MS-A0201 - Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (TFM), Luento-opetus, 10.1.2023-20.2.2023
Kurssiasetusten perusteella kurssi on päättynyt 20.02.2023 Etsi kursseja: MS-A0201
Differentiaali- ja integraalilaskenta 2
6. Ääriarvojen luokittelu
6.1. Lagrangen kertoimet
Lagrangen kertoimet
Usein optimointitehtävissä halutaan asettaa rajoitusehtoja
optimoitaville muuttujille.
Tyypillinen esimerkki tällaisesta tehtävästä on peltipurkin muodon optimointi: Halutaan minimoida purkin pinta-ala (eli käytetty materiaali) niin, että tilavuus
on vakio.
Duaalitehtävä: Halutaan maksimoida purkin tilavuus siten, että pinta-ala
on vakio.
Primaali- ja duaalitehtävillä on sama ratkaisu. Tämän sanoo maalaisjärkikin, mutta itse asiassa ratkaisuun johtavat yhtälötkin ovat (olennaisesti) samoja.
Havaitaan, että mikäli ongelmalla on ratkaisu, niin ratkaisupisteessä vektorien
ja
on oltava joko yhdensuuntaisia tai vastakkaissuuntaisia (mikäli
).
Miksi? Koska muussa tapauksessa funktiolla
olisi nollasta poikkeva suunnattu derivaatta käyrän
tangentin suuntaan pisteessä
, ja siis minimi ei voi olla pisteessä
.
Entä jos tehtävänä olisi maksimoida ehdolla
?
Entä jos tehtävänä olisi maksimoida
ehdolla
?
Mikäli optimipiste on olemassa, se on Lagrangen funktion
kriittinen piste (eli gradientin nollakohta).
Menetelmä yleistyy myös useammalle muuttujalle. Esimerkiksi kolmen muuttujan tapauksessa Lagrangen funktio on
missä
on minimoitava funktio ja rajoite-ehdot ovat
sekä
.
Esimerkki
Minimoidaan funktio ehdolla
.
Muodostetaan aluksi Lagrangen funktio
Yhtälöt kriittisille pisteille ovat
\begin{align*}
0 &=\frac{\partial L}{\partial x} = 2x(1+\lambda y),\\
0 &=\frac{\partial L}{\partial y} = 2y+\lambda x^2,\\
0 &=\frac{\partial L}{\partial \lambda}= x^2y-16,\\
\end{align*}
joista viimeinen on aina itse rajoitusehto.
Ensimmäisestä yhtälöstä saadaan tai
, mutta
on ristiriidassa kolmannen yhtälön kanssa.
Siten toisesta yhtälöstä
Tästä saadaan edelleen
, ja
eli
.
Ääriarvoja (mahdollisia minimejä) on siis kaksi
.
Pitää selvittää muilla keinoin, ovatko nämä minimejä vai maksimeja.
Esimerkki
Yritetään etsiä Lagrangen kertoimien menetelmällä funktion minimi ehdolla
.
Helposti havaitaan, että minimi
saavutetaan pisteessä
.
Muodostetaan Lagrangen funktio
Saadaan yhtälöt
Nämä yhtälöt ovat keskenään ristiriidassa, joten ratkaisua niille ei ole. Huomaa, että
minimipisteessä. Tästä nähdään, että
Lagrangen kertoimet näkevät ääriarvoja vain
pisteissä, joissa
.
Esimerkki
Etsitään ääriarvot funktiolle ehdoilla
ja
.
Koska on jatkuva ja annettujen leikkausjoukkojen leikkaus on ympyräviiva (eli rajoitettu ja suljettu joukko), niin ääriarvot ovat olemassa.
Muodostetaan Lagrangen funktio
Lagrangen funktion osittaisderivaatoista saadaan yhtälöt
\begin{align*}
& y+\lambda+2\mu x=0, \\
& x+\lambda+2\mu y=0, \\
& 2+\lambda+2\mu z=0, \\
& x+y+z = 0,\text{ ja } \\
& x^2+y^2+z^2-24=0.
\end{align*}
Kahden ensimmäisen yhtälön erotus johtaa yhtälöön
, joten joko
tai
. Tutkitaan molemmat tapaukset.
Tapaus I (): Toisen ja kolmannen yhtälön perusteella
Neljännestä yhtälöstä saadaan
ja
. Viimeisen yhtälön perusteella
.
Koska
, saadaan
ja
.
Nyt
, joten
.
Yhdessä yhtälön
kanssa tästä saadaan kaksi kriittistä pistettä
Kummassakin pisteessä
.
Tapaus II (): Neljännestä yhtälöstä nähdään, että
, ja viimeisen yhtälön perusteella
eli
.
Näin ollen, kriittiset pisteet ovat
Saadaan
Siten funktion
maksimi on
ja minimi
.