多元函数微分学知识点梳理

合集下载

多元函数微分学知识点梳理

多元函数微分学知识点梳理

多元函数微分学知识点梳理
第九章多元函数微分学
内容复
一、基本概念
1.多元函数的基本概念包括n维空间、n元函数、二重极限、连续等。

其中,偏导数和全微分也是重要的概念。

2.重要定理:
1)二元函数中,可导、连续、可微三者的关系为偏导数
连续→可微。

同时,偏导数存在和函数连续是可微的必要条件。

2)二元函数的极值必须满足必要条件和充分条件。

二、基本计算
一)偏导数的计算
1.偏导数值的计算有三种方法:先代后求法、先求后代法
和定义法。

2.偏导函数的计算包括简单的多元初等函数和复杂的多元
初等函数。

对于复杂的函数,可以使用链式法则,或者隐函数求导法。

3.高阶导数的计算需要注意记号表示和求导顺序。

二)全微分的计算
1.叠加原理可以用于计算全微分,即dz=∂z/∂x dx+∂z/∂y dy。

2.一阶全微分形式不变性对于自变量和中间变量均成立。

三、偏导数的应用
在优化方面,多元函数的极值和最值是常见的应用。

1.无条件极值可以用必要条件和充分条件来求解。

2.条件极值可以使用Lagrange乘数法来求解。

3.最值可以通过比较区域内部驻点处函数值和区域边界上最值的大小来确定。

多元微积分学

多元微积分学

多元微积分学摘要:1.多元微积分学的基本概念2.多元函数的极限与连续3.偏导数4.全微分5.多元函数的泰勒公式6.隐函数定理与微分中值定理7.多元函数的极值与最值问题8.多元函数的曲线拟合与参数估计9.多元微积分学的应用正文:一、多元微积分学的基本概念多元微积分学是微积分学的一个重要分支,主要研究多元函数的极限、连续、微分、积分等性质。

在多元微积分学中,我们通常考虑两个或两个以上的变量,例如x, y, z 等。

多元微积分学的基本概念包括多元函数、多元函数的极限与连续、偏导数、全微分等。

二、多元函数的极限与连续在多元函数中,我们需要研究函数在某一点的极限与连续性。

多元函数的极限定义为函数在某一点的邻域内的函数值趋于某一值的趋势。

而连续性则表示函数在某一点的左右极限存在且相等。

三、偏导数偏导数是多元函数微分学的基础概念,用于研究多元函数在某一点的变化率。

偏导数可分为一阶偏导数和二阶偏导数。

一阶偏导数表示函数在某一点的沿某一方向的变化率,而二阶偏导数表示函数在某一点的沿某一方向的曲率。

四、全微分全微分是多元函数微分学的另一个重要概念,用于研究多元函数在某一点的整体变化率。

全微分可以用于求解多元函数的泰勒公式,以及多元函数在某一点的隐函数定理与微分中值定理。

五、多元函数的泰勒公式多元函数的泰勒公式是多元微积分学中的一种重要公式,用于表示多元函数在某一点的近似值。

泰勒公式可以将多元函数展开为一个无穷级数,从而便于研究函数的性质。

六、隐函数定理与微分中值定理隐函数定理是多元微积分学中的一个重要定理,用于研究多元函数的隐函数。

微分中值定理则表示多元函数在某一点的平均变化率等于函数在该区间内某一点处的瞬时变化率。

七、多元函数的极值与最值问题多元函数的极值与最值问题是多元微积分学中的一个重要问题,研究如何求解多元函数在某一区域内的最大值与最小值。

这个问题可以通过求解多元函数的偏导数方程组来解决。

八、多元函数的曲线拟合与参数估计多元函数的曲线拟合与参数估计是多元微积分学中的一个重要应用,用于研究如何用多元函数来表示一组数据。

多元函数微分知识点总结

多元函数微分知识点总结

多元函数微分知识点总结一、多元函数的梯度在多元函数微分学中,梯度是一个非常重要的概念。

梯度是一个向量,表示函数在某一点的变化率最快的方向。

对于一个二元函数f(x, y),梯度可以表示为:∇f = (∂f/∂x, ∂f/∂y)其中,∂f/∂x和∂f/∂y分别表示函数f对x和y的偏导数。

梯度的方向即为函数在该点变化率最快的方向,而梯度的模即为函数在该点的变化率。

因此,梯度可以帮助我们确定函数在某一点的最大变化率和变化的方向。

在实际应用中,梯度可以帮助我们求解多元函数的最值问题。

通过求解梯度为0的点,可以找到函数的极值点。

梯度的方向还可以告诉我们函数在某一点的最快下降方向,从而帮助我们优化函数的取值。

二、多元函数的链式法则链式法则是多元函数微分学中的一个重要概念。

链式法则是用来计算复合函数的导数的方法。

对于一个复合函数f(g(x)), 链式法则可以表示为:(d(f(g))/dx) = (dg/dx)*(df/dg)链式法则的应用十分广泛。

在实际问题中,我们经常会遇到复合函数,通过链式法则,我们可以求解复合函数的导数,从而解决实际问题。

三、多元函数的偏导数多元函数的偏导数是多元函数微分学中的一个基本概念。

对于一个二元函数f(x, y),其关于变量x的偏导数可以表示为∂f/∂x,而关于变量y的偏导数可以表示为∂f/∂y。

偏导数表示了函数在某一点的变化率。

通过偏导数,我们可以确定函数在某一点的变化率和变化的方向,从而帮助我们解决实际问题。

四、多元函数的泰勒展开泰勒展开是多元函数微分学中的一个重要概念。

泰勒展开可以将一个函数在某一点处展开为一个无穷级数。

对于一个n次可导的函数f(x),它在点a处的泰勒展开可以表示为:f(x) = f(a) + f'(a)*(x-a) + f''(a)*(x-a)^2/2! + ... + f^(n)(a)*(x-a)^n/n!泰勒展开的应用非常广泛。

通过泰勒展开,我们可以将一个函数在某一点处近似为一个多项式,从而方便我们进行数值计算和求解。

多元函数微积分复习概要

多元函数微积分复习概要

第六章多元函数微积分复习要点一、基本概念及相关定理1.多元函数的极限定义:函数(,)z f x y =在区域D 有定义,当点P(x ,y )D ∈沿任意路径无限趋于点000(,)P x y (0P P ≠)时, (,)f x y 无限趋于一个确定的常数A,则称常数A 是函数(,)z f x y =当P(x ,y )趋于000(,)P x y 时的极限.记作0lim (,)x xy y f x y A →→=,或00(,)(,)lim(,)x y x y f x y A →=,或(,)f x y A →,00(,)(,)x y x y →,或lim (,)f x y A ρ→=,或(,)f x y A →,0ρ→.其中,ρ= 2.二元函数连续的定义:函数(,)z f x y =在点000(,)P x y 的某一邻域0()U P 有定义,如果对任意0(,)()P x y U P ∈,都有0000(,)(,)lim(,)(,)x y x y f x y f x y →=(或0lim ()()P P f P f P →=),则称函数(,)z f x y =在点000(,)P x y 处连续.3.偏导数的定义:函数(,)z f x y =在点000(,)P x y 的某一邻域0()U P 有定义.(1)函数(,)z f x y =在点000(,)P x y 处对x 的偏导数定义为00000(,)(,)lim x f x x y f x y x∆→+∆-∆,记作00x x y y zx ==∂∂,或00x x y y f x==∂∂,或00(,)x z x y ',或00(,)x f x y ',即x x y y zx==∂∂=00000(,)(,)lim x f x x y f x y x∆→+∆-∆.(2)函数(,)z f x y =在点000(,)P x y 处对y 的偏导数定义为00000(,)(,)lim y f x y y f x y y∆→+∆-∆,记作00x x y y zy ==∂∂,或00x x y y f y==∂∂,或00(,)y z x y ',或00(,)y f x y ',即x x y y zy==∂∂=00000(,)(,)lim y f x y y f x y y∆→+∆-∆.而称z x∂∂,或f x ∂∂,或(,)x z x y ',或(,)x f x y '及[z y ∂∂,或f y∂∂,或(,)y z x y ',或(,)y f x y ']为(关于x 或关于y )偏导函数.高阶偏导数:22(,)xx z zf x y x x x∂∂∂⎛⎫''== ⎪∂∂∂⎝⎭或(,)xx z x y '', 2(,)xy z zf x y y x x y∂∂∂⎛⎫''== ⎪∂∂∂∂⎝⎭或(,)xy z x y '', 2(,)yx z zf x y x y y x⎛⎫∂∂∂''== ⎪∂∂∂∂⎝⎭或(,)yx z x y '', 22(,)yyz zf x y y y y⎛⎫∂∂∂''== ⎪∂∂∂⎝⎭或(,)yy z x y ''. 同理可得,三阶、四阶、…,以及n 阶偏导数.4.全微分定义:设函数(,)z f x y =在点(,)P x y 的某一邻域()U P 有定义,若函数在点(,)x y 的全增量(,)(,)z f x x y y f x y ∆=+∆+∆-可表示为()z A x B y ρ∆=∆+∆+,其中A 、B 不依赖于x ∆、y ∆,仅于x、y有关,ρ=,则称函数(,)z f x y =在点(,)x y 处可微分,称A x B y ∆+∆为函数(,)z f x y =在点(,)x y 的全微分,记为dz ,即dz A x B y =∆+∆.可微的必要条件:若函数(,)z f x y =在点(,)x y 处可微分,则(1)函数(,)z f x y =在点(,)x y 的偏导数z x ∂∂、zy∂∂必存在;(2)全微分为z z dz x y z x y z dx dy x y∂∂+∂∂∂=∆+∆=∂∂∂. 推广:函数(,,)u f x y z =在点(,,)x y z 的全微分为u u udu dx dy dz x y z∂∂∂=++∂∂∂.可微的充分条件:若函数(,)z f x y =的偏导数z x∂∂、z y∂∂在点(,)x y 处连续⇒(,)z f x y =在点(,)x y 处可微分.5.复合函数微分法(5种情况,由简单到复杂排列): (1)含有多个中间变量的一元函数(,,)z f u v w =,()u u x =,()v v x =,()w w x =,则dz z du z dv z dwdx u dx v dx w dx∂∂∂=++∂∂∂, 称此导数dzdx为全导数;(2)只有一个中间变量的二元复合函数 情形1:()z f u =,(,)u u x y =,则z dz ux du x∂∂=∂∂ ,z dz u y du y∂∂=∂∂. 情形2:(,,)z f x y u =,(,)u u x y =,则z f z u x x u x∂∂∂∂=+∂∂∂∂ ,z f z u y y u y∂∂∂∂=+∂∂∂∂. zx wv u xx zuyxzy yuxx其中,f x∂∂与z x∂∂是不同的,z x∂∂是把复合函数[,,(,)]z f x y u x y =中的y 看作不变量而对x 的偏导数;f x∂∂是把函数(,,)f x y u 中的y 及u 看作不变量而对x 的偏导数。

第五章多元函数微分学

第五章多元函数微分学

第五章多元函数微分学知识点拔5.1 多元函数的概念一、二元函数的概念1、二元函数的定义设在某一变化过程中,有三个变量x, y和z,如果对于变量x, y在某一范围D内任取一对数值,按照一定的对应法则,总有一个确定的值z与它对应,则称变量z是变量x,y的二元函数,记作:z f (x, y)或z z(x, y),其中x, y称为自变量,z称为因变量或称为x, y的二元函数,变量x, y取值范围D称为该函数的定义域.2、二元函数的几何意义二元函数z f (x, y)在几何上一般表示空间直角坐标系中的一个曲面•二、二元函数的极限1、二元函数极限的定义设二元函数z f(x,y)在点P o(x o,y o)的某去心邻域内有定义,如果动点P(x,y)在该邻域内以任何方式无限地趋于点P0(x o,y。

)时,函数f (x,y)总是无限地趋于一个常数A,则称A是函数z f (x, y)在P(x, y)趋于P o(X o,y o)时的极限(也称二重极限) ,记作lim f (x, y) A或x X oy y o lim f (x, y) A,若记点P(x, y)与点P o(X o,y o)之间的距离为(x,y) (x o,y o)| PP) | .. (x X o)2(y y o)2,则有lim o f (x, y) A •注释:(1)极限的几何意义:当P(x,y)在P o(x o,y o)附近的某个范围内变化时,函数值f (x,y)与常数A的距离恒小于任意给定的正数;(2)二元函数极限存在是指:动点P必须以任意方式趋于点P o时,f (x, y)都无限趋于常数A,则二元函数的二重极限存在,但即使动点P沿过P o的无穷多条路径趋于P o时极限都等于例1求下限极限\17 1mooH X y2X os ( clim 2 x 0 x 2 y 0 x(3)lim0-^x L1 ~~r~ xlim 丄厂1;0xy(x y 2)(1)令r cosrsin,则0,0时,x 2lim^x 0 y 02y 2)1 (x cos(x 2y 2) 2…2)3/2 limr 0r 2(1 sin 2)(1 3 rcosr 2)r 2(1 .2sin limr 02 2)专 1lim 2 r 0r 3(1・2sin),因1sin 2 2,所以 lim r 3(1r 0.2sin0,故原极限 0.(2)由于2x y 2 2x y1 12x,而y 0 20,所以根据夹逼定理,得A ,也不能说明P P o 时,f(x,y) A(3)二元函数极限不存在的判定方法:如果当点P(x, y)以两种不同的方式趋于点F 0(x 0,y 0)时,函数f(x,y)分别趋于不同的常数,则可以断定函数2f(x,y) : 丫2,当动点沿无穷多条直线yx y2、二重极限不存在的判定方法当点P 沿两种不同的路径趋于定点 P 0时,极限存在但不相等或沿某条路径点P 趋于P 0点极限不存在时,则二重极限不存在3、求二元函数极限的常用方法求二元函数极限(即二重极限)的方法有:(1 )利用函数连续的定义及初等函数的连续性;(3)利用有界函数与无穷小量乘积的性质;o(0,0)时其二重极限不是0,因为当P 沿曲线yx 2趋于点 o(0,0)时,f(x, y)f(x, y)在点P °(X 0, y °)处的极限不存在。

多元函数微分学知识点

多元函数微分学知识点

多元函数微分学知识点多元函数微分学是微积分的重要内容,它研究的是在多变量条件下函数的导数和微分的性质。

在实际应用中,多元函数微分学为我们解决各种问题时提供了有效的数学工具。

本文将介绍一些多元函数微分学的基本知识点,包括偏导数、全微分和梯度。

多元函数微分学的第一个知识点是偏导数。

在一元函数中,导数表示函数在某一点上的变化率。

而在多元函数中,我们需要引入偏导数的概念。

偏导数表示函数在某一点上沿着一个坐标轴的变化率。

对于一个两个自变量的函数f(x, y),偏导数可以用∂f/∂x和∂f/∂y表示。

它们分别表示函数沿x轴和y轴的变化率。

偏导数可以帮助我们理解函数的局部变化情况,并在解决最优化问题时提供重要的线索。

第二个知识点是全微分。

全微分是多元函数微分学中的一个重要概念,它表示函数在某一点上的微小变化量。

全微分可以用df表示,其中df = ∂f/∂x*dx + ∂f/∂y*dy。

全微分可以帮助我们推导函数的逼近值和误差,从而得出函数在某一点的性质和特点。

例如,在工程学中,通过对一个物理过程的全微分分析,我们可以推导出近似解,并估计误差。

最后一个知识点是梯度。

梯度是多元函数微分学中的一个重要工具,它表示函数在某一点的最大变化方向。

对于一个函数f(x, y),梯度可以用∇f = (∂f/∂x, ∂f/∂y)表示。

梯度的方向是函数变化最快的方向,它的模长表示函数的变化速率。

通过研究梯度,我们可以找到函数的极大值、极小值和鞍点,并解决最优化问题。

多元函数微分学是高级数学中的一个重要分支,它在各个学科领域都有广泛的应用。

在物理学中,我们可以通过多元函数微分学的方法推导出物理方程,并解决各种动力学问题。

在经济学中,多元函数微分学可以帮助我们分析供求关系,推导出边际效应,并解决最优决策问题。

在金融学中,多元函数微分学可以帮助我们研究金融风险和资产定价。

综上所述,多元函数微分学是微积分的重要内容之一,它研究的是多变量条件下函数的导数和微分的性质。

第九章多元函数微分学(方向导数在前)总结

第九章多元函数微分学(方向导数在前)总结
设有点集 E 及一点 P :
E
若存在点 P 的某邻域 U(P) E ,
则称 P 为 E 的内点;
若存在点 P 的某邻域 U(P)∩ E = ,
则称 P 为 E 的外点 ; 若对点 P 的任一邻域 U(P) 既含 E中的内点也含 E 的外点 , 则称 P 为 E 的边界点 . 显然, E 的内点必属于 E , E 的外点必不属于 E , E 的 边界点可能属于 E, 也可能不属于 E .
(2) 聚点
若对任意给定的 , 点P 的去心 邻域
E
内总有E 中的点 , 则
称 P 是 E 的聚点. 聚点可以属于 E , 也可以不属于 E (因为聚点可以为 E 的边界点 ) 所有聚点所成的点集成为 E 的导集 .
(3) 开区域及闭区域
若点集 E 的点都是内点,则称 E 为开集;
E 的边界点的全体称为 E 的边界, 记作E ;
当函数在此点可微时那末函数在该点沿任意方向l的方向导数都存在且有coscoscos设方向l的方向角为定义设函数内具有一阶连续偏导数则对于每一点最快沿哪一方向增加的速度函数在点问题sincossincos上的单位向量由方向导数公式知函数在某点的梯度是这样一个向量它的方向与取得最大方向导数的方向一致而它的模为方向导数的最大值
x
y
图形为
空间中的超曲面.
三、多元函数的极限
定义2. 设 n 元函数 f ( P), P D R n , P0 是 D 的聚 点 , 若存在常数 A , 对任意正数 , 总存在正数 , 对一 切 P D U ( P0 ,δ ) , 都有

则称 A 为函数
记作
P P0
lim f ( P) A (也称为 n 重极限)

(完整word版)多元函数微分学及其应用归纳总结,推荐文档

(完整word版)多元函数微分学及其应用归纳总结,推荐文档

第八章 多元函数微分法及其应用一、多元函数的基本概念1、平面点集,平面点集的内点、外点、边界点、聚点,多元函数的定义等概念2、多元函数的极限✧00(,)(,)lim (,)x y x y f x y A →=(或0lim (,)P P f x y A →=)的εδ-定义✧ 掌握判定多元函数极限不存在的方法:(1)令(,)P x y 沿y kx =趋向00(,)P x y ,若极限值与k 有关,则可断言函数极限不存在;(2)找两种不同趋近方式,若00(,)(,)lim (,)x y x y f x y →存在,但两者不相等,此时也可断言极限不存在。

✧ 多元函数的极限的运算法则(包括和差积商,连续函数的和差积商,等价无穷小替换,夹逼法则等)与一元类似:例1.用εδ-定义证明2222(,)(0,0)1lim ()sin0x y x y x y →+=+例2(03年期末考试 三、1,5分)当0,0→→x y 时,函数222222()+++-x y x y x y 的极限是否存在?证明你的结论。

例3 设222222,0(,)0,0xy x y x y f x y x y ⎧+≠⎪+=⎨⎪+=⎩ ,讨论(,)(0,0)lim (,)x y f x y →是否存在?例4(07年期末考试 一、2,3分)设2222422,0(,)0,0⎧+≠⎪+=⎨⎪+=⎩xy x y x y f x y x y ,讨论(,)(0,0)lim (,)→x y f x y 是否存在?例5.求222(,)(0,0)sin()lim x y x y x y →+3、多元函数的连续性0000(,)(,)lim(,)(,)x y x y f x y f x y →⇔=✧ 一切多元初等函数在其定义区域内都是连续的,定义区域是指包含在定义域内的区域或闭区域。

✧ 在定义区域内的连续点求极限可用“代入法”例1. 讨论函数33222222,0(,)0,0x y x y x y f x y x y ⎧++≠⎪+=⎨⎪+=⎩ 在(0,0)处的连续性。

多元函数微分学及其应用归纳总结

多元函数微分学及其应用归纳总结

第八章 多元函数微分法及其应用一、多元函数的基本概念1平面点集,平面点集的内点、外点、边界点、聚点,多元函数的定义等概 念 2、多元函数的极限lim f(x, y)=A (或 lim f(x,y)=A )的;-' 定义(x,y)「(x °,y o)P「P )掌握判定多元函数极限不存在的方法:(1) 令P(x, y)沿y 二kx 趋向P(x o ,y o ),若极限值与k 有关,则可断言 函数极限不存在;(2) 找两种不同趋近方式,若 lim f (x, y)存在,但两者不相等,(x,y )Tx o ,y o )此时也可断言极限不存在。

多元函数的极限的运算法则(包括和差积商,连续函数的和差积商, 等价无穷小替换,夹逼法则等)与一元类似:例1•用…定义证明(侧0,0)(x 2+y 2)sin 击=02 + 2例2(03年期末考试三、15 分当X>0,y >0时,函数x2;(;2_y)2的极限是否存在?证明你的结论。

xy 2 2 2 2 , x y = 0x y ,讨论 lim f (x, y)是否存在?(x,y )T(0,0)3卫, x 2+ y 2=0(JiH ,。

)f (X,y )是否存在?例 3 设 f (x, y) =2 例4(07年期末考试 一、2,3分)设f(x, y)=Q2 xy2 .4x y2 2小,x y =0 ,讨论x 2y 2二 0x3、多元函数的连续性台(Jim )f (x, y)= f (X o ,y o )(x,y) --- (X 0,y 0 )一切多元初等函数在其定义区域内都是连续的,定义区域是指包含 在定义域内的区域或闭区域。

在定义区域内的连续点求极限可用“代入法”点(0,0)不连续,但存在一阶偏导数。

4、了解闭区域上商连续函数的性质:有界性,最值定理,介值定理二、多元函数的偏导数 1、二元函数z = f (x, y)关于x, y 的一阶偏导数的定义(二元以上类似定义)f(X0pX,y 0)— f(X 0,y 0)存在,则有y 看成常数!所以求偏导数本质是求一元函数的导数。

高等数学 多元函数微分学复习

高等数学 多元函数微分学复习

第六章 多元函数微分学及其应用6.1 多元函数的基本概念一、二元函数的极限定义 f (P )= f (x ,y )的定义域为D , 0P ),(00y x 是D 的聚点. 对常数A ,对于任意给定的正数ε,总存在正数δ,使得当点P (x ,y )∈D ),(0δP U o⋂,即δ<-+-<<20200)()(||0y y x x P P时,都有|f (P )–A |=|f (x ,y )–A |<ε成立,那么就称常数A 为函数f (x ,y )当(x ,y )→),(00y x 时的极限,记作A y x f y x y x =→),(lim),(),(00或f (x ,y )→A ((x ,y )→),(00y x ),也记作A P f P P =→)(lim 0或 f (P ) →A (P →0P )为了区别于一元函数的极限,上述二元函数的极限也称做二重极限. 二、二元函数的连续性=→),(lim),(),(00y x f y x y x f ),(00y x ,0lim )0,0(),(=∆→∆∆z y x如果函数f (x , y )在D 的每一点都连续,那么就称函数f (x , y )在D 上连续,或者称f (x , y )是D 上的连续函数.如果函数f (x , y )在点0P ),(00y x 不连续,则称0P ),(00y x 为函数f (x , y )的间断点. 多元连续函数的和、差、积仍为连续函数;连续函数的商在分母不为零处仍连续;多元连续函数的复合函数也是连续函数。

一切多元初等函数在其定义区域内是连续的.多元初等函数的极限值就是函数在该点的函数值,即)()(lim00P f P f p p =→.有界性与最大值最小值定理 在有界闭区域D 上的多元连续函数,必定在D 上有界,且能取得它的最大值和最小值. 介值定理 在有界闭区域D 上的多元连续函数必取复介于最大值和最小值之间的任何值。

《数学分析》第四章多元函数微分学

《数学分析》第四章多元函数微分学

《数学分析》第四章多元函数微分学第四章多元函数微分学一、本章知识脉络框图极限连续重极限与累次极限基本概念有界性极限存在的判别方法极值和最值基本性质极限与连续介值性偏导数可微性概念可微和连续可微的必要条件可微的充分条件复合函数微分隐函数微分计算参数方程微分多元函数微分学全微分(三元为例)df=f x dx+f y dy+f z dz 条件极值应用高阶导数与微分多元极值切线、法线、法平面、切平面泰勒公式二、本章重点及难点本章需要重点掌握以下几个方面内容:● 偏导数、全微分及其几何意义,可微与偏导存在、连续之间的关系,复合函数的偏导数与全微分,一阶微分形式不变性,方向导数与梯度,高阶偏导数,混合偏导数与顺序无关性,二元函数中值定理与Taylor 公式.● 隐函数存在定理、隐函数组存在定理、隐函数(组)求导方法、反函数组与坐标变换. ● 几何应用(平面曲线的切线与法线、空间曲线的切线与法平面、曲面的切平面与法线. ● 极值问题(必要条件与充分条件),条件极值与Lagrange 乘数法.三、本章的基本知识要点(一)平面点集与多元函数1.任意一点A 与任意点集E 的关系.1) 内点. 若存在点A 的某邻域()U A ,使得()U A E ?,则称点A 是点集E 的内点。

2) 外点. 若存在点A 的某邻域()U A ,使得()U A E ?=?,则称点A 是点集E 的外点。

3) 界点(边界点). 若在点A 的任何邻域内既含有属于E 得的点,又含有不属于E 的点,则称点A 是点集E 的界点。

4) 聚点. 若在点A 的任何空心邻域()oUA 内部都含有E 中的点,则称点A 是点集E的聚点。

5) 孤立点. 若点A E ∈,但不是E 的聚点,则称点A 是点集E 的孤立点。

2. 几种特殊的平面点集.1) 开集. 若平面点集E 所属的每一点都是E 的内点,则称E 为开集。

2)闭集. 若平面点集E 的所有聚点都属于E ,则称E 为闭集。

第八章 多元函数微分学

第八章 多元函数微分学

例. 设 z = f ( xy, yg ( x)) 其中函数 f 具有二阶连续 偏导数,函数 可导, 偏导数,函数g(x)可导,且在 可导 且在x=1处取得极值 处取得极值 ∂2 z g(1)=1,求 求 x =1, y =1 ∂x∂y 可导且在x=1处取极值所以 g ′(1) = 0 解:由g(x)可导且在 由 可导且在 处取极值所以
′′′ fx′′′ (x, y, z) = f yz x (x, y, z) = fz′′′y (x, y, z) yz x
= fx′′′ y (x, y, z) = f y′′′ (x, y, z) = f z′′′ (x, y, z) z xz yx
4. 微分
∆z = fx′(x, y) ∆x + f y′(x, y) ∆ y
答案: ( 考研题) 答案:B(2012考研题) 考研题
x2 y2 2 2 , x + y ≠0 3 证明: 例. 证明 f (x, y) = (x2 + y2 ) 2 0 , x2 + y2 = 0 在点(0,0) 处连续且偏导数存在 , 但不可微 . 在点 解: 利用 2xy ≤ x2 + y2 , 知 1 1 2 2 2 f (x, y) ≤ (x + y ) 4 ∴ lim f (x, y) = 0 = f (0, 0)
k −1
f ( x, y , z )
同乘以 t, 得
(tx) f1′(u, v, w) + (ty) f 2′(u, v, w) + (tz ) f 3′(u, v, w) = k ⋅ t k f ( x, y, z )
由条件f (tx, ty , tz ) = t k f ( x, y , z ), 及u = tx, v = ty , w = tz , 得

《数学分析》第四章多元函数微分学

《数学分析》第四章多元函数微分学

第四章 多元函数微分学一、本章知识脉络框图极 限 连 续重极限与累次极限 基本概念有 界 性极限存在的判别方法极值和最值 基本性质极限与连续介 值 性偏 导 数可 微 性概念可微和连续可微的必要条件可微的充分条件 复合函数微分隐函数微分计 算参数方程微分多元函数微分学全微分(三元为例)df=f x dx+f y dy+f z dz 条件极值应 用高阶导数与微分多元极值切线、法线、法平面、切平面泰勒公式二、本章重点及难点本章需要重点掌握以下几个方面内容:● 偏导数、全微分及其几何意义,可微与偏导存在、连续之间的关系,复合函数的偏导数与全微分,一阶微分形式不变性,方向导数与梯度,高阶偏导数,混合偏导数与顺序无关性,二元函数中值定理与Taylor 公式.● 隐函数存在定理、隐函数组存在定理、隐函数(组)求导方法、反函数组与坐标变换. ● 几何应用(平面曲线的切线与法线、空间曲线的切线与法平面、曲面的切平面与法线. ● 极值问题(必要条件与充分条件),条件极值与Lagrange 乘数法.三、本章的基本知识要点(一)平面点集与多元函数1.任意一点A 与任意点集E 的关系.1) 内点. 若存在点A 的某邻域()U A ,使得()U A E ⊂,则称点A 是点集E 的内点。

2) 外点. 若存在点A 的某邻域()U A ,使得()U A E ⋂=∅,则称点A 是点集E 的外点。

3) 界点(边界点). 若在点A 的任何邻域内既含有属于E 得的点,又含有不属于E 的点,则称点A 是点集E 的界点。

4) 聚点. 若在点A 的任何空心邻域()oUA 内部都含有E 中的点,则称点A 是点集E的聚点。

5) 孤立点. 若点A E ∈,但不是E 的聚点,则称点A 是点集E 的孤立点。

2. 几种特殊的平面点集.1) 开集. 若平面点集E 所属的每一点都是E 的内点,则称E 为开集。

2)闭集. 若平面点集E 的所有聚点都属于E ,则称E 为闭集。

多元函数微分学知识点梳理2页

多元函数微分学知识点梳理2页

多元函数微分学知识点梳理2页一、偏导数定义:对于多元函数$f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$,当其自变量$x_i$在某一点固定而其他自变量发生变化时,函数值的变化量与$x_i$的变化量之比,称为$f$对$x_i$的偏导数,记为$\dfrac{\partial f}{\partial x_i}$。

计算方法:将$x_i$看作变量,其他自变量视为常数,对$f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$以$x_i$为自变量求导。

二、全微分定义:当$f(x,y)$在$(x_0,y_0)$的某一邻域内具有一阶连续偏导数时,存在常数$A,B$,使得$$\Delta z=A\Delta x+B\Delta y+\alpha\Delta x+\beta\Delta y$$其中$\lim\limits_{\Delta x\rightarrow 0,\Delta y\rightarrow0}\alpha=\lim\limits_{\Delta x\rightarrow 0,\Delta y\rightarrow 0}\beta=0$,则称$f(x,y)$在点$(x_0,y_0)$可微分,$\Delta z$称为$f(x,y)$在点$(x_0,y_0)$的全增量,$A\Delta x+B\Delta y$称为$\Delta z$的一次主部,记作$dz$,称为$f(x,y)$在点$(x_0,y_0)$的全微分。

计算方法:$$df=\dfrac{\partial f}{\partial x}dx+\dfrac{\partial f}{\partial y}dy$$三、隐函数及其求导法定义:设有方程$F(x,y)=0$,如果在点$(x_0,y_0)$的某一邻域内,恒有一函数$y=\varphi(x)$,使得$F(x,\varphi(x))=0$,则称方程$F(x,y)=0$在该邻域内以$x$为自变量,$y$为因变量确定着一函数$\varphi(x)$。

多元函数微积分知识点

多元函数微积分知识点

多元函数微积分知识点一、向量值函数向量值函数是指函数的取值为向量的函数,常用符号表示为r(t)或F(t)。

向量值函数的微分即为向量的微分。

二、多元函数的连续性与可微性多元函数在点(x0,y0)连续的充分必要条件是其分量函数在(x0,y0)连续;多元函数在点(x0,y0)可微的充分必要条件是其分量函数在(x0,y0)可微。

三、多元函数的偏导数多元函数f(x,y)对x的偏导数记为∂f/∂x,对y的偏导数记为∂f/∂y。

偏导数可以通过限制一个变量,将多元函数转化为一元函数进行求导。

四、多元函数的微分与高阶导数对于多元函数f(x, y),其微分为df = (∂f/∂x)dx + (∂f/∂y)dy。

高阶偏导数的计算可以通过多次对一个变量进行偏导来得到。

五、多元函数的极值与最值多元函数的极值包括极大值与极小值,可以通过偏导数的方法求得。

为了确定是极大值或极小值,还需要进行二阶偏导数的判别。

六、多元函数的不定积分多元函数的不定积分即求解原函数,其中一个变量看作常数即可。

不定积分具有可加性,也可以用变量代换等方法来简化计算。

七、多元函数的定积分多元函数的定积分是指对多元函数在一个区域上的积分。

定积分的计算需要根据具体的区域进行定积分化简。

八、偏导数的几何意义与方向导数偏导数的几何意义是函数在其中一点上沿各个坐标轴方向的切线的斜率。

方向导数是函数在其中一点沿其中一方向的变化率。

九、梯度与梯度的性质多元函数的梯度是一个向量,表示的是函数在其中一点上沿着变化最快的方向。

梯度具有线性和方向导数的性质。

十、拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法是一种用于求解带有约束条件的极值问题的方法。

通过引入拉格朗日乘子,将问题转化为无约束条件的极值问题。

综上所述,多元函数微积分是研究多变量函数的微积分学科,其知识点包括向量值函数、多元函数的连续性与可微性、多元函数的偏导数、多元函数的微分与高阶导数、多元函数的极值与最值、多元函数的不定积分、多元函数的定积分等。

03高数——多元函数微分学要点速记

03高数——多元函数微分学要点速记

多元函数微分学1、极限与连续性平面上的点列的极限:设{}n M 为平面点列,20M R ∈,若()0lim ,0n M M ρ=,则称{}n M 是收敛点列,0M 是点列的极限,记做0lim n n M M→∞=(00lim ,lim n n x x y y ⇔==)。

极限:设n 元函数()f P ,n P D R ∈⊂,0P 是D 的聚点,若存在常数A ,对0ε∀>,0,δ∃>对一切0(,δ)oP D U P ∈ ,有()f P A ε-<,则称常数A 为函数()f x 当0P P →时的极限,记做()0lim P P f P A →=(也叫n 重极限)。

二元函数的极限可写作:()()000,lim (,)lim (,)lim (,)x x x y x y y y f x y f x y f x y A ρ→→→→→===。

连续性:0M 为D 的聚点时,0lim ()()M M f M f M →=;或0M 为D 的孤立点时,也是连续点。

2、微分和偏导数微分:0000(,)(,)()f x x y y f x y A x B y o ρ+∆+∆-=∆+∆+⇒00(,)dz df x y A x B y ==∆+∆。

偏导数:设(),z f x y =在点()000,M x y 的某邻域中有极限00000(,)(,)lim x f x x y f x y x∆→+∆-∆(将y 当作常数)存在,则称此极限高 数多元函数微分学知识点速记为函数(),z f x y =在点()000,M x y 对x 的偏导数,即0000000(,)(,)(,)limx x f x x y f x y f x y x∆→+∆-'=∆;同理,函数(),z f x y =在点()000,M x y 对y 的偏导数0000000(,)(,)(,)limy y f x y y f x y f x y y∆→+∆-'=∆。

第9章多元函数微分学知识点总结

第9章多元函数微分学知识点总结

第9章多元函数微分学知识点总结1.多元函数的偏导数:-定义:对于多元函数来说,当变量除了要考虑沿着自变量方向变化外,还要考虑其他自变量是否保持不变,用偏导数来表示。

-计算方法:求各个偏微分时,将其他自变量视为常数,只对需要求的变量求导即可。

2.全微分:-定义:全微分是多元函数在其中一点上沿各个偏导数方向的和所对应的微分形式。

-计算方法:使用偏导数对各个自变量求导数,并乘以相应的变化量,再相加得到全微分。

3.方向导数:-定义:方向导数是函数在其中一点上沿着指定方向的变化率,表征了函数沿着该方向上变化的快慢程度。

-计算方法:先对多元函数求偏导数,然后将其与方向向量进行点积运算,再乘以方向向量的模长。

4.梯度:-定义:梯度是一个向量,其方向是函数在其中一点增大最快的方向,大小表示函数在该点变化率的大小。

-计算方法:求多元函数在其中一点的各个偏导数,并写成一个向量,即为该点的梯度。

5.方向导数与梯度的关系:-定理:函数在其中一点上的方向导数等于该点的梯度向量与方向向量的点积。

6.极值点:-定义:多元函数的极值点是指函数取得极大值或极小值的点。

-判定方法:通过求偏导数等于零的点,再利用二阶导数进行判定。

7.拉格朗日乘数法:-定义:拉格朗日乘数法是求解给定条件下多元函数的极值问题的一种方法。

-使用方法:通过构造拉格朗日函数,利用偏导数为零和给定条件进行求解。

8.海森矩阵:-定义:海森矩阵是多元函数的二次导数在其中一点上的矩阵形式。

-计算方法:对多元函数的各个偏导数再次求偏导数,并按照顺序组成矩阵。

9.二次型:-定义:二次型是多元函数二阶偏导数在其中一点上的二次齐次多项式。

-判定方法:通过海森矩阵的特征值进行判别,判断其正负来决定函数在该点上的行为。

以上是第9章多元函数微分学的主要知识点总结。

掌握了这些知识点,我们可以更好地理解多元函数的变化规律,求解问题时也能够更有效地运用微分学的方法进行分析和计算。

多元函数微积分知识点

多元函数微积分知识点

多元函数微积分知识点多元函数微积分是微积分的一个重要分支,它主要研究含有多个变量的函数的微分、积分和相关性质。

相比于一元函数微积分,多元函数微积分具有更高的复杂性和更丰富的应用领域。

以下是多元函数微积分的一些重要的知识点:1.多元函数的极限:多元函数的极限定义与一元函数相似,但需要考虑多个变量同时趋于一些点或正负无穷的情况。

可以使用极限运算定理、夹逼定理等方法求解多元函数的极限。

2.多元函数的连续性:多元函数的连续性与一元函数的连续性类似,也可以使用极限的性质证明多元函数的连续性。

此外,也有类似于一元函数的极限运算定理和连续函数的性质定理适用于多元函数。

3.多元函数的偏导数:多元函数的偏导数描述了函数在一些变量方向上的变化率。

对于二元函数,可以求出两个变量的偏导数;对于三元函数及以上的函数,可以求出每个变量的偏导数。

求偏导数时,将其他变量当作常数对待。

4.多元函数的全微分:多元函数的全微分也称为多元函数的导数。

通过偏导数可求得多元函数在特定点的各个方向的变化率,进而求得多元函数在特定点的全微分。

5.多元函数的方向导数:多元函数的方向导数描述了函数在一些给定方向上的变化率。

通过求解偏导数和方向向量的点积,可以求得多元函数在一些方向上的方向导数。

6.多元函数的梯度:多元函数的梯度是一个向量,它的方向指向函数在特定点变化最快的方向,大小表示这个变化的速率。

梯度的方向与等高线垂直。

7.多元函数的二阶偏导数:对于多元函数,可以求出其各个变量的一阶偏导数,进一步可以求出相应的二阶偏导数。

二阶偏导数刻画了多元函数在一些变量方向上的变化率的变化率,即函数的曲率。

8.多元函数的泰勒展开:多元函数的泰勒展开是将一个多元函数近似表示为以一些点为中心的多项式的形式。

泰勒展开可以用于函数求值的近似计算和函数性质的分析。

9.多元函数的极值与最值:类似于一元函数,多元函数也有极值和最值的概念。

可以通过求解偏导数和二阶偏导数来判断函数的极值和最值,并应用拉格朗日乘数法等方法求解约束条件下的最值问题。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

第九章 多元函数微分学
内容复习
一、基本概念
1、知道:多元函数的一些基本概念(n 维空间,n 元函数,二重极限,连续等);理解:偏导数;全微分.
2、重要定理
(1)二元函数中,可导、连续、可微三者的关系
偏导数连续⇒可微⎧⎨⎩函数偏导数存在
⇒连续
(2)(二元函数)极值的必要、充分条件
二、基本计算
(一) 偏导数的计算
1、 偏导数值的计算(计算),(00y x f x ')
(1)先代后求法 ),(00y x f x '=0),(0x x y x f dx d =
(2)先求后代法(),(00y x f x '=00),(y y x x x y x f ==')
(3)定义法(),(00y x f x '=x
y x f y x x f x ∆-∆+→∆),(),(lim
00000)(分段函数在分段点处的偏导数) 2、偏导函数的计算(计算(,)x f x y ')
(1) 简单的多元初等函数——将其他自变量固定,转化为一元函数求导
(2) 复杂的多元初等函数——多元复合函数求导的链式法则(画树形图,写求导公式)
(3) 隐函数求导
求方程0),,(=z y x F 确定的隐函数),(y x f z =的一阶导数,z z x y
∂∂∂∂ ,,,(),,y x z z F F z z x y z x F y F x y x y z ''⎧∂∂=-=-⎪''∂∂⎨⎪⎩
公式法:(地位平等)直接法:方程两边同时对或求导(地位不平等) 注:若求隐函数的二阶导数,在一阶导数的基础上,用直接法求。

3、高阶导数的计算
注意记号表示,以及求导顺序
(二) 全微分的计算
1、 叠加原理
),(y x f z =, dy y z
dx x z dz ∂∂
+∂∂=——dy dx ,勿丢
2、一阶全微分形式不变性
dy y z
dx x z
dz ∂∂+∂∂= 对y x ,是自变量或是中间变量均成立。

三、偏导数的应用
优化方面——多元函数的极值和最值
1、 无条件极值——利用必要条件求驻点,利用充分条件判断是否为极值点
2、 条件极值——Lagrange 乘数法
求0),(..)
,(min(max )==y x t s y x f z ϕ
),(),(),,(y x y x f y x L λϕλ+=(有几个约束条件,引进相应个数Lagrange 乘子)
3、 最值——比较区域内部驻点处函数值与区域边界上最值的大小,从而确定最值。

相关文档
最新文档