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 â> |R. Wenn du den Gradienten von f bestimmst, wirst du rasch fesstellen, das alle Punkte
(x,y)^T â {(0,0)^T} U E, kritische Punkte von f sind, wobei E := {(x,y)^T â |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 â> |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 ||âą|| := ||âą||_2 die 2-Norm. Dann gilt fĂŒr alle (x,y)^T â E : ||(x,y)|| = sqrt(x^2 + y^2) †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 WaierstraĂ (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 â (-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)) â |R, sodass der dazugehöre Punkt (t, +/- sqrt(1-2t^2))^T â 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 â |R^2 \ E. Also ist der Gradient fĂŒr alle (x,y)^T â E von dem Nullpunkt verschieden. Demnach ist jedes (x,y)^T â E ein regulĂ€rer Punkt auf E und die 0 ein regulĂ€rer Wert von G (FĂŒr jedes (x,y)^T â 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 â 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 â 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 :)