Some necessary and some sufficient conditions for local extrema of polynomials and power series in two variables

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This study extends the author’s previous works establishing necessary and sufficient conditions for a local extremum at a stationary point of a polynomial or an absolutely convergent power series in its neighborhood. It is known that in the one-dimensional case, the necessary and sufficient conditions for an extremum coincide, forming a single criterion.
The next stage of analysis focuses on the two-dimensional case, which constitutes the subject of the present research. Verification of extremum conditions in this case reduces to algorithmically feasible procedures: computing real roots of univariate polynomials and solving a series of practically implementable auxiliary problems.
An algorithm based on these procedures is proposed. For situations where its applicability is limited, a method of substituting polynomials with undetermined
coefficients is developed. Building on this method, an algorithm is constructed to unambiguously verify the presence of a local minimum at a stationary point for polynomials representable as a sum of two $A$-quasihomogeneous forms, where $A$ is a two-dimensional vector with natural components.

About the authors

Viktor N Nefedov

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Author for correspondence.
Email: nefedovvn54@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6053-2066
https://www.mathnet.ru/person63464

Cand. Phys. & Math. Sci., Associate Professor; Associate Professor; Dept. of Mathematical Cybernetics

Russian Federation, 125993, Moscow, Volokolamskoe shosse, 4

References

  1. Nefedov V. N. Estimation of the error in convex polynomial optimization problems, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 1990, vol. 30, no. 1, pp. 147–158. DOI: https://doi.org/10.1016/0041-5553(90)90024-M.
  2. Nefedov V. N. Necessary and sufficient conditions for an extremum in complex problems of optimization of systems described by polynomial and analytic functions, J. Comput. Syst. Sci. Int., 2023, vol. 62, no. 2, pp. 179–200. EDN: AHYZCK. DOI: https://doi.org/10.1134/s1064230723020156.
  3. Vasil’ev F. P. Metody optimizatsii [Optimization Methods], vol. 1, Konechnomernye zadachi optimizatsii. Printsip maksimuma. Dinamicheskoe programmirovanie [Finite-dimensional Optimization Problems. Maximum Principle. Dynamic Programming]. Moscow, MTsNMO, 2011, 620 pp. (In Russian)
  4. Krasnosel’skiy M. A., Vainikko G. M., Zabreiko P. P., et al. Approximate Solution of Operator Equations,Wolters-Noordhoff Series of Monographs and Textbooks on Pure and Applied Mathematics. Groningen, Wolters-Noordhoff Publ., 1972, xii+484 pp.
  5. Nefedov V. N. Necessary and sufficient conditions of the extremum in the analytical optimization problems, Trudy MAI, 2009, no. 33, 4 (In Russian). EDN: JWKQVV.
  6. Gindikin S. G. Energy estimates connected with the Newton polyhedron, Tr. Mosk. Mat. Obs., 1974, vol. 31, pp. 189–236 (In Russian).
  7. Bruno A. D. Power Geometry in Algebraic and Differential Equations, North-Holland Mathematical Library, vol. 57. Amsterdam, North-Holland, 2000, ix+385 pp.
  8. Gindikin S. G., Volevich L. R. The Method of Newton’s Polyhedron in the Theory of Partial Differential Equations, Mathematics and Its Applications. Soviet Series, vol. 86. Dordrecht, Kluwer Academic Publ, 1992, x+266 pp.
  9. Khovansky A. G. Polyhedra and algebra, Trudy ISA RAN, 2008, vol. 38, pp. 23–35 (In Russian). EDN: KGCDTJ.
  10. Nefedov V. Methods and algorithms for determining the main quasi-homogeneous forms of polynomials and power series, MATEC Web of Conferences, 2022, vol. 362, 01017. EDN: LJOIEO. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/202236201017.
  11. Nefedov V. N. On one method of analysis of a polynomial on constancy of signs in the positive orthant, Trudy MAI, 2006, no. 22, 6 (In Russian). EDN: ISVGRT.
  12. Evtushenko Yu. G., Rat’kin V. A. The method of half-divisions for global optimization of a function of many variables, Sov. J. Comput. Syst. Sci., 1987, vol. 25, no. 5, pp. 75–84.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. The Newton polyhedron for the polynomial \(p(x, y)\)

Download (144KB)
3. Figure 2. The Newton polyhedron for the polynomial \(p_a(x, y)\)

Download (209KB)

Copyright (c) 2024 Authors; Samara State Technical University (Compilation, Design, and Layout)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».