第三节偏导数与全微分

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多元函数的全微分与偏导数

多元函数的全微分与偏导数

多元函数的全微分与偏导数多元函数是数学分析中非常重要的一个概念,它描述了多个自变量对应的函数值的变化规律。

全微分和偏导数则是研究多元函数性质的重要工具。

在本文中,我们将探讨多元函数的全微分与偏导数的定义、性质和应用。

一、全微分的概念与性质1.1 全微分的定义设函数 $f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$ 在点$(x_{1_0},x_{2_0},\cdots,x_{n_0})$ 具有一阶连续偏导数,则在该点的全微分为:$$\mathrm{d} f=f_{x_1}\mathrm{d} x_1+f_{x_2}\mathrm{d}x_2+\cdots+f_{x_n}\mathrm{d} x_n$$其中 $f_{x_i}$ 表示 $f$ 对 $x_i$ 的偏导数,$\mathrm{d}x_i$ 表示 $x_i$ 的微小增量。

1.2 全微分的性质全微分具有以下性质:(1)全微分的值与路径无关。

即,从点 $A$ 到点 $B$ 的全微分值相等。

(2)全微分对各变量的求导顺序不影响结果。

(3)全微分的二阶导数与求导顺序无关。

二、偏导数的定义与求解方法2.1 偏导数的定义函数 $f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$ 对自变量 $x_i$ 的偏导数定义为:$$\frac{\partial f}{\partial x_i}=\lim_{\Delta x_i\rightarrow0}\frac{f(x_1,x_2,\cdots,x_{i-1},x_i+\Delta x_i,x_{i+1},\cdots,x_n)-f(x_1,x_2,\cdots,x_n)}{\Delta x_i}$$偏导数表示 $f$ 在某一自变量上的变化率。

2.2 偏导数的求解方法对于多元函数 $f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$,求偏导数的方法如下:(1)保持其他自变量不变,对于某个自变量求导数。

(2)对于每个自变量都求一遍偏导数。

数学分析第十六章课件偏导数与全微分

数学分析第十六章课件偏导数与全微分

解: 已知

V 2 rh r r 2h
r 20, h 100, r 0.05, h 1
V 2 20100 0.05 202 (1) 200 (cm3)
即受压后圆柱体体积减少了
作业
• P192:1:(单数题) • P193:7;9 • P208:1:(双数题) • P208:3 • P209:9 • P217:1:(1;3);2:(2;4);6 • P223:2;3;8
定理16.1 3.全微分与偏导数的关系:
f (x, y) 设 (x0 , y0 ) 可微,在表达式中 分别令 f 0 x 0 和 x 0 y 0

定理16.2
从而:f 在 p0 的全微分可写成
dz |p0 fx (x0 , y0 )dx f y (x0 , y0 )dy
z f (x) 在某区域 G 内(x,y) 点的全微分为
f11,
f12,
f21,
f22
书上记号易混
链式法则的应用
偏微分方程的变换
目的
求解
2)复合函数的全微

u
f (x, y),若x, y为自变量,则
du f dx f dy x y
进一步,若x (s,t) y (s,t) 则有
du u ds u dt dx x ds x dt dy y ds y dt
r x 2
2x x2 y2 z2
x r
r z z r
4、计算
的近似值.
解: 设
,则
f x (x, y) y x y1 , f y (x, y) x y ln x

则 1.042.02 f (1.04, 2.02 )
1 2 0.04 0 0.02 1.08

偏导数、全微分、方向导数三者之间的关系

偏导数、全微分、方向导数三者之间的关系

偏导数、全微分、方向导数三者之间的关系几个重要的微积分和微分几何概念,包括偏导数、全微分以及方向导数,在微积分和微分几何的应用中极为重要,它们之间的关系也是十分有趣的。

偏导数、全微分以及方向导数,简称为D、E和F,分别可以定义为下面这三个函数:D:偏导数,指的是函数的偏导数;E:全微分,指的是函数的全微分;F:方向导数,指的是函数的方向导数。

广义地说,这三个概念都是函数f(x, y)在某个点(x, y)处的局部变化率,可以用数学表达式来表示这种局部变化。

而这三个概念之间的关系可以从函数极值的角度来理解。

首先,偏导数D可以用来描述函数在某一点(x, y)处的极值情况。

对于函数f(x, y),如果满足偏导数D在该点处取得最大值,那么就说明该点处的函数值可以取得极大值;如果满足偏导数D在该点处取得最小值,那么就说明该点处的函数值可以取得极小值。

其次,全微分E可以用来描述函数在某一点(x, y)处的抛物线极值情况。

对于函数f(x, y),如果满足全微分E在该点处取得最大值,那么就说明该点处的函数值可以取得抛物线极大值;如果满足全微分E在该点处取得最小值,那么就说明该点处的函数值可以取得抛物线极小值。

最后,方向导数F可以用来描述函数在某一点(x, y)处的切线极值情况。

对于函数f(x, y),如果满足方向导数F在该点处取得最大值,那么就说明该点处的函数值可以取得切线极大值;如果满足方向导数F在该点处取得最小值,那么就说明该点处的函数值可以取得切线极小值。

由此可见,偏导数、全微分以及方向导数三者之间的关系,就是它们可以分别用来描述函数在某一点(x, y)处的极值情况,也可以用来表示一阶和二阶变化情况。

偏导数、全微分以及方向导数三者之间的关系,除了可以用来描述函数在某一点(x, y)处的极值情况,还可以用来表示函数f(x, y)在该点处的稳定性和不稳定性。

例如,如果偏导数D,全微分E和方向导数F在某点处取得最大值,则说明该点处的函数可能是稳定的;如果这三个量在某点处取得最小值,则说明该点处的函数可能是不稳定的。

向量微积分的偏导数和全微分

向量微积分的偏导数和全微分

向量微积分的偏导数和全微分向量微积分是数学中的一个重要分支,它涉及到向量、曲线、曲面和多元函数等概念,广泛应用于自然科学、工程学和经济学等领域。

其中偏导数和全微分是向量微积分中最为基础和常见的概念,本文将从它们的定义、性质和应用等方面进行讨论。

一、偏导数偏导数是多元函数在某一点上沿着某一坐标轴的导数,它可以用来衡量函数在该点上在该自变量方向上的变化率。

偏导数的定义如下:$$\dfrac{\partial f}{\partial x_i} = \lim_{h\rightarrow 0}\dfrac{f(x_1,\dots,x_i+h,\dots,x_n)-f(x_1,\dots,x_i,\dots,x_n)}{h} $$其中$f(x_1,\dots,x_i+h,\dots,x_n)$表示将第$i$个自变量增加$h$后的函数值,$f(x_1,\dots,x_i,\dots,x_n)$表示原始函数值,$h$表示增量,$\frac{\partial f}{\partial x_i}$表示函数$f$在第$i$个自变量上的偏导数。

具有偏导数的函数称为可偏导函数。

偏导数具有以下性质:1. 对于可偏导函数$f(x_1,\dots,x_n)$,其各个偏导数存在时,它们的顺序可以交换,即偏导数的次序不影响结果。

2. 对于可偏导函数$f(x_1,\dots,x_n)$,如果它在某一点上各个偏导数都存在且连续,则它在该点上可微。

3. 对于可偏导函数$f(x_1,\dots,x_n)$,其全微分可以表示为:$$df = \dfrac{\partial f}{\partial x_1}dx_1 + \dfrac{\partial f}{\partial x_2}dx_2 + \dots + \dfrac{\partial f}{\partial x_n}dx_n$$其中$dx_1,dx_2,\dots,dx_n$表示自变量的增量。

偏导数与全微分

偏导数与全微分
取y kx.
例4.若有( C ),则极限 lim f (x, y) 存在.
x x0 y y0
( A) lim( lim f (x, y)) lim ( lim f (x, y));
xx0 y y0
y y0 xx0
(B) lim f (x, kx) A, A为常数,k 为任意实数; x0
(C)函数f (x, y)在点(x0, y0 )连续;
5.二元函数连续性定义:
如果函数z f (x, y)满足条件(1)z f (x, y)在点
P
(
x0
,
y0
)的某邻域内有定义;(2)
lim
xx0
f
(x,
y)存在;
y y0
(3) lim x x0
f (x0 , y0 )
f (x0 , y0 ),则称z
f (x, y)
y y0
在点p(x0 , y0 )连续。
dz 0.2
21
三元函数旳全微分: df ( x, y, z) f dx f dy f x y z
多元函数旳全微分等于各自变量偏微分旳和.
z x
例7.设u e y , 则du _______
分析 : u
1
z x
e y,
x y
u y
x y2
z x
e y,
u
z x
ey
z
du
u dx x
u dy y
u dz z
e
z
x y
(
1
y
dx
x y2
dy dz)
22
9.连续、偏导数存在与可微之间旳关系
1 可微 偏导连数续存,在反,之反不之然不然 混合偏导数相等.

偏导数与全微分

偏导数与全微分

偏改 变量
y z f ( x0 , y0 y) f ( x0 , y0 )
2.偏导数 设有函数 z f (x, y), 如果极限
lim x z lim f ( x0 x, y0 ) f ( x0 , y0 )
x x0
x0
x
存在,则称此极限值为f (x, y)在点
z x (1, 2)
z x1 1 3y y2
z y (1, 2)
例2 已知 f ( x, y) e xy x y , 求 f x( x, y), f y( x, y), f x(1,2), f y(1,2).
解 f x( x, y) ye xy yx y1 f y( x, y) xe xy x y ln x
zy

xe x y ( x 1) 1 1 y
zy (1.0) e 2
dz 2edx (e 2)dy. (1,0)
定理8.2 如果函数 f (x, y) 在点P(x, y)及其邻域 内有连续的偏导数 f x( x, y)和 f y( x, y), 则该函数在点 P(x, y) 处可微.
(3)关系 函数 f (x, y)在 ( x0 , y0 )处的偏导数等于
偏导函数在( x0 , y0 ) 处的函数值.
(4)偏导函数求法 对 x 求偏导把 y 看作常数,
对 y 求偏导把 x 看作常数,

按一元函数求导法则求.

法 则
重要注意事项
二元函数偏导数的几何意义:
z
f x
x x0 yy0
z z f (x, y)
.P
.O
y0
x0
T2
y

全微分、方向导数、偏导数与连续四者之间的关系

全微分、方向导数、偏导数与连续四者之间的关系

全微分、方向导数、偏导数与连续四者之间的关系关键词 全微分,任意方向上的方向导数,偏导数,连续一、全微分存在和任意方向的方向导数存在之间的关系定理1:函数(,)z f x y =在点00(,)x y 处可微分,则在该点处任意方向上的方向导数存在,反之不成立.例1:函数z =在点(0,0)处对,x y 的全微分不存在,但在该点处沿任意方向的方向导数存在. 证明:0(0,0)(,0)(0,0)lim x z z x z x x∆→∂∆-=∂∆ 01,0,lim 1,0,x x x x x ∆→∆>∆⎧==⎨-∆<∆⎩故z =(0,0)处对x 的偏导数不存在,同理z =在点(0,0)处对y 的偏导数不存在,由定理1z =在点(0,0)处对,x y 的全微分不存在.但z =(0,0)处沿任意方向的方向导数为0(0,0)(cos ,sin )(0,0)lim z z z l ρρθρθρ→∂-=∂0lim 1ρρρ→== 即任意方向上的方向导数存在.二、任意方向的方向导数、偏导数和连续之间的关系下面介绍一个更易出错的概念,大多数人以为“若函数在一点处沿任意方向的方向导数存在,则函数在该点处必连续”.这是一个完全错误的概念,如:例2: 2222422,0,0,0,xy x y z x y x y ⎧+≠⎪=+⎨⎪+=⎩它在任意方向上的方向导数为:0(0,0)(cos ,cos )(0,0)lim z z z l ρραρβρ→∂-=∂222240cos ,cos 0,cos cos lim cos cos cos 0,cos 0,ρβααβααρβα→⎧≠⎪==⎨+⎪=⎩ 这一结果表明2222422,00,0xy x y z x y x y ⎧+≠⎪=+⎨⎪+=⎩在点(0,0)处沿任意方向的方向导数都存在.但是222001lim (0,0)2y x x x z z x x ++→→==≠+,即函数在该点不连续. 定理2:函数函数(,)z f x y =在点00(,)x y 处的偏导数存在,但在该点沿任意方向上的方向导数不一定存在.例3:函数2222222,0,()0,0,xy x y x y z x y ⎧+≠⎪+=⎨⎪+=⎩在点(0,0)处对,x y 的偏导数存在,但在该点处沿任意方向的方向导数不存在. 证明:0(0,0)(,0)(0,0)lim 0x z z x z x x∆→∂∆-==∂∆ 同理,(0,0)0zy ∂=∂存在但该函数沿任意方向上的方向导数:0(0,0)(cos ,sin )(0,0)lim z z z l ρρθρθρ→∂-=∂ 240cos sin lim ρρθρθρ→=20sin 21lim 2ρθρ→=不存在. 定理3:函数函数(,)z f x y =在点00(,)x y 处的偏导数不存在,但在该点沿任意方向上的方向导数可能存在.例4:函数z =在点(0,0)处对,x y 的偏导数不存在,但在该点处沿任意方向的方向导数存在.证明:函数z =(0,0)处对,x y 的偏导数为:0(0,0)(,0)(0,0)lim x z z x z x x∆→∂∆-=∂∆01,0,lim 1,0,x x xx x ∆→∆>∆⎧==⎨-∆<∆⎩ 故函数在点(0,0)处对x 的偏导数不存在,同理函数在点(0,0)处对y 的偏导数不存在, 定理4:函数(,)z f x y =在点00(,)x y 处对,x y 的一阶偏导数存在且连续,则在该点处沿任意方向的方向导数必存在.证明:由定理知函数(,)z f x y =在点00(,)x y 处可微分.又由定理知函数(,)z f x y =在点00(,)x y 处沿任意方向的方向导数必存在.参考文献:1.同济大学数学系.高等数学(下册)[M].北京:高等教育出版社,2007. 2.华东师范大学数学系.数学分析(下册)[M].北京:高等教育出版社,1999. 3.常庚哲,史济怀.数学分析教程[M].南京:江苏教育出版社,1998.。

偏导数和全微分的概念

偏导数和全微分的概念
13
全增量的概念 如果函数z f ( x, y)在点 P( x, y)的某邻域内有定义,
设 P( x x, y y)为这邻域内的任意一点,则称 这两点的函数值之差 f ( x x, y y) f ( x, y) 为函数在点 P 对应于自变量增量x, y 的全增量, 记为 z ,即
z f (x x, y y) f (x, y).
定义,当 y 固定在 y0而 x在 x0处有增量x时,
相应地函数有增量
z f (x0 x, y0) f (x0, y0)
如果
lim z lim f (x0 x, y0 ) f (x0, y0 )
x x0
x0
x
存在,则称此极限为函数z f ( x, y)在点( x0 , y0 )
处对 x的偏导数,记为
把 x 看成常量
z x
x1
y2
21 328,
z y
x1
y2
31 227.
例2 求z x2 sin 2 y的偏导数.

z x
2xsin2 y;
z y
2x2cos2 y .
把 y 看成常量 把 x 看成常量
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8
例3 设f x, y xy x2 y3,求 f , f ,
x y
27
lim f ( x, y)
( x, y)(0,0)
lim
( x, y)(0,0)
(x2
x2 y2 y2 )3
2
lim sin2 cos2 0 f (0,0),
0
故函数 f ( x, y)在点(0, 0)连续。 (再证偏导数存在)
f x (0,0)
lim
x0
f (x,0) x

偏导数与全微分

偏导数与全微分

(
).
D
A. 充分条件而非必要条件
B. 必要条件而非充分条件
C. 充分必要条件
D. 既非充分条件又非必要条件
17
偏导数与全微分
二、全微分
偏导数讨论的只是某一自变量变化时 函数的变化率.
现在来讨论当各个自变量同时变化时 函数的变化情况.
18
偏导数与全微分
为了引进全微分的定义,
先来介绍 全增量.
全增量的概念
7
偏导数与全微分
例 求f ( x, y, z) (z a xy )sin ln x2在点(1,0,2)处的
三个偏导数.

f x (1,0,2)
[sinln x2 ] x1
2 cosln x2 2
x
x1
f y (1,0,2) 0 y0 0, fz (1,0,2) 0 z2 0
求某一点的偏导数时, 代入, 变为一元函数,
P( x x, y y) P 的某个邻域
z Ax By o( ) 总成立,
当y 0时,上式仍成立,
此时 | x |,
f ( x x, y 0) f ( x, y) A x o(| x |),
z lim f ( x x, y) f ( x, y) A
x x0
x
同理可得
B z . y
1 2
x,
4
f x (2,4) 1 tan
曲线
z
x2
4
y2 , 在点(2,4,5)处的切线
x 2
与y轴正向所成的倾角是多少?
12
偏导数与全微分

f
(
x,
y)
x
2
xy
y2

偏导数和全微分的概念

偏导数和全微分的概念
2 2
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.
21
几个基本问题
1. f ( x, y)满足什么条件才能保证 可微?
2. 若可微,全微分表达式 中的A, B是什么?
3. 二元函数连续、可微、 可偏导之间 存在什么关系?与一元 函数有何异同?
22
如果函数 z f ( x , y ) 在点( x , y ) 可微分, 则 函数在该点连续.
2 2
?
连续但偏导数不存在
多元函数连续和可偏导没有必然联 系,与一元函数具有显著差别
16
二元函数偏导数的几何意义:
设 M 0 ( x0 , y0 , f ( x0 , y0 )) 为曲面 z f ( x, y ) 上一点, z f d M0 f ( x, y 0 ) x x0 x x0 x y y 0 dx Tx Ty z f ( x, y ) 在点 M0 处的切线 是曲线 y y0 y0 y O M 0Tx 对 x 轴的斜率. x0 ( x0 , y0 ) f d f ( x0 , y) x x0 x y y0 y y y0 d y
第一节 偏导数和全微分的概念
一、偏导数的定义及其计算法
定义 设函数 z f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 ) 的某一邻 域内有定义,当 y 固定在 y0 而 x 在 x0 处有增量 x 时,相应地函数有增量 f ( x0 x, y0 ) f ( x0 , y0 ),
偏微分
通常我们把二元函数的全微分等于它的两个 偏微分之和这件事称为二元函数的微分符合叠加 原理. 全微分的定义可推广到三元及三元以上函数
u u u du dx dy dz. x y z

偏导数与全导数偏微分与全微分的关系

偏导数与全导数偏微分与全微分的关系

偏导数与全导数偏微分与全微分的关系Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】1。

偏导数代数意义偏导数是对一个变量求导,另一个变量当做数对x求偏导的话y就看作一个数,描述的是x方向上的变化率对y求偏导的话x就看作一个数,描述的是y方向上的变化率几何意义对x求偏导是曲面z=f(x,y)在x方向上的切线对y求偏导是曲面z=f(x,y)在x方向上的切线这里在补充点。

就是因为偏导数只能描述x方向或y方向上的变化情况,但是我们要了解各个方向上的情况,所以后面有方向导数的概念。

2。

微分偏增量:x增加时f(x,y)增量或y增加时f(x,y) 偏微分:在d e t a x趋进于0时偏增量的线性主要部分d e t a z=f x(x,y)d e t a x+o(d e t a x) 右边等式第一项就是线性主要部分,就叫做在(x,y)点对x的偏微分这个等式也给出了求偏微分的方法,就是用求x的偏导数求偏微分全增量:x,y都增加时f(x,y)的增量全微分:根号(detax方+detay方)趋于0时,全增量的线性主要部分同样也有求全微分公式,也建立了全微分和偏导数的关系d z=A d x+B d y其中A就是对x求偏导,B就是对y求偏导希望楼主注意的是导数和微分是两个概念,他们之间的关系就是上面所说的公式。

概念上先有导数,再有微分,然后有了导数和微分的关系公式,公式同时也指明了求微分的方法。

3.全导数全导数是在复合函数中的概念,和上面的概念不是一个系统,要分开。

u=a(t),v=b(t) z=f[a(t),b(t)] dz/dt 就是全导数,这是复合函数求导中的一种情况,只有这时才有全导数的概念。

d z/d t=(偏z/偏u)(d u/d t)+(偏z/偏v)(d v/d t)建议楼主在复合函数求导这里好好看看书,这里分为3种情况。

1.中间变量一元就是上面的情况,才有全导数的概念。

偏导数与全微分

偏导数与全微分
§7.3 偏导数与全微分
一、 偏导数
的某邻域内有定义 定义 设函数 z = f ( x, y)在点 ( x0 , y0 ) 的某邻域内有定义 且极限
∆x 存在, 存在, 则称此极限为函数 z = f ( x, y) 在点( x0, y0 ) 对x ∂f ; ′ 偏导数, 的偏导数,记为 fx ( x0 , y0 ) ; ∂ x ( x0 , y0 )
∂f 只要把 y 之外的其他自变量暂时看成 求 时, ∂y 常量, 常量,对 y求导数即可 求导数即可
导数运算法则
[u( x) ± v( x)]′ = u′( x) ± v′( x)
[u( x)v( x)]'= u'( x)v( x) + u( x)v'( x)
u( x) u′( x)v( x) − u( x)v′( x) [ ]′ = v( x) v2( x) v( x) ≠ 0
三、全微分
引例 长方形金属薄片受热后面积的改变量
设长由 x变到x + ∆x , 宽由y变到y + ∆y , Q 长方形面积 S = xy , ∴ ∆S = ( x + ∆x )( y + ∆y ) − xy
= x∆y + y∆x + ∆x∆y
(1) (2)
x
x∆y ∆
∆x
∆x∆y ∆
∆y
S = xy
(1)∆z ≈ d z = fx′( x, y)∆x + f y′( x, y)∆y
(2) f ( x0 + ∆x, y0 + ∆y) ≈ f ( x0 , y0 ) +fx′( x0 , y0 )∆x + f y′( x0 , y0 )∆y

8.4 偏导数与全微分

8.4 偏导数与全微分

z
2 x 6x 4 y 2
先代后求
z x (1, 2)
z
2 1 3 y y x 1
《微积分》(第三版) 教学课件
z y (1, 2)
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偏导数的求法 根据偏导数的定义 求多元函数对一个自变量的偏导数 只需将其他自变量看成常数 用一元函数求导法即可求得
§8.4 偏导数与全微分
一、偏导数
二、高阶偏导数
三、全微分
《微积分》(第三版) 教学课件
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结束
一、偏导数
回顾
一元函数y=f (x)在x0处的导数
f ( x0 ) lim f ( x0 x) f ( x0 ) y lim x 0 x x 0 x
多元函数的变化率如何研究? 将y看作常量,研究z对x的变化率
混合偏导数
《微积分》(第三版) 教学课件
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结束
例6 求zx3y33xy2的各二阶偏导数
2 2 2 解 z 3 y 6 xy 3 x 3 y z y x
6x z 6 y zyx 6 y zyy 6 y 6x z xx xy
f y( x0 , y0 ) lim
《微积分》(第三版) 教学课件
f ( x0 , y0 y ) f ( x0 , y0 )
y
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y 0
若函数 z = f ( x , y ) 在域 D 内每一点 ( x , y ) 处对 x 或 y 偏导数存在 , 则该偏导数称为偏导函数, 也简称为
(x, y) f yx (x, y) 但这个等 在上面两个例题中 都有 f xy

多元函数偏导数与全微分

多元函数偏导数与全微分

多元函数偏导数与全微分多元函数的偏导数和全微分是微积分中非常重要的概念。

在研究多元函数的变化率和近似值时,偏导数和全微分起着至关重要的作用。

本文将对多元函数的偏导数和全微分进行详细讨论。

1. 偏导数偏导数是指多元函数对于其中某个变量的导数,其他变量视为常数。

以二元函数为例,设函数z=f(x,y),则函数f关于x的偏导数记为∂z/∂x,表示在给定y的值下,函数z对于x的变化率。

类似地,关于y的偏导数记为∂z/∂y。

对于多元函数来说,偏导数有多个,可以依次求取。

2. 偏导数的计算计算偏导数的方法与一元函数类似,将其他变量视为常数,对目标变量求导即可。

例如,对于函数z=x^2+y^2,我们分别求偏导数。

关于x的偏导数为∂z/∂x=2x,关于y的偏导数为∂z/∂y=2y。

求导的过程中,将其他变量视为常数,对目标变量进行求导计算。

3. 偏导数的几何意义偏导数在几何上有着重要的意义。

以二元函数为例,对于函数z=f(x,y),在点(x0,y0)处的偏导数∂z/∂x表示函数图像在该点处关于x轴的切线斜率,而∂z/∂y则表示关于y轴的切线斜率。

通过偏导数的计算,我们可以了解函数在不同方向上的变化率和趋势。

4. 全微分全微分是用线性逼近来描述函数值的微小变化。

对于函数z=f(x,y),其全微分可以表示为dz=∂z/∂x*dx+∂z/∂y*dy。

这里的dx和dy分别是自变量x和y的微小变化量。

全微分主要用于函数值的近似计算和误差分析。

5. 全微分与偏导数的关系全微分与偏导数之间存在着密切的关系。

对于二元函数而言,全微分dz可以表示为dz=∂z/∂x*dx+∂z/∂y*dy。

其中,∂z/∂x和∂z/∂y分别是偏导数,dx和dy是自变量的微小变化量。

可以看出,全微分dz与偏导数有着相似的表达形式,但全微分考虑了两个自变量的微小变化。

6. 全微分的应用全微分在实际问题中有着广泛的应用。

通过使用全微分,我们可以对函数值进行近似计算,从而得到函数在某一点的近似值。

偏导数与全微分的关系

偏导数与全微分的关系

偏导数与全微分的关系偏导数和全微分是微积分学中基本的概念,它们之间有着密切的关系。

在科学研究和工程应用中,这两个概念经常被用来求解复杂的问题。

本文将探讨偏导数和全微分之间的关系,以及它们在实际应用中的意义。

一、偏导数的定义和意义在微积分学中,偏导数是指在函数多元的情况下,对其中一个自变量求导,而把其他自变量看作常数的导数。

例如,对于函数$f(x,y)$,它的偏导数 $\frac{\partial f}{\partial x}$ 表示在 $y$ 固定的情况下, $f$ 相对于 $x$ 的变化量。

同样地,$\frac{\partialf}{\partial y}$ 表示在 $x$ 固定的情况下,$f$ 相对于 $y$ 的变化量。

偏导数在物理学和工程学中有着广泛的应用。

例如,偏导数可以用来求出某个物理量相对于时间的变化率,从而可以计算出这个物理量在不同时间点的取值。

在工程学中,偏导数可以用来计算出某个个体参数对系统的影响,从而帮助调节系统,以使其工作在最佳状态。

二、全微分的定义和意义全微分是指在函数多元的情况下,对于自变量的微小变化,函数值相对于自变量的变化量。

其数学表达式为:$$df=\frac{\partial f}{\partial x}\Delta x+\frac{\partial f}{\partial y}\Delta y$$其中 $\Delta x,\Delta y$ 为自变量的微小变化量,$\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}$ 分别表示函数 $f(x,y)$ 关于 $x,y$ 的偏导数。

全微分可以用来描述函数在某个点处的变化趋势。

例如,对于函数 $f(x,y)$,在某个点 $(x_0,y_0)$ 处的全微分 $df(x_0,y_0)$,可以用来描述函数 $f$ 在这个点处的斜率,从而反映函数在这个点的变化趋势。

偏导数与全导数偏微分与全微分的关系

偏导数与全导数偏微分与全微分的关系

1。

偏导数代数意义偏导数是对‎一个变量求‎导,另一个变量‎当做数对x求偏导‎的话y就看‎作一个数,描述的是x‎方向上的变‎化率对y求偏导‎的话x就看‎作一个数,描述的是y‎方向上的变‎化率几何意义对x求偏导‎是曲面z=f(x,y)在x方向上‎的切线对y求偏导‎是曲面z=f(x,y)在x方向上‎的切线这里在补充‎点。

就是因为偏‎导数只能描‎述x方向或‎y方向上的‎变化情况,但是我们要‎了解各个方‎向上的情况‎,所以后面有‎方向导数的‎概念。

2。

微分偏增量:x增加时f‎(x,y)增量或y增‎加时f(x,y)偏微分:在deta‎x趋进于0‎时偏增量的‎线性主要部‎分detaz‎=fx(x,y)detax‎+o(detax‎)右边等式第‎一项就是线‎性主要部分‎,就叫做在(x,y)点对x的偏‎微分这个等式也‎给出了求偏‎微分的方法‎,就是用求x‎的偏导数求‎偏微分全增量:x,y都增加时‎f(x,y)的增量全微分:根号(detax‎方+detay‎方)趋于0时,全增量的线‎性主要部分‎同样也有求‎全微分公式‎,也建立了全‎微分和偏导‎数的关系dz=Adx+Bdy 其中A就是‎对x求偏导‎,B就是对y‎求偏导希望楼主注‎意的是导数‎和微分是两‎个概念,他们之间的‎关系就是上‎面所说的公‎式。

概念上先有‎导数,再有微分,然后有了导‎数和微分的‎关系公式,公式同时也‎指明了求微‎分的方法。

3.全导数全导数是在‎复合函数中‎的概念,和上面的概‎念不是一个‎系统,要分开。

u=a(t),v=b(t)z=f[a(t),b(t)]dz/dt 就是全导数‎,这是复合函‎数求导中的‎一种情况,只有这时才‎有全导数的‎概念。

dz/dt=(偏z/偏u)(du/dt)+(偏z/偏v)(dv/dt)建议楼主在‎复合函数求‎导这里好好‎看看书,这里分为3‎种情况。

1.中间变量一‎元就是上面‎的情况,才有全导数‎的概念。

2.中间变量有‎多元,只能求偏导‎3.中间变两有‎一元也有多‎元,还是求偏导‎。

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z ′x = 2(sin xy )(cos xy ) y + y 2 z ′y = 2(sin xy )(cos xy ) x + 2 yx
dz = z′ dx + z′ dy x y
= [2(sin xy )(cos xy ) y + y ]dx
2
+ [2(sin xy )(cos xy ) x + 2 yx ]dy .
2.偏导数 设有函数 z = f ( x , y ), 如果极限 偏导数
f ( x 0 , y 0 + ∆y ) − f ( x 0 , y0 ) lim = lim0 ∆y → ∆y → 0 ∆ y ∆y
∆ yz
存在, 存在 则称此极限为 f ( x , y )在点
( x0 , y0 ) 处对 y 的偏导数 的偏导数.
第三节 偏导数与全微分
一.二元函数的偏导数 二元函数的偏导数 1.改变量 改变量
全改 变量 偏改 变量 偏改 变量
x : x 0 → x 0 + ∆x
y : y 0 → y 0 + ∆y
∆ z = f ( x 0 + ∆x , y 0 + ∆y ) − f ( x 0 , y 0 )
∆ x z = f ( x 0 + ∆x , y 0 ) − f ( x 0 , y 0 )
+ x ln x
y
f x′ (1,2) = 2e 2 + 2 f y′ (1,2) = e 2 .
y ∂z ∂z 例3 设 z = arctan x , 求证 x + y = 0. ∂x ∂y

∂z = ∂x
y y (− 2 ) = − 2 2 y 2 x +y x 1+ ( ) x ∂z 1 x 1 = ( ) = 2 y 2 x ∂y x + y2 1+ ( ) x y x ∂z ∂z x ) + y( 2 ) = 0. +y = x(− 2 2 2 x +y x +y ∂x ∂y
故 f x′ (ξ 1 , y + ∆y ) = f x′ ( x , y ) + α
f y′ ( x , ξ 2 ) = f y′ ( x , y ) + β
∆z = [ f x′ ( x , y ) + α ]∆x +[ f y′ ( x , y ) + β ]∆y
偏导存在不一定可微. 附: 偏导存在不一定可微
xy
例如 函数 f ( x , y ) =
x +y
2
2
( x, y) ≠ 0
0
( x, y) = 0
用定义求 f x′ (0,0) = 0
f y′ (0,0) = 0
但不可微. 但不可微.
反证法: 反证法 假设 f ( x , y ) 在 (0,0) 处可微 则 ∆z = f x′ (0,0)∆x + f y′ (0,0)∆y + o( ρ ) = o( ρ )
∆x∆y lim 不存在. 即 lim ρ = 0 而 lim ρ = ∆x →0 ( ∆x )2 + ( ∆y )2 不存在 ρ →0 ρ →0 ∆y → 0
∆z
∆z
定理8.2 如果函数 f ( x , y ) 在点P ( x , y ) 及其邻域 定理 内有连续的偏导数 f x′ ( x , y ) 和 f y′ ( x , y ), 则该函数在点 P ( x , y ) 处可微 处可微. 证 ∆z = f ( x + ∆x , y + ∆y ) − f ( x , y )
A = f x′ ( x , y )
B = f y′ ( x , y )
证 因 f ( x , y ) 可微 所以 ∆z = A∆x + B∆y + o( ρ ) ( ρ = ( ∆x )2 + ( ∆y )2 → 0) 令 ∆y = 0 则 ∆ x z = A∆x + o( ρ ) ( ρ = ∆x → 0)
ρ
=0 Q
∆ x∆ y
ρ
= ρ⋅
∆x
ρ

∆y
ρ
≤ρ )
二.二元函数的全微分 二元函数的全微分 1.定义 如果函数 f ( x , y ) 在点P ( x , y ) 处的全 定义 改变量 ∆z 可以表成如下形式
∆z = A∆x + B∆y + o( ρ )
( ρ = ( ∆x ) + ( ∆ y ) → 0 )
∂z = 2 ln 2 + 1. ∂x ( 1 , 0 )
的偏导数. 例4 求函数 f ( x , y , z ) = x 的偏导数
yz

∂f z y z −1 = y x ∂x ∂f yz z −1 = x ln x ⋅ zy ∂y ∂f yz z = x ln x ⋅ y ln y ∂z
二.二元函数的全微分 二元函数的全微分
∆z = f x′ (ξ 1 , y + ∆y )∆x + f y′ ( x , ξ 2 )∆y
lim lim 又 ∆x →0 f x′ (ξ 1 , y + ∆y ) = f x′ ( x , y ) ∆x →0 f y′ ( x , ξ 2 ) = f y′ ( x , y )
∆y → 0
∆y → 0
= [ f ( x + ∆x , y + ∆y ) − f ( x , y + ∆y )] + [ f ( x , y + ∆y ) − f ( x , y )] = f x′ (ξ 1 , y + ∆y )∆x + f y′ ( x , ξ 2 )∆y
• x
ξ1

• x + ∆x
• y
ξ2

• y + ∆y
因为 dx = 1 ⋅ ∆x + 0 ⋅ ∆y = ∆x
dy = 0 ⋅ ∆x + 1 ⋅ ∆y = ∆y
′ 所以 dz = f x ( x, y)dx + f y′( x, y)dy
对x偏微分 偏微分
对y偏微分 偏微分
例5 求 z = (sin xy ) 2 + y 2 x 的全微分 的全微分. 解
xy x2 + y2 例1 已知 f ( x , y ) = 0
( x, y) ≠ 0
( x, y) = 0
求:f x′ (0,0) 、f y′ (0,0). 解
f (0 + ∆x ,0) − f (0,0) 0−0 f x′ (0,0) = lim = lim =0 ∆x → 0 ∆x → 0 ∆ x ∆x 0−0 f (0,0 + ∆y ) − f (0,0) = lim =0 f y′ (0,0) = lim ∆y → 0 ∆ y ∆y → 0 ∆y
x
∆S = ( x + ∆x )( y + ∆y ) − xy y = y∆x + x∆y + ∆x∆y ∆y (1) ( 2)
(1)是关于∆x 和 ∆y 的线性式子 是关于 (2)是比 ρ 高阶的无穷小量 是比
( lim
ρ →0
∆x
( ρ = ( ∆x ) 2 + ( ∆y ) 2 → 0)
∆x∆y
重要注意事项
f ( x , y ) = e xy + x y , 例2 已知
求 f x′ ( x , y ), f y′ ( x , y ), f x′ (1,2), f y′ (1,2). 解
′ ( x , y ) = ye xy + yx y −1 fx
f y′ ( x , y ) = xe
xy
的偏导函数,简称偏导数 的偏导函数 简称偏导数. 简称偏导数 注 (1)记号 记号
f x′ ( x , y )
z ′x z ′y
(2)记号 f y′ ( x , y ) 记号
∂z ∂x ∂z ∂y
∂f ∂x ∂f ∂y
(3)关系 函数 f ( x , y )在 ( x0 , y0 ) 处的偏导数等于 关系 处的函数值. 偏导函数在 ( x0 , y0 ) 处的函数值 (4)偏导函数求法 对 x 求偏导把 y 看作常数 偏导函数求法 看作常数, 对 y 求偏导把 x 看作常数 看作常数, 原 始 法 则 按一元函数求导法则求. 按一元函数求导法则求
1
∂z = 补充 设 z = ( x + e ) , 则 ∂x ( 1, 0 )
y x
年考研真题4分 (2009年考研真题 分) 年考研真题 解
∂z ∂[( x + e ) ] ∂[e = = ∂x ∂x ∂x
y x
y x y
x ln( x + e y )
]
x ] = ( x + e ) ⋅ [ln( x + e ) + y x+e
存在,则称此极限值为 存在 则称此极限值为f ( x , y )在点
( x0 , y0 ) 处对 x 的偏导数 的偏导数.
注 (1)记号 f x′ ( x0 , y0 ) 记号
z ′x
x = x0 y = y0
∂z ∂x
x = x0 y = y0
∂f ∂x
x ห้องสมุดไป่ตู้ x0 y = y0
(2) f ( x , y ) 在 ( x0 , y0 ) 处对 x 的偏导数等于 处的导数. 一元函数 f ( x , y0 ) 在 x0 处的导数
o( ∆ x ) o( ρ ) ∆ xz lim lim lim 从而 ∆x →0 ∆x = ∆x →0[ A + ∆x ] = ∆x →0[ A + ∆x ] o( ∆x ) ∆x ] =A = lim [ A + ⋅ ∆x → 0 ∆x ∆x 故 f x′ ( x , y ) = A.
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