Как найти максимум функции в маткаде
9. Нахождение экстремумов функций
MathCAD позволяет находить экстремумы функций, которые имеют конечное количество экстремумов. Для нахождения экстремума используются функции Minimize и Maximize .
На рис.14 показан пример использования функции нахождения минимума. Нахождение максимума происходит аналогично, за исключением того, что функцию Minimize необходимо заменить на Maximize . В данном примере показан случай, когда максимум функции не может быть найден.
Рис.14 Нахождение экстремумов функции
Найти максимум функции
День добрый, можно ли как то найти максимум этой функции, не имея условий, или заданной точки, в диапазоне которой нужно искать решение? Извиняюсь за глупый, наверное, вопрос, однако, нигде информации не нашёл.
Лучшие ответы ( 1 )
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Найти глобальный максимум функции
Найти глобальный максимум функции: f(x)= e^sin(5x)/x^2+1
Найти максимум функции нескольких переменных
Помогите решить задание. Данные из таблицы брать из 7 строчку.
Найти максимум функции методом золотого сечения
Здравствуйте, в университете задали задачу, которую необходимо сделать в Mathcad’е. Необходимо.
2297 / 1597 / 817
Регистрация: 25.12.2016
Сообщений: 4,613
Сообщение было отмечено N971020 как решение
Решение
6796 / 4864 / 2050
Регистрация: 02.02.2014
Сообщений: 13,001
подробный рассказ и примеры
https://cadregion.ru/mathcad/o. thcad.html
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
Найти максимум целевой функции геометрическим способом
Здравствуйте! Решаю задачу линейного программирования геометрическим способом на максимум целевой.
Найти максимум функции с ограничениями
Помогите пожалуйста решить задачку: Необходимо найти максимум функции.
Найти максимум функции на отрезке
Как найти максимум функции f(x)=\ln (1+x)/(x(1+x)) на отрезке , если в точке 0 возникает деление на.
Matlab. Найти локальный максимум функции
В условии говорится что P задан, конкретного значения нет. Из-за этого V1 является как бы функцией.
Найти максимум из девяти чисел (максимум из трех(максимум из двух)
Найти максимум из девяти чисел (максимум из трех(максимум из двух))
Или воспользуйтесь поиском по форуму:
6.1.3. Экстремум функции нескольких переменных MathCAD 12 руководство
Вычисление экстремума функции многих переменных не несет принципиальных особенностей по сравнению с функциями одной переменной. Поэтому ограничимся примером нахождения максимума и минимума функции, показанной в виде графиков трехмерной поверхности и линий уровня (листинг 6.5). Привлечем внимание читателя только к тому, как с помощью неравенств, введенных логическими операторами, задается область на плоскости (X,Y) .
Рис. 6.3. Иллюстрация задачи на условный экстремум функции двух переменных: график функции f (х, у) и отрезок прямой х+у=10 (продолжение листинга 6.5)
Листинг 6.5. Экстремум функции двух переменных
Дополнительные условия могут быть заданы и равенствами. Например, определение после ключевого слова Given уравнения х+у=10 приводит к такому решению задачи на условный экстремум:
Как нетрудно сообразить, новое дополнительное условие означает, что численный метод ищет минимальное значение функции f(x,y) не во всей прямоугольной области (х, Y) , а лишь вдоль отрезка прямой, показанного на рис. 6.3.
Поиск минимума можно организовать и с помощью функции Minerr . Для этого в листинге 6.5 надо поменять имя функции Minimize на Minerr , а после ключевого слова Given добавить выражение, приравнивающее функции f (x,y) значение, заведомо меньшее минимального, например, f (х, у) =0.
6.1. Поиск экстремума функции MathCAD 12 руководство
Для численного решения задач поиска локального максимума и минимума в Mathcad имеются встроенные функции Minerr , Minimize и Maximize . Принцип их действия очень близок к принципу расчетов, заложенных во встроенной функции Find , предназначенной для решения алгебраических уравнений (см. главу 5). В частности, все встроенные функции минимизации используют те же градиентные численные методы, что и функция Find , поэтому допускается «вручную» выбирать численный алгоритм минимизации из уже рассмотренных нами численных методов (см. разд. 5.3.2). Кроме того, как и в случае решения уравнений, применение градиентного алгоритма, во-первых, требует задания некоторого начального приближения к точке минимума и, во-вторых, позволяет отыскать лишь один (т. е. локальный) из минимумов функции.
Таким образом, как и в случае решения уравнений (см. разд. 5.2.4), чтобы найти глобальный максимум (или минимум), требуется сначала просканировать с некоторым шагом рассматриваемую область и вычислить все локальные значения и потом выбрать из них наибольший (наименьший). Другим вариантом будет простое сканирование с вычислением значений функции, позволяющее выделить из нее подобласть наибольших (наименьших) значений функции и осуществить поиск глобального экстремума, уже находясь в его окрестности. Последний путь таит в себе некоторую опасность уйти в зону другого локального экстремума, но часто может быть предпочтительнее из соображений экономии времени.