Cómo encontrar una función si tiene un máximo en x = -2 yx = 7

Gracias por el A2A!

Hay infinitas funciones que satisfacen esto. Un ejemplo de esto es:

[matemáticas] f (x) = – \ frac {x ^ 4} {4} + \ frac {5x ^ 3} {3} + 7x ^ 2 [/ matemáticas]

EDITAR: Bernard Blander en los comentarios señaló que probablemente debería señalar cómo obtuve esa función. Si la función tiene máximos en [matemática] x = -2 [/ matemática] y [matemática] x = 7 [/ matemática], entonces su derivada es [matemática] 0 [/ matemática] en estos [matemática] x [/ matemática ] s. Entonces, digamos que la derivada es [matemáticas] (x + 2) (x-7) [/ matemáticas]. Esto no funcionaría porque la antiderivada sería un cúbico, que no tiene un máximo o mínimo absoluto (que es lo que estaba asumiendo). Si quisiéramos uno con un extremo absoluto y un extremo local, entonces la antiderivada debería ser un cuarto. Me aseguré de que esto fuera cierto modificando la derivada para que sea cúbica:

[matemáticas] g ‘(x) = x (x + 2) (x-7) [/ matemáticas]

Si tomas la antiderivada de esto, obtienes:

[matemáticas] g (x) = \ frac {x ^ 4} {4} – \ frac {5x ^ 3} {3} -7x ^ 2 [/ matemáticas]

Ahora, esto tiene un MÍNIMO absoluto y un MÍNIMO local, por lo que podemos definir [matemáticas] f (x): = – g (x) [/ matemáticas] que tiene un máximo absoluto en [matemáticas] x = 7 [/ matemáticas] y un máximo local en [matemáticas] x = -2 [/ matemáticas]. Entonces:

[matemáticas] f (x) = – \ frac {x ^ 4} {4} + \ frac {5x ^ 3} {3} + 7x ^ 2 [/ matemáticas]

Esta función (puede) ser un cuadrático negativo con las raíces x = -2 yx = 7 o, en otras palabras, con factores (x + 2) y (x-7). La cuadrática más simple con estos factores es [matemática] – (x + 2) * (x-7) [/ matemática] o [matemática] -x ^ 2 + 5x + 14 [/ matemática].

¿Cómo encuentro una función si tiene un máximo en x = -2 yx = 7?

No puedes Hay infinitas funciones con máximos locales en esos dos puntos. Si quiere decir que ambos son los máximos absolutos (y por lo tanto iguales), todavía hay infinitos. Si quiere decir que son los únicos máximos locales, todavía no es suficiente.