Optimering med bivillkor

Relevanta dokument
SF1626 Flervariabelanalys

Optimering med bivillkor

Tentan , lösningar

Kap Globala extremvärden, extremproblem med bivillkor.

Tentamen i TATA43 Flervariabelanalys

SF1669 Matematisk och numerisk analys II Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

7 Extremvärden med bivillkor, obegränsade områden

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

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

1 x. SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

har ekvation (2, 3, 4) (x 1, y 1, z 1) = 0, eller 2x + 3y + 4z = 9. b) Vi söker P 1 = F (1, 1, 1) + F (1, 1, 1) (x 1, y 1, z 1) = 2x + 3y + 4z.

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Torsdagen den 18 augusti 2016

Flervariabelanalys E2, Vecka 3 Ht08

Institutionen för Matematik, KTH Torbjörn Kolsrud

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Torsdagen den 20 augusti 2015

f(x, y) = ln(x 2 + y 2 + 1). 3. Hitta maximala arean för en rektangel inskriven i en ellips på formen x 2 a 2 + y2

Övningstenta: Lösningsförslag

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.

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

Partiella differentialekvationer av första ordningen

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

1. Vi skriver upp ekvationssystemet i matrisform och gausseliminerar tills vi når trappstegsform,

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

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

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Måndagen den 21 mars 2016

Tentamen: Lösningsförslag

f(x, y) = ln(x 2 + y 2 ) f(x, y, z) = (x 2 + yz, y 2 x ln x) 3. Beräkna en vektor som är tangent med skärningskurvan till de två cylindrarna

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

Lösningsförslag till tentamen Onsdagen den 15 mars 2017 DEL A

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

Lösningsförslag till tentamen i SF1861 Optimeringslära för T. Onsdag 25 augusti 2010 kl

Optimalitetsvillkor. Optimum? Matematisk notation. Optimum? Definition. Definition

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Lösningar till tentamen i Matematik II, 5B1116, 5B1136 för Bio. E,I,K,ME, Media och OPEN, tisdagen den 13 april 2004.

Lösningsförslag till tentamen Tisdagen den 10 januari 2017 DEL A

Institutionen för Matematik, KTH Torbjörn Kolsrud

Problem inför KS 2. Problem i matematik CDEPR & CDMAT Flervariabelanalys. KTH -matematik

Lösningsförslag till tentamen i SF1861 Optimeringslära för T. Torsdag 28 maj 2010 kl

Figur 1: Postföretagets rektangulära låda, definitioner.

Tentamen TMA044 Flervariabelanalys E2

Hjälpmedel: utdelad ordlista, ej räknedosa Chalmers tekniska högskola Datum: kl

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Laboration 1: Optimalt sparande

För studenter i Flervariabelanalys Flervariabelanalys MA012B ATM-Matematik Mikael Forsberg

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Onsdagen den 15 mars 2017

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Tisdagen den 10 januari 2017

SF1626 Flervariabelanalys

Lösningar till 5B1762 Optimeringslära för T, 24/5-07

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Optimering av funktioner, med och utan bivillkor

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

1 Konvexa optimeringsproblem grundläggande egenskaper

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1545 Laboration 1 (2015): Optimalt sparande

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf

2. Avgör om x och z är implicit definierade som funktion av y via följande ekvationssystem. x 3 + xy + y 2 + z 2 = 0 x + x 3 y + xy 3 + xz 3 = 0

Flervariabelanalys E2, Vecka 5 Ht08

y + 1 y + x 1 = 2x 1 z 1 dy = ln z 1 = x 2 + c z 1 = e x2 +c z 1 = Ce x2 z = Ce x Bestäm den allmänna lösningen till differentialekvationen

1 Ickelinjär optimering under bivillkor

Optimeringsproblem. 1 Inledning. 2 Optimering utan bivillkor. CTH/GU STUDIO 6 TMV036c /2015 Matematiska vetenskaper

2x ex dx. 0 = ln3 e

SF1626 Flervariabelanalys Tentamen Tisdagen den 12 januari 2016

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

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

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

Campus och distans Flervariabelanalys mag ATM-Matematik Mikael Forsberg och Yury Shestopalov (Mikael Forsberg)

1. Beräkna och klassificera alla kritiska punkter till funktionen f(x, y) = 6xy 2 2x 3 3y 4 2. Antag att temperaturen T i en punkt (x, y, z) ges av

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

Inlämningsuppgift nr 2, lösningar

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

1. Gradient och riktningsderivata till funktioner av två variabler (2.7) 2. Gradient och riktningsderivata till funktioner av tre variabler (2.

Bestäm ekvationen för det plan som går genom punkten (1,1, 2 ) på kurvan och som spänns

Tentamen i Flervariabelanalys F/TM, MVE035

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen TMA044 Flervariabelanalys E2

TMV036 Analys och linjär algebra K Kf Bt, del C

SF1669 Matematisk och numerisk analys II Lösningsförslag till tentamen DEL A

Differentialens geometriska betydelse

x (t) = 2 1 u = Beräkna riktnings derivatan av f i punkten a i riktningen u, dvs.

Tentamen i Flervariabelanalys, MVE , π, kl

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

TMV036/MVE350 Analys och Linjär Algebra K Kf Bt KI, del C

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

Lösningsförslag till tentamen Torsdag augusti 16, 2018 DEL A

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

1 Duala problem vid linjär optimering

. b. x + 2 y 3 z = 1 3 x y + 2 z = a x 5 y + 8 z = 1 lösning?

DEL I 15 poäng totalt inklusive bonus poäng.

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

= e 2x. Integrering ger ye 2x = e 2x /2 + C, vilket kan skrivas y = 1/2 + Ce 2x. Här är C en godtycklig konstant.

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Egenvärden och egenvektorer

Provtentamen i Matematik 2, 5B1116, för B,E,I,IT,M,Media och T, ht 2001

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

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

Tentamen TMA044 Flervariabelanalys E2

2.5 Partiella derivator av högre ordning.

Transkript:

Optimering med bivillkor Vi ska nu titta på problemet att hitta max och min av en funktionen f(x, y), men inte över alla möjliga (x, y) utan bara för de par som uppfyller ett visst bivillkor g(x, y) = 0. Vi har mött denna problemtyp tidigare i samband med undersökningar av max och min på randen till ett kompakt område. Om vi kan parametrisera bivillkoret explicit så att g(x, y) = 0 x = x(t) och y = y(t), t I. för några deriverbara funktioner x(t), y(t) och något intervall I så reduceras problemet till ett vanligt envariabelproblem, nämligen att optimera f(x(t), y(t)), t I. Det kan emellertid vara svårt eller omöjligt att hitta en sådan parametrisering. Det kan i många fall dessutom vara mycket intrikat att avgöra om max och min verkligen antas.

Ex 1. Bestäm de stationära punkterna till funktionen f(x, y) = x + y under bivillkoret x 3 + 3x 2 y + 2y 3 1 = 0. Även om vi inte kan beräkna parametriseringen explicit så finns det kraftfulla satser som garanterar existensen av en sådan under allmänna villkor. Vi antar därför nu att vi kan skriva x = x(t), y = y(t) och formulerar villkoret att f(x(t), y(t)) har en stationär punkt på ett sätt som inte använder parametriseringen: 0 = d dt (f(x(t), y(t)) = f T, där T = (x (t), y (t)) är kurvans tangentvektor. Å andra sidan är också g(x(t), y(t)) = 0, eftersom f(x(t), y(t)) är en parametrisering av bivillkoret, vilket ger 0 = d dt (g(x(t), y(t)) = g T. Eftersom tydligen både f och g är ortogonala mot T så måste de själva vara parallella. Vi får alltså följande

SATS. Om (a, b) är en extrempunkt till f i det inre av D f under bivillkoret g(x, y) så gäller att f och g är parallella. Ex 1. (forts.) f = (1, 1) och g = (3x 2 + 6xy, 3x 2 + 6y 2 ). Villkoret att vektorerna är parallella kan bekvämt formuleras med hjälp av en determinant: 0 = 1 1 3x 2 + 6xy 3x 2 + 6y 2 = = 3x 2 + 6y 2 3x 2 6xy = 6y(y x), dvs y = 0 eller x = y. Insatt i bivillkoret ger den första möjligheten y = 0 0 = g(x, 0) = x 3 1 x = 1, dvs vi får den kritiska punkten (1, 0). Den första möjligheten ger i stället x = y 0 = g(x, x) = 6x 3 1 x = 1, dvs vi får den kritiska punkten ( 1 3 6, 1 3 6 ). Av figuren framgår att (1, 0) är en maxpunkt. Att avgöra karaktären hos en kritiskt punkt under bivillkor kan vara besvärligt, och vi ska inte gå in på detaljer här.

Metoden kan lätt generaliseras till flera variabler än två: det blir fortfarande sant att stationära punkter karakteriseras av att f och g är parallella. Däremot går det inte att formulera detta villkor med hjälp av en determinant för fler än två dimensioner. Det klassiska (och i tillämpningarna det vanligaste) sättet att formulera villkoret använder den så kallade Lagrangefunktionen F. I tre variabler är F (x, y, z, λ) = f(x, y, z) + λg(x, y, z). SATS. Antag att g(a) 0. a i R 3 är möjlig extrempunkt för f under bivillkoret g = 0 endast om (a, λ) R 4 är stationär för F (utan bivillkor) för något tal λ. Observera att villkoret g(a) 0 i den här formuleringen måste kontrolleras separat. I två variabler är det inkluderat i determinanten. Satsen kan utan vidare generaliseras till n variabler. Beviset följer omedelbart om vi tar gradienten av definitionen av Lagrangefunktionen: F =

f + λ g. Villkoret F = 0 är tydligen ekvivalent med att f + λ g = 0, vilket i fallet g 0 är ekvivalent med att f och g är parallella! Ex 2. Bestäm stationära punkter till f(x, y, z) = x + y + z under bivillkoret xy + yz + zx = 1. Vi får Lagrangefunktionen F (x, y, z, λ) = x + y + z + λ(xy + yz + zx 1). För att hitta stationära punkter beräknar vi F x = 1 + λ(y + z) = 0, F y = 1 + λ(x + z) = 0. F z = 1 + λ(x + y) = 0, F λ = xy + yz + zx 1 = 0. Vi observerar först λ måste vara skilt från 0 om de första ekvationerna ska kunna uppfyllas. Det följer då ur dessa att x+y = y +z = x+y. Det följer direkt att x = y = z vilket insatt i bivillkoret ger 3x 2 = 1, dvs vi får punkterna ( 1 3, 1 3, 1 ) och ( 1, 1, 1 ). 3 3 3 3 Möjliga stationära punkter är även punkter där g = (y+z, x+z, x+y) = 0. Men detta är bara

uppfyllt i punkten (0, 0, 0) som inte uppfyller bivillkoret. Det går även bra att generalisera teorin till fallet med flera bivillkor: SATS. Möjliga extrempunkter till f(x, y, z) under de båda bivillkoren g(x, y, z) = 0, h(x, y, z) = 0, karakteriseras av att vektorerna f(x, y, z), g(x, y, z), h(x, y, z) ska vara linjärt beroende. Just i fallet med tre variabler kan detta formuleras som att ( ) det f, g, h = 0. För fyra eller fler variabler fungerar inte detta, men vi kan fortfarande använda en Lagrangefunktion: F (x, λ, µ) = f(x) + λg(x) + µh(x), och bestämma stationära punkter till F (x, λ, µ). Ex 3. Bestäm den maximala och minimala volymen av ett rätblock med den totala sid-arean 10 och kant-längden 16.