Optimering, exempel. Funktionens enda stationära punkt är alltså origo. Den ligger också i det inre av mängden.

Relevanta dokument
7 Extremvärden med bivillkor, obegränsade områden

Optimering med bivillkor

SF1669 Matematisk och numerisk analys II Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Kap Globala extremvärden, extremproblem med bivillkor.

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1669 Matematisk och numerisk analys II Lösningsförslag till tentamen DEL A. r cos t + (r cos t) 2 + (r sin t) 2) rdrdt.

1. Bestäm definitionsmängden och värdemängden till funktionen f(x,y) = 1 2x 2 3y 2. Skissera definitionsmängden, nivålinjerna och grafen till f.

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

(x + 1) dxdy där D är det ändliga område som begränsas av kurvorna

Tentamen i Analys B för KB/TB (TATA09/TEN1) kl 08 13

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Torsdagen den 18 augusti 2016

= 0. Båda skärningsvinklarna är således π/2 (ortogonala riktningsvektorer).

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A. 1. En svängningsrörelse beskrivs av

Kontrollskrivning 1A

Lösningsförslag till tentamen Torsdag augusti 16, 2018 DEL A

Lokala undersökningar

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen i Analys B för KB/TB (TATA09/TEN1) kl 14 19

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen i Analys B för KB/TB (TATA09/TEN1) kl 8 13

1. Beräkna hastigheten, farten och accelerationen vid tiden t för en partikel vars rörelse beskrivs av r(t) = (2 sin t + cos t, 2 cos t sin t, 2t).

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK. LÖSNINGAR FLERDIMENSIONELL ANALYS, FMA kl 8 13

= 0 vara en given ekvation där F ( x,

e x x + lnx 5x 3 4e x (0.4) x 0 e 2x 1 a) lim (0.3) b) lim ( 1 ) k. (0.3) c) lim 2. a) Lös ekvationen e x = 0.

x ( f u 2y + f v 2x) xy = 24 och C = f

SF1646 Analys i flera variabler Tentamen 18 augusti 2011, Svar och lösningsförslag

SF1626 Flervariabelanalys

Om för en reellvärd funktion f som är definierad på mängden D gäller följande

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A. e 50k = k = ln 1 2. k = ln = ln 2

Institutionen för Matematik, KTH Torbjörn Kolsrud

Optimering med bivillkor

Lösningsförslag till tentamen Onsdagen den 15 mars 2017 DEL A

Flervariabelanalys E2, Vecka 3 Ht08

För studenter i Flervariabelanalys Flervariabelanalys MA012B ATM-Matematik Mikael Forsberg

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Torsdagen den 20 augusti 2015

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

MMA127 Differential och integralkalkyl II

Institutionen för Matematik, KTH Torbjörn Kolsrud

Tentamen : Lösningar. 1. (a) Antingen har täljare och nämnare samma tecken, eller så är täljaren lika med noll. Detta ger två fall:

Lösning till kontrollskrivning 1A

= 0 genom att införa de nya

av envariabelfunktionen g(t) och flervariabelfunktionen t = h(x, y) = x 2 + e y.)

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen: Lösningsförslag

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

5 Lokala och globala extremvärden

MVE035. Sammanfattning LV 1. Blom, Max. Engström, Anne. Cvetkovic Destouni, Sofia. Kåreklint, Jakob. Hee, Lilian.

Rita även upp grafen till Fourierseriens summa på intervallet [ 2π, 3π], samt ange summans värde i punkterna π, 0, π, 2π. (5) S(t) = c n e int,

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

x +y +z = 2 2x +y = 3 y +2z = 1 x = 1 + t y = 1 2t z = t 3x 2 + 3y 2 y = 0 y = x2 y 2.

Institutionen för matematik KTH. Tentamensskrivning, , kl B1119, Vektoranalys, för Open.

Rita även grafen till Fourierserien på intervallet [ 2π, 4π]. (5) 1 + cos(2t),

Optimering av funktioner, med och utan bivillkor

Tentamen i tmv036c och tmv035c, Analys och linjär algebra C för K, Kf och Bt A =, = det(a λi) = e 2t + c 2. x(t) = c 1. = c 1.

1. För vilka värden på konstanterna a och b är de tre vektorerna (a,b,b), (b,a,b) och (b,b,a) linjärt beroende.

Existensen av största och minsta värde är inte garanterad i det här fallet.

Lösningsförslag till tentamen Tisdagen den 10 januari 2017 DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Tisdagen den 7 juni 2016

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Måndagen den 16 mars 2015

Institutionen för matematik KTH. Tentamensskrivning, , kl B1202/2 Diff och Trans 2 del 2, för F och T.

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Onsdagen den 15 mars 2017

När det gäller en motor kanske man vill maximera verkningsgraden för att hålla nere bränslekostnaden men inte till vilket pris som helst.

x f x + y f y x. 2 Funktionen f(x, y) uppfyller alltså given differentialekvation.

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Tisdagen den 12 januari 2016

Tentamen SF1626, Analys i flera variabler, Svar och lösningsförslag. 2. en punkt på randkurvan förutom hörnen, eller

5B1134 Matematik och modeller Lösningsförslag till tentamen den 11 oktober 2004

När vi blickar tillbaka på föregående del av kursen påminns vi av en del moment som man aldrig får tappa bort. x 2 x 1 +2 = 1. x 1

6. Samband mellan derivata och monotonitet

Antag att du går rakt norrut i ett bergslandskap. Ibland går du uppför, ibland nerför men hela tiden rakt mot norr. Vi kallar detta bäring 0.

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

TNA001- Matematisk grundkurs Tentamen Lösningsskiss

Lösningar till Matematisk analys

Skrivtid: Lösningar ska åtföljas av förklarande text. Hjälpmedel: formelsamling och manuella skrivdon. 1. Lös ekvationen z 4 = 16i.

Sätt t = (x 1) 2 + y 2 + 2(x 1). Då är f(x, y) = log(t + 1) = t 1 2 t t3 + O(t 4 ) 1 2 (x 1) 2 + y 2 + 2(x 1) ) 2 (x 1) 2 + y 2 + 2(x 1) ) 3

Figur 1: Postföretagets rektangulära låda, definitioner.

Dubbelintegraler och volymberäkning

SF1669 Matematisk och numerisk analys II Lösningsförslag till tentamen DEL A

x f (x) dx 1/8. Kan likhet gälla i sistnämnda relation. (Torgny Lindvall.) f är en kontinuerlig funktion på 1 x sådan att lim a

Kap Dubbelintegraler.

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Repetition, Matematik 2 för lärare. Ï x + 2y - 3z = 1 Ô Ì 3x - y + 2z = a Ô Á. . Beräkna ABT. Beräkna (AB) T

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Tisdagen den 10 januari 2017

SF1664 Tillämpad envariabelanalys med numeriska metoder Lösningsförslag till tentamen DEL A

Modul 4 Tillämpningar av derivata

Dagens tema är exponentialfunktioner. Egentligen inga nyheter, snarare repetition. Vi vet att alla exponentialfunktioner.

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen 14 mars 2011,

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna 11-14, 16/11-28/

UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Michael Melgaard. Prov i matematik Prog: Datakand., Frist. kurser Derivator o integraler 1MA014

1. Vad är optimering?

Tentamen i Flervariabelanalys F/TM, MVE , kl

EXTREMVÄRDESPROBLEM MED BIVILLKOR. LAGRANGES MULTIPLIKATORMETOD. Problem. Bestäm lokala (eller globala) extremvärden till

Lösningar till tentamen i Matematik 2, 5B1116, för E och ME samt 5B1136 för I den 1 mars 2004.

Tentamen i TATA43 Flervariabelanalys

Institutionen för matematik SF1626 Flervariabelanalys. Lösningsförslag till tentamen Måndagen den 5 juni 2017 DEL A

Transkript:

Optimering, exempel Exempel 1 (optimering över kompakt mängd) Bestäm största och minsta värdet till funktionen f(x,y) = x 4 + y 4 + 4x 2 + 16 i cirkelskivan {x 2 + y 2 4}. Lösning: Cirkelskivan är kompakt så detta är ett optimeringsproblem över en kompakt mängd. Vi följer arbetsrutinens tre steg: 1. Hitta alla stationära punkter i det inre av mängden. Dessa ges av f(x,y) = 0, dvs f x (x,y) = 4x 3 + 8x 2 = 4x(x 2 + 2) = 0, x = 0, f y (x,y) = 4y 3 = 0, y = 0. Funktionens enda stationära punkt är alltså origo. Den ligger också i det inre av mängden. 2. Bestäm funktionens största och minsta värde på randen av mängden. Randen beskrivs av x 2 + y 2 = 4. Vi parameteriserar randen med x-variabeln, dvs y = ± 4 x 2, x 2, där plustecknet motsvarar övre halvan av cirkeln och minustecknet den undre halvan. Låt g(x) vara funktionens värde på randen, dvs g(x) = f(x, ± 4 x 2 ) = x 4 + (4 x 2 ) 2 + 4x 2 + 16 = 2x 4 4x 2 + 32. Vi noterar att g inte beror på valet av tecken, eftersom f antar samma värde för y som för y. Största/minsta värdet på randen är därför största/minsta värdet av g(x) i intervallet 2 x 2. Detta är ett optimeringsproblem i en variabel, som man löser genom att derivera g(x) och undersöka värdet i dess stationära punkter samt på randen. Vi har: g (x) = 8x 3 8x = 8x(x 2 1). De stationära punkterna g (x) = 0 är alltså x = 1,0,1. Vi får följande tabell: x -2-1 0 1 2 g (x) - - 0 + 0-0 + + g(x) 48 ց 30 ր 32 ց 30 ր 48 Exemplen och delar av lösningarna tagna från "Funktioner av flera variabler" av Leo Ullemar. 1 (5)

Detta visar att största värdet på randen är 48, som antas för x = ±2, och minsta värdet är 30, som antas för x = ±1. 3. Välj ut största och minsta värdet av f evaluerad i de stationära punkterna och dess största och minsta värde på randen. I vårt fall betyder det att vi ska välja ut största och minsta värdet av f(0,0), 48 och 30. Eftersom f(0,0) = 16 blir svaret därför att största värdet är 48 och minsta värdet är 16. Alternativ: I punkt 2 kan vi även tänka oss att introducera polära koordinater. Det motsvarar att parameterisera randen med vinkeln θ istället för med x. Randen ges då av x = 2cos θ, y = 2sin θ, med 0 θ 2π. Som tidigare låter vi g vara funktionens värde på randen. Den blir nu en funktion av θ, g(θ) = f(2cos θ,2sin θ) = 16(cos 4 θ + sin 4 θ + cos 2 θ + 1). Största och minsta värde på randen är givet av största och minsta värde av g(θ) för 0 θ 2π. Som ovan hittar vi dessa genom att derivera g(θ) och betrakta dess värden i de stationära punkterna samt på randen. Vi har: g (θ) = 16( 4sin θ cos 3 θ + 4cos θ sin 3 θ 2sin θ cos θ) = 32sin θ cos θ(2cos 2 θ 2sin 2 θ + 1) = 16sin(2θ)(2cos(2θ) + 1). Vi vet att sin(2θ) = 0 när 2θ = nπ för alla heltal n, dvs θ = nπ/2. För 0 θ 2π är därför sin(2θ) = 0 när θ = 0, π/2, π, 3π/2 och 2π. Dessa är således stationära punkter till g. Vidare vet vi att cos(2θ) = 1/2 när 2θ = ±2π/3 + n2π för alla heltal n, dvs θ = ±π/3 + nπ. För 0 θ 2π är därför cos(2θ) = 1/2 när θ = π/3, 2π/3, 4π/3 och 5π/3. Dessa är således också stationära punkter till g. Vi får tabellen: θ 0 π/3 π/2 2π/3 π 4π/3 3π/2 5π/3 2π g (θ) 0-0 + 0-0 + 0-0 + 0-0 + 0 g(θ) 48 ց 30 ր 32 ց 30 ր 48 ց 30 ր 32 ց 30 ր 48 Detta visar som tidigare att största värdet på randen är 48, som antas för θ = 0, π, 2π, och minsta värdet är 30, som antas för θ = π/3, 2π/3, 4π/3 och 5π/3. Exempel 2 (optimering över icke-kompakt mängd) Bestäm största och minsta värdet till funktionen i bandet 0 x 1. f(x,y) = x2 + xy 1 + y 2, 2 (5)

Lösning: Mängden är i detta fall obegränsad (innehåller godtyckligt stora värden på y) dvs inte kompakt. Vi kan hantera det på flera olika sätt. Här visar vi två alternativ. Alternativ 1: Vi återför problemet på en kompakt mängd genom att visa att största och minsta värdet inte kan antas för stora y. Vi har att, för 0 x 1, f(x,y) x2 + x y 1 + y 2 1 + y 1 + y 2 = 1 y 1 + 1/ y 1 + 1/y 2. Detta går mot noll när y ±, dvs för 0 x 1, lim f(x,y) = 0. y Definitionen av gränsvärde säger oss då att för alla värden ε > 0 kan vi hitta ett η så att f(x,y) < ε för alla y > η. Vi noterar också att f(1,0) = 1, f(1, 2) = 0.2. Vi väljer nu tex ε = 0.1. Det finns då ett η så att 0.1 f(x,y) 0.1 för alla y > η. Men vi har då alltså funnit exempel på funktionsvärden som är strikt större än och strikt mindre än samtliga värden som funktionen antar när y > η. Vi konstaterar att funktionsn största och minsta värde måste ligga i det kompakta området 0 x 1 och η y η. Detta problem löses sedan på vanligt sätt för kompakta områden, dvs 1) hitta alla stationära punkter i det inre, 2) hitta största/minsta värde på randen och 3) välj ut största/minsta värdet av f evaluerad i de stationära punkterna och på randen. Alternativ 2: Vi återför problemet på ett optimeringsproblem i en variabel genom att först optimera i x för fixt y. För enkelhetens skull söker vi här bara minsta värdet. Definiera h(y) = min f(x,y). (1) 0 x 1 Detta är ett minimeringsproblem i en variabel, för varje fixt y. Det minsta värdet av hela f ges sedan genom att minimera h som funktion av y. För att beräkna h i (1) behöver vi derivera f i x-led och hitta dess stationära punkter i det inre av intervallet [0,1]. Det ger f x(x,y) = 2x + y 1 + y 2 = 0 x = y/2. Denna punkt ligger i det inre av intervallet endast när 2 < y < 0. Den ger då f( y/2,y) = y2 4(1 + y 2 ). Vi måste också betrakta funktionens värde i randpunkterna x = 0 och x = 1, Detta ger oss tre olika fall: f(0,y) = 0, f(1,y) = 1 + y 1 + y 2. Fall 1: y 2. Vi har ingen stationär punkt i det inre. Minsta värdet är det minsta av värdena på randen, dvs ( h(y) = min 0, 1 + y ) 1 + y 2 = 1 + y 1 + y 2, eftersom y 2. 3 (5)

Fall 2: 2 < y < 0. Vi har en inre stationär punkt x = y/2. Vi får tabellen x 0 y/2 1 f x (x,y) y < 0 0 + 2+y > 0 1+y 2 1+y 2 f(x,y) 0 ց y2 1+y 4(1+y 2 ) ր 1+y 2 Minsta värdet är därför h(y) = y2 4(1 + y 2 ). Fall 3: y 0. Vi har ingen stationär punkt i det inre. Minsta värdet är det minsta av värdena på randen, dvs ( h(y) = min 0, 1 + y ) 1 + y 2 = 0, eftersom y 0. Sammanfattningsvis är 1+y 1+y, y 2, 2 y h(y) = 2, 2 < y < 0, 4(1+y 2 ) 0, y 0. Detta är en kontinuerligt deriverbar funktion (undersök detta!) av en variabel som kan minimeras på vanligt sätt genom att hitta stationära punkter och betraka beteendendet när y ±. Exempel 3 (optimering med bivillkor) Bestäm största och minsta värdet till funktionen f(x,y) = x 4 + y 4 + 4x 2 + 16 på randen till cirkelskivan {x 2 + y 2 4}. Lösning: Här visar vi alltså ytterligare ett alternativ för att hitta största/minsta värdet på randen i Exempel 1 ovan. Vi betraktar problemet som ett optimeringsproblem för f över hela planet D = R 2 med bivillkoret att g(x,y) = x 2 + y 2 4 = 0. Enligt Lagranges multiplikatormetod måste minst ett av systemen f x (x,y) + λg x (x,y) = 0, g x (x,y) = 0, (A) f y(x,y) + λg y(x,y) = 0, (B) g y(x,y) = 0, g(x,y) = 0, g(x,y) = 0, vara uppfyllt i de inre extrempunkterna till problemet. Vi beräknar först de partiella derivatorna för f och g, f x(x,y) = 4x(x 2 + 2), f y(x,y) = 4y 3, g x(x,y) = 2x, g y(x,y) = 2y. Systemen blir i vårt fall 2x(2x 2 + 4 + λ) = 0, (A) 2y(2y 2 + λ) = 0, x 2 + y 2 4 = 0, 4 (5) (B) 2x = 0, 2y = 0, x 2 + y 2 4 = 0.

Det är lätt att se att system B saknar lösning. (De första två ekvationerna ger att x = y = 0, vilket inte satisfierar den sista ekvationen.) Vi löser istället system A. Från första ekvationen får vi att antingen är x = 0 eller 2x 2 +4+λ = 0. Andra ekvationen ger på samma sätt att antingen är y = 0 eller 2y 2 + λ = 0. Det ger oss fyra möjliga fall: Fall 1: x = y = 0. Omöjligt av samma anledning som för system B; sista ekvationen satisfieras ej. Fall 2: 2x 2 + 4 + λ = 0 och y = 0. Sätter vi in y = 0 i sista ekvationen får vi x = ±2. Då ger 2x 2 + 4 + λ = 0 att λ = 12. Vi har en lösning till systemet (x,y,λ) = (±2,0, 12). Fall 3: x = 0 och 2y 2 + λ = 0. Sätter vi in x = 0 i sista ekvationen får vi y = ±2. Då ger 2y 2 + λ = 0 att λ = 8. Vi har en lösning till systemet (x, y, λ) = (0, ±2, 8). Fall 4: 2x 2 + 4 + λ = 0 och 2y 2 + λ = 0. Vi subtraherar dessa villkor från varandra och dividerar med två. Det ger x 2 y 2 + 2 = 0, dvs y 2 = x 2 + 2. Sätter vi in detta i sista ekvationen får vi 2x 2 2 = 0, och vi får att x = ±1. Det ger sedan y = ± x 2 + 2 = ± 3 och λ = 2y 2 = 6. Vi har en lösning till systemet (x,y,λ) = (±1, ± 3, 6). De möjliga extrempunkterna är alltså: Evaluerar vi f i punkterna 1 får vi (±2,0, 12), (0, ±2, 8), (±1, ± 3, 6). f(±2,0) = 2 4 + 4 2 2 + 16 = 48, f(0, ±2) = 2 4 + 16 = 32, f(±1, ± 3) = 1 + 3 2 + 4 + 16 = 30. Eftersom randen är en kompakt mängd (och alla randpunkter ligger i det inre av D = R 2 ) kommer funktionens största och minsta värde återfinnas bland ovanstående tal. Svaret blir alltså som tidigare att största värdet är 48 och minsta är 30. 1 Notera att Lagrangemultiplikatorn λ inte bidrar. 5 (5)