Punti di massimo o di minimo per funzioni di n variabili reali

Documenti analoghi
Autovalori e autovettori, matrici simmetriche e forme quadratiche (cenni) (prof. M. Salvetti)

ESERCITAZIONE SUI PUNTI STAZIONARI DI FUNZIONI LIBERE E SULLE FUNZIONI OMOGENEE

Similitudine (ortogonale) e congruenza (ortogonale) di matrici.

Massimi e minimi relativi in R n

Esercizi su massimi e minimi locali

1 Forme quadratiche 1. 2 Segno di una forma quadratica Il metodo dei minori principali Soluzioni degli esercizi 7.

4.11 Massimi e minimi relativi per funzioni di più variabili

MATRICI ORTOGONALI. MATRICI SIMMETRICHE E FORME QUADRATICHE

IV-2 Forme quadratiche

Formulario sui Prodotti Hermitiani Marcello Mamino Pisa, 24 v 2010

Richiami di algebra delle matrici a valori reali

Esercitazione di Analisi Matematica II

Esercizi sulle coniche (prof.ssa C. Carrara)

SPAZI VETTORIALI CON PRODOTTO SCALARE A =

FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA

Introduzione soft alla matematica per l economia e la finanza. Marta Cardin, Paola Ferretti, Stefania Funari

1 Il polinomio minimo.

Applicazioni lineari e diagonalizzazione. Esercizi svolti

Esercitazione n 6. Esercizio 1: Determinare i punti di massimo e minimo relativo delle seguenti funzioni: (b)f(x, y) = 4y 4 16x 2 y + x

Esercizi sulle coniche (prof.ssa C. Carrara)

1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee

Esercizi per Geometria II Geometria euclidea e proiettiva

Coniche - risposte 1.9

(P x) (P y) = x P t (P y) = x (P t P )y = x y.

CONICHE. Esercizi Esercizio 1. Nel piano con riferimento cartesiano ortogonale Oxy sia data la conica C di equazione

Parte 8. Prodotto scalare, teorema spettrale

SISTEMI LINEARI, METODO DI GAUSS

Parte 12a. Trasformazioni del piano. Forme quadratiche

Si consideri il sistema a coefficienti reali di m equazioni lineari in n incognite

MATRICI E SISTEMI LINEARI

ossia può anche essere localizzato univocamente sul piano complesso con la sua forma polare.

Metodi per la risoluzione di sistemi lineari

Note sulle funzioni convesse/concave

La retta nel piano. Supponiamo che la retta r sia assegnata attraverso un suo punto P 0 (x 0, y 0 ) e un vettore v (l, m) che ne indichi la direzione.

= elemento che compare nella seconda riga e quinta colonna = -4 In generale una matrice A di m righe e n colonne si denota con

STUDIO DELLE RADICI DI UNA EQUAZIONE ALGEBRICA DI TERZO GRADO A COEFFICIENTI REALI

Esercizi svolti. risolvere, se possibile, l equazione xa + B = O, essendo x un incognita reale

Classificazione delle coniche.

Il teorema di Rouché-Capelli

X = x + 1. X = x + 1

Equivalentemente, le colonne di A sono linearmente indipendenti se e solo se

ESERCIZI DI METODI QUANTITATIVI PER L ECONOMIA DIP. DI ECONOMIA E MANAGEMENT DI FERRARA A.A. 2016/2017. Ottimizzazione libera

Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni

Esercitazione 6 - Soluzione

Capitolo IV SPAZI VETTORIALI EUCLIDEI

Esercizi di ripasso: geometria e algebra lineare.

R. Capone Analisi Matematica Calcolo Differenziale Funzioni di due variabili

A.A. 2014/2015 Corso di Algebra Lineare

Per le risposte utilizza gli spazi predisposti. Quando richiesto, il procedimento va esposto brevemente, ma in maniera comprensibile.

Elementi di Algebra Lineare Matrici e Sistemi di Equazioni Lineari

Alcuni esercizi sulla diagonalizzazione di matrici. campo dei reali. Se lo è calcolare una base spettrale e la relativa forma diagonale di A.

Corso di Matematica Generale M-Z Dipartimento di Economia Universitá degli Studi di Foggia ALGEBRA LINEARE. Giovanni Villani

SISTEMI LINEARI. x y + 2t = 0 2x + y + z t = 0 x z t = 0 ; S 3 : ; S 5x 2y z = 1 4x 7y = 3

Noi ci occuperemo esclusivamente dei casi n = 2 e n = 3. Se n = 2, la quadrica Q p sarà detta conica di equazione p, e indicata con C p.

3x 2 = 6. 3x 2 x 3 = 6

Universita degli Studi di Roma - "Tor Vergata" - Facolta Ingegneria Esercizi GEOMETRIA (Edile-Architettura e dell Edilizia) CONICHE DI

Registro Lezioni di Algebra lineare del 15 e 16 novembre 2016.

2 Sistemi lineari. Metodo di riduzione a scala.

0.1 Condizione sufficiente di diagonalizzabilità

Equazioni di secondo grado

Appunti su Indipendenza Lineare di Vettori

4 Autovettori e autovalori

Serie e Trasformata di Fourier

Determinanti. Definizione ed esempi. Definizione ed esempi. Proprietà dei determinanti Rango di matrici

CAPITOLO 14. Quadriche. Alcuni esercizi di questo capitolo sono ripetuti in quanto risolti in maniera differente.

Parte 7. Autovettori e autovalori

(VX) (F) Se A e B sono due matrici simmetriche n n allora anche A B è una matrice simmetrica.

1 Coniche. s (x, y, t ) (1) 1 (x, y, t )F r 2

variabili. se i limiti esistono e si chiamano rispettivamente derivata parziale rispetto ad x e rispetto ad y.

LEZIONE 2. ( ) a 1 x 1 + a 2 x a n x n = b, ove a j, b R sono fissati.

Spazi vettoriali euclidei.

04 - Numeri Complessi

a) Determinare il dominio, i limiti agli estremi del dominio e gli eventuali asintoti di f. Determinare inoltre gli zeri di f e studiarne il segno.

Appunti sul corso di Complementi di Matematica mod.analisi prof. B.Bacchelli a.a. 2010/2011

I. Foglio di esercizi su vettori linearmente dipendenti e linearmente indipendenti. , v 2 = α v 1 + β v 2 + γ v 3. α v 1 + β v 2 + γ v 3 = 0. + γ.

2x 5y +4z = 3 x 2y + z =5 x 4y +6z = A =

Algebra. I numeri relativi

0.1 Spazi Euclidei in generale

3. Vettori, Spazi Vettoriali e Matrici

ESERCITAZIONE SU CALCOLO MATRICIALE, APPLICAZIONI LINEARI E FORME QUADRATICHE

Note sui sistemi lineari

Complemento ortogonale e proiezioni

ANALISI B alcuni esercizi proposti

LEZIONE 23. ax 2 + bxy + cy 2 + dx + ey + f

Operazioni tra matrici e n-uple

Risoluzione di sistemi lineari

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x

DIARIO DELLE LEZIONI DI ANALISI MATEMATICA II Corso di laurea in Ingegneria Gestionale Canale PZ Secondo codocente: Dott. Salvatore Fragapane

Sistemi lineari. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara

LEZIONE 27. C = { P = (x, y) x 2 /a 2 y 2 /b 2 = 1 }. C si dice iperbole di semiassi a e b (in forma canonica). L equazione

LUISS Laurea specialistica in Economia e Finanza Anno Accademico 2010/2011

Algebra Lineare Autovalori

ESERCIZI SULLE MATRICI

Estremi. 5. Determinare le dimensioni di una scatola rettangolare di volume v assegnato, che abbia la superficie minima.

Analisi dei dati corso integrato - Algebra lineare,

SISTEMI LINEARI MATRICI E SISTEMI 1

Esercizi Applicazioni Lineari

Prodotti scalari e matrici

Soluzione. (a) L insieme F 1 e linearmente indipendente; gli insiemi F 2 ed F 3 sono linearmente

x 1 Fig.1 Il punto P = P =

Transcript:

Punti di massimo o di minimo per funzioni di n variabili reali Dati f : A R n R ed X 0 A, X 0 si dice : punto di minimo assoluto se X A, f ( x ) f ( X 0 ) punto di massimo assoluto se X A, f ( x ) f ( X 0 ) punto di minimo locale se U ( X 0 ) : X A U ( X 0 ), f ( x ) f ( X 0 ) punto di massimo locale se U ( X 0 ) : X A U ( X 0 ), f ( x ) f ( X 0 ). In modo equivalente possiamo scrivere: punto di minimo locale se U ( 0 ) : R n U ( 0 ), f ( X 0 + ) f ( X 0 ) punto di massimo locale se U ( 0 ) : R n U ( 0 ), f ( X 0 + ) f ( X 0 ). Teorema 1 (condizione necessaria ) f : A R n R di classe C 1 su un aperto A, X 0 A di massimo o minimo grad f ( X 0 ) = 0. (i punti in cui gradf = 0 si dicono stazionari) Non vale il viceversa. Ad esempio, f ( x, y ) = x y oppure f ( x, y ) = x y oppure f ( x, y ) = ( y x ) ( y x ). In questi casi 0 è un punto stazionario, ma non è un estremante (cioè non è di massimo né di minimo), perché in ogni suo intorno la differenza f ( X ) f ( 0 ) non ha segno costante: lo chiameremo punto di sella. Osservare che per la terza funzione 0 è punto di minimo su ogni retta per l origine, senza essere di minimo globalmente. Per stabilire se un punto stazionario X 0 è un estremante, occorre dunque studiare il segno della differenza f ( X ) f ( X 0 ) in un intorno di X 0 o equivalentemente quello della differenza f ( X 0 + ) f ( X 0 ) in un intorno di 0. Se f è una funzione di classe C e X 0 un punto stazionario interno al dominio A della funzione, la formula di Taylor diventa: f ( X 0 + ) f ( X 0 ) = ½ ( X 0 ) + o ( ) = ½ Q ( ) + o ( ). La funzione Q ( ) si dice forma quadratica associata alla matrice hessiana.

Il segno della forma quadratica Q ( ) determina localmente quello del secondo membro, e quindi anche quello della differenza a primo membro. Teorema Siano f una funzione di classe C, X 0 un punto stazionario interno al dominio A della funzione e Q ( ) la forma quadratica associata alla matrice hessiana in X 0. Q ( ) definita positiva (cioè Q ( ) > 0 R n { 0 } ) X 0 di minimo locale Q ( ) definita negativa (cioè Q ( ) < 0 R n { 0 } ) X 0 di massimo locale Q ( ) indefinita ( cioè, K : Q ( ) < 0 < Q ( K ) ) X 0 di sella. dimostrazione n Q ( ) è continua sul compatto S = R : 1 e dunque qui assume valore minimo m e valore massimo M. Inoltre se 0, / S. Dunque, se 0 si ha m Q ( / ) M. Ma Q ( / ) Q ( ) /, e dunque : m Q ( ) M. Di conseguenza: Se Q ( ) è definita positiva, risulta m > 0. f ( X 0 + ) f ( X 0 ) ½ m + o ( ) = ( ½ m + o ( 1 ) ). Per il teorema della permanenza del segno, il termine entro parentesi è positivo in un intorno di 0 e dunque lo è anche il primo membro. Se Q ( ) è definita negativa, risulta M < 0. f ( X 0 + ) f ( X 0 ) ½ M + o ( ) = ( ½ M + o ( 1 ) ). Per il teorema della permanenza del segno, il termine entro parentesi è negativo in un intorno di 0 e dunque lo è anche il primo membro. Se Q ( ) è indefinita, sia K S : Q ( K ) 0. Allora:

f ( X 0 + t K ) f ( X 0 ) = t ( ½ Q ( K ) + o ( 1 ) ). A seconda che sia stato scelto K tale che Q ( K ) > 0 oppure Q ( K ) < 0, concludiamo che nella direzione di K il punto X 0 è di minimo o di massimo. Dato che Q ( ) è indefinita, possiamo effettuare entrambe le scelte e concludere che il punto è di sella. Le condizioni stabilite dal teorema sono solo sufficienti. Ad esempio, l origine è punto di minimo assoluto per la funzione f ( x, y ) = x + y 4 ; la forma quadratica associata alla matrice hessiana è x e non è non è definita positiva ( è semidefinita positiva ). Quando la matrice hessiana è nulla, non si può dedurre alcuna informazione; ci sono direzioni lungo le quali il segno della variazione f ( X 0 + ) f ( X 0 ) non può essere valutato con i metodi del secondo ordine e servirebbe un approssimazione migliore. Ad esempio, per le funzioni f ( x, y ) = x 4 + y 4, f ( x, y ) = x 4 y 4, f ( x, y ) = x 4 y 4 l origine è un punto stazionario con matrice hessiana nulla: nel primo caso è un punto di minimo, nel secondo di massimo, nel terzo di sella. Il caso particolare delle funzioni di due variabili. ( X 0 ) = a c c b Q ( ) = a x + b y + c x y. se a = b = c = 0 se a = b = 0, c 0 la matrice è nulla e non si può utilizzare il procedimento la forma quadratica è indefinita se a 0 ( analogamente se a = 0, b 0 ) c b Q ( ) = a x x y y = a a a c c ab - c x x y y y = a a a = a x c a y a y Si ottiene dunque: a > 0, > 0 forma quadratica definita positiva Infatti la quantità in parentesi è la somma di due quadrati che si annulla quando x + ( c / a ) y = y = 0, e questo accade solo nell origine. Inoltre il coefficiente moltiplicativo a è positivo. a < 0, > 0 forma quadratica definita negativa

< 0 forma quadratica indefinita Infatti la quantità in parentesi è la differenza di due quadrati e si annulla lungo due direzioni che dividono il piano in regioni in cui ha segni diversi. Ad esempio, la forma quadratica Q ( ) = x + x y + y associata alla matrice positiva: a = > 0, = 1 > 0. 1 1 è definita 1 La scomposizione vista nel caso diventa x y y 4. Segno della forma quadratica e autovalori della matrice hessiana (metodo analitico) Data una matrice quadrata A, un numero si dice autovalore se l equazione A X = X ammette una soluzione non nulla ( e allora ne ammette infinite, che formano uno spazio vettoriale ); le soluzioni corrispondenti si dicono auto vettori. Ogni matrice reale simmetrica di ordine n ammette n autovalori (se contati con la loro molteplicità). Gli autovalori sono le soluzioni dell equazione det ( A I ) = 0, dove I indica la matrice identica di ordine n. Partiamo dalle uguaglianze: Q ( ) Q Q ( ) dove è un vettore non nullo di R n ed il versore individuato da. n La funzione Q ( ) è definita sul compatto S = R : 1 e dunque ammette massimo e Q ( ) minimo. Data l uguaglianza, anche la funzione ammette massimo e minimo in R n { 0 } che è un aperto: questi valori devono dunque essere assunti in punti stazionari. Deve dunque essere: Q ( ) grad [ ( ) ( ) ] / 4 = 0 ovvero = Q ( ).

Questo prova che il massimo e il minimo della funzione hessiana. Q ( ) sono due autovalori della matrice D altra parte ogni autovalore della matrice è un valore assunto dalla matrice hessiana. Infatti, sia K = K per un vettore non nullo K ; moltiplichiamo ambo i membri scalarmente per K, ottenendo K K = Dunque : K, cioè = ( K K ) / K. il massimo M e il minimo m della funzione piccolo degli autovalori della matrice. Q ( ) sono rispettivamente il più grande e il più Questo prova il seguente risultato: Teorema 3 ha solo autovalori positivi m > 0 forma quadratica definita positiva ha solo autovalori negativi M < 0 forma quadratica definita negativa ha autovalori di entrambi i segni m < 0 < M forma quadratica indefinita. Segno della forma quadratica e autovalori della matrice hessiana (metodo algebrico) Le matrici M simmetriche hanno le seguenti proprietà: gli autovalori sono reali come pure gli auto vettori esistono n autovettori indipendenti V i che formano una base ortonormale di R n la matrice S le cui colonne sono gli autovettori di M è ortogonale ( cioè S t = S 1 ) e diagonalizza M; precisamente: S t M S = D = 1 0 0 0 0 0 0 n dove i è l autovalore corrispondente a V i.

Consideriamo la forma quadratica Q ( ) = M che possiamo riscrivere nella forma equivalente t M se interpretiamo i vettori come vettori colonna. L idea è quella scrivere Q come somma di termini al quadrato moltiplicati per gli autovalori : risalire al segno di Q diventa allora immediato. Da S t M S = D si ricava M = S D S t, da cui segue: Q ( ) = t M = t (S D S t ) = ( S t ) t D ( S t ). Posto K = S t, si trova Q ( ) = Q ( S K ) = K t D K = n i 1 i ki. D altra parte, essendo S invertibile, K 0 perché 0. Quindi il segno della forma quadratica Q ( ) è individuato da quello degli autovalori di M. Come ottenere il segno degli autovalori senza doverli calcolare Il calcolo degli autovalori è immediato solo per le matrici di ordine ; negli altri casi possiamo ricorrere ad un metodo che usa i determinanti Δ k delle n sottomatrici M k composte dalle prime k righe e k colonne di M (minori di nord ovest): a11 a1 M 1 = ( a 11 ) M = a1 a M n = M. Teorema 4 Tutti i Δ k sono positivi la forma quadratica è definita positiva. I Δ k hanno segno alternato cominciando da Δ 1 che è negativo la forma quadratica è definita negativa. Δ 0 e non siamo nei casi precedenti la forma quadratica è indefinita. Δ = 0 non si può concludere: la forma non è definita, ma può essere indefinita o semidefinita. Per una matrice diagonale il risultato è ovvio, dato che Δ k = 1 k. Esempio Per la matrice M = -1 associata è definita positiva. 3-1 1 1 5 si ha : Δ 1 = 3 > 0, Δ = 5 > 0, Δ 3 = 10 > 0 ; la forma quadratica

Osservazione Nel caso n = il metodo dei minori di nord ovest fornisce i risultati già noti. Infatti: det ( M I ) = 0 ( a ) ( b ) c = 0 ( trm ) + = 0 ( dove trm = a + b ). trm dà la somma degli autovalori, il prodotto. Il discriminante dell equazione vale ( trm ) 4 = = ( a b ) + 4 c ed è sempre positivo (nullo se a = b e c = 0 a cui corrisponde una forma semidefinita o una matrice nulla). a > 0, > 0 I due autovalori hanno segno concorde. Essendo a b > c, anche a e b hanno lo stesso segno, cioè a > 0, b > 0 e dunque tra > 0. I due autovalori hanno segno concorde e somma positiva, sono quindi entrambi positivi. a < 0, > 0 Ragionando come sopra, i due autovalori hanno segno concorde e somma negativa, sono quindi entrambi negativi. < 0 I due autovalori hanno segno discorde concorde.