Creo que esto puede ser resuelto mediante la refundición de la misma en el idioma de los multiplicadores de Lagrange. Queremos maximizar la función $f(x,y,z) = z$ sujeto a las restricciones $g_1(x,y,z) = x^y - z= 0$$g_2(x,y,z) = y^x - z = 0$. Por las propiedades de los multiplicadores de Lagrange, $f$ se tiene un extremo local en la superficie especificada por estas restricciones si existe un punto donde
$$
\nabla f + \lambda_1 \nabla g_1 + \lambda_2 \nabla g_2 = 0.
$$
Tomando estos gradientes, nos encontramos con que debemos tener
\begin{align*}
\lambda_1 [y x^{y-1}] + \lambda_2 [(\ln y) y^x] &= 0 \\
\lambda_1 [(\ln x) x^y] + \lambda_2 [x y^{x-1}] &= 0 \\
1 -\lambda_1 - \lambda_2 &= 0
\end{align*}
Entonces podemos eliminar la $\lambda_2$ a partir de estas ecuaciones:
\begin{align*}
\lambda_1 [y x^{y-1}] + (1 - \lambda_1) [(\ln y) y^x] &= 0 \\
\lambda_1 [(\ln x) x^y] + (1 - \lambda_1) [x y^{x-1}] &= 0
\end{align*}
Entonces podemos resolver cada ecuación para $\lambda_1$ a eliminar de nuestro sistema:
$$
\lambda_1 = \frac{(\ln y) y^x}{(\ln y) y^x - y x^{y-1}} = \frac{x^{x-1}}{x^{x-1} - (\ln x) x^y }
$$
La inversión de ambos lados de esta ecuación y simplificando los rendimientos
$$
\frac{y x^{y-1}}{(\ln y) y^x} = \frac{(\ln x) x^y }{x^{x-1}},
$$
que además se simplifica a
$$
(\ln x) (\ln y) = 1.
$$
Por lo tanto, en el extremo (si es que existe), debemos tener $y = e^{1/\ln x}$$z = y^x = e^{x/\ln x}.$, Pero en el intervalo de $(1, \infty)$, la función de $x / \ln x$ tiene un mínimo global en $x = e$. Por otra parte, dado que la función exponencial es monótonamente creciente, la función de $z = e^{x/\ln x}$ tiene un mínimo global en$x = e$. Por lo tanto, $z \geq e^e$, con la igualdad en el punto de $x = y = e$.