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Analysis

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386 KAPITEL IV. FUNKTIONEN MEHRERER VERÄNDERLICHEN<br />

für eine Funktion ε mit limh→0 ε(h) = 0. Wir behandeln nun als erstes den Fall<br />

q positiv definit. Sei a das Minimum nach II.6.7.11 von q auf der Oberfläche<br />

des Einheitswürfels, a = inf{q(h) | |h| = 1}. Aus unserer Annahme folgt<br />

a > 0. Offensichtlich gilt q(h) ≥ a|h| 2 für alle h ∈ R n . Wegen limh→0 ε(h) = 0<br />

finden wir δ > 0 derart, daß aus |h| < δ folgt |ε(h)| ≤ a/2. Damit ergibt sich<br />

für |h| < δ aber<br />

f(p + h) ≥ f(p) + (a/2)|h| 2<br />

und f hat in der Tat ein isoliertes lokales Minimum. Ist q negativ definit, so<br />

argumentieren wir entsprechend. Ist q indefinit, so finden wir zwei Geraden<br />

durch Null derart, daß die Einschränkung von q auf diese Geraden außerhalb<br />

des Nullpunkts positiv bzw. negativ ist. Dann muß aber die Restriktion von f<br />

auf die erste Gerade ein isoliertes lokales Minimum haben bei p, und auf der<br />

zweiten Geraden ein isoliertes lokales Maximum. Folglich hat f bei p weder<br />

ein lokales Maximum noch ein lokales Minimum.<br />

Übung 2.4.12. Man zeige in der Situation des Satzes: Ist q positiv semidefinit<br />

und verschieden von Null, so kann f bei p kein lokales Maximum haben.<br />

2.4.13. Jeder quadratischen Form q(x1, . . . , xn) = n<br />

i,j=1 aijxixj ordnen wir<br />

die symmetrische Matrix M(q) zu mit Einträgen (aij + aji)/2. Nach den<br />

Definitionen hat die quadratische Form q eine gewisse Definitheit im Sinne<br />

unserer Definition 2.4.8 genau dann, wenn ihre Matrix die entsprechende<br />

Definitheit hat im Sinne der linearen Algebra.<br />

Definition 2.4.14. Die Matrix der zweiten partiellen Ableitungen, die zum<br />

Doppelten der quadratischen Form q aus unserem Satz gehört, heißt die<br />

Hesse-Matrix H(f) von f, in Formeln<br />

2 n<br />

∂ f<br />

H(f) =<br />

∂xi∂xj<br />

i,j=1<br />

Korollar 2.4.15 (Maxima, Minima und Hesse-Matrix). Sei A ⊂◦ R n<br />

offen, f : A → R zweimal stetig partiell differenzierbar und p ∈ A ein<br />

kritischer Punkt.<br />

1. Ist die Hesse-Matrix von f bei p positiv definit, so hat f bei p ein<br />

isoliertes lokales Minimum.<br />

2. Ist die Hesse-Matrix von f bei p negativ definit, ein isoliertes lokales<br />

Maximum.<br />

3. Ist die Hesse-Matrix von f bei p indefinit, so hat f bei p weder ein<br />

lokales Minimum noch ein lokales Maximum.

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