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Aufgabe:

Berechnen Sie die lokalen Extremstellen der Funktion f : R3Rf : \mathbb{R}^3 \rightarrow \mathbb{R}
definiert durch


f(x,y,z) : =ex(x2+y2+z2+34) f(x,y,z) := e^x \left( x^2+y^2 + z^2 + \frac{3}{4} \right)

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Aloha :)

Kandidaten für Extremwerte sind die Nullstellen des Gradienten:gradf(x;y;z)=(ex(x2+y2+z2+34)+2xex2yex2zex)=!(000)\operatorname{grad}f(x;y;z)=\begin{pmatrix}e^x\left(x^2+y^2+z^2+\frac34\right)+2xe^x\\2ye^x\\2ze^x\end{pmatrix}\stackrel!=\begin{pmatrix}0\\0\\0\end{pmatrix}Da die ex>0e^x>0 für alle xRx\in\mathbb R gilt, muss y=0y=0 und z=0z=0 gelten.

Für die erste Komponente muss dann gelten:0=ex(x2+34)+2xex=ex(x2+2x+34)=ex((x2+2x+1)14)\small0=e^x\left(x^2+\frac34\right)+2xe^x=e^x\left(x^2+2x+\frac34\right)=e^x\left((x^2+2x+1)-\frac14\right)0=ex((x+1)214)=ex((x+1)+12)((x+1)12)=ex(x+32)(x+12)\small\phantom 0=e^x\left((x+1)^2-\frac14\right)=e^x\left((x+1)+\frac12\right)\left((x+1)-\frac12\right)=e^x\left(x+\frac32\right)\left(x+\frac12\right)Das liefert (x=32)(x=-\frac32) oder (x=12)(x=-\frac12). Die Funktion hat also 2 kritische Punkte:P1(1200);P2(3200)P_1\left(-\frac12\bigg|0\bigg|0\right)\quad;\quad P_2\left(-\frac32\bigg|0\bigg|0\right)

Zur Prüfung der beiden Kandidaten werten wir die Hesse-Matrix:H(x;y;z)=(ex(x2+y2+z2+34)+4xex+2ex2yex2zez2yex2ex02zex02ex)H(x;y;z)=\begin{pmatrix}e^x\left(x^2+y^2+z^2+\frac34\right)+4xe^x+2e^x & 2ye^x & 2ze^z\\2ye^x & 2e^x & 0\\2ze^x & 0 & 2e^x\end{pmatrix}für beide Kandidaten aus:H(12;0;0)=(1e0002e0002e);H(32;0;0)=(1ee0002ee0002ee)H\left(-\frac12;0;0\right)=\begin{pmatrix}\frac{1}{\sqrt e} & 0 & 0\\0 & \frac{2}{\sqrt e} & 0\\0 & 0 & \frac{2}{\sqrt e}\end{pmatrix}\quad;\quad H\left(-\frac32;0;0\right)=\begin{pmatrix}-\frac{1}{e\sqrt e} & 0 & 0\\0 & \frac{2}{e\sqrt e} & 0\\0 & 0 & \frac{2}{e\sqrt e}\end{pmatrix}

Bei der zweiten Matrix tauchen auf der Hauptdiagonalen unterschiedliche Vorzeichen auf, daher ist die Matrix indefinit und an der Stelle P2P_2 liegt kein Extremum vor.

Die erste Hesse-Matrix ist eine Diagonalmatrix, daher stehen die Eigenwerte auf der Hauptdiagonalen. Da alle Eigenwerte positiv sind, ist die Matrix positiv definit und bei P1P_1 liegt ein Minimum vor.

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