极值、最值与函数作图:从方程还原一张准确的图
直接说:要会求极值的一阶、二阶充分判据,会用闭区间最值的端点比较法,能做实际优化建模,补全三类渐近线,形成规范的函数作图流程。
- 掌握一阶导变号的第一充分条件、二阶导符号的第二充分条件来判断极值
- 求闭区间最值,就把驻点、不可导点、端点的函数值挨个比一遍。
- 会求水平、竖直、斜渐近线,完成规范函数作图
- 能把实际优化问题抽象为单变量函数并求全局最优
从「候选点」到「确定极值」再到「全局最优」
费马引理只圈出候选点,这一节给出判定候选点是峰、谷还是非极值的充分条件,解决应用里最关心的全局最值;最后把定义域、增减、凹凸、极值拐点、渐近线合起来,不依赖绘图软件也能画出趋势准确的函数图像。
5.1 极值的两个充分判据
x₀ 连续,左右邻域 f′ 由 + 变 −,x₀ 是局部极大(先增后减成峰);由 − 变 + 是局部极小(成谷);不变号的话不是极值。 f′(x₀)=0 时,看 f″(x₀):f″(x₀)<0 是局部极大;f″(x₀)>0 是局部极小;f″(x₀)=0 的话,这个判据没用,得回到第一充分条件。 这种情况可能是极值也可能是拐点,比如 x⁴ 是极小,x³ 不是极值。
例 f=x³−3x:f′=3(x²−1),驻点 x=±1。f″=6x,f″(1)=6>0 故 x=1 为极小(值 −2),f″(−1)=−6<0 故 x=−1 为极大(值 2)。一步二阶判据搞定,无需逐侧列号。
若 f′(x₀)=0 且 f″(x₀)>0,则 x₀ 是?
5.2 闭区间最值:三类候选点通吃
闭区间上的连续函数,全局最大、最小值只出现在三类地方:内部驻点(f′=0的点);内部不可导点;区间端点。求法就是把这三类点的函数值全算出来,直接比大小,最大的就是全局最大,最小的就是全局最小,不用判断它们是不是局部极值。这是不会漏的穷举候选点的方法。
例:f=x³−3x 在 [0,2]。驻点 x=1(x=−1 不在区间),候选为 x=0、1、2;f(0)=0、f(1)=−2、f(2)=2,比较得全局最小 −2(x=1)、全局最大 2(x=2,端点)。注意全局最大落在端点,说明只找驻点会漏掉答案。
实际优化问题的标准建模流程
画图、设变量,分清谁是自变量 x、谁是要最大化/最小化的目标 Q;用约束条件把 Q 表成单变量函数 Q(x),并由物理意义确定定义域(常是闭区间);求 Q′(x)=0 得驻点,连同端点、不可导点比较;若区间是开区间且内部只有唯一驻点,且问题确有最优解(实际意义保证),该驻点即所求;回到原题给结论与单位。典型题:用料最省、容积最大、距离最短、利润最大,本质都是单变量最值。
5.3 三类渐近线:图像在「无穷远」和「爆炸点」的走向
水平渐近线:若 lim x→±∞ f(x)=b,则 y=b 是水平渐近线。看 x 趋于无穷时函数是否压向某高度,比如 1/x→0、e−x→0。
竖直渐近线:f 的无穷间断点 a,若 lim x→a⁺ 或 a⁻ f(x)=±∞,则 x=a 为竖直渐近线。比如 1/x 在 x=0、lnx 在 x=0⁺、tanx 在 x=π/2 都是这种情况。
斜渐近线:若 lim x→∞ f(x)/x=k(存在且有限)且 lim [f(x)−kx]=b,则 y=kx+b 是斜渐近线,函数在无穷远处无限贴近这条斜线。水平与斜渐近线在同一方向上互斥,有水平就不会再有斜。
5.4 规范作图七步
定定义域、奇偶(对称性)、周期;求截距(能求则求);用极限定三类渐近线;求 f′,定增减区间与极值;求 f″,定凹凸与拐点;把上述汇成性态表、标出关键点坐标;先画渐近线与关键点,再按各段升降凹凸光滑连线。这套流程画出的是「趋势与关键点正确」的示意图,精确数值仍以计算为准。
极值是局部邻居里的比较,可以有多个,且不在端点定义;最值是整个区间的冠亚军,最多一冠一亚(可多点并列),且必须检查端点。优化应用最终要的通常是全局最值。
将一块边长为 a 的正方形铁皮四角各剪去边长 x 的小正方形,再折起做成无盖方盒。求使容积最大的 x(单峰,唯一驻点即最优)。本节小结
极值用一阶导变号或者二阶导符号来判,f″=0的时候就回到一阶的判据。闭区间找最值,要把驻点、不可导点、端点的函数值都列出来比,端点绝对不能漏。渐近线分三种:水平是x→∞的时候压向y=b;竖直是间断点趋向无穷;斜的话要满足f/x→k,同时f−kx→b。作图的时候结合定义域、对称性、增减性、凹凸性、极值拐点、渐近线,按七步来。下一节讲用各阶导数在一点重建函数,就是泰勒公式。
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定积分是黎曼和(切成无穷多个细矩形再求和)的极限:几何上是曲线下面积,物理上是由速度累积位移、由功率累积功。微积分基本定理(牛顿-莱布尼茨公式)揭示微分与积分互为逆运算,把「求极限和」转化为「找原函数代入上下限」,让面积真正可计算。