1.教学内容 讲解 Lagrange乘数法的原理,并介绍如何应用 Lagrange乘数法求解条件极值问题。 2.指导思想 条件极值问题是实践中经常遇到的应用问题, Lagrange乘数法是解决条件极值问题的一个有效的工具,也是数学分析课程教学上的一个难点,讲好这一节课程,对提高学生分析问题、并利用微积分这一工具解决问题的能力具有重要意义

在现代经济管理中,有许多最优化问题属于多元函数的极值和最值问题同一元函数类似,其最值也与其极值有十分密切的联系;故以下以二元函数为例用多元函 数微分法先来讨论多元函数的极值,再讨论多元函数的最值

一、可微极值点判别法:极值问题:极值点,极大值还是极小值,极值是多少

第八节多元函数的极值及其求法 1.多元函数极值的概念、必要条件及充分条件 2.多元函数的最值 3.条件极值的求法

第五节函数的极值及其求法 1.函数极值的定义 2.函数极值的求法

多元函数的极值 极值和最大、最小值问题属于优化问题范畴, 它是一种简单的优化问题

一阶导数应用 1、函数的极值 ①P82,定义:如在x邻域内,恒有f(x)≤f(x),(f(x)≥f(x) ,则称f(x)为函数f(x)的一个极大(小)值。 可能极值点,f(x)不存在的点与f(x)=0的点。(驻点) 驻点一极值点 ②判别方法

3.5函数的极值与最大值最小值 一、函数的极值及其求法 二、最大值最小值问题

第7章 MATLAB解方程与函数极值 7.1线性方程组求解 7.2非线性方程数值求解 7.3常微分方程初值问题的数值解法 7.4函数极值

第二章优化设计的数学基础 一、机械优化设计是建立在多元函数的极值理论基础上 二、无约束优化问题就是数学上的无条件极值问题 三、约束优化问题则是数学上的条件极值问题