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多元函数求极值 | 使用Hessian矩阵

一、题目#

f(x,y)=x4+y4(x+y)2f(x,y)=x^4+y^4-(x+y)^2

已知 (1,1)(1,1)(1,1)(-1,-1) 是两个驻点,判断它们处函数值是极大还是极小。


二、多元函数极值的一般步骤#

对于二元函数 f(x,y)f(x,y),求极值通常分三步:

第一步:求一阶偏导,找驻点#

驻点满足:

fx=0,fy=0f'_x=0,\qquad f'_y=0

也就是梯度为零:

f=(fx,fy)=(0,0)\nabla f=(f'_x,f'_y)=(0,0)

第二步:求二阶偏导,构造 Hessian 矩阵#

二元函数的 Hessian 矩阵为:

H=(fxxfxyfyxfyy)H= \begin{pmatrix} f'_{xx} & f'_{xy}\\ f'_{yx} & f'_{yy} \end{pmatrix}

第三步:用二阶判别法判断极值#

A=fxx,B=fxy,C=fyyA=f'_{xx},\quad B=f'_{xy},\quad C=f'_{yy}

计算

D=ACB2D=AC-B^2

判断规则如下:

条件结论
D>0, A>0D>0,\ A>0极小值
D>0, A<0D>0,\ A<0极大值
D<0D<0鞍点
D=0D=0二阶判别法失效,需要其他方法


三、记忆口诀#

二元函数极值判断可以记成:

D=fxxfyyfxy2D=f_{xx}f_{yy}-f_{xy}^2
  • D>0, fxx>0D>0,\ f_{xx}>0:极小值;
  • D>0, fxx<0D>0,\ f_{xx}<0:极大值;
  • D<0D<0:鞍点;
  • D=0D=0:无法判断。
多元函数求极值 | 使用Hessian矩阵
https://haoyn231.github.io/posts/高等数学/多元函数求极值--使用hessian矩阵/
作者
好软好温暖
发布于
2026-06-09
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0