有启发：一种很巧妙的数学求极值方法，看看牛顿大师是如何思考极值问题的？
大家好，我是科学羊🐑，这里是数学专栏第2季第25篇。
今天，我们来聊聊微积分背后另一个重要的应用——求极值！我想说这个方法真是太有趣了...
求极值，实际是每年考研数学必考的内容，而且也是一个特别简单又特别实用的“送分题”，且看本篇解读。
我记得我们高中所学数学的求极值问题很多是基于公式，或者通过几何法，当然这些都是纯数学以实际函数来求解的。
而高等数学在现实生活中的广泛应用之一是最优化问题的处理。比如，备受瞩目的机器学习为例，其本质是对目标函数进行最优化处理。
此外，在金融领域的结构化投资产品、商业博弈论，乃至企业管理中的各类规划，都涉及不同形式的最优化。
何为最优化？
就是第一名和倒数第一名！
也就是说，最优化的最基本形式，是大家熟悉的求函数的最大值或最小值。由于这两种问题本质相同，解法类似，我们以寻求最大值为例来探讨。
对有限集合而言，寻找最大值相对简单，例如在计算机科学中众多寻找最大值的算法。
这些算法核心就是进行大小比较。若一个元素在直接或间接比较中始终大于其他所有元素，那么它便是最大值。
FindLargest 计算机算法
然而，在无限集合的函数中，这种方法就不再适用，因为不可能检验所有可能性。
如何解决呢？中学数学便开始引入解题技巧。
那么，我们通常如何求解最大值呢？
一个经典技巧是求解抛物线的最大值。
例如，如上图，考虑函数y = -x^2 + 4x，其最大值是多少？
从直觉上，我们可以预见到这个函数具有最大值，原因有二：
一是无论x取何值，y总是有限数而非无穷，一定有个定值；
二是当x趋于∞无穷时，y趋向于负-∞无穷。因此，我们推测函数在中间某处达到最大值，但具体位置难以确定。
很多人会尝试代入几个数值。
例如，x=0时，y=0；x=1时，y=3；x=2时，y=4，但之后y开始减小。
那么我们能断定y的最大值是4吗？
通过绘制函数图像，我们可以看到最大值约为4。
但数学要求我们证明，而非我们猜测和观察。
在中学里，我们学习了一种技巧来解决这类问题，如下：
解：由
很明显，
因此，y的最大值出现在-(x-2)^2为零时，此时y=4。
这种技巧能解决一类抛物线问题，但面对其他类型问题时，就显得无能为力。
例如，函数y = x^3 - 12x^2 + 4x + 8在0至15区间的最大值或最小值问题，传统方法就不适用了。
因此，仅凭掌握某种技巧获得高分，并不足以引以为豪，因为这些经验难以推广解决普遍性问题。
在伽利略之前，人类面对的最优化问题并不多。
弹道轨迹就是一个抛物线
但到了伽利略和开普勒时代，物理学和天文学领域的最优化问题逐渐增多，如行星运动的近日点和远日点距离、弹道距离、望远镜透镜曲率与放大倍数等。
1. 在远日点的行星。2. 在近日点的行星。3. 太阳。图示未依照比例，来WIKI
这要求人们系统地解决最优化问题，而不仅依赖技巧。这一挑战最终由牛顿接手。
那么，牛顿是如何求解最大值的呢？
牛顿的伟大之处在于，他没有将最优化问题视为简单的数量大小比较问题，而是将其视为研究函数动态变化趋势的问题，这一点至关重要。
让我们从求抛物线最高点的问题来理解牛顿的思想，为了便于理解，我们关注最高点附近的变化。
我们知道，曲线瞬间变化的速率即为该点切线的斜率，也就是导数。为了加深理解，我们看看先下面这个抛物线在最高点附近的斜率变化图。
在图中，上半部分是前述抛物线，横轴被放大了一倍，以更清楚显示曲线变化细节。
各色曲线代表不同点的切线。可以看出，从左到右，抛物线由快变慢，至平稳，最后下降。
切线由陡峭变平缓，最高点处变为水平线，随后斜率转负。
量化分析显示，在x=0处，切线斜率（导数）为4。
到x=0.5时，斜率减至3，然后依次减至2，1，0，-1，-2等。
因此，若将导数函数绘入图中，就呈现出一条直虚线。
对比抛物线与导数（虚直线），你是否注意到，曲线达到最高点时，切线恰为水平，导数为零？
这并非巧合。
若回顾最大值和导数的定义，两者之间的一致性便不难理解。
最大值的含义在于，某点a的函数值f(a)比周围点都大。从最大值点稍微偏移，会发现那些点的函数值略小。
在二维图上，这意味着与左右邻点比较。
左侧点的函数值小于a，表明左侧点变化趋势向上，导数正；
右侧点亦小于a，表明变化趋势向下，导数负。从正导数转为负导数的过程中，必经过导数为零的点，即最大值所在。
因此，寻找函数f(x)的最大值，转化为寻找导数f’(x)为零的点的问题。这一过程实际上是解方程，相比直接求最大值更为简单。
这种思路正是牛顿区别于前人的地方。他没有直接解决难题，而是将比较数值大小的问题转化为寻找函数变化拐点的问题，
后者更易解决。但要将这两个问题等同，需要一种新工具——导数。
有了导数，求最大值的问题转化为解方程问题。
这一方法的优势在于，它适用于任何函数，无需为每种特定函数寻找解题技巧。这也是微积分成为强大数学工具的原因。
有没有感觉，就是想你遇到一个困难，其实可以反其道而行之，可以从侧面入手来解决，到时候皆大欢喜！
但不过，种方法并非完美无瑕。
例如，对于立方函数f(x) = x^3，其导数f’(x) = 3x^2。
当x=0时，导数为零，但x=0并非f(x)的最大值点，因为立方函数的最大值最终趋于无穷大。
为何立方函数上述方法不适用？可参考下图解。
f(x)=x^3 | 图片来《吴军数学通识讲义》
图中显示，立方函数起初斜率很大，逐渐减小至零。然而，在变为零后，它没有进一步减小进入负数区间，而是重新增大。问题的原因便在此。
解决方法是，在找到导数为零的点后，检查其前后点的导数符号是否从正转负。
若是，则为最大值点；否则不是。这样补救了一处漏洞。
导数求最大值的方法还有其他漏洞，例如下述函数。
它有两个导数为零的点，均符合导数从正转负的条件，但最大值只有一个。
左侧点高于右侧，因此左侧为真正最大值，右侧为次之。
图片来《吴军数学通识讲义》
对此情况，数学家们首先更精确地定义了最大值。他们将最大值分为两类：
是极大值或局部最大值，即某点的函数值仅需比周围点高；
是整个函数的最大值。
因此，一个函数可以有多个极大值，但只能有一个最大值。
这样，最大值的定义便无矛盾。
但如何在众多局部极大值中找到最大值呢？遗憾的是，目前仍无系统方法解决此问题，只能逐一比较。
实际上，这也是计算机进行机器学习时面临的一大挑战，尚未得到解决。
我们常认为计算机经长期训练后找到了最大值，但事后发现所找仅为众多局部极大值之一。
总结：在过去，寻找最大值是逐一比较数字大小的过程，将数字变化视为孤立事件，难以找到通用求最大值方法。
牛顿等人通过研究函数变化趋势，发明了一种追踪函数从低到高，至平稳，再下降的变化过程来求最大值的方法，使人类对事物的理解由静态转向动态。
这种方法通用，不局限于特定问题技巧。当然，这种方法也有漏洞，我们需逐一弥补。
另外，两点启发，
第一点，值得关注的就是前人把坑留给了牛顿，牛顿最终通过自己的方法解决了了极值的计算问题，我只能说牛顿是一个模型思考者的高手。
他就数据模型化通过公式间接去思考问题，从侧面反映事物的本质，值得学习！这也是目前科学和工程常用的方法。
第二点，对于三次方函数和其他波动函数的极值问题，虽然最后都会通过 if 判断进行解决，但是一个模型就可以过滤掉几乎多大半需要思考的问题，留下来的只是小部分的问题处理。
所以综合两点可以看出，我们做事情，也要能找到自己的模型，可以快速帮助我们简化操作步骤提高效率才是王道。
好了，今天就先这样啦～
科学羊🐏 2024/02/02
祝幸福~
参考文献：
[1].《吴军数学通识讲义》
感恩遇见，喜欢的话点个【在看】，有你们的支持是我最大的动力！
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