通常是指函数在闭区间上连续，且在区间的端点处没有达到最大值或最小值，那么至少存在一个内点，在该点处函数达到局部最大值或最小值。

具体来说，弱极值原理可以表述为：设函数 \\( f(x) \\) 在闭区间 \\([a, b]\\) 上连续，如果 \\( f(a) \\) 和 \\( f(b) \\) 中至少有一个不是 \\( f(x) \\) 在 \\([a, b]\\) 上的最大值或最小值，那么存在一个 \\( c \\in (a, b) \\)，使得 \\( f(c) \\) 是 \\( f(x) \\) 在 \\([a, b]\\) 上的局部极大值或局部极小值。

这个原理是微分学中寻找极值的基础之一，它与罗尔定理、拉格朗日中值定理等一起构成了微分学中分析函数性质的基本工具。弱极值原理的应用非常广泛，包括在优化问题、物理模型的构建以及工程问题的解决中都有重要作用。通过这个原理，我们可以更深入地了解函数的行为，以及在特定条件下函数值的变化趋势。