驻点

✍ dations ◷ 2025-06-06 22:01:58 #驻点
在数学,特别在微积分,函数在一点处的一阶导数为零,该点即函数的驻点(Stationary Point)或稳定点,也就是说若 p {displaystyle p} 为驻点则在这一点,函数的输出值停止增加或减少。对于一维函数的图像,驻点的切线平行于x轴即水平切线。对于二维函数的图像,驻点的切平面平行于xy平面。值得注意的是,一个函数的驻点不一定是这个函数的极值点(考虑到这一点左右一阶导数符号不改变的情况);反过来,在某设定区域内,一个函数的极值点也不一定是这个函数的驻点(考虑到边界条件),例如函数 f ( x ) = x 3 {displaystyle f(x)=x^{3}} 。对于可微函数,极值点一定是驻点。在分析力学里,虚功原理阐明,对于一个静态平衡(static equilibrium)系统,所有外力的作用,经过虚位移,所作的虚功,总合等于零,以方程表达,其中, δ W {displaystyle delta W,} 是虚功, F i {displaystyle mathbf {F} _{i},} 是第 i {displaystyle i,} 个外力, r i {displaystyle mathbf {r} _{i},} 是对应于 F i {displaystyle mathbf {F} _{i},} 的虚位移。转换为以广义力 F i {displaystyle F_{i},} 和广义坐标 q i {displaystyle q_{i},} 表达,假设这系统是保守系统,则每一个广义力都是一个标量的广义位势函数 V ( q 1 , q 2 , … , q n ) {displaystyle V(q_{1},q_{2},dots ,q_{n}),} 的对于其对应的广义坐标的导数:虚功与广义位势的关系为所以,一个静态平衡系统的位势 V {displaystyle V,} 乃是个局域平稳值。注意到这系统只处于平稳状态。假设,要求这这系统处于稳定状态,则位势 V {displaystyle V,} 必须是个局域极小值。在变分法里,欧拉-拉格朗日方程是从其对应的泛函的平稳点推导出的一种微分方程。设定若 y ( x ) ∈ ( C 1 [ a ,   b ] ) N {displaystyle mathbf {y} (x)in (C^{1})^{N},!} 使泛函 J ( y ) = ∫ a b f ( y ,   y ˙ ,   x ) d x {displaystyle J(mathbf {y} )=int _{a}^{b}f(mathbf {y} , {dot {mathbf {y} }}, x)dx,!} 取得局部平稳值,则在区间 ( a ,   b ) {displaystyle (a, b),!} 内对于所有的 i = 1 ,   2 ,   … ,   N {displaystyle i=1, 2, ldots , N,!} ,欧拉-拉格朗日方程成立:

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