intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Khoa học: Phương pháp Lagrange cho bài toán cực trị có điều kiện và ứng dụng

Chia sẻ: Bautroibinhyen24 Bautroibinhyen24 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

312
lượt xem
39
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài nghiên cứu nhằm nắm được bài toán cực trị có điều kiện, định nghĩa và điều kiện cần và đủ của cực trị; phương pháp nhân tử Lagrange và ứng dụng để giải bài toán cực trị của hàm nhiều biến; sáng tạo được bài toán mới vận dụng phƣơng pháp này. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Khoa học: Phương pháp Lagrange cho bài toán cực trị có điều kiện và ứng dụng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO<br /> ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG<br /> <br /> NGUYỄN THỊ ÁI<br /> <br /> PHƯƠNG PHÁP LAGRANGE CHO BÀI TOÁN<br /> CỰC TRỊ CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ ỨNG DỤNG<br /> <br /> Chuyên ngành : Phương pháp toán sơ cấp<br /> Mã số: 60.46.01.13<br /> <br /> TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC<br /> <br /> Đà Nẵng - Năm 2015<br /> <br /> Công trình được hoàn thành tại<br /> ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG<br /> <br /> Người hướng dẫn khoa học: TS. PHẠM QUÝ MƯỜI<br /> <br /> Phản biện 1: TS. Lê Hoàng Trí<br /> Phản biện 2: PGS.TS. Huỳnh Thế Phùng<br /> <br /> Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt<br /> nghiệp thạc sĩ Khoa học họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 12<br /> tháng 12 năm 2015.<br /> <br /> Có thể tìm hiểu luận văn tại:<br /> - Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng<br /> - Trường Đại Học Sư Phạm, Đại học Đà Nẵng<br /> <br /> 1<br /> MỞ ĐẦU<br /> 1. Lí do chọn đề tài<br /> Trong lý thuyết và ứng dụng ta thƣờng gặp các bài toán cực trị<br /> có điều kiện (tìm cực đại và cực tiểu). Khi giải một bài toán cực trị<br /> ngƣời ta thƣờng tìm cách đƣa nó về các bài toán đơn giản hơn: với số<br /> biến hoặc số ràng buộc ít hơn, thậm chí không có ràng buộc. Ý tƣởng<br /> này đƣợc thể hiện rõ nét trong phƣơng pháp nhân tử Lagrange và<br /> trong một số phƣơng pháp tối ƣu khác.<br /> Phƣơng pháp nhân tử Lagrange là một phƣơng pháp tìm cực<br /> trị của hàm số với các ràng buộc cho bởi phƣơng trình. Phƣơng pháp<br /> tƣơng đối hiệu quả, dễ áp dụng. Trong chƣơng trình toán đại học,<br /> phƣơng pháp này cũng đã đƣợc giới thiệu và áp dụng để giải một số<br /> bài toán cực trị có điều kiện. Tuy nhiên, hầu hết các giáo trình tiếng<br /> việt, chƣa trình bày một cách đầy đủ về cơ sở lý thuyết của phƣơng<br /> pháp nhân tử Lagrange. Trong chƣơng trình toán phổ thông, bài toán<br /> cực trị có điều kiện cũng xuất hiện dƣới dạng tìm giá trị lớn nhất<br /> hoặc nhỏ nhất của một biểu thức với các điều kiện nào đó cho các ẩn<br /> số. Các bài toán dạng này thƣờng xuất hiện trong các tài liệu, trong<br /> các kỳ thi dành cho học sinh giỏi.<br /> Vì vậy, việc nắm vững lý thuyết về bài toán cực trị có điều<br /> kiện và các phƣơng pháp giải là cần thiết cho giáo viên và có thể đƣa<br /> vào giảng dạy bồi dƣỡng học sinh giỏi và học sinh trƣờng chuyên,<br /> giúp học sinh có cái nhìn tổng quan và mạch lạc hơn đối với vấn đề<br /> cực trị của hàm nhiều biến. Góc nhìn này sẽ giúp các học sinh THPT<br /> giải các bài cực trị trong các kì thi học sinh giỏi và các đề thi Đại<br /> học. Việc nắm chắc cơ sở lý thuyết về bài toán cực trị có điều kiện và<br /> các phƣơng pháp giải cũng giúp cho giáo viên có khả năng giải và<br /> sáng tạo ra các bài toán mới, điều này đặc biệt quan trọng khi ra đề<br /> thi học sinh giỏi.<br /> Với mong muốn tìm hiểu sâu hơn về bài toán cực trị có điều<br /> <br /> 2<br /> kiện, các phƣơng pháp giải cũng nhƣ cách sáng tạo ra các bài toán<br /> mới, tôi chọn đề tài “ Phƣơng pháp Lagrange cho bài toán cực trị<br /> có điều kiện và ứng dụng” để làm đề tài cho luận văn cao học của<br /> mình.<br /> 2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài<br /> - Nắm đƣợc bài toán cực trị có điều kiện, định nghĩa và điều<br /> kiện cần và đủ của cực trị.<br /> - Phƣơng pháp nhân tử Lagrange và ứng dụng để giải bài toán<br /> cực trị của hàm nhiều biến.<br /> - Sáng tạo đƣợc bài toán mới vận dụng phƣơng pháp này.<br /> 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu<br /> - Sử dụng Phƣơng pháp nhân tử Lagrange để giải bài toán cực<br /> trị trong hình học và đại số trong chƣơng trình toán ở cấp phổ thông<br /> và ở cấp đại học.<br /> - Sáng tạo ra một số bài toán mới.<br /> 4. Phƣơng pháp nghiên cứu<br /> - Phân tích, tổng hợp các tài liệu trong nƣớc và ngoài nƣớc để<br /> tìm hiểu những vấn đề liên quan đến đề tài.<br /> - Hệ thống hóa lý thuyết đã thu thập.<br /> - Thảo luận, trao đổi.<br /> - Dựa trên các kết quả đã đạt đƣợc để sáng tạo và giải một số<br /> bài toán mới.<br /> 5. Cấu trúc luận văn:<br /> Phần mở đầu.<br /> Chƣơng 1. KIẾN THỨC CHUẨN BỊ.<br /> Chƣơng 2. BÀI TOÁN CỰC TRỊ CÓ ĐIỀU KIỆN VÀ CÁC<br /> PHƢƠNG PHÁP GIẢI.<br /> Chƣơng 3. ỨNG DỤNG VÀ SÁNG TẠO BÀI TOÁN<br /> <br /> 3<br /> CHƢƠNG 1<br /> KIẾN THỨC CHUẨN BỊ<br /> 1.1. KHÔNG GIAN n VÀ CÁC KHÁI NIỆM LIÊN QUAN<br />  Một số khái niệm và tính chất cơ bản:<br /> - Với mỗi số nguyên không âm n, tập<br /> <br /> n<br /> <br /> bộ n số thực có thứ tự. Một phần tử của<br /> <br /> là tập tất cả các<br /> đƣợc viết là:<br /> <br /> n<br /> <br /> x  ( x1 , x2 ,...xn ), xi  , i  1, n .<br /> <br /> - Trên<br /> mọi  <br /> <br /> ta định nghĩa phép cộng và phép nhân nhƣ sau: với<br /> <br /> n<br /> <br /> và với mọi x  ( x1 , x2 ,, xn ), y  ( y1, y2 ,, yn ) <br /> <br /> n<br /> <br /> ,<br /> <br /> x  y  ( x1  y1 , x2  y2 ,..., xn  yn ) ,  x  ( x1 , x2 ,..., xn ) .<br /> <br /> - Tập n cùng với hai phép toán cộng và nhân vô hƣớng ở<br /> trên tạo thành một không gian vectơ n chiều trên<br /> và thƣờng đƣợc<br /> gọi là không gian vectơ<br /> <br /> n<br /> <br /> hoặc không gian<br /> <br /> - Không gian vectơ<br /> e1  1;0;0;...;0  ,<br /> <br /> đó, một vectơ trong<br /> <br /> n<br /> <br /> n<br /> <br /> n<br /> <br /> cho ngắn gọn.<br /> <br /> có một cơ sở chính tắc:<br /> <br /> e2   0;1;0;...;0  , ..., en   0;0;...;0;1 . Khi<br /> <br /> có thể đƣợc viết dƣới dạng: x <br /> <br /> n<br /> <br /> x e .<br /> i i<br /> <br /> i 1<br /> <br /> - Tích vô hƣớng trên<br /> định bởi<br /> <br /> x, y <br /> <br /> n<br /> <br /> x y<br /> <br /> i i<br /> <br /> n<br /> <br /> là ánh xạ:<br /> <br /> , :<br /> <br /> n<br /> <br /> <br /> <br /> n<br /> <br /> <br /> <br /> xác<br /> <br />  x1 y1  x2 y2  ...  xn yn .<br /> <br /> i 1<br /> <br /> - Độ dài (hay gọi là chuẩn) của vectơ x đƣợc định nghĩa bởi:<br /> x <br /> <br /> x, x <br /> <br /> n<br /> <br /> x<br /> <br /> 2<br /> i<br /> <br /> .<br /> <br /> i 1<br /> <br /> - Không gian<br /> không gian Hilbert.<br /> <br /> n<br /> <br /> cùng với tính vô hƣớng .,. tạo thành một<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0