التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات · اختبار المشتقات الجزئية الثانية

اختبار المشتقات الجزئية الثانية

عند نقطة حرجة تعطي المشتقات الجزئية الثانية ⁦D = f_xx f_yy − f_xy²⁩، وهو يميّز بين القيمة العظمى والقيمة الصغرى ونقطة السرج؛ وعندما ⁦D = 0⁩ لا يعطي الاختبار حكمًا. دوّر المقطع المار بالنقطة وراقب انحناءه.

اختبار المشتقات الجزئية الثانية في هذا العرض

عند نقطة حرجة P للدالة f(x,y)f(x, y)، تساوي المشتقتان الجزئيتان الأوليان صفرًا ويكون المستوى المماس أفقيًا. يحدد اختبار المشتقات الجزئية الثانية نوع النقطة من المشتقات الثانية A=fxxA = f_{xx} وB=fxyB = f_{xy} وC=fyyC = f_{yy} بواسطة المميّز D=AC−B2D = AC - B^2، وهو محدّد مصفوفة هسيان. إذا كانت المشتقات الجزئية الثانية للدالة f متصلة قرب P:

الاختبار عند نقطة حرجة
{قيمة صغرى محلية,D>0, fxx>0قيمة عظمى محلية,D>0, fxx<0نقطة سرج,D<0الاختبار لا يحسم,D=0\begin{cases} \text{قيمة صغرى محلية}, & D > 0,\ f_{xx} > 0 \\ \text{قيمة عظمى محلية}, & D > 0,\ f_{xx} < 0 \\ \text{نقطة سرج}, & D < 0 \\ \text{الاختبار لا يحسم}, & D = 0 \end{cases}

تقطع الصفحة سطحًا بمقطع رأسي يمر بنقطة حرجة P في أي اتجاه ⁦θ⁩. السطح إما صيغة تربيعية تحدد أنت مشتقاتها الثانية، وإما إحدى الدوال الأخرى. مقدار انحناء المقطع عند P هو المشتقة الثانية في ذلك الاتجاه، fuuf_{uu}. يلوّن مقياس الاتجاهات حول P الاتجاهات التي تنحني فيها المقاطع إلى أعلى، ويهشّر الاتجاهات التي تنحني فيها إلى أسفل. والاختبار حكم على جميع هذه المقاطع معًا.

مقدار انحناء المقطع في كل اتجاه
fuu(θ)=Acos⁡2θ+2Bcos⁡θsin⁡θ+Csin⁡2θ=m+scos⁡2(θ−θ0)f_{uu}(\theta) = A\cos^2\theta + 2B\cos\theta\sin\theta + C\sin^2\theta = m + s\cos 2(\theta - \theta_0)

حين تدور ⁦θ⁩ نصف دورة، يرسم الانحناء موجة كاملة حول خط منتصفها m=12(A+C)m = \tfrac12(A + C) بسعة ⁦s⁩، كما يظهر في الرسم الصغير. تتحقق أكبر قيمة وأصغر قيمة، λ1=m+s\lambda_1 = m + s وλ2=m−s\lambda_2 = m - s، في اتجاهين متعامدين، وهما القيمتان الذاتيتان لمصفوفة هسيان. وبضربهما نحصل على D=m2−s2=λ1λ2D = m^2 - s^2 = \lambda_1\lambda_2. إذن تعني D>0D > 0 أن الموجة لا تبلغ الصفر أبدًا. تنحني جميع المقاطع في الاتجاه نفسه، وتكون P نقطة قيمة صغرى أو عظمى. وعندئذ يكفي أي مقطع لتحديد أيهما، وما fxxf_{xx} إلا الانحناء في اتجاه ⁦x⁩. أما D<0D < 0 فتعني أن الموجة تعبر الصفر: تنحني بعض المقاطع إلى أعلى وبعضها إلى أسفل، وتكون P نقطة سرج.

لهذا لا يكفي الشرطان fxx>0f_{xx} > 0 وfyy>0f_{yy} > 0. يزيح الحد المختلط fxyf_{xy} اتجاه قمتي الموجة بعيدًا عن المحورين، ويزيد سعتها دون تحريك خط منتصفها. وحين يصبح ∣fxy∣|f_{xy}| كبيرًا بما يكفي، ينحني مقطع قطري إلى أسفل رغم انحناء مقطعي المحورين إلى أعلى، فيتحول الوعاء إلى سرج.

عندما D<0D < 0، يساوي الانحناء صفرًا في اتجاهين بالضبط، حيث تعبر الموجة الصفر؛ ويرسمهما مقياس الاتجاهات خطين عبر القرص. وهما مماسا خط التساوي المار بالنقطة P، والذي يتقاطع مع نفسه عندها. هذا هو الشكل ⁦X⁩ الذي تصنعه نقطة السرج على خريطة خطوط التساوي.

عندما D=0D = 0، تلامس الموجة الصفر أو تنطبق عليه، فينعدم حد الرتبة الثانية في بعض الاتجاهات ولا يستطيع الاختبار الحسم. للدالتين x2−y4x^2 - y^4 وx2+y4x^2 + y^4 المشتقات الثانية نفسها عند الأصل، لكن الأولى تنخفض في اتجاه ⁦y⁩ وفق −t4-t^4 والثانية ترتفع وفق t4t^4؛ لذا إحداهما سرج والأخرى قيمة صغرى. وعلى سرج القرد x3−3xy2x^3 - 3xy^2 تساوي كل مشتقة ثانية صفرًا عند الأصل، ويرتفع السطح في ثلاثة اتجاهات وينخفض في ثلاثة. عبارة «الاختبار لا يحسم» لا تعني «لا توجد قيمة قصوى».

عند نقطة حرجة تنعدم حدود الرتبة الأولى، لذا تقترب الدالة قرب P من كثيرة حدود تايلور من الرتبة الثانية، وهي ⁦f(P)⁩ مضافًا إليها صيغة تربيعية. يرسم خيار التقريب التربيعي هذه الكثيرة فوق القرص. عندما D>0D > 0، وبالقرب الكافي من P، يتغلب الحد التربيعي على الباقي في كل اتجاه، فتكون P نقطة قيمة صغرى أو عظمى كما في التقريب. وعندما D<0D < 0، يظل يتغلب على الباقي في اتجاهات الانحناء إلى أعلى أو إلى أسفل، فترتفع ⁦f⁩ في بعض الاتجاهات وتنخفض في غيرها: إنها نقطة سرج.

كثيرة حدود تايلور من الرتبة الثانية عند نقطة حرجة
f(P+h)≈f(P)+12(Ahx2+2Bhxhy+Chy2)f(P + h) \approx f(P) + \tfrac12\big(A h_x^2 + 2B h_x h_y + C h_y^2\big)

ما يجدر ملاحظته

  • النقطة الحرجة مفهوم محلي. في الدالة x3−3x+y2x^3 - 3x + y^2، ليست نقطة القيمة الصغرى ⁦(1, 0)⁩ أدنى نقطة: تنخفض الدالة بلا حد مع تناقص ⁦x⁩.

التحكم

  • يمكن تدوير المقطع بالمقبض الأحمر على مقياس الاتجاهات، أو بقرص الاتجاه، أو بسحب الموجة في الرسم الصغير.
  • يقبل حقل ⁦θ⁩ الدرجات أو مضاعفًا لـ⁦π⁩ مثل ⁦π/4⁩.

مفاهيم ذات صلة