (dy) + (y + 2) (y + 2) 2 2x 3 + 3 (dy) (y + 2) 6x 6 2 (dx)2 dy = 2 dx (dy) + y+2 (y + 2) 2 2x 3 + 3 (dy) : (y + 2) Zatem f (x; y) 2 ln 2 x2 6 + x2 y 2 y+2 6 x 2 2 x2 3 2 x y + y : ( y + 2)2 ( y + 2)3 = 0+0+ Dla ma÷ ego przyrostu (x; y) (t.j. bliskiego (0; 0)) zaniedbujac ¾ trzecia¾róz·niczk¾ e mamy w przybliz·eniu f (x; y) ln 2 x2 : f (x; y) = x2 ln (y + 2) ; 2 x 2; 2 y 5 · 0.6. RÓZNICZKI 23 f (x; y) = x2 ln (y + 2) ; 1 x 1; 0:5 y 0:5 0.8 0.6 z 0.4 0.2 -1 0.0 -0.4-0.2 0.000.2 0.4 1 y x (d2 f )(0;0) (h; k) = h2 ln 2 0.6 z 0.4 0.2 -1 0.0 -0.4 -0.2 0.00 0.2 0.4 1 k h Ze wzoru Taylora otrzymujemy wzór przybliz·ony rzedu ¾ k dk f x0 (h) (df )x0 (h) f (x0 + h) = f (x0 ) + + ::: + 1! k! i oszacowanie bezwzgledne ¾ b÷ edu ¾ sup 0 1 dk+1 f x0 + h (k + 1)! (h) : Example 0.6.10 Znale´z´c przybli·zenie rzedu ¾ 2 za pomoca¾wzoru Taylora funkcji f (x; y) = ex cos y w pobli·zu punktu (0; 0) : Rozwiazanie: ¾ df = df(0;0) = d2 f = = = 2 d f(0;0) = ex cos y dx ex sin y; dx; d (ex cos y) dx d (ex sin y) dy (ex cos y dx ex sin y dy) dx (ex sin y dx + ex cos y dy) dy ex cos y (dx)2 2ex sin y dx dy ex cos y (dy)2 : (dx)2 (dy)2 : 24 f (x; y) = f (0; 0) + = 1+x+ x (df )(0;0) (x; y) 1! 2 y 2 + (d2 f )(0;0) (x; y) 2! 2 : Example 0.6.11 Znale´z´c przybli·zenie rzedu ¾ 1 oraz 2 za pomoca¾wzoru Tayy lora funkcji f (x; y) = x w pobli·zu punktu (1; 3) a nastepnie ¾ obliczy´c w ten sposób przybli·zone warto´sci wyra·zenia (1:02)3:05 , porówna´c wyniki z warto´scia¾ obliczona¾na kalkulatorze. Rozwiazanie. ¾ f (x; y) = xy = ey ln x : @ y @ y df = x dx + x dy @x @y = xy 1 y dx + xy ln x dy: df(1;3) = 3dx: d2 f = d xy 1 y dx + d (xy ln x) dy @ @ xy 1 y dx + xy 1 y dy dx + = @x @y @ @ (xy ln x) dx + (xy ln x) dy dy + @x @y = xy 2 y (y 1) (dx)2 + 2 xy 1 y ln x + xy 1 dx dy + xy ln2 x (dy)2 d2 f(1;3) = 6 (dx)2 + 2dx dy: f (1 + x; 3 + y) = f (1; 3) + (df )(1;3) (x; y) 1! = 1 + 3x = 1 + 3 0:02 = 1:06 f (1 + x; 3 + y) = f (1; 3) + (df )(1;3) (x; y) + (d2 f )(1;3) (x; y) 1! 2! 6x2 + 2x y = 1 + 3x + = 1 + 3x + 3x2 + xy 2 = 1 + 3 0:02 + 3 (0:02)3 + 0:02 0:05 = 1:061: 0.7. EKSTREMA LOKALNE 25 Warto´s´c dok÷adniejsza z kalkulatora 1:023:05 = 1:0623 0.7 0.7.1 Ekstrema lokalne De…nicja lokalnego ekstremum De…nition 0.7.1 Mówimy, z·e funkcja n-zmiennych f (x) określona w otoczeniu punktu x0 2 Rn ma w punkcie x0 maksimum lokalne, jez·eli istnieje otoczenie U tego punktu (zawarte w dziedzinie funkcji) w którym wartości funkcji nie przewyz·szaja¾ f (x0 ) ; tzn. f (x) f (x0 ) ; dla x 2U: Jez·eli zachodzi nierówność ostra f (x) < f (x0 ) dla x 6= x0 to mówimy o maksimum lokalnym w÷a´sciwym. Dla nierówności w przeciwna¾strone¾ mamy odpowiednio minimum lokalne i minimum lokalne w÷a´sciwe. 0.7.2 Warunek konieczny Theorem 0.7.2 Warunek konieczny ekstremum lokalnego. Za÷ó·zmy, ·ze funkcja n-zmiennych f (x1 ; :::; xn ) okre´slona w otoczeniu punktu x0 posiada w tym punkcie ró·zniczke¾ (df )x0 i ma w tym punkcie ekstremum lokalne. Wówczas (df )x0 = 0; w szczególno´sci pochodne czastkowe ¾ w tym punkcie sa¾równe zeru @f @f (x0 ) = ::: = (x0 ) = 0: 1 @x @xn Proof. Dla dowolnego wektora h 2 Rn określmy pomocniczo funkcje¾ ' ( ) = f (x0 + h) : Jej dziedzina zawiera pewne otoczenie punktu 0 = 0 i funkcja ta posiada w 0 = 0 ekstremum lokalne. Poniewaz· funkcja ' ( ) ma pochodna¾ w tym 26 punkcie '0 (0) = lim = lim = '( ) !1 ' (0) f (x0 + f (x0 ) h) !1 fh0 (x0 ) to z Tw.Fermata w punkcie tym pochodna jest zero. Stad ¾ fh0 (x0 ) = 0 a tym samym (df )x0 (h) = fh0 (x0 ) = 0: Przed warunkami wystarczajacymi ¾ omówimy pewien przyk÷ ad. Example 0.7.3 Rozwa·zmy funkcje¾ f (x; y) = x3 f (x; y) = x3 3x2 + y 3 + 3y 2 ; 3x2 + y 3 + 3y 2 : 1 x 3; 3 y 1: 4 -3 2 -2 -1z y 3 0 0 0 -21 2 -4 -1 1 x Mamy @f @f = 3x2 6x; = 3y 2 + 6y; @x @y @2f @2f @2f = 6x 6; = 0; = 6y + 6 @x2 @x@y @y 2 df = 3x2 d2 f = (6x 6x dx + 3y 2 + 6y dy; 6) (dx)2 + (6y + 6) (dy)2 : 0.7. EKSTREMA LOKALNE 27 Pierwsza ró·zniczka znika w punktach (x; y) takich, ·ze 3x2 6x = 0 3y 2 + 6y = 0: Po rozwiazaniu ¾ otrzymujemy 4 punkty A1 = (0; 0) ; A2 = (0; 2) ; A3 = (2; 0) ; A4 = (2; 2) : W ka·zdym z tych punktów wzór Taylora mówi f (x; y) = f (A) + 1 2 df 2 A + ::::; zatem, w przybli·zeniu funkcja f (x; y) po przesunieciu ¾ punktu A do (0; 0) 1 2 wyglada ¾ jak 2 (d f )A f (x; y) f (A) 1 2 df 2 A : Zobaczymy to na przyk÷adzie powy·zszej funkcji. Przy okazji zaobserwujemy w ka·zdym z tych 4 punktów nastepuj ¾ ace ¾ elementy znak pochodnej @2f @x2 = 6x 6; wyró·znik W = det " @2f @x2 @2f @x@y @2f @x@y @2f @y 2 # = det 6x 6 0 0 6y + 6 okre´slono´s´c formy kwadratowej d2 f = (6x 6) (dx)2 + (6y + 6) (dy)2 28 A1 = (0; 0) W = d2 f (0;0) = 36 < 0; 6 (dx)2 + 6 (dy)2 ; -nieokre´slonego znaku x3 3x2 + y 3 + 3y 2 -1 z y 4 2 0 0 -20 1-4 -1 x 1 Brak lokalnego ekstremum 1 2 1 2 (d2 f )(0;0) = 1 2 (d2 f )(0;0) (h; k) = 6 (dx)2 + 6 (dy)2 ; 3h2 + 3k 2 2 -1 z y 0 0 0 -2 1 -1 x 1 Druga róz·niczka nieokreślona 0.7. EKSTREMA LOKALNE 29 A2 = (0; 2) @2f = @x2 6 < 0; 6 0 W = det d2 f (0; 2) 0 6 6 (dx)2 = = 36 > 0 6 (dy)2 ujemnie określona x3 Example 0.7.4 3x2 + y 3 + 3y 2 -3 -2 z y 4 2 0 0 -2-1 -4 1 -1 x Maksimum lokalne 1 2 1 2 (d2 f )(0; 2) = 1 2 (d2 f )(0;0) (h; k) = 6 (dx)2 3h2 6 (dy)2 ; 3k 2 -1 -1 zy 0 0 0 -2 1 -4 x 1 -6 2-róz·niczka ujemnie określona 30 A2 = (2; 0) Example 0.7.5 @2f = 6 > 0; @x2 6 W = det 0 d2 f (0; 2) 0 6 = 36 > 0 = 6 (dx)2 + 6 (dy)2 dodatnio okre´slona x3 3x2 + y 3 + 3y 2 -1 z y 4 2 0 -20 1 -4 2 1 x 3 Mnimum lokalne 1 2 1 2 (d2 f )(0; 2) = 1 2 6 (dx)2 + 6 (dy)2 ; (d2 f )(0;0) (h; k) = 3h2 + 3k 2 6 z 4 2 -1 0 0 0 -1 y 1 x 1 2-róz·niczka dodatnio określona 0.7. EKSTREMA LOKALNE 31 A1 = (2; 2) Example 0.7.6 W = det d2 f (0;0) 6 0 0 -6 = 6 (dx)2 = 36 < 0; 6 (dy)2 ; -nieokre´slonego znaku -3 -2 z 4 2 0 -2-1 1 -4 2 3 x y Brak lokalnego ekstremum 1 2 x 3 2 3 1 2 (d2 f )(0;0) = 3x + y + 3y 1 2 2 6 (dx)2 (d2 f )(0;0) (h; k) = 3h2 6 (dy)2 ; 3k 2 50 -4 -2 -4z -2 0 0 02 -50 2 4 y 4 x Example 0.7.7 Druga ró·zniczka nieokre´slona 32 0.7.3 Warunki wystarczajace ¾ Za÷ óz·my, z·e funkcja n-zmiennych f (x1 ; :::; xn ) określona w otoczeniu punktu x0 posiada w tym punkcie druga¾ róz·niczk¾ e (d2 f )x0 . Przypomnijmy wzór 2 df 2 df x0 n 1 x0 = h ; :::; h = n X @2f (x0 ) dxi dxj ; i j @x @x i;;j=1 n X @2f (x0 ) hi hj : i @xj @x i;;j=1 Wprowadźmy dla krótkości oznaczenie aij = @2f : @xi @xj Z Tw. Schwarza aij = aji : Druga róz·niczka jest wiec ¾ funkcja¾ g : Rn ! R określona¾ wzorem n 1 g h ; :::; h = n X aij hi hj ; i;;j=1 gdzie macierz [aij ]i;j n jest symetryczna. Kaz·da¾taka¾funkcje¾ nazywamy forma¾kwadratowa¾a macierz [aij ]i;j n – macierza¾ tej formy. Dowodzi sie¾ w algebrze, z·e dokonujac ¾ tzw. adu wspó÷ rzednych ¾ (tzn. dokonujac ¾ obrotu przestrzeni ortogonalnej zmiany uk÷ Rn ) moz·emy w nowym uk÷ adzie wspó÷ rzednych ¾ otrzymać form¾ e kwadratowa¾ ij bez wyrazów mieszanych: a = 0 dla i 6= j; tzn form¾ e kanoniczna¾ postaci 1 h1 2 + ::: + n (hn )2 ; przy czym wspó÷ czynniki 1 ; ::: n sa¾ tu pierwiastkami charakterystycznymi macierzy A = [aij ]i;j n ; tzn. pierwiastkami wielomianu charakterystycznego w ( ) = det (A I) : Zmiana taka nie zmienia wyznacznika macierzy, jest wiec ¾ on równy iloczynowi 1 ::: n : Forma g ma nieosobliwa¾ macierz A (tzn. W := det A 6= 0) wtedy i tylko wtedy gdy wszystkie liczby i sa¾ niezerowe. Dla n = 2 mamy x2 + y 2 : (Uwaga, dopuszczajac ¾ wszystkie 0.7. EKSTREMA LOKALNE 33 nieosobliwe zmiany uk÷ adu wspó÷ rzednych, ¾ zatem równiez· nie ortogonalne, moz·emy zawsze sprowadzić form¾ e kwadratowa¾ do takiej postaci kanonicznej i w której wspó÷ czynniki = 0; +1; 1:) Przypomnijmy z algebry, nastepu¾ jac ¾ a¾ de…nicje¾ De…nition 0.7.8 Forma¾ kwadratowa¾ g : Rn ! R nazywamy dodatnio okre´slona,¾ jez·eli g (h) > 0 dla ka·zdego 0 6= h 2Rn ; (w postaci kanonicznej i > 0), ujemnie okre´slona,¾ jez·eli g (h) < 0 dla ka·zdego 0 6= h 2Rn ; (w postaci kanonicznej i < 0), nieokre´slonego znaku, jez·eli istnieja¾ wektory h1 i h2 2 Rn dla których g (h1 ) > 0 i g (h2 ) < 0: W postaci kanonicznej wszystkie i 6= 0 i nie sa¾tego samego znaku. Powyz·sze trzy mozliwości wyczerpuja¾ jedynie przypadek form niezdegenerowanych, tzn. o macierzy nieosobliwej (inaczej o wyznaczniku W := det A 6= 0); równowaz·nie, w postaci kanonicznej z·aden ze wspó÷ czynników nie jest zero. Przyk÷ ad z rysunkami powyz·ej wskazywa÷na to, z·e w punkcie znikania pierwszej róz·niczki i przy warunku niezdegenerowania drugiej róz·niczki (tzn. W 6= 0) zachodza¾ odpowiedniości zachowanie w punkcie druga róz·niczka wyróz·nik minumum lokalne w÷ aściwe dodatnio określona W >0 maksimum lokalne w÷ aściwe ujemnie określona W >0 brak ekstremum nieokreślonego znaku W < 0 34 W przypadku zdegenerowanym W = 0 nic powiedzieć sie¾ nie da o istnieniu ekstremum lokalnym o czym świadcza¾ nastepujace ¾ proste przyk÷ ady poniz·szych funkcji 2-zmiennych x2 + y 4 ; x2 + y 3 W punkcie (0; 0) pierwsza ma minimum w÷ aściwe, druga nie ma z·adnego ekstremum, chociaz· obie maja¾ w punkcie (0; 0) drugie róz·niczki nieujemne (d2 f )(0;0) (h; k) 0 oraz W = 0. dla f (x; y) df 2 df d2 f (0;0) (h; k) = = = = W = dla f (x; y) 1 f 0; n 1 f 0; n df 2 df 2 d f (0;0) (h; k) x2 + y 4 0; jest minimum lokalne 2x dx + 4y 3 dy; 2 (dx)2 + 12y 2 (dy)2 ; 2h2 0; 2 0 0 0 =0 = x2 + y 3 ; 1 > 0; = n3 1 = < 0 –brak lokalnego minimum n3 = 2x dx + 3y 2 dy = 2 (dx)2 + 6y (dy)2 = 2h2 0 W = 2 0 0 0 =0 Zobaczmy na rysunku drugi z tych przyk÷ adów x2 + y 3 ; (d2 f )(0;0) 0 0.7. EKSTREMA LOKALNE 35 8 6 4 z 2 -2 0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -2 -42 y x Brak ekstremum, W = 0 i d2 f 6= 0 oraz pierwszy x2 + y 4 ; (d2 f )(0;0) 0 z -1 2 y 8 6 4 2 0 -1 -2 10 0 1 x Jest ekstremum, W = 0; d2 f 6= 0 Theorem 0.7.9 Warunki wystarczajace ¾ istnienia ekstremum lokalnego 1 Za÷ó·zmy, ·ze funkcja n-zmiennych f (x ; :::; xn ) jest okre´slona w otoczeniu ¾ e pochodne czastkowe ¾ punktu x0 = (x10 ; :::; xn0 ) i posiada w tym otoczeniu ciag÷ do rzedu ¾ drugiego oraz jej pierwsza ró·zniczka znika w x0 (df )x0 = 0: Wówczas, je·zeli druga ró·zniczka (d2 f )x0 jest dodatnio okre´slona, to w x0 jest minimum lokalne, (d2 f )x0 jest ujemnie okre´slona, to w x0 jest maksimum lokalne, (d2 f )x0 jest nieokre´slonego znaku, to w x0 nie ma ekstremum lokalnego. Przed rozpoczeciem ¾ dowodu tego twierdzenia wykaz·emy pomocniczy lemat. 36 P Lemma 0.7.10 Je·zeli forma kwadratowa g (h1 ; :::; hn ) = ni;j=1 aij hi hj o macierzy symetrycznej A = [aij ]Pjest dodatnio okre´slona, to istnieje " > 0 taka, ·ze ka·zda forma kwadratowa ni;j=1 bij hi hj o macierzy symetrycznej B = [bij ] takiej, ·ze jbij aij j < " dla wszystkich i; j jest te·z dodatnio okre´slona. Proof. Lematu. Rozwaz·my w przestrzeni Rn sfere¾ n 1 wymiarowa¾ S n 1 = fx 2Rn ; kxk = 1g (tzn. zbiór wersorów): Jest to zbiór ety ¾ i Pdomkni n 1 n ograniczony, czyli zwarty. Forma kwadratowa g (h ; :::; h ) = i;j=1 aij hi hj jest ciag÷ ¾ a i na zbiorze zwartym S n 1 (w÷ asność Weierstrassa dla funkcji wielu zmiennych) przyjmuje swoje kresy. Rozwaz·my kres dolny funkcji g na sferze S n 1 : "o = inf khk=1 g (h) : Z w÷ asności Weierstrassa "o jest przyjete ¾ w pewnym punkcie ho ; a wiec ¾ "o = g (ho ) > 0 z za÷ oz·onej dodatniej określoności formy g; oraz n X aij hi hj = g (h) g (ho ) = "o i;j=1 dla kaz·dego wektora h 2S n 1 : Weźmy "o : n2 Pokaz·emy, z·e dla macierzy B = [bij ] takiej, z·e "= jbij Pn aij j < " forma i;j=1 bij hi hj jest tez· dodatnio określona. Pn i Dla dowolnego wersora h = (h1 ; :::; hn ) 2S n 1 mamy jhi j 1; skad ¾ i=1 jh j n oraz n n X X i j (bij aij ) h h jbij aij j hi hj i;j=1 i;j=1 < " = " n X i;j=1 n X i=1 2 " n = "o : hi i h hj n X j=1 hj 0.7. EKSTREMA LOKALNE 37 Zatem dla dowolnego wersora h n X (bij aij ) hi hj > "o i;j=1 n X i bij h j h = i;j=1 = n X i;j=1 n X (bij aij + aij ) hi hj (bij aij ) hi hj + i;j=1 > i;j=1 aij hi hj i;j=1 "o + "o = 0: Dla dowolnego wektora niezerowego h wektor n X n X bij hi hj = khk2 n X i;j=1 bij h khk jest wersorem, wiec ¾ hi hj > 0: khk khk Analogicznie dowodzimy lematu dla ujemnie określonych form kwadratowych. Proof. twierdzenia. Dla (d2 f )x0 dodatnio określonej. Ze wzoru Taylora dostajemy 1 f (x0 + h) = f (x0 ) + (df )x0 (h) + d2 f | {z } 2 (x0 + h) (h) : =0 2 df (x0 + (h) = h) n X @2f (x0 + h) hi hj i @xj @x i;;j=1 Z za÷ oz·enia dodatniej określoności drugiej róz·niczki mamy n X @2f (x0 ) hi hj > 0 dla h 6=0: i @xj @x i;;j=1 Po÷ óz·my dla krótkości aij (x) = @2f (x) : @xi @xj (7) 38 Z lematu liczby " > 0 takiej, z·e kaz·da forma kwadraPn wnosimyi o istnieniu j towa h jest dodatnio określona gdy jbij aij (x0 )j < ": Z i;j=1 bij h 2 f ciag÷ ¾ ości funkcji aij (x) = @x@i @x ¾ ij > 0 taka, ¾ z·e gdy j (x) znajdziemy liczb e kx x0 k < ij to jaij (x) aij (x0 )j < ": Weźmy = min ij : Wtedy dla khk < i dowolnej 2 (0; 1) zachodzi k(x0 + h) x0 k < skad ¾ druga forma kwadratowa o macierzy [aij (x0 + h)] jest tez· dodatnio określona. W szczególności gdy dodatkowo h 6=0 n X aij (x0 + h) hi hj > 0: i;;j=1 Ostatecznie ze wzoru (7) otrzymujemy f (x0 + h) dla 1 2 d f (x0 + 2 khk < i h 6=0 f (x0 ) = h) (h) > 0 co dowodzi, z·e w punkcie x0 jest minimum w÷ aściwe. Dla (d2 f )x0 ujemnie określonej analogicznie. Przypadek trzeci zostawiamy jako zadanie teoretyczne. [1]Zadanie teoretyczne przypadek trzeci. W zwiazku ¾ z powyz·szym twierdzeniem istotnego znaczenia nabiera umiejet¾ ność rozstrzygania czy dana forma kwadratrowa bed ¾ aca ¾ druga¾ róz·niczka¾ badanej funkcji jest czy nie jest określonego znaku. Zagadnienie to zosta÷ o rozstrzygniete ¾ przez Sylvestra (1814-1897) Notka: James Joseph Sylvester by÷poeta¾ i satyrykiem angielskim zanim nie pozna÷Cayleya. Arthur Cayley (1821-1895) studiowa÷i praktykowa÷ prawo w Londynie, dopóki nie pozna÷Sylvestra. Po zawarciu znajomości wspólnym zainteresowaniem okaza÷ a sie¾ matematyka. Sylvester zacza÷j ¾ a¾ wyk÷ adać w 1855 r w Woolwich a Cayley w 1863 w Cambridge. Cayley spokojnie tam pracowa÷30 lat a Sylvester zacza÷ ¾ udzielać sie¾ bardziej światowo. Od 1877 mia÷wyk÷ ady na Uniwersytecie Hopkinsa w Baltimore w Stanach. I to w÷ aśnie od tych wyk÷ adów zacze÷ ¾ a sie¾ matematyka w Stanach Zjednoczonych. Najwaz·niejszym osiagni ¾ eciem ¾ Cayleya i Sylvestra jest rachunek macierzowy. Wprowadzili Oni macierz przekszta÷ cenia liniowego i formy kwadratowe. Theorem 0.7.11 Tw. Sylvestra. Za÷ó·zmy, ·ze forma kwadratowa g : Rn ! R ma macierz symetryczna¾A = [aij ] : 0.7. EKSTREMA LOKALNE 39 Na to aby forma g by÷a dodatnio okre´slona potrzeba i wystarcza aby wszystkie wyznaczniki Mk = a11 ::: a1k ::: ::: ::: ; ak1 ::: akk k = 1; 2; :::; n by÷y dodatnie M1 = a11 > 0; M2 = :::Mn = a11 ::: a1n ::: ::: ::: an1 ::: ann a11 a12 a21 a22 > 0; ::: > 0: Na to aby forma g by÷a ujemnie okre´slona potrzeba i wystarcza aby wyznaczniki w powy·zszym ciagu ¾ by÷y na zmiane¾ ujemne i dodatnie M1 = a11 < 0; M2 = Mn = ( 1)n a11 a12 a21 a22 a11 ::: a1n ::: ::: ::: an1 ::: ann > 0; :::; > 0: Remark 0.7.12 Przypadek n = 2: Wykresem formy kwadratowej g (h; k) = a h2 + 2b h k + c k 2 jest w przypadku okre´slonego znaku (dodatniego lub ujemnego) jest paraboloida eliptyczna z -1 2h2 + k 2 y2 8 6 4 2 -2 -1 0 0 0 1 1 x 40 w przypadku nieokre´slonego znaku – paraboloida hiperboliczna 4 2 -2 0 -1 0 0 1 -21 y2 -4 x -1 z 2h2 k2 Z ogólnej teorii wiadomo, ·ze dla formy a h2 + 2b h k + c k 2 zawsze mo·zna tak wybra´c osie uk÷adu wspó÷rzednych ¾ OX 0 i OY 0 (zachowujac ¾ poczatek ¾ uk÷adu bez zmian) aby w tym uk÷adzie forma nie mia÷a sk÷adnika mieszanymi zmiennymi h k; t.j. aby by÷a postaci a0 (h0 )2 + b0 (k 0 )2 : Wówczas gdy oba wspó÷czynniki a0 i b0 sa¾ tego samego znaku otrzymujemy paraboloide¾ eliptyczna,¾ za´s gdy sa¾ ró·znych znaków – paraboloide¾ hiperboliczna.¾ Odpowiednia¾ zmiane¾ zmiennych mo·zemy odszuka´c nastepuj ¾ aco: ¾ — przypadek a 6= 0 lub c 6= 0 : Za÷ó·zmy, ·ze a 6= 0 (c 6= 0 rozpatrujemy analogicznie). Rozwa·zmy przekszta÷cenie b g (h; k) = a h + k a 2 b2 a + c 2 k2 2 = a0 (h0 ) + b0 (k 0 ) dla a0 = a; b0 = c b2 a b h0 = h + k; k 0 = k: a Macierz tego przekszta÷cenia jest nieosobliwa 1 ab 0 1 = 1 6= 0: — przypadek a = 0 = c: Stosujemy przekszta÷cenie b (h 2 2 2 = a0 (h0 ) + b0 (k 0 ) g (h; k) = 2b h k = k)2 + b (h + k)2 2 0.7. EKSTREMA LOKALNE 41 dla a0 = h0 = h b ; 2 b 2 0 k = h + k: b0 = k; Macierz tego przekszta÷cenia jest nieosobliwa 1 1 1 1 = 2 6= 0: Remark 0.7.13 W przypadku n = 1 forma kwadratowa jest postaci g (h) = ah2 i wykluczona jest mo·zliwo´s´c nieokre´slonego znaku. Skoro d2 f = f 00 (dx)2 i gdy f 00 (x0 ) 6= 0 to (d2 f )x0 jest okre´slonego znaku i ekstremum istnieje. Widzimy z Tw. Sylvestra z·e dla formy dodatnio określonej lub ujemnie a11 a12 określonej drugi wyznacznik jest zawsze dodatni M2 = = a11 a21 a22 a22 (a12 )2 > 0. (a12 = a21 dla macierzy symetrycznej). Remark 0.7.14 W przypadku n = 2 (tylko) mo·zemy ÷atwo równie·z scharakteryzowa´c przypadek nieokre´slono´sci znaku formy a h2 + 2b h k + c k 2 a b w÷asnie poprzez M2 : Mianowicie ma by´c wtedy M2 = = ac b2 < 0: b c Istotnie, je·zeli a 6= 0 to w postaci kanonicznej (po odpowiedniej zmianie zmi2 b2 = ac a b : ennych) wspó÷czynniki sa¾ wy·zej wyliczone jako równe a i c a Zatem sa¾ one ró·znych znaków wtedy i tylko wtedy gdy ac b2 < 0. Je´sli a = 0 = c to bezpo´srednio z postaci kanonicznej powy·zej otrzymanej widzimy, ·ze wspó÷czynniki a0 = 2b ; b0 = 2b sa¾ró·znych znaków. ×¾ aczac ¾ to z Tw. Sylvestra otrzymamy dla funkcji 2-zmiennych nastepu¾ jace ¾ Twierdzenie. Theorem 0.7.15 Warunki wystarczajace ¾ ekstremum lokalnego funkcji 2-zmiennych. Za÷ó·zmy, ·ze dana funkcja f (x; y) jest okre´slona w otoczeniu punktu (x0 ; y0 ) i posiada tam ciag÷ ¾ e pochodne czastkowe ¾ do rzedu ¾ drugiego oraz, ·ze (df )(x0 ;y0 ) = 0: Wówczas, 42 je·zeli wyró·znik jest dodatni W = @2f @x2 @2f @y@x @2f @x@y @2f @y 2 (x0 ;y0 ) @2f @ f (x0 ; y0 ) (x0 ; y0 ) = @x2 @y 2 2 @2f (x0 ; y0 ) @x@y 2 >0 to w punkcie (x0 ; y0 ) jest ekstremum lokalne, przy czym – je·zeli – je·zeli @2f @x2 @2f @x2 (x0 ; y0 ) > 0 to jest minimum lokalne w÷a´sciwe, (x0 ; y0 ) < 0 to jest maksimum lokalne w÷a´sciwe, je·zeli wyró·znik jest ujemny W < 0 to nie ma ekstremum lokalnego w punkcie (x0 ; y0 ) : 0.8 Najwieksze ¾ i najmniejsze wartości funkcji Niech f (x1 ; :::; xn ) bedzie ¾ funkcja ciag÷ ¾ a¾i określona¾w pewnym zbiorze zwartym K; która ma skończone pochodne czastkowe ¾ wszedzie ¾ z wyjatkiem ¾ oddzielnych punktów. Z twierdzenia Weierstrassa wynika, z·e w tym zbiorze f osiaga ¾ w pewnym punkcie wartość najwieksz ¾ a¾ (i w pewnym punkcie wartość najmniejsza). ¾ Jez·eli punkt taki lez·y wewnatrz ¾ zbioru K to w nim funkcja ma maksimum lokalne. W tym przypadku nalez·y do zbioru punktów ”podejrzanych” o ekstremum, czyli punktów krytycznych (znikania pierwszej róz·niczki, tzn. znikania pochodnych czastkowych) ¾ lub punktów w których nie istnieje któraś z pochodnych czastkowych. ¾ Funkcja moz·e mieć swoja¾ najwieksz ¾ a¾ (najmniejsza) ¾ wartość równiez· na brzegu. Dlatego tez·, aby znaleźć najwieksz ¾ a¾ (najmniejsza) ¾ wartość funkcji w zwartym zbiorze K; trzeba znaleźć punkty wewnetrzne ¾ ’podejrzane”o ekstremum i obliczyć wartości funkcji w punktach brzegowych. Przyk÷ ady patrz Zaporoz·ec, ”Metody rozwiazywania ¾ zadań z analizy matematycznej”punkt 783, Fichtenholz T1, punkt 200. 0.9 Ekstrema funkcji uwik÷ anych W rozdziale tym poznamy sposób szukania ekstremów lokalnych funkcji y = y (x1 ; :::; xn ) uwik÷ anych w dane równanie F (x1 ; :::; xn ; y) = 0 bez rozwiazy¾ 0.9. EKSTREMA FUNKCJI UWIK×ANYCH 43 wania tego równania wzgledem ¾ y (w wielu sytuacjach rozwiazania ¾ takiego 2 nie da sie¾ bowiem uzyskać, np. w równaniu sin y + ln y + x xy = 2). De…nition 0.9.1 Mówimy, ·ze funkcja y = y (x1 ; :::; xn ) ; (x1 ; :::; xn ) 2 0 Rn , jest zadana przez równanie (lub uwik÷ana w równanie) F (x1 ; :::; xn ; y) = 0; (x1 ; :::; xn ; y) 2 Rn+1 ; je·zeli (x1 ; :::; xn ; y (x1 ; :::; xn )) 2 dla (x1 ; :::; xn ) 2 0 ; F (x1 ; :::; xn ; y (x1 ; :::; xn )) = 0 dla (x1 ; :::; xn ) 2 0 : p Np. funkcja y (x) = 1 x2 jest uwik÷ ana w równanie x2 + y 2 = 1: Najtrudniejszym teoretycznie problemem jest stwierdzenie istnienia funkcji uwik÷ anej y = y (x1 ; :::; xn ) w dane równanie F (x1 ; :::; xn ; y) = 0 spe÷ niajacej ¾ warunek poczatkowy ¾ y (x10 ; :::; xn0 ) = y0 taki, z·e F (x10 ; :::; xn0 ; y0 ) = 0: @F w tym punkcie. Warunkiem tym jest nieznikanie pochodnej czastkowej ¾ @y Nie bedziemy ¾ tego dowodzić z powodu d÷ ugiego i trudnego dowodu. Reszta jest wzglednie ¾ ÷ atwa, gdyz·bez trudności znajdziemy szukane pochodne funkcji uwik÷ anej korzystajac ¾ z Tw. o pochodnej z÷ oz·enia. W terminach tych pochodnych moz·na wyrazić warunki konieczne i warunki wystarczajace ¾ na ekstremum lokalne. 0.9.1 Ekstrema lokalne funkcji uwik÷ anych jednej zmiennej Punktem wyjścia do szukania ekstremów lokalanych jest obliczenie pochodnych funkcji uwik÷ anej. Theorem 0.9.2 (n=1) Za÷ó·zmy, ·ze F (x; y) jest dana¾funkcja¾2-zmiennych w p÷askim otwartym obszarze R2 klasy C 1 (t.j. z ciag÷ ¾ ymi pochodnymi @F @F i ). Za÷ ó z my dalej, z e dany jest punkt (x bed ¾ acy ¾ czastkowymi ¾ · · 0 ; y0 ) 2 @x @y rozwiazaniem ¾ równania F (x; y) = 0; t.j. F (x0 ; y0 ) = 0: Je´sli to @F (x0 ; y0 ) 6= 0 @y 44 istnieje funkcja y = y (x) klasy C 1 okre´slona w otoczeniu (x0 punktu x0 i uwik÷ana w równanie F (x; y) = 0; t.j. F (x; y (x)) = 0 dla x 2 (x0 "; x0 + ") "; x0 + ") i spe÷niajaca ¾ warunek poczatkowy ¾ y (x0 ) = y0 ; pochodna funkcji y (x) w ka·zdym punkcie x z pewnego otoczenia punktu x0 zadana jest wzorem @F @x @F @y dy (x) = dx (x; y (x)) : (x; y (x)) Proof. Dowód cześci ¾ pierwszej pomijamy. Udowodnimy cześć ¾ druga. ¾ 1 Niech y (x) bedzie ¾ funkcja¾klasy C uwik÷ ana¾w równanie F (x; y) = 0 spe÷ niajaca ¾ warunek poczatkowy ¾ y (x0 ) = y0 : Wtedy F (x; y (x)) = 0: Róz·niczkujemy te¾ funkcje¾ po zmiennej x @F dy @F (x; y (x)) + (x; y (x)) : (x) = 0: @x @y dx Jeśli @F @y (x0 ; y0 ) 6= 0 to z ciag÷ ¾ ości @F @y równiez· otoczeniu punktu x0 : W otoczeniu tym dy dx @F @y (x) = (x; y (x)) 6= 0 w pewnym @F @x @F @y (x;y(x)) (x;y(x)) : Theorem 0.9.3 Je·zeli funkcja F (x; y) jest klasy C 2 w otoczeniu punktu (x0 ; y0 ) (t.j. ma ciag÷ ¾e pochodne czastkowe ¾ do rzedu ¾ 2), F (x0 ; y0 ) = 0; @F @y (x0 ; y0 ) 6= 0; to funkcja y = y (x) okre´slona w otoczeniu punktu x0 uwik÷ana w równanie F (x; y) = 0 i spe÷niajaca ¾ warunek y (x0 ) = y0 jest klasy C 2 ; przy czym 0.9. EKSTREMA FUNKCJI UWIK×ANYCH je´sli dy dx (x0 ) = 0 (czyli @F @x 45 (x0 ; y0 ) = 0) to d2 y dx2 (y0 ) = @2F (x0 ;y0 ) @x2 @F (x 0 ;y0 ) @y : Proof. Pominiemy dowód, z·e funkcja uwik÷ ana jest klasy C 2 : Pokaz·emy wzór wyraz·ajacy ¾ druga¾ pochodna. ¾ W tym celu dwukrotnie zróz·niczkujemy równość F (x; y (x)) = 0: Pominiemy dla krótkości zapisu punkty w których róz·niczkujemy (punkty ((x; y (x))) dla pochodnych czastkowych ¾ funkcji F oraz x dla pochodnych funkcji y) @F dy @F (x; y (x)) + (x; y (x)) (x) = 0: @x @y dx @ 2 F dy @2F + + @x2 @y@x dx @2F @2F + @x@y @y 2 Wstawiamy punkt (x0 ; y0 ) : Uwzgledniaj ¾ ac ¾ dy dx dy dx dy @F + dx @y d2 y = 0: dx2 (x0 ) = 0 otrzymujemy @2F @F d2 y (x ; y ) + (x ; y ) (x0 ) = 0: 0 0 0 0 @x2 @y dx2 Stad ¾ natychmiast wynika szukany wzór. Dzieki ¾ powyz·szemu twierdzeniu i warunkowi koniecznemu oraz warunkowi wystarczajacemu ¾ na ekstremum lokalane funkcji jednej zmiennej (I semestr) otrzymujemy jako wniosek poniz·sze twierdzenie. Theorem 0.9.4 Je·zeli funkcja F (x; y) jest klasy C 2 w otoczeniu punktu (x0 ; y0 ) oraz F (x0 ; y0 ) = 0; @F @x (x0 ; y0 ) = 0; @F @y (x0 ; y0 ) 6= 0; wówczas gdy @2F (x0 ;y0 ) @x2 @F (x 0 ;y0 ) @y > 0 to funkcja y (x) uwik÷ana w równanie F (x; y) = 0 i spe÷niajaca ¾ warunek y (x0 ) = y0 posiada w punkcie x0 minimum lokalne, 46 @2F (x0 ;y0 ) @x2 @F (x 0 ;y0 ) @y < 0 to powy·zsza funkcja y (x) posiada w punkcie x0 maksimum lokalne. gdy Example 0.9.5 Zbada´c ekstrema lokalne funkcji y = y (x) uwik÷anej w równanie F (x; y) = x3 + y 3 3axy = 0 gdzie a 6= 0 jest parametrem. Rozwiazanie: ¾ Piszemy stosowny uk÷ad równa´n F (x; y) = x3 + y 3 @F = 3x2 @x @F = 3y 2 @y 3axy = 0; 3ay = 0; 3ax 6= 0: Rozwiazanie ¾ otrzymanego uk÷adu jest najwieksza¾trudno´scia¾w takim zadaniu. W tym przypadku mo·zemy wyznaczy´c y z drugiego równania i podstawi´c do pierwszego: y = x3 + x6 a3 x2 ; a 3x x2 = 0 x6 2x + 3 = 0 a x3 = 0 2+ 3 a 3 x3 x3 2+ 3 =0 a p 3 x = 0 lub x = 2a x = 0 lub Uwzgledniaj ¾ ac ¾ zwiazek ¾ y = liczb x2 a stwierdzamy, ·ze rozwiazaniem ¾ sa¾ dwie pary x = 0; y = 0; zoraz x= p 3 2a; y = p 3 4a: 0.9. EKSTREMA FUNKCJI UWIK×ANYCH 47 W punkcie (0; 0) pochodna @F = 3y 2 3ax = 0 i nie mo·zemy stwierdzi´c @y istnienia funkcji uwik÷anej dlaptego ppunktu. Punktem tym nie bedziemy ¾ sie¾ 2 3 wiec ¾ zajmowa´c. W punkcie a 2; a 4 mamy p p @F 3 3 a 2; a 4 @y = 3 (y0 )2 3ax0 2 p p p 3 3 3 = 3 a 4 3a a 2 = 3a2 2 6= 0: p p Dowodzi to istnienia funkcji uwik÷anej y (x) takiej, ·ze y 3 2a = 3 4a i tego, p 3 ·ze funkcja ta ma w punkcie x0 = 2a ekstremum lokalne. O rodzaju tego ekstremum decyduje liczba @2F (x0 ; y0 ) @x2 @F (x0 ; y0 ) @y = 6x0 = 3 (y0 )2 3ax0 Zatem, dla a > 0 mamy maksimum lokalne bo minimum lokalne, bo a2 > 0: 0.9.2 p 6a 3 2 p = 3a2 3 2 2 a 2 : a < 0 a dla a < 0 mamy Ekstrema lokalne funkcji uwik÷ anych dwu zmiennych Punktem wyjścia do szukania ekstremów lokalanych funkcji z = z (x; y) uwik÷ anej w równanie F (x; y; z) = 0 jest obliczenie pochodnych czastkowych ¾ funcji z (x; y) przy pomocy funkcji F (x; y; z) : Theorem 0.9.6 (n=2) Za÷ó·zmy, ·ze F (x; y; z) jest dana¾funkcja¾3-zmiennych w przestrzennym otwartym obszarze R3 i ·ze jest ona klasy C 1 . Za÷ó·zmy dalej, ·ze dany jest punkt (x0 ; y0 ; z0 ) 2 bed ¾ acy ¾ rozwiazaniem ¾ równania F (x; y; z) = 0; t.j. F (x0 ; y0 ; z0 ) = 0: Je´sli to @F (x0 ; y0 ; z0 ) 6= 0 @z 48 istnieje funkcja z = z (x; y) klasy C 1 okre´slona w otoczeniu (x0 ; y0 ) i uwik÷ana w równanie F (x; y; z) = 0; t.j. 0 punktu 0 F (x; y; z (x; y)) = 0 dla (x; y) 2 i spe÷niajaca ¾ warunek poczatkowy ¾ z (x0 ; y0 ) = z0 ; pochodne czastkowe ¾ funkcji z (x; y) sa¾w ka·zdym punkcie (x; y) z pewnego otoczenia punktu (x0 ; y0 ) zadane wzorami @z (x; y) = @x @z (x; y) = @y @F @x @F @z @F @y @F @z (x; y; z (x; y)) ; (x; y; z (x; y)) (x; y; z (x; y)) (x; y; z (x; y)) : Je´sli funkcja F (x; y; z) jest klasy C 2 to wspomniana wy·zej funkcja uwik÷ana z = z (x; y) jest te·z klasy C 2 , przy czym je·zeli dz dx (x0 ; y0 ) = 0; dz dy (x0 ; y0 ) = 0 to @2z (x0 ; y0 ) = @x2 @2z (x0 ; y0 ) = @x@y @2z (x0 ; y0 ) = @y 2 @2F (x0 ; y0 ; z0 ) @x2 ; @F (x0 ; y0 ; z0 ) @z @2F (x0 ; y0 ; z0 ) @x@y @F (x0 ; y0 ; z0 ) @z 2 @ F (x0 ; y0 ; z0 ) @y 2 @F (x0 ; y0 ; z0 ) @z ; (krócej mo·zna te wszystkie wzory zapisa´c w postaci zjij = Fjij : Fjz Dowód jako zadanie teoretyczne. Dzieki ¾ powyz·szemu twierdzeniu i warunkowi koniecznemu oraz warunkowi wystarczajacemu ¾ na ekstremum lokalane funkcji dwu zmiennych otrzymujemy jako wniosek poniz·sze twierdzenie. 0.9. EKSTREMA FUNKCJI UWIK×ANYCH 49 Theorem 0.9.7 Je·zeli funkcja F (x; y; z) jest klasy C 2 w otoczeniu punktu (x0 ; y0 ; z0 ) oraz F (x0 ; y0 ; z0 ) = 0; @F @x (x0 ; y0 ; z0 ) = 0; @F @y (x0 ; y0 ; z0 ) = 0; @F @z (x0 ; y0 ; z0 ) 6= 0; wówczas, gdy @2F @x2 @2F @x@y @2F @x@y @2F @y 2 (x0 ;y0 ;z0 ) @2F = @x2 @2F @y 2 @2F @x@y 2 >0 to funkcja z (x; y) uwik÷ana w równanie F (x; y; z) = 0 i spe÷niajaca ¾ warunek z (x0 ; y0 ) = z0 posiada w punkcie (x0 ; y0 ) ekstremum lokalne, przy czym gdy @2F (x0 ;y0 ) @x2 @F (x0 ;y0 ) @y > 0 to jest to minimum lokalne, gdy @2F (x0 ;y0 ) @x2 @F (x 0 ;y0 ) @y < 0 to jest to maksimum lokalne. Uwaga. Uz·ycie powyz·szego wyznacznika uzasadnione jest nastepuj ¾ aco: ¾ @2z @x2 @2z @x@y @2z @x@y @2z @y 2 = i znaki obu wyznaczników @2F @x2 @F @z @2F @x@y @F @z @2z @x2 @2z @x@y @2F @x@y @F @z @2F @y 2 @F @z @2z @x@y @2z @y 2 = oraz 1 @F 2 @z @2F @x2 @2F @x@y @2F @x2 @2F @x@y @2F @x@y @2F @y 2 @2F @x@y @2F @y 2 sa takie same.