原书例题重述 · 13.1.1 · 原书 p. 268(PDF 第 293 页)↗
两个实数和为 10,且各不超过 8。求乘积最大值与最小值。
写下我的思路
提示一 · 从哪里开始
令第二个数为 ,同时使用两个上界条件。
提示二 · 关键转折
可行区间为 。
参考解答 · 完成尝试后再展开
,,驻点 5。候选值 ;最大值 25(两数均为 5),最小值 16(两数为 2 与 8)。
把文字约束变成单变量最值问题,并用切线进行带误差意识的近似。
先对哪个量求导,才能得到想要的“最好”?
先区分目标量、控制变量与约束。
画图并为量命名,写目标表达式,再用约束消去其他变量,确定实际可行域。求临界点与边界候选,验证全局最值,最后用原问题的单位与语言回答。开放边界可能只有上确界而没有最大值;导数为零本身不是最优证明。
继续追问:为什么公式有意义的所有输入不一定都符合题意?
现实约束会进一步排除输入,例如两数都不超过 8 将本来可代入的实数限制到 。
无法轻易显式消元时还能优化吗?
约束本身可以提供导数关系。
围栏、容器、路径等题目中,长度关系、相似关系和速度差会共同决定目标。可以对约束隐式求导并代入目标的导数。必须核对求得候选是否满足原约束,平方、消分母等变形可能引入不合法点。
继续追问:某个候选点落在允许区间之外,应如何处理?
排除它;只在可行域中寻找最优点,并继续检查合法边界。
为什么切线能代替附近的曲线?
可导的含义就是一阶变化有稳定比例。
选择靠近目标、函数值与导数都易算的展开点 ,以切线近似函数。微分 是线性预测,实际增量 一般不完全等于 。误差与距离、曲率有关;凹向上时切线在曲线下方,凹向下时相反。
继续追问:目标离 很远,线性化仍有可靠精度吗?
一般不能。需对整个间隔的高阶导数和距离给出误差控制。
切线与横轴的交点为什么可用于逼近函数根?
在当前点写切线,再令其纵坐标为零。
牛顿法以切线零点作为下一次估计。当前导数为零时公式失效;初值差可能跑远、循环或走出定义域。误差估计若有 ,线性近似误差不超过 。停止迭代时还应检查函数残差,不能只看两次值相近。
继续追问:初值恰好在水平切线处,会发生什么?
分母 ,迭代式无定义,应换初值或采用其他找根方法。
本书没有独立章末习题集。以下明确区分原书例题、正文结论改编及补充自测;页码是印刷页码,链接另标 PDF 页序。延伸问法已在题目或解答中说明。
原书例题重述 · 13.1.1 · 原书 p. 268(PDF 第 293 页)↗
令第二个数为 ,同时使用两个上界条件。
可行区间为 。
,,驻点 5。候选值 ;最大值 25(两数均为 5),最小值 16(两数为 2 与 8)。
原书例题重述 · 13.2 · 原书 p. 279(PDF 第 304 页)↗
算 与 。
平方根函数的二阶导数为负。
,故 。由于 ,切线在图像上方,是高估。区间 上可取 ,误差不超过 。
补充自测 · 对应 13.3 · 本笔记编写
把 与 代入迭代式。
公式可简化为 。
,。第二次的残差 ;它已经接近正根,但不是精确根。