Capitolo 143
Problemi di massimo e minimo

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Tutto ciò che la Natura compie, lo compie per la via più breve. Così il raggio di luce che si riflette in uno specchio percorre il cammino di minima lunghezza fra punto di partenza e punto di arrivo: per questo l’angolo di incidenza è uguale all’angolo di riflessione.”

— Erone di Alessandria, Catottrica (I sec. d.C. ca.), traduzione adattata

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143.1 Introduzione motivazionale

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I problemi di ottimizzazione — trovare il massimo o il minimo di una grandezza — attraversano l’intera storia della scienza, dalla geometria classica (problema isoperimetrico) alle leggi della fisica (principio di Fermat, principio di minima azione) all’economia moderna (massimo profitto). In tutti i casi, lo schema è lo stesso: tradurre il problema concreto in una funzione di una (o più) variabili, identificare il dominio compatibile con i vincoli, e trovare gli estremi assoluti con gli strumenti dell’analisi — studio di funzione (141) e ricerca degli estremi via derivata prima e seconda (139, 140).

Questo capitolo è la palestra applicativa di tutto il calcolo differenziale liceale. I problemi che affronteremo si dividono, per comodità didattica, in tre filoni: geometrici (lunghezze, aree, volumi), fisici (tempi, energie, distanze), economici (costi, ricavi, profitti). Lo schema risolutivo è però unico, e merita di essere interiorizzato come metodo di ragionamento.

Nota storica. Il primo problema di massimo/minimo della storia, datato I sec. d.C., è il principio di Erone di Alessandria sulla riflessione della luce: la luce segue il cammino di lunghezza minima. La generalizzazione moderna è il principio di Fermat (1662): in un mezzo non omogeneo, la luce segue il cammino di tempo minimo. Da questo principio, applicando il calcolo differenziale, si ricava direttamente la legge di Snell–Cartesio sulla rifrazione. Vedremo questo collegamento nella sezione 143.4.

143.2 Impostazione di un problema di ottimizzazione

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La maggior parte degli errori in un problema di ottimizzazione si commette prima del calcolo: nella fase di impostazione, dove va costruita la funzione obiettivo. Conviene quindi disciplinarsi seguendo uno schema fisso.

Procedura  — Impostazione e risoluzione di un problema di ottimizzazione

1.
Lettura: leggere attentamente il testo e identificare:
  • la grandezza \(y\) da massimizzare o minimizzare (la funzione obiettivo);
  • le grandezze libere (variabili);
  • i vincoli (relazioni che legano le variabili fra loro o con costanti).
2.
Modello: scrivere \(y = f(x_1, \dots , x_n)\) e tradurre i vincoli in equazioni o disequazioni.
3.
Riduzione a una variabile: usare i vincoli (eliminazione) per esprimere \(y\) in funzione di una sola variabile, \(y = f(x)\).
4.
Dominio: determinare l’intervallo dei valori ammissibili di \(x\), derivante dai vincoli geometrici/fisici (es. lunghezze \(> 0\), angoli in \([0, \pi /2]\), ecc.). Spesso il dominio è un intervallo aperto o un intervallo chiuso e limitato.
5.
Ricerca degli estremi: applicare lo studio di \(f'\) e la procedura di 139. Calcolare \(f\) ai candidati e agli estremi del dominio, confrontare i valori.
6.
Verifica della natura: usare il test della derivata prima o della derivata seconda per accertare che il candidato sia effettivamente il tipo di estremo richiesto.
7.
Interpretazione fisica: riportare il risultato nel linguaggio originale del problema (con unità di misura, verifiche dimensionali, controllo del segno).

Attenzione!

Una funzione obiettivo che si “allontana a \(+\infty \)” su entrambi i bordi del dominio (e in particolare ha solo estremi locali interni) garantisce automaticamente che il minimo interno sia anche assoluto. Specularmente per massimi. Questa osservazione semplifica spesso la conclusione, evitando di dover esaminare i bordi.

143.3 Problemi geometrici

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I problemi geometrici sono i più tradizionali nei corsi di analisi liceale. Tipicamente: data una figura geometrica con vincolo (perimetro fissato, raggio della circoscritta fissato, ecc.) si cerca quella che ottimizza un parametro (area, volume, superficie). I problemi-cardine già visti in 139: rettangolo di area massima con perimetro fisso (risposta: quadrato), scatola di volume massimo da cartoncino quadrato, lattina cilindrica di superficie minima dato il volume (\(h = 2 r\)). Qui sviluppiamo casi più complessi.

Esempio 143.1 — Cilindro di volume massimo inscritto in una sfera di raggio \(R\)

Sia \(R > 0\) il raggio della sfera. Inscriviamo un cilindro retto di raggio \(r\) e altezza \(h\), con assi coincidenti col diametro. Dalla geometria: il raggio del cilindro e la metà dell’altezza formano un triangolo rettangolo con ipotenusa \(R\), dunque

\[ r^2 + \left (\frac {h}{2}\right )^2 = R^2. \]

Esplicitiamo \(r^2 = R^2 - h^2/4\). Il volume del cilindro è

\[ V(h) = \pi r^2 h = \pi \left ( R^2 - \frac {h^2}{4} \right ) h = \pi R^2 h - \frac {\pi }{4} h^3, \qquad h \in (0, 2R). \]

Derivata: \(V'(h) = \pi R^2 - \frac {3\pi }{4} h^2 = 0 \Rightarrow h^2 = \frac {4 R^2}{3} \Rightarrow h = \frac {2R}{\sqrt {3}}\).

Test della derivata seconda: \(V''(h) = -\frac {3\pi }{2} h < 0\) in \(h = 2R/\sqrt 3\): massimo (anche assoluto, perché \(V\) si annulla agli estremi \(h = 0\) e \(h = 2R\)).

Volume massimo: \(V_{\max } = \pi \left ( R^2 - \frac {R^2}{3} \right ) \cdot \frac {2R}{\sqrt 3} = \frac {4 \pi R^3}{3 \sqrt 3}\).

Confronto con la sfera: \(V_{\text {sfera}} = \frac {4}{3} \pi R^3\), quindi \(V_{\max }/V_{\text {sfera}} = 1/\sqrt 3 \approx 0.577\). Il cilindro inscritto ottimale occupa circa il \(58\%\) del volume della sfera.

[Picture]

Figura 143.1: Cilindro inscritto in una sfera di raggio \(R\). Vincolo: \(r^2 + (h/2)^2 = R^2\). Volume massimo per \(h = 2R/\sqrt 3\), \(r = R\sqrt {2/3}\).

Esempio 143.2 — Cono di volume massimo inscritto in una sfera

Sfera di raggio \(R\). Inscriviamo un cono retto di raggio di base \(r\) e altezza \(h\), col vertice e il centro della base sulla retta passante per il diametro. Convenzione: il vertice del cono è in un polo della sfera, e \(h\) è la distanza dal vertice al piano della base. Allora il centro della base si trova a distanza \(|h - R|\) dal centro della sfera, e

\[ r^2 = R^2 - (h - R)^2 = 2 R h - h^2. \]

\(V(h) = \frac {1}{3} \pi r^2 h = \frac {1}{3} \pi (2 R h^2 - h^3)\), \(h \in (0, 2R)\). \(V'(h) = \frac {1}{3} \pi (4 R h - 3 h^2) = \frac {h \pi }{3} (4 R - 3 h)\). Zeri: \(h = 0\) (escluso) e \(h = 4R/3\).

\(V''(h) = \frac {1}{3} \pi (4 R - 6 h)\), in \(h = 4R/3\): \(V'' = \frac {\pi }{3}(4R - 8R) = -\frac {4\pi R}{3} < 0\): massimo.

\(V_{\max } = \frac {1}{3} \pi \left ( 2 R \cdot \frac {16 R^2}{9} - \frac {64 R^3}{27} \right ) = \frac {1}{3} \pi \cdot \frac {32 R^3}{27} = \frac {32 \pi R^3}{81}\).

Confronto: \(V_{\max }/V_{\text {sfera}} = 8/27 \approx 0.296\). Il cono inscritto ottimale occupa circa il \(30\%\) del volume della sfera, meno del cilindro ottimale (\(58\%\)).

Esempio 143.3 — Trapezio isoscele di area massima inscritto in semicerchio

Semicerchio di raggio \(R\) con diametro orizzontale. Inscriviamo un trapezio isoscele con base maggiore coincidente col diametro (\(2R\)) e base minore parallela al diametro. Sia \(2x\) la base minore (\(0 < x < R\)): allora l’altezza del trapezio è \(h = \sqrt {R^2 - x^2}\), e l’area

\[ A(x) = \frac {(2R + 2x)}{2} \cdot \sqrt {R^2 - x^2} = (R + x) \sqrt {R^2 - x^2}. \]

Conviene massimizzare \(A^2 = (R+x)^2 (R^2 - x^2) = (R+x)^2 (R-x)(R+x) = (R+x)^3 (R - x)\).

\(\frac {\mathrm {d}}{\mathrm {d}x} A^2 = 3(R+x)^2 (R-x) - (R+x)^3 = (R+x)^2 \bigl [ 3(R-x) - (R+x) \bigr ] = (R+x)^2 (2R - 4x)\).

Zero per \(x = R/2\). Test: cambia da \(+\) (\(x < R/2\)) a \(-\) (\(x > R/2\)): massimo. \(A_{\max } = (R + R/2) \sqrt {R^2 - R^2/4} = \frac {3R}{2} \cdot \frac {R \sqrt 3}{2} = \frac {3\sqrt 3}{4} R^2\).

Curiosità: il trapezio ottimale ha angoli alla base di \(60°\) e la base minore \(= R = \) raggio. Le tre corde uguali (la base minore e i due lati obliqui) sono tutti uguali a \(R\): il trapezio è la metà di un esagono regolare inscritto.

143.4 Problemi fisici

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In fisica, i problemi di ottimizzazione esprimono spesso principi variazionali: principio di tempo minimo per la luce (Fermat), principio di minima azione (Maupertuis, Lagrange, Hamilton), principio di minima potenziale di equilibrio. Questi principi unificano l’intera fisica classica e producono problemi di massimo/minimo molto eleganti.

Esempio 143.4 — Principio di Fermat e legge di Snell–Cartesio

Una sorgente \(A\) in un mezzo \(1\) (velocità della luce \(v_1\)) deve essere collegata, tramite la luce, a un osservatore \(B\) in un mezzo \(2\) (\(v_2 < v_1\)). I due mezzi sono separati da un’interfaccia rettilinea. Determinare il punto \(P\) dell’interfaccia in cui la luce passa per minimizzare il tempo di percorrenza.

Impostazione. Poniamo l’asse \(x\) sull’interfaccia. \(A = (0, a)\) con \(a > 0\) nel mezzo \(1\) (sopra), \(B = (d, -b)\) con \(b > 0\) nel mezzo \(2\) (sotto), \(d > 0\) distanza orizzontale. Il punto \(P = (x, 0)\) con \(x \in [0, d]\) (assumiamo che il punto razionalmente sia compreso fra le proiezioni).

Tempo di percorrenza:

\[ T(x) = \frac {\sqrt {a^2 + x^2}}{v_1} + \frac {\sqrt {b^2 + (d - x)^2}}{v_2}. \]

\(T'(x) = \dfrac {x}{v_1 \sqrt {a^2 + x^2}} - \dfrac {d - x}{v_2 \sqrt {b^2 + (d-x)^2}}\).

Posto \(T'(x) = 0\): \(\dfrac {x}{v_1 \sqrt {a^2 + x^2}} = \dfrac {d - x}{v_2 \sqrt {b^2 + (d-x)^2}}\).

Ora osserviamo che, dal punto \(P\), \(\operatorname{sen} \theta _1 = x/\sqrt {a^2 + x^2}\) (angolo fra raggio incidente e normale all’interfaccia) e \(\operatorname{sen} \theta _2 = (d-x)/\sqrt {b^2 + (d-x)^2}\) (angolo del raggio rifratto). Quindi \(T'(x) = 0\) diventa

\[ \boxed {\frac {\operatorname{sen} \theta _1}{v_1} = \frac {\operatorname{sen} \theta _2}{v_2}} \qquad \text {ovvero} \qquad n_1 \operatorname{sen} \theta _1 = n_2 \operatorname{sen} \theta _2, \]

dove \(n_i = c/v_i\) è l’indice di rifrazione del mezzo \(i\). Questa è la legge di Snell–Cartesio della rifrazione, scoperta sperimentalmente da Snell (1621) e Cartesio (1637), e ricavata da Fermat (1662) dal suo principio di tempo minimo. Il calcolo differenziale qui non è un mero strumento: è la deduzione stessa della legge della rifrazione dal principio fisico.

Esempio 143.5 — Gittata massima del proiettile

Un proiettile è lanciato con velocità \(v_0\) da terra a un angolo \(\alpha \in [0, \pi /2]\) rispetto all’orizzontale. La gittata (distanza orizzontale al punto di caduta, su terreno piano) è

\[ R(\alpha ) = \frac {v_0^2 \operatorname{sen} (2 \alpha )}{g}. \]

Massimizziamo: \(R'(\alpha ) = \frac {2 v_0^2 \cos (2 \alpha )}{g} = 0 \Rightarrow 2\alpha = \pi /2 \Rightarrow \alpha = \pi /4 = 45°\). Test: \(R'' = -4 v_0^2 \operatorname{sen} (2\alpha )/g < 0\) per \(\alpha = 45°\): massimo. \(R_{\max } = v_0^2/g\).

Conclusione: la gittata di un proiettile su terreno piano è massima per angolo di lancio di \(45°\), e vale \(v_0^2/g\). Questo risultato, già noto a Galileo, è probabilmente l’esempio più celebre di applicazione del calcolo differenziale alla balistica.

Esempio 143.6 — Problema del bagnino

Un bagnino sta in un punto \(A\) sulla sabbia, a distanza \(a\) dal bagnasciuga rettilineo. Un bagnante in pericolo è in \(B\) in acqua, a distanza \(b\) dal bagnasciuga e a distanza orizzontale \(d\) da \(A\). Il bagnino corre sulla sabbia a velocità \(v_1\) e nuota a velocità \(v_2 < v_1\). In quale punto \(P\) del bagnasciuga deve abbandonare la sabbia e gettarsi in acqua per minimizzare il tempo di arrivo?

Modello. Identico al problema di Fermat: \(T(x) = \frac {\sqrt {a^2 + x^2}}{v_1} + \frac {\sqrt {b^2 + (d-x)^2}}{v_2}\). Annullando \(T'(x)\) si ottiene di nuovo

\[ \frac {\operatorname{sen} \theta _1}{v_1} = \frac {\operatorname{sen} \theta _2}{v_2}. \]

La luce ottimizza il tempo seguendo Snell; il bagnino ottimizza il tempo seguendo la stessa legge. In entrambi i casi, la traiettoria si piega all’interfaccia verso il mezzo più lento (\(\theta _2 < \theta _1\) se \(v_2 < v_1\)).

Numericamente: con \(a = 50\,{\mathrm{m} }\), \(b = 30\,{\mathrm{m} }\), \(d = 100\,{\mathrm{m} }\), \(v_1 = 5\,{\mathrm{m} / \mathrm{s} }\), \(v_2 = 1\,{\mathrm{m} / \mathrm{s} }\), risolvendo numericamente si trova \(x \approx 91\,{\mathrm{m} }\) (il bagnino corre quasi sopra il bagnante prima di tuffarsi).

143.5 Problemi economici

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In economia, i problemi di massimo/minimo riguardano tipicamente costi, ricavi, profitti. Il linguaggio derivato dalla microeconomia è quello dell’analisi marginale: la derivata di una grandezza economica rispetto a una quantità è detta “marginale”. Per esempio, \(C'(q)\) è il costo marginale (costo aggiuntivo per produrre un’unità in più).

Procedura  — Massimo profitto: schema generale

Sia \(q\) la quantità prodotta. Si definiscono:

La condizione di massimo profitto è \(\Pi '(q) = 0\), ovvero

\[ R'(q) = C'(q), \]

ricavo marginale uguale al costo marginale. È la regola d’oro della microeconomia.

Esempio 143.7 — Massimo profitto, prezzo costante

Un’impresa produce \(q\) unità di un bene al costo \(C(q) = q^2 + 200\) e le vende a prezzo unitario \(p = 40\) (in euro). Determinare la quantità che massimizza il profitto.

\(R(q) = p \cdot q = 40 q\). \(\Pi (q) = 40 q - q^2 - 200\). \(\Pi '(q) = 40 - 2q = 0 \Rightarrow q = 20\). \(\Pi ''(q) = -2 < 0\): massimo. \(\Pi (20) = 800 - 400 - 200 = 200\) euro.

In termini di marginale: \(R' = 40 = \) costante (prezzo unitario), \(C'(q) = 2q\). Uguaglianza: \(2q = 40 \Rightarrow q = 20\).

Esempio 143.8 — Massimo profitto, prezzo variabile (monopolio)

Un’impresa stima che la domanda dipenda dal prezzo come \(q(p) = 100 - 2 p\), ovvero \(p(q) = (100 - q)/2 = 50 - q/2\). Il costo è \(C(q) = 10 q + 200\). Massimizzare il profitto.

\(R(q) = p(q) \cdot q = (50 - q/2) q = 50 q - q^2 / 2\). \(\Pi (q) = 50 q - q^2/2 - 10 q - 200 = 40 q - q^2/2 - 200\). \(\Pi '(q) = 40 - q = 0 \Rightarrow q = 40\). \(\Pi (40) = 1600 - 800 - 200 = 600\) euro. Prezzo di vendita ottimale: \(p(40) = 50 - 20 = 30\) euro/unità.

Esempio 143.9 — Lotto economico di Wilson

Un’azienda deve gestire un magazzino. Il consumo annuo del bene è \(D\) unità. L’azienda ordina \(Q\) unità per volta (lotto): il costo di ogni ordine è \(K\) (fisso, per gestione dell’ordine), il costo di stoccaggio di un’unità per un anno è \(h\). Determinare \(Q\) che minimizza il costo totale annuo (costo degli ordini + costo di stoccaggio).

Numero di ordini all’anno: \(D/Q\). Costo annuo degli ordini: \(K \cdot D/Q\). La quantità in magazzino in media è \(Q/2\), quindi costo di stoccaggio: \(h \cdot Q/2\). Totale:

\[ C(Q) = \frac {K D}{Q} + \frac {h Q}{2}, \qquad Q > 0. \]

\(C'(Q) = -\frac {K D}{Q^2} + \frac {h}{2} = 0 \Rightarrow Q^2 = \frac {2 K D}{h} \Rightarrow Q^* = \sqrt {\frac {2 K D}{h}}\).

Test: \(C''(Q) = 2 K D / Q^3 > 0\): minimo. La formula \(Q^* = \sqrt {2 K D / h}\) è la celebre formula del lotto economico di Harris (1913) e Wilson (1934), pilastro della gestione delle scorte. Interpretazione: il costo è minimo quando il costo degli ordini eguaglia il costo di stoccaggio (per simmetria della funzione).

143.6 Esempi svolti

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Esempio 143.10 — Triangolo isoscele di area massima inscritto in un cerchio di raggio \(R\)

Sia \(\theta \) la semi-apertura al vertice del triangolo. Allora la base è \(2 R \operatorname{sen} \theta \) (corda sottesa dall’angolo al centro \(2\theta \)) e l’altezza relativa alla base è \(R + R \cos \theta = R(1 + \cos \theta )\). Area:

\[ A(\theta ) = \frac {1}{2} \cdot 2 R \operatorname{sen} \theta \cdot R (1 + \cos \theta ) = R^2 \operatorname{sen} \theta (1 + \cos \theta ), \qquad \theta \in (0, \pi /2). \]

\(A'(\theta ) = R^2 [\cos \theta (1 + \cos \theta ) + \operatorname{sen} \theta \cdot (-\operatorname{sen} \theta )] = R^2 [\cos \theta + \cos ^2 \theta - \operatorname{sen} ^2 \theta ] = R^2 [\cos \theta + \cos (2\theta )]\).

Usando \(\cos (2\theta ) = 2\cos ^2 \theta - 1\): \(A'(\theta ) = R^2 [2 \cos ^2 \theta + \cos \theta - 1] = R^2 (2 \cos \theta - 1)(\cos \theta + 1)\).

Zeri: \(\cos \theta = 1/2 \Rightarrow \theta = \pi /3\), o \(\cos \theta = -1\) (escluso). Test: \(A' > 0\) per \(\theta < \pi /3\), \(A' < 0\) per \(\theta > \pi /3\): massimo.

\(A_{\max } = R^2 \operatorname{sen} (\pi /3) (1 + \cos (\pi /3)) = R^2 \cdot \frac {\sqrt 3}{2} \cdot \frac {3}{2} = \frac {3\sqrt 3}{4} R^2\).

Per \(\theta = \pi /3\), l’angolo al vertice è \(2\theta = 2\pi /3 = 120°\), e gli altri due angoli del triangolo (isoscele) sono \(30°\) ciascuno... attenzione: in un triangolo equilatero gli angoli sono tutti \(60°\). Rifacciamo i conti: il triangolo isoscele ottimale ha \(\theta = \pi /3\), base \(2 R \operatorname{sen} (\pi /3) = R\sqrt 3\), altezza \(R(1 + 1/2) = 3R/2\). Lati obliqui: \(\sqrt {(R\sqrt 3 / 2)^2 + (3R/2)^2} = \sqrt {3R^2/4 + 9R^2/4} = \sqrt {3R^2} = R\sqrt 3\). Tutti e tre i lati uguali a \(R\sqrt 3\): il triangolo isoscele di area massima inscritto è equilatero.

Esempio 143.11 — Posizione di minima distanza fra un punto e una parabola

Trovare il punto della parabola \(y = x^2\) più vicino al punto \(P = (0, 1)\).

Sia \(Q = (x, x^2)\) un punto generico della parabola. Distanza al quadrato:

\[ D(x) = x^2 + (x^2 - 1)^2. \]

\(D'(x) = 2 x + 2 (x^2 - 1) \cdot 2 x = 2 x [1 + 2(x^2 - 1)] = 2 x (2 x^2 - 1)\). Zeri: \(x = 0\), \(x = \pm 1/\sqrt 2\).

Valori: \(D(0) = 0 + 1 = 1\), \(D(\pm 1/\sqrt 2) = 1/2 + (1/2 - 1)^2 = 1/2 + 1/4 = 3/4\). \(D(\pm 1/\sqrt 2) < D(0)\): i punti di minima distanza sono \(Q = (\pm 1/\sqrt 2, 1/2)\). Distanza minima: \(\sqrt {3/4} = \sqrt 3 / 2 \approx 0.866\).

In \(x = 0\) c’è un massimo locale (rispetto ai due minimi laterali): il vertice della parabola non è il punto più vicino al fuoco — è solo un estremo locale relativo. (Esercizio collaterale: verificare che \((0, 1)\) è il fuoco della parabola \(y = x^2\). Sì, lo è.)

Esempio 143.12 — Recinto rettangolare con lato condiviso con un fiume

Un agricoltore ha \(200\,{\mathrm{m} }\) di rete e vuole recintare un terreno rettangolare confinante con un fiume rettilineo (il lato lungo il fiume non viene recintato). Trovare le dimensioni che massimizzano l’area.

Siano \(x\) il lato perpendicolare al fiume e \(y\) il lato parallelo. Vincolo: \(2 x + y = 200\), ovvero \(y = 200 - 2 x\). Dominio: \(0 < x < 100\). Area: \(A(x) = x y = x(200 - 2 x) = 200 x - 2 x^2\). \(A'(x) = 200 - 4 x = 0 \Rightarrow x = 50\), \(y = 100\). \(A''(x) = -4 < 0\): massimo. \(A_{\max } = 50 \cdot 100 = 5000\,{\mathrm{m} ^{2} } = 0.5\,{\hectare }\).

Esempio 143.13 — Minimo materiale per una scatola aperta

Costruire una scatola a base quadrata, senza coperchio, di volume \(1\,{\mathrm{L} } = 1000\,{\mathrm{c} \mathrm{m} ^{3} }\), usando il minimo materiale (minima superficie totale). Trovare le dimensioni.

Sia \(\ell \) il lato della base quadrata, \(h\) l’altezza. Vincolo: \(\ell ^2 h = 1000\), da cui \(h = 1000/\ell ^2\). Superficie da fabbricare (base + 4 lati): \(S = \ell ^2 + 4 \ell h = \ell ^2 + 4000/\ell \). \(S'(\ell ) = 2\ell - 4000/\ell ^2 = 0 \Rightarrow \ell ^3 = 2000 \Rightarrow \ell = \sqrt [3]{2000} \approx 12.6\,{\mathrm{c} \mathrm{m} }\). \(h = 1000/\ell ^2 = 1000/\sqrt [3]{2000^2} = \sqrt [3]{1000^3/2000^2} = \sqrt [3]{1000/4} = \sqrt [3]{250} \approx 6.3\,{\mathrm{c} \mathrm{m} } = \ell /2\).

Risultato: \(h = \ell /2\) (l’altezza ottimale è metà del lato di base). Superficie minima: \(S(\ell ) = \ell ^2 + 4000/\ell \) in \(\ell = \sqrt [3]{2000}\), \(\approx 476\,{\mathrm{c} \mathrm{m} ^{2} }\).

Esempio 143.14 — Cilindro inscritto in un cono

Un cono retto ha raggio di base \(R\) e altezza \(H\). Inscriviamo un cilindro retto avente la base sulla base del cono. Determinare le dimensioni del cilindro di volume massimo.

Sia \(r\) il raggio del cilindro, \(h\) la sua altezza. Per similitudine dei triangoli (apice del cono / cima del cilindro): \(\dfrac {H - h}{H} = \dfrac {r}{R}\), da cui \(h = H(1 - r/R) = H(R - r)/R\). Volume del cilindro: \(V(r) = \pi r^2 h = \pi r^2 \cdot \frac {H(R - r)}{R} = \frac {\pi H}{R} (R r^2 - r^3)\), \(r \in (0, R)\).

\(V'(r) = \frac {\pi H}{R} (2 R r - 3 r^2) = \frac {\pi H r}{R} (2 R - 3 r) = 0 \Rightarrow r = 2R/3\). Test: massimo.

\(h = H(R - 2R/3)/R = H/3\). Risultato: \(r = 2R/3\), \(h = H/3\). Volume: \(V_{\max } = \pi (2R/3)^2 (H/3) = \frac {4 \pi R^2 H}{27}\). Confronto col volume del cono (\(V_{\text {cono}} = \pi R^2 H/3\)): \(V_{\max }/V_{\text {cono}} = 4/9 \approx 0.44\).

Esempio 143.15 — Profitto massimo (versione completa)

Un’azienda produce un bene la cui domanda è \(q(p) = 1000 - 20 p\) (con \(p\) in euro). Il costo di produzione è \(C(q) = 5 q + 1000\). Determinare prezzo, quantità e profitto massimo.

Da \(q = 1000 - 20 p\) ricavo \(p = (1000 - q)/20 = 50 - q/20\). Ricavo: \(R(q) = pq = (50 - q/20) q = 50 q - q^2/20\). Profitto: \(\Pi (q) = R - C = 50 q - q^2/20 - 5 q - 1000 = 45 q - q^2/20 - 1000\).

\(\Pi '(q) = 45 - q/10 = 0 \Rightarrow q^* = 450\). \(\Pi ''(q) = -1/10 < 0\): massimo. Prezzo ottimale: \(p^* = 50 - 450/20 = 50 - 22.5 = 27.5\) euro/unità. Profitto: \(\Pi (450) = 45 \cdot 450 - 450^2/20 - 1000 = 20250 - 10125 - 1000 = 9125\) euro.

143.7 Esercizi proposti

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Esercizio 143.1

1.
Determinare le dimensioni del rettangolo di area massima inscritto in un cerchio di raggio \(R\) con i lati paralleli agli assi.
2.
Tra tutti i triangoli rettangoli con cateti che sommano a \(\ell \), determinare quello di area massima.
3.
Un foglio di carta rettangolare di lati \(a\) e \(b\) (\(a < b\)) viene piegato facendo coincidere un vertice con un punto del lato opposto lungo. Determinare la posizione che minimizza la lunghezza della piega.
4.
Un proiettile sparato da un’altezza \(h\) con angolo \(\alpha \) a velocità \(v_0\) raggiunge una gittata \(R(\alpha )\). Mostrare che il valore ottimale di \(\alpha \) non è \(45°\) in generale, e che vale \(\operatorname{tg} \alpha = v_0/\sqrt {v_0^2 + 2gh}\).
5.
Una persona deve raggiungere una città \(B\) a distanza \(10\,{\mathrm{k} \mathrm{m} }\) in linea d’aria da \(A\), passando per una strada rettilinea che collega \(A\) a un punto \(C\). Sul tratto \(AC\) la velocità è \(60\,{\mathrm{k} \mathrm{m} / \mathrm{h} }\), fuori strada \(20\,{\mathrm{k} \mathrm{m} / \mathrm{h} }\). Determinare la posizione di \(C\) che minimizza il tempo, se la distanza in linea d’aria fra \(A\) e la strada è di \(2\,{\mathrm{k} \mathrm{m} }\).
6.
Tra tutti i cilindri di superficie totale \(S\) data, determinare quello di volume massimo.
7.
Tra tutti i coni di volume \(V\) dato, determinare quello di superficie laterale minima (suggerimento: superficie laterale \(= \pi r \sqrt {r^2 + h^2}\)).
8.
Un’azienda vende un prodotto a \(p = 10\) euro/unità con costo \(C(q) = q^2/100 + 2 q + 50\). Determinare \(q\) che massimizza il profitto, calcolare il profitto.
9.
Domanda lineare \(q = 1200 - 30 p\), costo \(C(q) = 4 q + 200\). Determinare prezzo, quantità e profitto massimi.
10.
Determinare la lunghezza minima della scala che, appoggiata in piano, passa attorno a un angolo a \(90°\) di un corridoio largo \(a\) a sinistra e \(b\) a destra.
11.
Sulla parabola \(y = x^2\), determinare il punto più vicino al punto \((3, 0)\).
12.
Sulla retta \(y = 2 x + 3\), determinare il punto più vicino all’origine.
13.
Tra tutti i triangoli isosceli di perimetro \(2 p\), determinare quello di area massima.
14.
Sulle pendici di un colle (profilo \(y = -x^2/100 + 4\) per \(0 \le x \le 20\), in metri), si vuole installare un’antenna verticale di altezza \(h\). Per quale \(x_0\) la sommità dell’antenna (al punto \((x_0, y(x_0) + h)\)) è alla massima distanza dal centro dell’origine?
15.
Un cono retto di apertura semi-verticale \(\alpha \) è inscritto in una sfera di raggio \(R\). Determinare \(\alpha \) che massimizza il volume del cono (in funzione di \(R\)).
16.
Un magazzino consuma \(D = 10000\) pezzi/anno di un componente. Costo per ordine: \(K = 50\) euro. Costo di stoccaggio annuo per unità: \(h = 2\) euro. Determinare il lotto economico \(Q^*\) e il numero ottimale di ordini all’anno.
17.
Sfida (Steiner). Date tre città \(A\), \(B\), \(C\) formanti un triangolo acutangolo, determinare il punto \(P\) del piano la cui somma delle distanze \(|PA| + |PB| + |PC|\) è minima. (Suggerimento: si chiama punto di Fermat–Torricelli; per un triangolo con tutti gli angoli \(< 120°\), è il punto da cui le tre città sono viste sotto angoli di \(120°\) ciascuna.)

143.8 Riepilogo del capitolo

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