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用无条件极值判定多元函数条件极值用无条件极值判定多元函数条件极值------------------------------------------------------------------多元函数的极值是指在定义域内，函数值变化最快的点，其特征为函数在极值点处切线垂直于坐标轴。
要求多元函数极值，一般采用导数法、无条件极值判定法、拉格朗日乘子法、几何法等方法。
### 一、导数法使用导数法来求多元函数极值，即通过计算函数的偏导数，使得偏导数等于0，从而得到极值点。
要想使用导数法求多元函数的极值，首先要计算出函数的一阶、二阶、三阶偏导数，然后将偏导数代入极值条件，即等于0，从而解出极值点。
### 二、无条件极值判定法无条件极值判定法是通过直观上判断函数在某一区间内是否存在极大值或者极小值，也就是判断函数在区间内的单调性。
例如，如果在某个区间内，函数的取值都是递增的，那么就说明该函数在该区间内有极小值；如果在某个区间内，函数的取值都是递减的，那么就说明该函数在该区间内有极大值。
### 三、拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法是一种可以快速计算多元函数极值的方法。
这种方法将原来的多元函数变为一元函数，通过一元函数来求解多元函数的极值。
该方法的关键在于将原函数中的约束条件（如非负性约束、单调性约束、可行性约束等）用乘子的形式表达出来，然后将乘子代入原函数中，将原函数变为一元函数，最后使用一元函数的求解方法来解决该问题。
### 四、几何法几何法是通过图形直观表示来求多元函数极值的方法。
该方法通过在相应的图形上画上该函数的图形，然后由图形上的相应特征来判断该函数是否存在极大值或者极小值。
这种方法一般用于解决二元函数或者三元函数的问题。
总之，用无条件极值判定法来求多元函数条件极值是一种有效的方法，它不仅可以快速的找到多元函数的极值，而且还可以很好的发现多元函数的特性。
多元函数求极值摘要：本文总结了多元函数求极限的各类方法，以及证明多元函数极限不存在的取各种花式路劲的例题。
一、多元函数极限的定义存在的问题：有两种定义方式分别以聚点/去心领域去定义重极限，不同的定义方式可能导致结果不同例1.1：求极限: \lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{\sqrt{xy+1}-1}{xy} .解：法I(聚点定义).\lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{\sqrt{xy+1}-1}{xy}=\lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{xy}{xy(\sqrt{xy+1}+1)}=\l im_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{1}{\sqrt{xy+1}+1}=\frac{1}{2}或者利用等价无穷小.\lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{\sqrt{xy+1}-1}{xy}=\lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{\frac{1}{2}xy}{xy}=\frac{ 1}{2}法II(去心领域定义).由于函数 f(x,y)=\frac{\sqrt{xy+1}-1}{xy} 在原点的领域内的坐标轴上处处无定义, 因此\lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}\frac{\sqrt{xy+1}-1}{xy}\text{不存在}用 \varepsilon-\delta 定义证明的例题选解例1.2：用 \varepsilon-\delta 定义证明: \lim_{x\to0\atopy\to0}\frac{xy^2}{x^2+y^2}=0解：因为当 (x,y)\neq(0,0) 时\left，\frac{xy^2}{x^2+y^2}\right，=，y，\cdot\frac{，xy，}{x^2+y^2}\leqslant，y，\leqslant\sqrt{x^2+y^2}\\从而，对 \forall \varepsilon>0 , 取 \delta=\varepsilon , 则当 0<\sqrt{x^2+y^2}<\delta 时,\left，\frac{xy^2}{x^2+y^2}-0\right，<\varepsilon \\所以 \lim_{x\to0\atop y\to0}\frac{xy^2}{x^2+y^2}=0 .例1.3：求证:\lim_{{x\to0}\atop{y\to0}}(x^2+y^2)\sin\frac{1}{x^2+y^2}=0证明： \forall \,\varepsilon>0 , 要使得\left，(x^2+y^2)\sin\frac{1}{x^2+y^2}-0\right，\leqslant\varepsilon\\即 \left，(x^2+y^2)\sin\frac{1}{x^2+y^2}-0\right， =\biggl，x^2+y^2\biggl，\cdot\biggl，\sin\frac{1}{x^2+y^2}-0\biggl，\leqslant x^2+y^2\leqslant\varepsilon\\ 只要\sqrt{x^2+y^2}<\sqrt{\varepsilon} , 取\delta=\sqrt{\varepsilon} , 则当0<\sqrt{(x-0)^2+(y-0)^2}=\sqrt{x^2+y^2}<\delta 时, 有\left，(x^2+y^2)\sin\frac{1}{x^2+y^2}-0\right，\leqslant x^2+y^2\leqslant\varepsilon\\原结论成立．二、多元函数求极限的方法直接代入：先代入看看是不是未定式！如果不是那就是答案略有理化：略有界函数x无穷小量=0略两个重要极限：略夹逼准则：多是夹为0。
多元函数的极值与条件极值的求解方法一、引言多元函数在数学和应用领域中扮演着重要的角色。
求解多元函数的极值是一个常见的数学问题，而条件极值则进一步考虑了多个约束条件下的最优解。
本文将介绍多元函数极值和条件极值的求解方法。
二、多元函数极值的求解方法要求解多元函数的极值，需要判断函数在特定点的局部极值，并进一步确定全局极值。
常用的方法包括二阶条件、梯度以及拉格朗日乘子法。
1. 二阶条件法对于一个二次可导函数，可以通过计算其二阶偏导数来确定函数的极值。
具体步骤如下：a. 计算函数的一阶偏导数，并令其等于零，得到临界点；b. 计算函数的二阶偏导数，并检查其正负性；c. 若二阶偏导数为正，则临界点是局部极小值；若二阶偏导数为负，则临界点是局部极大值。
2. 梯度法梯度法可以用于求解多元函数的极值，其思想是在梯度的指引下，逐步迭代寻找函数的最优解。
具体步骤如下：a. 计算函数的梯度向量，并初始化变量值；b. 根据梯度向量的反方向更新变量的取值；c. 重复步骤b，直到满足收敛条件。
3. 拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法用于求解多元函数在一组约束条件下的极值。
通过构建拉格朗日函数，并利用约束条件和拉格朗日乘子进行求解，得到函数的条件极值。
三、条件极值的求解方法在现实问题中，多元函数的极值求解往往伴随着条件限制。
求解条件极值需要考虑约束条件，并结合优化理论中的拉格朗日乘子法。
1. 求解过程a. 构建拉格朗日函数，将约束条件引入目标函数中，得到增广拉格朗日函数；b. 求解增广拉格朗日函数的临界点，即通过求解方程组来确定目标函数的条件极值点。
c. 验证求得的临界点是否满足约束条件，并通过比较确定全局的条件极值。
2. 案例分析假设有一个三角形，其面积为目标函数，而周长为约束条件。
通过使用拉格朗日乘子法，可以求解出在给定周长下，使得三角形面积最大的顶点。
四、总结本文介绍了多元函数极值和条件极值的求解方法。
对于多元函数极值的求解，可以使用二阶条件法、梯度法和拉格朗日乘子法来确定函数的极值点。
大学数学多元函数的极值与最值多元函数是数学领域中的重要概念之一，研究多元函数的极值与最值对于优化问题的解决具有重要作用。
在本文中，将介绍多元函数的极值与最值的概念、计算方法以及应用。
一、多元函数的极值与最值概念多元函数是指涉及多个自变量和依赖变量的函数。
对于多元函数而言，极值即为函数在某个特定点上取得的最大值或最小值。
最值则是指函数在整个定义域上取得的最大值和最小值。
二、求多元函数的极值与最值的方法1. 隐函数求导法当函数无法直接表示为显式解析式时，可以通过隐函数求导的方法来求解极值。
该方法主要依靠链式法则来计算导数，进而确定极值的位置。
2. 梯度法梯度法是一种常用的优化算法，可以用来求解多元函数的极值问题。
其基本思想是沿着函数值下降最快的方向进行搜索，直到找到极值点。
3. 条件极值对于多元函数在一定条件下的极值问题，可以利用拉格朗日乘数法求解。
该方法通过引入约束条件，将多元函数的极值问题转化为带约束条件的无条件极值问题。
三、多元函数极值与最值的应用1. 经济学中的应用多元函数的极值与最值在经济学中有着广泛的应用。
以生产成本函数为例，通过求取其极小值可以得到最低成本的生产方案，帮助企业提高效益。
2. 工程优化问题在工程领域中，多元函数的极值与最值的求解能够帮助工程师找到最优设计方案，减少资源的浪费，提高整体效益。
3. 金融学中的投资问题在金融学中，多元函数的极值与最值的计算可以被应用于投资组合方面。
通过求取最大收益或最小风险的投资组合，可以帮助投资者制定合理的投资策略。
四、总结通过本文对大学数学多元函数的极值与最值的介绍，我们了解了多元函数极值的概念以及求解方法。
多元函数的极值与最值在实际问题中有着广泛应用，对于优化问题的解决具有重大意义。
因此，学好多元函数的极值与最值的相关知识，对于我们深入理解数学的应用和发展具有重要意义。
多元函数的极值问题在数学中，多元函数的极值问题是一个重要的研究领域。
与一元函数的极值类似，多元函数的极值问题也是求函数在一定范围内取得最大值或最小值的问题。
在实际问题中，多元函数的极值问题有着广泛的应用，例如在经济学、物理学、工程学等领域都有着重要的作用。
本文将介绍多元函数的极值问题的基本概念、求解方法以及相关定理。
一、多元函数的定义首先，我们来回顾一下多元函数的定义。
在数学中，多元函数是指自变量不止一个的函数，通常表示为$z=f(x,y)$，其中$x$和$y$是自变量，$z$是因变量。
多元函数的定义域是自变量的取值范围，值域是因变量的取值范围。
二、多元函数的极值定义对于多元函数$z=f(x,y)$，极值的定义与一元函数类似，分为最大值和最小值。
具体定义如下：1. 最大值：如果存在点$(x_0,y_0)$，使得在$(x_0,y_0)$的某个邻域内，对于任意$(x,y)$，都有$f(x,y)\leq f(x_0,y_0)$，则称$f(x_0,y_0)$是函数$f(x,y)$的最大值，点$(x_0,y_0)$是最大值点。
2. 最小值：如果存在点$(x_0,y_0)$，使得在$(x_0,y_0)$的某个邻域内，对于任意$(x,y)$，都有$f(x,y)\geq f(x_0,y_0)$，则称$f(x_0,y_0)$是函数$f(x,y)$的最小值，点$(x_0,y_0)$是最小值点。
三、多元函数的极值求解方法求解多元函数的极值问题，通常可以通过以下步骤进行：1. 求偏导数：对多元函数$z=f(x,y)$，分别对$x$和$y$求偏导数$\frac{\partial f}{\partial x}$和$\frac{\partial f}{\partial y}$。
2. 解方程组：令$\frac{\partial f}{\partial x}=0$和$\frac{\partial f}{\partial y}=0$，解出方程组$\begin{cases} \frac{\partial f}{\partial x}=0 \\ \frac{\partial f}{\partial y}=0 \end{cases}$，得到极值点$(x_0,y_0)$。
多元函数条件极值的求解方法一、拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法是一种常用的求解多元函数条件极值问题的方法，其基本思想是将约束条件转化为目标函数的等式约束，通过构造拉格朗日函数来求解极值点。
具体步骤如下：1.确定目标函数和约束条件。
假设目标函数为f(x,y,...)，约束条件为g(x,y,...)=0。
2.构造拉格朗日函数。
将目标函数和约束条件相乘，并引入拉格朗日乘子λ，构造拉格朗日函数L(x,y,...,λ)=f(x,y,...)+λg(x,y,...)3.求解极值点。
对L(x,y,...,λ)分别对变量x,y,...,λ求偏导数，令其等于0，得到一组方程。
解方程组，得到拉格朗日乘子λ和变量的值。
4.检查结果。
将求得的解代入目标函数中，计算函数值，检查是否为极值点。
若不是，返回第3步，重新求解。
二、隐函数定理隐函数定理是求解多元函数条件极值问题的另一种方法，该方法适用于函数的值无法用显式的表达式表示的情况。
具体步骤如下：1.确定目标函数和约束条件。
假设目标函数为f(x,y,...)，约束条件为g(x,y,...)=0。
2.构造拉格朗日函数。
将约束条件g(x,y,...)=0表示为G(x,y,...,z)=0，其中z是一个待定参数。
3. 利用隐函数定理。
对 G(x, y, ..., z) 关于 z 求导，得到隐函数关系式 dz/dx = -∂G/∂x / ∂G/∂z，dz/dy = -∂G/∂y / ∂G/∂z。
求得dz/dx 和 dz/dy 后，得到 z(x, y) 的形式。
4.代入目标函数。
将x和y分别用z表示，得到函数f(z)。
对f(z)求导，令其等于0，解方程求得z(x,y)的极值点。
5.检查结果。
将求得的z(x,y)代入目标函数f(x,y,...)中，计算函数值，检查是否为极值点。
若不是，返回第4步，重新求解。
总结：拉格朗日乘子法适用于目标函数和约束条件可用显式表达式表示的情况下，且求解过程相对简单。
多元函数条件极值的几种求解方法摘要本文主要讨论了多元函数条件极值的求解问题，其中包括无条件极值、条件极值的概念介绍，对多元函数条件极限值的几种求解方法的概括，其中包括了直接代入法，拉格朗日乘数法，柯西不等式等方法，其中拉格朗日乘数法还着重介绍了全微分和二阶偏导数即Hesse矩阵法等。
介绍关于求解多元函数条件极值的几种方法目的是在解决相应的问题中时能得以借鉴，找到合适的解决问题的途径。
关键词极值；拉格朗日乘数法；柯西不等式Multivariate function of several conditional extreme valuesolutionAbstractThis paper mainly discusses the multivariable function conditional extreme value problem solving, including the unconditional extreme value, conditional extreme value concept of multivariate function is introduced, and several methods of solving condition limit the wraparound, including direct generation into law, Lagrange multiplier method, methods of cauchy inequality, including Lagrange multiplier method also introduces the differential and second-order partial derivative namely Hesse matrix method, etc. This paper introduces the multivariable function about solving several methods of conditional extreme value,which can provide in solving the relevant question readers may be reference when, find the appropriate way to solve the problem. Meanwhile introducing method also has some deficiencies in its done, and further discussion.Key wordsExtreme; Lagrange multiplier method; Cauchy inequality1前言函数极值问题已广泛地出现于数学、物理、化学等学科中，且它涉及的知识面非常广，所以就要求学生有较高的分析能力和逻辑推理能力，同时也要求学生掌握多种求函数极值的方法，因此对函数极值的研究是非常必要的。
函数极值的求解与发展极大的推动了微积分学科的发展，为其做出了重大贡献。
微积分的创立，首先是为了处理十七世纪的一系列主要的科学问题。
有四种主要类型的科学问题：第一类是，已知物体的移动的距离表为时间的函数的公式，求物体在任意时刻的速度和加速度使瞬时变化率问题的研究成为当务之急；第二类是，望远镜的光程设计使得求曲线的切线问题变得不可回避；第三类是，确定炮弹的最大射程以及求行星离开太阳的最远和最近距离等涉及的函数极大值、极小值问题也急待解决；第四类问题是求行星沿轨道运动的路程、行星矢径扫过的面积以及物体重心与引力等，又使面积、体积、曲线长、重心和引力等微积分基本问题的计算被重新研究。
同样在很多工程实际中，我们经常需要做一些优化。
举个简单的例子，就拿天气预报来说吧，通过实验测得很多气象数据，那么我们怎么处理这些数据，或者说用什么方法处理这些数据，才能达到预测结果最为准确呢，这其实也是一个广义上的极值问题。
还有就是经济学的投资问题，我们知道现在国家搞什么高铁、高速公路的，都是浩大的工程，动不动就几百亿的，如何合理布局才能让这些公共基础建设的利远大于弊。
一般实际问题都是一个或者一组多元函数，那么研究清楚这些问题，对我们的工程实际将有莫大的裨益。
通过对求解多元函数条件极值问题的研究，从中找到求出极值的不同方法，在不同的实际应用中对相关问题运用与其相适应的方法，从而在解决问题的过程达到最优化。
学生在遇到不同的问题时能够从中找到突破口，能让这些求解放法扎根于学生的思维中，运用到学生的实际问题中去，并且在解决实际问题的同时，自己的思维能力以及解题能力得到较好的发展。
2 多元函数极值 2.1多元函数无条件极值在解决实际问题中，我们已经看到了最大值最小值的重要性。
求函数的最大值、最小值时，涉及到函数的自变量往往不止一个，因此，就需要求多元函数的最大值、最小值。
而最大值与最小值与极值有着密切的联系。
首先我们给出多元函数的极值概念，并利用一元函数极值的性质，推断出多元函数极值的性质。
定义 2.1]1[设函数(,)z f x y =在点000(,)p x y 的某邻域0()u p 内有定义，若对任何0(,)()p x y u p ∈，都有0()()f p f p ≤（或0()()f p f p ≥）。
则称函数g 在点0p 取到极大（或极小）值，点0p 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）统称为极值点。
由定义知，若f 在点00(,)x y 取极值，则当固定0y y =时，一元函数0(,)f x y 必定在0x x =取相同的极值，若00(,)x f x y '也存在，利用一元函数取极值的必要条件知00(,)0x x d f x y dx ==，即00(,)0x f x y '=。
同理一元函数0(,)f x y 在0y y =也取相同的极值，若00(,)0y f x y '=也存在，则00(,)0x f x y '=，因此有定理2.1[]2（极值的必要条件）若函数f 在点000(,)p x y 存在偏导数且在0p 取极值，则有0000(,)0,(,)0x y f x y f x y ''== （2.11）反之，若函数f 在点0p 满足（2.11），则称点0p 为f 的稳定点或驻点。
若f 存在偏导数，则其极值点必是稳定点，但反之不一定成立。
例(,)f x y xy =，(,),(,),x y f x y y f x y x ''==但(,)f x y 在点(0,0)o 处不取极值。
这是因为在(0,0)o 点的任何一个邻域()u o 中，若()p u o ∈，当p 在一，三象限时，()0f p >。
当p 在二四象限时，()0f p <。
因此，(0,0)f 不是极值。
若(,)f x y 在点00(,)x y 取极值，(,)f x y 的偏导数只有两种情形：（i ）0000(,),(,)x y f x y f x y ''都存在，则00(,)0x f x y '=，00(,)0y f x y '=。
即点000(,)p x y 为稳定点。
（ii ）0000(,),(,)x y f x y f x y ''至少有一个不存在。
因此，(,)f x y 的极值点一定包含在稳定点火偏导数不存在点统称为极值点的怀疑点之中。
例 2.1 设(,)(,)f x y f x y =存在点(0,0)处偏导数不存在，但(,)x y R ∈时，有(,)(0,0)0f x y f ≥=，因此，(0,0)f 为极小值。
极值点的怀疑点找出来后，若是偏导数不存在的点00(,)x y ，可用函数值不等式来检验点00(,)x y 是否为极值点；若是稳定点，我们又下面的定理。
定理2.2[]3（极值的充分条件）设函数(,)z f x y =在点00(,)x y 的某邻域0()u p 连续且有一阶与二阶连续偏导数，如果00(,)0x f x y '=，00(,)0y f x y '=，设000000(,),(,),(,)xxxy yy A f x y B f x y C f x y ''''''===，则 （1）当20B AC -<时，00(,)f x y 一定为极值，并且当A （或C ）0>时，00(,)f x y 为极小值；当A （或C ）0<时，00(,)f x y 为极大值；（2）当20B AC ->时，00(,)f x y 不是极值；（3）当20B AC -=，还不能断定00(,)f x y 是否为极值，须作进一步研究。
由前述定理知，若()f p 在有界闭区域G 上连续，则()f p 在G 上一定能取到最大值与最小值。
即存在12,p p G ∈，有12(),()f p m f p M ==，对一切p G ∈，有()m f p M ≤≤。
最大值，最小值也可以在边界点取到，也可以在内部取到。
当在内部取到时，最大值、最小值点一定是极值点，则一定是稳定点或偏导数不存在点。
因此，最大值、最小值点一定包含在区域内部的稳定点和偏导数不存在点的点及边界点（边界函数值最大值与最小值点）之中（注意与区间端点不同的是闭区域G 的边界点又无数个，若2G R ⊂，边界点是边界曲线上的点，若3G R ⊂，边界点是边界曲线上的点，若3G R ⊂，边界点是曲面上的点），这些怀疑点中函数值中的最大者即为函数的最大值，最小者即为函数的最小值。
若根据实际问题一定有最大值（或最小值），而内部有唯一可疑点，则改点的函数无须判断一定是最大值（或最小值）。
例 2.2 设D 是由x 轴，y 轴及直线2x y π+=所围成的三角形区域（图2.1）求函数sin sin sin()u x y x y =+-+在D 上的最大值。
解：由函数无偏导数不存在的点，图2.1 例题2.2示意图解方程组cos cos()0cos cos()0u x x y x u y x y y∂⎧=-+=⎪∂⎪⎨∂⎪=-+=∂⎪⎩（定理2.1） 解得22,,33x y ππ== 而在边界0x =或0y =或2x y π+=上，0u =。
因此22(,)33ππ是唯一的可疑点，所以为22(,)332u ππ= 2.2 多元函数条件极值前面我们讨论的极值问题，其极值点的搜索范围是目标函数的定义域。
但在实际问题中还有另外一中类型的极值问题，其极值点的搜索范围还受到许多条件限制。
