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113 台綜大微積分(B) 第 8 題

考題 / 轉學考微積分 / 台綜大 / 微積分B

113學年度 · 113微積分B · 第 8 題

題目

Problem

8. Given function f(x,y)=(4x2+y2)e−2xf(x, y) = (4x^2 + y^2)e^{-2x}. Find all critical points and determine their types (local maximum / local minimum / saddle point). (10%)

解答

解法一

思路

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  1. 本題要求二元函數 f(x,y)=(4x2+y2)e−2xf(x,y) = (4x^2+y^2)e^{-2x} 的所有臨界點與其局部極值屬性。
  2. 第一步:求偏導函數,尋找臨界點 (Critical Points):
    • fx=8xe−2x−2(4x2+y2)e−2x=2(4x−4x2−y2)e−2x=0  ⟹  4x2+y2−4x=0f_x = 8x e^{-2x} - 2(4x^2+y^2)e^{-2x} = 2(4x - 4x^2 - y^2)e^{-2x} = 0 \implies 4x^2 + y^2 - 4x = 0。
    • fy=2ye−2x=0  ⟹  y=0f_y = 2y e^{-2x} = 0 \implies y = 0。
    • 聯立解得臨界點。
  3. 第二步:求二階偏導,建立 Hessian 行列式判別式 D(x,y)D(x,y):
    • fxx=4(4x2+y2−8x+2)e−2xf_{xx} = 4(4x^2+y^2-8x+2)e^{-2x}。
    • fyy=2e−2xf_{yy} = 2e^{-2x}。
    • fxy=−4ye−2xf_{xy} = -4y e^{-2x}。
    • 判別式為 D=fxxfyy−fxy2D = f_{xx}f_{yy} - f_{xy}^2。
  4. 第三步:對各個臨界點代入判別:
    • 若 D>0D > 0 且 fxx>0  ⟹  f_{xx} > 0 \implies 相對極小值。
    • 若 D<0  ⟹  D < 0 \implies 鞍點。

答題過程

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第一步:尋找臨界點(Critical Points)

我們計算偏導函數,並令其為零:

fx(x,y)=∂∂x[(4x2+y2)e−2x]=8xe−2x−2(4x2+y2)e−2x=2(4x−4x2−y2)e−2x=0— (1)f_x(x, y) = \frac{\partial}{\partial x} \left[ (4x^2 + y^2)e^{-2x} \right] = 8x e^{-2x} - 2(4x^2 + y^2)e^{-2x} = 2\left( 4x - 4x^2 - y^2 \right)e^{-2x} = 0 \quad \text{--- (1)} fy(x,y)=∂∂y[(4x2+y2)e−2x]=2ye−2x=0— (2)f_y(x, y) = \frac{\partial}{\partial y} \left[ (4x^2 + y^2)e^{-2x} \right] = 2y e^{-2x} = 0 \quad \text{--- (2)}

由於指數項 e−2x>0e^{-2x} > 0 恆成立:

  • 由式 (2) 得: y=0y = 0。
  • 將 y=0y = 0 代入式 (1): 4x−4x2=0  ⟹  4x(1−x)=0  ⟹  x=0或x=14x - 4x^2 = 0 \implies 4x(1 - x) = 0 \implies x = 0 \quad \text{或} \quad x = 1

因此,我們求得兩個臨界點為:

P1(0,0)與P2(1,0)P_1(0, 0) \quad \text{與} \quad P_2(1, 0)

第二步:二階偏導數分析與黑塞矩陣判別

我們計算二階偏導數:

fxx(x,y)= ∂∂x[2(4x−4x2−y2)e−2x]= 2(4−8x)e−2x−4(4x−4x2−y2)e−2x= 4(4x2+y2−8x+2)e−2x\begin{align*} f_{xx}(x, y) =&\, \frac{\partial}{\partial x} \left[ 2\left( 4x - 4x^2 - y^2 \right)e^{-2x} \right] \\[2mm] =&\, 2(4 - 8x)e^{-2x} - 4\left( 4x - 4x^2 - y^2 \right)e^{-2x} \\[2mm] =&\, 4\left( 4x^2 + y^2 - 8x + 2 \right)e^{-2x} \end{align*} fyy(x,y)=∂∂y(2ye−2x)=2e−2xf_{yy}(x, y) = \frac{\partial}{\partial y} \left( 2y e^{-2x} \right) = 2e^{-2x} fxy(x,y)=∂∂y[2(4x−4x2−y2)e−2x]=−4ye−2xf_{xy}(x, y) = \frac{\partial}{\partial y} \left[ 2\left( 4x - 4x^2 - y^2 \right)e^{-2x} \right] = -4y e^{-2x}

黑塞矩陣的判別式為:

D(x,y)=fxxfyy−(fxy)2D(x, y) = f_{xx} f_{yy} - (f_{xy})^2

我們對這兩個臨界點分別進行討論:

  1. 對於臨界點 P1(0,0)P_1(0, 0): 代入偏導函數值:

    • fxx(0,0)=4(2)e0=8f_{xx}(0, 0) = 4(2)e^0 = 8
    • fyy(0,0)=2e0=2f_{yy}(0, 0) = 2e^0 = 2
    • fxy(0,0)=0f_{xy}(0, 0) = 0 計算判別式:
    D(0,0)=(8)(2)−02=16>0D(0, 0) = (8)(2) - 0^2 = 16 > 0

    因為 D>0D > 0 且 fxx(0,0)=8>0f_{xx}(0, 0) = 8 > 0,所以函數在點 (0,0)(0, 0) 取得相對極小值(local minimum)。 極小值為:

    f(0,0)=(4(0)2+02)e0=0f(0, 0) = (4(0)^2 + 0^2)e^0 = 0
  2. 對於臨界點 P2(1,0)P_2(1, 0): 代入偏導函數值:

    • fxx(1,0)=4(4(1)2+0−8(1)+2)e−2=−8e−2f_{xx}(1, 0) = 4(4(1)^2 + 0 - 8(1) + 2)e^{-2} = -8e^{-2}
    • fyy(1,0)=2e−2f_{yy}(1, 0) = 2e^{-2}
    • fxy(1,0)=0f_{xy}(1, 0) = 0 計算判別式:
    D(1,0)=(−8e−2)(2e−2)−02=−16e−4<0D(1, 0) = \left( -8e^{-2} \right)\left( 2e^{-2} \right) - 0^2 = -16e^{-4} < 0

    因為判別式 D<0D < 0,所以臨界點 (1,0)(1, 0) 為函數的鞍點(saddle point)。

結論:

  • 臨界點 (0,0)(0, 0) 為相對極小值點,極小值為 f(0,0)=0f(0, 0) = 0。
  • 臨界點 (1,0)(1, 0) 為鞍點。