4.5: Optimización
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A veces tenemos una función y solo queremos realmente saber cuál es su punto alto o punto bajo en términos de\(y\) -valor. El punto alto se llama máximo, y el punto bajo se llama mínimo. Para la mayoría de las funciones, estos puntos ocurren cuando la derivada es cero o indefinida (hablamos de por qué esto es brevemente en una sección anterior).
Seguiremos la máxima “la optimización ocurre cuando la derivada es cero”. Primero encontramos la derivada usando la regla de poder\(h'(t) = -10t + 20\). Entonces establecemos esto igual a cero, así resolvemos
\[\begin{align*} -10t + 20 & = 0 \\ -10t & = - 20 \\ t & = \boxed{2} \end{align*}\]
De ahí que la altura se maximice cuando el tiempo es igual a\(2\) segundos. En este punto, la altura de la pelota es de\(h(2) = -5(2)^2 + 20(2) + 10 = -20 + 40 + 10 = 30\) metros. Aquí hay un boceto aproximado basado en lo que sabemos sobre esta función:
Hagamos un ejemplo de optimización de anteras:
\(C(x) = \frac{500}{x} + 0.001x.\)
¿A qué valor\(x\) se minimiza el costo por artículo? ¿Cuál es el costo a este valor de\(x\)?
Para resolver este problema, encontramos\(C'(x)\):
\(C'(x) = \frac{d}{dx} 500 x^{-1} + 0.001 x = -500x^{-2} + 0.001\)
Luego establecemos esto igual a cero y resolvemos:
\[\begin{align*} -500x^{-2} + 0.001 & = 0 \\ -500x^{-2} & = -0.001 \\ x^{-2} & = 0.000002 \\ 1 & = 0.000002 x^2 \\ 500,000 & = x^2 \\ \sqrt{500,000} & = x \approx \boxed{707.10} \end{align*}\]
Por lo que vemos acerca de las figuras de\(707\) acción es el mejor número para elegir. El costo en este punto (al\(x = 707\) enchufarse a la ecuación original) es justo\(\boxed{\$1.41}\). ¡No tan mal!