Würd ich nicht machen . Da gibt es doch einen Trick; mit Lagrange kannst du einsehen, dass es das Selbe ist, ob du bei gegebenem Volumen die kleinste Oberfläche bestimmst oder umgekehrt bei gegebener Oberfläche das größte Volumen . Ach übrigens; kennst du ===> Paulimatrizen? Würd ich mir mal in einem QM Lehrbuich rein ziehen . Die Hauptbedingung
D ( x ; y ) := x ² + y ² = min ( 1a )
Die Nebenbedingung schreibe ich als Skalarprodukt
E ( x ; y ) := < x ; y | 1| + 1/2 S1 | x ; y > = const ( 1b )
mit 1| = Einheitsmatrix und der Paulimatrix S1 . Dann würde man doch die folgende Linearkombination betrachten
H ( x ; y ) := D ( x ; y ) + k E ( x ; y ) ( 2a )
Und ich mache es genau umgekehrt.
H1 ( x ; y ) := E ( x ; y ) - c D ( x ; y ) ( 2b )
mit
c := - 1 / k ( 2c )
Wir leiten ( 2b ) ab
H1_x = 2 [ ( 1 - c ) x + 1/2 y ] = 0 ( 3a )
H1_y = 2 [ 1/2 x + ( 1 - c ) y ] = 0 ( 3b )
Aber ( 3ab ) ist doch nichts weiter als das Eigenwertproblem von Matrix ( 1b ) Die witzige Überlegung; die Einheitsmatrix vertauscht mit allen Matrizen. Also auch mit S1 . Die Eigenvektoren von ( 1b ) sind identisch mit jenen von S1 . Und die verlaufen unter ( +/- 45 ° ) - ich verweise auf die einschlägige Literatur .
Die Ellipse ist praktisch um 45 ° gedreht . Ich setze zunächst in deiner Ausgangsgleichung x = y
x ² + x ² + x ² = 3 ===> x = y = 1 ; Abstand d = sqr ( 2 ) ( 4 )
Für x = - y erhöltst du x = sqr ( 3 ) , d.h. Abstand sqr ( 6 ) Das wäre das Maximum und ( 4 ) das Minimum .