Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

Vectors and Optimization Exercises

1. Vectors.   Let vector a  =  (1; 2) and vector b  =  (1; 0): Plot these vectors on (x1 ;x2 ) space. Calculate vectors c = a + b and d = b a: Plot these vectors on the same diagram.  Are any of the vectors, a;b;c;d orthogonal to each other? Calculate the scalar products of the corresponding vectors to prove your answer.

2. Vectors.  Let vector a = (1; 2; 3) and vector b = (2; 一1; 3): Calculate vectors c = a + b; and d = a  b and scalar products of vectors

a · b

a · c

b · c

3. Vectors and matrices.  Consider vector a = (1; 1) and matrix B =  3(2)   1(1) : Note that a\  = 2━(1)1: This operation is called t|α}sp#se, the notation is a\ ; (or aT ) turns a string vector into the column vector and a column vector into the string vector. Calculate a · B (this should be a vector of size 1 X 2) and B · a\ (this should be a vector of size 2 X 1).  Calculate scalar products a · a\  (this should be a number) and a\ · a (this should be a 2 X 2 matrix).

4. Di§erentiate the following functions

(a) f (x) = 3x2

(b) f (x) = 北2(3)

(c) f (x) = ae

(d) f (x) = 1 e —。

(e) f (x) = aln(x)

(f) f (x) = h(g (x))

(g) f (x;y) = 3x3 + y2

5. Implicit functions 1. Take the budget equation

p1 x1 + p2 x2  = w

Find the slope of the implicit function x1 (x2 ). Show your work.

6.  Optimization 1.  A consumer seeks to maximise her utility by choosing how much of commodities A and B to consume. Let xA and xB denote the quantities demanded, and (pA ;pB ) the prices. Our consumer has utility

u(xA ;xB ) = ln(1 + xA ) + ln(1 + xB );

and she is subject to the budget constraint

xApA + xBpB  = M

(a) Find the optimal bundle (xA ;xB ):

(b) How does the level of utility u(xA ;xB ) change when the consumerís income M changes? Relate this to the value of the Lagrange multiplier.

7.  Optimization 2. You need to enclose a rectangular Öeld with a fence. You have

100 meters of fencing material. Determine the dimensions of the Öeld that will enclose the lα|gest α|eα . Set this up as a constrained optimization problem and approach this with Lagrangean. Hints: use all the information to determine the objective function and the constraint.  It may help to draw.  Recall:  What is the area of a rectangle? Call the short side x and the long one y. What is the perimeter of such rectangle?

8.  Optimization with inequality constraints. Find

maxf (x;y)   =   xy

s.to. x + y2     ≤   2

x   S   0;y S 0

Approach this formally via Lagrangean. Write all the Karush-Kuhn-Tucker condi- tions. Argue that the non-negativity constraints will not bind and that the x+y2  ≤ 2 constraint will hold as equality. Solve the resulting system of equations.