EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Podobne dokumenty
Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Teoria i metody optymalizacji

n R ZałóŜmy, Ŝe istnieje d, dla którego: Metody optymalizacji Dr inŝ. Ewa Szlachcic otwarte otoczenie R n punktu x, Ŝe

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Podprzestrzenie macierzowe

1. Relacja preferencji

Regresja REGRESJA

. Wtedy E V U jest równa

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

MATEMATYKA. Sporządził: Andrzej Wölk

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Definicje ogólne

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Matematyka II. x 3 jest funkcja

System finansowy gospodarki

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

0, co implikuje tezę. W interpretacji geometrycznej: musi istnieć punkt, w którym styczna ( f (c)

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

METODY KOMPUTEROWE 1

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

p Z(G). (G : Z({x i })),

Indukcja matematyczna

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

I. Elementy analizy matematycznej

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Zadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Projekt 3 3. APROKSYMACJA FUNKCJI

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

Modele wartości pieniądza w czasie

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Statystyka Inżynierska

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Różniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda








x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

Transkrypt:

Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy, że ukcja ma w pukce mmum lokale, gdy steje otoczee R puktu take, że oraz dla każdego zachodz. De. ówmy, że ukcja ma w pukce maksmum lokale, gdy steje otoczee R puktu take, że oraz dla każdego zachodz. De. ówmy, że ukcja ma w pukce mmum lokale właścwe, gdy steje otoczee R puktu take, że oraz dla każdego { } zachodz >. De. ówmy, że ukcja ma w pukce maksmum lokale właścwe, gdy steje otoczee R puktu take, że oraz dla każdego { } zachodz <. De. ówmy, że ukcja ma w pukce ekstremum lokale, gdy ma w pukce maksmum lub mmum lokale. De. ówmy, że ukcja ma w pukce ekstremum lokale właścwe, gdy ma w pukce maksmum lub mmum lokale właścwe. De. Lczba jest ajmejszą wartoścą ukcj w dzedze ukcj, jeżel steje pukt tak, że oraz dla każdego,. Lczbę globalym ukcj w. azywamy mmum De. Lczba! jest ajwększą wartoścą ukcj w dzedze ukcj, jeżel steje pukt tak, że " oraz dla każdego,. Lczbę " azywamy maksmum globalym ukcj w. De. mum maksmum globale azywamy ekstremam globalym. Tw. Weerstrassa ażda ukcja cągła a przedzale domkętym ma wartość ajmejszą ajwększą.

rzykłady: a mum lokale b aksmum lokale ' ' b Ekstremum globale ukcj mmum globale '* c Ekstremum globale ukcj maksmum globale ' # d Ad. Twerdzea Weerstrassa #, [,] '

Tw. Waruek koeczy stea ekstremum Nech R, : R będze ukcją różczkowalą w pukce +*,. Jeśl ukcja ma w pukce ekstremum lokale, to. Tw. Waruek wystarczający stea ekstremum I Nech : R będze ukcją cągłą w różczkowalą w \{ }, gdze. a Jeżel steje /> taka, że /, +/ oraz dla /, dla, +/, to ukcja ma w pukce mmum lokale. b Jeżel steje /> taka, że /, +/ oraz dla /, dla, +/, to ukcja ma w pukce maksmum lokale. rzykład: Wyzaczyć ekstrema lokale ukcj: 3 3, 5 5 5 # Waruek koeczy: 5 5 5 # 5 # # 5 # + zatem mejsca zerowe dla,,. Waruek dostateczy: - + - - + ma brak ekstr - m rzykład: Jeżel ukcja to ma w pukce ekstremum lokale, to. Implkacja odwrota e zachodz, p., dla mamy, ale ukcja e ma ekstremum lokalego. 3

rzykład ukcj posadającej mmum lokale w pukce eróżczkowalej w. posada w pukce mmum lokale właścwe, ale e steje w tym pukce. Tw. Waruek wystarczający stea ekstremum II Nech :,8 R będze ukcją * -krote różczkowalą w przedzale,8, posadającą *-tą pochodą w pukce,8. Nech 9 ;< oraz ;. a Jeśl ; > * jest lczbą parzystą, to ukcja ma mmum lokale właścwe w pukce. b Jeśl ; < * jest lczbą parzystą, to ukcja ma maksmum lokale właścwe w pukce. c Jeśl * jest lczbą eparzystą, to ukcja e ma w pukce ekstremum lokalego. rzykład: waruek wystarczający stea ekstremum II + 5 4 Waruek koeczy: 4 Waruek dostateczy II: 4 # 4 999 9999A 4 4 ukcja posada w pukce mmum właścwe lokale 4

ESTREA FUNCJI WIELU ZIENNYCH Nech : R, gdze R ; będze ukcją * zmeych. rzez otoczeu puktu E,, ; R ; rozumemy zbór {E,, ; R ; : G G < HI,,,*, gdze > jest pewą lczbą. Iym słowy, + ;, ; + De. Fukcja ma w pukce E,, ; mmum lokale, jeżel steje otoczee puktu E,, ;, take że dla każdego puktu E spełoa jest erówość: E E. De. Fukcja ma w pukce E,, ; maksmum lokale, jeżel steje otoczee puktu E,, ;, take że dla każdego puktu E spełoa jest erówość: E E. De. Fukcja ma w pukce E mmum lokale właścwe, jeżel steje otoczee puktu E, take że dla każdego puktu E E E spełoa jest erówość: E>E. De. Fukcja ma w pukce E maksmum lokale właścwe, jeżel steje otoczee puktu E, take że dla każdego puktu E E E spełoa jest erówość: E<E. ma maksma lokale azywamy ESTREAI LOALNY. De. Lczbę azywamy ajmejszą wartoścą ukcj a zborze, jeżel steje pukt E,, ;, tak że E dla każdego puktu E, E E. Lczbę azywamy mmum globalym ukcj a zborze. De. Lczbę " azywamy ajwększą wartoścą ukcj a zborze, jeżel steje pukt E,, ;, tak że E " dla każdego puktu E, E E ". Lczbę " azywamy maksmum globalym ukcj a zborze. mum maksmum globale azywamy ESTREAI GLOBALNYI. Tw. Waruek koeczy stea ekstremum ukcj welu zmeych Jeżel: to ma ekstremum w pukce E, steją pochode,,..., cząstkowe w pukce E.,,..., [,,...,] 5

6 De. ukt E, w którym przyajmej jeda pochoda cząstkowa e steje lub w którym wszystke pochode cząstkowe są rówe zero azywamy puktem krytyczym ukcj. ukt krytyczy, w którym jest spełoy waruek [,,,] azywamy puktem stacjoarym ukcj. Załóżmy teraz, że w pukce E steją wszystke pochode cząstkowe rzędu drugego ukcj. De. acerz : H O azywamy hesjaem ukcj w pukce. Nech,...,, : O Zauważmy, że, det H Tw. Waruek wystarczający stea ekstremum ukcj welu zmeych Załóżmy, że,...,,, gdze jest puktem stacjoarym ukcj. Jeżel >, dla,,,*, to w pukce ukcja ma mmum lokale właścwe, E <, # E >,, ; ; E >, to w pukce E ukcja ma maksmum lokale właścwe. rzykład Nech,' # ' #.

amy:,,, y oadto H,, czyl,,, 4 <. Zatem ukcja e ma ekstremum w pukce krytyczym,. rzykład Nech,',O # +' # +O # '++O. Wówczas: y +, y y, z +. z oeważ: y + 3 y y 3 z + z Wec,, jest puktem krytyczym ukcj. 3 3 H oraz >, 3 >, 3 6 >. Zatem ukcja ma w pukce,, mmum lokale, które wyos: 3 3 4 m. 3 7