§8.4全微分与梯度
全微分及其应用
常见方法
求解无约束最优化问题的方法包括梯度下降法、 牛顿法、拟牛顿法等。
牛顿法
牛顿法是一种基于目标函数二阶导数的迭代算法 ,通过构造海森矩阵并求解线性方程组来逼近最 优解。
有约束最优化问题
01
有约束最优化问题
有约束最优化问题是在存在约束条件限制下,寻找满 足所有约束条件的参数的最优解。
02 分类 有约束最优化问题可以分为等式约束问题和不等式约 束问题。
极值点判断
全微分还可以用于判断函数的极值点。如果函数在某一点的导数等于0,则该点 可能是函数的极值点。
函数极值点的判断
极值点判断
全微分可以用于判断函数的极值点。如果函数在某一点的导数等于0,且该点的二阶导数大于0,则该点 是函数的极值点。
极值点类型判断
全微分还可以用于判断函数的极值点类型,如极大值点或极小值点。如果函数在某一点的二阶导数小于0, 则该点是极大值点;如果二阶导数大于0,则该点是极小值点。
全微分的几何意义
总结词
全微分在几何上表示函数图像在 某一点处的切线斜率。
详细描述
全微分可以理解为函数图像在某 一点处的切线的斜率,这个斜率 表示函数在该点处沿任一方向的 变化率。
全微分的性质
总结词
全微分具有线性性质、可加性、可乘性和链式法则等性质。
详细描述
全微分具有线性性质,即两个函数的和或差的微分等于它们各自微分的和或差;全微分具有可加性,即函数在两 点间的微分等于这两点间各自微分的和;全微分还具有可乘性和链式法则等性质,这些性质在求导和积分中有着 广泛的应用。
应用
全微分在几何上表示函数图像在某点处的切线斜率的变化 量。
全微分在优化、近似计算、泰勒级数展开等方面有广泛应 用。
直观理解梯度,以及偏导数、方向导数和法向量等(转载)
直观理解梯度,以及偏导数、⽅向导数和法向量等(转载)写在前⾯梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使⽤的数学⼯具(梯度下降算法),虽然常说常听常见,但其细节、物理意义以及⼏何解释还是值得深挖⼀下,这些不清楚,梯度就成了“熟悉的陌⽣⼈”,仅仅“记住就完了”在⽤时难免会感觉不踏实,为了“⽤得放⼼”,本⽂将尝试直观地回答以下⼏个问题,梯度与偏导数的关系?梯度与⽅向导数的关系?为什么说梯度⽅向是上升最快的⽅向,负梯度⽅向为下降最快的⽅向?梯度的模有什么物理意义?等⾼线图中绘制的梯度为什么垂直于等⾼线?全微分与隐函数的梯度有什么关系?梯度为什么有时⼜成了法向量?闲话少说,书归正传。
在全篇“作⽤域”内,假定函数可导。
偏导数在博⽂《单变量微分、导数与链式法则 | | 》中,我们回顾了常见初等函数的导数,概括地说,导数是⼀元函数的变化率(斜率)。
导数也是函数,是函数的变化率与位置的关系。
如果是多元函数呢?则为偏导数。
偏导数是多元函数“退化”成⼀元函数时的导数,这⾥“退化”的意思是固定其他变量的值,只保留⼀个变量,依次保留每个变量,则NN元函数有NN个偏导数。
以⼆元函数为例,令z=f(x,y)z=f(x,y),绘制在3维坐标系如下图所⽰,在分别固定yy和xx的取值后得到下图中的⿊⾊曲线——“退化”为⼀元函数,⼆维坐标系中的曲线——则偏导数∂z∂x∂z∂x和∂z∂y∂z∂y分别为曲线的导数(切线斜率)。
由上可知,⼀个变量对应⼀个坐标轴,偏导数为函数在每个位置处沿着⾃变量坐标轴⽅向上的导数(切线斜率)。
⽅向导数如果是⽅向不是沿着坐标轴⽅向,⽽是任意⽅向呢?则为⽅向导数。
如下图所⽰,点PP位置处红⾊箭头⽅向的⽅向导数为⿊⾊切线的斜率,来⾃链接⽅向导数为函数在某⼀个⽅向上的导数,具体地,定义xyxy平⾯上⼀点(a,b)(a,b)以及单位向量u=(cosθ,sinθ)u→=(cosθ,sinθ),在曲⾯z=f(x,y)z=f(x,y)上,从点(a,b,f(a,b))(a,b,f(a,b))出发,沿u=(cosθ,sinθ)u→=(cosθ,sinθ)⽅向⾛tt单位长度后,函数值zz为F(t)=f(a+tcosθ,b+tsinθ)F(t)=f(a+tcosθ,b+tsinθ),则点(a,b)(a,b)处u=(cosθ,sinθ)u→=(cosθ,sinθ)⽅向的⽅向导数为:=====ddtf(a+tcosθ,b+tsinθ)∣∣∣t=0limt→0f(a+tcosθ,b+tsinθ)−f(a,b)tlimt→0f(a+tcosθ,b+tsinθ)−f(a,b+tsinθ)t+limt→0f(a,b+tsinθ)−f(a,b)t∂∂xf(a,b)dxdt+∂∂yf(a,b)dydtfx(a,b)cosθ+fy(a,b)sinθ(fx(a,b),fy( (fx(a,b),fy(a,b))⋅(cosθ,sinθ)上⾯推导中使⽤了链式法则。
十二、梯度和散度--流体力学理论知识
十二、梯度和散度--流体力学理论知识和这两种表达式经常出现在流体力学公式中,尽管两者形式很相近,但是表达的意义却大相径庭。
这次我们通过介绍梯度和散度,来掌握一些公式化简的技巧。
1. 梯度算子什么叫梯度算子?这个表达式看似是一个整体,实际上却是由两个物理符号组成。
其中是一个物理量,可以是密度、压力、温度等,就是梯度算子。
梯度算子是高等数学的一个概念,表示空间各方向上的全微分,表达式为:从表达式我们能够看出,实际上梯度算子是一个向量,只不过这个向量的各个分量是微分形式。
如果有其他的物理量与其结合,就能够组成一些表达式。
2. 梯度了解了什么是梯度算子之后,我们能够很容易的得到梯度公式。
梯度本质上就是梯度算子与一个物理量相乘,如由于为密度,是一个标量物理量,因此直接将乘进括号即可,得:公式3即为密度的梯度。
注:1)梯度是一个向量,一个标量函数的梯度记为:或grad 。
在三维直角坐标中表示为;如函数的梯度为。
2)梯度的方向表示标量变化最快的方向,梯度的模表示标量变化最快方向的变化量及最大变化量。
3)柱坐标下的梯度算符此处的加法并非数学运算的加法,而是向量的表达方法。
其中分别是柱坐标下三个方向(径向、切向和轴向)的单位向量3. 散度散度(divergence)可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度,物理上,散度的意义是场的有源性对于一个矢量场而言,散度有两种不同的定义方式。
第一种定义方式和坐标系无关:第二种定义方式则是在直角坐标系下进行的:从第二种定义方式来看,散度实际上是梯度算子与一个矢量物理量点乘,这个矢量物理量在流体力学中一般为速度V。
因此将散度展开书写为公式(4),两个向量的点乘等于各个分量相乘再相加,也就是上式。
注:1)梯度为向量,而散度为标量。
2)梯度和散度符号类似,但两者意义相差甚大。
梯度的为标量,其意义是对三个方向分别求偏导。
而散度的V为矢量,表示的是梯度算子与矢量V的点乘,求和之后为标量。
全微分及其运用
哈 尔 滨 工 程 大 学 微 积 分
函数若在某区域 D 内各点处处可微分, 则称这函 数在 D 内可微分.
下面我们讨论函数 z f ( x , y )在 P0 ( x0 , y0 )点的 可微性、可导性和连续性的关系.
dz f x ( x0 , y0 ) 定理 1(可微的必要条件) x
要和充分条件。理解方向导数和梯度的概念,并掌 握其计算方法。掌握复合函数一阶、二阶偏导数的 求法。会求隐函数的偏导数和全导数。
了解曲线的切线和法平面及曲面的切平面和法线的
概念,会求二元函数的极值,会用拉格朗日乘数法 求条件极值,会求简单函数的最大值和最小值,会 解一些简单应用题。
重点与难点
重点:多元函数的概念,偏导数与全微分的概
( 0 1 1, 0 2 1 )
-理学院工科数学教学中心-
哈 尔 滨 工 程 大 学 微 积 分
z f x ( x 0 1 x , y 0 y ) x f y ( x 0 , y 0 2 y ) y
为什么?
由于 f x ( x , y )在 P0 处连续, 故 f x ( x 0 1 x , y 0 y ) f x ( x 0 , y 0 ) ,
0( 0) ;
同理 f y ( x0 , y0 2 y ) f y ( x0 , y0 ) ,
0( 0).
于是,z [ f x ( x0 , y0 ) ]x [ f y ( x0 , y0 ) ]y
f x ( x0 , y0 ) x f y ( x0 , y0 ) y (x y ).
[ f ( x0 x , y0 y ) f ( x0 , y0 y )] [ f ( x0 , y0 y ) f ( x0 , y0 )]
高等数学(微积分)课件--83偏导数与全微分培训教材
3
例题与讲解
y
例:求下列偏导数 (1)u x z ; (2)uarctxany()z.
解:
(1)
u
y
(
y1) z
,
u
y
xz
lnx
1
1
x
y z
9
全微分
多元函数偏导数只描述了某个自变量变化而其 它自变量不变时所引起的函数变化特征。
为了研究所有自变量同时发生变化时函数的变 化特征,需引入全微分概念。
为说清全微分概念,先引入全增量概念。 全增量:若函数z=f(x,y)在点P0(x0,y0)的某邻域
内有定义,设点P(x0+x, y0+y)是该邻域内任一 点,则称这两点函数值之差 为函数z =在f点(x0P+0处x,对y0应+于y)自- f变(x量0,y改0) 变量x 、y 的全增量。即z = f(x0+x, y0+y) - f(x0,y0)。
y
13
可微的充分条件
定理2:如果函数z=f(x,y)的偏导函数fx'(x,y)、 fy'(x,y) 在点P(x,y)处连续,则该函数在点P处可微。
证*: z f ( x x , y y ) f ( x , y )
[ f ( x x , y y ) f ( x , y y )]
其 , 中 fx 1 ( x ,y ) x 2 x x f y y 2 (x ,y 2 ) y x 2 y y 2 x 2 y 2 0 0
8
偏导数存在与连续的关系
全微分方向导数与梯度
请看书
全微分的计算
P28
请看书 P28
设函数 f ( X ), g( X ) 在点 X 处可微, 则 d( f ( X ) g( X )) d f ( X ) d g( X )
d( f ( X )) d f ( X ) ( R)
d( f ( X )g( X )) g( X )d f ( X ) f ( X )d g( X )
可微: z ax by o( x2 y2 )
连续: lim z 0 x0 y0
可微与连续的关系 (可微的必要条件)
函数 f ( X ) 在点 X0 处可微, 则必在点 X0 处连续 .
可微
?
连续
可导
在多元函数中, 可微
连续
可微与可导的关系 (可微的必要条件) 定理
若 z f (x, y) 在点 P(x , y) 处可微,
z x z ax o( | x | )
lim x z lim ax o(| x |) a
x0 x x0
x
y0
y0
即 z a , 同理, 取x 0, 得 z b .
x
y
可微
连续
可导
在多元函数中, 可微
可偏导
可微
? 在多元函数中, 可偏
可微
导
连续
可导
在多元函数中, 可微
可偏导
x
y
z
)
(
2,2,1)
y z x y z 1
(2,2,1)
4
将 x , z 看成常数:u xw, w y z.
u y
(2,2,1)
定理
设 z f (X ) 在 U( X0 ) 内有定义, 可偏导.
若
二元函数微分
二元函数微分引言在微积分中,函数是一种非常重要的概念。
函数的微分是微积分中的基本运算之一,它描述了函数在某一点的局部变化率。
在这篇文章中,我们将重点讨论二元函数的微分,即具有两个自变量的函数。
二元函数的定义二元函数是一种接受两个变量作为输入,并产生一个输出的函数。
它可以用以下形式表示:f(x, y)其中,x和y分别是函数的自变量,f(x, y)表示函数的取值。
偏导数在计算二元函数的微分时,我们需要引入偏导数的概念。
偏导数描述了函数在每个自变量上的变化率。
偏导数的定义偏导数表示当一个变量变化时,函数在该变量上的变化率。
对于二元函数f(x, y),它的偏导数可以用以下符号表示:∂f/∂x 和∂f/∂y其中,∂表示偏导数的符号。
计算偏导数计算偏导数时,我们将其中一个自变量视为常数,对另一个自变量求导。
例如计算∂f/∂x时,将y视为常数,对x求导。
在计算过程中,需要注意一些求导的规则: - 对于多项式函数,我们可以直接按照求导公式进行计算。
- 对于幂函数,将指数乘到系数上,并将指数减1。
- 对于三角函数和指数函数,可以利用基本的求导公式进行计算。
全微分全微分是对二元函数的微分的扩展,它不仅考虑了自变量的变化,还考虑了函数本身的变化。
全微分的定义对于二元函数f(x, y),全微分可以用以下符号表示:df = (∂f/∂x)dx + (∂f/∂y)dy其中,dx和dy是自变量x和y的微小变化量。
计算全微分为了计算全微分df,我们需要计算偏导数。
然后,将偏导数乘以自变量的微小变化量,并将结果相加。
全微分可以帮助我们理解函数在局部区域上的变化情况。
通过计算全微分,我们可以确定函数的局部最大值、最小值和驻点等重要信息。
性质和应用二元函数微分有一些重要的性质和应用,下面我们将介绍其中的一些。
偏导数对换对于二元函数f(x, y),偏导数具有对换的性质,即:∂^2f/∂x∂y = ∂^2f/∂y∂x这一性质在计算偏导数时非常有用,可以大大简化计算过程。
全微分方向导数和梯度
contents
目录
• 全微分概念 • 方向导数 • 梯度 • 全微分、方向导数和梯度的关系 • 实际应用案例
01 全微分概念
全微分的定义
函数在某点的全微分
若函数在某点的可微性成立,则函数 在该点的全微分等于该点的导数与自 变量增量之积,再加上二阶微量之和 。
表达式
若函数$f(x, y)$在点$(x_0, y_0)$处可 微,则全微分为$df(x_0, y_0) = f_x(x_0, y_0)dx + f_y(x_0, y_0)dy$。
全微分的几何意义
切线斜率
全微分的几何意义可以理解为函 数图像在某点处切线的斜率,即 函数在该点的变化率。
函数图像的变化
全微分的大小反映了函数图像在 该点附近的小幅度变化,全微分 的符号决定了函数图像在该点附 近的凹凸性。
全微分的性质
线性性质
若函数$f(x, y)$和$g(x, y)$在点$(x_0, y_0)$处可微,则$[f(x, y) + g(x, y)]_{x=x_0}^{x=x_1} = f_{x}(x_0, y_0)dx + f_{y}(x_0, y_0)dy + [g(x, y)]_{x=x_0}^{x=x_1}$。
神经网络的训练
在训练神经网络时,梯度下降法是常 用的优化算法,通过计算梯度来更新 网络权重,以最小化损失函数。
支持向量机
自然语言处理
在自然语言处理任务中,如词向量表 示、语言模型等,梯度下降法常用于 优化模型参数。
在支持向量机中,利用梯度信息来计 算超平面的决策边界。
在物理和工程中的应用
01
02
03
VS
注意事项
【微积分】导数,偏导数,方向导数与梯度
【微积分】导数,偏导数,方向导数与梯度1. 引言1.1 概述微积分是数学中一个重要的分支,研究的是变化与无限小量的关系。
在微积分中,导数、偏导数和梯度是最基础的概念之一。
它们能够描述函数在某一点上的变化率以及方向性,并且在许多科学和工程领域中都有广泛应用。
1.2 文章结构本文将围绕导数、偏导数、方向导数和梯度展开讨论。
首先介绍导数的定义、性质和计算方法,接着详细讲解偏导数及其与多元函数的关系以及计算方法。
然后深入探究方向导数的定义、意义以及如何计算方向导数。
最后,将介绍梯度的概念,并探讨其在微积分中的应用。
1.3 目的本文旨在全面介绍和阐述微积分中与导数、偏导数、方向导数以及梯度相关的知识。
通过对这些概念进行详细解析,读者可以加深对它们背后原理和运用方法的理解。
同时,希望能够激发读者对微积分更深层次的思考,并提供进一步学习和研究的方向建议。
2. 导数2.1 导数的定义导数是微积分中一个重要的概念,用来描述函数在某一点上的变化率。
在数学上,给定函数y=f(x),如果它在点x处有定义且在该点附近存在极限,那么它在点x 处的导数可以表示为f'(x)或dy/dx。
导数可以理解为函数的瞬时变化率。
2.2 导数的性质导数具有以下几个基本性质:- 可加性:若f(x)和g(x)可导,则(f+g)(x)也可导,并且其导函数为(f+g)'(x)=f'(x)+g'(x)。
- 常数倍性:若f(x)可导,则对于任意实常数a,af(x)也可导,并且其导函数为(a*f)'(x)=af'(x)。
- 乘积法则:若f(x)和g(x)可导,则(f*g)(x)也可导,并且其导函数为(f*g)'(x)=f'(x)*g(x)+f(x)*g'(x)。
- 商法则:若f(x)和g(x)都可导且g(x)≠0,则(f/g)(x)也可导,并且其导函数为(f/g)'(x)=(f'(x)*g(x)-f(x)*g'(x))/[g^2 (x)]。
梯度和全微分的关系
梯度和全微分的关系
梯度和全微分都是描述函数变化率的概念,但它们之间有一定的区别和联系。
梯度的定义是一个向量,表示函数在某一点上的最大变化率和变化方向。
梯度的值等于函数在该点上的偏导数矢量。
对于一个多元函数,梯度可以表示为它的每一个变量的偏导数组成的向量。
全微分是描述函数在某一点的微小变化的线性函数。
它是函数在该点上的一阶近似。
全微分可以通过函数的偏导数计算得到。
梯度和全微分之间的关系可以用以下公式表示:
df = grad(f)·dx。
其中,df表示函数在某一点上的微小变化,grad(f)表示函数在该点上的梯度向量,dx表示自变量在该点微小的变化量。
换句话说,全微分是梯度与自变量微小变化的乘积。
这表明:全微分是函数在某一点的局部变化与自变量变化的关系,而梯度则是函数在该点上最大变化率和方向的描述。
因此,梯度可以帮助我们找到函数变化最快的方向,而全微分则将这种变化转化为数值描述。
全微分表达式
全微分表达式
全微分是一个多变量函数的微分在所有自变量上都可以独立变化的情况下对应的微分形式。
对于一个二元函数z=f(x,y),全微分可以表示为:
dz = (∂z/∂x)dx + (∂z/∂y)dy
其中,∂z/∂x 和∂z/∂y 分别表示函数 f(x,y) 对 x 和 y 的偏导数。
在一般情况下,全微分可以表示为:
dz = (∂z/∂x₁)dx₁ + (∂z/∂x₂)dx₂ + ... + (∂z/∂xn)dxn
其中,n 是自变量的个数,∂z/∂xi 表示函数 f(x₁,x₂,...,xn) 对第 i 个自变量 xi 的偏导数,dx₁, dx₂, ..., dxn 分别表示自变量x₁, x₂, ..., xn 的微小变化量。
全微分表达式可以用于估计函数值的微小变化,也可以用于优化问题中的梯度下降等方法。
需要注意的是,全微分只能近似地表达函数在某一点的微小变化,而不能准确地描述函数在整个定义域上的变化。
因此,在使用全微分进行计算和估计时需要注意其适用范围和误差。
全微分的几何意义
全微分的几何意义
全微分的几何意义
全微分在几何学中是一个重要的概念,代表着在某一点处空间函数的值及其一
维梯度,完全体现了函数在改点处的局部变化趋势。
全微分和微积分之间存在一定的联系,可以写出函数的全微分来描述函数的局
部变化,并通过求解全微分的积分来获得函数的总变化。
在几何学中,全微分也表示着一种让一个平面曲面跟一条曲线的投影变换。
比如,投影变换矩阵可以用全微分来表示,把几何图形中的线段映射到另一个空间中,得到线段的映射。
另外,全微分也可以用来表达曲率,将平面曲面表示成一系列点,通过求解曲
面的全微分,就能知道曲面的曲率。
全微分的几何意义是获得一个函数的局部变化趋势,描述曲面的投影变换,求
出曲率,这些均根据函数的微积分而得到。
全微分的定义和计算可以帮助我们更好的理解几何性质的一些重要的现象。
【全微分】-图解高等数学系列09
【全微分】-图解高等数学系列09
回忆一元函数的微分就是"以直代曲" - 以切线近似曲线, 也就是对函数增量的线性近似.
全微分的几何意义, "以平代曲" - 就是切平面来近似曲面.
以平面近似曲面
当在某个点处不断放大函数, 观察曲面时候, 可以看到在局部很小的范围内几乎曲面重合(局部线性近似).
全微分(total derivative)
全微分的几何意义 - 函数的增量Δz 用切平面的增量 dz 来近似代替.
上面就是利用 Wolfram 语言制作的图解高等数学例子. 好了, 现在让我们在下一篇的中来看一看平面相关的动图.
因为本人水平有限, 疏忽错误在所难免, 所以还请各位老师和朋友不吝赐教, 多提宝贵意见, 帮助我改进这个系列. 感谢关注! Thanks!
相关系列微文:
【向量】- 图解高等数学 01
【内积/外积/混合积】- 图解高等数学 02
【一元/二元泰勒展开】- 图解高等数学 03
【偏导/方向导数/梯度】- 图解高等数学 04
【平面】- 图解高等数学 05
【二次曲面】- 图解高等数学 06
【空间曲线】- 图解高等数学 07
【导数/微分】- 图解高等数学系列 08。
多元微分学的几何应用方向导数和梯度
f x ( x0 , y0 ) tan a
第十章 多元函数微分法及其应用
第六节 多元函数微分学的几何应用
一、空间曲线的切线与法平面
空间光滑曲线在点 M 处的切线为此点处割线的极限位置. 过点 M 与切线垂直的平面称为曲线在该点的法平面.
M
T
7.6.1 空间曲线的切线与法平面
1 曲线方程为参数式
( x 1) 2( y 1) 3( z 1) 0, x 2 y 3z 6.
即
2 当曲面方程为一般式 空间曲线方程为
y ( x) , z ( x)
在M ( x0 , y0 , z0 )处, 切向量 T (1, ( x0 ), ( x0 ))
x
o
M
y
割线 MM 的方程为
z
M
x x 0 y y0 z z 0 x y z
M
x
o
y
考察割线趋近于极限位置——切线的过程
上式分母同除以 t ,
x x0 y y0 z z0 , x y z t t t
当M M ,即t 0时 ,
同一平面上, 这个平面就是 曲面在点 M 的切平面. 这些与 n垂直
的切线构成了曲面
n
切平面
M
在点 M 0处的切平面。
法线
曲面 F ( x , y , z ) 0 在M(x0, y0, z0)处 切平面的法向量: n ( Fx ( x0 , y0 , z0 ), Fy ( x0 , y0 , z0 ), Fz ( x0 , y0 , z0 )) 切平面方程:
z=f (x,y)在(x0, y0)的全微分,表示
§8.4全微分与梯度
§8.4全微分与梯度(一)全微分的概念复习:一元函数)(x f y =的微分的定义设函数)(x f y =在点的 x 某邻域内有定义,若)(x f y =在点处 x 的增量可表示为)()()(x o x A x f x x f y ∆+∆=-∆+=∆,其中x A ∆与无关,)(x o ∆当0→∆x 时是x ∆的高阶无穷小,则称)(x f 在点处 x 可微,其微分x A dy ∆=。
1. 二元函数全微分的定义设函数),(y x f z =在点),(y x M 的某邻域内有定义,),(y y x x M ∆+∆+'为这邻域内的任意一点,则称),(),(y x f y y x x f z -∆+∆+=∆为函数在点M 对应于自变量增量y x ∆∆,的全增量。
定义:如果 ),(y x f z =在点),(y x 的全增量 ),(),(y x f y y x x f z -∆+∆+=∆可表示为 )(ρ+∆+∆=∆o y B x A z ,(其中B A ,不依赖于y x ∆∆, 而仅与y x ,有关,22)()(y x ∆+∆=ρ,则称函数),(y x f z =在点),(y x 可微分,而y B x A ∆+∆称为函数),(y x f z =在点),(y x 处的全微分,记为dz ,即 y B x A d z ∆+∆=。
如果函数),(y x f z =在区域内 D 每一点都可微分,则称函数),(y x f z =在区域内 D 可微分。
全微分的两个性质:(1)的线性函数和是y x dz ∆∆; (2)高阶的无穷小之差是比与ρ∆dz z 。
2.定理1 若函数) ,(y x f z =在点),(y x 处可微分,则函数) ,(y x f z =在点),(y x 处连续。
证明:∵) ,(y x f z =在点),(y x 可微分, ∴)(ρ+∆+∆=∆o y B x A z ,∴0lim 0=∆→ρz 。
数学分析 梯度场与全微分
数学分析(二):多元微积分梅加强副教授南京大学数学系内容提要:内容提要: 梯度场;内容提要: 梯度场; 全微分;内容提要:梯度场;全微分;向量场与1−形式;内容提要:梯度场;全微分;向量场与1−形式;1−形式与第二型曲线积分.设D⊂R n为开集,f:D→R为多元函数.我们回顾,若f在x0处可微,则f在x0处的梯度∇f(x0)定义为∇f(x0)= ∂f∂x1(x0),···,∂f∂x n(x0).设D⊂R n为开集,f:D→R为多元函数.我们回顾,若f在x0处可微,则f在x0处的梯度∇f(x0)定义为∇f(x0)= ∂f∂x1(x0),···,∂f∂x n(x0).同时,f在x0处的微分d f(x0)可以用梯度表示为d f(x0):R n→R,u→∇f(x0)·u.设D⊂R n为开集,f:D→R为多元函数.我们回顾,若f在x0处可微,则f在x0处的梯度∇f(x0)定义为∇f(x0)= ∂f∂x1(x0),···,∂f∂x n(x0).同时,f在x0处的微分d f(x0)可以用梯度表示为d f(x0):R n→R,u→∇f(x0)·u.这可以用线性代数中的对偶来解释.我们回顾对偶空间的概念:设V是实数域上的向量空间,记V∗={ϕ:V→R|ϕ为线性函数.}设D⊂R n为开集,f:D→R为多元函数.我们回顾,若f在x0处可微,则f在x0处的梯度∇f(x0)定义为∇f(x0)= ∂f∂x1(x0),···,∂f∂x n(x0).同时,f在x0处的微分d f(x0)可以用梯度表示为d f(x0):R n→R,u→∇f(x0)·u.这可以用线性代数中的对偶来解释.我们回顾对偶空间的概念:设V是实数域上的向量空间,记V∗={ϕ:V→R|ϕ为线性函数.}V∗中有自然的加法和数乘运算,因此还是线性空间,称为V的对偶空间.对偶空间的物理解释:物理中的许多可观测量具有线性叠加性质(如电场、磁场),同类的可观测量放在一起构成向量空间V.对偶空间的物理解释:物理中的许多可观测量具有线性叠加性质(如电场、磁场),同类的可观测量放在一起构成向量空间V.而V∗中的线性函数ϕ就好比是观测者:对v∈V做测量得到的值就是ϕ(v).对偶空间的物理解释:物理中的许多可观测量具有线性叠加性质(如电场、磁场),同类的可观测量放在一起构成向量空间V.而V∗中的线性函数ϕ就好比是观测者:对v∈V做测量得到的值就是ϕ(v). 欧氏空间R n和其对偶空间(R n)∗之间存在一个自然的线性同构:R n→(R n)∗,v→v ,v (u)=v·u,∀u∈R n.对偶空间的物理解释:物理中的许多可观测量具有线性叠加性质(如电场、磁场),同类的可观测量放在一起构成向量空间V.而V∗中的线性函数ϕ就好比是观测者:对v∈V做测量得到的值就是ϕ(v). 欧氏空间R n和其对偶空间(R n)∗之间存在一个自然的线性同构:R n→(R n)∗,v→v ,v (u)=v·u,∀u∈R n.此同构的逆为(R n)∗→R n,φ→φ ,φ ·u=φ(u),∀u∈R n.对偶空间的物理解释:物理中的许多可观测量具有线性叠加性质(如电场、磁场),同类的可观测量放在一起构成向量空间V.而V∗中的线性函数ϕ就好比是观测者:对v∈V做测量得到的值就是ϕ(v). 欧氏空间R n和其对偶空间(R n)∗之间存在一个自然的线性同构:R n→(R n)∗,v→v ,v (u)=v·u,∀u∈R n.此同构的逆为(R n)∗→R n,φ→φ ,φ ·u=φ(u),∀u∈R n.梯度和微分之间的关系可以表示为(∇f(x0)) =d f(x0),(d f(x0)) =∇f(x0).设f在D处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的梯度∇f(x),向量值函数∇f:D→R n,x→∇f(x)称为f的梯度场.设f在D处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的梯度∇f(x),向量值函数∇f:D→R n,x→∇f(x)称为f的梯度场.梯度场的概念可以推广为更一般的向量场:在欧氏空间中,向量值函数是向量场的别名.设f在D处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的梯度∇f(x),向量值函数∇f:D→R n,x→∇f(x)称为f的梯度场.梯度场的概念可以推广为更一般的向量场:在欧氏空间中,向量值函数是向量场的别名.向量(矢量)场在物理中也很常见,电场、磁场、重力场都是.设f在D处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的梯度∇f(x),向量值函数∇f:D→R n,x→∇f(x)称为f的梯度场.梯度场的概念可以推广为更一般的向量场:在欧氏空间中,向量值函数是向量场的别名.向量(矢量)场在物理中也很常见,电场、磁场、重力场都是.设X是向量场,f是函数,则f可以和X逐点相乘,得到的向量场记为fX;如果X,Y为向量场,则X,Y可以逐点相加,得到的向量场记为X+Y.全微分与1−形式注意:向量值函数的值域是向量空间,但未必是固定的欧氏空间.注意:向量值函数的值域是向量空间,但未必是固定的欧氏空间.例如,设f在D中处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的微分d f(x),向量值函数d f:D→(R n)∗,x→d f(x)称为f的全微分.注意:向量值函数的值域是向量空间,但未必是固定的欧氏空间.例如,设f在D中处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的微分d f(x),向量值函数d f:D→(R n)∗,x→d f(x)称为f的全微分.一般地,在(R n)∗取值的函数称为1−形式.注意:向量值函数的值域是向量空间,但未必是固定的欧氏空间.例如,设f在D中处处可微,则在每一点x∈D处均有相应的微分d f(x),向量值函数d f:D→(R n)∗,x→d f(x)称为f的全微分.一般地,在(R n)∗取值的函数称为1−形式.为了区别起见,欧氏空间中的向量场专指在R n中取值的向量值函数.设X为向量场,则X 为1−形式,其中X (x)=(X(x)) ,∀x∈R n.反之,设ω为1−形式,则ω 为向量场,其中ω (x)=(ω(x)) .设X为向量场,则X 为1−形式,其中X (x)=(X(x)) ,∀x∈R n.反之,设ω为1−形式,则ω 为向量场,其中ω (x)=(ω(x)) .例如,设f在D中处处可微,则(∇f) =d f,(d f) =∇f.也就是说f的全微分与梯度场互为对偶.设X为向量场,则X 为1−形式,其中X (x)=(X(x)) ,∀x∈R n.反之,设ω为1−形式,则ω 为向量场,其中ω (x)=(ω(x)) .例如,设f在D中处处可微,则(∇f) =d f,(d f) =∇f.也就是说f的全微分与梯度场互为对偶.设ω为1−形式.我们称ω是C k(k≥0)的,如果ω 为C k向量场(即它的每一个分量均为C k函数).设X为向量场,则X 为1−形式,其中X (x)=(X(x)) ,∀x∈R n.反之,设ω为1−形式,则ω 为向量场,其中ω (x)=(ω(x)) .例如,设f在D中处处可微,则(∇f) =d f,(d f) =∇f.也就是说f的全微分与梯度场互为对偶.设ω为1−形式.我们称ω是C k(k≥0)的,如果ω 为C k向量场(即它的每一个分量均为C k函数).设σ:[α,β]→R n为分段C1的连续曲线,ω为连续1−形式,ω沿σ的积分定义为σω=βαω (σ(t))·σ (t)d t,称为ω沿σ的积分,这是我们之前讨论过的第二型曲线积分的一般形式.在物理中,第二型曲线积分可以描述为场沿着某一条路径所做的功.为了研究做功是否与路径选取有关,我们引入保守场的概念.在物理中,第二型曲线积分可以描述为场沿着某一条路径所做的功.为了研究做功是否与路径选取有关,我们引入保守场的概念.设X为向量场.如果X等于某个函数f的梯度场,则称X为保守场,f为一个势函数.在物理中,第二型曲线积分可以描述为场沿着某一条路径所做的功.为了研究做功是否与路径选取有关,我们引入保守场的概念.设X为向量场.如果X等于某个函数f的梯度场,则称X为保守场,f为一个势函数.根据以上讨论,X为保守场当且仅当X 等于某个函数的全微分.在物理中,第二型曲线积分可以描述为场沿着某一条路径所做的功.为了研究做功是否与路径选取有关,我们引入保守场的概念.设X为向量场.如果X等于某个函数f的梯度场,则称X为保守场,f为一个势函数.根据以上讨论,X为保守场当且仅当X 等于某个函数的全微分.(保守场)设D⊂R n为区域,X为D中的连续向量场.则X为保守场当且仅当它沿路径所做的功与路径的选取无关,而只依赖于路径的端点.证明.设X为保守场,f为其势函数.给定D中曲线(路径)σ:[α,β]→R n,则X沿σ所做的功为W=βα∇f(σ(t))·σ (t)d t=βαf(σ)d t=f(σ(β))−f(σ(α)),这说明所做的功只与路径的端点有关.反之,设X沿路径所做的功只依赖于路径的端点.在区域D中固定一点x0,当x∈D 时,选取连接x0和x的曲线σ,定义f(x)=σX .不难验证,f为D中的可微函数,且X=∇f.。
- 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、"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、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)。
同样
f y (0 , 0 ) = 0
x + y ≠0
2 2
时
1 2x cos 2 f x ( x , y ) = 2 x sin 2 − 2 2 2 x + y x + y x 1 2y f y ( x , y ) = 2 y sin 2 − 2 cos 2 2 2 x + y x x + y lim f x ( x , y ),
∂z ∂z 2 解: = y +2x , = 2 xy , ∂x ∂y
∂z ∂z =6 , ∂ x (1, 2) ∂y
=4 ,
(1, 2)
dz = 6dx + 4dy , grad z = {6, 4} 。
例 4.求函数 u = e x + z sin( x + y ) 的全微分。
∂ u x+ z 解: =e [sin( x + y ) + cos( x + y )] , ∂x
证明: ∆z = f ( x + ∆x, y + ∆y ) − f ( x, y )
= [ f ( x + ∆x, y + ∆y ) − f ( x, y + ∆y )]+[ f ( x, y + ∆y ) − f ( x, y )]
= f x ( x + θ1∆x, y + ∆y ) ∆x + f y ( x, y + θ 2 ∆y )∆y
∂z ∂z 即 grad z = { , } 。 ∂x ∂y
一般地,若 n 元 函数 u = f ( M ) = f ( x1 , x 2 ,L x n ) ,
在点 M 处可微,则在点 M 处有 ∆u = du + o( ∆M ) ,
∂u ∂u ∂u du = grad u ⋅ dM = dx1 + dx 2 +L+ dx n , ∂x1 ∂x 2 ∂x n
∆z = f ( x + ∆x, y) − f ( x, y) = A∆x + o ∆x ,
o ∆x f ( x + ∆x, y ) − f ( x, y ) lim = lim ( A + ) = A, ∆x →0 ∆x →0 ∆x ∆x
f x ( x, y ) = A
同理
f y ( x, y ) = B .
∂u ∂u ∂u grad u = { , ,L, } , dM = {dx1 , dx 2 , Ldx n } 。 ∂x1 ∂x 2 ∂x n
xy x2 + y2 ≠ 0 例1 设f ( x, y ) = x 2 + y 2 x2 + y2 = 0 0 求f x (0,0), f y (0,0), 并讨论 f ( x, y ) 在 (0,0) 处的可微性.
全微分的两个性质: 全微分的两个性质: (1) dz是∆x和∆y的线性函数 ; ) (2) ∆z与dz之差是比ρ高阶的无穷小 。 )
可微
连续
∵ z = f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 可微 可微,
∴ ∆z = A∆x + B∆y + o(ρ) ,∴ lim ∆z = 0 。
ρ →0
处不连续, 若函数 f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 处不连续, 处必不可微。 则 f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 处必不可微。
( x , y )→ (0 , 0 )
( x , y )→ (0 , 0 )
lim
f y ( x , y )不存在
1 + y2 1 + y2
∴ f x , f y 在 (0,0 ) 处不连续 .
而 ∆z −
2
= (∆ x ) + (∆ y ) sin
2
[
(f
' x
(0 , 0 ) ∆ x +
f y (0 , 0 ) ∆ y 1
上式当 ∆ x , ∆ y 分别沿 ∆ y = 上式的极限不存在
∆x , ∆y = − ∆x
趋于零时 , 极限分别为 1, − 1 .因此当 ( ∆ x , ∆ y ) → ( 00 ), .故 f ( x , y ) 在 ( 0 , 0 ) 处不可微 .
注:由定理及例1知偏导数存在是可微的必要条件, , 而非充分条件当偏导数存在时可得到表达式 . ∂z ∂z ∆x + ∆y. 但它并不一定是全微分dz, 必须再 ∂x ∂y ∂z ∂z 加上"∆z −[ ∆x + ∆y]是比ρ 高阶无穷小"的条件, ∂x ∂y
ρ = ( ∆ x ) + ( ∆y )
2
2
则称f ( x , y )在( x , y )处可微
记 dz = A∆x + B∆y ∆
( x + ∆x , y + ∆y ) • y • ( x, y)
为f ( x , y )在( x , y )处的全微分
0
x
处处可微, 若 z = f ( x, y ) 在区域 D 内 处处可微,则称 z = f ( x, y ) 为区域 D 内 的可微函数。 可微函数。
§8.4 全微分与梯度
一、全微分 的定义
一元函数微分学 一元函数微分学 ∆ y = f ( x + ∆ x ) − f ( x ) = f ′ ( x ) ∆ x + o( ∆ x ) ≈ f ′ ( x ) ∆ x
f ( x + ∆x , y ) − f ( x , y ) ≈ f x ( x , y )∆ x
f ( x , y + ∆y ) − f ( x , y ) ≈ f y ( x , y )∆y
偏增量 偏微分
1.二元函数全微分的定义 .
全增量 定义
使
∆z = f ( x + ∆x , y + ∆y ) − f ( x , y )
若∃与∆x、∆y 无关的常数A、B
∆z = A∆x + B∆y + 0( ρ ) 成立 ∆ ∆∆x源自(∆x )2 + (∆y )2
+ α2
∆y
(∆x )2 + (∆y )2
≤ α1 + α 2 ,
又 lim α i = 0 (i = 1, 2).
ρ→0
∴ α1∆x + α 2 ∆y = o(ρ)(ρ → 0).
故由定义知 z = f ( x, y ) 在点 M ( x, y ) 可微。
1 2 2 ( x + y ) sin 2 2 例2 设 f ( x, y ) = x + y 0
]
)
= o
∴ f ( x , y )在 (0 , 0 )可微 , 且 dz = 0 .
(∆ x )2 + (∆ y )2
(∆ x )2 + (∆ y )2
z 在点( x , y )处, = f ( x , y )
偏导数连续
可微
偏导数 ∃
连续
例 3.求函数 z = xy 2 + x 2 在点 (1, 2) 处的全微分 dz 和梯度。
如果 f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 存在全微分 dz = A∆x + B∆y , 那么 A=?,B=?
3.定理 2(可微的必要条件) 可微的必要条件)
如果函数 z = f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 可微,则该函数在 点 ( x, y ) 的偏导数 f x ( x, y ) , f y ( x, y ) 必存在,且
dz = f x ( x, y ) ∆x + f y ( x, y )∆y
规定 dx = ∆x , dy = ∆y ,则
.
∂z ∂z dz = f x ( x, y ) dx + f y ( x, y )dy 或 dz = dx + dy 。 ∂x ∂y
r ∂z ∂z 若记 A = { , } , dM ={dx, dy} 。 ∂x ∂y
∂u x+ z =e cos( x + y ) , ∂y
∂ u x+ z =e sin( x + y ) , ∂z
du = e
x+ z
{[sin( x + y ) + cos( x + y )]dx + cos( x + y )dy + sin( x + y )dz}
(0 < θ1 <1, 0 < θ 2 <1)
= [ f x ( x, y ) + α1 ]∆x +[ f y ( x, y ) + α 2 ]∆y (α i → 0)
= f x ( x, y )∆x + f y ( x, y )∆y + α1∆x + α 2 ∆y
α1∆x + α 2 ∆y = α1 而 ρ
r ∂z ∂z ∂z ∂z 则 dz = A⋅ dM = { , }⋅{dx, dy} = dx + dy 。 ∂x ∂y ∂x ∂y
r ∂z ∂z 梯度, A = { , } 称为 z = f ( M ) = f ( x, y ) 在点 M ( x, y ) 处的梯度 梯度 ∂x ∂y
记为 grad z ,
lim f (∆x,0) − f (0,0) lim 0 − 0 解 : f x (0,0) = = =0 ∆x → 0 ∆x → 0 ∆x ∆x lim f (0, ∆y ) − f (0,0) lim 0 − 0 =0 f y (0,0) = = ∆y → 0 ∆y → 0 ∆y ∆y