怎样求函数的最小值?
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对勾函数的最小值求法:
对于f(x)=x+a/x这样的形式(“√a”就是“根号下a”)
当x>0时,有最小值,为f(√a)
当x=2√ab[a,b都不为负])
比如:当x>0是f(x)有最小值,由均值定理得:
x+a/x>=2√(x*a/x)=2√a
故f(x)的最小值为2√a。
对勾函数的一般形式是:(x)=ax+b/x(a>0) 不过在高中文科数学中a多半仅为1,b值不定。理科数学变化更为复杂。
定义域为(-∞,0)∪(0,+∞)值域为(-∞,-2√ab]∪[2√ab,+∞)当x>0,有x=根号b/根号a,有最小值是2√ab当x<0,有x=-根号b/根号a,有最大值是:-2√ab
对勾函数的解析式为y=x+a/x(其中a>0),对勾函数的单调性讨论如下:设x1<x2,则f(x1)-f(x2)=x1+a/x1-(x2+a/x2)=(x1-x2)+a(x2-x1)/(x1x2)=[(x1-x2)(x1x2-a)]/(x1x2)。
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要找到函数的最小值,可以使用以下几种方法:
1. 求导法:首先,对函数进行求导,将导数置为零,然后求出导数为零的解,即为函数的临界点。接着,求出函数在临界点及区间的端点处的函数值,比较它们的大小,最小的那个即为函数的最小值。
2. 完全平方法:将函数进行完全平方,然后展开并化简,得到一个新的函数。再对这个新函数进行求导,然后将导数置为零,求出导数为零的解,即为函数的极值点。将得到的极值点代入原函数中,求出函数的值。比较这些值,最小的那个即为函数的最小值。
3. 极值点法:首先,对函数进行求导,将导数置为零,求出导数为零的解,即为函数的极值点。然后,将其中的驻点和不可导点代入原函数,求出对应的函数值。比较这些函数值,最小的那个即为函数的最小值。
4. 梯度下降法:这是一种数值优化方法,通过迭代更新函数参数(参数的初始值可以是随机的),直到找到最小值。在每一次迭代中,根据当前点的梯度方向更新参数,使得函数值逐步减小,最终达到最小值。这种方法特别适用于复杂函数,但需要选择合适的学习率和迭代次数。
根据具体的函数形式和求解要求,选择适合的方法来求函数的最小值。
1. 求导法:首先,对函数进行求导,将导数置为零,然后求出导数为零的解,即为函数的临界点。接着,求出函数在临界点及区间的端点处的函数值,比较它们的大小,最小的那个即为函数的最小值。
2. 完全平方法:将函数进行完全平方,然后展开并化简,得到一个新的函数。再对这个新函数进行求导,然后将导数置为零,求出导数为零的解,即为函数的极值点。将得到的极值点代入原函数中,求出函数的值。比较这些值,最小的那个即为函数的最小值。
3. 极值点法:首先,对函数进行求导,将导数置为零,求出导数为零的解,即为函数的极值点。然后,将其中的驻点和不可导点代入原函数,求出对应的函数值。比较这些函数值,最小的那个即为函数的最小值。
4. 梯度下降法:这是一种数值优化方法,通过迭代更新函数参数(参数的初始值可以是随机的),直到找到最小值。在每一次迭代中,根据当前点的梯度方向更新参数,使得函数值逐步减小,最终达到最小值。这种方法特别适用于复杂函数,但需要选择合适的学习率和迭代次数。
根据具体的函数形式和求解要求,选择适合的方法来求函数的最小值。
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