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Aufgabe:

Sei \( f: \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R} \) gegeben durch
\( f(x, y):=\left(2 x^{2}+y^{2}-2\right)\left(2 x^{2}+y^{2}\right) \)
(a) Finden Sie alle Maxima und Minima von \( f \) und geben Sie an, ob diese lokal oder global sind.
(b) Zeigen Sie, dass das globale Minimum von \( f \) auf einer 1-dimensionalen Untermannigfaltigkeit erreicht wird.



Problem/Ansatz:

Ich verstehe die Aufgabenstellung nicht genau, was soll ich jetzt zeigen, was eine Untermannigfaltigkeit ist?

Kann jemand damit etwas anfangen?

Falls es relevant ist, die Nullstellen liegen bei: (0,0), (x,\(-\sqrt{2x^2-1})\) und \((x,\sqrt{2x^2-1})\).

Danke im Voraus!

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Ich mache es nochmal

Im dem Teil, um den es in der Frage eigentlich geht, fasst du dich kurz. Den irrelevanten Teil a) fĂŒhrst du dahingegen ausfĂŒhrlich aus... Danach wurde aber gar nicht gefragt.

Das stimmt, da ich bei b) gar keine Idee/keinen Plan habe, was ich ĂŒberhaupt zeigen soll...

Die Aufgabe b) ist tatsÀchlich bischen schwammig formuliert. Ich habe aber vor paar Stunden verstanden, was damit gemeint werden soll. Siehe unten mein Beitrag, den ich gerade nochmal kurz korrigiert habe, da ich vor paar Stunden noch einige Tippfehler darin hatte :)

Das ist in jedem Falle eine sehr spezielle Funktion ;)

@jstntllr
Ich hab mal noch etwas zu dem Thema 1-DimensionalitÀt in meiner Antwort ergÀnzt.

Wenn das nicht passt, brÀuchte ich die von dir benutzte Definition einer Untermannigfaltigkeit.

3 Antworten

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Beste Antwort

Hallo.

(Habe kurz paar Tippfehler korrigiert :) )

Ich habe mir das ganze mal nochmal unter die Lupe genommen. Hier das ganze, in drei Schritten.

Gegeben ist die Funktion f : |R^2 —> |R. Wenn du den Gradienten von f bestimmst, wirst du rasch fesstellen, das alle Punkte

(x,y)^T ∈ {(0,0)^T} U E, kritische Punkte von f sind, wobei E := {(x,y)^T ∈ |R^2 :2x^2 + y^2 =1} die Elipse im |R^2 ist.

1) Existenz von Extrema auf E.

Nun betrachten wir erstmal die Ellipse E. Wir wollen zeigen, das die Ellipse E kompakt im |R^2 ist.

Beweis dazu:

DafĂŒr definiere die Funktion G : |R^2 —> |R, G(x,y) := 2x^2 + y^2 -1. Die Funktion G ist stetig und hierbei ist also gerade E = G^(-1)({0}). Da die Menge {0} abgeschlossen ist und G stetig ist, ist auch das Urbild E abgeschlossen. Dann sei ||‱|| := ||‱||_2 die 2-Norm. Dann gilt fĂŒr alle (x,y)^T ∈ E : ||(x,y)|| = sqrt(x^2 + y^2) â‰€ sqrt(2x^2 + y^2) = sqrt(1) = 1. Also ist E auch beschrĂ€nkt. Da die Elipse E alsoabgeschlossen und beschrĂ€nkt ist, folgern wir das E im |R^2 kompakt ist.

Folgerung: Da f stetig und E kompakt im |R^2  ist, muss also f auf E nach dem Satz von Waierstraß (Satz vom Maximum & Minimum) ein absolutes Maximum auf E, sowohl ein ein absolutes Minimum auf E haben. Damit haben wir die Existenz von absoluten Maxima und Minima von f auf E bewiesen.

2) Interpretation von Aufgabe b)

Nach 1), gibt es somit mindestens einen Parameter t ∈ (-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)) ⊂ |R, sodass der dazugehöre Punkt (t, +/- sqrt(1-2t^2))^T ∈ E ein absolutes Minimum von f auf E ist. Die Ellipse E ist selber eine eindimensionale Untermannigfaltigkeit des |R^2. Betrachte dafĂŒr nochmal die Funktion G von oben. Es gilt ja E = G^(-1)({0}}. Bemerke, der Gradient von G ist der Vektor (4x, 2y)^T der nur fĂŒr (x,y) = (0,0)^T verschwinden kann. Also ist (0,0)^T der einzige kritische Punkt von G, jedoch gilt aber (0,0)^T ∈ |R^2 \ E. Also ist der Gradient fĂŒr alle (x,y)^T ∈ E von dem Nullpunkt verschieden. Demnach ist jedes (x,y)^T ∈ E ein regulĂ€rer Punkt auf E und die 0 ein regulĂ€rer Wert von G (FĂŒr jedes (x,y)^T ∈ E hat die Jacobimatrix von G, was einfach die Transponierte des obigen Gradienten ist, den vollen Rang), was die obige Aussage bestĂ€tigt.

Insgesamt: Du hast deine eindimensionale Untermannigfaltigkeit, was in dem Falle die Ellipse E ist und weisst auch, das auf E dein absolutes Minimum angenommen wird.

3) Letzte Bemerkung, was auch die DimensionalitÀt widerspiegelt.

Bemerke erstmal, das der Rang der Jacobimatrix von G, fĂŒr alle Punkte in E, den Wert 1 hat und das deswegen die Gleichung G(x,y) = 0 fĂŒr die regulĂ€ren Punkte (x,y)^T mit y ≠ 0, nach dem Satz der impliziten Funktionen nach der Variablen y auflösbar ist. D.h. es gibt fĂŒr die regulĂ€ren Punkte (x,y)^T mit y ≠ 0 in E, eine stetig-differenzierbare Funktion y die auf dem offenen Intervall (-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)) definiert ist und dem Ganzen genĂŒgt.

Jetzt sind wir fertig :)

Avatar von 1,7 k

Vielen Dank fĂŒr die Antwort!

Das hat mir jetzt tatsĂ€chlich ziemlich weiter geholfen, da ich jetzt endlich die Äquivalenz zwischen der Unterannigfaltigkeit-Definition und der Existenz einer solchen submersiven Funktion verstanden habe.

Vielen Dank!!

Gerne. Das freut mich, das ich helfen konnte :)

Ich hatte einen Punkt noch vergessen dazu zufĂŒgen. S.o.

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Hier ein kleiner Tipp.


Setze \(p = 2x^2+ y^2 \geq 0\)

Nun betrachte die quadratische Funktion \(g(p)=(p-2)p\) fĂŒr \(p \geq 0\).

Diese quadratische Funktion nimmt ihr globales Minimum bei \(p=1\) an.


Also nimmt \(f\) ihr globales Minimum fĂŒr \(2x^2+y^2 = 1\) an.


ErgÀnzung zur Frage nach der 1-DimensionalitÀt:

Wir setzen

\(g(x,y) = 2x^2+y^2-1\) und \(M = \left\{ (x,y) \,|\, g(x,y) =0\right\}\)

\(M\) ist offenbar die Teilmenge von \(\mathbb R^2\), auf der \(f\) das globale Minimum annimmt.

\(M\) ist eine 1-dimensionale Mannigfaltigkeit des \(\mathbb R^2\), da

\(\operatorname{Rang}\nabla g = \begin{pmatrix} 4x & 2y \end{pmatrix} = 1\) fĂŒr alle \((x,y)\in M\) gilt.

Denn das bedeutet, dass es zu jedem Punkt \((x,y)\in M\) eine Umgebung des \(\mathbb R^2\) gibt, in der \(M\) lokal in beide Richtungen stetig differenzierbar auf ein offenes Intervall von \(\mathbb R\) abgebildet werden kann.

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Zwei Dumme, ein Gedanke :p

Danke! Aber das hatte ich auch schon ausgerechnet, hatte nur die Info ĂŒber die Art des Punktes nicht dazu geschrieben...

@trancelocation Du hast im Prinzip bei deiner ErgÀnzung meine Antwort einfach wiederholt.

@Txman
Nein. Ist es nicht.

Und die entscheidende Bedingung, dass zu jedem Punkt der Ellipse diese lokal diffeomorph zu einem offenen Intervall von \(\mathbb R\) ist, hast du auch nicht explizit genannt. Genau diese lokale 1-dimensionale Parametrisierung macht die Ellipse zu einer 1-dimensionalen Untermannigfaltigkeit.

Dein Gradient von \(G\) ist ĂŒbrigens auch teilweise falsch.

Beim Gradienten habe ich mich suptil vertan. Ist jetzt korrigiert. Ändert aber nichts an der Tatsache, das es fĂŒr alle (x,y) in der Elipse E nicht verschwinden kann.

Ja das mit dem offenen Intervall in der die Parameter liegen, habe ich in der Tat nicht explizit genannt.

Die entscheidende Bedingung ist hier, das jeder Punkt in E regulĂ€r ist, was dem Kriterium der Untermannigfaltigkeiten genĂŒgt. Die 1-DimensionalitĂ€t folgt daraus, das der Rang der Jacobimatrix von G der Dimension eines eindimensionalen Raumes im |R^2 entspricht.

@Txman

Die entscheidende Bedingung ist hier, das jeder Punkt in E regulĂ€r ist, was dem Kriterium der Untermannigfaltigkeiten genĂŒgt. Die 1-DimensionalitĂ€t folgt daraus, das der Rang der Jacobimatrix von G der Dimension eines eindimensionalen Raumes im |R2 entspricht.

Jetzt machen wir Txman-Mathe:

Sei \(G(x,y,z)=x^2+y^2+z^2-1 \Rightarrow \operatorname{Rang}\nabla G = 1\) auf \(M= G^{-1}(0)\)

WĂŒrdest du jetzt immer noch sagen, dass \(M\) dann 1-dimensional ist?

Die Frage ist nun, hast du nur "ungenau formuliert", oder hast du selbst eine Fehlvorstellung davon, wie dieser Rang mit der Dimension der Mannigfaltigkeit zusammenhÀngt?

Die Aussage ĂŒber dem Rang allein folgert nicht die EindimensionalitĂ€t der Elipse. Jedoch meinte ich das auch nicht! Ich habe gesagt, das es fĂŒr die Aussage, die bei mir fehlte jedoch das entscheidenste Kriterium ist. Denn dies charakterisiert uns die Menge E.

Kurz vorab: Der letzte Satz bei mir war tatsÀchlich ungenau und da fehlte die Bedeutung dazu.

Die Folgerung beruht dann auf den Satz der impliziten Funktionen. Die Gleichung G(x,y) = 0 ist nach dieser in der NĂ€he von jedem beliebigen regulĂ€ren Punkt (x,y) in E (hier trifft die ,,entscheidende’‘ Aussage ein) nach der Variablen y auflösbar. Es gibt also eine stetig-differenzierbare Funktion y die auf dem offenen Intervall (-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)) definiert ist und dies erfĂŒllt.

@Txman

Die Folgerung beruht dann auf den Satz der impliziten Funktionen. Die Gleichung G(x,y) = 0 ist nach dieser in der NĂ€he von jedem beliebigen regulĂ€ren Punkt (x,y) in E (hier trifft die ,,entscheidende’‘ Aussage ein) nach der Variablen y auflösbar.

Auch wieder falsch:


Lös doch mal \(2x^2+y^2-1=0\) im regulÀren Punkt \((x_0,y_0) = \left( \frac 1{\sqrt 2},0\right) \) nach \(y\) auf. Hier musst du nach \(x\) auflösen, was man auch leicht an der Ellipse im Koordinatensystem erkennen kann.

Stimmt, ich habe das vergessen zu erwÀhnen.

Jeder Punkt in der Elipse ist regulÀr.

FĂŒr x,y ≠ 0 ist die Gleichung G(x,y) = 0 fĂŒr jeden Punkt (x,y) in E nach y auflösbar. Das folgt nach dem Satz der impliziten Funktionen, da fĂŒr x,y ≠ 0 die partielle Ableitung der Funktion G nach y, also 2y ≠ 0 und damit invertierbar ist.

FĂŒr die zwei Punkte auf der x-Achse ist y(x) = 0 bzw. y = 0. Also folgt das was ich oben sagte.

Wichtig ist noch zu erwÀhnen, das y in dem offenen Intervall (-1/sqrt(2),
) definiert ist, wo x nicht deine Werte annehmen kann.

Ignoriere die beiden davorigen Antworten.

Du hast Recht, ich habe da eine wichtige Sache vergessen zu erwĂ€hnen. Oben sollte y ≠ 0 stehen. Das war ein Fehler von mir.

Mein Argument sollte eigentlich sein:

FĂŒr y ≠ 0 ist die Gleichung G(x,y) = 0 in der NĂ€he von jedem regulĂ€ren Punkt (x,y) in E nach y definiert in (-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)) nach dem Satz der impliziten Funktionen auflösbar. Also kann die Gleichung G(x,y) = 0 in der NĂ€he von jedem Punkt (x,y) in E mit y ≠ 0 mit der stetig differenzierbaren Funktion y : (-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)) —> |R beschrieben werden, wo vorallem x = +/- 1/sqrt(2) auch nicht fĂŒr y definiert ist. Da ja auch jeder Punkt (x,y) in E zugleich regulĂ€r ist, folgern wir insgesamt:

Die Ellipse E ist als Lösungsmenge der Gleichung G(x,y) = 0 eine eindimensionale Untermannigfaltigkeit im |R^2. (Die zwei isolierten Punkte auf der x-Achse mit y = 0 Àndern an der Tatsache nichts)

@Txman

Du kannst es dir etwas einfacher machen.

Wir wissen ja, dass der Gradient von \(G\) auf \(E\) ĂŒberall den Rang 1 hat.

Das bedeutet (Satz ĂŒber implizite Funktionen), dass man in jedem Punkt von \(E\) die Gleichung \(G(x,y)=0\) lokal nach mindestens einer der beiden Variablen auflösen kann.
Da jeweils immer eine Variable die UnabhÀngige ist, hast du die Dimension 1.


Noch eine kleine ErgÀnzung:
Wenn du konkret im Sinne differenzierbarer Mannigfaltigkeiten einen Atlas von Karten fĂŒr \(E\) angeben möchtest, hast du zum Beispiel:

\( (x,\sqrt{1-2x^2} )\stackrel{\Phi_o(x)}{\mapsto} x\) fĂŒr \(x \in \left(-\frac 1{\sqrt 2},\frac 1{\sqrt 2}\right)\) - obere (offene) HĂ€lfte

\( (x,-\sqrt{1-2x^2} )\stackrel{\Phi_u(x)}{\mapsto} x\) fĂŒr \(x \in \left(-\frac 1{\sqrt 2},\frac 1{\sqrt 2}\right) \) - untere (offene) HĂ€lfte

\(\left( \frac 1{\sqrt 2}\sqrt{1-y^2} ,y\right)\stackrel{\Phi_r(x)}{\mapsto} y\) fĂŒr \(y\in (-1,1)\) - rechte (offene) HĂ€lfte

\(\left( -\frac 1{\sqrt 2}\sqrt{1-y^2} ,y\right)\stackrel{\Phi_l(x)}{\mapsto} y\) fĂŒr \(y\in (-1,1)\) - linke (offene) HĂ€lfte

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Das ist zwar wahrscheinlich nicht die "Intended Solution", aber gehört meiner Meinung nach trotzdem erwÀhnt, da sie sich hier wunderschön anbietet.

Die Funktion \(g:\mathbb{R}\to\mathbb{R}\) gegeben durch \(g(x)=(x-1)(x+1)\) nimmt ihr globales Minimum von \(g(x)=-1\) bei \(x=0\) an.

Da \(f(x,y)=((2x^2+y^2-1)-1)((2x^2+y^2-1)+1)\), nimmt \(f\) ihr globales Minimum von \(f(x,y)=-1\) auf der eindimensionalen Mannigfaltigkeit gegeben durch die Gleichung \(2x^2+y^2-1=0\) an, falls diese mindestens einen Punkt enthÀlt. Da der Punkt \((0,1)\) enthalten ist, ist die Menge nichtleer und damit genau die Menge der globalen Minima.

Avatar von 1,0 k

Vielen Dank fĂŒr die Antwort!

Kannst du das weiter erlÀutern?

Das klingt logisch, nur ich habe das definitorische an der Untermannigfaltigkeit noch nicht ganz verstanden, wie ist dann deine Argumentation?


Insbesondere weiß ich nicht, wie ich bei solcher Art Aufgaben argumentieren kann?

Also dass die von mir gegebene Menge die Menge der globalen Extrema ist, sollte klar sein oder?

Ist deine Frage: Wieso ist das eine eindimensionale Mannigfaltigkeit?

Falls das so ist: Deine Menge ist ein Level-Set (Urbild eines Punktes) der Funktion \(h(x,y)=2x^2+y^2\) unter einem regulĂ€ren Wert (\(1\)). Damit ist sie automatisch eine Mannigfaltigkeit mit Codimension \(1\).

Das kannst du mit dem Implicit Function Theorem argumentieren, expliziter nennt man das das Preimage Theorem.

Deine Lösung ist zwar kreativ, aber warscheinlich nicht sehr hilfreich, da es so eine Lösung ist, wo der FS selbst nicht deauf kommen wĂŒrde. Übrigens gilt soetwas ja allgemein auch nicht. Du hattest jetzt GlĂŒck mit der Definition der Funktion. Also wie kreativ die Lösung auch ist, ist sie meiner Meinung nach nicht sehr hilfreich, da der FS ja schon eher einen allgemeinen Ansatz haben sollte und auch etwas, wo er es selber schafft.

Ja finde ich auch. Kreativ, aber nicht so nĂŒtzlich. Nicht böse gemeint :)

Deine Lösung ist zwar kreativ, aber warscheinlich nicht sehr hilfreich, da es so eine Lösung ist, wo der FS selbst nicht deauf kommen wĂŒrde.

Sind Lösungen, auf die der FS auch selbst kommt, hilfreicher?

da der FS ja schon eher einen allgemeinen Ansatz haben sollte

So etwas wie einen "Allgemeinen Ansatz, wie man Extrema genau untersucht" gibt es halt nicht. Jedes Problem ist sein eigenes Ding, und viele verschiedene LösungsansĂ€tze gesehen zu haben, ist der SchlĂŒssel dafĂŒr, es selbst irgendwann zu können.

Jedes Problem ist sein eigenes Ding, und viele verschiedene LösungsansĂ€tze gesehen zu haben, ist der SchlĂŒssel dafĂŒr, es selbst irgendwann zu können.

Aber auch, Dinge einmal selbst auszuprobieren. Aber der Großteil gibt ja bereits nach 5 Minuten auf.

Vielen Dank fĂŒr die Antworten!

Ich denke, die Argumentation von @joners kann ich soweit nachvollziehen, da es ja einerseits den Satz ĂŒber regulĂ€re Werte gibt und andererseits, ist die Argumentation ja Ă€hnlich, wie die von @Txman, mit der submersiven Funktion G(x,y)=x^2+y^2-1.


Vielen Dank fĂŒr deine Hilfe!

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