題目
Suppose that is differentiable near and . Assume that curves
lie on the level surface and .
(a) The tangent plane to at is .
(b) Let
and . Then .
(c) Assume that attains the maximum value at when restricted to a level surface where is differentiable and . Using linear approximation, estimate the maximum value of subject to the nearby level surface . The estimated value is approximately .
解答
解法一
思路
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- (a) 小題:求等值面的切面方程式,核心目標是找到該點的法向量(即梯度 )。既然面上有兩條曲線,就表示這兩條曲線在該點的切向量會躺在切面上,與梯度垂直。我們可以用外積來定出方向,再透過題目給的 條件定出真實長度。
- (b) 小題:求方向導數。函數 帶有絕對值且是分段定義,這意味著它在原點附近不一定平滑。這時千萬不要硬套 的公式,必須回歸方向導數的最根本定義,用極限來正面迎擊!
- (c) 小題:出現「限制條件下的極值」,直覺要聯想到拉格朗日乘子法 。而求極值隨條件變動的估計值,正好切中拉格朗日乘數 的靈魂意義:它代表的就是「極值對條件變化量的敏感度」!
答題過程
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(a) 求切面方程式
兩條曲線都落在等值面 上,這意味著它們的切向量都會與該點的梯度 垂直。 先計算兩曲線的導向量:
當曲線通過 時,對應 ,那麼:
同理計算第二條曲線:
當曲線通過 時,對應 ,那麼:
將這兩個切向量作外積,找出法向量的方向:
所以 必定平行於 ,我們可以設它為 。 再配合題目給定的條件 ,即可解出:
因此,梯度向量為 。
利用點斜式即可寫出切面方程式:
同乘 並整理後得:
(b) 求方向導數
先將方向向量 單位化:
當我們沿著方向 移動微小距離 時,座標變化為:
把這個座標代入 中。注意到分子的 是奇函數可以提負號,且 剛好可以全部合併約掉:
接著回到方向導數的最基本定義,直接計算極限:
(c) 估計極值變化
拉格朗日乘子法告訴我們,在極值發生處有 。 將已知點 的數值代入:
比較第一分量( 分量),馬上就能推得:
接著,當我們在限制曲面附近移動微小量 時,目標函數的變化量可以用梯度來做線性近似:
這個推導印證了一個極其重要的觀念:拉格朗日乘子 其實就是「極值對條件變化量的敏感度」。 現在新的條件曲面是 ,相較於原條件 ,變化量為 。
所以最大值的估計為:
- 遇到含有絕對值且在端點求方向導數的題目,不要盲目套用 的內積公式,因為函數在該點很可能不可微(梯度不存在)。老老實實用極限定義 才是唯一穩妥的做法!
- 拉格朗日乘子法中的 ,在物理或經濟學上常被稱為「影子價格」。在微積分裡,它代表的就是 ,也就是目標極值對限制條件放寬/緊縮時的變化率。記住這個觀念,解這類估計題就能秒殺。