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微积分 09|约束优化与向量分析

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只有 20 米围栏,怎样围出最大菜地?#

先只考虑长方形,长宽为 x,y>0x,y>0。围栏给出 2x+2y=202x+2y=20,你不能同时随意增大两边,因为总长度已经固定。

面积 A=xy=x(10−x)=25−(x−5)2A=xy=x(10-x)=25-(x-5)^2,所以 5 米乘 5 米时最大,为 25 平方米。约束优化就是在“允许的选择”里找最好,而不是在整个平面乱找。

Lagrange 乘子把这件事推广到更复杂的约束。读到梯度平行时,可以想象你沿着围栏长度不变的方向调整尺寸:到最优点后,任何这样的小调整都不能再一阶提高面积。

从长方形菜地推导乘子条件#

围栏约束为 g(x,y)=2x+2y−20=0g(x,y)=2x+2y-20=0。允许的小调整 (a,b)(a,b) 必须满足 2a+2b=02a+2b=0,也就是加长多少就缩短多少。

面积 f=xyf=xy 的一阶变化为 ya+xbya+xb。在最优位置,它对每个允许调整都应为零;代入 b=−ab=-a,得到 (y−x)a=0(y-x)a=0,所以 x=yx=y。这里直接得到正方形,不需要先背乘子法。

几何上,所有允许的小调整构成一条切方向。∇g\nabla g 与这个方向垂直,最优点的 ∇f\nabla f 也必须垂直,于是二者平行。多约束情形同理,只是切空间和法向量会更多。

搬箱子的功为什么要用点积#

你沿水平方向拖箱子 2 米,施加 10 牛顿的力,但力与水平方向夹角为 60 度。真正沿位移方向的力只有 10cos⁡60∘=510\cos60^\circ=5 牛顿,所以功为 10 焦耳。

把位移分成小段,逐段做 F⋅ΔxF\cdot\Delta x 再相加,就得到向量场的曲线积分。路径拐弯时,每一段方向不同,不能只把“力的大小 × 总路程”当作功。

为什么有些路径只看起点终点,有些还看绕路#

在理想重力场中,从同一高度搬到另一高度,重力做功只看高度差;路上怎么绕不改变结果。这对应梯度场和势能函数。

但沿环形水流划一圈,可能一路都得到同向推力,回到原点后仍有非零做功。这样的环流不能由一个全局单值势函数描述。Green、Stokes 和 Gauss 定理分别把不同的边界累积与内部变化联系起来;它们的共同用途,是选择更容易计算的一边。

带你做:一段圆弧路程和沿路做功不是一回事#

沿单位圆上半圈从 (1,0)(1,0) 走到 (−1,0)(-1,0),参数为 γ(t)=(cos⁡t,sin⁡t)\gamma(t)=(\cos t,\sin t),0≤t≤π0\le t\le\pi。因为 ∥γ′(t)∥=1\|\gamma'(t)\|=1,路程为 π\pi。

如果受恒力 F=(1,0)F=(1,0),做功为 ∫0πF⋅γ′(t)dt=∫0π−sin⁡t dt=−2\int_0^\pi F\cdot\gamma'(t)dt=\int_0^\pi-\sin t\,dt=-2。路程是正数,功却为负,因为总体运动方向与力相反。

若把路线倒过来,路程仍为 π\pi,功变成 2。用这组数字检查自己是否分清标量弧长积分与向量做功积分,往往比背两个长定义更有效。

同一个恒力是势函数 ϕ=x\phi=x 的梯度,所以做功只看终点减起点,即 −1−1=−2-1-1=-2。换一条绕路仍如此;但前面提到的环流场没有全局单值势函数,就不能这样省略路径。

回头整理:定义、工具与练习#

约束把允许方向缩小#

求 f(x)f(x) 在 g(x)=0g(x)=0 上的极值。若 f,gf,g 可微,极值点 x∗x_* 满足 ∇g(x∗)≠0\nabla g(x_*)\ne0,则存在乘子 λ\lambda 使

∇f(x∗)=λ∇g(x∗).\nabla f(x_*)=\lambda\nabla g(x_*).

原因是沿约束曲面的切方向,gg 的一阶变化为零,ff 在极值点的变化也为零,所以二者梯度都垂直于切空间。多个等式约束时,需约束梯度线性无关。

例:在 x2+y2=1x^2+y^2=1 上最大化 x+yx+y,由 (1,1)=2λ(x,y)(1,1)=2\lambda(x,y) 得候选点 ±(1,1)/2\pm(1,1)/\sqrt2,最大值为 2\sqrt2。乘子方程只产生候选点,还应检查取值及边界、退化情形。

两种曲线积分#

曲线 γ(t)\gamma(t)(a≤t≤ba\le t\le b)上的标量积分为

∫γf ds=∫abf(γ(t))∥γ′(t)∥ dt.\int_\gamma f\,ds=\int_a^bf(\gamma(t))\|\gamma'(t)\|\,dt.

向量场的做功积分为

∫γF⋅dx=∫abF(γ(t))⋅γ′(t) dt.\int_\gamma F\cdot dx=\int_a^bF(\gamma(t))\cdot\gamma'(t)\,dt.

前者不因反向改变,后者反向会变号。若 F=∇ϕF=\nabla\phi,链式法则给出路径积分只取决于端点:ϕ(γ(b))−ϕ(γ(a))\phi(\gamma(b))-\phi(\gamma(a))。

三个积分定理在连接什么#

在区域与场足够光滑、方向约定一致的条件下:

定理等式含义
Green∮∂DPdx+Qdy=∬D(Qx−Py)dxdy\oint_{\partial D}Pdx+Qdy=\iint_D(Q_x-P_y)dxdy平面边界环流与内部旋转
Gauss∬∂ΩF⋅n dS=∭Ω∇⋅F dV\iint_{\partial\Omega}F\cdot n\,dS=\iiint_\Omega\nabla\cdot F\,dV向外通量与内部散度
Stokes∮∂SF⋅dx=∬S(∇×F)⋅n dS\oint_{\partial S}F\cdot dx=\iint_S(\nabla\times F)\cdot n\,dS边界环流与曲面旋度

平面正向边界通常为外边界逆时针;有孔区域的内边界方向相反。曲面边界方向按右手规则确定。

“旋度为零”推导势函数存在还需定义域条件。在去掉原点的平面上,F=(−y,x)/(x2+y2)F=(-y,x)/(x^2+y^2) 旋度为零,但沿单位圆积分为 2π2\pi,不存在全局单值势函数。

通向弱导数#

一维分部积分 ∫uϕ′=−∫u′ϕ\int u\phi'=-\int u'\phi(边界项为零)将导数从 uu 转移到测试函数 ϕ\phi。这让我们有机会定义不处处可导的函数的导数,是 Sobolev 空间的入口。

练习与解答#

  1. 在 x+y=1x+y=1 上最小化 x2+y2x^2+y^2。
  2. 对 F(x,y)=(2x,2y)F(x,y)=(2x,2y),从 (0,0)(0,0) 到 (1,1)(1,1) 的做功是多少?
  3. 单位球面上 F(x,y,z)=(x,y,z)F(x,y,z)=(x,y,z) 的向外通量是多少?

解答:1. x=y=1/2x=y=1/2,最小值 1/21/2。2. 势函数 x2+y2x^2+y^2,结果 2。3. 散度为 3,单位球体积 4π/34\pi/3,所以通量 4π4\pi。


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微积分 09|约束优化与向量分析
https://f1yingwhite.github.io/posts/数学/微积分/09-约束优化与向量分析/
作者
F1yingWhite
发布于
2026-11-03
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0