多元函数全微分
《高等数学B》第八章 多元函数微分学 第三节 全微分及其应用
∆ z = A∆ x + B∆ y + o( ρ ) 总成立 ,
上式仍成立, 当 ∆ y = 0 时,上式仍成立,此时 ρ = | ∆ x | ,
f ( x + ∆ x , y ) − f ( x , y ) = A ⋅ ∆ x + o(| ∆ x |) ,
所求全微分 dz = e 2dx + 2e 2dy .
y yz 例2 计算函数 u = x + sin + e 的全微分 . 2
y ∂u 1 ∂u ∂u yz yz 解 = ye , =1, = cos + ze , ∂y 2 2 ∂z ∂x
所求全微分
1 y yz yz du = dx + ( cos + ze )dy + ye dz . 2 2
例4 试证函数
1 , ( x , y ) ≠ ( 0 , 0) , xy sin 2 2 x +y f ( x , y) = 0, ( x , y ) = ( 0 , 0) .
在点 (0 , 0) 连续且偏导数存在,但偏导数在点 (0 , 0) , 0) 可微 . 不连续, (证明略) 证明略)
∂u ∂u ∂u du = dx + dy + dz . ∂x ∂y ∂z
例1 计算函数 z = e x y在点 ( 2 , 1) 处的全微分 . 解
∂z = ye xy , ∂x
∂z = e2 , ∂x ( 2 , 1 )
∂z = xe xy , ∂y
∂z = 2e 2 , ∂y ( 2 , 1 )
∆ z ≈ dz = f x ( x , y )∆ x + f y ( x , y )∆ y .
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。
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。
多元函数的全微分和偏导数.
注 (1) z f ( x, y) 在点( x0 , y0 )可微反映的是函数在点
( x0 , y0 ) 具有这样的性质:
“在点( x0 , y0 ) 全增量可以用自变量增量的线性函数近似” (2) z f ( x, y)在点( x0 , y0 )微分dz是 z f ( x, y)在点
[1 x 6 1 x 4] 11 x 8x 8 lim lim x 0 x 0 x x
2 2
1 3(2 y) 2 y 2 11 z lim 7 y (1, 2) x0 y
1 y 2
lim 又 y 0 sin
不存在, 故
不存在 注 分段函数求偏导数时,要分在分段点和非分段点考虑,
分段点通常采用定义去求.
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(三)可导与连续 函数在某点各偏导数都存在,但在该点不一定连续. xy , x2 y2 0 2 显然 z f ( x, y ) x y 2 例 0 , x2 y2 0
为函数 z f ( x, y )在 ( x0 , y0 ) 处对 y 的偏增量。
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定义 8.3.2 设函数 z f ( x, y ) 在点( x0 , y0 )的某邻域内极限
存在, 则称此极限为函数 z f ( x, y ) 在 ( x0 , y0 )对 x 的偏导数, 记为 同样可定义对 y 的偏导数:
的二阶偏导数 .按求导顺序不同, 有下列四个二阶偏导数:
z ( z ) f ( x, y ); xx x x 2 x
2
2 z z ( ) f x y ( x, y ) x y y x
多元函数的全微分公式
多元函数的全微分公式
微分
多元函数的全微分公式
一、定义
全微分是对多元函数的求导,并且把多元函数的求导公式写成一个全微分的公式形式。
二、公式
多元函数的全微分为:
dF=Fx1dx1+Fx2dx2+…+Fxndxn
其中,F为多元函数,x1,x2,…,xn为多元函数的变量,
Fx1,Fx2,…,Fxn为多元函数求导的部分,dx1,dx2,…,dxn是多元函数变量的微小变化量。
三、应用
多元函数的全微分公式可以用来计算某些复杂的多元函数的求
导结果,简化多元函数的求导过程,和解决关于多元函数的求导问题。
它还可以用来帮助计算函数的极值问题。
- 1 -。
多元函数的微分知识点介绍 整理人王浩
多元函数的微分知识点介绍整理人王浩多元函数的微分是求解多元函数的局部变化率的方法。
在微分学中,多元函数的微分包括偏导数和全微分两个概念。
偏导数是指某一变量在其他变量不变的情况下所产生的变化率,而全微分则是指所有变量同时改变时函数值的变化率。
1. 偏导数偏导数是导数概念在多元函数中的应用。
对于一个多元函数f(x,y),它的偏导数df/dx和df/dy表示当变量x或y分别增加一个微小的量时,函数f的局部变化率。
它们的定义如下:df/dx = lim(f(x+Δx,y)-f(x,y))/Δx (当Δy=0时)其中,Δx和Δy分别表示x和y的增量。
需要注意的是,偏导数只对某一变量求导,其他变量视作常数,可以将其视为单变量函数的导数。
2. 全微分全微分是将多元函数视为一个整体来求解其局部变化率的方法。
如果函数f(x,y)在某一点(x0,y0)处可微分,那么它的全微分df可以表示为:df = ∂f/∂x * dx + ∂f/∂y * dy其中,dx和dy分别表示x和y的增量,∂f/∂x和∂f/∂y分别表示函数f在(x0,y0)处的偏导数。
需要注意的是,全微分只适用于可微分的函数。
如果函数在某些点处不可微分,那么全微分也不存在。
3. 链式法则在多元函数求导中,链式法则是一种常用的方法。
它用于求解由多个函数复合而成的函数的导数。
如果h(x)是一个由f(u)和g(v)复合而成的函数,且u=u(x)和v=v(x)是关于x的函数,那么h(x)在x处的导数可以表示为:4. 梯度梯度是多元函数中的一种重要概念,它表示函数在某一点的最大变化方向。
对于一个多元函数f(x,y),它在某一点(x0,y0)的梯度grad(f)(x0,y0)可以表示为:可以看出,梯度是一个向量,它的方向是函数在某一点的最大变化方向,大小则表示变化率的大小。
总之,多元函数的微分是一个重要的数学工具,它可以帮助我们研究各种复杂的自然现象和社会现象,如气象学、地质学、金融学等。
多元函数微积分学 6.3偏导数与全微分
=1+ 2×0.04 + 0×0.02 =1.08.
24
2. 全微分的运算公式 设二元函数 u(x,y) , v(x,y) 均可微 , 则 ((v(x,y) ≠0)), 也可微 且 也可微,
d( ku)
(k为常数 为常数), 为常数
(k为常数), (k为常数), 为常数
= du ± dv, = vdu + udv,
26
f (x, y),
处连续. 即 z = f (x, y) 在点 (x, y) 处连续
17
定理4 (充分条件) 若函数
∂z ∂z 的偏导数 , ∂x ∂y 在 (x, y) 连 , 则函数在该点可微分 点 续 则函数在该点可微分. 证 ∆z = f (x + ∆x, y + ∆y) − f (x, y)
∂u =− sin( x2 − y2 − ez ) ⋅ (−2 y) = 2 y sin( x2 − y2 − ez ) ∂y
∂z 2 2 z z z 2 2 z u = −sin( x − y − e ) ⋅ (−e ) = e sin( x − y − e ) ∂z
10
2. 二元函数偏导数的几何意义
∂f ; z′ x ∂ x (x0 , y0 )
( x0 , y0 )
;
f1′(x0, y0 ) .
2
同样可定义对 y 的偏导数
f (x0, y0 + ∆y ) − f (x0, y0 ) f y′(x0, y0 ) = lim ∆ y→0 ∆y
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 则该偏导数称为偏导函数 偏导函数, 偏导数 , 记为
多元函数的偏导数与全微分
上相等。
如果函数z f ( x, y)在点( x, y)的某邻域内 有定义,并设 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)
同理, f (0,0) 0. y
可以证明,对本例中的函数f (x,y),
lim f(x,y)
(x,y)(0,0)
不存在,因此它在原点不连续,但在原点的两个偏函数
都存在,这一点和一元函数是不同的.在一元函数中,
高阶偏导 数
xxzx2z2fxx(x,y), xyzy2zxfyx(x,y) yxzx2zyfxy(x,y), yyzy2z2fyy(x,y)
偏导数的几何意义
例1
求 z = x 2 + 3 xy + y2在点 (1,2)处的偏导数.
解
z x
2x3y;
z y
3x2y.
z x
x 1 y2
2 1 3 2 8 ,
z y
x1 y2
3 1 2 2 7 .
例2
设 z = arcsin
x
¶z ¶z
,求 ,
x2 + y2
¶x ¶y
y0
y
记为 z y
, f x x0 y
,zy
x x0
或 x x0
y y0
f y ( x0 ,
y0 ).
y y0
y y0
xzxx0,fxxx0,zxxyxy00或fx(x0,y0). yy0 yy0
如果函数z f ( x, y)在区域 D内任一点
高等数学第六章多元函数微分法及应用第三节 全微分
dz f x (1,2)dx f y (1,2)dy 2 0.04 0 0.02 0.08
(1.04)2.02 1.08
V 2rhr r 2h
其余部分是 (r)2 (h)2的高阶无穷小,所以
V 2rhr r 2h o( (r)2 (h)2 )
2020/2/13
线性主部
无穷小量
3
二 全微分的定义
(Definition of total differential)
全微分存在.
xy
例如,
f
(
x,
y)
x2 y2
0
x2 y2 0 .
x2 y2 0
在 点 (0 ,0 )处 f x (0 ,0 ) f y (0 ,0 ) 0
z [ f x (0,0) x f y (0,0) y]
x y , (x)2 (y)2
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14
记全微分为 dz z dx z dy. x y
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.
叠加原理也适用于二元以上函数的情况. 全微分的定义可推广到三元及三元以上函数
du u dx u dy u dz. x y z
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20
证 令 x cos , y sin ,
则 lim xy sin 1
( x , y )(0,0)
x2 y2
lim 2 sin cos sin 1
多元函数微分学—全微分及其运用(高等数学课件)
典 型 例 题 讲 解
例2 求函数 z ( x y )e xy 在点(1,2)处的全微分.
z
解: e xy y ( x y )e xy (1 xy y 2 )e xy,
x
z
例2
e xy 求函数计算函数,在点(1,2)处的全微分。
x( x y )e xy (1 xy x 2 )e xy,
用公式(1):
z dz f x( x0 , y0 )x f y ( x0 , y0 )y
二、典型例题讲解
例1 有一金属制成的圆柱体,受热后发生形变,它的半径由20 cm 增大到
20.05 cm ,高由50 cm 增加到50.09cm,求此圆柱体体积变化的近似值.
解: 设圆柱体的半径、高和体积分别为 、ℎ 和, 它们的增量分别记为
多元函数的微分学
多元函数的全微分
知识点讲解
1.全微分的定义
2.可微、连续、可偏导之间的关系
3.全微分的求法
全微分的定义
1.全改变量
设函数 z f ( x, y ) 在点 P0 ( x0 , y0 ) 的某个邻域内有定义,自变量、在0 、0
的改变量分别为 x, y ,全增量:
z f ( x0 x, y0 y ) f ( x0 , y0 )
x
y
z
由公式知:求全微分的步骤如下:
1.求偏导数;
2.套公式得全微分.
f ( x, y )
典 型 例 题 讲 解
例1 求函数 z x 2 y xy 2 的全微分.
解:
z
z
2 xy y 2 , x 2 2 xy
x
y
dz (2 xy y 2 )dx ( x 2 2 xy)dy.
09-5_多元函数的全微分
一. 全微分
y
回忆一元微分的几何意义
T
y f (x)
dy tan dx
O
x dx
x x x
x
一元: 用切线上的增量近似曲线上的增量. 多元: 用切平面上的增量近似曲面上的增量.
二元函数全微分的定义
z 设函数 f (X ) 在点X 0 ( x0 , y0 ) 的某一邻域
f (X 当不强调区域时, 记为 ) C .
1
六 全微分的计算
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)
连续:lim z 0
x 0 y 0
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
在多元函数中, 可微
偏导
连续
可微与偏导的关系(可微的必要条件) 定理 若 z f ( x, y ) 在点 P( x, y ) 处可微 , 则其两个
0
z f x (0,0)x f y (0,0)y f ( x, y )
xy lim lim 2 2 2 0 0 x y 2 x y
不存在
所以全微分不存在.
可微
逆命题? 连续 续 连 连续可导 可导 可 导
Ok
二元函数可微的充分条件
考研多元函数微分公式
考研多元函数微分公式
以下是考研多元函数微分的基本公式:
1. 偏导数的定义:设函数 z=f(x,y) 在点 (x0,y0) 的某邻域内有定义,如果当(x,y) 在 (x0,y0) 这一点处沿任何方向趋于 (x0,y0) 时,函数 z=f(x,y) 的改变量的极限存在,则称此极限为函数 z=f(x,y) 在点 (x0,y0) 处的偏导数。
记作
fₛₐ(x0,y0),ₛₐ表示从a平面偏到b平面。
2. 全微分的定义:如果函数 z=f(x,y) 在点 (x0,y0) 处的偏导数 fₛₐ(x0,y0) 都存在,则称函数 z=f(x,y) 在点 (x0,y0) 处可微,并称 fₛₐ(x0,y0) 的线性组合(即fₛₐ(x0,y0)dx+fy(x0,y0)dy)为函数z=f(x,y) 在点(x0,y0) 处的全微分。
记作 df(x0,y0)。
3. 可微与连续的关系: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) 处一定连续。
4. 方向导数的定义:设函数 z=f(x,y) 在点 P(x0,y0) 的某邻域内有定义,在
从点 P 沿某一方向 l 趋于 P 时,函数 z=f(x,y) 的改变量的极限称为函数
z=f(x,y) 在点 P 处沿方向 l 的方向导数,记作 fₛₐl(x0,y0)。
以上是考研多元函数微分的基本公式,建议查阅高等数学相关书籍了解更多细节。
多元函数微分学偏导数与全微分
fx 1
x x2 y2
fy 1
y x2 y2
f y (0,2)
fx (0,1) 1, f y (0,2) 0
例2. u zxy 求偏导数
u x
z xy (ln
z) y
u y
z xy (ln z)x
u xyz xy1
z
例3.
f
(x,
y)
求 2z , 2z
yx xy
z x
1
1 ( y )2
(
y x2
)
y , x2 y2
x
z y
1 1 ( y)2
1 x
x x2
y2
,
x
2z yx
y2 x2 (x2 y2)2
2z xy
例6. z x3 y2 3xy3 xy 1
x2
y2 z2
,
u z
3xy2 z 2
sin
x2 y2 z2
2xy2 (x2
y2 ) cos
x2
z2
y2
2.
z
x sin
y x
cos
y x
,求
2z y 2
,
2z xy
z cos y 1 sin y ,
y
xx x
2z y 2
1 x
sin
y x
求 2z , 2z , 2z , 2z , 3z
x2 yx xy y 2 x3
z 3x2 y2 3y3 y, z 2x3 y 9xy2 x
多元函数在某点极限、连续、偏微商、全微分之间的关系
多元函数在某点极限、连续、偏微商、全微分之间的关系多元函数是在数学中极为常见的,它们在物理学、化学、工程学、经济学等科学中得到了应用。
针对某点极限、连续、偏微分、全微分之间的关系,本文将对多元函数作出详细讨论。
首先,来看某点极限。
当某多元函数在某点处取到极限时,它在该点处取到的极限值就是函数的极限值。
这时,多元函数的极限值越小,函数的极限越大,反之亦然。
因此,极限值可以反映函数在某点处的连续性。
其次,论及连续性。
多元函数的连续性是指函数图象上的连续性,即若函数在某点处的极限存在,则该多元函数在该点上是连续的。
因此,某点的极限与连续性有一定的联系,可以通过极限值来反映函数的连续性。
再次,论及偏微分。
当求解多元函数某点处的最大或最小值时,必须求解偏微分,因此偏微分显得尤为重要。
它是指函数在某个方向上的增长率,即沿某一极限方向求解函数在某点处的切线斜率,可以反映函数在某点处的变化状况。
最后,论及全微分。
全微分指的是对多元函数在每一点处的变化性的研究,因此使用全微分可以完整地反映函数的变化状况。
而且,当求解多元函数某点处的最大或最小值时,也可以使用全微分,将多元函数在最大或最小点处的变化幅度求出来。
总而言之,某点极限、连续、偏微分、全微分之间的关系是十分密切的,可以通过对多元函数各个方面的研究来体现。
当求解某多元
函数某点处的最大或最小值时,可以根据这些不同的关系来确定哪种方法是最合适的。
8-3多元函数的全微分
即 z f ( x , y )在点( x , y )处连续.
(2) 由可微定义,有
令 y 0 , 得到对 x 的偏增量
x x
x
Ax o ( x )
xz f x ( x , y ) lim x 0 x
o ( x ) lim ( A ) A x 0 x 同样可证 f y ( x , y ) B ,
y x 0
不存在. 所以 f x ( x , y ) 在( 0,0)不连续.
同理可证 f y ( x , y ) 在( 0,0)不连续.
下面证明:f ( x , y ) 在点 (0,0) 可微 . 令 ρ ( x )2 ( y )2 ,
则
f f x (0,0) x f y (0,0) y ρ
函数的微分
(当一元函数 y = f (x)可导时) 对x的偏增量
(当二元函数 z = f (x, y)
f x ( x , y )x ο( x )
对x的偏导数存在时) 对x的偏微分
y z f ( x , y y ) f ( x , y )
(当二元函数 z = f (x, y) 对y的偏导数存在时)
f x ( x θ1 x , y y ) x f y ( x , y θ2 y ) y ( 0 θ1 , θ2 1 ) [ f x ( x , y ) α ] x [ f y ( x , y ) β ] y
( lim 0 , lim β 0 )
第八章
第三节
多元函数的全微分
一、全微分的概念 二、可微的条件
一、全微分的概念
1. 问题的提出 一元函数 y = f (x)的增量: y f ( x x ) f ( x ) Ax o( x )
《高等数学》 第八章(下)多元函数微积分简介
x2
y2
xdy x2
ydx
x2
y
y2
dx
x2
x
2.全微分在近似计算中的应用
设函数 z f (x ,y) 在点 P0(x0 ,y0 ) 可微,则函数在点 P0(x0 ,y0 ) 的全增量为 z f (x0 x ,y0 y) f (x0 ,y0 ) fx(x0 ,y0 )x f y(x0 ,y0 )y () ,
1
y x2
y2
,
所以 全微分为
z 1 ,z 1 . x (1,1) 3 y (1,1) 3 dz z x z y 1 x 1 y .
x y 3 3
第二节 多元函数微分学
例 16 求 z arctan y 的全微分. x
解
dz
d arctan
y x
1
1 y x
2
d
y x
x2
x y dz z x z y .
x y 在一元函数里,可微和可导是等价的,定理 1 告诉我们,二元函数可微一定 存在偏导数,反过来,是否成立呢?也就是就,若二元函数 z f (x ,y) 在点 P(x ,y) 处存在偏导数,那么二元函数 z f (x ,y) 在点 P(x ,y) 是否可微呢?回 答是否定的.
第二节 多元函数微分学
定理 4 (充分性)若函数 z f (x ,y) 在点 P(x ,y) 邻域内存在关于 x , y 的两 个偏导数 z ,z ,且它们在该点连续,则函数 z f (x ,y) 在点 P(x ,y) 处可微.
x y 此定理说明,只有当二元函数的两个偏导数在该点连续,才能保证其可微. 习惯上,把自变量的改变量 x , y 分别记作 dx ,dy ,并称为自变量的微分, 所以二元函数的全微分可以表示为 dz fxdx f ydy . 类似地,二元函数的微分及性质可以推广到三元以及三元以上的函数.
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∆z = f ( x0 + ∆x , y0 + ∆y ) − f ( x 0 , y0 )
(∆x ) + (∆y ) 上式仍成立, 当∆y = 0时,上式仍成立, 此时 ρ =| ∆x |, f ( x0 + ∆x , y0 ) − f ( x0 , y0 ) = A⋅ ∆x + o(| ∆x |),
4 例 试 函 证 数
1 , ( x, y) ≠ (0,0) xy sin 2 2 x +y f ( x, y) = 0, ( x, y) = (0,0)
在 (0,0)(1)连 ; (2)偏 数 在 (3)偏 数 点 连 续 偏 导 存 ; 偏 导 在 点(0,0)不 续 连 ; (4)f 在 (0,0)可 . 点 微
∂z = xe xy , ∂y
∂z ∂z 2 2 =e , = 2e , ∂x ( 2 , 1 ) ∂y ( 2 , 1 )
所求全微分 dz = e 2dx + 2e 2dy .
π 例 2 求 数z = y cos( x − 2 y), x = ,y = π, 函 当 4
dx = ,dy = π时的 微分. 全 4
∆x → 0 ∆y → 0
∴ f x′ ( x0 + θ 1 ∆x , y0 + ∆y ) = f x′ ( x0 , y0 ) + ε 1
(无穷小) 且当 ∆x → 0, ∆ y → 0 时,ε 1 → 0 . 无穷小) 同理 f ( x 0 , y 0 + ∆ y ) − f ( x 0 , y 0 ) = f y′ ( x 0 , y 0 )∆ y + ε 2 ∆ y ,
且当 ∆x → 0, ∆y → 0 时, ε 2
→ 0.
∆ z = f x ( x 0 , y 0 )∆ x + ε 1 ∆ x + f y ( x 0 , y 0 ) ∆ y + ε 2 ∆ y ′ ′
ε1∆x + ε2∆y ∆x ∆y ρ→0 → Q ≤ ε1 + ε2 ≤ ε1 + ε2 0, ρ ρ ρ
则
∆x ⋅ ∆y 2 2 (∆x) + (∆y )
ρ
∆x ⋅ ∆y = 2 2 (∆x) + (∆y )
当 ρ → 0时,上式极限不存在,说明它 上式极限不存在, 不能随着 ρ → 0而趋于0,0) ⋅ ∆x + f y (0,0) ⋅ ∆y ] ≠ o( ρ ),
ρ →0
∆x → 0 ∆y → 0
lim f ( x0 + ∆x , y0 + ∆y ) = f ( x0 , y0 )
∆x → 0 ∆y → 0
故函数 z = f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 ) 处连续.
可微分, 在点( 定理 2:如果函数 z = f ( x , y )在点( x 0 , y0)可微分, 则函数 z = f ( x , y )的两个偏导数 f x′ ( x 0 , y0 ), f y′ ( x 0 , y 0 )存在,且 存在, dz ( x
函 在 故 数 点(0,0)连 , 续
(
)
f ( ∆x ,0) − f (0,0) 0−0 ′ f x (0,0) = lim = lim = 0, (2) ∆x → 0 ∆x → 0 ∆ x ∆x
同理
可导 可偏导
可微 可微分
xy x2 y2 例如, 例如, + f ( x, y) = 0
x2 + y2 ≠ 0 x2 + y2 = 0
.
在点(0,0) 处有
′ ′ f x (0,0) = f y (0,0) = 0
∆x ⋅ ∆ y ′ ′ , ∆z − [ f x (0,0) ⋅ ∆x + f y (0,0) ⋅ ∆y ] = 2 2 ( ∆ x ) + ( ∆y )
思路:按有关定义讨论; 思路:按有关定义讨论;对于偏导数需分
( x , y ) ≠ (0,0) ,( x , y ) = (0,0) 讨论 讨论.
证 (1) xy sin
1 x2 + y2
≤ xy
1 2 ( x , y )→ (0 , 0 ) 2 ≤ x + y → 0 2 1 则 lim xy sin 2 2 = 0 = f ( 0,0 ), ( x , y )→ ( 0 , 0 ) x +y
y=f(x)在某点处: 可导 在某点处: 在某点处 z=f(x,y)在某点处:可偏导 在某点处: 在某点处 可微 连续 可微分 连续
连续
8.3.2 全微分存在的必要条件和充分条件
可微分, 1 定理 如果函数 z = f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 ) 可微分 则 函数在该点连续. 函数在该点连续
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 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函数: 全微分的定义可推广到三元函数
∂u ∂u ∂u u = f ( x , y , z ), du = dx + dy + dz . ∂x ∂y ∂z
0 , y0 )
= f x′ ( x 0 , y0 )∆x + f y′ ( x 0 , y0 )∆y
即可微分定义中 ∆z = A∆x + B∆y + o( ρ) A = f x′ ( x0 , y0 ),B = f y′ ( x0 , y0 )
证: 如果函数 z = f ( x , y ) 在点 P ( x0 , y0 ) 可微分 可微分,
= A∆x + B∆y + o( ρ ), ρ =
2 2
f ( x0 + ∆x, y0 ) − f ( x0 , y0 ) lim =A ∆x →0 ∆x
′ A = f x ( x0 , y0 ), 同理可得 B = f y ( x0 , y0 ). ′
y=f(x)在某点处: 在某点处: 在某点处 z=f(x,y)在某点处: 在某点处: 在某点处
= [ f ( x0 + ∆x, y0 + ∆y) − f ( x0 , y0 + ∆y)]
+ [ f (x0 , y0 + ∆y) − f (x0 , y0 )]
两个方括号内, 在 两个方括号内,应用拉格朗日中值定理
f ( x 0 + ∆x , y0 + ∆y ) − f ( x 0 , y 0 + ∆y )
ρ=
(∆x ) + (∆y ) ρ → 0, ∆x → 0, ∆y → 0.
2 2
故函数 z = f ( x , y )在点 ( x 0 , y0 ) 处可微
注:习惯上记 ∆x = dx , ∆y = dy , 全微分记为 ′ ′ dz ( x , y ) = f x ( x0 , y0 )dx + f y ( x0 , y0 )dy
解
π
∂z = − y sin( x − 2 y ), ∂x ∂z = cos( x − 2 y ) + 2 y sin( x − 2 y ), ∂y dz ( π , π )
4
∂z ∂z dx + dy = 2 π (4 + 7π ). = ∂y ( π , π ) ∂x ( π , π ) 8 4
0 0
上每一点( 都可微, 如果函数 z = f ( x , y )在定义域D上每一点( x , y)都可微, 上可微, 则称函数 f在区域D上可微,函数 f在区域D上的全微分记为
∂z ∂z dz = fx′(x, y)∆x + f y′(x, y)∆y 或 dz = dx + dy. ∂x ∂y
∂z ∂z dz = dx + dy. ∂x ∂y
叠加原理也适用于n元函数的情况 叠加原理也适用于 元函数的情况: 元函数的情况
′ ′ ′ u = f ( x1, x2 ,Lxn ),du= f x1dx1 + f x2dx2 +L+ f xndxn
例1 计 函 z = e 在 (2,1) 处 全 分 算 数 点 的 微 .
xy
解
∂z xy = ye , ∂x
8.3.1 全微分的定义
如果函数 z = f ( x , y )在点( x0 , y0 )的全改变量 ∆z = f ( x0 + ∆x , y0 + ∆y ) − f ( x0 , y0 )可表示为
∆z = A∆x + B∆y + o(ρ)
y
其中A, B不依赖于 ∆x , ∆y 而仅与 x , y有关,
∆y
∆x∆y
∆z = f ( x 0 + ∆ x , y 0 + ∆ y ) − f ( x 0 , y 0 ) = ( x0 + ∆x )( y0 + ∆y ) − x0 y0 = y0 ∆x + x0 ∆y + ∆x∆y
线性主要部分
o( (∆x)2 + (∆y)2 )
y0
x0
∆x
′ ′ f x ( x0 , y0 ) = y0 , f y ( x0 , y0 ) = x0
f ( x + ∆x , y + ∆y ) − f ( x , y ) 为函数在点 P 对应于自变量改变量∆x , ∆y 的全 改变量(全增量) 改变量(全增量),记为∆z
即 ∆z= f ( x + ∆x, y + ∆y) − f ( x, y)
例如: 例如:设矩形边长 x , y , 则面积为 z = f ( x , y ) = xy . 矩形面积在点( x0 , y0 )的改变量为