Lexikon der Mathematik: notwendige Optimalitätsbedingung
eine Optimalitätsbedingung, die in jedem Extremalpunkt eines Optimierungsproblems erfüllt sein muß.
Eine der elementarsten notwendigen Optimalitätsbedingungen für die lokale Extremalstellensuche einer differenzierbaren Funktion f : ℝn → ℝ ist die Forderung nach Verschwinden des Gradienten der Zielfunktion in einer lokalen Extremalstelle \(\bar{x}\) : grad f (\(\bar{x}\) ) = 0 (Bedingung erster Ordnung).
Ist f sogar zweimal stetig differenzierbar, so muß zusätzlich die Hessematrix D2f (\(\bar{x}\) ) positiv semidefinit (negativ semidefinit) sein, falls \(\bar{x}\) ein lokaler Minimalpunkt (Maximalpunkt) ist (Bedingung zweiter Ordnung).
Beide Bedingungen sind nicht hinreichend, wie das Beispiel f (x) := x3 in ℝ zeigt. Hier sind für \(\bar{x}\) := 0 die Ableitungen f ′ (\(\bar{x}\) ) = 0 sowie f′′ (\(\bar{x}\) ) = 0, aber \(\bar{x}\) ist kein lokaler Extremalpunkt.
Für Extremwertaufgaben unter Nebenbedingungen spielt bei der Formulierung von notwendigen Optimalitätsbedingungen die Lagrangefunktion eine wichtige Rolle.
Notwendige Optimalitätsbedingung, I: In jeder lokalen Extremalstelle im Inneren des Definitionsbereichs einer differenzierbaren Funktion f : [a, b] -> R verschwindet die Ableitung von f.
Notwendige Optimalitätsbedingung, II: Die notwendige Bedingung erster Ordnung ist nicht hinreichend.
Wenn Sie inhaltliche Anmerkungen zu diesem Artikel haben, können Sie die Redaktion per E-Mail informieren. Wir lesen Ihre Zuschrift, bitten jedoch um Verständnis, dass wir nicht jede beantworten können.