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해석학 에서, 함수 의 극대점 (極大點, 영어 : local maximum point )은 주위의 모든 점의 함숫값 이상의 함숫값을 갖는 점이다. 극댓값 (極大값, 영어 : local maximum (value) )은 극대점이 갖는 함숫값이다. 마찬가지로, 함수의 극소점 (極小點, 영어 : local minimum point )은 주위의 모든 점의 함숫값 이하의 함숫값을 갖는 점이며, 극솟값 (極小값, 영어 : local minimum (value) )은 극소점이 갖는 함숫값이다. 극대점과 극소점을 통틀어 극점 (極點, 영어 : local extremum point )이라고 하며, 극댓값과 극솟값을 통틀어 극값 (영어 : local extremum (value) )이라고 한다. 기하학적으로, 함수의 그래프 는 극대점에서 위로 우뚝 솟아있으며, 극소점에서 아래로 움푹 꺼져있다.
함수f(x) = cos(3πx)/x, 0.1≤x≤1.1에서의 극값. 일부 극값은 최대/최솟값이기도 하다. 함수의 최대점 (最大點, 영어 : global maximum point )과 최소점 (最小點, 영어 : global minimum point )은 각각 정의역의 모든 점의 함숫값 이상의 함숫값을 갖는 점이다. 최댓값 (最大값, 영어 : global maximum (value) )과 최솟값 (最小값, 영어 : global minimum (value) )은 각각 최대점과 최소점이 갖는 함숫값이다. 최댓값과 최솟값은 극댓값과 극솟값보다 더 강한 개념이다.
극댓값·극솟값·최댓값·최솟값은 최적화 문제 등에서 응용된다.
함수
f
:
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }
A
{\displaystyle A}
J
{\displaystyle J}
E
{\displaystyle E}
G
{\displaystyle G}
B
{\displaystyle B}
D
{\displaystyle D}
F
{\displaystyle F}
J
{\displaystyle J}
다음이 주어졌다고 하자.
위상 공간
X
{\displaystyle X}
함수
f
:
X
→
R
{\displaystyle f\colon X\to \mathbb {R} }
그렇다면, 다음 조건을 만족시키는,
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
x
∈
U
⊆
X
{\displaystyle x\in U\subseteq X}
x
{\displaystyle x}
f
{\displaystyle f}
극대점 이라고 하며,
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
f
{\displaystyle f}
극댓값 이라고 한다.
임의의
y
∈
U
{\displaystyle y\in U}
f
(
y
)
≤
f
(
x
)
{\displaystyle f(y)\leq f(x)}
마찬가지로, 다음 조건을 만족시키는,
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
근방
x
∈
U
⊆
X
{\displaystyle x\in U\subseteq X}
x
{\displaystyle x}
f
{\displaystyle f}
극소점 이라고 하며,
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
f
{\displaystyle f}
극솟값 이라고 한다.
임의의
y
∈
U
{\displaystyle y\in U}
f
(
y
)
≥
f
(
x
)
{\displaystyle f(y)\geq f(x)}
또한,
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
x
{\displaystyle x}
f
{\displaystyle f}
최대점 이라고 하며,
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
f
{\displaystyle f}
최댓값 이라고 한다.
임의의
y
∈
X
{\displaystyle y\in X}
f
(
y
)
≤
f
(
x
)
{\displaystyle f(y)\leq f(x)}
마찬가지로,
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
x
{\displaystyle x}
f
{\displaystyle f}
최소점 이라고 하며,
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
f
{\displaystyle f}
최솟값 이라고 한다.
임의의
y
∈
X
{\displaystyle y\in X}
f
(
y
)
≥
f
(
x
)
{\displaystyle f(y)\geq f(x)}
또한, 위의 극댓값/극솟값/최댓값/최솟값의 정의에서
y
≠
x
{\displaystyle y\neq x}
≤
{\displaystyle \leq }
≥
{\displaystyle \geq }
<
{\displaystyle <}
>
{\displaystyle >}
엄격한 극댓값/극솟값/최댓값/최솟값 (嚴格한..., 영어 : strict ... )의 정의를 얻는다.
유계인 닫힌 구간에서 함수가 연속이면 최대 최소 정리 로 최대점,최소점은 항상 유일하게 존재한다.
극소점, 극대점은 존재하지 않을 수 있으며 극대점, 극소점이 최대점, 최소점과 다를 수 있다.
함수
f
:
U
⊂
R
n
→
R
{\displaystyle f:U\subset \mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} }
C
3
{\displaystyle C^{3}}
x
0
∈
U
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}\in U}
f
{\displaystyle f}
임계점 일 때,
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} }
양의 정부호 이면, 즉 모든
h
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {h} \in \mathbb {R} ^{n}}
h
=
0
{\displaystyle \mathbf {h} =\mathbf {0} }
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} }
음의 정부호 이면, 즉 모든
h
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {h} \in \mathbb {R} ^{n}}
h
=
0
{\displaystyle \mathbf {h} =\mathbf {0} }
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
이계 도함수 판정법 이라고 한다.
여기서
n
=
1
{\displaystyle n=1}
n
=
1
{\displaystyle n=1}
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
=
1
2
f
″
(
x
0
)
h
2
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} ={\frac {1}{2}}f''\left(x_{0}\right)h^{2}}
f
″
(
x
0
)
>
0
{\displaystyle f''\left(x_{0}\right)>0}
양의 정부호 이고
f
″
(
x
0
)
<
0
{\displaystyle f''\left(x_{0}\right)<0}
음의 정부호 이다. 즉, 일변수 함수의 이차 도함수 판정법은 단순히
f
″
(
x
0
)
{\displaystyle f''\left(x_{0}\right)}
보조정리 : 어떤
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
B
=
[
b
i
j
]
{\displaystyle B=\left[b_{ij}\right]}
H
:
R
n
→
R
,
(
h
1
,
…
h
n
)
↦
1
2
∑
i
,
j
=
1
n
b
i
j
h
i
h
j
{\displaystyle H:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ,\left(h_{1},\dots h_{n}\right)\mapsto {\frac {1}{2}}\sum _{i,j=1}^{n}b_{ij}h_{i}h_{j}}
H
{\displaystyle H}
양의 정부호 라면 모든
h
∈
R
n
{\displaystyle \mathbf {h} \in \mathbb {R} ^{n}}
H
(
h
)
≥
M
‖
h
‖
2
{\displaystyle H\left(\mathbf {h} \right)\geq M\left\Vert \mathbf {h} \right\|^{2}}
M
{\displaystyle M}
(증명)
‖
x
‖
=
1
{\displaystyle \left\Vert \mathbf {x} \right\|=1}
x
{\displaystyle \mathbf {x} }
H
(
x
)
{\displaystyle H\left(\mathbf {x} \right)}
연속 이므로 최대 최소 정리 에 의하여 최솟값
M
{\displaystyle M}
H
{\displaystyle H}
양의 정부호 이므로
M
>
0
{\displaystyle M>0}
H
{\displaystyle H}
이차함수 이므로
0
{\displaystyle \mathbf {0} }
h
{\displaystyle \mathbf {h} }
H
(
h
)
=
H
(
h
‖
h
‖
‖
h
‖
)
=
H
(
h
‖
h
‖
)
‖
h
‖
2
≥
M
‖
h
‖
2
{\displaystyle H\left(\mathbf {h} \right)=H\left({\frac {\mathbf {h} }{\left\Vert \mathbf {h} \right\|}}\left\Vert \mathbf {h} \right\|\right)=H\left({\frac {\mathbf {h} }{\left\Vert \mathbf {h} \right\|}}\right)\left\Vert \mathbf {h} \right\|^{2}\geq M\left\Vert \mathbf {h} \right\|^{2}}
h
=
0
{\displaystyle \mathbf {h} =\mathbf {0} }
D
f
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle \mathbf {D} f\left(\mathbf {x} _{0}\right)=\mathbf {0} }
테일러 정리 에 의하여
f
(
x
0
+
h
)
−
f
(
x
0
)
=
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
+
R
2
(
x
0
,
h
)
{\displaystyle f\left(\mathbf {x} _{0}+\mathbf {h} \right)-f\left(\mathbf {x} _{0}\right)=\mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} +R_{2}\left(\mathbf {x} _{0},\mathbf {h} \right)}
lim
h
→
0
R
2
(
x
0
,
h
)
‖
h
‖
2
=
0
{\displaystyle \lim _{\mathbf {h} \to \mathbf {0} }{\frac {R_{2}\left(\mathbf {x} _{0},\mathbf {h} \right)}{\left\Vert \mathbf {h} \right\|^{2}}}=0}
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} }
양의 정부호 라면 보조 정리 에 의하여
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
≥
M
‖
h
‖
2
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} \geq M\left\Vert \mathbf {h} \right\|^{2}}
M
{\displaystyle M}
극한 의 정의에 의하여
0
<
‖
h
‖
<
δ
⇒
‖
R
2
(
x
0
,
h
)
‖
<
M
‖
h
‖
2
{\displaystyle 0<\left\Vert \mathbf {h} \right\|<\delta \Rightarrow \|R_{2}\left(\mathbf {x} _{0},\mathbf {h} \right)\|<M\left\Vert \mathbf {h} \right\|^{2}}
δ
{\displaystyle \delta }
0
<
‖
h
‖
<
δ
{\displaystyle 0<\left\Vert \mathbf {h} \right\|<\delta }
f
(
x
0
+
h
)
−
f
(
x
0
)
=
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
+
R
2
(
x
0
,
h
)
>
0
{\displaystyle f\left(\mathbf {x} _{0}+\mathbf {h} \right)-f\left(\mathbf {x} _{0}\right)=\mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} +R_{2}\left(\mathbf {x} _{0},\mathbf {h} \right)>0}
f
(
x
0
+
h
)
>
f
(
x
0
)
{\displaystyle f\left(\mathbf {x} _{0}+\mathbf {h} \right)>f\left(\mathbf {x} _{0}\right)}
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} }
음의 정부호 이면
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
그림과 같은 대각선상에 위치한 부분행렬들의 행렬식 들이 이차 도함수 판정법에 이용된다. 헤세 행렬 에서 그림과 같이 대각선상에 위치한 부분행렬들의 행렬식들이 모두 양일 경우
h
T
H
(
f
)
(
x
0
)
h
{\displaystyle \mathbf {h} ^{T}H\left(f\right)\left(\mathbf {x} _{0}\right)\mathbf {h} }
양의 정부호 이고 음과 양이 번갈아서 나올 경우 음의 정부호 이다. 즉, 이차 도함수 판정법에 따라서 부분 행렬들의 행렬식들이 모두 양일 경우
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
임계점
x
0
{\displaystyle \mathbf {x} _{0}}
안장점 으로 극대이지도 극소이지도 않다.
예를 들어, 이변수 함수
f
(
x
,
y
)
:
U
⊂
R
2
→
R
{\displaystyle f\left(x,y\right):U\subset \mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R} }
C
3
{\displaystyle C^{3}}
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
∂
f
∂
x
(
x
0
,
y
0
)
=
∂
f
∂
y
(
x
0
,
y
0
)
=
0
{\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial x}}\left(x_{0},y_{0}\right)={\frac {\partial f}{\partial y}}\left(x_{0},y_{0}\right)=0}
∂
2
f
∂
x
2
(
x
0
,
y
0
)
>
0
{\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}\left(x_{0},y_{0}\right)>0}
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
D
=
(
∂
2
f
∂
x
2
)
(
∂
2
f
∂
y
2
)
−
(
∂
2
f
∂
x
∂
y
)
2
>
0
{\displaystyle D=\left({\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}\right)\left({\frac {\partial ^{2}f}{\partial y^{2}}}\right)-\left({\frac {\partial ^{2}f}{\partial x\partial y}}\right)^{2}>0}
D
{\displaystyle D}
f
{\displaystyle f}
헤세 행렬 의 행렬식 이다.마찬가지로
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
∂
f
∂
x
(
x
0
,
y
0
)
=
∂
f
∂
y
(
x
0
,
y
0
)
=
0
{\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial x}}\left(x_{0},y_{0}\right)={\frac {\partial f}{\partial y}}\left(x_{0},y_{0}\right)=0}
∂
2
f
∂
x
2
(
x
0
,
y
0
)
<
0
{\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}\left(x_{0},y_{0}\right)<0}
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
D
>
0
{\displaystyle D>0}
그리고
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
D
<
0
{\displaystyle D<0}
(
x
0
,
y
0
)
{\displaystyle \left(x_{0},y_{0}\right)}
안장점 이다.
만약
D
=
0
{\displaystyle D=0}
D
=
0
{\displaystyle D=0}
임계점 을 퇴화 극점 또는 변질 극점 이라고 말한다. 반대로 이차 도함수 판정법으로 극대, 극소, 안장점인지의 여부를 판별할 수 있는
D
≠
0
{\displaystyle D\neq 0}
임계점 을 정상적인 임계점 또는 비퇴화 임계점 이라고 한다.
James Stewart (2009). 《Calculus(Metric International Version, 6th Edition)》. Brooks/Cole, Cengage Learning. ISBN 0-495-38362-7 Jerrold E. Marsden, Anthony J. Tromba (2003). 《Vector Calculus(Fifth Edition)》. W. H. Freeman and Company. ISBN 0-7167-4992-0 
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![폐구간 [a, b]에 정의된 실숫값 함수 f의 그래프. 대부분의 곳에서 매끄러운 곡선이나, 두 곳의 불연속점 존재. a부터 b까지 A~K의 알파벳이 매겨져있음. A의 x좌표는 a, K의 x좌표는 b. AB는 매끄럽게 상승하는 곡선. BC는 매끄럽게 하강하는 곡선. D는 C 바로 위에 있는 제거 가능 불연속점. CE는 매끄럽게 하강하는 곡선. EF는 매끄럽게 상승하는 곡선. FG는 하강하는 직선. GH는 상승하는 직선. I는 H 바로 위에 있는 비약 불연속점. IJ는 매끄럽게 상승하는 곡선. JK는 매끄럽게 하강하는 곡선.](/wiki/%ED%8C%8C%EC%9D%BC:GraphExample.svg)
![{\displaystyle f\colon [a,b]\to \mathbb {R} }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c5ab61178bf5349838758ffe3d96135406ed0245)
헤세 행렬 문서를 참고하십시오.
![{\displaystyle B=\left[b_{ij}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2e323a41a83f3c448d2b7b69b9745d9915aac2e7)
