使用Hessian矩阵寻找并判断临界点

使用Hessian矩阵寻找并判断临界点
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2019-04-25 03:20
①本范例演示如何利用Hessian矩阵寻找函数的临界点并判断其性质(极大值、极小值或鞍点);②涉及的核心数学概念包括多元函数、偏导数、Hessian矩阵、二次偏导数及其在优化问题中的应用;③作图要点——从下方『构造摘要』提炼用到了Simplify(化简)、ImplicitCurve(隐式曲线)、Zip(压缩)、Sequence(序列)、TableText(表格文本)、LaTeX(数学公式)、Sort(排序)、Length(长度)、RotateText(旋转文本)等GeoGebra命令/对象;④适合大学微积分、多元函数分析等高等数学课程教学或自学,帮助理解多元函数的极值判定方法。

GeoGebra 命令及参数

  1. Simplify(Derivative[f, x, 1]) → fx
  2. Simplify(Derivative[f, y, 1]) → fy
  3. ImplicitCurve(fx(x, y)) → ax
  4. ImplicitCurve(fy(x, y)) → ay
  5. Simplify(Derivative[fx, x, 1]) → fxx
  6. Simplify(Derivative[fx, y, 1]) → fxy
  7. Simplify(Derivative[fy, y, 1]) → fyy
  8. Simplify(Derivative[fy, x, 1]) → fyx
  9. Zip({{fxx(a), fxy(a)}, {fyx(a), fyy(a)}}, a, l1) → M
  10. Zip(Determinant[a], a, M) → D
  11. Zip(fxx(a), a, l1) → f_{xx}
  12. Sequence(If[D(i) > 0, If[f_{xx}(i) > 0, "local minimum", "local maximum"], "saddle point"], i, 1, Length[l1]) → l4
  13. Zip((x(a), y(a), f(a)), a, l1) → l5
  14. Zip(fx(a), a, l1) → lfx
  15. Zip(fy(a), a, l1) → lfy
  16. TableText(Append["i", 1…Length[l1]], Append["critical points", l5], Append["f_{x}", lfx], Append["f_{y}", lfy], Append["f_{xx}", f_{xx}], Append["Det", D], Append["", l4], "v") → text1
  17. LaTeX(f, true) → text2
  18. Sequence(If[D(i) > 0, If[f_{xx}(i) > 0, 1, 2], -1], i, 1, Length[l1]) → l4a
  19. Sort(l5, l4a) → l5a
  20. Sort(l1, l4a) → l1a
  21. Length(lmax) → lämax
  22. Length(lmin) → lämin
  23. Length(lsad) → läsad
  24. Sort(l4, l4a) → l4aa
  25. TableText(Append["i", 1…Length[l1]], Append["critical points", l5a], Append["", l4aa], "v") → text1a
  26. RotateText(txt1, 90°) → txt2

AI 绘图提示语参考

绘制一个多元函数的图形,并找到其临界点。首先计算一阶偏导数,然后通过隐式曲线绘制这些导数的等值线。接着计算二阶偏导数,构造海森矩阵,并计算其行列式以判断临界点的性质。最后,根据行列式的正负性分类临界点,确定它们是局部极小值、极大值还是鞍点。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来,仅供参考。