Зразки розв’язування задач
Приклад 1. Знайти частинні похідні функції
Розв’язання.
Вважаючи сталим, дістанемо:
.
Вважаючи сталим, дістанемо:
Приклад 2. Знайти частинні похідні другого порядку функції .
Розв’язання.
Знайдемо частинні похідні першого порядку:
;
Диференціюємо повторно, дістанемо:
,
або
Тобто, .
Приклад 3. (Задача 3.1) Перевірити, що функція задовольняє умові Знайти частинні похідні.
Розв’язання.
Знайдемо частинні похідні:
Отже,
Таким чином доведено, що функція задовольняє умові
Знайдемо частинні похідні другого порядку:
;
;
.
Похідна за напрямом. Нехай функція визначена в деякому околі точки – вектор з початком в точці , – точка околу, що лежить на векторі , – приріст аргументу на промені . Якщо існує , то ця границя називається похідною функції за напрямом вектора у точці , тобто:
Похідна за напрямом характеризує швидкість зміни функції у точці за напрямом вектора .
Якщо функція має в точці неперервні частинні похідні, то в цій точці існує похідна за напрямом вектора , причому,
, де
; ; . (4.1)
Градієнтом функції називається вектор, координатами якого є значення частинних похідних функції в точці :
, (4.2)
Градієнт функції в точці характеризує напрямок та величину максимального зростання функції в точці .
Приклад (Задача 3.2). Для функції знайти градієнт в точці і похідну в точці за напрямом вектора , де .
Розв’язання.
Знайдемо частинні похідні функції в точці :
,
,
.
За формулою дістанемо:
.
Знайдемо похідну функції в точці за напрямом вектора .
Знайдемо координати вектора та його напрямні косинуси:
, отже ;
; ; .
За формулою дістанемо:
.
Екстремум функції двох змінних.
Функція має в точці локальний максимум (мінімум), якщо існує окіл точки , в якому при виконується нерівність (відповідно , для всіх точок , що належать даному околу).
Точка називається точкою локального екстремуму функції .
Необхідна умова екстремуму. Якщо диференційована функція досягла екстремуму в точці , то в цій точці:
, (4.3)
або в цій точці частинні похідні не існують.
Точки, в яких виконуються ці умови називаються стаціонарним.
Достатні умови екстремуму. Нехай у стаціонарній точці , та в деякому околі цієї точки функція має неперервні частинні похідні другого порядку:
; ; . (4.4)
Тоді:
1) має в точці максимум, якщо та ; (4.5)
2) має в точці мінімум, якщо та ; (4.6)
3) не має екстремуму, якщо ; (4.7)
4) Якщо , тоді екстремум в точці може існувати, а може і не існувати, тобто в цьому випадку потрібні додаткові дослідження.
Приклад 4. Дослідити на екстремум функцію .
Розв’язання.
Знайдемо частинні похідні: ; .
Використаємо необхідну умову існування екстремуму:
звідки .
Точка − стаціонарна (в цій точці виконується необхідна умова).
Знайдемо значення других похідних у точці :
; ; ,
тоді , , , отже . Оскільки і (за (4.6)), то в точці функція має мінімум .
Зауваження. З необхідними та достатніми умовами екстремуму функції багатьох змінних можна познайомитися у вказаній на початку параграфа літературі.
Приклад 5. (Задача 3.3). Нехай фірма випускає два види товарів. Позначимо їх обсяги через і . Нехай ціни на ці товари відповідно , ум. од., а функція витрат . Знайти максимальний прибуток, який може одержати фірма.
Розв’язання.
Функція прибутку фірми: . Для цієї функції потрібно знайти екстремум. Знайдемо стаціонарні точки:
, отже стаціонарна точка .
Перевіримо достатні умови локального екстремуму.
; ;
Тоді , так як , то точка − точка локального максимуму. Максимальний прибуток фірми: ум. од. Таким чином максимальний прибуток фірма отримає при даному спектрі цін, що склалися на ринку, якщо буде випускати одиниці виду і одиниці виду товарів.
Метод найменших квадратів можливої лінійної залежності між змінними
На практиці, зокрема в прикладних питаннях економіки, часто виникає потреба знайти залежність між змінними на підставі проведених експериментів і спостережень.
Нехай потрібно визначити залежність між двома змінними і для яких із практичних досліджень відомо, що значення відповідають значенням . Результати експерименту подано в таблиці:
… | |
… |
Точки з координатами на площині утворюють деяку лінію. Наприклад, виявилося, що точки групуються вздовж деякої прямої.
Тоді природно шукати аналітичну залежність у вигляді лінійної функції . Отже, задача зводиться до знаходження таких і , щоб шукана пряма якнайточніше наближалася до всіх точок .
Для знаходження коефіцієнтів і використовують метод найменших квадратів. Було доведено, що ці коефіцієнти можна знайти з системи рівнянь:
(4.8)
Приклад 6. (Задача 3.4) Результати експерименту приведено в таблиці:
-0,4 | 0,1 | 0,3 | 0,9 | 1,2 | 1,8 |
Методом найменших квадратів знайти параметри і функції .
Розв’язання.
Побудуємо точки з координатами на координатній площині (Рис.6). Припустимо, що між ними існує лінійна залежність .
|
Знайдемо і з системи (4.8):
Обчислюємо:
;
;
;
.
Складемо систему:
Розв’яжемо за формулами Крамера:
,
Таким чином, пряма, яку шукали, задається рівнянням .