Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Книга_МО.pdf
Скачиваний:
553
Добавлен:
05.06.2015
Размер:
12.36 Mб
Скачать

Пример 1.8. Доказать, что из выпуклости функции f (x) на отрезке [a, b]

следует ее унимодальность на [a, b] , если ограничиваться только

дифференцируемыми на [a, b] функциями.

 

не убывает на

этом отрезке.

□ Пусть f (x) выпукла

на

[a, b] , тогда

f (x)

 

 

 

 

 

 

Допустим противное, т.е. что

f (x) не унимодальна на [a, b] .

Тогда существуют

x1 , x2 , x3 [a, b] такие, что

f (x1 ) < f (x2 ) и

f (x3 ) < f (x2 ) . А

это

противоречит

дифференциальному критерию "а" выпуклости f (x)

на [a, b] . ■

 

 

1.5. Условие Липшица

Применение некоторых методов одномерной минимизации возможно только в том случае, если скорость изменения целевой функции f (x) на любых участках отрезка [a, b] ограничена некоторым числом, одним и тем же для всех участков. В

этом случае говорят, что f (x) удовлетворяет на отрезке [a, b] условию Липшица.

Целевые функции большинства практических задач оптимизации таким свойством обладают.

Определение. Функция f (x) удовлетворяет на отрезке [a, b]

условию

Липшица, если существует такое число L > 0 (константа Липшица), что

 

 

f (x) f (x′′)

 

L

 

x′− x′′

 

 

(1.7)

 

 

 

 

для всех xи x′′, принадлежащих [a, b] .

 

Необходимо обратить внимание на следующее.

 

1.Если неравенство (1.7) выполняется с константой L , то оно справедливо и для всех L′ > L . Поэтому для функции, удовлетворяющей условию Липшица, существует бесконечное множество констант L из (1.7). При использовании алгоритмов минимизации, включающих L как параметр, наилучшие результаты достигаются, как правило, если в качестве L берется минимальная из констант Липшица.

2.Из условия (1.7) сразу следует непрерывность f (x) на отрезке [a, b] .

Поэтому, согласно теореме Вейерштрасса, функция f (x) , удовлетворяющая на отрезке [a, b] условию Липшица, имеет на нем хотя бы одну точку минимума, хотя не является, вообще говоря, унимодальной.

14

3. Условие (1.7) означает, что модуль углового коэффициента любой хорды графика f (x) не превосходит L . Переходя в (1.7) к пределу при x′− x′′ → 0 ,

убеждаемся, что если в некоторой точке существует касательная к графику f (x) , то

модуль ее углового коэффициента также не может превышать

L . Так, функция

f (x) =

x на отрезке [0, 1] условию Липшица не удовлетворяет,

потому что при

x → +0

угловой коэффициент

касательной к ее графику k

неограниченно

возрастает (рис. 1.5).

 

 

 

y

f(x)

 

k=1,1

1,6

5

0,01 0,1

0,2

1

x

Рис.1.5. График функции

f (x) =

x , x [0, 1] , не удовлетворяющей условию

Липшица

 

 

 

4. Если функция f (x) имеет на отрезке [a, b] непрерывную производную, то

она удовлетворяет на этом отрезке условию Липшица с константой L = max

 

f

 

.

 

 

 

(x)

 

 

 

 

Пример 1.9.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[a, b]

 

 

 

 

 

 

 

 

Найти наименьшую

 

из

констант

 

Липшица

функции

f (x) =

 

1

x3

+ 2x2

5x + 6

на отрезках а)

x [0, 1]

, б)

x [0, 10] .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

□ Производная функции f

2

+ 4x 5 = (x +5) (x 1) ,

 

поэтому в случае "а"

 

 

 

(x) = x

 

 

 

L = max

 

f

 

=

 

f

 

= 5 , а в случае "б"

 

L = max

 

 

=

 

 

=135

. ■

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x)

 

 

(0)

 

 

 

f (x)

 

 

f (10)

 

 

 

 

 

 

 

[0, 1]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[0, 10]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

Пример 1.10. Показать, что для дифференцируемой на отрезке [a, b]

функции

 

f (x)

 

величина

L = max

 

f

 

 

 

 

представляет собой

минимальную из

 

констант

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[a, b]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Липшица f (x) на [a, b] .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

□ Пусть существует

 

 

L1

< L = max

 

f (x)

 

 

такая,

что

 

f (x) f (x′′)

 

L1

 

 

x′− x′′

 

для

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[a, b]

 

 

 

и переходя к пределу при

 

 

 

 

 

 

 

 

 

, получим

всех

 

 

′′

[a, b].

Тогда,

 

фиксируя x

x

′′

 

 

x , x

 

 

 

 

 

 

 

x

 

 

 

L1

,

 

 

 

а

 

 

 

вследствие

произвольности

 

 

точки

[a, b]

 

 

 

 

получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f (x )

 

 

 

 

 

 

 

 

x

 

 

 

 

max

 

 

 

L1

< L

. Полученное противоречие доказывает утверждение. ■

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f (x)

 

 

 

 

 

 

[a, b]

Пример 1.11. Найти наименьшую из

констант

Липшица

функции

f (x) =

 

 

4x3 30x2

+ 72x +12 на отрезках а)

x [0, 2] , б) x [2, 3].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Производная

функции

f

 

 

 

=12x

2

60x + 72 =12(x 2) (x 3) ,

поэтому в

 

 

 

(x)

 

случае "а"

L = max

 

 

f

 

=

 

f

 

 

= 72 , а в случае "б"

L = max

 

 

f

 

 

=

 

f

 

 

 

 

= 3 . ■

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x)

 

 

(0)

 

 

 

 

(x)

 

 

 

(2,5)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[0, 2]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[2, 3]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пример 1.12. Найти наименьшую из

констант

Липшица

функции

f (x) =

 

x3 + 6x2

15x на отрезках а)

x [0, 1] , б)

x [0, 10] .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

□ Производная функции f

 

 

 

 

 

2

+12x 15 = 3(x +5) (x 1) ,

 

 

поэтому в случае

 

 

(x) = 3x

 

 

 

"а"

L = max

 

f

 

=

 

f

 

 

=15 , а в случае "б"

L = max

 

 

 

=

 

f

 

 

= 405 . ■

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x)

 

 

(0)

 

 

 

f (x)

 

(10)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[0, 1]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[0, 10]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.6. Классическая минимизация функции одной переменной

Из математического анализа известны следующие условия локального экстремума функции f (x) , дифференцируемой достаточное количество раз.

1.Если функция f (x) дифференцируема в точке ~x и достигает в ней локального экстремума, то f (~x ) = 0 (необходимое условие экстремума).

2.Пусть функция f (x) n раз дифференцируема в точке ~x и в этой точке все

производные

f (x) до

(n 1) -го порядка включительно равны нулю, а

f

(n)

~

 

(x) 0 .

Тогда, если n

− нечетно, то точка x не является точкой локального экстремума

 

 

 

 

 

~

 

 

 

 

функции f (x) . Если же n − четное число, то:

 

 

 

 

а) при

f

(n)

~

~

− точка локального минимума

f (x) ;

 

 

 

 

(x) > 0

x

 

 

 

б) при

f

(n)

~

~

− точка локального максимума

f (x)

 

 

 

 

(x) < 0

x

 

 

 

(достаточные условия экстремума).

16

Перечисленные условия позволяют предложить следующий путь решения задачи минимизации (1.5):

1. с помощью условия 1 находим все точки возможного экстремума функции f (x) на интервале (a, b) , т.е. корни уравнения

(1.8)

f (x) = 0,

(стационарные точки функции f (x) , принадлежащие интервалу (a,b) );

2.найденные стационарные точки исследуем в соответствии с условием 2, выделяя из них только точки локальных минимумов f (x) ;

3.значения f (x) в точках локальных минимумов и на концах отрезка [a, b]

сравниваем между собой. Наименьшему из этих значений соответствует точка глобального минимума f (x) на [a, b] .

Применение условия 2 требует вычисления высших производных функции f (x) , поэтому в большинстве случаев бывает проще сравнить значения f (x) во

всех стационарных точках, не интересуясь их характером. С учетом этого можно

предложить

 

следующий

алгоритм

минимизации

 

f (x)

на

отрезке

[a, b]

(классический метод, который разберем на примере).

 

 

 

 

 

 

 

 

Пример 1.13. Решить задачу f (x) = x3 3x +1 min,

x [2, 2].

 

 

 

 

□ Шаг 1. Находим корни уравнения

f

= 3x

2

3 = 0

из интервала (2, 2) :

(x)

 

x1 = −1, x2 =1.

Полагаем x0

= −2, x3

= 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Шаг

 

2.

Вычисляем

значения

 

f (x)

 

в

точках

xi ,

i = 0, ..., 3 :

f (x0 ) = −17,

 

f (x1 ) = 3,

f (x2 ) = −1,

f (x3 ) =1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Шаг 3. Находим f

= min(17, 3, 1, 1) = −17 = f (x0 ). Поэтому x = −2, f = −17.

Пример 1.14. Найти f (x) = x3 27x +5 min,

x [4, 4].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Найдем

корни уравнения

= 3x

2

27 = 0 из

 

 

 

 

 

f (x)

 

интервала

x (4, 4) :

 

x1

= −3, x2 = 3.

Положим

 

x0 = −4, x3

= 4.

 

 

Так

как

f ′′(x1 ) =

f ′′(3) = −18 < 0 ,

то

x1

точка

локального максимума.

Так

как

f ′′(x2 ) =

f ′′(3) =18 > 0,

 

то

 

x2

 

 

точка

 

 

локального

 

 

минимума.

f (3) = −49,

f (4) = 49,

f (4) = −39. Производя перебор, получим

x = 3, f = −49.

17

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]