0 Daumen
323 Aufrufe

ich habe mal eine Frage zum Lagrange Ansatz und zwar stehe ich bei der Ableitung ein wenig auf dem Schlauch

gegeben ist: f (x1 ,x2 ) = x12 + (x2 +1)2 unter der Nebenbedingung g(x1,x2 ) = x12 - x2 = 0

Ich stelle jetzt den Lagrange Ansatz auf:

L(x1 ,x2, λ) =  x12 + (x2 + 1)2 + x (x12 - x2)

Nun muss ich ableiten:

--> Das Ergebnis lautet:

dL/dx1 = 2 x1 + 2 λ x1 = 0

dL/x2 = 2 (x2 + 1) * 1 - λ = 0

dL/λ = x12 - x2 = 0


Könnte mir jemand die Zwischenschritte erklären, also wie ich ableite und dann auf das Ergebnis komme ? Ich habe da jetzt schon so lange herumprobiert und bekomme es leider nicht hin :(

Avatar von

2 Antworten

0 Daumen

Ich stelle jetzt den Lagrange Ansatz auf:

L(x1 ,x2, λ) =  x12 + (x2 + 1)2 + λ (x12 - x2)

Hier war der Fehler, dann ist Rest wohl klar.

Avatar von 287 k 🚀
0 Daumen

Hi, die Lagrangefunktion muss lauten
$$ L(x_1,x_2,\lambda) = x_1^2 + (x_2 + 1)^2 + \lambda (x_1^2 - x_2) $$
Jetzt müssen die partiellen Ableitung nach \( x_1 \), \( x_2 \) und \( \lambda \) gebildet werden. Das ist das, was Du hingeschrieben hast. Also
$$ \frac{\partial}{\partial x_1} L(x_1,x_2,\lambda) = 2x_1^2 + 2\lambda x_1 $$
$$ \frac{\partial}{\partial x_2} L(x_1,x_2,\lambda) = 2(x_2 + 1) - \lambda  $$
$$ \frac{\partial}{\partial \lambda} L(x_1,x_2,\lambda) = x_1^2 - x_2 $$
Die partiellen Ableitungen müssen für einen Extrempunkt Null sein, deshalb sind die Gleichungen
$$ (1) \quad \frac{\partial}{\partial x_1} L(x_1,x_2,\lambda) = 0 $$
$$ (2) \quad \frac{\partial}{\partial x_2} L(x_1,x_2,\lambda) = 0 $$
$$ (3) \quad \frac{\partial}{\partial \lambda} L(x_1,x_2,\lambda) = 0 $$
zu lösen. Das parielle ableiten funktioniert wie das normale ableiten, in dem man die Variablen nach denen man nicht ableitet als Konstanten betrachtet.
Aus (1) folgt \( x_1 = 0 \) oder \( x_1 = -\lambda \).

Aus (2) folgt \( x_2 = \frac{\lambda}{2} - 1\).
Würde \( x_1 = -\lambda \) gelten, folgt aus (3) \( \lambda^2 = \frac{\lambda}{2} - 1 \)

Diese quadratische Gleichung hat aber keine reelle Lösung, also bleibt nur noch \( x_1 = 0 \) als möglicher Kandidat übrig.
Damit ergibt sich aus (3) \( x_2 = 0\)

und aus (2) \( \lambda = 2 \)
also nimmt die Funktion $$ f(x_1,x_2) = x_1^2 + (x_2 + 1)^2  $$ den Wert \( f(0,0) = 0 \) an.

Jetzt muss man noch mit der Hesse Matrix bestimmen, ob es ein Minimum oder Maximum ist.

Dazu bildet man die Matrix
$$ H_\lambda = \begin{pmatrix}  L_{x_1,x_1} & L_{x_1,x_2} \\ L_{x_2,x_1} & L_{x_2,x_2} \end{pmatrix}  = \begin{pmatrix}  4x_1 + 2\lambda & 0 \\ 0 & 2 \end{pmatrix} $$ und für das gefundene \( \lambda = 2 \) und für \( x_1 = 0 \) ergibt sich

$$ H_{\lambda=2} = \begin{pmatrix}  4 & 0 \\ 0 & 2 \end{pmatrix}  $$ Diese Matrix ist positiv definit, weil alle Eigenwerte \( > 0 \) sind. Also liegt bei \(x_1 = 0 \) und \( x_2 = 0 \) ein Minimum vor.

Avatar von 39 k

Ein anderes Problem?

Stell deine Frage

Ähnliche Fragen

0 Daumen
2 Antworten
0 Daumen
1 Antwort
0 Daumen
1 Antwort

Willkommen bei der Mathelounge! Stell deine Frage einfach und kostenlos

x
Made by a lovely community