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El Teorema de la función implícita (parte 2)

Por Angélica Amellali Mercado Aguilar

Teorema de la Función Implícita (f:RR

Teorema. Considere la función y=f(x). Sea (x0,y0)R2 un punto tal que F(x0,y0)=0. Suponga que la función F tiene derivadas parciales continuas en alguna bola con centro (x0,y0) y que Fy(x0,y0)0. Entonces F(x,y)=0 se puede resolver para y en términos de x y definir así una función y=f(x) con dominio en una vecindad de (x0,y0), tal que y0=f(x0), lo cual tiene derivadas continuas en V que pueden calcularse como y=f(x)=Fx(x,y)Fy(x,y), xV.

Ejercicio. Si y=f(x)=Fx(x,y)Fy(x,y) calcular y»

Solución. En este caso
y»=(Fy)[2Fx2dxdx+2Fyxdydx](Fx)[2Fxydxdx+2Fy2dydx](Fy)2
=(Fy)[2Fx2+2Fyx(FxFy)](Fx)[2Fxydxdx+2Fy2(FxFy)](Fy)2
=(Fy)2(2Fx2)(2Fyx)(Fx)(Fy)(Fx)(Fy)(2Fxy)+(Fx)2(2Fy2)(Fy)3
=(Fy)2(2Fx2)2(2Fyx)(Fx)(Fy)+(Fx)2(2Fy2)(Fy)3

Teorema de la Función Implícita (f:R2R)

Teorema. Considere la función F(x,y,z). Sea (x0,y0,z0)R3 un punto tal que F(x0,y0,z0)=0. Suponga que la
función F tiene derivadas parciales Fx, Fy, Fz continuas en alguna bola con
centro (x0,y0,z0) y que Fz(x0,y0,z0)0.
Entonces F(x,y,z)=0 se puede resolver para z en términos de x,y
y definir así una función z=f(x,y) con dominio en una vecindad de
(x0,y0,z0), tal que z0=f(x0,y0), lo cual tiene derivadas continuas
en V que pueden calcularse como dzdx(x,y)=Fx(x,y)Fz(x,y)   dzdy(x,y)=Fy(x,y)Fz(x,y)

Ejercicio. Si
dzdx(x,y)=Fx(x,y)Fz(x,y) calcular 2Fx2

Solución. Tenemos que
2Fx2=x(Fx(x,y)Fz(x,y))=(Fz)[2Fx2dxdx+2Fyxdydx+2Fzxdzdx](Fx)[2Fxzdxdx+2Fyzdydx+2Fz2dzdx](Fz)2
=(Fz)[2Fx2+2Fzxdzdx](Fx)[2Fxz+2Fz2dzdx](Fz)2
=(Fz)[2Fx2+2Fzx(FxFz)](Fx)[2Fxz+2Fz2(FxFz)](Fz)2
=(Fz)22Fx222FzxFxFz+(Fx)22Fz2(Fz)3

Ejercicio. Si
dzdy(x,y)=Fy(x,y)Fz(x,y) calcular 2Fy2

Solución. tenemos que
2Fy2=y(Fy(x,y)Fz(x,y))=(Fz)[2Fyxdxdy+2Fy2dydy+2Fzydzdy](Fy)[2Fxzdxdy+2Fyzdydy+2Fz2dzdy](Fz)2
=(Fz)[2Fy2+2Fzydzdy](Fy)[2Fyz+2Fz2dzdy](Fz)2
=(Fz)[2Fy2+2Fzy(FyFz)](Fy)[2Fyz+2Fz2(FyFz)](Fz)2
=(Fz)22Fy222FzyFyFz+(Fy)22Fz2(Fz)3

Ejercicio. Si
dzdy(x,y)=FyFz calcular 2Fyx

Solución. tenemos que
2Fyx=y(Fx)=y(FxFz)=
(Fz)[2Fyx+2Fzxzy](Fx)[2Fyz+2Fz2zy](Fz)2
(Fz)[2Fyx+2Fzx(FyFz)](Fx)[2Fyz+2Fz2(FyFz)](Fz)2
=(Fz)22Fyx2FzxFyFz2FyzFxFz+2Fz2FxFy(Fz)3

Teorema de la Función Implicita (version sistemas de ecuaciones)

Consideremos ahora el sistema

au+bvk1x=0
cu+dvk2y=0

con a,b,c,d,k1,k2 constantes. Nos preguntamos cuando
podemos resolver el sistema para u y v en términos de x y y.
Si escribimos el sistema como

au+bv=k1x
cu+dv=k2y

y sabemos que este sistema tiene solución si det|abcd|0 en tal caso escribimos

u=1det|abcd|(k1dxk2by),~~v=1det|abcd|(k2ayk1cx).

Esta solución no cambiaría si consideramos


au+bv=f1(x,y)
cu+dy=f2(x,y)


donde f1 y f2 son funciones dadas de x y y. La posibilidad de despejar las variables u y v en términos de x y y recae sobre los coeficientes de estas variables en las ecuaciones dadas.

Ahora si consideramos ecuaciones no lineales en u y v escribimos el sistema como

g1(u,v)=f1(x,y)
g2(u,v)=f2(x,y)

nos preguntamos cuando del sistema podemos despejar a uy v en términos de x y y. Mas generalmente, consideramos el problema siguiente, dadas las funciones F y G de las variables u,v,x,y nos preguntamos cuando de las expresiones

F(x,y,u,v)=0
G(x,y,u,v)=0

podemos despejar a u y v en términos de x y y en caso de ser posible diremos que las funciones u=φ1(x,y) y v=φ2(x,y) son funciones implícitas dadas. Se espera que n funciones u=φ1(x,y) y v=φ2(x,y) en

F(x,y,φ1(x,y),φ2(x,y)
G(x,y,φ1(x,y),φ2(x,y)

con (x,y) en alguna vecindad V. Suponiendo que existen φ1 y φ2 veamos sus derivadas

Fxxx+Fyyx+Fuux+Fvvx=0       Fuux+Fvvx=Fx

Gxxx+Gyyx+Guux+Gvvx=0       Guux+Gvvx=Gx

Lo anterior se puede ver como un sistema de 2 ecuaciones con 2 incógnitas ux y vx. Aquí se ve que para que el sistema tenga solución

det|FuFvFuGv|0 en (P) (el det Jacobiano) y según la regla de Cramer.

ux=det|FxFvGxGv|det|FuFvFuGv|,    vx=det|FuFxGuGx|det|FuFvFuGv|      (con los dos det Jacobianos).

Análogamente si derivamos con respecto a y obtenemos

Fuuy+Fvvy=Fy

Guuy+Gvvy=Gy

de donde
uy=det|FyFvGyGv|det|FuFvFuGv|,    vy=det|FuFyGuGy|det|FuFvFuGv|      (con los dos det Jacobianos).

Al determinante det|FuFvGuGv| lo llamamos Jacobiano y lo denotamos por (F,G)(u,v).

Teorema de la Función Implícita (sistemas de ecuaciones)

Teorema 3. Considere las funciones z1=F(x,y,u,v) y z2=G(x,y,u,v). Sea P=(x,y,u,v)R4 un punto tal que F(P)=G(P)=0. Suponga que en una bola BR4 de centro P las funciones F y G tienen (sus cuatro) derivadas parciales continuas. Si el Jacobiano (F,G)(u,v)(P)0 entonces las expresiones F(x,y,u,v)=0 y G(x,y,u,v)=0 definen funciones (implícitas) u=φ1(x,y) y v=φ2(x,y) definidas en una vecindad v de (x,y) las cuales tienen derivadas parciales continuas en v que se pueden calcular como se menciona arriba.

Demostración. Dado que det|FuFvFuGv|0 entonces Fu(p), Fv(p), Gu(p), Gv(p) no son cero al mismo tiempo, podemos suponer sin perdida de generalidad que Gv(p)0. Entonces la función z1=G(x,y,u,v) satisface las hipótesis del T.F.I y en una bola abierta con centro p, v se puede escribir como v=ψ(x,y,u).

Hacemos ahora
H(x,y,u)=F(x,y,u,ψ(x,y,u)) y tenemos que
Hu=Fxxu+Fyyu+Fuuu+Fvψu=Fu+Fvψu

por otro lado
ψu=GuGv
por lo tanto
Hu=Fu+Fvψu=Fu+Fv(GuGv)=FuGvFvGuGv0por lo tanto para H(x,y,u)=0 tenemos que existe una función u=φ1(x,y) y por lo tanto v=ψ(x,y,u)=ψ(x,y,φ1(x,y,u))=φ2(x,y) y por tanto u,v se pueden expresar en términos de x,y en una vecindad de p. ◻

El Teorema de la Función Implícita

Por Angélica Amellali Mercado Aguilar

Introduccion

El Teorema de la función implicita versión para funciones f:RR

Teorema 1. Considere la función y=f(x). Sea (x0,y0)R2 un punto tal que F(x0,y0)=0. Suponga que la función F tiene derivadas parciales continuas en alguna bola con centro (x0,y0) y que Fy(x0,y0)0. Entonces F(x,y)=0 se puede resolver para y en términos de x y definir así una función y=f(x) con dominio en una vecindad de (x0,y0), tal que y0=f(x0), lo cual tiene derivadas continuas en V que pueden calcularse como y=f(x)=Fx(x,y)Fy(x,y), xV.

Demostración. Como Fy(x0,y0)0 supongamos sin perdida de generalidad que Fy(x0,y0)>0. Por ser Fy continua en una vecindad de (x0,y0) entonces exite un cuadrado S, centrado en (x0,y0) totalmente contenido en esa vecindad, en donde Fy(x,y)>0  x,yS.Sea
S={(x,y)R2 | |xx0|<h y |yy0|<k}

En todo punto (x,y) que pertenece a S, Fy(x,y)>0. Esto quiere decir que en S, F es creciente y fijando x0 en [x0h,x0+h] se tiene que F es creciente en [y0k,y0+k] y se anula en y0, por lo que
F(x0,y0k)<0  yF(x0,y0+k)>0 Consideremos ahora el par de funciones F(x,y0k) y F(x,y0+k) definidas en el intervalo (x0k,x0+k). Donde ambas funciones solo tienen x como variable. La primera función cumple F(x0,y0k)<0 y por ser continua en x0, es negativa en toda una vecindad (x0h1x0+h1) de x0. Análogamente, la segunda función cumple F(x0,y0+k)>0 y por ser continua en x0, es positiva en toda una vecindad (x0h2x0+h2) de x0. Sea h=minh1,h2. Entonces para toda x tal que |xx0| y F(x,y0+k)>0 Fijemos x en el intervalo (x0h,x0+h), y consideremos a F(x,y), sólo como función de y, sobre [y0k,y0+k]. Esta función cumple que

F(x,y0k)<0 y F(x,y0+k)>0

por lo tanto según el teorema del valor intermedio, existe un único y en (y0k,y0+k) tal que F(x,y)=0. Así queda establecida la existencia y unicidad de la función y=f(x). Donde además, y0=f(x0), y para todo x(x0h,x0+h) F(x,f(x))=0,y  Fy(x0,y0)0

Vamos a comprobar que la función es continua, para ello se tiene
x[x0h,x0+h]  |xx0|<h
tomando h<δ se tiene
|xx0|<δ
esto quiere decir que
|yy0|<k es decir|f(x)f(x0)|,Fy(x0,y0)
existen y son continuas entonces F es diferenciable por lo que
F(x0+h,y0+k)F(x0,y0)=Fx(x0,y0)h+Fy(x0,y0)k+R(h,k)
Tenemos que F es continua por lo que
F(x0+h,y0+k)F(x0,y0)=0sih,k0
también
R(h,k)0sih,k0
por lo que
Fx(x0,y0)h+Fy(x0,y0)k=0
esto es
kh=Fx(x0,y0)Fy(x0,y0)
y cuando h,k0 se tiene
dydx=Fx(x0,y0)Fy(x0,y0)

Importante: Este es un resultado que garantiza la
existencia de una función y=f(x) definida implícitamente por
F(x,y)=0. Esto es, puede resolverse para y en términos de x,
pero no nos dice como hacer el despeje.

Ejemplo. Considere la función F(x,y)=e2y+x+sin(x2+y)1 en el punto (0,0) tenemos F(0,0)=0. Las derivadas parciales de F son
Fx=e2y+x+2xcos(x2+y)
Fy=2e2y+x+cos(x2+y)

que son siempre continuas. Además, Fy(0,0)=30 de modo que T.F.Im. garantiza una vecindad de x=0 en la cual podemos definir una función y=f(x) tal que F(x,f(x))=0. Obsérvese que en este caso no podemos hacer explícita la función y=f(x) sin embargo tal función existe y su derivada es

y=f(x)=FxFy=e2y+x+2xcos(x2+y)2e2y+x+cos(x2+y)

Ejemplo. Considere F(x,y)=x4exy31 en el punto (1,1) F(1,1)=11=0, Fx=4x3y3exy31 Por lo tanto, Fx|(1,1)=3, Fy=3xyexy31
Y así, Fy|(1,1)=3, y Fy=30.

El T.F.Im. nos garantiza que en los alrededores de (1,1) el nivel cero de F se ve como la gráfica de la función y=f(x) y que su derivada es y=4x3y3exy313xy2exy31.

Observe que en este caso la función F permite hacer el despeje en términos de x.

F(x,y)=x4exy31=0
x4=exy31
ln(x4)=xy31
(ln(x4)+1x)13=y=f(x) que al derivar se debe de llegar al mismo resultado.

Ejemplo. Considere F(x,y)=x2y31 en el punto (x0,y0) con y00 tal que F(x0,y0)=0, Fx=2x,  Fy=2y
Por lo tanto, Fx|(x0,y0)=2x0,
Y así, Fy|(x0,y0)=2y0, y Fy=2y00.
El T.F.Im. nos garantiza que en los alrededores de (x0,y0) el
nivel cero de F se ve como la gráfica de la función y=f(x) y que su derivada es
y(x)=Fx(x0,y0)Fy(x0,y0)
en este caso
y(x)=2x02y0=x0y0
si y0>0 tal función es f(x)=1x2 por lo que
y=x1x2=xy
si y0<0 tal función es f(x)=1x2 por lo que
y=x1x2=xy

El Teorema de la función implicita versión para funciones f:R2R

Considere la función F(x,y,z). Sea (x0,y0,z0)R3 un punto tal que F(x0,y0,z0)=0. Suponga que la función F tiene derivadas parciales Fx, Fy, Fz continuas en alguna bola con centro (x0,y0,z0) y que Fz(x0,y0,z0)0.
Entonces F(x,y,z)=0 se puede resolver para z en términos de x,y y definir así una función z=f(x,y) con dominio en una vecindad de
(x0,y0,z0), tal que z0=f(x0,y0), lo cual tiene derivadas continuas
en V que pueden calcularse como dzdx(x,y)=Fx(x,y)Fz(x,y)   dzdy(x,y)=Fy(x,y)Fz(x,y)
Importante: Este es un resultado que garantiza la existencia de una función z=f(x,y) definida implícitamente por F(x,y,z)=0. Esto es, puede resolverse para z en términos de x,y, pero no nos dice como hacer el despeje.

Demostración. Consideremos el par de funciones
F(x,y,z0)yF(x,y,z0+)
definidas para (x,y)[x0h,x0+h]×[y0k,y0+k]\La primera satisface
F(x0,y0,z0)<0 la segunda cumple F(x0,y0,z0+)>0
Fijemos (x,y) en [x0h,x0+h]×[y0k,y0+k] y consideramos F(x,y,z) solo como función de z, sobre [z0,z0+]. Esta función cumple
F(x,y,z0)<0 y F(x,y,z0+)>0
por lo que al aplicar el Teorema del valor intermedio, obteniendose un único z en (z0,z0+) en donde F(x,y,z)=0.Queda así establecida la existencia y unicidad de la función z=f(x,y) con dominio [x0h,x0+h]×[y0k,y0+k] y rango [z0,z0+] Vamos a probar que dicha f es continua, para ello si
(x[x0h,y0+h],y[y0k,y0+k])  (|xx0|<hyy0|<k)
por lo que
|(x,y)(x0,y0)|<|xx0|+|yy0|<h+k
si h<k
|(x,y)(x0,y0)|<2k=δ
donde
|f(x,y)f(x0,y0)|=|zz0|<=ϵ
por lo tanto f(x,y) es continua.Ahora si suponemos que Fx, Fy, Fz son continuas en los alrededores de (x0,y0,z0) en tonces F es diferenciable y se tiene
F(x0+h,y0,z0+)F(x0,y0,z0)=Fx(x0,y0,z0)h+Fy(x0,y0,z0)0+Fz(x0,y0,z0)+R(h,k,)

De donde
F(x0+h,y0,z0+)F(x0,y0,z0)0
R(h,k,)0
por lo que
Fx(x0,y0,z0)h+Fz(x0,y0,z0)=0
  h=Fx(x0,y0,z0)Fz(x0,y0,z0)
y cuando h,0 se tiene
dzdx=Fx(x0,y0,z0)Fz(x0,y0,z0)
Análogamente
F(x0,y0+k,z0+)F(x0,y0,z0)=Fx(x0,y0,z0)0+Fy(x0,y0,z0)k+Fz(x0,y0,z0)+R(h,k,)
De donde
F(x0,y0+k,z0+)F(x0,y0,z0)0
R(h,k,)0
por lo que
Fy(x0,y0,z0)k+Fz(x0,y0,z0)=0
  k=Fy(x0,y0,z0)Fz(x0,y0,z0)
y cuando h,0 se tiene
dzdy=Fy(x0,y0,z0)Fz(x0,y0,z0) ◻

Funciones en espacios topológicos compactos

Por Lizbeth Fernández Villegas

Introducción

En esta entrada conoceremos más propiedades de los espacios métricos compactos. Veremos qué ocurre cuando les es aplicada una función continua. Esto nos relacionará dos espacios métricos entre sí a través de los subconjuntos. Podremos concluir información acerca de la imagen de una función cuando ciertas condiciones se cumplen. Comencemos con la siguiente:

Proposición: Sean (X,dX) y (Y,dY) espacios métricos. Si ϕ:XY es una función continua y AX es compacto, entonces la imagen de A bajo ϕ, es decir, ϕ(A), es un conjunto compacto en (Y,dY).

La imagen continua de un compacto es compacta

Demostración:
Sea C={Ai:iI} una cubierta abierta de ϕ(A). Como ϕ es continua entonces la imagen inversa de Ai, es decir, el conjunto ϕ1(Ai),iI es un conjunto abierto en X. No es difícil probar que {ϕ1(Ai):iI} es una cubierta abierta de A. (Ejercicio).

La imagen inversa define una cubierta abierta en X

Como A es compacto, entonces existe una subcubierta finita {ϕ1(Ai1),ϕ1(Ai2),,ϕ1(Aim)} con mN tal que A1jmϕ1(Aij). Esto significa que {Ai1,Ai2,,Aim} es una subcubierta en Y de C para ϕ(A). (¿Por qué?) Por lo tanto ϕ(A) es compacto.

Los conjuntos correspondientes en X definen una cubierta finita en Y

Ejemplos

La función valor absoluto en un intervalo cerrado

Considera R con la métrica euclidiana y la función f:[1,1]R donde f(x)=|x|. Entonces f es una función continua y f([1,1])=[0,1] es compacto en R.

La función sen(4x)

Considera R con la métrica euclidiana y la función f:[0,π]R donde f(x)=sen(4x). Entonces f es una función continua y f([0,π])=[1,1] es compacto en R.

La función ex

Considera R con la métrica euclidiana y la función f:[0,2]R donde f(x)=ex. Entonces f es una función continua y f([0,2])=[1,e2] es compacto en R.

Es resultado conocido que si ϕ:[0,1]R es una función continua, entonces ϕ([0,1])=[a,b] donde a=min{f(x)|0x1} y b=max{f(x)|0x1}. (Ver Teorema del máximo-mínimo). En efecto [a,b] es un intervalo cerrado en R y por tanto es compacto.

Bajo la misma idea podemos considerar a la función ψ:RR2 dada por ψ(t)=(t,ϕ(t)). Entonces, la curva de esta función es un conjunto compacto en R2

En la entrada anterior vimos que un conjunto compacto es cerrado y acotado. Podemos concluir el siguiente:

Corolario: Sea A compacto. Entonces una función continua ϕ:AXY es acotada, pues la imagen bajo ϕ en el compacto es compacta y, por lo tanto, acotada. También podemos concluir que ϕ(A) es cerrada.

ϕ es acotada

Este resultado nos permite delimitar una función en el espacio euclidiano de R con dos puntos importantes en el contradominio de la función: el máximo y el mínimo.

Probablemente este resultado te sea familiar de los cursos de cálculo:

Proposición: Sea f:ARnR una función continua con A cerrado y acotado (y por tanto compacto en Rn). Entonces f alcanza su mínimo y máximo en A.

En otros espacios métricos puede generalizarse como sigue:

Proposición: Sea f:AR una función continua con A espacio métrico compacto y R con la métrica usual. Entonces f alcanza su mínimo y máximo en A, es decir, existen puntos x1 y x2 en A tales que para toda xA se cumple que:
f(x1)xf(x2)

Demostración:
Si A es compacto, la proposición anterior nos muestra que f(A) es cerrado y acotado. Sea m0=inf{f(x):xA}. Entonces m0f(A) y como f(A) es cerrado, se concluye que m0f(A), de modo que existe x1A tal que f(x1)=m0 por lo tanto f alcanza su mínimo en A.

La demostración de que f alcanza su máximo es análoga y se deja como ejercicio.

Proposición: Sean (X,dX) y (Y,dY) espacios métricos con X compacto y ϕ:XY inyectiva y continua. Entonces existe la función inversa ϕ1 en ϕ(X) y es continua en ϕ(X).

Demostración:
Para demostrar que ϕ1:ϕ(X)X es una función continua, basta probar que la imagen inversa de esta función aplicada en conjuntos cerrados en X, es un conjunto cerrado en Y. Si A es cerrado en X entonces la imagen inversa respecto a la función ϕ1 está dada por ϕ(A). Como A es cerrado en un compacto entonces es compacto, de modo que ϕ(A) también es compacto y, por lo tanto, es cerrado en Y. Esto prueba que ϕ1 es continua.

Finalizaremos esta entrada presentando un resultado que se deduce del anterior. La solución se propone como ejercicio al lector:

Proposición: Si ϕ:XY es una función biyectiva y continua entre espacios métricos compactos, entonces es un homeomorfismo.

ϕ es un homeomorfismo

Más adelante…

Continuaremos visualizando aplicaciones de funciones continuas sobre conjuntos compactos, pero esta vez bajo una nueva definición: la continuidad uniforme.

Tarea moral

  1. Como parte de la prueba de la primera proposición, muestra que en efecto {ϕ1(Ai):iI} es una cubierta abierta de A.
  2. Argumenta la parte de la demostración de la primera proposición, en la que se afirma que si A1jmϕ1(Aij), entonces {Ai1,Ai2,,Aim} es una subcubierta en Y de C para ϕ(A).
  3. Prueba que si f:AR es una función continua con ARn cerrado y acotado, entonces f alcanza su máximo en A.
  4. Prueba que si X y Y son homeomorfos, entonces X es compacto si y solo si Y es compacto.
  5. Demuestra que si ϕ:XY es una función biyectiva y continua entre espacios métricos compactos, entonces es un homeomorfismo.

Enlaces

El Método de los Mínimos Cuadrados.

Por Angélica Amellali Mercado Aguilar

Introduccion

El método de los mínimos cuadrados

El método de mínimos cuadrados se aplica para ajustar rectas a una serie de datos presentados como punto en el plano.
Suponagamos que se tienen los siguientes datos para las variables x,y.

Esta situación se puede presentar en estudios experimentales, donde se estudia la variación de cierta magnitud x en función de otra magnitud y. Teóricamente es de esperarse que la relación entre estas variables sea lineal, del tipo
y=mx+b
El método de mínimos cuadrados nos proporciona un criterio con el cual podremos obtener la mejor recta que representa a los puntos dados. Se desearía tener
yi=mxi+b
para todos los puntos (xi,yi) de i=1,,n. Sin embargo, como en general
yimxi+b
se pide que la suma de los cuadrados de las diferencias (las desviaciones)
yi(mxi+b)
sea la menor posible.

Se requiere
S=(y1(mx1+b))2+(y2(mx2+b))2++(yn(mxn+b))2
=i=1n(yi(mxi+b))2
sea lo más pequeña posible. Los valores de m y b que cumplan con esta propiedad, determinan la recta
y=mx+b
que mejor representa el comportamiento lineal de los puntos (xi,yi)

Consideremos entonces la función f de las variables m y b dada por
f(m,b)=i=1n(yi(mxi+b))2
donde los puntos críticos de esta función se obtienen al resolver el sistema
fm=i=1n2(yi(mxi+b))(xi)=2i=1nxi(yi(mxi+b))=0
fb=i=1n2(yi(mxi+b))(1)=2i=1n(yi(mxi+b))=0
De la segunda ecuación obtenemos
i=1nyimi=1nxii=1nb=0
de donde
b=1ni=1nyim(1ni=1nxi)
Llamemos
x=1ni=1nxi
y=1ni=1nyi
que son las medias aritméticas de los valores xi, yi respectivamente. Entonces
b=ymx

sustituyendo en la ecuación
fm=0
nos queda
i=1nxi(yimxi(ymx))=0
de donde se obtiene
m=i=1nxi(yiy)i=1nxi(xix)
En resumen, la función
f(m,b)=i=1n(yi(mxi+b))2
tiene un único punto crítico para
m=i=1nxi(yiy)i=1nxi(xix),   b=ymx
Ahora vamos a verificar que en dicho punto crítico se alcanza un mínimo local, para lo cual recurrimos a nuestro criterio de la segunda derivada, en este caso
2fm2=2i=1nxi2=2i=1nxi2
2fmb=i=1nxi=2i=1nxi
2fb2=2i=1n(1)=2n

Tenemos que
2fm2>0
Por otro lado
(2i=1nxi)2(2i=1nxi2)(2n)<0
esta desigualdad es equivalente a
(i=1nxi)2<ni=1nxi
La cual no es mas que la desigualdad de Cauchy-Schwarz aplicada a los vectores (1,1,,1) y (x1,x2,,xn) de Rn. Por lo que la función f posee un mínimo local en el punto punto crítico dado.

Ejemplo. Se obtuvieron experimentalmente los siguientes valores de las variables x, y, los cuales se sabe que guardan entre sí una relación lineal

Vamos a encontrar la recta que mejor se ajusta a estos datos, según el método de mínimos cuadrados se tiene
x=1+2+3+42=2.5
y=1.4+1.1+0.7+0.14=0.825
Aplicando la fórmula obtenida para m y b obtenemos
m=i=1nxi(yiy)i=1nxi(xix)=1(1.40.825)+2(1.10.825)+3(0.70.825)+4(0.10.825)1(12.5)+2(22.5)+3(32.5)+4(42.5)
=2.155=0.43
b=ymx=0.825(0.43)(2.5)=1.9

por lo que la recta que mejor ajusta los datos proporcionados

La suma de las diferencias de la recta y real con la y predicha por la ecuación obtenida es
0.07+0.06+0.090.08=0
Es decir nuestra recta efectivamente compensa los puntos que quedaron por encima con puntos que quedaron por debajo. Gráficamente esto se ve.

La mejor recta que ajusta los datos del ejemplo.

Mas adelante

Tarea Moral

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Multiplicadores de Lagrange

Por Angélica Amellali Mercado Aguilar

Introducción

Para entender el método de los multiplicadores de Lagrange ilustraremos las ideas con un ejemplo.

Ejemplo. Sea f:R2R dada por
f(x,y)=(x+1)2+y2
En este caso vamos a encontrar los puntos críticos

f(x,y)=(2(x+1),2y)  f(x,y)=(0,0)  2(x+1)=02y=0  x=1y=0
por lo tanto el único punto crítico es (1,0) para ver si es máximo o mínimo nos fijamos que en la función
f(x,y)=(x+1)2+y2  f(x,y)0
en este caso cuando evaluamos en el punto crítico (1,0) se tiene
f(1,0)=(1+1)2+02=0

por lo que podemos decir que el punto (1,0) es un punto mínimo.

La pregunta ahora es si la función alcanza un valor máximo, para ello debemos restringir el dominio de la función, en este caso al conjunto
{(x,y)R2 | |(x,y)|2}

en la parte roja se calculo que f alcanzaba un valor mínimo en (1,0) falta ver lo que ocurre en la frontera del conjunto, es decir en la parte azul. Esta parte se puede parametrizar.

donde α:[0,2π]R2
Podemos entonces definir la función g(t)=fα (t) en este caso
g(t)=fα(t)=f(α(t))
=f(2cos t,2sen t)
=(2cos t+1)2+4sen2 t
=4cos t+5
lo que haremos ahora es encontrar los valores máximos y mínimos sobre g, en este caso

g(t)=4sent
por lo que
g(t)=0  4sent=0  t=0, t=π, t=2π
evaluando en g se tiene

g(0)=4cos2(0)+5
=9
g(π)=4cosπ+5
=1
g(2π)=4cos2(2π)+5
=9
se tiene entonces que el máximo valor se alcanza en t=0, t=2π y el mínimo valor se alcanza en t=π
Ahora sobre la frontera se tiene

α(0)=(2cos 0,2sen 0)=(2,0)
α(π)=(2cosπ,senπ)=(2,0)
α(2π)=(2cos 2π,sen 2π)=(2,0)
por lo tanto tenenmos que el valor mínimo de f sobre el conjunto es 1 y que este valor se alcanza en (2,0)

y su valor máximo sobre el conjunto es 9 y que este valor se alcanza en (2,0).\Por lo tanto comparando los valores de f en los puntos críticos que estan en el interior del conjunto
{(x,y)R2 | ||(x,y)||=2}
junto con los valores en la frontera de dicho conjunto, concluimos que f alcanza sus valores máximo y mínimo en los puntos (1,0) y (2,0)

El conjunto
{(x,y)R2 | ||(x,y)||2}
se puede considerarse como el conjunto de nivel de una función g:R2R en el caso de nuestro ejemplo la función g es
g(x,y)=x2+y2
Vamos a considerar los conjuntos de nivel de la función
f(x,y)=(x+1)2+y2
para c=1 y c=9 (que son los valores extremos que alcanzo f sobre el nivel 4 de g)

Observamos que estos conjuntos de nivel N1(f) y N9(f) se intersectan tangencialmente con N4(g) en los puntos (2,0) y (2,0) que son justo los puntos en donde f alcanza sus valores extremos sobre la frontera del conjunto.Recordando que el gradiente de una función en un punto x0 es ortogonal al conjunto de nivel que contiene a este punto, concluimos que los vectores
f(2,0),g(2,0)

deben de ser paralelos y lo mismo para

f(2,0), g(2,0)
vamos averificar
(f(2,0)=(2,0)g(2,0)=(4,0))  f(2,0)=12g(2,0)
(f(2,0)=(6,0)g(2,0)=(4,0))  f(2,0)=32g(2,0)

Conjeturamos lo siguiente:
Si tenemos una función f para la cual queremos calcular sus valores extremos sobre un conjunto de nivel de una función g y localizar los puntos de este conjunto en los cuales alcanza estos valores extremos, es suficiente con encontrar los puntos x^Nc(g) en los cuales se satisface que

f(x^)=λg(x^)

Teorema 1. Método de los multiplicadores de lagrange.

Sean f:uRnR y g:uRnR funciones C1 con valores reales dados. Sean x0u y g(x0)=c, y sea S el conjunto de nivel de g con valor c. Suponer g(x0)0. Si f|s (f restringida a s) tiene un máximo o un mínimo local en S, en x0, entonces existe un número real λ tal que f(x0)=λg(x0).

Demostración. Para n=3 el espacio tangente o plano tangente de S en x0 es el
espacio ortogonal a g(x0) y para n arbitraria podemos dar la misma definición de espacio tangente de S en x0. Esta definición se puede motivar al considerar tangentes a trayectorias c(t) que estan en s, como sigue: si c(t) es una trayectoria en S y c(0)=x0, entonces c(0) es un vector tangente a S en x0, pero
dg(c(t))dt=ddt(c)=0
Por otro lado usando regla de la cadena
ddtg(c(t))|t=0=g(x0)c(0)

de manera que g(x0)c(0)=0, esto es, c(0) es ortogonal a g(x0). Si f|s tiene un máximo en x0, entonces f(c(t)) tiene un máximo en t=0. Por cálculo de una variable, df(c(t))dt|t=0=0. Entonces por regla de la cadena

0=df(c(t))dt|t=0=f(x0)c(0)
Asi, f(x0) es perpendicular a la tangente de toda curva en S y entonces tambien es perpendicular al espacio tangente completo de S en x0. Como el espacio perpendicular a este espacio tangente es una recta, f(x0) y g(x0) son paralelos. Como g(x0)0, se deduce que f(x0) es multiplo de g(x0). ◻

Ejemplo. Use el método de los multiplicadores de Lagrange para encontrar los valores extremos de la función f:R2R dada por
f(x,y)=2x+3y sobre la restricción
x2+y2=4

Solución. En este caso la restricción la vemos como el conjunto de nivel cero de la función
g(x,y)=x2+y24
y tenemos entonces que
(f=(2,3)g=(2x,2y))  (2,3)=λ(2x,2y)
tenemos el sistema

(2=2λx3=λ2y)  (λ=1xλ=32y)  1x=32y  y=32x
dicho valor se sustituye en la restricción

x2+(32x)2=4  x2+94x2=4  134x2=4  13x2=16  x2=1613  |x|=413
por lo que
(y=32(413)=613y=32(413)=613)
evaluando en nuestra función

El método de Lagrange se puede utilizar cuando hay más de una ecuación de restricción, pero se debe añadir otro multiplicador por cada restricción adicional. Si se requiere hallar los valores extremos de f(x,y,z) sujetos a las restricciones g(x,y,z)=0 y h(x,y,z)=0 entonces la condición de Lagrange es
f=λg+μh
sujeto a
g(x,y,z)=0
h(x,y,z)=0

Ejemplo. La intersección del plano
x+12y+13z=0
con la esfera
x2+y2+z2=1 es un circulo. Halle el punto sobre este círculo con coordenada x máxima
Solución Se requiere maximizar la función
f(x,y,z)=x
sujeta a
x+12y+13z=0,   x2+y2+z2=1
tenemos entonces
(f=(1,0,0)g=(1,12,13)h=(2x,2y,2z))  (1,0,0)=λ(1,12,13)+μ(2x,2y,2z)

es decir
λ+μ2x=112λ+μ2y=013λ+μ2z=0  μ=1λ2xλ=4μyλ=6μz
las dos últimas nos llevan a
4μy=6μz  y=32z
este valor se sustituye en la primer restricción (plano)
x+12(32z)+13z=0  x=1312z
ambos valores se sustituyen en la segunda restricción (esfera)

(1312z)2+(32z)2+z2=1  z=±12713
por lo que los valores de x,y son
x=±137
y=±18713
Tenemos entonces los puntos
P=(137,18713,12713),  Q=(137,18713,12713)
donde Q es el punto con mayor coordenada x.