线性规划巧解二元函数最值

线性规划的基本思想是在一定的约束条件下,通过数形结合求函数的最值.解决问题时主要是借助平面图形,运用这一思想能够比较有效地解决一些二元函数的最值问题.以下笔者从规划思想出发,应用目标函数的几何特点,解决一些二元线性约束下条件下的二元函数的最值问题.一、目标函数是直线的截距问题设目标函数z=ax+by(a>0,b≠0),则直线y=-a/bx+z/b的截距z/b与z相关,若b>0,z最大,则z/b最大,其几何意义就是y轴上的截距最大,b<0,z最大,则z/b最     

利用目标函数的几何意义 巧解一类最值问题

<正>最值问题中有一类是在线性约束条件下求二元函数最值.在这类问题中,当目标函数是线性函数时,就是通常所说的二元线性规划问题,当目标函数不是线性函数时,其中不少也可以用解决线性规划问题的方法去解决.解决这类问题时,利用目标函数的几何意义是关键.以下谈谈如何运用目标函数的几何意义求解这类二元函数最值问题.     

线性规划巧解二元函数最值

正线性规划的基本思想是在一定的约束条件下,通过数形结合求函数的最值.解决问题时主要是借助平面图形,运用这一思想能够比较有效地解决一些二元函数的最值问题.以下笔者从规划思想出发,应用目标函数的几何特点,解决一些二元线性约束条件下的二元函数的最值问题.一、目标函数是直线的截距问题     

例谈二元函数最值

<正>最值问题是高中数学的重要问题,而对于二元函数最值,教材上及各种教辅资料上都涉及得较少,但高考中却时常出现,因此对于参与高三数学复习的师生来说,了解一些求二元函数最值的方法很有必要.下面笔者     

迁移线性规划思想求特殊二元函数最值

新编高中教材安排了线性规划知识，即求线性目标函数在线性约束条件下的最值．其思想方法是：线性目标函数及其值参数K所决定的动曲线，进入线性约束条件所确定的区域D时，由目标函数值参数K的几何意义来考查目标函数的最值．(当闭区域D是凸多边形闭区域时，其最值总在多边形的顶点取得)．我们迁移这一解题思想用以解决二元一次函数及某些二元二次函数的条件最值问题会显得简单明了．     

线性规划求最值题型归类

线性规划是直线方程一个方面的应用,线性规划自从被引入了高中新教材之后,是历年高考的必考内容.而利用线性规划求最值的试题是热点题型,线性规划求最值的常见题型有以下几种.     

一类线性约束条件下的最值问题

<正>线性规划是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题.解决问题的基本思想是在约束条件所对应的可行域内根据目标函数的几何意义找到目标函数最优解.对于一类满足线性约束条件,但目标函数是非线性     

解二元函数最值问题的常用方法

二元方程下的二元函数的最值是一类常见问题,在各类考试中屡见不鲜,但许多同学对此类问题往往感到比较棘手．本文通过一个典型例子,介绍求解这类问题的常用方法,供大家参考．     

二元函数的条件最值问题的解几计算法

最值问题是中学数学教材中的主要内容之一.多元函数的条件最值问题可以通过约束条件使其变成一元函数的最值问题求解.本文拟给出某些二元函数条件最值问题的两种简捷、明晰的解几计算方法.例1若x²+y²=k（k>0）,求x+y的最大、最小值.分析:题目的几何意义十分明显,x²+y²=k表示圆心在原点,半径为k^1/2的圆.若令x+y=m,即y=-x+m（m为参数）,它表示斜率为-1的直线族.求x+y的最值,即求直线和y轴交点的最高,最低位置,但因受条件的约束,该直线不能离开圆,故必切于此圆（图1）.于是得解法如下.     

浅析目标函数的最值问题

线性规划问题就是求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值问题，而弄清目标函数的几何意义是求最值中最关键的一步，目标函数几何意义主要有以下几种：     

不等约束条件下二元函数最值的求解方法

在高中数学新教材中多次出现不等约束条件下二元函数的最值问题，在各类考试和竞赛中，这类问题也屡见不鲜．由于这类问题变量多，难度大，解法灵活，因此成为学生感到棘手的一类问题．本文通过具体的例子介绍几种常用的求解方法．     

用“以形解数”策略求二元函数最值

如果待解问题涉及形如(a b)/(c d)的式子，可转化为直线斜率k=(y0-y)/(x0-x)的形式，根据斜率的几何解释，结合相关条件研究斜率的变化规律，实现问题解决．     

用线性规划求最值

线性规划是直线方程的一个应用,自引入到高中新教材后,成为高考的必考内容,尤其是用线性规划求最值的高考试题,频频出现,此类问题大体有四类;     

求二元函数条件最值的十种方法

二元函数f(x，y)是指含有两个变量x，y的函数，本文概述当变量x、y满足条件g(x，y)=0(或g(x，y)&;gt;0)时，函数f(x，y)最值问题求解的十种方法，并举例说明。     

一类二元函数最值的图象解法

分析二元函数的解析式特征，积极联想，通过恰当变形，挖掘出与之等价的图形，实现问题的重新表征，进而利用图象来解决这类问题。     

例谈用线性规划思想求解二元函数最值

线性规划问题的本质是用图解法求约束条件下目标函数的最值。利用这一思想可巧妙求解某些二元函数的最值。     

例谈用线性规划思想求解二元函数最值

线性规划问题的本质是用图解法求约束条件下目标函数的最值．利用这一思想可巧妙求解某些二元函数的最值．     

求二元函数条件最值的新方法

新千年第一期《数理化题解研究》推出了田玉平老师佳作《求二元函数条件最值的十种方法》,读后受益匪浅。     

“线性”规划程式解“非线性”规划问题

线性规划问题是求线性目标函数在线性约束条件下的最值的问题.概念上它局限于约束条件和目标函数都是线性的情况,但解决这类问题的思想方法却可以用来解决"非线性"规划问题.下面请同学们通过几个具体的例子来体验之.