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Distancia media de dos puntos en un cuadrado unitario

martes, 10 de abril de 2018

Optimización sin restricciones de funciones escalares sobre el plano



Colaboración del Profesor Nicolás Marciales

Dada una función escalar sobre el plano f(x,y) se determinan y clasifican sus puntos críticos como extremos locales, para esto definimos la función criticos[ ]

criticos[f_] := 
 Module[{a, h, det}, 
  hessiana[f] := {{D[f, x, x], D[f, x, y]}, {D[f, y, x], D[f, y, y]}};
   a = NSolve[{D[f, x] == 0, D[f, y] == 0}, {x, y}, Reals];
  det = Det[hessiana[f] /. a[[1]]];
  For[i = 1, i <= Length[a], i++, det = Det[hessiana[f] /. a[[i]]]; 
   h = hessiana[f] /. a[[i]];
   If[det < 0, Print[{x, y} /. a[[i]], "  Punto de silla."], 
    If[h[[1]][[1]] > 0, Print[{x, y} /. a[[i]], "  Mínimo."], 
     Print[{x, y} /. a[[i]], "  Máximo."]]]
   ]]

Veamos un ejemplo

criticos[y^3 + 3 x^2 y - 6 x^2 - 6 y^2 + 2 ]

{2.,2.}  Punto de silla.
{0.,4.}  Mínimo.
{-2.,2.}  Punto de silla.
{0.,0.}  Máximo.

Gráficamente, de rojo los puntos de silla, amarillo el máximo local y de verde el mínimo local:

f[x_, y_] := y^3 + 3 x^2 y - 6 x^2 - 6 y^2 + 2 
Show[Plot3D[f[x, y] , {x, -5, 5}, {y, -5, 5}], 
 Graphics3D[{PointSize[0.03], {Red, 
    Point[{{2, 2, f[2, 2]}, {-2, 2, f[-2, 2]}}]}, {Green, 
    Point[{0, 4, f[0, 4]}]}, {Yellow, Point[{0, 0, f[0, 0]}]}}]]


en curvas de nivel

Show[ContourPlot[f[x, y], {x, -5, 5}, {y, -5, 5}], 
 Graphics[{PointSize[0.03], {Red, Point[{{2, 2}, {-2, 2}}]}, {Green, Point[{0, 4}]}, {Yellow, Point[{0, 0}]}}]]





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