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Matemática IV

Cálculo de Extremos de una Función de Varias Variables

Índice

Teoría matemática

Idea para el alumno

Encontrar extremos (máximos y mínimos) de una función f(x,y)f(x, y) requiere dos pasos: (1) localizar los puntos críticos (∇f=0\nabla f = 0), (2) clasificarlos con el Hessiano. Si hay una restricción g(x,y)=cg(x, y) = c, el método se extiende con los multiplicadores de Lagrange.

Criterio del Hessiano

Sea ff dos veces continuamente diferenciable en un entorno de un punto crítico (a,b)(a, b) (es decir, ∇f(a,b)=0\nabla f(a, b) = 0). Sea H(a,b)H(a, b) la matriz Hessiana y

D=det⁡H(a,b)=fxx(a,b) fyy(a,b)−(fxy(a,b))2.D = \det H(a, b) = f_{xx}(a, b)\,f_{yy}(a, b) - \bigl(f_{xy}(a, b)\bigr)^2.

La clasificación es:

  • D>0D > 0 y fxx>0f_{xx} > 0. Clasificación: Mínimo local.
  • D>0D > 0 y fxx<0f_{xx} < 0. Clasificación: Máximo local.
  • D<0D < 0. Clasificación: Punto silla (no es extremo).
  • D=0D = 0. Clasificación: Criterio no decide; hay que analizar más.

Cómo se lee: el signo del determinante del Hessiano indica la "concavidad" local; el signo de fxxf_{xx} distingue entre mínimo y máximo.

Extremos con restricción: multiplicadores de Lagrange

Para maximizar o minimizar f(x,y)f(x, y) sujeto a g(x,y)=cg(x, y) = c:

  1. Plantear el Lagrangiano: L(x,y,λ)=f(x,y)−λ(g(x,y)−c)L(x, y, \lambda) = f(x, y) - \lambda\bigl(g(x, y) - c\bigr).
  2. Resolver el sistema ∇L=0\nabla L = 0:
{fx−λ gx=0fy−λ gy=0g(x,y)−c=0\begin{cases} f_x - \lambda\, g_x = 0 \\ f_y - \lambda\, g_y = 0 \\ g(x, y) - c = 0 \end{cases}
  1. El parámetro λ\lambda es el multiplicador de Lagrange; geométricamente, ∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g en el óptimo (los gradientes son paralelos).

Idea geométrica (Lagrange)

En el óptimo restringido, la superficie de nivel f=kf = k y la curva de restricción g=cg = c son tangentes. Esto se traduce algebraicamente en que ∇f\nabla f y ∇g\nabla g son paralelos (∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g).

Idea-fuerza

"Extremos libres" usan Hessiano; "extremos restringidos" usan Lagrange. Ambos son problemas de sistemas de ecuaciones que se reducen a álgebra lineal o a la búsqueda de puntos críticos.

Visualización

  • Figura 1 — Superficie Extremos Criticos. Mensaje: "Superficie con mínimo, máximo y silla visibles".
  • Figura 2 — Curvas Nivel Y Puntos. Mensaje: "Vista superior con puntos críticos marcados".
  • Figura 3 — Lagrange Restriccion Circulo. Mensaje: "Curvas de nivel y restricción tangentes".

Ejemplo Forma 1: Extremos libres (Hessiano)

Problema

f(x,y)=x3−3x+y2.f(x, y) = x^3 - 3x + y^2.

Clasificar todos los puntos críticos.

Resolución

Analítica
Diferenciador (Ejemplo Forma 1 · Analítica)
  • Dato. Función dos veces diferenciable, dominio todo R2\mathbb{R}^2.
  • Herramienta. Resolver ∇f=0\nabla f = 0 y clasificar con Hessiano.
  • Bifurcación. Paso 2: aparece la clasificación (no todos los puntos críticos son extremos).
Verificación (Ejemplo Forma 1 · Analítica)
  1. Gradiente:
fx=3x2−3,fy=2y.f_x = 3x^2 - 3,\qquad f_y = 2y.
  1. Puntos críticos (∇f=0\nabla f = 0):
3x2−3=0⇒x=±1,2y=0⇒y=0.3x^2 - 3 = 0 \Rightarrow x = \pm 1,\qquad 2y = 0 \Rightarrow y = 0.

Puntos críticos: (1,0)(1, 0) y (−1,0)(-1, 0).

  1. Hessiano:
fxx=6x,fyy=2,fxy=0.f_{xx} = 6x,\quad f_{yy} = 2,\quad f_{xy} = 0.
  1. Clasificación en (1,0)(1, 0):
D=(6)(2)−02=12>0,fxx=6>0⇒mıˊnimo local.D = (6)(2) - 0^2 = 12 > 0,\quad f_{xx} = 6 > 0 \Rightarrow \text{mínimo local}.
  1. Clasificación en (−1,0)(-1, 0):
D=(−6)(2)−02=−12<0⇒punto silla.D = (-6)(2) - 0^2 = -12 < 0 \Rightarrow \text{punto silla}.
  1. Valores:
f(1,0)=1−3+0=−2,f(−1,0)=−1+3+0=2.f(1, 0) = 1 - 3 + 0 = -2,\qquad f(-1, 0) = -1 + 3 + 0 = 2.
  • Punto (1,0)(1, 0). D=12D = 12, fxx=6f_{xx} = 6, Clasificación = Mínimo local, Valor = −2-2.
  • Punto (−1,0)(-1, 0). D=−12D = -12, fxx=−6f_{xx} = -6, Clasificación = Punto silla, Valor = 22.
Errores comunes (Ejemplo Forma 1 · Analítica)
  • Asumir que todo punto crítico es mínimo (puede ser máximo o silla).
  • Calcular mal el Hessiano (olvidar un término).
  • No verificar el signo de fxxf_{xx} cuando D>0D > 0.

Ejemplo Forma 2: Extremos con restricción (Lagrange)

Problema

Maximizar f(x,y)=x2+2y2f(x, y) = x^2 + 2y^2 sujeto a x+y=4x + y = 4.

Resolución

Analítica
Diferenciador (Ejemplo Forma 2 · Analítica)
  • Dato. Función objetivo ff + restricción g=cg = c.
  • Herramienta. Plantear L=f−λ(g−c)L = f - \lambda(g - c) y resolver ∇L=0\nabla L = 0 (sistema de 3 ecuaciones).
  • Bifurcación. Paso 1: aparece una variable auxiliar λ\lambda (no estaba en el problema original). El sistema crece de 2 a 3 ecuaciones.
Verificación (Ejemplo Forma 2 · Analítica)
  1. Lagrangiano:
L(x,y,λ)=x2+2y2−λ(x+y−4).L(x, y, \lambda) = x^2 + 2y^2 - \lambda(x + y - 4).
  1. Condiciones ∇L=0\nabla L = 0:
∂L/∂x=2x−λ=0  ⇒  x=λ/2,∂L/∂y=4y−λ=0  ⇒  y=λ/4,∂L/∂λ=−(x+y−4)=0  ⇒  x+y=4.\begin{aligned} \partial L/\partial x &= 2x - \lambda = 0 \;\Rightarrow\; x = \lambda/2, \\ \partial L/\partial y &= 4y - \lambda = 0 \;\Rightarrow\; y = \lambda/4, \\ \partial L/\partial \lambda &= -(x + y - 4) = 0 \;\Rightarrow\; x + y = 4. \end{aligned}
  1. Sustitución de las dos primeras en la tercera:
λ2+λ4=4  ⇒  3λ4=4  ⇒  λ=16/3.\frac{\lambda}{2} + \frac{\lambda}{4} = 4 \;\Rightarrow\; \frac{3\lambda}{4} = 4 \;\Rightarrow\; \lambda = 16/3.
  1. Punto candidato:
x=8/3,y=4/3.x = 8/3,\quad y = 4/3.
  1. Valor:
f(8/3,4/3)=(8/3)2+2(4/3)2=64/9+32/9=96/9=32/3≈10,67.f(8/3, 4/3) = (8/3)^2 + 2(4/3)^2 = 64/9 + 32/9 = 96/9 = 32/3 \approx 10{,}67.
  1. Verificación geométrica: las curvas de nivel f=cf = c son elipses centradas en el origen; la recta x+y=4x + y = 4 es tangente a la elipse f=32/3f = 32/3 en (8/3,4/3)(8/3, 4/3). ✓

  2. Verificación algebraica de la condición de Lagrange:

∇f(8/3,4/3)=(16/3,16/3),∇g=(1,1).\nabla f(8/3, 4/3) = (16/3, 16/3),\qquad \nabla g = (1, 1).

∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g con λ=16/3\lambda = 16/3: ✓ (ambos componentes coinciden).

  • λ\lambda. Valor: 16/316/3.
  • x∗x^*. Valor: 8/38/3.
  • y∗y^*. Valor: 4/34/3.
  • f(x∗,y∗)f(x^*, y^*). Valor: 32/3≈10,6732/3 \approx 10{,}67.
Errores comunes (Ejemplo Forma 2 · Analítica)
  • Olvidar la restricción g=cg = c al formar ∇L=0\nabla L = 0 (suele ser la tercera ecuación).
  • Asumir que el punto crítico de Lagrange es mínimo o máximo sin comparar con otros candidatos o con la frontera.
  • Perder una solución: el sistema puede tener varios puntos críticos (especialmente con restricciones no lineales).

Errores comunes transversales

  1. Asumir que todo punto crítico es extremo: verificar con el Hessiano (Forma 1) o con la naturaleza de la restricción (Forma 2).
  2. Olvidar la restricción en Lagrange: el sistema tiene 3 ecuaciones, no 2.
  3. No comparar valores entre candidatos en Lagrange (puede haber varios óptimos restringidos).
  4. Concluir cuando D=0D = 0: el criterio no decide; hay que analizar más a fondo (puede ser extremo degenerado, inflexión, etc.).