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Folgende Aufgabe:


Für \( \lambda>0 \) sei \( f: \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}, f(x, y)=e^{x y}+x^{2}+\lambda y^{2} \). Zeigen Sie
(i) Für \( \lambda \geq \frac{1}{4} \) besitzt die Funktion \( f \) in \( (0,0) \) ein lokales Minimum.
(ii) Für \( \lambda \in\left(0, \frac{1}{4}\right) \) besitzt \( f \) lokale Minima in den Punkten \( \pm(-\sqrt{\lambda} \alpha, \alpha) \) mit \( \alpha^{2}= \) \( -\log (2 \sqrt{\lambda}) / \sqrt{\lambda} \) und in \( (0,0) \) ist ein Sattelpunkt von \( f \).

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Kann es sein, dass du letzte Woche/letzten Monat/letztes Semester etwas über partielle Ableitungen gelernt hast?

Und "Hesse" ist nicht nur die Bezeichnung für den Bewohner eines ziemlich zentral gelegenen deutschen Kleinstaats...

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Aloha :)

Wir bestimmen zunächst den Gradienten und die Hesse-Matrix der Funktion:$$f(x;y)=e^{xy}+x^2+\lambda y^2$$$$\operatorname{grad}f(x;y)=\begin{pmatrix}ye^{xy}+2x\\xe^{xy}+2\lambda y\end{pmatrix}\quad;\quad H(x;y)=\begin{pmatrix}y^2e^{xy}+2 & e^{xy}(1+xy)\\e^{xy}(1+xy) & x^2e^{xy}+2\lambda\end{pmatrix}$$

zu a) Wir untersuchen den Punkt \((0;0)\) für \(\lambda\ge\frac14\)$$\operatorname{grad}f(0;0)=\begin{pmatrix}0\\0\end{pmatrix}\quad;\quad H(0;0)=\begin{pmatrix}2 & 1\\1 & 2\lambda\end{pmatrix}$$Der Gradient ist Null, also liegt bei \((0;0)\) ein kritischer Punkt.

Die Hauptminoren der Hesse-Matrix sind \(2\) und \((4\lambda-1)\). Für \(\lambda>\frac14\) sind beide positiv, sodass die Hesse-Matrix positiv definit ist.

Für \(\lambda>\frac14\) liegt bei \((0;0)\) also ein lokales Minimum vor.\(\quad\checkmark\)

Für \(\lambda=\frac14\) ist die Hesse-Matrix positiv semidefinit, sodass mit ihrer Hilfe keine Aussage über die Art des kritischen Punktes \((0;0)\) möglich ist. Wir können in diesem Sonderfall jedoch die Funktion abschätzen. Dazu nutzen wir, dass \(e^x\ge1+x\) für alle \(x\in\mathbb R\) gilt:$$f(x;y)\stackrel{\left(\lambda=\frac14\right)}{=}e^{xy}+x^2+\frac{y^2}{4}\ge(1+xy)+x^2+\frac{y^2}{4}=1+\left(x^2+xy+\frac{y^2}{4}\right)$$$$\phantom{f(x;y)}=1+\left(x+\frac y2\right)^2\ge1=f(0;0)$$Für den Fall \(\lambda=\frac14\) liegt bei \((0;0)\) also sogar das globale Minimum vor.\(\quad\checkmark\)


zu b) Sei nun \(\lambda\in\left(0\,;\frac14\right)\).

Für den Punkt \((0;0)\) können wir aus Teil (a) direkt ableiten, dass die Hesse-Matrix indefinit ist, weil der erste Hauptminor \(2\) postitiv und der zweite Hauptminor \((4\lambda-1)\) negativ ist.

Daher liegt in diesem Fall bei \((0;0)\) ein Sattelpunkt vor\(\quad\checkmark\)

Zur Prüfung des Punktes \(P\left(\mp\sqrt{\lambda}\,\alpha\,;\;\pm\alpha\right)\) mit \(\alpha^2=-\frac{\log(2\sqrt\lambda)}{\sqrt\lambda}\) musst du nun auf dieselbe Weise verfahren wie bei Teil (a).

- Einsetzen des Punktes \(P\) in den Gradienten und zeigen, dass dieser verschwindet.

- Einsetzen des Punktes \(P\) in die Hesse-Matrix und zeigen, dass diese positiv definit ist.

Den Spaß daran möchte ich dir aber nicht nehmen, es sind ja deine Hausaufgaben ... ;)

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Spaß kann es auch machen, zu versuchen die Funktion graphisch darzustellen. Hier mein Ergebnis in Desmos:

https://www.desmos.com/calculator/thkgrybsxy

Der schwarze Punkt rechts lässt sich vertikal verschieben. Damit stellt man das \(\sqrt{\lambda}\) ein. Bei \(\sqrt{\lambda} = 0,5\) fallen die beiden Minima zusammen.

Bem.: 'lambda^(1/2)' soll es im Bild heißen!

Gruß Werner

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