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文件名称:第四讲 强极小与极值场.docx
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更新时间:2025-05-28
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强极小与极值场

作者:鲍祥平

在变分学中,强极小与弱极小是泛函极值理论中的两个重要概念。

强极小值是指在一定条件下,泛函在某条曲线(或函数)上取得的极小值,且这种极小值在与其他所有“附近”的曲线(或函数)进行比较时都是最小的。这里的“附近”通常指的是在某种范数或度量意义下的接近。强极小值具有局部和全局的最小性,即在极值曲线的小邻域内以及在整个定义域内,它都是最小的。

弱极小值则是一种相对较弱的概念。它指的是泛函在某条特定曲线(或函数)上取得的极小值,但这种极小值可能只是在某种限制条件下或与其他“特定类”的曲线(或函数)进行比较时是最小的。弱极小值不一定具有全局最小性,它可能只是在某个特定的函数类或曲线族中是极小的。

具体来说,强极小和弱极小的区别主要在于比较的范围和条件:

强极小是在所有可能的曲线(或函数)中进行比较得出的,要求更为严格。

弱极小则是在某个特定的函数类或曲线族中进行比较得出的,要求相对宽松。

此外,在变分学中,为了判断一个极值点是强极小还是弱极小,通常需要利用一些数学工具和定理,如二阶变分、Jacobi方程、Legendre-Hadamard条件等。这些工具和定理可以帮助我们分析泛函的性态,从而确定极值点的性质。

总的来说,强极小和弱极小是变分学中描述泛函极值性质的两个重要概念,它们在优化理论、控制论、物理学等领域都有广泛的应用。

在变分学中,极值场是一个与泛函极值问题密切相关的概念。以下是对变分学中的极值场的详细解释:

一、极值场的基本概念

极值场是指在给定的函数空间(或称为容许函数类)中,使得某个泛函取得极值(极大值或极小值)的函数所构成的场。这里的“场”可以理解为一种数学结构或空间,其中包含了所有可能的函数或解。

二、泛函与极值问题

泛函是函数概念的一种扩充,它描述的是从函数到数的一种映射关系。在变分学中,我们关心的是如何在容许函数类中找到一个特定的函数,使得某个泛函取得极值。这个问题就是泛函极值问题。

三、变分法求解极值场

变分法是求解泛函极值问题的一种有效方法。它通过分析泛函的变分(即泛函增量的线性主部)来找到使得泛函取得极值的函数。具体来说,变分法包括以下几个步骤:

确定容许函数类:即确定所有可能的函数集合。

定义泛函:在容许函数类上定义一个泛函,该泛函描述了我们要优化的目标。

求泛函的变分:分析泛函的变分,即泛函增量的线性主部,以找到使得泛函取得极值的条件。

解欧拉方程:在变分法中,通常需要通过求解欧拉方程(一种微分方程)来找到使得泛函取得极值的函数。欧拉方程是泛函取得极值的必要条件。

四、极值场的应用

极值场在物理学、工程学、经济学等领域有着广泛的应用。例如,在物理学中,最短路径、能量最低、阻力最小等问题都可以通过变分法来求解,这些问题实际上都是求解给定流形上的场的某种极值性质。在工程学中,优化设计、控制理论等问题也涉及到泛函极值问题和变分法的应用。

综上所述,变分学中的极值场是一个与泛函极值问题密切相关的概念,它通过变分法来求解使得某个泛函取得极值的函数所构成的场。这个概念在多个领域都有着广泛的应用和重要的意义。

强极小与弱极小

和函数极小的概念一样,泛函的极小也是局部极小,局部的概念是由邻域决定的,变分学中的空间是无穷维的函数空间,而同一个无穷维空间经常有许多不同的拓扑,因此有必要事先明确这个空间的拓扑是什么。

定义4.1设J=t0,

I=

的强(弱)极小点,如果存在γ

εφ

的φ

I

注:强(弱)极小点和度量没有多大关系,对于弱极小,u在J内除有限个点不可求一阶导外,还必须满足泛函I能积分;对于强极小这个要求可以放宽到只要存在u能满足E-L方程的解,对于任意的扰动函数φ二阶变分大于等于零或更高阶的变分大于零。

函数类C1可以换成Lip,用Lip模代替C

例4.1设

I

M=

则u=0在uLip

事实上

I

进一步从

δ

所以在没有uLip12的限制下,由于Au

那么更不可能是强极小了,事实上?0h1?

u

u

于是u?

I

4.2强极小值的必要条件与Weierstrass过渡函数

给定一个Lagrange函数L∈C1J

I

的E-L方程的一个解。

我们来寻求u成为强极小点的必要条件。为此我们要把Iu与Iu在u的

如果u是强极小点,那么?φ∈C01J,

现在我们来构造适当的函数φ。?ξ∈?N,?τ∈

ψ

ψ

再令

φ

则φλC0=

特别地取φ

I

由E-L方程

J

而且

J

其中第一与第四积分为零,第三个积分中的被积函数等于oλ,于是

lim

而第二个积分的极限等于

lim

现在引入定义

E

我们称其为Weierstrass过渡(excess)函数,它的几何意义见图4.1.

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