54 4. FEJEZET. SZÉLSŽÉRTÉKpontja. Figyelembe véve, hogy F két dierenciálható függvény közvetett függvénye, ezért maga isdierenciálható és F ′ (t) = ∂ j f(a+te j ). Mivel a t = 0-ban F-nek helyi minimuma van, ezértA fenti két összefüggés alapján következik, hogyF ′ (0) = 0.∂ j f(a) = 0.A j-edik egységvektor tetsz®legesen választottuk, ezért ∂ j f(a)=0, j =1, ..., n, ami azt jelenti, hogyf ′ (a) = θ n .A valós változós valós érték függvényekre az F ′ (a) = 0 szükséges de nem elégséges feltétele annak,hogy a helyi széls®érték legyen ezért a többváltozós esetben is az el®z® tétel a széls®értéklétezésének szintén egy szükséges de nem elégséges feltétele. A tétel alapján ha egy n-változósfüggvénynek az a = (a 1 , a 2 , . . . , a n ) ∈ U helyi széls®értéke, akkor⎧∂ 1 f(a 1 , a 2 , . . . , a n ) = 0⎪⎨ ∂ 2 f(a 1 , a 2 , . . . , a n ) = 0.⎪⎩∂ n f(a 1 , a 2 , . . . , a n ) = 0Ez azt jelenti, hogy a helyi széls®érték koordinátái a fenti n ismeretlenes n egyenletb®l álló,egyenletrendszer megoldásai. Tehát egy n változós függvény széls®értékeinek megkeresését úgykezdjük, hogy el®bb kiszámítjuk a függvény parciális deriváltjait, majd ezeket egyenl®vé tesszüknullával, majd megoldjuk az így kapott n ismeretlenes, n egyenletb®l álló egyenletrendszert. Ha afüggvénynek van helyi széls®értéke akkor az a megoldások közül valamelyikkel egyenl®.A következ® kérdés az, hogy hogyan döntsük el, hogy a fenti egyenletrendszer megoldásai közülmelyik lesz helyi széls®érték, és melyik nem. A valós változós valós érték függvények esetén ismeretesaz ú.n. másodrend elégséges feltétel a lokális széls®értékre vonatkozóan. Ennek a tételnekaz analogonját szeretnénk megfogalmazni többváltozós függvények esetére.Ha f : U → R, U ⊆ R n , n változós valós érték függvény, akkor az f ′′ (a) másodrend deriváltegy n×n-es mátrix. Felmerül a kérdés, hogy mi lesz a 4.1.2 tételbeli valós változós függvényekrevonatkozó f ′′ (a) > 0 vagy f ′′ (a) > 0 feltétel analogonja a többváltozós esetben. Erre a kvadratikusalakra vonatkozó pozitív denitség és negatív denítség segítségével tudunk válaszolni.4.3. Kvadratikus alakokTekintsük az A = [a ij ] i,j i, j = 1, ..., n négyzetes mátrixot. Azt mondjuk, hogy A szimmetrikus, haa ij = a ji , i, j = 1, ..., n. Legyen h = (h 1 , h 2 , . . . , h n ) ∈ R n , ‖h‖ = √ h 2 1 +h 2 2 +· · ·+h 2 n.4.3.1. Deníció. Az A szimmetrikus mátrixhoz rendelt kvadratikus alak deníció szerint a következ®kifejezés:n∑Q A (h) := a ij h i h j = hAh T .i,j=1
4.3. KVADRATIKUS ALAKOK 554.3.2. Deníció. Tekintsük a Q A (h) kvadratikus alakot.Ha Q A (h) > 0, ∀h ∈ R n , h ≠ θ n , akkor pozitív denit.Ha Q A (h) ≥ 0, ∀h ∈ R n , akkor pozitív szemidenit.Ha Q A (h) < 0, ∀h ∈ R n , h ≠ θ n , akkor Q A (h) negatív denit.Ha Q A (h) ≤ 0, ∀h ∈ R n , akkor Q A (h) negatív szemidenit.Ha a fentiek közül egyik sem teljesül, akkor a kvadratikus alak indenit.4.3.1. Megjegyzés. Ha n = 1, akkor a másodrend deriváltmátrix egyetlen egy elemb®l az f ′′ (a)-ból áll. A hozzárendelt kvadratikus alak Q f ′′ (a)(h) = f ′′ (a) · h 2 . Ha f ′′ (a) > 0, akkor a Q f ′′ (a)(h)pozitív denit, ha pedig f ′′ (a) 0, k = 1, ..., n, akkor az A mátrix, illetve a hozzárendelt kvadratikusalak pozitív denit.ii) Ha (−1) k det A k > 0, k = 1, ..., n, akkor az A mátrix, illetve a hozzárendelt kvadratikus alak,negatív denit.Megjegyezzük, hogy az el®z® tétel a pozitív denitség ill. a negatív denitség egy elégséges,de nem szükséges feltétele. Ezzel a tétellel viszont a teljes négyzetek kialakítása nélkül, egyszerszámolással be lehet látni egy kvadratikus alakról, hogy pozitív (negatív) denit feltéve, ha az i)vagy az ii) feltételei teljesülnek. Ha az i) vagy ii)-ben megadott feltétel közül egyik sem teljesül,akkor a kvadratikus alak denitségét például az ú.n. teljes négyzetek módszerével tudjuk eldönteni.A kvadratikus alakokra vonatkozóan szükségünk van a következ® tételre: