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回归图像,单调性发生变化,所以出现了很多极值点,他们与最值又有什么联系呢?
课本上这段话还是有必要的,通过一个例子可以让我们快速融入环境。
紧接着课本给出了定理来描述极值点和驻点的必然联系。
首先提到了费马引理,即,如果某函数在x0可导,且在x0处取得极值,那么f'x0=0,这就是定理1的大体意思。这就是可导函数取得极值的必要条件。
定理一(必要条件):设函数f(x)在x0处可导,且在x0处取得极值,则f'(x0)=0.
它的意思就是对于可导函数来说,极值点必然是驻点。但是反过来,驻点却不一定是极值点。就比如上面图中曲线的x3点处。
事实上如果去掉可导这个条件,说极值点必然是驻点就是错的。因为在导数不存在的地方也可能是极值点。比如y=|x|
上面介绍了极值点->驻点或导数不存在的点的关系
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