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MATHEMATICA 内置符号
符号运算
不等式
最小化和最大化
约束最优化
非约束优化
教程 »
|
MinValue
ArgMin
Maximize
NMinimize
FindMinimum
Min
D
FindInstance
LinearProgramming
LeastSquares
参见 »
|
布尔运算
微积分
离散数学
图编程
最优化
6.0的新功能: 数学和算法
更多关于 »
Minimize
Minimize
得出以
为自变量的
f
的最小值.
Minimize
得出以
x
,
y
,...为自变量的函数
f
的最小值.
Minimize
根据约束条件
cons
,得出
f
的最小值.
Minimize
得出函数的最小值,函数含有域
dom
上的变量,典型的有
Reals
或
Integers
.
更多信息
Minimize
返回形如
的列表.
cons
可以包含等式、不等式或逻辑组合.
如果
f
和
cons
是线性表达式或多项式,
Minimize
通常得出一个全局最小值.
当给定精确输入时,
Minimize
返回精确结果.
如果给予
Minimize
一个含有近似数的表达式,系统会自动调用
NMinimize
.
如果最小值只能在无穷小的位置取得(极限位置超出约束条件所定义的域),或是只能取得无限接近的值,
Minimize
的返回值为下确界或是最接近极限值的可列举的点.
如果没有指定变量的域,所有变量都被当作实数.
x
Integers
可以用来指定某个变量只能取整数值.
如果约束条件不满足,
Minimize
返回
{+
Infinity
, {
x
->
Indeterminate
,
...
}}
.
如果有好几个点有相同的最小值,只返回一个.
当计算结果时,
Minimize
[
f
,
x
,
WorkingPrecision
->
n
]
使用
n
位精度.
»
范例
关闭所有单元
例
(4)
一元函数的最小值:
多元函数的最小值:
求符合约束条件的函数的最小值:
含参数函数的最小化问题:
一元函数的最小值:
In[1]:=
Out[1]=
多元函数的最小值:
In[1]:=
Out[1]=
求符合约束条件的函数的最小值:
In[1]:=
Out[1]=
含参数函数的最小化问题:
In[1]:=
Out[1]=
范围
(15)
没有约束条件的一元多项式的最小值:
有约束条件的一元多项式的最小值:
单变量为超越数,求最小值:
单变量为分段数,求最小值:
多元线性约束,求最小值:
线性小数约束,求最小值:
无约束条件的多项式的最小值:
约束条件的多项式通常可以被化简:
可能得不到最小值:
目标函数可能是无界的:
可能取不到满足约束条件的点:
代数的最小值化:
有界的超越数的最小值化:
分段数的最小值化:
没有约束条件的含参变量的最小值化:
有约束条件的含参变量的最小值化:
整数线性规划:
在整数范围内,多项式的最小值化:
选项
(1)
求出高次的代数数的精确解,这需要占用很长时间:
例如:
WorkingPrecision
,可以得出精确的最小值,但是结果可能是错误的:
应用
(3)
求单位面积矩形的最小周长:
求单位面积三角形的最小周长:
最小周长的三角形是等边三角形:
求轴上一点到抛物线的距离:
假设参数
和
有特殊的关连:
属性和关系
(4)
Minimize
得出目标函数精确的总体最小值:
NMinimize
试图得出一个总体最小值,但也可能得出的是极小值:
设定一个起始点,
FindMinimum
得出起始点后的第一个极小值:
如果信息没有其它提示,最小值点满足约束条件:
求约束条件中的一点, 使这点与点
的距离最进:
如果取不到最小值,
Minimize
可能会得出边界上的点:
当
y
趋近于无穷时,目标函数趋近于最小值:
Minimize
可以解决线性规划问题:
LinearProgramming
可以解决矩阵的线性规划问题:
算出最大值:
可能存在的问题
(1)
Minimize
要求所有输入的函数为实值函数:
等式的值满足条件,且平方根只能为实数:
参见
MinValue
ArgMin
Maximize
NMinimize
FindMinimum
Min
D
FindInstance
LinearProgramming
LeastSquares
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非约束优化
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Constrained Optimization
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6.0的新功能: 数学和算法
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关于内部实现的一些注释: 代数和微积分
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