Autor Tema: Multiplicadores de Lagrange

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07 Marzo, 2017, 05:03 am
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enrique-akatsuki

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Pero de ahi ya no se que hacer, si despejo cualquiera de las tres ecuaciones me quedan en términos de  \lambda y no puedo sustituir en mi restriccion

07 Marzo, 2017, 09:32 am
Respuesta #1

sugata

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Yo de ésto no tengo ni idea, pero de la primera ecuación lambda es 1

07 Marzo, 2017, 10:20 am
Respuesta #2

Ignacio Larrosa

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Te has saltado todo el punto 2.4. Imágenes y archivos adjuntos del mensaje Lectura obligada antes de postear por primera vez (http://rinconmatematico.com/foros/index.php?topic=678.msg2277#msg2277). Además, no hay nada que justifique el uso de la imagen, salvo la comodidad de no teclear el texto ...

Por esta vez lo voy a transcribir yo aquí entre líneas horizontales, no es tan complicado:

Contenido de la imagen:

Encuentre los valores extremos de \( f(x, y, z) = x^2 + y^2 + z^2 \), sujeta a la condición:

\( x^2 + \frac{y^2}{4}-\frac{z^2}{9} + 1 = 0 \)

Este es mi procedimiento

\( \nabla f = 2x, 2y, 2z \)

\( \nabla g = 2x, \frac{y}{2}, -\frac{2z}{9} \)

\( \nabla f = \lambda\nabla g  \)


   1)  \( 2x = \lambda 2x \)

   2)  \( 2y = \lambda \frac{y}{2} \)

   3)  \( 2z = \lambda \left(-\frac{2z}{9}\right) \)

   4)  \( x^2 + \frac{y^2}{4}-\frac{z^2}{9} + 1 = 0 \)


De 1) o \( x = 0\textrm{ o }\lambda = 1 \). Si es \( x \neq{}0\textrm{, entonces }\lambda = 1  \). Esto implica que \( y = z = 0 \), que no verifica 4).

Si \( x = 0 \), de 2) o \( y = 0\textrm{ o }\lambda = 4 \). Si es \( y \neq{}0\textrm{, entonces }\lambda = 4  \). Esto implica que  \( x = z = 0 \), que no verifica 4).

Si \( x = y = 0 \), de 3) o \( z = 0\textrm{ o }\lambda = -9 \). Si es \( z \neq{}0\textrm{, entonces }\lambda = -9  \). Esto implica que  \( x = y = 0, z = \pm{3} \).

Finalmente, \( x = y = z = 0 \) no cumple 4).

Por tanto, los únicos puntos críticos son \( (1, 0, \pm{3}) \), cosa que es bastante evidente si uno aprecia que la restricción es un hiperboloide de dos hojas de eje Oz y precisamente con esos puntos como vértices y la función a optimizar es el cuadrado de la distancia al origen.


Saludos,
Daría todo lo que se por la mitad de lo que ignoro (R. Descartes)
O incluso por muchísimo menos ...  (yo)