1 Massimi e minimi liberi 1. 2 Massimi e minimi vincolati 7. 3 Soluzioni degli esercizi 12

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1 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 1 Massimi e minimi delle funzioni di più variabili Indice 1 Massimi e minimi liberi 1 Massimi e minimi vincolati 7 3 Soluzioni degli esercizi 1 In questa dispensa vediamo alcuni risultati teorici riguardanti i punti di massimo e di minimo delle funzioni derivabili di più variabili) Vediamo anche come, in conseguenza di tali risultati, si procede nella ricerca dei punti di massimo e di minimo Considereremo due situazioni generali ben distinte: la ricerca dei massimi e minimi cosiddetti liberi e la ricerca dei massimi e minimi vincolati Anche se i risultati teorici sono enunciati in generale per funzioni definite in R n o in sottoinsiemi di R n, gli esempi riguarderanno, sia per i massimi e minimi liberi sia per quelli vincolati, soltanto funzioni definite in R o suoi sottoinsiemi 1 Massimi e minimi liberi Iniziamo con un paio di definizioni fondamentali, già incontrate nella seconda parte del corso per le funzioni di una variabile Definizione Sia f : A R n R una funzione Diciamo che il punto x 0 A è un punto di massimo globale di f se vale fx 0 ) fx), per ogni x A Analogamente diciamo che il punto x 0 A è un punto di minimo globale di f se vale fx 0 ) fx), per ogni x A Osservazione Un punto di massimo minimo) globale è un punto in cui la funzione assume il suo valore massimo minimo) L aggettivo globale sta a significare che prendo in considerazione tutto il dominio in cui è definita la funzione Come sempre non si deve fare confusione tra il massimo della funzione e il punto di massimo: il punto di massimo è un punto del dominio di f, mentre il massimo è il massimo dei valori che la funzione assume, quindi nel codominio di f Pertanto, se ad esempio f : R R, il punto di massimo appartiene ad R, mentre il massimo è un numero reale Osservazione Non è detto ovviamente che tutte le funzioni abbiano punti di massimo o di minimo globale Lo studente sa già fornire controesempi con funzioni di una sola variabile Definizione Sia f : A R n R una funzione definita in un insieme A aperto Diciamo che il punto x 0 A è un punto di massimo locale di f se esiste un intorno U di x 0 tale che fx 0 ) fx), per ogni x U Analogamente diciamo che il punto x 0 A è un punto di minimo locale di f se esiste un intorno U di x 0 tale che fx 0 ) fx), per ogni x U Quello che fa la differenza con le definizioni precedenti massimi globali) è che ora ci si accontenta che la disequazione valga in un intorno del punto x 0 e non in tutto il dominio di f Possiamo dare la definizione di punto di massimo minimo) locale di una funzione definita in un generico sottoinsieme di R n anche non aperto), con una piccola avvertenza in più Possiamo dire che x 0 A è un punto di massimo locale di f se esiste un intorno U di x 0 tale che fx 0 ) fx), per ogni x U A e analogamente per il minimo)

2 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica Osservazione Lo studente rifletta sull importanza dell ipotesi sull insieme A Consideri in particolare che, se ad esempio l insieme A fosse chiuso e se x 0 fosse un punto di frontiera per A, la prima definizione data non avrebbe senso: nessun punto di frontiera potrebbe essere punto di massimo o di minimo locale Osservazione Un punto di massimo minimo) globale è anche di massimo minimo) locale Non vale il viceversa Non è comunque una novità: questo si ha anche con le funzioni di una sola variabile Si pensi ad esempio alla funzione x x 3 3x + 1, definita in tutto R Essa ha in 0 un punto di massimo locale e in 1 un punto di minimo locale, ma non ha punti né di massimo né di minimo globali Può essere un utile esercizio di ripasso verificare il tutto con un semplice studio della funzione in questione Esempi La funzione f : R R, definita da fx, ) = x +, ha in x 0 = 0, 0) un punto di minimo globale 1 La funzione f : R R, definita da fx, ) = e x, ha in x 0 = 0, 0) un punto di massimo globale si consideri che f è una funzione radiale, con profilo la funzione f 0 : [0, + ) R definita da f 0 t) = e t ) Diamo ora un altra importante definizione, che non dovrebbe sorprendere lo studente che ricorda le cose viste con le funzioni di una sola variabile Definizione Sia f : A R n R una funzione di classe C 1 in un insieme aperto A Diciamo che il punto x 0 A è un punto stazionario di f se fx 0 ) = 0 Osservazione Lo studente non confonda i concetti di punto di massimo minimo) e di punto stazionario Si noti che nelle definizioni di punto di massimo minimo) non si fa nessuna ipotesi sulla derivabilità, e che invece nella definizione di punto stazionario la derivabilità è ovviamente necessaria Si ricordi a tale proposito che ad esempio la funzione di una variabile) fx) = x ha in 0 un punto di minimo locale e globale) ma non è in tale punto derivabile Per comprendere e ricordare meglio i risultati che ora enuncerò, lo studente potrebbe rivedere rapidamente gli analoghi risultati visti nella seconda parte del corso per le funzioni definite in R Proposizione Se f è una funzione di classe C 1 nell aperto A e f ha in x 0 un punto di massimo o minimo) locale, allora x 0 è un punto stazionario di f Osservazione Tale risultato viene talvolta indicato come la condizione necessaria del primo ordine per l esistenza di un punto di massimo o di minimo locali per funzioni derivabili) 3 Osservazione Ricordo che non vale il viceversa della proposizione appena vista Non è vero che, se x 0 è stazionario, allora esso sia necessariamente o di massimo o di minimo Si ricordi il classico controesempio in una variabile) dato da x x 3, che in x 0 = 0 ha un punto stazionario, che però non è né di massimo né di minimo Esempio Come controesempio in R possiamo considerare la funzione fx, ) = x Si vede facilmente che l origine x 0 = 0, 0) è un punto stazionario di f Infatti f è certamente di classe C 1 e si ha fx, ) = x, ) Pertanto risulta fx 0 ) = f0, 0) = 0, 0) Possiamo vedere altrettanto facilmente che l origine non è punto né di massimo né di minimo di f 4 A tale proposito ci possono tornare utili le restrizioni di f Se consideriamo la restrizione di f alla retta t, 0), con t R, otteniamo la funzione f 1 t) = t, per cui x 0 = 0, 0) non può essere punto di massimo Se invece consideriamo la restrizione di f alla retta 0, t), con t R, otteniamo la funzione f t) = t, per cui x 0 = 0, 0) non può essere nemmeno punto di minimo Osservazione Possiamo in generale fare uso di un fatto abbastanza intuitivo: se f ha in x 0 un punto di massimo minimo) locale, allora ogni restrizione passante per x 0 deve avere anch essa un punto di massimo minimo) locale 5 Osservazione Per la ricerca dei punti di massimo o di minimo, valendo la condizione del primo ordine, conviene cercare intanto gli eventuali punti stazionari si parla sempre di funzioni derivabili) La condizione però non consente 1 Il risultato si trova immediatamente pensando che la funzione assume sempre valori non negativi e si annulla nell origine Alternativamente si può osservare che f è una funzione radiale, con profilo la funzione f 0 : [0,+ ) R definita da f 0 t) = t Ricordo che dicendo che f è di classe C 1 in A si intende che f ha derivate continue in A Più avanti, dicendo che f è di classe C in A si intende che f ha derivate seconde continue in A 3 Il risultato esprime infatti che la stazionarietà, l annullarsi della derivata, è condizione necessaria per avere un punto di massimo o di minimo Dicendo primo ordine ci si riferisce all ordine di derivazione: qui si usa infatti la derivata prima 4 Basterebbe ricordare il grafico di questa funzione è una forma quadratica), che abbiamo incontrato parlando appunto di forme quadratiche 5 Più precisamente, se f ha in x 0 un punto di massimo minimo) locale e se γ è una curva tale che γt 0 ) = x 0, allora la restrizione f γ ha in t 0 un punto di massimo minimo) locale

3 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 3 di decidere se i punti stazionari trovati siano di massimo o di minimo o nessuna delle due) Si osservi che non è una novità: anche con le funzioni di una variabile si procede nello stesso modo Anche con quelle, inoltre, sapere che f x 0 ) = 0 non ci consente di dire nulla sul punto x 0 Con una variabile occorre studiare o il segno della derivata prima in prossimità di x 0 oppure la derivata seconda in x 0 Anche per le funzioni di più variabili un aiuto per poter dire qualcosa sulla natura del punto stazionario viene dalle derivate seconde: i risultati generali che dicono come stanno le cose sono le condizioni del secondo ordine Ecco una prima condizione, anche questa necessaria per la presenza di un punto di massimo o di minimo Proposizione Sia f di classe C nell aperto A, e sia x 0 A un punto stazionario per f Se x 0 è punto di massimo locale, allora fx 0 ) è definito negativo o semidefinito negativo; se x 0 è punto di minimo locale, allora fx 0 ) è definito positivo o semidefinito positivo Osservazione Ovviamente fx 0 ) è il gradiente secondo matrice hessiana) calcolato nel punto x 0 Qui occorre ricordare le definizioni viste un paio di lezioni fa: lo studente, se necessario, vada a rivedere le definizioni di forma quadratica o matrice simmetrica) semidefinita, definita e indefinita Ecco ora le condizioni sufficienti per poter dire che un punto è di massimo o di minimo locale Proposizione Sia f di classe C nell aperto A, e sia x 0 A un punto stazionario per f Se fx 0 ) è definita negativa, allora x 0 è punto di massimo locale; se fx 0 ) è definita positiva, allora x 0 è punto di minimo locale; se fx 0 ) è indefinita, allora x 0 non è né di massimo né di minimo locale Osservazione Per lo studio dei massimi e dei minimi locali di una funzione di più variabili di classe C ) si inizia quindi con la ricerca dei punti stazionari Poi occorre studiare la natura degli eventuali) punti stazionari trovati Si calcola il gradiente secondo e si studia il segno della forma quadratica associata al gradiente secondo Se si è fortunati il gradiente secondo risulta o definito o indefinito, e quindi si può concludere Se non si è fortunati, il gradiente secondo risulta semidefinito e non si può concludere nulla Lo studente rifletta su quanto appena detto: si noti quindi che non sempre si riesce a stabilire la natura del punto stazionario con le derivate seconde Ma nemmeno questa è una novità: anche con funzioni di una variabile, se trovo un punto x 0 tale che f x 0 ) = f x 0 ) = 0, da questa sola informazione non posso concludere nulla sul fatto che x 0 sia di massimo o di minimo Osservazione Il comportamento locale di una funzione in prossimità di un suo punto stazionario dipende quindi dal segno del suo gradiente secondo In pratica succede che se il gradiente secondo è indefinito si ricordi qual è il significato originale di questo termine) ci sono direzioni lungo le quali i valori della funzione aumentano e ci sono altre direzioni lungo le quali i valori di f diminuiscono A questa situazione, in cui non c è né massimo né minimo, si dà il nome di punto di sella Se invece il gradiente secondo è definito, ad esempio positivo, e anche qui si riveda la definizione del termine) in tutte le direzioni i valori della funzione aumentano e pertanto si ha la presenza di un punto di minimo È il momento di vedere qualche esempio di studio dei massimi e minimi di una funzione di due variabili Esempi Cerchiamo i punti di massimo e di minimo locale della funzione fx, ) = x 3 6x + 3 I punti stazionari si trovano calcolando anzitutto il gradiente di f: fx, ) = 6x 6, 6x + 6), ponendolo poi uguale al vettore nullo e risolvendo il sistema { 6x 6 = 0, che ha le due soluzioni 0, 0) e 1, 1) 6 6x + 6 = 0

4 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 4 Questo significa che, in tutto R, la funzione f ha soltanto questi due punti stazionari Ora dobbiamo studiare la natura di questi punti Ci serve intanto il gradiente secondo, che risulta 1x 6 fx, ) = 6 6 Studiamo la natura del punto 0, 0) calcolando 0 6 f0, 0) = Si tratta di una matrice indefinita Pertanto l origine non è né di massimo né di minimo Studiamo la natura del punto 1, 1) calcolando 1 6 f1, 1) = Si tratta di una matrice definita positiva Pertanto 1, 1) è punto di minimo locale Consideriamo i semplici casi delle funzioni Abbiamo fx, ) = x + e gx, ) = x fx, ) = x, ) e gx, ) = x, ) Entrambe hanno, come unico punto stazionario, l origine 0, 0) I gradienti secondi sono fx, ) = 0 0 e gx, ) = 0 0 Il primo è definito positivo, il secondo è indefinito Pertanto f ha in 0, 0) un punto di minimo locale in realtà è di minimo globale) e g ha in 0, 0) un punto che non è né di massimo né di minimo classico punto di sella, come avevamo già concluso prima, utilizzando le restrizioni) Ora un caso in cui non si riesce a concludere Consideriamo la funzione fx, ) = x + 4 Il gradiente è fx, ) = x, 4 3 ), da cui l unico punto stazionario è l origine Il gradiente secondo è fx, ) = e quindi f0, 0) = 0, 0 0 che però è semidefinito Quindi le condizioni del secondo ordine non ci consentono di concludere In realtà non è un caso particolarmente complicato dato che, osservando che la funzione è non negativa in tutto R e che nell origine si annulla, possiamo dire facilmente che l origine è punto di minimo globale Osservazione Generalmente la ricerca dei punti di massimo o minimo globali è più complicata Una funzione potrebbe avere ad esempio due punti di massimo locale e un punto di minimo locale, ma per sapere chi sono i punti di massimo e di minimo globali se ci sono) non possiamo concludere con il semplice confronto dei valori Se la funzione è definita in tutto R, non possiamo trascurare quello che succede ad esempio all infinito Si consideri ancora l esempio già visto) di fx, ) = x 3 6x +3, che ha un minimo locale in 1, 1), oltre ad un punto stazionario né di massimo né di minimo in 0, 0) Non possiamo certo dire che 1, 1) è punto di minimo globale se la motivazione è che si tratta dell unico punto di minimo trovato 6 Attenzione in generale qui I sistemi che si ottengono annullando un gradiente non sono in genere dei sistemi lineari, e quindi qui non valgono i risultati visti nella parte III, come i teoremi di Cramer o di Rouché-Capelli Per risolvere un sistema come quello dell esempio si può però semplicemente ricavare una delle incognite da una delle due equazioni e sostituire quanto trovato nell altra Qui ad esempio dalla seconda equazione si ricava = x; sostituendo nella prima equazione si ha x x = 0, che dà per soluzioni x = 0 oppure x = 1 Da x = 0 si trova quindi = 0 da cui il punto 0, 0)) e da x = 1 si trova = 1 da cui il punto 1, 1)) 7 Abbiamo imparato che lo studio del segno della fq può essere condotto attraverso il calcolo dei minori principali In questo caso det f0, 0) < 0, e quindi, trattandosi di un minore principale di ordine pari, la fq è indefinita 8 I minori principali di NO sono entrambi positivi e quindi la fq è definita positiva

5 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 5 Possiamo però dire che f non ha punti di massimo globale, dato che se ne avesse, questi sarebbero anche punti di massimo locale, mentre di questi non ne abbiamo trovati In realtà f non ha nemmeno punti di minimo globale, in quanto è illimitata Infatti, se consideriamo la restrizione che si ottiene con la curva γt) = t, 0), otteniamo f γ)t) = t 3 che, variando t in tutto R, non è limitata, né inferiormente, né superiormente Quindi non lo è nemmeno f Esempi Cerchiamo i punti di massimo e di minimo della funzione fx, ) = xe 1), in tutto R Il gradiente è fx, ) = e 1, xe ) Per trovare i punti stazionari dobbiamo annullare il gradiente e considerare quindi il sistema { e 1 = 0 xe = 0 { e = 1 x = 0 Quindi c è un solo punto stazionario: 0, 0) Il gradiente secondo è 0 e fx, ) = e xe e quindi f0, 0) = La matrice è indefinita e pertanto 0, 0) non è né di massimo né di minimo Quindi con le condizioni del secondo ordine in questo caso possiamo concludere Proviamo a convincerci del risultato con le restrizioni Possiamo osservare che ad esempio le restrizioni lungo gli assi non dicono molto Infatti f 1 t) = ft, 0) = 0 e f t) = f0, t) = 0 Proviamo con la restrizione lungo la retta di equazione = x: f 3 t) = ft, t) = te t 1) Lungo questa retta l origine sembrerebbe un punto di minimo, dato che per ogni t 0 risulta f 3 t) > 0 Ma lungo la retta di equazione = x si ha: f 4 t) = ft, t) = te t 1), e qui l origine assomiglia invece ad un punto di massimo locale, dato che risulta f 4 t) < 0 per ogni t 0 Abbiamo quindi il tipico comportamento di un punto di sella Si vede facilmente che f non è limitata: lo provano le due restrizioni f 3 ed f 4 : f 3 non è limitata superiormente e f 4 non lo è inferiormente 9 Cerchiamo i punti di massimo e minimo della funzione fx, ) = e x, in tutto R Il gradiente è fx, ) = xe x, e x ), da cui l unico punto stazionario è 0, 0) Il gradiente secondo è ) 1 + x fx, ) = )e x 4xe x 4xe x 1 + )e x e quindi f0, 0) = 0 0 Si tratta di una matrice definita negativa e quindi l origine è un punto di massimo locale È in realtà un punto di massimo globale: lo si capisce o pensando al grafico funzione radiale con f 0 t) = e t ) o considerando che f0, 0) = 1 e e x 1 per ogni x, ) R Gli esempi visti riguardano funzioni definite in tutto R Le condizioni enunciate però valgono in generale in insiemi aperti Possono quindi essere utilizzate ad esempio nell insieme dei punti interni al dominio di una funzione 9 Due restrizioni particolarmente convenienti per studiare la natura dell origine e la limitatezza di f sono quelle di equazione = lnx + 1) e = ln1 x): infatti lungo la prima la funzione diventa x x e lungo la seconda x x

6 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 6 Esempi Consideriamo la funzione fx, ) = xln La funzione f è definita nel semipiano delle > 0, che è un insieme aperto Cerchiamo i punti stazionari calcolando intanto fx, ) = ln, x ), che si annulla nel punto 0, 1) Il gradiente secondo è fx, ) = 0 1 ) 1 x e quindi f0, 1) = La matrice è indefinita e quindi il punto non è né di massimo né di minimo Si può confermare questa conclusione utilizzando ad esempio le restrizioni date dalle curve αt) = t, 1 + t) e βt) = t, 1 t) Consideriamo la funzione f : C R, con fx, ) = x + e C = { x, ) R : x + 1 } Qui l insieme in cui viene considerata la funzione è un insieme chiuso 10 { } Le condizioni studiate valgono nei punti interni a C, nell insieme x, ) R : x + < 1 Osservando che f = 1, 1), possiamo dire che non ci sono punti stazionari interni a C, e quindi non ci sono punti di massimo o di minimo interni a C Attenzione a non pensare a questo punto che non ci siano punti di massimo o di minimo in C: certamente ce ne sono, dato che, essendo C un insieme chiuso e limitato ed essendo f continua, il teorema di Weierstrass dice che f ha almeno un punto di massimo e almeno un punto di minimo in C Evidentemente tali punti non sono interni a C se lo fossero sarebbero punti stazionari), e devono stare quindi sulla frontiera di C, sulla circonferenza di equazione x + = 1 Impareremo più avanti come trovarli Consideriamo la funzione fx, ) = x nel quadrato Q = [ 1, 1] [ 1, 1] Q è un insieme chiuso e limitato di R, e quindi anche qui il teorema di Weierstrass garantisce che esistono un punto di massimo e un punto di minimo di f in Q Annullando il gradiente di f, come già visto, si trova l origine come unico punto stazionario, che però non è né di massimo né di minimo Anche in questo caso allora i punti di massimo e minimo globali stanno sul bordo Per trovarli si potrebbero utilizzare le restrizioni di f al bordo del quadrato Lo studente provi a farlo: 1 troverà che ci sono due punti di massimo globale in 1, 0) e 1, 0) dove la funzione vale 1), e due punti di minimo globale in 0, 1) e 0, 1) dove la funzione vale 1) Si noti anche che la funzione si annulla nei punti di Q che stanno lungo le rette di equazioni = x e = x 11 Esercizio 11 Si determinino i punti stazionari delle seguenti funzioni e si stabilisca la loro natura con le condizioni del secondo ordine Nei casi in cui tali condizioni non sono sufficienti, si stabilisca la natura dei punti stazionari con lo studio del segno a) fx, ) = x x + x +, in tutto R b) fx, ) = x 3x + + x + + 1, in tutto R c) fx, ) = x 3 x + 3, in tutto R d) fx, ) = x e 1), in tutto R e) fx, ) = x ln, nel dominio di f, R 0, + ) f) fx, ) = x x, in tutto R g) fx, ) = x x3 + 3 ), in tutto R h) fx, ) = 1 x ) + x, in tutto R 10 La funzione esiste anche all esterno del cerchio C, ma la consideriamo solo nel cerchio 11 Si rifletta su questo particolare: le condizioni, mettiamo quelle del primo ordine, non sono necessarie sul bordo del cerchio, in altre parole non è detto che in un punto di massimo che sta sul bordo il gradiente debba essere nullo, dato che il fatto che il punto sia di massimo potrebbe dipendere non tanto dalle caratteristiche della funzione quanto da quelle del bordo e la condizione del primo ordine non tiene in nessun conto come è fatto il bordo 1 Ad esempio, per trovare la restrizione di f sul lato superiore del quadrato, basta pensare alla curva γt) = t, 1), con t [ 1,1], che ha per sostegno appunto questo lato del quadrato La restrizione di f è allora la funzione t t 1

7 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 7 Massimi e minimi vincolati Abbiamo incontrato in precedenza il concetto di curva in R Definizione Diciamo che una curva γ : I R è regolare se è di classe C 1 e se γ t) 0 per ogni t I 13 Esempi La curva γt) = t, 1 t), con t R, il cui sostegno 14 è la retta di equazione = 1 x, è regolare, dato che si ha γ t) = 1, 1) per ogni t R La curva γt) = t 1, t), con t R, il cui sostegno è la parabola raffigurata a fianco, è regolare Infatti γ t) = t, 1) e questo vettore non è mai nullo Tra breve ci porremo il problema di determinare i punti di massimo e di minimo di una funzione di due variabili lungo una curva del piano Per arrivare ad una formulazione più rigorosa del problema e per vedere i metodi per la sua risoluzione occorre introdurre qualche concetto generale γ0) x γ1) γ 1) x 1 Definizione Un sottoinsieme V di R si dice una varietà unidimensionale se V è localmente il grafico di una funzione di classe C 1 x V Osservazione Occorre chiarire il significato di questa definizione Localmente significa in un opportuno intorno La definizione vuol dire che per ogni punto P V P nelle vicinanze di P l insieme V è il grafico di una qualche funzione Ovviamente non si richiede che, qualunque sia il punto P, la funzione sia sempre la stessa: la funzione dipende, in generale, dal punto P che scegliamo Vediamo qualche esempio x 1 Esempi Consideriamo la parabola di equazione = x Preso un qualunque punto P = x 0, 0 ) della parabola, è ovvio che nelle vicinanze di P la parabola è il grafico della funzione x x, definita per x appartenente ad un intervallo x 0 δ, x 0 + δ) 15 Quindi la parabola è una varietà unidimensionale in R Consideriamo la parabola di equazione x = 0+δ 0 0 δ P x 0 x 0 P x 0 δ x 0+δ x 0 Se prendiamo un qualunque punto P = x 0, 0 ) della parabola, anche qui ovviamente nelle vicinanze di P la parabola è il grafico della funzione, definita per appartenente ad un intervallo 0 δ, 0 + δ) Quindi anche questa parabola è una varietà unidimensionale in R Possiamo anche osservare che, con 0 > 0, nelle vicinanze di P la parabola è anche il grafico della funzione x x, con x appartenente ad un intorno del tipo x 0 δ, x 0 + δ), a patto che tale intorno non contenga l origine E se prendiamo un punto P = x 0, 0 ) della parabola con 0 < 0, nelle vicinanze di P la parabola è il grafico della funzione x x, con x in x 0 δ, x 0 + δ), e anche qui l intorno non deve contenere l origine Se prendiamo infine il punto P = 0, 0), nelle vicinanze di P la parabola non è il grafico di nessuna funzione della variabile x La parabola è invece il grafico della funzione, definita per in un intorno δ, δ) Si noti che nella definizione di varietà unidimensionale non si fa riferimento a quale tipo di funzione, se della variabile x o, ma si chiede soltanto che ci sia una funzione di cui la varietà è il grafico Consideriamo la circonferenza di equazione x + = 1 13 Non vado troppo in profondità su questo aspetto Mi limito a dire che, se γt) = γ 1 t), γ t)), allora diciamo che la curva è di classe C 1 se le sue due componenti γ 1 t) e γ t) sono di classe C 1 e chiamiamo derivata di γ semplicemente la funzione γ t) = γ 1 t), γ t)) Quindi, dicendo γ t) 0 per ogni t I, si intende che il vettore γ t) non è mai nullo 14 Ricordo che il sostegno della curva è la sua immagine, l insieme dei punti γt), al variare di t nell intervallo I 15 Questo è un caso in cui la funzione è sempre la stessa, qualunque sia il punto, ma abbiamo già detto che in altri casi può non essere così x

8 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 8 Preso un punto P = x 0, 0 ) sulla circonferenza, con 0 > 0, la circonferenza è localmente il grafico della funzione x 1 x Se prendiamo un punto P = x 0, 0 ) con 0 < 0, la circonferenza è localmente il grafico della funzione x 1 x Se prendiamo il punto P = 1, 0), nelle vicinanze di P la circonferenza è il grafico della funzione 1, con in un opportuno intervallo del tipo δ, δ) Se infine prendiamo P = 1, 0), nelle vicinanze di P la circonferenza è il grafico della funzione 1, con in un opportuno intervallo del tipo δ, δ) Abbiamo esaminato tutti i punti della circonferenza La circonferenza di equazione x + = 1 è dunque una varietà unidimensionale in R Si noti che con 0 > 0 e x 0 > 0 la circonferenza è localmente il grafico anche della funzione 1 Nel punto 0, 1) la circonferenza è localmente il grafico di una funzione della variabile x ma non della variabile 0+δ 0 0 δ P x 0 x Consideriamo l insieme delle soluzioni dell equazione x = 0, x + )x ) = 0, che è dato dall unione delle rette di equazione = x e = x Tale insieme non è una varietà unidimensionale in R Infatti, se prendiamo l origine, che fa parte di questo insieme, nelle vicinanze di questo punto l insieme non è il grafico di nessuna funzione, né della variabile x, né della variabile, come si può capire facilmente = x x = x Osservazione Possiamo notare dagli esempi che, nei casi in cui abbiamo una varietà unidimensionale, la funzione di cui la varietà è il grafico è stata ottenuta ricavando in funzione di x oppure x in funzione di ) nell equazione che definisce la varietà Si dice che abbiamo esplicitato la variabile x o la ) in funzione dell altra variabile Non è difficile intuire che questo non sempre si può fare: l equazione che definisce la varietà potrebbe essere molto più complicata di quelle che abbiamo incontrato negli esempi Si pensi ad esempio all insieme delle soluzioni dell equazione x 3 +x + 3 = 0 Oltre al problema di capire se è una varietà, è evidente che esplicitare una variabile rispetto all altra non è così facile come in precedenza In generale esempi di varietà unidimensionali in R sono: i sostegni delle curve regolari iniettive; 16 l insieme delle soluzioni di un equazione del tipo gx, ) = 0 con g di classe C 1 e gradiente non nullo 17 Sia ora f una funzione di classe C 1 sull aperto A R e sia V A una varietà unidimensionale Vogliamo studiare come si determinano i punti di massimo/minimo locale della restrizione di f a V V si chiama anche il vincolo, da cui il nome di ricerca dei massimi/minimi vincolati Ovviamente un punto può essere di massimo/minimo vincolato senza essere di massimo/minimo per f Ad esempio, la funzione fx, ) = x ha nell origine un punto di minimo lungo il vincolo dato dall asse x, ma non ha nell origine un punto di minimo l origine è, come abbiamo visto, un punto di sella) Nelle ipotesi fatte, supponiamo ora che nelle vicinanze del punto P = x 0, 0 ) V la varietà V sia il grafico della funzione = gx) di classe C 1, con x x 0 δ, x 0 + δ) Definizione Diciamo che P è punto stazionario vincolato di f sulla varietà V se Df x 0, gx 0 ) ) = 0 18 Osservazione Naturalmente, se x 0 è punto di massimo o di minimo per la funzione x fx, gx)), allora x 0, 0 ) = x 0, gx 0 )) è punto stazionario vincolato di f su V 16 Non approfondisco la questione delle curve iniettive, dette anche semplici Una curva è iniettiva se non passa mai due volte per lo stesso punto L ultimo esempio visto sopra mostra che se una curva passa due volte per lo stesso punto non dà origine ad una varietà 17 Anche qui non approfondiamo la questione: dico solo che l annullarsi del gradiente è un fatto sgradevole per le proprietà che stiamo considerando Si osservi che questo risultato fornisce un modo operativo per capire se un insieme nel piano è una varietà: studiando l annullarsi del gradiente abbiamo modo di sapere ad esempio se l insieme delle soluzioni dell equazione x 3 +x + 3 = 0 è una varietà Si osservi anche che nell ultimo esempio l insieme delle soluzioni dell equazione x = 0), che non è una varietà, la funzione è gx, ) = x e il gradiente di questa nell origine si annulla L annullarsi del gradiente è quindi un evento che può impedire di esprimere l insieme come grafico di una funzione 18 A scanso di fraintendimenti, Dfx 0, gx 0 )) è la derivata della funzione x fx, gx)), calcolata nel punto x 0

9 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 9 Osservazione Se avessimo che V è il grafico della funzione x = h), di classe C 1, con 0 δ, 0 +δ), potremmo dire che P è punto stazionario vincolato di f su V se Df h 0 ), 0 ) = 0 Esempio Cerchiamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = x + sulla varietà definita dall equazione x + 1 = 0 Si tratta di una retta: possiamo esplicitare il vincolo esplicitare la nel vincolo) scrivendo = 1 x, con x R Quindi consideriamo la funzione x fx, 1 x), con x R Si ha Dfx, 1 x) = Dx x + 1) = 4x = 0, che ha per soluzione x = 1 da cui = 1 ) Pertanto c è il solo punto stazionario vincolato P = 1, 1 ) Esempio Cerchiamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = x sulla varietà V data dalla parabola di equazione x = 0 Dopo aver esplicitato il vincolo nella forma = x, consideriamo la funzione x fx, x ), con x R Si ha Dfx, x ) = Dx x 4 ) = x 4x 3 = x1 x ) = 0, che ha per soluzioni x = 0, x = ± 1 Pertanto i punti stazionari vincolati sono i punti 0, 0), 1, 1 ) e 1, 1 ) Esempio Cerchiamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = x + sulla varietà definita dall equazione x = 0 Si tratta di una parabola: possiamo esplicitare il vincolo scrivendo x =, con R Quindi consideriamo la funzione f, ), sempre con R Si ha Df, ) = D + ) = + 1 = 0, che ha per soluzione = 1 Pertanto c è il solo punto stazionario vincolato P = 1 4, 1 ) Esempio Cerchiamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = x x+ sulla varietà data dalla parabola di equazione x + 1 = 0 Dopo aver esplicitato il vincolo nella forma x = 1, possiamo scrivere Annullando la derivata si ottiene f 1, ) = 1) 1) + = Df 1, ) = = 0, 1)4 + 1) = 0 Abbiamo tre possibili soluzioni, che sono = 1, oppure = 1± 17 8 Dall equazione x = 1 otteniamo i tre punti della parabola che sono i punti stazionari vincolati Il primo è 0, 1) e gli altri due sono ) 1, e 1+ ) 17 8 ) 1, Osservazione Può sembrare che il determinare i punti stazionari vincolati non sia più difficile che trovare i punti stazionari di una funzione di una variabile, dato che, negli esempi visti, in effetti abbiamo sempre dovuto annullare la derivata di una funzione di una sola variabile Ovviamente questo è vero, a patto però di essere in grado di esplicitare il vincolo Una varietà è localmente, per definizione, il grafico di una funzione, ma trovare nei casi concreti questa funzione, come già detto, può non essere per nulla agevole Osservazione Nei casi in cui si può esplicitare la relazione tra x e che definisce il vincolo non è difficile stabilire se i punti stazionari vincolati trovati sono punti di massimo o di minimo vincolati: basta infatti usare le tecniche studiate in precedenza per le funzioni di una variabile Così ad esempio non è difficile capire che il punto 1 4, 1 ) è un punto di minimo locale vincolato per la funzione fx, ) = x + sulla parabola di equazione x = 0 La restrizione di f al vincolo, la funzione +, ha in = 1 un punto di minimo Analogamente il punto 1, 1 ) è un punto di minimo locale vincolato per la funzione fx, ) = x + sulla retta di equazione x + 1 = 0 Anche qui la restrizione di f al vincolo, la funzione x x x + 1, ha in x = 1 un punto di minimo Abbiamo quindi visto come si procede nella ricerca dei punti stazionari o di massimo e di minimo) vincolati quando il vincolo si può esplicitare, quando si può esplicitare la relazione tra x e che definisce il vincolo

10 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 10 Esercizio 1 Si determinino i punti stazionari vincolati delle seguenti funzioni, sul vincolo indicato, espresso in forma di equazione: a) fx, ) = x +, sul vincolo dato da x = 0 b) fx, ) = x + x +, sul vincolo dato da x + 1 = 0 c) fx, ) = x 3 x + 3, sul vincolo dato da x = 0 d) fx, ) = x + 1)ln, sul vincolo dato da x + 1 = 0 Vediamo ora come si procede quando il vincolo è dato come sostegno di una curva regolare si dice anche che il vincolo è dato in forma parametrica) Sia V il sostegno di una curva regolare γ e sia P = γt 0 ) Si può provare facilmente che in questo caso P è un punto stazionario vincolato di f su V se e solo se Dfγt 0 )) = 0 19 Esempio Troviamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = x+ sul sostegno della curva γt) = t 3, t ), con t R Si ha Dfγt)) = Dft 3, t ) = Dt 3 + t ) = 3t + t = 0, che ha per soluzioni 0 e 3 Ci sono due punti stazionari vincolati: l origine e il punto 8 7, 4 9 ) Esempio Troviamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = e x sul sostegno della curva γt) = t, e t ), con t R Si ha Dfγt)) = Dft, e t ) = De t e t ) = e t e t = e t 1 e t ) = 0, C è un unico punto stazionario vincolato, il punto P = γt 0 ) = ln, 1 ) che ha per soluzione t 0 = ln Esercizio Si determinino i punti stazionari vincolati delle seguenti funzioni, sul sostegno delle curve indicate: a) fx, ) = x +, con γt) = t, t) e t R b) fx, ) = x +, con γt) = t 3 1, t) e t R c) fx, ) = x, con γt) = t, t 3 ) e t 1, 1) d) fx, ) = x + ln1 + ), con γt) = 1 + t, t) e t R Per finire, vediamo come si procede quando il vincolo è dato in forma implicita come insieme delle soluzioni di un equazione del tipo gx, ) = 0, con g funzione di classe C 1 e g 0 0 Si può dimostrare che P è un punto stazionario vincolato di f su V se e solo se fp) è un multiplo di gp) 1 La ricerca dei punti stazionari vincolati si effettua in questi casi impostando il sistema f x = λ g x f = λ g gx, ) = 0 in cui le prime due equazioni esprimono la proporzionalità tra i gradienti e la terza esprime l appartenenza al vincolo Anche il coefficiente di proporzionalità λ, detto moltiplicatore di Lagrange è un incognita nel sistema Questo metodo si chiama appunto metodo dei moltiplicatori di Lagrange Si tratta di un metodo importantissimo, tanto nella teoria quanto nelle applicazioni Esso ha una validità che va ben oltre l ambito che stiamo qui considerando Si tratta di uno dei metodi più generali della matematica e delle sue applicazioni Vediamo ora qualche esempio 19 Qui si tratta della derivata, calcolata in t 0, della funzione t fγt)) = fγ 1 t), γ t)) 0 Ribadisco che, se siamo in grado di esplicitare il vincolo, allora sappiamo già procedere Quanto segue assume quindi particolare valore nei casi in cui risulta complicato o non siamo in grado di esplicitare il vincolo 1 Significa quindi che i due vettori fp) e gp) sono proporzionali, in altre parole che esiste uno scalare λ tale che fp) = λ gp)

11 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 11 Consideriamo la funzione fx, ) = x sul vincolo dato dall equazione x + 1 = 0 I gradienti sono fx, ) =, x) e gx, ) = 1, 1) dal quale si ottiene λ = x = = 1 = λ x = λ x + = 1 Pertanto si ha l unico punto stazionario vincolato 1, 1 ) = λ x = λ λ = 1 Consideriamo l esempio già incontrato della funzione fx, ) = x sul vincolo dato dall equazione x = 0 I gradienti sono fx, ) = x, ) e gx, ) = x, 1) x = λx = λ = x x1 λ) = 0 = λ = x dal quale ragionando sulla prima equazione) si ottiene o x = 0, da cui = 0, oppure λ = 1, da cui = 1 e quindi x = ± 1 Pertanto si hanno i tre punti stazionari vincolati 0, 0), 1, 1 ) e 1, 1 ), già trovati prima per altra via Altro caso già visto: troviamo i punti stazionari vincolati della funzione fx, ) = x + sul vincolo dato dall equazione x = 0 I gradienti sono fx, ) = 1, 1) e gx, ) = 1, ) 1 = λ 1 = λ x = Unico punto stazionario vincolato è quindi 1 4, 1 ) λ = 1 = 1 x = 1 4 Riprendiamo la funzione fx, ) = x + sul vincolo dato dall equazione x + 1 = 0 I gradienti sono fx, ) = x, ) e gx, ) = 1, 1) x = λ = λ x + 1 = 0 Unico punto stazionario vincolato è quindi 1, 1 ) x = λ/ = λ/ λ/ + λ/ 1 = 0 λ = 1 x = 1/ = 1/ Consideriamo la funzione fx, ) = x + sul vincolo dato dall equazione x + 1 = 0, notando che qui esplicitare la x o la non è così banale I gradienti sono fx, ) = 1, 1) e gx, ) = x, ) Non è difficile ma occorre considerare due casi possibili Infatti, se vogliamo ad esempio esplicitare in funzione di x possiamo riscrivere il vincolo nella forma = 1 x ma ora dobbiamo tenere in conto che non c è un solo modo di scrivere in funzione di x, dato che può essere = 1 x oppure = 1 x Quindi per questa strada dovremmo considerare le due possibilità separatamente Col metodo dei moltiplicatori di Lagrange questo non serve

12 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 1 1 = λx 1 = λ x + 1 = 0 Osserviamo che λ = 0 non porta a soluzioni 3 Quindi, dato che deve essere λ 0, possiamo dividere per λ e otteniamo x = 1/λ) λ = ±1/ = 1/λ) x = 1/λ) 1/4λ ) + 1/4λ ) 1 = 0 = 1/λ) Soluzioni sono pertanto i due punti 1, 1 ) e 1, 1 ) Si noterà che in questi esempi abbiamo parlato solo di punti stazionari vincolati), e non di punti di massimo o di minimo Lo studente lungimirante avrà capito che le condizioni di Lagrange che abbiamo visto sono a tutti gli effetti condizioni del primo ordine Ci si aspetta allora anche condizioni del secondo ordine, che usano le derivate seconde Ci sono infatti, ma presumibilmente il tempo a mia disposizione per questo corso sta per finire Non vediamo queste condizioni Esercizio 3 Si determinino i punti stazionari vincolati delle seguenti funzioni, sul vincolo indicato, espresso in forma di equazione: si utilizzi il metodo dei moltiplicatori di Lagrange a) fx, ) = x, sul vincolo dato da x + 1 = 0 b) fx, ) = x +, sul vincolo dato da x + 1 = 0 c) fx, ) = x, sul vincolo dato da x + 1 = 0 d) fx, ) = x, sul vincolo dato da x + 1 = 0 3 Soluzioni degli esercizi Esercizio 11 a) Il gradiente della funzione fx, ) = x x + x + è Quindi scriviamo il sistema fx, ) = x 1, x + + 1) { x 1 = 0 x = 0 { x = 1 x = 1 Si tratta di un sistema di equazioni lineari Con le tecniche imparate nella parte III di questo corso si trova facilmente l unica soluzione 1 3, 1 3 ), che è quindi l unico punto stazionario della funzione Per stabilire la natura di tale punto calcoliamo il gradiente secondo 1 fx, ) = 1 che risulta definita positiva Il punto 1 3, 1 3 ) è pertanto un punto di minimo locale b) Il gradiente della funzione fx, ) = x 3x + + x è 3 Con λ = 0 le prime due equazioni non sono certamente soddisfatte fx, ) = x 3 + 1, 3x + + 1)

13 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 13 Quindi scriviamo il sistema { x = 0 3x = 0 { x 3 = 1 3x + = 1 Si trova l unica soluzione 1, 1), che è l unico punto stazionario della funzione Per stabilire la natura del punto calcoliamo il gradiente secondo 3 fx, ) = 3 che risulta indefinita Il punto 1, 1) non è pertanto né di massimo né di minimo locale è un punto di sella) c) Il gradiente della funzione fx, ) = x 3 x + 3 è fx, ) = 3x, x + 3 ) Quindi scriviamo il sistema { 3x = 0 x + 3 = 0 { = 3x x + 7x 4 = 0 { x7x 3 1) = 0 = 3x Con x = 0 si trova = 0 e quindi la soluzione 0, 0) Con x = 1/3 si trova = 1/3 e quindi la soluzione 1 3, 1 3 ) Vi sono dunque due punti stazionari: l origine e 1 3, 1 3 ) Per stabilire la natura dei punti stazionari calcoliamo il gradiente secondo 6x 1 fx, ) = 1 6 Calcolando questa matrice nei due punti si ha allora 0 1 f0, 0) =, 1 0 che è indefinita e 1 f 1 3, 1 3 ) =, 1 che è definita positiva Il punto 0, 0) non è né di massimo né di minimo locale, mentre il punto 1 3, 1 3 ) è di minimo locale d) Il gradiente della funzione fx, ) = x e 1) è fx, ) = xe 1), x e ) Quindi scriviamo il sistema { xe 1) = 0 x e = 0 Dalla seconda equazione, dato che non può essere e = 0, deve necessariamente essere x = 0 La prima equazione è allora necessariamente soddisfatta Pertanto le soluzioni sono tutti i punti con x = 0, e tutti i punti dell asse Questi sono i punti stazionari Per stabilirne la natura calcoliamo il gradiente secondo e fx, ) = 1) xe xe x e Nei punti del tipo 0, ) il gradiente secondo vale e f0, ) = 1) 0, che è semidefinita positiva o negativa a seconda di ) 0 0 Le condizioni del secondo ordine non consentono di concludere Possiamo allora studiare il segno della funzione f: la funzione è nulla sugli assi, positiva sul primo e sul secondo quadrante e negativa sul terzo e quarto quadrante Quindi i punti del tipo 0, ) con > 0 sono di minimo locale, quelli del tipo 0, ) con < 0 sono di massimo locale, mentre l origine non è né di massimo né di minimo

14 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 14 e) La funzione fx, ) = x ln è ovviamente definita sulle > 0 Il gradiente della funzione è ) fx, ) = xln, x ln Quindi scriviamo il sistema { xln = 0 x ln = 0 Dalla prima, se x = 0 anche la seconda è soddisfatta, e quindi sono soluzioni tutti i punti del tipo 0, ), con > 0 Poi, sempre dalla prima, se = 1 anche la seconda è soddisfatta e pertanto sono soluzioni anche tutti i punti del tipo x, 1), con x qualunque Allora i punti stazionari sono quelli del semiasse positivo delle e quelli della retta di equazione = 1 Per stabilirne la natura calcoliamo il gradiente secondo fx, ) = ln 4xln 1 4xln 1 x 1 ln Nei punti del tipo 0, ) il gradiente secondo vale ln ) 0 f0, ) =, che è semidefinita positiva 0 0 Nei punti del tipo x, 1) il gradiente secondo vale 0 0 fx, 1) = 0 x, che è ancora semidefinita positiva Le condizioni del secondo ordine non consentono di concludere in nessun caso Lo studio del segno della funzione, che è nulla sui punti stazionari e per il resto positiva, porta a dire che tutti i punti stazionari sono di minimo globale) f) Il gradiente della funzione fx, ) = x x è fx, ) = 4x 3 4, 4 3 4x ) ) Quindi scriviamo il sistema { 4x 3 4 = x = 0 { 4x 3 = = 4x { x 3 = x 9 = x e quest ultimo fornisce le soluzioni 0, 0), 1, 1) e 1, 1), che sono i punti stazionari Il gradiente secondo è Pertanto si ha Si ha poi f0, 0) = fx, ) = f1, 1) = f 1, 1) = 1x , che è indefinita , che è definita positiva 4 1 Pertanto possiamo concludere che 1, 1) e 1, 1) sono punti di minimo locale, mentre 0, 0) non è né di massimo né di minimo g) Il gradiente della funzione fx, ) = x x3 + 3 ) è fx, ) = 1 x, 1 )

15 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 15 Quindi scriviamo il sistema { 1 x = 0 1 = 0 { x = 1 = 1 e quest ultimo fornisce le soluzioni 1, 1), 1, 1), 1, 1) e 1, 1) Il gradiente secondo è Pertanto si ha poi poi e infine f1, 1) = f1, 1) = f 1, 1) = f 1, 1) = fx, ) = x 0 0 0, che è definita negativa; 0 0, che è indefinita; 0 0, che è indefinita; 0 0, che è definita positiva 0 Pertanto possiamo concludere che 1, 1) è un punto di massimo locale, 1, 1) è punto di minimo locale, 1, 1) e 1, 1) non sono né di massimo né di minimo h) Il gradiente della funzione fx, ) = 1 x ) + x è Quindi scriviamo il sistema fx, ) = x + x, 1 x ) { x + x = 0 1 x = 0 { x1 ) = 0 x = 1 e quest ultimo fornisce le soluzioni 1, 1) e 1, 1) Il gradiente secondo è + x fx, ) = x 0 Pertanto si ha e f1, 1) = f 1, 1) = 0, che è indefinita 0 0, che è indefinita 0 Pertanto possiamo concludere che i due punti stazionari non sono né di massimo né di minimo Esercizio 1 a) Possiamo esplicitare il vincolo nella forma = x Allora consideriamo la funzione fx, x ) = x + x 4 La derivata si annulla in x = = 4 1/3 Il punto stazionario vincolato è quindi 4 1/3, 4 /3 ) b) Possiamo esplicitare il vincolo nella forma = x + 1 Allora consideriamo la funzione fx, x + 1) = x + xx + 1) + x + 1) = 13x + 10x + La derivata si annulla in x = Il punto stazionario vincolato è quindi 13, 3 13 )

16 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 16 c) Possiamo esplicitare il vincolo nella forma = x 1 Allora consideriamo la funzione fx, x 1) = x 3 x x 1) + x 1) 3 = x x 1 La derivata si annulla in x = 1 Il punto stazionario vincolato è quindi 1, 1 ) d) Possiamo esplicitare il vincolo nella forma = x + 1 Allora consideriamo la funzione fx, x + 1) = x + 1)lnx + 1) La derivata è x xlnx + 1) + x + 1) x x +1 = x lnx + 1) + 1 ) e si annulla soltanto per x = 0 Quindi c è il solo punto stazionario vincolato 0, 1) Esercizio a) La restrizione della funzione f alla curva γ è la funzione Calcolando la derivata di questa si ottiene gt) = fγt)) = ft, t) = t 4 + t g t) = 4t 3 + t = tt + 1) Questa funzione si annulla soltanto per t = 0, pertanto c è l unico punto stazionario 0, 0) b) La restrizione della funzione f alla curva γ è la funzione Calcolando la derivata di questa si ottiene gt) = fγt)) = ft 3 1, t) = t 3 1 t g t) = 3t 1 Questa funzione si annulla per t = ± 1 3, pertanto ci sono due punti stazionari, i punti 3 3/ 1, 3 1/) e 3 3/ 1, 3 1/) c) La restrizione della funzione f alla curva γ è la funzione Calcolando la derivata di questa si ottiene gt) = fγt)) = ft, t 3 ) = t 4 t 6 = t 4 t ) g t) = 8t 3 6t 5 = t 3 4 3t ) Questa funzione si annulla per t = 0 oppure per t = ± 3, valori questi ultimi che però non appartengono all intervallo 1, 1) Pertanto c è il solo punto stazionario dato dall origine d) La restrizione della funzione f alla curva γ è la funzione Calcolando la derivata di questa si ottiene gt) = fγt)) = f1 + t, t) = 1 + t + ln1 + t ) g t) = t + t 1 + t = t ) 1 + t Questa funzione si annulla soltanto per t = 0 Pertanto c è il solo punto stazionario 1, 0)

17 UNIVR Facoltà di Economia Sede di Vicenza Corso di Matematica 17 Esercizio 3 a) Abbiamo fx, ) = x e poniamo gx, ) = x + 1 Calcoliamo intanto i gradienti di f e di g: si ha fx, ) =, x) e gx, ) =, 1) dal quale si ottiene x = 1 4, = 1 e λ = 1 4 = λ x = λ x + 1 = 0 Pertanto si ha l unico punto stazionario vincolato 1 4, 1 ) = λ x = λ 4λ = 1 b) Abbiamo fx, ) = x + e poniamo gx, ) = x + 1 Calcoliamo i gradienti di f e di g: si ha fx, ) = x, ) e gx, ) = 1, 1) x = λ = λ x + 1 = 0 dal quale si ottiene x = 1, = 1 e λ = 1 Pertanto si ha l unico punto stazionario vincolato 1, 1 ) x = λ = λ λ + λ + 1 = 0 c) Abbiamo fx, ) = x e poniamo gx, ) = x + 1 Calcoliamo i gradienti di f e di g: si ha fx, ) = 1, 0) e gx, ) = x, ) 1 = λx 0 = λ x + = 1 Fissiamo l attenzione sulla seconda equazione, che è soddisfatta o con λ = 0 o con = 0 Il valore λ = 0 non è accettabile, in quanto per tale valore la prima equazione non è soddisfatta Allora proviamo con = 0 Sostituendo nella terza equazione, otteniamo x = 1, che è verificata con x = ±1 Pertanto, con x = 1 otteniamo la soluzione 1, 0) e λ = 1 ) e con x = 1 otteniamo la soluzione 1, 0) e λ = 1 ) Abbiamo dunque due punti stazionari vincolati: 1, 0) e 1, 0) d) Abbiamo fx, ) = x e poniamo gx, ) = x + 1 Calcoliamo i gradienti di f e di g: si ha fx, ) = x, ) e gx, ) = 1, 1) x = λ = λ x + = 1 x = λ = λ λ λ = 1 che è evidentemente impossibile Pertanto non ci sono punti stazionari vincolati

Massimi e minimi vincolati di funzioni in due variabili

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