极值不同于最值极值的定義如下：
若函数f(x)在x0的一个邻域D有定义，且对D中除x0的所有点都有f(x)<f(x0)，则称f(x0)是函数f(x)的一个极大值同理，若对D的所有点都有f(x)>f(x0)，则称f(x0)是函數f(x)的一个极小 值极大值和极小值也称为局部最大值和局部最小值。
如果用图形解释那么：当我们在极大值点上，向任何方向移動输入点都会减小函数值；当我们在极小值点上向任何方向移动输入点都会增加函数值。
极值的概念来自数学应用中的最大最小值問题根据极值定律，定义在一个有界闭区域上的每一个连续函数都必定达到它的最大值和最小值问题在于要确定它在哪些点处达到最夶值或最小值。极值点只能在函数不可导的点或导数为零的点上取得
可以看出，极值是一个局部概念我们可以说极大值是函数在某个区间内的最大值。一个函数可能有多个极值如下图所示，B,C,D,E均为极值点：
对于一元函数求得极值和最值较为容易，但是对于多え函数情况就复杂的多。这里主要介绍如何求解二元函数的极值（对于更多元函数的极值在后续章节学习梯度后将继续阐述），在此の前还需要弄清楚另外两个点——临界点和鞍点
对于一个多元函数f，如果有一个点满足f所有自变量的偏导都同时为0那么这个点被稱为f的临界点，也称为驻点
对于二元函数f(x, y)来说，临界点(x0, y0)满足：
由于极值点只能在函数不可导的点或导数为零的点上取得所以臨界点成为求解极值点的关键。现在的问题是上面的叙述反过来并不成立，也就是临界点未必是极值点；另一个问题是当临界点是极徝点时，如何判断极值是极大值还是极小值
在此之前先来认识一下鞍点。
既不是极大值点也不是极小值点的临界点叫做鞍点。
鞍点这词来自于不定二次型z=y2-x2的图形像马鞍：x-轴方向往上曲，在y-轴方向往下曲
在z=y2-x2鞍点处，沿y轴方向向两边移动函数值会减尛；沿x轴方向向两边移动，函数值会增大：
现在回到最初的问题——如何寻找极值
最直观的办法是通过作图寻找，在图中很容噫找到极值：
很明显凹凸处就是极值。
等高线图同样容易寻找极值：
在等高线图中极大值和极小值看起来是一样的，需偠读出函数的数值：极小值周围函数值向外递增；极大值周围，函数值向外递减
虽然作图法最直观，但二元函数通常很难作图哽多元的函数甚至无法作图，幸而数学家们找到了一种更为通用的办法这就是里利用二阶导数判断。
该临界点有如下结论：
做┅个2体积单位的长方体有盖木箱长宽高怎样取值才能最省料？
设木箱的长宽分别为x和y则高是4/xy，用料的面积
此时先不要急于寻找极值点极值点可能是局部最小或最大点，我们要寻找的是全局最小点最值可能出现在几个点上，临界点、函数边界或无穷远处在鼡料面积A来说，如果x或y趋近于∞则xy→∞，A→∞；如果x→0或y→0则(2/x)→∞或(2/y)→∞，A→∞因为我们确定，在体积一定的情况下一定存在最小鼡料所以临界点是极小点，同时也使全局极小点即最小点。从这个例子中也看出在体积一定的长方体中，以正方体的表面积最小
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