Optimization Problems 优化问题
解决最大值，最小值等一系列的问题，通常可以用下面几部步骤：
Steps in Solving Optimization Problems
- (1) Understand the Problem 理解问题
- 理解题目意思。
- 了解 什么不知道，要做什么。
- 给了哪些值
- 知道哪些条件
- (2) Draw a Diagram 画图像
- 画出对应的图像
- 标出 已经给了的值
- (3) Introduce Notation 符号介绍
- 用一个符号表示要求的最大值 或者 最小值 （这里用Q表示）
- 用一些符号表示位置的变量，或者标签。
- 可以用首字母去表示
- 例如： A表示 Area区域， h表示height高， t表示time时间
- (其他) 略
例子
例子1
先理解，有已知条件 2400ft
求 面积 A
根据下图，可以得到大体表达式：
已知 2x + y = 2400
求 A = xy = ？ 的最大值
为了用一个变量表示， 我们可以得到 y = 2400 - 2x
带入 xy中得：
（注意： 这里 x>0, x<1200）
我们求导，可得：
由
我们可以得到 临界点 x = 600
并且对应的 A'(x)的符号是变化的
我们求对应的 A''(x) 的值， 可以得到：
A''(x) = -4 < 0
我们知道是 凹向下， 有最大值
所以，
最大值为 A(600) = 720000
First Derivative Test for Absolute Extreme Values 一阶求导的最值验证
其实， 这个之前已经证明过， 只是在具体问题上，做下验证
例子：
找出抛物线 y^2 = 2x 上，离 P(1， 4)最近的点是哪个点？
我们设求 的这个点为 Q(x，y)
则，对应的距离为：
我们通过抛物线 y^2 = 2x， 可得， x = y^2/2
带入消元，得：
其实，距离平方时最小，距离也就最小，有
这个时候，我们求导，可以得到：
我们可以简单得到，当y=2的时候， f'(y) = 0
这个时候，我们看一下 y<2 ， y>2 的时候，
f'(y) 的值 分别为 f'(y) <0 , f'(y) >0
所以，我们根据上面的【 一阶求导的最值验证】
我们可以知道，y=2的时候， f(y) 有最小值
也就是， 这个时候 距离 d 是最小的
这样我们可以求出 x = 2^2/2 = 2
也就是 曲线上 点(2，2) 离 点(1，4)最近
