驻点和极值点的关系

驻点和极值点的关系怎么说呢:互相并不完全是充分必要条件
驻点:可导极值点叫驻点
极值点:存在驻点时并不一定是极值点 而且也有可能是一阶不可导点
驻点和极值点互相推导本身存在着一种看似紧密但是并不紧密的关系
比如|x| 当x=0时候 他是驻点么 并不是因为他虽然是极小值点 但是他并不可导 所以并不是驻点
x^3当x=0的时候 他存在极值么 他是驻点没错 但是他并不是极值点

### 使用Matlab计算符号函数的极值 为了在 Matlab 中求解符号函数的极值,可以遵循一系列特定的方法来定义并处理这些函数。首先,通过 `syms` 命令创建符号变量函数[^1]。 对于二元或多维情况下的符号函数 \(f(x,y)\),可以通过以下方式寻找其极值: #### 寻找驻点 利用偏导数等于零的原则找到可能存在的极值点位置。这涉及到对方程组 \(\frac{\partial f}{\partial x} = 0\) \(\frac{\partial f}{\partial y}=0\) 进行联立求解。如果存在解析解,则可以直接应用 `solve()` 函数;如果没有显式解,则尝试采用数值方法获取近似解。 ```matlab % 创建符号变量 syms x y; % 定义目标函数 f = sin(x)*cos(y); % 计算一阶偏导数 df_dx = diff(f,x); df_dy = diff(f,y); % 解决方程 df/dx=0, df/dy=0 来获得临界点 critical_points = solve([df_dx==0, df_dy==0], [x,y]); disp(critical_points); ``` #### 判断极值性质 一旦获得了所有的候选驻点之后,就需要进一步分析它们究竟是极大值、极小值还是鞍点。为此目的,通常会构建海森矩阵 (Hessian Matrix) 并评估该矩阵在各个驻点处的状态。具体来说就是检查 Hessian 行列式的正负号以及迹(trace) 的大小关系[^3]。 ```matlab % 构建海森矩阵 hessian_matrix = jacobian([df_dx; df_dy],[x,y]); % 对于每一个驻点... for i = 1:length(critical_points.x) % ...代入具体的坐标值到海森矩阵中去 hess_at_point = subs(hessian_matrix,{x,y},{double(critical_points.x(i)), double(critical_points.y(i))}); % 获取特征值以判断极值类型 eigenvalues = eig(double(hess_at_point)); end ``` 上述过程可以帮助识别给定区域内局部最优解的位置及其特性。值得注意的是,在实际操作过程中还需要考虑边界条件以及其他约束因素的影响[^2]。
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