方向导数与梯度 ppt课件
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高等数学高数课件 9.7方向导数与梯度
l 0 x
y
z
对于二元函数 f (x, y), 在点P(x, y)处沿方向 l (方向角
为, ) 的方向导数为
f lim f (x x, y y) f (x, y)
l 0
y lP
l
fx (x, y) cos f y (x, y) cos
o
x
特别:
•
当
l
与
x
轴同向
0,
2
1,
z y
2xe2 y 2, (1,0)
(1,0)
所求方向导数
z l
cos
4
2sin
4
2 2
.
例2 求函数 f ( x, y) x2 xy y2 在点 (1,1) 沿与
x 轴方向夹角为 的方向射线 l 的方向导数, 并
问在怎样的方向上此方向导数有
(1)最大值; (2)最小值; (3)等于零?
4
,
故
(1)
当
4
时,
方向导数达到最大值
2;
(2)
当
5
4
时,
方向导数达到最小值
2;
(3)
当
3
4
和
7
4
时,
方向导数等于0.
例3 求函数 u ln( x y2 z2 ) 在点 A(1,0,1) 处
沿点 A 指向点 B(3,2,2) 方向的方向导数.
解 这里 l 为 AB {2,2,1}的方向, 向量 AB 的
Fx
p
4x
p
4,
Fy
p
6y
p
6,
Fz
p
2z
p
2,
2.1方向导数与梯度ppt课件
证明:i). fx(0,0,0)
条件 , 但不必要 .
limf( x,0,0)f(0,0,0)
x 0
x
lim x , x0 x
fx(0 ,0 ,0 )不 存 在 ;同 理 , fy ( 0 ,0 ,0 ) ,fz ( 0 ,0 ,0 ) 不 存 在 .
:
i i ) .记 l 的 方 向 数 为 l 0 l x , l y , l z, 则
l
对 二 元 函 数 f(x,y),
•P
y
定义 定理1
fl(P0)li m 0 f(P)f(P0)
••
P 0 x
o
fx (P 0 )c o s fy (P 0 )c o s
x
其 中 和 是 l的 方 向 角 . :
例 1. 设 f(x,y,z)xy2z3, 求 f在 点 P0(1,1,1)处 沿 l方 向 的 方 向 导 数 . 其 中 i).l为 方 向 (2, 2,1);
i i i ) . g r a d u v u g r a d v v g r a d u ,
iv ). g ra du vug ra d v u 2 vg ra d u,
v ) . g r a d fu f( u ) g r a d u .
:
证明:iv). u v xuvxu 2uxv, u v yuvyu 2uyv
l
0
0
存在 , 则称此极限值为函数 f 在点P0沿l 方向的方向导数。
P P0
o
y
记为 f l
或 fl (P0 )、 fl (x0, y0, z0 ).
P0
:
x
在方向导数定义式 f lim f (P) f (P0) 中,
方向导数和梯度-PPT文档资料
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二、梯度的概念
定义 2 若 f ( x , y , z ) 在点 P ( x , y , z ) 0 0 0 0
存在偏导数 , 则称向量 ( f ( P ), f ( P ), f ( P ) x 0 y 0 z 0
为函数 f在点 P 的梯度 , 记为 0
grad f ( f ( P ), f ( P ), f ( P )) x 0 y 0 z 0
x
0
y
P0
y
x
x
y
P
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l
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2 u x yz 在点 P0 (1, 1, 1) 沿方向 例1. 求函数
l : (2, -1, 3 ) 的方向导数 .
解: 向量 l 的方向余弦为
2 co s , 2 2 2 14 2 ( 1 ) 3 2
o ( ) f ( P ) cos fy( P ) co s fz(P cos x 0 0 0)
令 ρ→0 取极限,得
f ( P ) f ( P ) cos f ( P ) cos f ( P ) co l 0 x 0 y 0 z 0
z
z
l
y
P0 x y
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f在 数 P 点 ( x ,y , z ) 处可 , 微 定理17.6: 若 函 0 0 0 0
则函数在该点沿任意方向cos , cos , cos 为方向 l 的方向余弦 .
方向导数和梯度ppt课件.ppt
z cos 2cos 2 .
l
2
例 2 求函数 f ( x, y) x2 xy y2 在点(1,1)
沿与 x轴夹角为 的射线 l 的方向导数.并问在怎
样的方向上此方向导 数有 (1)最大值; (2)最小值; (3)等于零?
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
fx(1,1)cos
l
y
l
• P
沿什么方向是上坡且坡度最陡?
沿什么方向是下坡且坡度最小?
••
P( x0 , y0 )
o
x
讨论函数 z f ( x, y)在一点P沿某一方向
的变化率问题.
设函数 z f (x, y) 在点
y
l
P(x, y)的某一邻域U(P)
• P
y
内有定义,自点P 引射线 l.
••
设 x 轴与射线l 的夹角
u x2 y2 z2
ngrad2uxi22xiyj22yzjk2z2kx, ,2 y,2z
例如: 函数
u x2 y2 z2
gradu 如图所示.
gradu {2 x,2 y,2z} 梯度方向为向径方向
等 量 面 为 : x2 y2 z2 c1 , x2 y2 z2 c2, x2 y2 z2 c3, x2 y2 z2 c4 ,
^
此式表明,当方向l和G方向一致时,即cos(G, l ) 1时,
方向导数u 取最大值,其值为: l
u G . l
由此得出,向量G就是函数 f 变化率最大的
方 向 , 即 方 向 导 数 取 最大 值 的 方 向G,的 模
G 正好就是最大的方向导数值.
定义 设函数 u f ( x, y, z) 在区域 D 内具有一
方向导数梯度和泰勒公式课件
方向导数的计算
计算步骤
计算方向导数需要先确定函数在某点的梯度向量,然后选择一个方向向量,最后计算两者点积。具体来说,方 向导数的计算公式为:方向导数 = 梯度向量 × 方向向量
常见方法
常见的计算方向导数的方法有解析法、数值法和几何法。解析法适用于数学分析中的连续可微函数,数值法适 用于离散数据,而几何法则适用于各种情况。
对于一个复杂的函数,可以使用泰勒公式的前几 项来近似其在某一段区间内的曲线。
04
方向导数、梯度和泰勒公式的联系 与区别
联系
方向导数是函数在某一点的切线斜率,可以理解 为函数在某一点的“变化率”。
梯度是方向导数的最大值,可以理解为函数在某 一点的“变化最快”的方向。
泰勒公式是利用多项式来近似表示函数,而多项 式的系数就是根据方向导数或者梯度来得到的。
梯度的几何意义
梯度是一个向量,其方向为函数在该点的等高线最密集的方向,其大小等于函数在该点的等高线的最 大变化率。
在二维平面上,梯度向量的方向可以理解为函数在该点的斜率,其大小可以理解为函数在该点的曲率 。
03
泰勒公式
定义与性质
泰勒定义
泰勒公式是一个用多项式逼近函数的方法, 它可以将一个函数表示为无穷级数。
、极值点等问题。
微分学
03
泰勒公式是微分学中的基本工具,它可以用于求解函数的导数
、高阶导数等。
泰勒公式的几何意义
切线近似
在某一点处,泰勒公式的前几项可以近似函数的 切线,从而可以估计函数在这一点附近的走势。
极值点近似
泰勒公式的前几项可以近似函数的极值点,从而 可以估计函数在这一点附近的极值情况。
曲线近似
区别
方地涉及到函数在整个定义域内 的性质。
7方向导数与梯度-22页PPT文档资料
1. 定义
向量G 称为函数 f (P) 在点 P 处的梯度 (gradient),
记作 gradf, 即
f , x
f , y
f z
同样可定义二元函数
在点 P(x, y) 处的梯度
说明: 函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
例 5 求函数 u x2 2 y2 3z2 3x 2 y在点 (1,1,2)处的梯度,并问在 哪些点处梯度为零?
解:将已知曲线用参数方程表示为
yx
x x2
1
它在点 P 的切向量为 (1,2x)x2(1,4)
cos 1 , cos 4
17
17
y P
o1 2x
60 17
例3. 设 n是曲面
在点 P(1, 1, 1 )处
指向外侧的法向量, 求函数
在点P 处沿
方向 n的方向导数.
记为
由定义看出,方向导数实际上是函数沿某一方向 的单侧的增量比的极限。
例1. 求函数
在点 P(1, 1, 1) 沿向量
3) 的方向导数 .
解: 向量 l 的方向余弦为
u 2xyz 2
l P
14
x2y
3 14
例2. 求函数
在点P(2, 3)沿曲线
朝 x 增大方向的方向导数.
内容小结
1. 方向导数
• 三元函数
在点
沿方向 l (方向角
为x
y
z
• 二元函数
在点
沿方向 l (方向角为
, )的方向导数为
f fcosfcos
l x
y
2. 梯度 • 三元函数
在点
由定义看出,方向导数实际上是函数沿某一方向 的单侧的增量比的极限。
向量G 称为函数 f (P) 在点 P 处的梯度 (gradient),
记作 gradf, 即
f , x
f , y
f z
同样可定义二元函数
在点 P(x, y) 处的梯度
说明: 函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
例 5 求函数 u x2 2 y2 3z2 3x 2 y在点 (1,1,2)处的梯度,并问在 哪些点处梯度为零?
解:将已知曲线用参数方程表示为
yx
x x2
1
它在点 P 的切向量为 (1,2x)x2(1,4)
cos 1 , cos 4
17
17
y P
o1 2x
60 17
例3. 设 n是曲面
在点 P(1, 1, 1 )处
指向外侧的法向量, 求函数
在点P 处沿
方向 n的方向导数.
记为
由定义看出,方向导数实际上是函数沿某一方向 的单侧的增量比的极限。
例1. 求函数
在点 P(1, 1, 1) 沿向量
3) 的方向导数 .
解: 向量 l 的方向余弦为
u 2xyz 2
l P
14
x2y
3 14
例2. 求函数
在点P(2, 3)沿曲线
朝 x 增大方向的方向导数.
内容小结
1. 方向导数
• 三元函数
在点
沿方向 l (方向角
为x
y
z
• 二元函数
在点
沿方向 l (方向角为
, )的方向导数为
f fcosfcos
l x
y
2. 梯度 • 三元函数
在点
由定义看出,方向导数实际上是函数沿某一方向 的单侧的增量比的极限。
《方向导数与梯度》课件
方向导数在优化中的应用
总结词
方向导数是优化算法中常用的工具,它可以用于求解无约束和约束优化问题,以及用于 梯度下降法和牛顿法的实现。
详细描述
方向导数是优化算法中常用的工具,它可以用于求解无约束和约束优化问题。在无约束 优化问题中,方向导数可以用于梯度下降法和牛顿法的实现,通过不断沿着负梯度方向 搜索,找到函数的极小值点。在约束优化问题中,方向导数可以用于确定搜索方向和步
长,以避免进入不可行区域或避免目标函数的增加。
02
梯度
定义与性质
01
基本概念
02 梯度是标量场中某一点的方向导数最大的。
04
梯度的大小表示函数在该点的斜率,方向 表示函数在该点的增长方向。
计算方法
计算步骤
计算函数在这一点沿各个 方向的变化量。
确定函数在某一点的值。
计算方法
总结词
计算方向导数需要用到偏导数和方向余弦,常用的计算方法有解析法、数值法和图解法。
详细描述
计算方向导数需要用到函数的偏导数和方向余弦。首先求出函数的偏导数,然后根据方向余弦计算出方向导数。 常用的计算方法有解析法、数值法和图解法。解析法适用于数学函数,数值法适用于复杂函数,图解法适用于直 观理解。
05
实际应用案例
在机器学习中的应用
机器学习算法优化
方向导数和梯度在机器学习中用于优化算法,例如梯度下降法。通过计算梯度,可以找到函数值下降最 快的方向,从而更新模型的参数,使模型在训练数据上的表现更好。
方向导数和梯度的计算对于深度学习尤为重要,因为深度学习模型通常具有大量的参数,需要使用梯度 下降等优化算法进行训练。
在机器学习中的应用
01
特征选择与降维
02
高等数学第九章第七节方向导数与梯度课件.ppt
方向余弦为 cos 2 , cos 3 , cos 1
14
14
14
而
u x P z
6x 6x2 8y2
P
6 14
同理得
u 1 6 2 8 3 141 11
n P 14
7
二、梯度
方向导数公式 f f cos f cos f cos
l x
y
z
令向量 G
f, x
l x
y
2. 梯度 • 三元函数
在点
处的梯度为
grad f
f ,f ,f x y z
• 二元函数
在点
处的梯度为
grad f ( fx (x, y) , f y (x, y))
3. 关系
• 可微
方向导数存在
偏导数存在
• f grad f l 0 梯度在方向 l 上的投影. l
思考与练习
1. 设函数
x y
x x2
1
它在点 P 的切向量为 (1, 2x) x2 (1, 4)
cos 1 , cos 4
17
17
yP o 1 2 x
60 17
例3. 设 n 是曲面
在点 P(1, 1, 1 )处
指向外侧的法向量, 求函数
在点P 处沿
方向 n 的方向导数.
解: n (4x , 6 y , 2z) P 2(2 , 3 , 1)
(2) grad (C u) C grad u (4) grad (u v ) u grad v v grad u
例4.
处矢径 r 的模 , 试证
证:
f (r)
x2
x y2
z2
f (r) x r
高等数学《方向导数与梯度》课件
二、方向导数的定义
回顾函数 z f ( x , y ) 在点 P0 ( x0 , y0 ) 处关于
x, y 的偏导数定义:
f ( x0 x , y0 ) f ( x0 , y0 ) f x ( x0 , y0 ) lim x 0 x f ( x0 , y0 y ) f ( x0 , y0 ) f y ( x0 , y0 ) lim y 0 y
*6、二阶方向导数
f 在 仍有方向导数 f , 如果 ( x 0 , y0 ) 沿 e l l l ( x0 , y0 ) l 就把它称为 f ( x , y ) 在 ( x0 , y0 ) 沿 el 的二阶方向
导数并记作 f . l 2
2
2 f 沿方向el 的二阶方向导数: l 2
z 1 所求方向导数 . l ( 0,0 ) 2
注:
(1) 仅由函数在一点可偏导,未必可推出函数在
该点处沿各方向的方向导数存在.
例如: f ( x , y ) ( x y ) , 则 f x (0,0) f y (0,0) 0,
但 ab 0 时,
1 3
1 3
f l
z f ( x t cos , y t cos ) f ( x , y ), 考虑
当 P 沿着 l 趋于P0 时,
z
t
,
f ( x t cos , y t cos ) f ( x , y ) 是否存在? lim t 0 t
1、方向导数的定义
定义 设函数 z f ( x , y ) 在点P ( x0 , y0 )的某个邻 域内有定义 , l 是一非零向量 , el (cos , cos ) 是与 l 同方向的单位向量 , 如果极限 f ( x0 t cos , y0 t cos ) f ( x0 , y0 ) lim t 0 t 存在 , 则称这极限为函数 z f ( x , y ) 在点 P 沿 f 方向 l 的方向导数 , 记为 ,即 l ( x0,y0 )
高阶偏导数、方向导数与梯度PPT课件
有
而初等 说明: 因为初等函数的偏导数仍为初等函数 ,
函数在其定义区域内是连续的 , 故求初等函数的高阶导 数可以选择方便的求导顺序. (与求导次序无 关. )
7/30
二、方向导数
f ( x, y, z ) 在点 P( x, y, z ) 处 定义: 若函数
沿方向
0
l
, , ) 存在下列极 l (方向角为
6/30
r2
定理. 若 f x y ( x,y) 和 f y x ( x,y) 都在点 ( x0 ) f y x ( x0 , y0 )
(证明在P29-30)
本定理对 n 元函数的高阶混合导数也成立. 例如, 对三元函数 u = f (x , 当三阶混合偏导数 y , (z 在点 x) ,, y , z) 连续时,
n
3/3
3 例1. 求函 z x2y . ze 的二阶偏导数及 2 数 y x z z 解 : 2 e x2y e x2y y x
z x2y e 2 x 2 2 z z x2y x2y 4e 2e 2 y x y 3 2 z z x2y ( ) 2 e y x 2 x y x 2z 2z , 但这一结论并不总成立. 注意:此处 x y y x
导 数: z 2z z 2 z ( ) f x y ( x, y ) ( ) 2 f x x ( x, y ); y x y x x x x
2 z z ( ) f y x ( x, y) f 21 ( x, y); x y x y 2 z z ( ) f y y ( x, y) f 22 ( x, y) 2 y y y
5/30
高等数学高数课件 9.7方向导数与梯度
u
1 z
(6
x2
8
y2
1
)2
解
u
6;
x p
14
u
8;
y p
14
例5
设
n
是曲面
2x2
3
y2
z2
6
在点
P(1,1,1)
处的指向外侧的法向量, 求函数
在此处沿方向
n
的方向导数.
u
1 z
(6
x2
8
y2
1
)2
解
u x
p
6; 14
u y
p
8; 14
u z p
6x2 8y2
z2
14.
p
所以
u n
p
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
fx (1,1)cos
f y (1,1)sin
(2x y) cos (2 y x) sin
(1,1)
(1,1)
cos sin
2
sin
4
,
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
2
sin
4
,
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
2 sin
在此处沿方向
n
的方向导数.
u
1 z
(6
x2
8
y2
1
)2
解
Fx p
4,
Fy p
6, Fz p
2,
n
{4,6,2},
|n|
2 14,
cos 2 , cos 3 , cos 1 .
14
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证明 由于函数可微,则增量可表示为
f (x x, y y) f (x, y) f x f y o( )
x y
PPT课件
9
f (x x, y y) f (x, y) f x f y o( )
x y
两边同除以 , 得到
y (1,0)
(1,0)
所求方向导数
z l
cos( ) 2sin( )
4
4
2. 2
PPT课件
11
例2 求函数 f ( x, y) x2 xy y2
在点(1,1)沿与
x轴方向夹角为
的方向射线
l
的方向导数. 并问在怎样的方向上此方向导数有
(1)最大值; (2)最小值; (3)等于零?
f ( x x, y y) f ( x, y) f x f y o( )
x y
故有方向导数
cos sin
f lim f ( x x, y y) f ( x, y)
l 0
l
f cos f sin .
y
x
y
x
PPT课件
10
例 1 求函数 z xe2 y 在点P(1,0) 处沿从点P(1,0) 到点Q(2,1) 的方向的方向导数.
解 方向l 即为 PQ {1,1}
故x轴到方向l
的转角
4
z e2 y 1;
x (1,0)
(1,0)
z 2 xe2 y 2,
4
故
(1)当 时,方向导数达到最大值 2 ;
4
(2)当 5 时,方向导数达到最小值 2;
4
(3)当
3 4
和
7 4
时,方向导数等于
0.
PPT课件
13
推广:三元函数方向导数的定义
对于三元函数 u f ( x, y, z)
它在空间一点 P( x, y, z) 沿着方向l的方向导数 ,
从而确定出温度下降的最快方向 梯度问题
引入两个概念:方向导数和梯度
PPT课件
3
二、方向导数
讨论函数 z f (x, y) 在一点P沿某一方向的
变化率问题.
设函数 z f (x, y) 在点
y
P(x, y)的某一邻域U(P)
内有定义,自点P 引射线 l.
P
x
设 x 轴正向到射线 l 的转角 o
偏导数存在 沿任意方向的方向导数存在.
PPT课件
8
方向导数的存在及计算公式
定理 如果函数 z f ( x, y)在点P( x, y)可微分,
那末函数在该点沿任意方向l的方向导数都存在,
且有
f f cos f sin
l x
y
计算公式
其中 为 x 轴到方向l的转角.
P x
o
l
P y
x
f ( x x, y y) f ( x, y)
lim
0
是否存在?
PPT课件
5
定义 函数的增量 f ( x x, y y) f ( x, y)
与PP 两点间的距离 ( x)2 ( y)2 之比值,
当 P 沿着 l 趋于 P 时, 如果此比的极限存在,
PPT课件
7
若方向导数存在,则偏导数未必存在.
例如,z x2 y2在O 0,0处沿l i 方向的
方向导数 f l
0,0
1,而
偏
导 数z x
0,0不 存 在.
z 原因l :( 0,0 )
lim
0
f
(x,y)
f
(0,0)
方向导数是li单m侧(极x限)2, 而(偏y )2导数1 是双侧极限. 0 (x)2 (y)2
第七节 方向导数与梯度
一、方向导数 二、梯度
PPT课件
1
一、问题的提出
一块长方形的金属板,受热 产生如图温度分布场.
设一个小虫在板中逃生至某 处,问该虫应沿什么方向爬行, 才能最快到达凉快的地点?
问题的实质:
应沿由热变冷变化最剧烈的
方向爬行.
PPT课件
2
需要计算场中各点沿不同方向的温度变化率, 方向导数问题
l
P y
x
为 ,并设 P( x xP).
PPT课件
4
| PP | (x)2 (y)2 ,
y
且 z f ( x x, y y) f ( x, y),
考虑 z ,
当 P 沿着 l 趋于P 时,
可定义为
f lim f ( x x, y y, z z) f ( x, y, z) ,
l 0
( 其中 (x)2 (y)2 (z)2 )
PPT课件
14
设方向 l 的方向角为 , ,
x cos , y cos ,
i {1,0}的方向导数为
f l
lim x0
f ( x x, y 0y) x
f (x, y)
f x
fx
此时 x x
同理,沿y轴正向e2 {0,1}的方向导数分别为 f y .
沿着x 轴负向、y 轴负向的方向导数是 f x , f y .
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
f x (1,1)cos
f y (1,1)sin
(2x y) cos (2 y x) sin ,
(1,1)
(1,1)
PPT课件
12
f l
(1,1)
f x (1,1)cos
f y (1,1)sin
cos sin 2 sin( ),
y
l
P
则称这极限为函数在点
P沿方向 l 的方向导数.
P
记为
o
x
f lim f ( x x, y y) f ( x, y) .
l 0
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f lim f ( x x, y y) f ( x, y) .
l 0
若偏导 f x 存在,则 f ( x, y)在点 P 沿着 x 轴正向
z cos ,
z
l
xo
y
同理: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
方向导数的计算公式