極值問題英文解釋翻譯、極值問題的近義詞、反義詞、例句
英語翻譯:
【計】 extreme-value problem
分詞翻譯:
極值的英語翻譯:
extreme value; extremum
【化】 extreme value; extremum value
問題的英語翻譯:
issue; problem; question; trouble
【計】 sieve problem
【經】 subject
專業解析
在數學領域,"極值問題"(Extremum Problems)指研究函數在其定義域内取得最大值(Maximum)或最小值(Minimum)的問題。以下是詳細解釋:
一、核心概念與漢英對照
- 極值 (Extremum):函數在某點或其鄰域内的取值達到峰值(極大值)或谷值(極小值)的狀态。它包含極大值 (Local Maximum) 和極小值 (Local Minimum)。
- 極值點 (Critical Point / Stationary Point):函數導數(一元函數)或梯度(多元函數)為零或不存在的點,是極值可能出現的候選位置。
- 最值 (Global Maximum/Minimum):函數在整個定義域上的最大值和最小值,統稱為全局極值。極值(極大/極小值)是局部概念,最值是全局概念。
二、數學本質與應用
極值問題的核心是利用微分學工具(如導數、偏導數、Hessian矩陣)分析函數變化率,通過求解臨界點并判斷其性質(如一階導數檢驗法、二階導數檢驗法)來确定極值的存在性和類型。該理論廣泛應用于:
- 優化問題:在工程、經濟學、管理科學中尋找成本最低、收益最高、效率最優的方案。
- 物理建模:求解力學系統的平衡點(勢能極小值)、光線傳播的最短路徑(費馬原理)等。
- 幾何問題:例如在給定約束下(如固定周長)尋找面積最大的矩形(等周問題)。
三、漢英詞典釋義要點
權威漢英詞典對"極值"及相關術語的釋義通常強調:
- 極值 (Extremum):數學函數的最大值或最小值(the maximum or minimum value of a mathematical function)。
- 極大值 (Maximum):函數在特定區間或點附近所能達到的最高值(the greatest value attained by a function on a given interval or at a point)。
- 極小值 (Minimum):函數在特定區間或點附近所能達到的最低值(the smallest value attained by a function on a given interval or at a point)。
- 臨界點 (Critical Point):函數導數為零或未定義的點,是潛在極值點(a point where the derivative is zero or undefined)。
參考資料來源:
- 普林斯頓大學數學術語表 (Princeton University Mathematics Glossary) - 提供極值、臨界點等基礎定義。
- Stewart, J. Calculus: Early Transcendentals (Cengage Learning) - 标準微積分教材,詳述極值求解方法與應用。
- 《數學辭海》 (中國科學技術出版社) - 中文權威數學工具書,涵蓋極值理論體系。
- Nocedal & Wright, Numerical Optimization (Springer) - 論述極值問題在優化算法中的核心地位。
- 劍橋詞典線上版 (Cambridge Dictionary Online) - 提供術語的簡明英文釋義。
網絡擴展解釋
極值問題是數學分析中的核心概念,指研究函數在定義域内的最大值和最小值(統稱極值)的存在性、求解方法及其應用。以下是關鍵解析:
一、基本定義
- 極值點:若函數( f(x) )在點( x_0 )的鄰域内,所有( x )滿足( f(x) leq f(x_0) )(或( f(x) geq f(x_0) )),則稱( x_0 )為極大值點(或極小值點)。
- 局部與全局極值:
- 局部極值:僅在某個鄰域内比較得出的極值。
- 全局極值(最值):在整個定義域内比較得出的最大或最小值。
二、求解方法
- 一階導數測試:
- 求導( f'(x) ),找到臨界點(即( f'(x)=0 )或導數不存在的點)。
- 分析臨界點兩側導數的符號變化:左正右負為極大值,左負右正為極小值。
- 二階導數測試:
- 在臨界點( x_0 )處,若( f''(x_0) < 0 ),則( x_0 )為極大值點;若( f''(x_0) > 0 ),則為極小值點。
三、重要定理
- 費馬定理:若函數在( x_0 )處可導且取得極值,則( f'(x_0) = 0 )。
- 極值存在定理(魏爾斯特拉斯定理):閉區間上的連續函數必存在全局極大值和極小值。
四、擴展與應用
- 多元函數極值:通過梯度(
abla f = 0 )找臨界點,并用Hessian矩陣判斷極值類型。
- 約束優化:如拉格朗日乘數法,處理帶約束條件的極值問題。
- 實際應用:經濟學中的利潤最大化、工程中的材料強度優化、機器學習中的損失函數最小化等。
五、注意事項
- 臨界點不一定是極值點(如( f(x)=x )在( x=0 )處導數為0,但非極值)。
- 函數在非可導點(如尖點、間斷點)也可能存在極值,需單獨分析。
通過以上分析,極值問題不僅為理論研究提供工具,更在科學、工程和經濟等領域有廣泛的實際意義。
分類
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