全微分
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。
全微分的计算公式
全微分的计算公式全微分是微积分中一个重要的概念，它用于描述函数变量之间的微小变化关系。
全微分的计算可以使用泰勒展开、导数定义和偏导数等方法。
本文将介绍全微分的计算公式和应用。
一、一元函数的全微分设函数y = f(x)在点(x0, y0)处可微分。
此时，函数f(x)在x0附近可以用其局部线性近似代替。
根据导数的定义，可得到函数f(x)在点x0处的导数f'(x0)。
函数f(x0)的全微分df表示函数f(x)在x0附近的微小变化量，可以通过以下公式计算：df = f'(x0)dx其中，f'(x0)表示函数f(x)在x0处的导数，dx表示自变量x的微小变化量。
二、二元函数的全微分对于二元函数z = f(x, y)，如果在点(x0, y0)处可微分，那么z在(x0, y0)处的全微分dz可以表示为：dz = ∂f/∂x*dx + ∂f/∂y*dy其中，∂f/∂x表示函数f(x, y)对x的偏导数，∂f/∂y表示函数f(x, y)对y的偏导数，dx表示自变量x的微小变化量，dy表示自变量y的微小变化量。
需要注意的是，在计算二元函数的全微分时，要先对函数进行偏导数运算，然后与自变量的微小变化量相乘，再将结果相加。
三、多元函数的全微分对于多元函数z = f(x1, x2, ..., xn)，如果在点(x1^0,x2^0, ..., xn^0)处可微分，那么z在(x1^0, x2^0, ..., xn^0)处的全微分dz可以表示为：dz = ∂f/∂x1*dx1 + ∂f/∂x2*dx2 + ... + ∂f/∂xn*dxn其中，∂f/∂x1表示函数对变量x1的偏导数，∂f/∂x2表示函数对变量x2的偏导数，dx1表示自变量x1的微小变化量，dx2表示自变量x2的微小变化量，以此类推。
四、全微分的应用例如，在概率论与统计学中，我们常常需要计算函数的期望和方差。
对于连续型随机变量，若已知其概率密度函数f(x)和函数g(x)，可以通过全微分的公式计算函数g(x)的期望和方差。
第三节 全微分
t
t
z z x s x s
z z x z dy t x t y dt
注意 设 z f (u, x, y) ,u ( x, y) z f [ ( x, y), x, y]
x
链式图
x
z
y y
u
链式法则 z z u f
x u x
第三节
全微分
一、全微分的定义 二、全微分在近似计算中的应用
一、全微分的定义
1.一元函数的微分： 2.全微分的定义 若函数 z f ( x, y) 在点( x, y )的某一邻域内偏导数
z z 在该点可微,且称 x dx y dy 为函数 z f ( x, y)
z x
z z f ( x, y) 、 y 存在,且在这一点它们都连续，则
z z u z v y u y v y
u x
z
v
y
例1 设 z e sin v
u
z ,而 u xy , v x y ,求 x
u x
,
z y
解
z z u z v x u x v x
u u
z
e sin v y e cosv 1
dz z du z dv dt u dx v dt
情形3：复合函数的中间变量既有一元函数，又有 多元函数的情形,设 z f x, y , x s, t , y t
z f s, t , t
z
y
s
x
链式图
链式法则
v ( x, y)在点( x, y )处有偏导数, 函数 z f (u, v) 在对应点
(u , v) 处有连续偏导数, 则复合函数 z f [ ( x, y), ( x, y)]
全微分的定义及计算
Ax o ( x )
z xz lim A x x 0 x z B , 因此有 同样可证 y
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注意: 定理1 的逆定理不成立 . 即:
偏导数存在函数 不一定可微 ! xy 2 2 , x y 0 2 2 x y 反例: 函数 f ( x, y ) 2 2 0, x y 0
z A x B y o( ) ,
其中 A , B 不依赖于 x , y , 仅与 x , y 有关， 则称函数
f ( x, y ) 在点( x, y) 可微， A Δ x B Δ y 称为函数 f ( x, y ) 在点 (x, y) 的全微分, 记作
d z Ax B y
z f x ( x, y ) x f y ( x, y ) y o( )
所以函数 在点 可微.
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结束
推广: 类似可讨论三元及三元以上函数的可微性问题 .
例如, 三元函数 u f ( x, y, z ) 的全微分为 u u u d u x y z x y z 习惯上把自变量的增量用微分表示, 于是
P69 :1(2),(4),(8); 5；6（3）；7.
第四节 目录
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结束
若函数在域 D 内各点都可微, 则称此函数在D 内可微.
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当函数可微时 : lim z lim ( A x B y ) o ( ) 0
x 0 y 0
0
得
x 0 y 0
lim f ( x x, y y ) f ( x, y )
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第11章 全微分和全导数
【练习】 • P182的思考题11.1 • P194的习题11.1的（b）部分
（五）全微分的数学应用 • 1. 近似计算 • 可以采用全微分的方法求解近似的因变量的变化
• 【例子】P182的思考题11.2
z 6 1012 3022 6 1002 3002 182232024 传统解法：
采取全微分方法：
z z z x y 12xy 2 x 12x 2 yy x y 12100 3002 1 121002 300 2 1.8 108
【练习】 • 求函数
z y x
当 x 2, y 1, x 0.1, y 0.2 时的全
• 【练习】 • z ( x y) xy ，求一阶偏导数。
z xy 1 xy xy( x y ) y ( x y ) ln(x y ) x z xy 1 xy xy( x y ) x( x y ) ln(x y ) y
三、全微分的应用
d1 500 2 p1 3 p2 2Y
z z z , ,, 的偏导数 x1 x2 xn
在点（x1 , x2 ,, xn ）处连续，则
z z z x1 x2 xn x1 x2 xn
就称为函数z=f( x1 , x2 ,, xn )在点（x1 , x2 ,, xn ）的 全微分，记为 dz 或 df ( x1 , x2 ,, xn ) ，即：
第11章 全微分和全导数
一、全微分
（一）微分
• 设函数 y f ( x) 在点 x 可导，则 f ( x)x 称为函
数 y f ( x) 在点 x 处的微分，记为 dy df ( x) ，
即 dy f ( x)x ，由于 dx x x x ，即自变
全微分的定义
V h
h
所以
dV
V r
r
h 2 rh r r h
2
其中r=20，h=40，Δr=0.1，Δh=-0.5
由公式（1）得
V dV 2 3 . 14 20 40 0 . 1 3 . 14 20 ( 0 . 5 )
因此，函数 z f ( x , y ) 在点（x，y）连续。 又因为 z A x B y ( ) 中的A，B与 Δx，Δy无关，也就是该式对任意的Δx，Δy都成立。 不妨取Δy=0，则有
z A x (| x |)
上式两边同除以Δx，再令Δx→0， 则有
V = r h
2
40cm
39.5cm
20cm
20.1cm
此时
dV = ∂V ∂r • r + ∂V ∂h • h = 2 rh • r + r
2
• h
其中r=20，h=40，Δr=0.1，Δh=-0.5
= — 125 . 6 ( cm
3
故有
2
V ≈ dV ≈ 2 × 3 . 14 × 20 × 40 × 0 . 1 + 3 . 14 × 20 × (
3
dy
2 6
u z
dz
例1 求函数 的全微分。 解：先求函数的两个偏导数：
z 4 xy 5x y
z x
4 y
3
10 xy
6
z y
6
12 xy
2
30 x
2
y
5
所以
dz ( 4 y 10 xy ) dx (12 xy 30 x y ) dy
全微分的推导
f ( x0 x , y0 ) f ( x0 , y0 ), f ( x0 , y0 y ) f ( x0 , y0 )
若 f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 ) 可偏导,
f ( x0 x , y0 ) f ( x0 , y0 ) f x ( x0 , y0 ) x o( x )
x
Q
四、全微分在近似计算中的应用
当 z f ( x , y ) 在点 P ( x , y ) 的两个偏导数 f x ( x , y ), f y ( x , y ) 连续, 且 x , y 都较小时, 有近似等式
z dz f x ( x , y )x f y ( x , y )y .
全微分的概念与计算
一、全微分的定义
二、全微分存在的条件 三、全微分的几何意义
四、全微分在近似计算中的应用
复习:一元函数 y = f (x) 的微分
y Ax o( x )
d y f ( x )x
可微
可导
一、全微分的定义
函数z f ( x , y )在点( x0 , y0 )处对x和y的偏增量
若函数在域 D 内各点都可微, 则称此函数在D 内可微.
机动 目录 上页 下页 返回 结束
由微分定义 :
x 0 y 0
lim z lim ( A x B y ) o ( ) 0
0
得
x 0 y 0
lim f ( x x, y y ) f ( x, y )
例6
利用单摆摆动测定重力加速度 g 的公式是
4π2l g 2 . 现测得单摆摆长l 与振动周期T 分别为 T l 100 0.1cm , T 2 0.004s.问由于测定l与T的 误差而引起g的绝对误差和相对误差各为多少?
简述全微分的定义
全微分的定义介绍全微分是微积分中的一个重要概念，它描述了一个函数在某一点附近的变化情况。
全微分是多元函数中的概念，可以用来描述函数在各个方向上的变化率。
基本概念全微分可以用一阶偏导数来表示。
对于一个函数f(x, y)来说，它的全微分可以表示为：df = ∂f/∂x dx + ∂f/∂y dy其中，∂f/∂x和∂f/∂y分别表示函数f对变量x和y的偏导数，dx和dy分别表示x 和y的微小变化量。
全微分的本质是描述函数在某一点附近的变化情况，即用两个变量的微小变化量来近似描述函数值的变化。
一维情况先来看一维情况下的全微分定义。
对于一个只有一个自变量的函数y=f(x)，它的全微分可以表示为：dy = f'(x) dx其中，f’(x)表示函数f对变量x的导数。
这个公式表示当自变量x发生微小变化dx时，函数值y的变化量为dy。
全微分就是描述函数值的微小变化。
二维情况现在考虑二维情况下的全微分定义。
对于一个有两个自变量的函数z=f(x, y)，它的全微分可以表示为：dz = ∂f/∂x dx + ∂f/∂y dy其中，∂f/∂x和∂f/∂y分别表示函数f对变量x和y的偏导数，dx和dy分别表示x 和y的微小变化量。
这个公式表示当自变量x和y分别发生微小变化dx和dy时，函数值z的变化量为dz。
多变量情况在多变量情况下，全微分的概念可以推广到任意多个自变量。
对于一个有n个自变量的函数f(x1, x2,…, xn)，它的全微分可以表示为：df = ∂f/∂x1 dx1 + ∂f/∂x2 dx2 + ... + ∂f/∂xn dxn其中，∂f/∂xi表示函数f对变量xi的偏导数，dxi表示xi的微小变化量。
这个公式表示当自变量x1, x2,…, xn分别发生微小变化dx1, dx2,…, dxn时，函数值f的变化量为df。
几何意义全微分有一个重要的几何意义，即表示函数在某一点附近的切平面。
对于函数f(x, y)来说，它的全微分dz可以表示一个切平面的法向量，该平面与函数图像在该点的切线垂直。
简述全微分的定义
简述全微分的定义全微分是微积分中一个重要的概念，它用于描述函数在某一点的局部变化情况。
全微分的定义可以简述为：在数学中，函数的全微分是指函数在某一点附近的微小变化量与自变量的微小变化量之间的线性关系。
全微分的定义可以通过以下方式进行描述：设函数f(x,y)在点(x₀,y₀)处可微分，那么函数在该点处的全微分df可以表示为：df = ∂f/∂x * dx + ∂f/∂y * dy其中，∂f/∂x和∂f/∂y分别为函数f(x,y)对自变量x和y的偏导数，dx和dy分别为自变量x和y的微小变化量。
全微分的定义可以理解为，当自变量x和y发生微小变化dx和dy 时，函数f(x,y)的取值也会发生微小变化df。
全微分df可以看作是函数f(x,y)对自变量x和y的微小变化量的线性近似。
全微分的概念在实际应用中具有重要意义。
它可以用于描述函数在某一点的局部变化情况，从而帮助我们理解函数的性质和特点。
通过计算全微分，我们可以得到函数在某一点处的斜率，进而判断函数在该点的增减性和凹凸性。
全微分在物理学、经济学等领域中也有广泛的应用。
例如在物理学中，全微分可用于描述物体在某一点处的位移和力的关系，从而帮助我们理解物体的运动规律。
在经济学中，全微分可用于描述经济变量之间的相互关系，从而帮助我们分析经济现象和制定经济政策。
全微分是微积分中一个重要的概念，它用于描述函数在某一点的局部变化情况。
全微分的定义可以简述为函数在某一点附近的微小变化量与自变量的微小变化量之间的线性关系。
全微分的概念在理论和应用中都具有重要意义，它帮助我们理解函数的性质和特点，以及分析和解决实际问题。
通过深入理解和应用全微分的概念，我们可以更好地掌握微积分的基本原理和方法，为相关学科的研究和应用提供有力支持。
全微分的计算公式
全微分的计算公式全微分是微积分中的重要概念之一，用于描述函数在其中一点附近的变化情况。
全微分的计算公式是一种广义的求导公式，适用于多元函数以及复合函数的求导。
下面将详细介绍全微分的计算公式。
1.一元函数的全微分对于一元函数f(x)，在其中一点x=a处的全微分df可以通过求导来计算，计算公式为：df = f'(a)dx其中，f'(a)表示函数f(x)在点x=a处的导数，dx表示自变量的微小变化量。
例如，对于函数f(x) = x^2，在点x=2处的全微分df可以通过求导得到：f'(x)=2xdf = f'(2)dx = 2(2)dx = 4dx2.多元函数的全微分对于多元函数f(x1, x2, ..., xn)，在其中一点P(x1=a1,x2=a2, ..., xn=an)处的全微分df可以通过对各个自变量求偏导数并乘以相应的微小变化量得到，计算公式为：df = (∂f/∂x1)dx1 + (∂f/∂x2)dx2 + ... + (∂f/∂xn)dxn其中，∂f/∂xi表示对第i个自变量求偏导数，dxi表示第i个自变量的微小变化量。
例如，对于函数f(x, y) = x^2 + y^2，在点P(2, 3)处的全微分df可以通过对各个自变量求偏导数并乘以相应的微小变化量得到：∂f/∂x=2x，∂f/∂y=2ydf = (∂f/∂x)dx + (∂f/∂y)dy = (2x)(dx) + (2y)(dy) = 4dx + 6dy3.复合函数的全微分对于复合函数f(g(x1, x2, ..., xn))，其中g(x1, x2, ..., xn)为自变量，f(t)为中间变量，t=g(x1, x2, ..., xn)。
在其中一点P(x1=a1, x2=a2, ..., xn=an)处的全微分df可以通过链式法则来计算，计算公式为：df = (∂f/∂t)(∂t/∂x1)dx1 + (∂f/∂t)(∂t/∂x2)dx2 + ... +(∂f/∂t)(∂t/∂xn)dxn其中， (∂f/∂t) 和 (∂t/∂xi) 分别表示对中间变量t和自变量xi求偏导数。
全微分是什么意思
就是某个函数含有两个或两个以上的自变量，然后同时对各个变量求微分，而不是仅对某一个变量求微分。
全微分的定义：函数z=f(x, y) 的两个偏导数f'x(x, y), f'y(x, y)分别与自变量的增量△x, △y乘积之和，f'x(x, y)△x + f'y(x, y)△y。
如果函数z=f(x, y) 在(x, y)处的全增量
Δz=f(x+Δx,y+Δy)-f(x,y)
可以表示为
Δz=AΔx+BΔy+o(ρ)，
其中A、B不依赖于Δx, Δy，仅与x,y有关，ρ趋近于0(ρ=√[(Δx)2+(Δy)2])，此时称函数z=f(x, y)在点（x，y）处可微分，AΔx+BΔy称为函数z=f(x, y)在点(x, y)处的全微分，记为dz即
dz=AΔx +BΔy
该表达式称为函数z=f(x, y) 在(x, y)处(关于Δx, Δy)的全微分。
定理：
定理1
如果函数z=f（x，y）在点p0（x0，y0）处可微，则z=f（x，y）在p0（x0，y0)处连续，且各个偏导数存在，并且有f′x（x0，y0）=A，f′y（x0，y0）=B。
定理2
若函数z=f（x，y）在点p0（x0，y0）处的偏导数f′x，f′y
连续，则函数f在点p0处可微。
全微分定义式
全微分定义式
全微分是微积分中的一个概念，用于描述函数在某一点上的变化。
全微分定义式可以表示为：
df = ∂f/∂x · dx + ∂f/∂y · dy
其中，f是一个多变量函数，∂f/∂x和∂f/∂y是f对x和y的偏导数，dx和dy是自变量x和y的微小增量。
全微分的定义式表示了函数f在某一点上的微小变化df，可以看作是f在该点上的线性逼近。
它将函数的变化分解为两个部分：对x的变化和对y的变化。
通过乘以相应的偏导数，我们可以得到在给定点上的函数变化的近似值。
全微分的定义式在实际应用中具有重要意义，例如在微分几何中描述曲线和曲面的性质，或者在经济学和物理学中描述函数的边际变化。
它也是导数的一种推广形式，能够更准确地描述函数在任意点上的变化情况。
全微分
全增量 S 由 y0 x，x0 y，x y 三项组成.
x y
令
比其余两项小得多.
(x) (y ) ，
2 2
当 0时，
即 x y 是比高阶的无穷小， x y o( ).
又因为x0，y0为常数，
所以全增量S 只是x, y 的函数.
z f ( x0 x, y0 y ) f ( x0 , y0 )
可表示为
z Ax By o( ),
其中A，B与 x, y 无关， (x)2 (y )2 , o( ) 是比
高阶的无穷小，则称 Ax By 为函数z=f(x,y)在点
z f ( x0 x, y0 y ) f ( x0 , y0 ).
例1 设矩形金属薄板长为x，宽为y，则面积S=xy.薄板 受热膨胀，长自x0增加x，宽自y0增加 y，其面积相 应增加
S ( x0 x)( y0 y ) x0 y0 y0 x x0 y x y.
微分为
dz f x ( x, y )dx f y ( x, y )dy
或写成
dz z x dx z y dy. (1)
定理2 (全微分存在的充分条件) 设函数z=f(x,y)在点 (x,y)存在连续的偏导数 f x ( x, y ), f y ( x, y ) ，则函数z=f(x,y) 在点(x,y)可微. 例如
函数可微
上面三个定理可以完全推广到三元和三元以上的 多元函数.如三元函数u=f(x,y,z)的全微分存在，则有
du
u x
dx
u y
dy
u z
dz.
例2 求 z x3 y 3x 2 y 3 的全微分.
第8.4节 全微分
f f 所以 不存在.同理， 也不存在. x (0,0) y (0,0)
所以函数 f ( x, y ) 在点 (0,0) 处不可微.
定理2 若函数 z f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 处可微，则该函数在点 ( x, y )
处一定连续.
证
因为 z f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 处可微，于是有
定义 如果函数 z f ( x, y ) 在点 ( x, y ) 的全增量
z f ( x x, y y ) f ( x, y ) 可 以 表 示 为 z Ax By o( ) ， 其 中 A, B 不 依 赖 于 x, y 而 仅 与 x, y 有 关 ， (x )2 (y )2 ， 则 称 函 数 z f ( x, y ) 在 点 ( x, y ) 可 微 分 ， Ax By 称 为 函 数 z f ( x , y )在点 ( x, y ) 的全微分，记为 d z ，即 d z = Ax By .
因此函数 z f ( x, y ) 的全微分可进一步表示为:
z z dz dx dy x y
计算函数 z e xy在点 (2,1) 处的全微分. 例1
z z xy ye , x e xy , 解 x y z z 2 2 e2 , e , y ( 2 ,1) x ( 2 , 1 )
因此取 x 1, y 2 ， x 0.02, y 0.01，则
f (1,2) 13 23 3,
3x2 1 f x (1,2) , 2 x 3 y 3 ( 1, 2 ) 2
3 y2 f y (1,2) 2. 3 3 2 x y ( 1, 2 )
利用上面的近似计算公式得
全微分
du u x dx u ydy uz dz
2z z ( x 2 y) dx dy ln （x 2 y )dz . x 2y x 2y
z
练 习4 解:
计算函数
u 1 x
u 1 y cos ze yz y 2 2
解
y 求函数 z x
在点 (2 , 1) 处当
x 0.01,
y z 2 x x（2， 1）
z y
1 0.25 , 4 ( 2 ,1)
( 2 ,1)
1 x
( 2 ,1 )
1 0.5 . 2
z x y ( 2,1) y
( 2,1)
所以全微分为：
的全微分.
u ye yz z
du u x dx u ydy uz dz
在点 (x, y) 的全微分, 记作
d z d f Ax By
若函数在域 D 内各点都可微, 则称此函数在D 内可微.
等价于
z A x B y o( ) , lim z A x B y 0
0
可微分与连续
偏导数存在不一定连续, 但可微分必连续. 证明：若 z f(x, y) 在点(x, y)可微, 则
例题2 求函数 z y x
2 2
全微分：
解
z x 2x
z y 2y
因为
dz z xdx z ydy
dz 2 xdx 2 ydy
2、定理2 (充分条件) 若函数
的偏导数
z z 在点 ( x, y ) 连续, 则函数在该点可微分. , x y
反例
第3节
全微分性质
全微分性质定义1：全微分：微分学中指在局部的邻域内|定义2：全微分：在某点，函数值可以取得无限精确的变量称为全微分。
2。
概念1：函数在任一开区间内的图像都是对该开区间上的邻域而言，故可称为开区间的函数值；对一切连续函数而言，在任一开区间上的图像都是唯一确定的，因此有无穷个不同点；4。
类型1：可微，不可导。
3。
概念2：微分和导数是互逆的两种变换，且他们都能用来研究函数。
我们也称微分为“高阶”的导数。
5。
应用：函数在开区间上的单调性判别式为可求出它在该开区间内的单调区间。
6。
总结：单调性的判别主要用于：单调性证明；判断在某个范围内是否可导（直接求导或积分即可）。
7。
应用：在极值问题中我们通常会遇到函数在开区间上的极值点的分布问题，我们可以利用全微分计算出函数在这些区间上的最值点。
因此可根据全微分的性质来解决问题。
8。
应用：函数在开区间上的最值问题。
9。
分类1：全微分=拉格朗日乘数=partial^2 partial^2是微分的逆运算。
2。
总结：微分的应用其实就是拉格朗日乘数的应用，分类1中包含的大多数问题，我们都可以用微分来解决。
10。
推论：函数在某点的斜率是该点在所在直线上的截距，斜率是曲线在原点处的切线与该直线之间的夹角。
11。
推论：如果微分中的某项系数为零，则该函数在该点取得负斜率。
12。
推论：若函数在某点取得斜率为负的切线，则该点一定在该直线上，即该点到原点的距离等于其斜率的绝对值。
13。
反例：函数在0处取得切线，但不存在斜率为正的切线。
14。
类型2：无界，不可导。
15。
简单应用：常见的无界函数的拉格朗日乘数是正数，无界函数为复变函数的重要概念。
16。
分类2：无界，不可导。
17。
总结：无界函数的拉格朗日乘数是负数，无界函数为复变函数的重要概念。
18。
应用：复变函数在开区间内定义域扩大后的极值问题。
19。
分类3：无界，不可导。
20。
简单应用：最值问题。
21。
分类4：无界，不可导。
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(8-12)
其中A,B与Δx,Δy无关仅与x0,y0有关，α是ρ=(Δx)2+(Δy)2的高阶无穷
则称AΔx+BΔy为函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处的全微分，记 为dz，即
dz=AΔx+BΔy，
(8-13)
这时也称函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处可微.
一、 全微分的概念
如果函可微，则称 函数z=f(x,y)在区域D内是可微的.
一、 全微分的概念
定理6
如果函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处可微，则函数z=f(x,y)在点(x0,y0) 处连续.
证由函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处可微，可得
即函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处连续.
一、 全微分的概念
定理6也告诉我们，如果函数z=f(x,y)在点 (x0,y0)处不连续，则函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处一 定不可微.连续是可微的必要条件.
一、 全微分的概念
一般来说，计算函数的全增量是比 较麻烦和复杂的，能否找到一个计算简 单且准确度较高的近似表达式呢？请看 二元函数的全微分概念.
一、 全微分的概念
定义9
设二元函数z=f(x,y)在点(x0,y0)的某邻域有定义，如果函数在(x0,y0)处 的全增量Δz可以表示成
Δz=AΔx+BΔy+α，
全微分
全微分
在第二章我们已经学习了一元函数y=f(x)微分的概 念，现在用类似的思想和方法，通过多元函数的全增量， 把一元函数微分的概念推广到多元函数.
在研究多元函数的偏导数时，只是某一个自变量变 化，而其他的自变量视为常量，但在实际问题中，往往 是几个自变量同时在变动，下面我们就来研究多元函数 各个自变量同时变化时函数的变化情形.以二元函数为例， 为此，我们引入二元函数全微分的概念.
在第二章的学习中，我们知道了一元函数连续、可导与 可微三者之间的关系，那么，对于二元函数连续、可导与可 微三者之间的关系又如何呢？在第二节我们知道了函数 z=f(x,y)在点(x0,y0)处偏导数存在，不能保证函数z=f(x,y)在 点(x0,y0)处连续，若函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处可微能否保证 函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处连续且偏导数存在呢？
与全微分之差是ρ的高阶无穷小.由二元函数z=f(x,y)的全微分
定义和全微分存在的充分条件可知，当二元函数z=f(x,y)在点
P(x,y)的两个偏导数f′x(x,y),f′y(x,y)连续，并且|Δx|和|Δy|都较 小时，就有如下的近似计算公式
Δz≈dz=f′x(x,y)Δx+f′y(x,y)Δy. 如果所考虑的是点(x0,y0)，则有
f(x,y)≈f(x0,y0)+f′x(x0,y0)(x－x0)+f′y(x0,y0)(y－ y0).(8-20)
利用式(8-18)和式(8-20)可以对二元函数做近似 计算和误差估计.
三、 全微分在近似计算中的应用
【例33】
有一圆柱体钢锭，受压后发生变形，它的半径由10 cm增加到 10.02 cm，高度由80 cm减少到79 cm，求此圆柱体钢锭体积变化的 近似值.
(8-16)
【例31】
一、 全微分的概念
二、 全微分形式的不变性
设函数z=f(u,v)具有连续的一阶偏导数，则有全微分
如果u,v又是x,y的函数u=φ(x,y)，v=ψ(x,y)，且两个 函数也具有连续的一阶偏导数，则复合函数
z=f［φ(x,y),ψ(x,y) 的全微分为
二、 全微分形式的不变性
Δz≈f′x(x0,y0)Δx+f′y(x0,y0)Δy， 这是求全增量的近似表达式.
(8-17) (8-18)
三、 全微分在近似计算中的应用
式(8-18)也可以写成 f(x0+Δx,y0+Δy)≈f(x0,y0)+f′x(x0,y0)
Δx+f′y(x0,y0)Δy.(8-19) x=x0+Δx,y=y0+Δy，得函数值的近似公式
又因为
由此可见，无论u,v是自变量还是中间变量，全微分形式都 是一样的.这个性质就是全微分形式的不变性.
利用全微分形式的不变性可以降低复合函数求导的难度， 在第十章学习微分方程知识时还要用到.
二、 全微分形式的不变性
【例32】
三、 全微分在近似计算中的应用
与一元函数类似，当ρ→0时，二元函数z=f(x,y)的全增量
解设圆柱体的半径、高和体积依次为r，h和V，则有
三、 全微分在近似计算中的应用
【例34】
谢谢聆听
定理8
(可微的充分条件)如果函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处的偏导数 连续，则函数z=f(x,y)在点(x0,y0)处可微.
证明略.
常见的二元函数一般都满足定理3的条件，从而它们都是可微函
数.
二元函数全微分的概念可以推广到三元及其以上的函数.
例如，设三元函数u=f(x,y,z)
都连续，
则它可微且其全微分为
上面讨论了可微与连续的关系，下面来分析 二元函数可微与偏导数存在的关系.如果函数 z=f(x,y)在点(x0,y0)处可微，如何求A，B呢？
一、 全微分的概念
定理7
一、 全微分的概念
(8-14) (8-15) 上面两式的右端我们分别称其为二元函数z=f(x,y)对x和对y 的偏微分.
一、 全微分的概念