- •Экзаменационные вопросы
- •1 Постановка задачи. Локальные и глобальные экстремумы
- •2 Задача максимизации функции
- •3 Необходимые и достаточные условия локального экстремума. Классический метод нахождения экстремумов функций
- •3.1 Классический метод
- •4 Метод деления отрезка пополам
- •5 Метод золотого сечения
- •5.1 Модификация метода золотого сечения
- •6 Симметричные методы
- •6.1 Постановка задачи об оптимальных методах
- •6.2 Оптимальный пассивный метод для задачи А (метод равномерного перебора)
- •6.3 Оптимальный последовательный метод для задачи А (метод Фибоначчи)
- •7 Метод ломаных
- •7.1 Описание метода ломаных
- •7.2 Сходимость метода ломаных
- •7.3 Определение константы L
- •7.4 Достоинства и недостатки метода ломаных
- •9 Линейные пространства
- •10 Постановка задачи минимизации
- •12 Численные методы безусловной минимизации
- •13 Общая схема градиентого спуска
- •13.1 Градиентые методы с дроблением шага
- •13.2 Метод наискорейшего спуска
- •13.3.1 О сходимости градиентого метода
- •13.4 Методы покоординатного спуска (для отыскания безусловного экстремума)
- •13.4.1 Метод покоординатного спуска без вычисления производных
- •13.4.2 Рекомендации по применению этого метода
- •14 Относительный (условный) экстремум
- •15.1 Метод исключения
- •15.3 Метод Лагранжа
- •17 Обобщенная функция Лагранжа
- •17.1 Обобщеный метод множителей Лагранжа
- •17.2 Единственность вектора Лагранжа для нормального оптимального плана
- •18 Общая задача математического программирования
- •19 Выпуклые множества
- •19.1 Выпуклые функции
- •20 Дифференциальные условия оптимальности в задаче математического программирования
- •21.2 Метод проекции градиента
- •21.3 Проекция точки на гиперплоскость
- •21.4 Проекция точки на аффинное множество
- •21.5 Проекция точки на шар
- •21.6 Проекция точки на замкнутое полупространство
- •21.8 Метод покоординатного спуска для отыскания условного экстремума
- •22 Метод штрафных ф-ий
- •22.1 Метод внешних штрафных функций
- •22.2 Метод барьерных функций
- •22.2.1 Описание метода барьерных функций (для решения задачи 6.1)
- •23 Общая задача ЛП и ее канонические формы
- •23.1.3 Переход к эквивалентой системе неравенств
- •23.1.4 Переход от задачи минимизации к задаче максимизации
- •24 Различные формы записи задачи ЛП
- •24.1 Развернутая форма задачи ЛП
- •24.2 Векторная форма
- •24.3 Матричная форма
- •24.4 План. Опорный план. Оптимальный план
- •25 Выпуклые многогранники
- •26 Геометрическая интерпретация задачи ЛП
- •26.1 Свойства решения задачи ЛП
- •26.2 Графический метод решения задачи ЛП
- •27 Симплексный метод решения задач ЛП
- •27.1 Построение опорных планов
- •27.2 Отыскание оптимального плана. Условия оптимальности
- •27.3 Алгоритм симплексного метода. Симплексная таблица
- •27.3.1 Правила заполнения таблицы
- •27.3.2 Анализ симплексной таблицыx
- •27.3.3 Переход к новому опорному плану
- •27.3.4 Замечание к решению задачи на максимум
- •28 Методы искусcтвенного базиса
- •28.1 Метод больших штрафов
- •28.2 Двухэтапный метод
- •29 Вариация и ее свойства
- •30 Уравнение Эйлера
- •31 Простейшие случаи интегрируемости уравнения Эйлера
30 Уравнение Эйлера
Исследуем на экстремум функционал
x1
v[y(x)] = F (x; y(x); y0(x))dx (8:1)
x0
причем граничные точки граничных кривых закреплены т.е.
y(x0) = y0 y(x1) = y1
для всех кривых.
Предположим, что экстремум достигается на дважды дифференцируемой кривой y = y(x). Возьмем какую-нибудь близкую к y = y(x) допустимую кривую y = y(x) и включим эти кривые в однопараметрическое семейство кривых
y(x; ) = y(x) + (y(x) y(x))
При = 0 получим кривую
y = y(x)
а при = 1 получим кривую
y = y(x)
Вариация ф-и
y = y(x) y(x)
является ф-ей от x. Ее можно дифференцировать. Поэтому получим
( y)0 = y0(x) y0(x) = y0
( y)00 = y00(x) y00(x) = y00
...
( y)(k) = y(k)(x) y(k)(x) = y(k)
Если рассматривать значения функционала
x1
v[y(x)] = F (x; y; y0)dx
x0
только на кривых семейства
y = y(x; )
то функционал превращается в ф-ю от
v[y(x; )] = ( )
Это следует из того, что значение параметра определяет кривую
y= y(x; )
итем самым определяет значение функционала v[y(x; )].
Эта ф-я ( ) по предположению достигает своего экстремума при = 0 (y(x; 0) = y(x)) Необходимое условие экстремума при = 0 имеет вид
0(0) = 0
Т.к.
x1
( ) = F (x; y(x; ); y0(x; ))dx
x0
61
то
x1
0( ) = [Fy @@ y(x; ) + Fy0 @@ y0(x; )]dx
x0
где
Fy = @y@ F (x; y(x; ); y0(x; ))
Fy0 = @y@ 0 F (x; y(x; ); y0(x; ))
Т.к.
@@ y(x; ) = @@ [y(x) + y] = y @@ y0(x; ) = @@ [y0(x) + y0] = y0
то получим
x1
0( ) = [Fy(x; y(x; ); y0(x; )) y + Fy0(x; y(x; ); y0(x; )) y0]dx
x0
0(0) - вариация функционала, которую условились обозначать как v. Т.к. необходимое условие экстремумов функционалов
v = 0
то для функционала (8:1) это условие имеет вид
x1
0( ) = [Fy y + Fy0 y0]dx = 0
x0
Интегрируем второе слагаемое по частям. Принимая во внимание, что y0 = ( y)0, получим
udz = uz zdu u = Fy0 dz = ( y)0dx du = dxd Fy0dx z = y
x1
v = Fy0 yjxx10 + [Fy dxd Fy0] ydx
x0
но
yjx=x0 = y(x0) y(x0) = 0
yjx=x1 = y(x1) y(x1) = 0
потому, что все допустимые кривые проходят через фиксированные граничные точки x0; x1. Поэтому необходимое условие экстремума функционала примет вид
x1
v = [Fy dxd Fy0] ydx = 0 (8:2)
x0
Здесь первый множитель Fy dxd Fy0 на кривой
y = y(x)
реализующий экстремум является заданной непрерывной ф-ей от x. Второй множитель y ввиду произвола в выборе ф-и
y = y(x)
является произвольной ф-ей, удовлетворяющей лишь условию:
y = 0
62
в граничных точках x = x0 и x = x1.
Для упрощения условия (8:2) используют следующую лемму.
Основная лемма вариационного исчисления. Если (x) - непрерывная функция и интеграл
x1
(x) (x)dx = 0
x0
для любой непрерывной ф-и (x), имеющей непрерывную производную и удовлетворяющую условию
(x0) = (x1) = 0
то
(x) 0
Док-во. Предположив, что в точке
x = x
лежащей на отрезке
x0 6 x 6 x1
ф-я
(x) 6= 0
придем к противоречию.
Действительно, из непрерывности ф-и (x) следует, что если (x) 6= 0, то (x) сохраняет знак в некоторой окрестности
x0 6 x 6 x1
Но тогда, выбрав ф-ю (x) так же сохраняющей знак в этой окрестности и равной нулю вне этой окрестности (см. рисунок) получим, что
x1 |
|
x |
1 |
||
0 |
|
|
0 |
||
|
(x) (x)dx = (x) (x)dx = 0 (8:3) |
||||
x |
|
|
|
|
|
|
x |
Соотношение (8:3) противоречит условию леммы. Следовательно, (x) 0.
Замечание. Утверждение леммы и ее док-во неизменяются, если на ф-ю (x) наложить следующие ограничения
(x0) = 0 и (x1) = 0
Применим основную лемму для упрощения необходимого условия (8:2) экстремума функционала (8:1)
x1
[Fy dxd Fy0] ydx = 0
x0
Все условия основной леммы выполнены, следовательно
Fy dxd Fy0 = 0
на кривой y = y(x) реализующей экстремум функционала. Т.е. ф-я является решением дифференционального уравнения второго порядка или
Fy Fxy0 Fyy0y0 Fy0y0y00 = 0 (8:4)
уравнение Эйлера (1744 год). Интегральные кривые
y = y(x; C1; C2)
называются экстремалями. Замечание. Краевая задача
Fy Fxy0 Fyy0y0 Fy0y0y00 = 0
(
y(x0) = y0 y(x1) = y1
не всегда имеет решение. А если решение существует, то оно может быть не единственным.
63
31 Простейшие случаи интегрируемости уравнения Эйлера
Так как дифференциальные уравнения второго порядка интегрируются в конечном виде лишь в исключительных случаях, то и уравнение Эйлера интегрируется далеко не всегда.
Рассмотрим простейшие случаи интегрируемости уравнения Эйлера.
1. F не зависит от y0 т.е.
F = F (x; y)
Уравнение Эйлера имеет вид
Fy(x; y) = 0
т.к.
Fy0 = 0
Решение полученного уравнения несодержит элементов произвола и поэтому в общем случае неудовлетворяет граничным условиям
(
y(x0) = y0 y(x1) = y1
2. Ф-я F линейно зависит от y0
F (x; y; y0) = M(x; y) + N(x; y)y0
x1
[y(x)] = [M(x; y) + N(x; y)dxdy ]dx
x0
У-ние Эйлера примет вид
@M@y + @N@y y0 @N@y @N@y y0 = 0
т.е.
@M@y @N@y = 0 (8:5)
Так же конечное, а не дифференциальное уравнение и кривая (8:5) в общем случае не удовлетворяет граничным условиям.
3. F = F (y0). У-ние Эйлера имеет вид
F y0y00 = 0
Отсюда следует
y00 = 0
или
Fy0y0 = 0
Если
y00 = 0
то
64
y0 = 0 y = c1x + c2
а это двухпараметрическое семейство прямых линий. Если же у-ние
Fy0y0(y0) = 0
имеет один или несколько действительных корней, то
y0 = ki (один из этих корней)
То
y= kix + c
аэто однопараметрическое семейство прямых, содержащиеся в полученном выше двух параметрическом семействе y.
4. Функция F зависит только от x; y0 т.е.
F = F (x; y0)
У-ние Эйлера приобретает вид
Fxy0 Fy0y0y00 = 0
или
dxd Fy0(x; y0) = 0
Следовательно, существует первый интеграл
Fy0(x; y0) = c1
Полученное у-ние не содержит ф-и y и может быть проинтегрировано путем разрешения относительно y0 или путем введения параметра.
5. Ф-я F зависит только от y; y0
F = F (y; y0)
У-ние Эйлера имеет вид
Fy Fyy0y0 Fy0y0y00 = 0
Если умножить это уравнение на y0, то левая часть превращается в точную производную
dxd (F y0Fy0) = Fyy0 + Fy0y00 y00Fy0 Fyy0(y0)2 Fy0y0y0y00 = y0(Fy Fyy0y0 Fy0y0y00)
Следовательно, у-ние Эйлера имеет первый интеграл
F y0Fy0 = c1
Так как это у-ние первого порядка не содержит явно x, то оно может быть проинтегрировано путем разрешения относительно y0 или параметров.
Задача о наименьшей поверхности вращения. Определить кривую с заданными граничными точками от вращения которой вокруг оси абсцисс образуется поверхность наименьшей площади.
Площадь поверхности вращения равна
65
x1 |
p |
0 |
[y(x)] = 2 y 1 + (y0)2dx
x
Следовательно первый интеграл у-ния Эйлера
F y0Fy0 = c1
или
yp1 + (y0)2 p yy02 0 2 = c1
1+(y )
После упрощения получим
p y 0 2 = c1
1+(y )
Проще всего это у-ние интегрируется подстановкой
y0 = sht
тогда
y = c1cht
dx = dyy0 = c1 shtdtsht = c1dt
Следовательно, искомая поверзность образует вращением линии, у-ние которой в параметрической форме имеет вид
(
x = c1t + c2 y = c1cht
исключая парамет t получим
y = c1chx c2
c1
это семейство цепных линий.
Поверхности, образуемые от цепных линий называются катеноидами. А постоянные c1; c2 определяются из условия прохождения искомой линии через граничные точки A и B.
66