Optimización de una función cuadrática para hallar valores máximos o mínimos

M1 — PAES obligatoria Avanzada

Resumen inicial

La optimización de una función cuadrática $f(x) = ax^2 + bx + c$ determina los valores extremos globales mediante la abscisa crítica $x^* = -\frac{b}{2a}$ y la evaluación extremal $y^* = f(x^*)$, maximizando si $a < 0$ o minimizando si $a > 0$.

Explicación en palabras simples

La optimización de una función cuadrática $f(x) = ax^2 + bx + c$ determina los valores extremos globales mediante la abscisa crítica $x^* = -\frac{b}{2a}$ y la evaluación extremal $y^* = f(x^*)$, maximizando si $a < 0$ o minimizando si $a > 0$

Optimizar significa encontrar lo mejor posible (la mayor ganancia o el menor costo):

  • ¿Cómo se hace?
  • Calcula el punto de control ($x^*$):
    $$x^* = -\frac{b}{2a}$$
  • Calcula el valor óptimo ($y^*$): Mete ese número dentro de la función $f(x^*)$.
  • Tipo de óptimo:
  • Si $a < 0$ (parábola triste $\cap$): es un MÁXIMO (ganancias, altura, área).
  • Si $a > 0$ (parábola feliz $\cup$): es un MÍNIMO (costos, desperdicio, tiempo de espera).

Explicación formal

Sea $f: \mathcal{D} \subseteq \mathbb{R} \to \mathbb{R}$ con $f(x) = ax^2 + bx + c$ ($a \neq 0$). El problema de optimización global irrestricto se formula como:
$$\text{Optimizar } f(x) \quad \text{sujeto a } x \in \mathcal{D}$$

Condiciones de Optimalidad de Karush-Kuhn-Tucker (KKT):
1. Condición Necesaria de Primer Orden (CNPO):
$$f'(x^*) = 2ax^* + b = 0 \Longleftrightarrow x^* = -\frac{b}{2a}$$
2. Condición Suficiente de Segundo Orden (CSSO):
$$f''(x^*) = 2a \Longrightarrow \begin{cases} a < 0 \implies x^* \text{ es un maximizador global estricto} \\ a > 0 \implies x^* \text{ es un minimizador global estricto} \end{cases}$$
3. Valor óptimo alcanzado: $y^* = f(x^*) = c - \frac{b^2}{4a} = -\frac{\Delta}{4a}$.

Comprueba tu avance En la función de ganancia $G(x) = -2x^2 + 80x - 300$, ¿cuántas unidades x maximizan la ganancia?

Definiciones clave

  • Argumento de optimización ($x^*$): Nivel de la variable de entrada que produce el resultado óptimo.
  • Valor extremal ($y^*$): Magnitud numérica óptima obtenida.

Propiedades y relaciones importantes

  • Unicidad del óptimo cuadrático: Toda función cuadrática continua sobre $\mathbb{R}$ posee un único óptimo global estricto.
  • Estabilidad de la solución: Variaciones simétricas $\pm \delta$ alrededor de $x^*$ reducen el rendimiento en una cantidad fija $a \delta^2$.

Ejemplo guiado

Ejemplo La optimización de una función cuadrática $f(x) = ax^2 + bx + c$ determina los valores extremos globales mediante la abscisa crítica $x^* = -\frac{b}{2a}$ y la evaluación extremal $y^* = f(x^*)$, maximizando si $a < 0$ o minimizando si $a > 0$

Una empresa modela sus costos mensuales de transporte en millones de pesos mediante $C(x) = 3x^2 - 60x + 400$, donde $x$ es la cantidad de camiones en ruta. Determina cuántos camiones minimizan el costo y cuál es el costo mínimo.

  • Paso 1: Identificar coeficientes: $a = 3, b = -60, c = 400$. - Como $a = 3 > 0$, la función tiene un **mínimo global**.
  • Paso 2: Calcular la cantidad óptima de camiones ($x^*$): $x^* = -\frac{b}{2a} = -\frac{-60}{2(3)} = \frac{60}{6} = 10\text{ camiones}$.
  • Paso 3: Calcular el costo mínimo ($y^*$): $C(10) = 3(10)^2 - 60(10) + 400 = 300 - 600 + 400 = 100\text{ millones de pesos}$.
  • Paso 4: Conclusión: La empresa minimiza costos utilizando **10 camiones**, alcanzando un costo mínimo de **$\$100\text{ millones de pesos}$**.
Comprueba tu avance Si una función cuadrática tiene $a = -4$, ¿qué tipo de optimización permite resolver en todo $\mathbb{R}$?

Procedimiento

  • Paso 1: Escribir la función cuadrática objetivo $f(x) = ax^2 + bx + c$.
  • Paso 2: Verificar el signo de $a$ para confirmar la naturaleza del extremo (máximo si $a < 0$, mínimo si $a > 0$).
  • Paso 3: Calcular el argumento óptimo $x^* = -\frac{b}{2a}$.
  • Paso 4: Evaluar el valor extremo $y^* = f(x^*)$.
  • Paso 5: Redactar la conclusión diferenciando el punto de operación del valor óptimo.

Errores frecuentes y cómo corregirlos

  • Error común: Intentar encontrar un costo mínimo con una función donde $a < 0$.
  • Cómo corregirlo: Para minimizar costos se requiere $a > 0$ (curva cóncava hacia arriba); si $a < 0$, la función no está acotada inferiormente en $\mathbb{R}$.

Ejemplos

Responde los siguientes ejercicios para poner a prueba lo que acabas de aprender.

1 Si $G(x) = -x^2 + 40x$, ¿cuál es la ganancia máxima?
2 En $C(x) = 2x^2 - 16x + 50$, ¿qué nivel de producción minimiza el costo?
3 En la función anterior $C(x) = 2x^2 - 16x + 50$, ¿cuál es el costo mínimo?
4 Si $I(p) = -5p^2 + 300p$, ¿a qué precio $p$ se maximiza el ingreso?

Ejemplos Verdadero/Falso

Decide si cada afirmación es verdadera o falsa antes de ver la explicación.

"El argumento que optimiza una función cuadrática es siempre x* = -b/(2a)."
"Confundir la variable de control x con el resultado extremal y."
"El valor óptimo alcanzado es la evaluación funcional de dicho punto y = f(x)."
"Evaluar el vértice con signos erróneos en potencias de números negativos."
"Omitir el signo negativo de la fórmula de abscisa del vértice."

Al terminar debes poder

Resumen La optimización de una función cuadrática $f(x) = ax^2 + bx + c$ determina los valores extremos globales mediante la abscisa crítica $x^* = -\frac{b}{2a}$ y la evaluación extremal $y^* = f(x^*)$, maximizando si $a < 0$ o minimizando si $a > 0$

🎯 QUÉ Objetivo

Optimizar funciones cuadráticas para hallar máximos y mínimos en problemas aplicados.

⚙️ CÓMO Procedimiento

Calculando x = -b/(2a) y evaluando f(x) para obtener el rendimiento extremo del sistema.

Fuente: Texto escolar MINEDUC — Álgebra y Funciones / Modelamiento y Aplicaciones

Practica

Preguntas conceptuales

Verificar las ideas clave antes de calcular.

  1. El valor óptimo de una función cuadrática se obtiene en:

  2. El signo de $a$ determina si se busca un máximo o un mínimo.

  3. Para hallar el valor óptimo de una función, se necesita:

Reconocimiento

Identificar elementos, datos o procedimientos.

  1. Con $A(x)=-2x^2+40x$, el vértice está en $x=10$.

Ejercicios básicos

Aplicar el procedimiento principal en casos simples.

  1. Con $A(x)=-2x^2+40x$, determina el área máxima posible.

  2. Con $C(x)=3x^2-24x+100$, determina el costo mínimo posible.

  3. Reportar solo la coordenada $x$ del vértice sin calcular el valor óptimo es un error frecuente.

Preguntas tipo PAES

Resolver preguntas con formato y distractores similares a PAES.

  1. ¿Cuál es el error frecuente al optimizar una función cuadrática?

  2. Con $B(x)=-x^2+8x-7$, la ganancia máxima es $9$.

  3. Con $I(x)=-x^2+10x+200$, determina el ingreso máximo posible.

Evaluación de dominio

☆☆☆ 0/3 niveles aprobados
Nivel 1 Definición
Nivel 2 Ejercicios simples
Nivel 3 Problemas de aplicación

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