[Analisi 2]Esercizio sugli estremi vincolati di funzioni a due variabili

Messaggioda danitudi97 » 17/06/2019, 15:13

Ciao a tutti,

avrei da proporvi un esercizio per il calcolo degli estremi vincolati, da risolversi con il metodo dei moltiplicatori di Lagrange.

metodo dei moltiplicatori di Lagrange
$f(x,y) = x^3 + y^3 text{ con vincolo } y^2 - x^2 = 1$

Questa è il mio procedimento:

Pongo il vincolo = 0, ovvero $ y^2 - x^2 - 1 = 0$ e scrivo la funzione di Lagrange nei parametri di $text{x, y e} \lambda$ che si traduce in $L(x,y, \lambda) = x^3 + y^3 + \lambda(y^2 - x^2 - 1)$

Scrivo il gradiente di L: $text{grad} L = (3x^2 -2\lambdax)i + (3y^2 + 2\lambday)j$

Imposto il sistema con le due derivate parziali in x e y del gradiente e lo metto insieme al vincolo, che viene definito così:
$\{(3x^2 - 2\lambdax = 0), (3y^2 + 2\lambday = 0), (y^2 - x^2 -1 = 0):}$

Le due soluzioni di questo sistema sono: $S_1(0,1,-3/2), S_2(0,-1,3/2)$.

Costruisco la matrice Hessiana di L, che viene fuori essere:

$H(L) = [[6x-2\lambda, 0], [0, 6y+2\lambda]]$ il cui determinate è $detH = (6x-2\lambda) * (6y+2\lambda) - 0 = 36xy +12\lambdax - 12\lambday -4\lambda^2$

Per le due soluzioni trovate il determinate vale $detH(L(S_1)) = 9 = detH(L(S_2))$

I miei dubbi sono questi:
- come si fa a stabilire la tipologia di punti $P_1(0,1)$ e $P_2(0,-1)$ come estremi essendo i determinanti entrambi positivi?
- qualcuno riesce a ravvisare errori nei miei calcoli? Visto che seguendo la soluzione di altre persone il risultato del determinate viene fuori come $56/9$.

Grazie in anticipo per chiunque vorrà aiutarmi :)
danitudi97
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Re: [Analisi 2]Esercizio sugli estremi vincolati di funzioni a due variabili

Messaggioda onlynose » 17/06/2019, 17:03

Puoi usare il metodo della matrice hessiana orlata. (http://www.statistica.unimib.it/utenti/ ... ti/MHO.pdf)
onlynose
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Re: [Analisi 2]Esercizio sugli estremi vincolati di funzioni a due variabili

Messaggioda mobley » 18/06/2019, 18:43

Stai operando sotto vincolo, quindi $ H=[ ( 0 , g_x , g_y ),( g_x , L_(x x) , L_(xy) ),( g_y , L_(yx) , L_(yy) ) ] $
mobley
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