Válasz:
# {: ("Kritikus pont", "Következtetés"), ((0,0,0), "nyereg"):} #
Magyarázat:
Az elmélet, amely a
- Egyidejűleg oldja meg a kritikus egyenleteket
# (részleges f) / (részleges x) = (részleges f) / (részleges y) = 0 t (azaz# F_x = f_y = 0 # ) - értékelje
#f_ (x x), f_ (yy) és f_ (xy) (= f_ (yx)) # mindegyik kritikus ponton. Ezért értékelje# Delta = f_ (x x) f_ (yy) -f_ (xy) ^ 2 # ezeken a pontokon - Határozza meg a szélsőségesség természetét;
# {: (Delta> 0, "Minimum, ha" f_ (xx) <0), (, "és maximum, ha" f_ (yy)> 0), (Delta <0, "van nyeregpont")) (Delta = 0, "További elemzés szükséges"):} #
Tehát:
# f (x, y) = xy (e ^ (y ^ 2) -e ^ (x ^ 2)) #
# "" = xye ^ (y ^ 2) - xye ^ (x ^ 2) #
Keressük meg az első részleges származékokat:
# (részleges f) / (részleges x) = ye ^ (y ^ 2) + {(-xy) (2xe ^ (x ^ 2)) + (-y) (e ^ (x ^ 2))} #
# = te ^ (y ^ 2) -2x ^ 2ye ^ (x ^ 2) -ye ^ (x ^ 2) #
# (részleges f) / (részleges y) = {(xy) (2ye ^ (y ^ 2)) + (x) (e ^ (y ^ 2))} - xe ^ (x ^ 2) #
# = 2xy ^ 2e ^ (y ^ 2) + xe ^ (y ^ 2) - xe ^ (x ^ 2) #
Ezért kritikus egyenletünk:
# ye ^ (y ^ 2) -2x ^ 2ye ^ (x ^ 2) -ye ^ (x ^ 2) = 0 => y (e ^ (y ^ 2) -2x ^ 2e ^ (x ^ 2) - e ^ (x ^ 2)) = 0 #
# 2xy ^ 2e ^ (y ^ 2) + xe ^ (y ^ 2) - xe ^ (x ^ 2) = 0 => x (2y ^ 2e ^ (y ^ 2) + e ^ (y ^ 2) - e ^ (x ^ 2)) = 0 #
Ezekből az egyenletekből:
# y = 0 # vagy# e ^ (y ^ 2) -e ^ (x ^ 2) = 2x ^ 2e ^ (x ^ 2) #
# x = 0 # vagy# e ^ (y ^ 2) - e ^ (x ^ 2) = -2y ^ 2e ^ (y ^ 2) #
És az egyetlen egyidejű megoldás
És így van egy kritikus pont
Most nézzük meg a második részleges származékokat, hogy meghatározhassuk a kritikus pont jellegét (csak az eredményeket idézem):
# (részleges ^ 2f) / (részleges x ^ 2) = -4x ^ 3ye ^ (x ^ 2) -6x ^ ^ (x ^ 2) #
# (részleges ^ 2f) / (részleges y ^ 2) = 4xy ^ 3e ^ (y ^ 2) + 6xye ^ (y ^ 2) #
# (részleges ^ 2f) / (részleges x részleges y) = e ^ (y ^ 2) -e ^ (x ^ 2) -2x ^ 2e ^ (x ^ 2) + 2y ^ 2e ^ (y ^ 2) t (= (részleges ^ 2f) / (részleges y részleges x)) #
És számítanunk kell:
# Delta = (részleges ^ 2f) / (részleges x ^ 2) (részleges ^ 2f) / (részleges y ^ 2) - ((részleges ^ 2f) / (részleges x részleges y)) ^ 2 #
minden kritikus ponton. A második részleges származékos értékek,
# {: ("Kritikus pont", (részleges ^ 2f) / (részleges x ^ 2), (részleges ^ 2f) / (részleges y ^ 2), (részleges ^ 2f) / (részleges x részleges y), Delta, "Következtetés"), ((0,0,0), 0,0,0, = 0, "incluclusive"):} #
Tehát mindezek után a munka meglehetősen csalódó, ha egy inkluzív eredményt kapunk, de ha a kritikus pont körül viselkedését vizsgáljuk, akkor könnyen megállapíthatjuk, hogy ez egy nyeregpont.
Láthatjuk ezeket a kritikus pontokat, ha egy 3D-s telekra nézünk:
Megértem, hogy a hiperbole az eltúlzás szélsőséges definíciója, de aztán mi is túlzás és mennyire rossz a szélsőséges?
Túlzás, ha jobb vagy rosszabb nyilatkozatot teszel, mint amilyennek valójában. Például, valaki azt mondhatja, hogy "az eső macskák és kutyák", amikor valójában, csak egy könnyű szitálás.
Mik az f (x, y) = e ^ y (y ^ 2-x ^ 2) szélsőséges és nyeregpontjai?
{0,0} nyeregpont {0, -2} helyi maximum f (x, y) = e ^ y (y ^ 2-x ^ 2), így a szekcionális pontokat az f f (x, y) = vec 0 vagy {(-2 e ^ yx = 0), (2 e ^ yy + e ^ y (-x ^ 2 + y ^ 2) = 0): két megoldás megadása ((x = 0, y = 0 ), (x = 0, y = -2)) Ezek a pontok H = grad (grad f (x, y)) vagy H = ((- 2 e ^ y, -2 e ^ yx), (- 2 e ^ yx, 2 e ^ y + 4 e ^ yy + e ^ y (-x ^ 2 + y ^ 2))) így H (0,0) = ((-2, 0), (0, 2 )) sajátértékei {-2,2}. Ez az eredmény a {0,0} pontot nyeregpontként minősíti. H (0, -2) = ((- 2 / e ^ 2, 0), (0, -2 / e ^ 2)) sajátértékei {-2 / e ^ 2
Mik az f (x, y) = xye ^ (- x ^ 2-y ^ 2) szélsőséges és nyeregpontjai?
(0,0) egy nyeregpont (1 / sqrt 2,1 / sqrt 2) és (-1 / sqrt 2, -1 / sqrt 2) helyi maxima (1 / sqrt 2, -1 / sqrt 2) és (-1 / sqrt 2,1 / sqrt 2) helyi minimumok (0, pm 1 / sqrt 2) és (pm 1 / sqrt 2,0) az inflexiós pontok. Az (x_0, y_0) állóponttal rendelkező F (x, y) általános függvény esetén az F (x_0 + xi, y_0 + eta) = F (x_0, y_0) + 1 / (2!) Bővítésű Taylor sorozat bővítése van. (F_ {xx} xi ^ 2 + F_ {yy} eta ^ 2 + 2F_ {xy} xi eta) + ldots Az f (x) = xy e ^ {- x ^ 2-y ^ 2} függvényhez van (del f) / (del x) = te ^ {- x ^ 2-y ^ 2} + xy (-2x)