关于用矩阵的正定性求解隐函数极值的一点尝试

本文采用矩阵正定性和隐函数的导数在多元函数极值方面的应用,给出求隐函数极值存在的充分和必要条件,并举例利用矩阵的正定性求解隐函数的极值问题.     

关于隐函数极值的探讨

函数的最大值和最小值与极大值、极小值问题密切相关,一般求函数极值的方法都是对显函数给出的．本文对隐函数给出求极值的方法。     

隐函数极值定理及其解法

本利用显函数极值理论和代数学的结论得到了隐函数两种类型极值定理,建立了计算隐函数极值的一般方法。     

多元函数在一元微积分中的一些应用

举例说明了如何把多元函数的一些性质应用于解决一元微积分的问题中.如用多元函数的偏导解决一元隐函数的求导问题,用多元函数的拉格朗日乘数法来求一元函数的极值,用二重积分求平面图形的面积,三重积分求旋转体的体积等等.     

关于微分形式不变性的应用

微分形式不变性对于隐函数（组）求偏导,无需知道各变量之间的关系,只要把所有变量都看成独立变量来处理,就可以给类似这样的求偏导带来许多方便。此外,微分形式不变性在多元函数求极值上也有应用。     

多元函数的极值与最值

本文通过几个例子的讨论说明求多元函数的极值与最值比求一元函数极值与最值要复杂得多,某些一元函数求极值与最值的方法及结论对多元函数并不适用,因此在解题时要特别注意.     

浅谈隐函数极值的求法

利用极值存在的第一、第二充分条件可以解决显函数的极值问题。下面将通过几个例题来初步探讨利用这二个充分条件解决隐函数的极值求解问题。 例1 试求a~2/x~2+b~2/y~2=1的极值。 解 将x~2/a~2+y~2/b~2=1记作(1)式,易知x、y的取值范围分别     

隐函数取极值的充要条件及其应用

将显函数取极值的必要条件和充分条件加以推广得到隐函数取极值的必要条件和充分条件．从而使隐函数极值的求解变得更为简捷.     

判定n元隐函数取极值的充分条件Hesse矩阵

在本文中,我们给出了判定n元隐函数取极值的充分条件的Hesse矩阵,为判定n元隐函数取极值提供了一般的判定方法。     

多元函数极值的一种新方法

通过一元函数求极值的方法，介绍了多元函数求极值的一种新方法，即利用梯度及内积，可简便地计算多元函数的极值。     

关于多元函数极值问题的注记

本文将在一元函数极值的基础上,给出多元函数极值存在的第一充分条件与第二充分条件,并对结果进行证明。     

极值和条件极值

本文讨论多元函数的极值和条件极值问题,供教学参考.     

等式约束条件极值存在的必要条件及其应用

从拉格朗日乘子法出发,考虑多元函数在等式约束条件下的极值问题.由线性方程组理论得到多元函数在一个或多个等式约束条件下极值点存在的必要条件.并进一步考虑该条件在优化理论中的应用,通过将不等式约束转化为等式约束,运用等约束条件下极值存在的必要条件获得最优解.     

二元函数极值定理的一种新证法

本文利用二元连续函数的局部保号性及正（负）定矩阵理论，给出了二元函数极值充分条件定理的一种新证法．     

二次型性质的若干应用

通过研究二次型的性质,利用正(负)定矩阵判断多元函数的极值、证明不等式,由矩阵的特征值求多元函数的最值,再借助非退化线性替换进行多项式因式分解和判断二次曲线的形状,展现线性代数中的二次型知识在初等数学及微积分中的应用。     

求解多元函数极值的一种新方法

本文给出了三元函数极值的充分条件和必要条件,并把它推广到了多元函数,给出了求多元函数极值的一个新方法。     

鲍德里亚由现代“符号-物”到后现代(拟真)类象的社会批判理论

鲍德里亚先是开创了符号-物社会批判理论,揭开了商品作为消费对象物的鲜为人知的特异性能,即现代社会消费物作为符号而为人的社会表意性存在。尔后,由符号-物社会批判转向拟真类象社会的批判探析,其新的理论创见在于以后现代的话语方式描述总括了西方高科技境遇中人们社会生活内容与方式日趋拟真模塑化、超真实效应、价值碎片化而不断拆解及无限重组的情势,并相应提出追随、助长客体致极的宿命策略,含蓄地预示了西方后现代这种超极限的增殖发展可能将导致高科技资本主义社会形态的终结和某种新东西的出现。显然,鲍德里亚的后现代反讽式形上之思仍内含着狡黠的批判精神,而这是不容被忽视的。     

解析函数中的罗必达法则

利用解析函数的零点、可去奇点、极点的特征将实罗必达法则推广到解析函数中。     

分层管理粒子群算法

粒子群算法（PSO）在每次迭代过程中,所有粒子都向着最优粒子的方向＂飞行＂,这样的趋同性使得搜索很容易陷入局部最优值.本文仿照现代管理机制提出分层管理粒子群算法（FPSO）,将粒子分为若干组进化,每一组中的最优粒子参照自身极值和整个粒子群的全局极值更新自己的位置,而该组中的其他粒子则参照自身极值和本组中最优粒子的个体极值更新自己的位置,以此增加粒子种群的多样性,解决PSO容易陷入局部最优的缺陷.试验证明：FPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好.