高等数学第8章8节 PPT
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高等数学课件第八章方向导数与梯度
M (1,1,1) 处切线的方向向量
2. P73 题 16
P51 2,3,6,7,8,9,10
作业
备用题 1.
函数
在点
处的梯度
解:
则
注意 x , y , z 具有轮换对称性
(92考研)
指向 B( 3, -2 , 2) 方向的方向导数是 .
在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A
记作
(gradient),
在点
处的梯度
说明:
函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
向量
2. 梯度的几何意义
函数在一点的梯度垂直于该点等值面(或等值线) ,
称为函数 f 的等值线 .
则L*上点P 处的法向量为
同样, 对应函数
有等值面(等量面)
当各偏导数不同时为零时,
其上
点P处的法向量为
指向函数增大的方向.
偏导数存在
•
• 可微
梯度在方向 l 上的投影.
思考与练习
1. 设函数
(1) 求函数在点 M ( 1, 1, 1 ) 处沿曲线
在该点切线方向的方向导数;
(2) 求函数在 M( 1, 1, 1 ) 处的梯度与(1)中切线方向
的夹角 .
2. P73 题 16
曲线
1. (1)
在点
解答提示:
函数沿 l 的方向导数
得
故
对于二元函数
为, ) 的方向导数为
特别:
• 当 l 与 x 轴同向
• 当 l 与 x 轴反向
向角
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
2. P73 题 16
P51 2,3,6,7,8,9,10
作业
备用题 1.
函数
在点
处的梯度
解:
则
注意 x , y , z 具有轮换对称性
(92考研)
指向 B( 3, -2 , 2) 方向的方向导数是 .
在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A
记作
(gradient),
在点
处的梯度
说明:
函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
向量
2. 梯度的几何意义
函数在一点的梯度垂直于该点等值面(或等值线) ,
称为函数 f 的等值线 .
则L*上点P 处的法向量为
同样, 对应函数
有等值面(等量面)
当各偏导数不同时为零时,
其上
点P处的法向量为
指向函数增大的方向.
偏导数存在
•
• 可微
梯度在方向 l 上的投影.
思考与练习
1. 设函数
(1) 求函数在点 M ( 1, 1, 1 ) 处沿曲线
在该点切线方向的方向导数;
(2) 求函数在 M( 1, 1, 1 ) 处的梯度与(1)中切线方向
的夹角 .
2. P73 题 16
曲线
1. (1)
在点
解答提示:
函数沿 l 的方向导数
得
故
对于二元函数
为, ) 的方向导数为
特别:
• 当 l 与 x 轴同向
• 当 l 与 x 轴反向
向角
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
高等数学课件第八章最小二乘法
第八验数据
求它们的近似函数关系 y=f (x) .
需要解决两个问题:
1. 确定近似函数的类型
根据数据点的分布规律
根据问题的实际背景
2. 确定近似函数的标准
实验数据有误差,
不能要求
最小二乘法
偏差
有正有负,
值都较小且便于计算,
可由偏差平方和最小
为使所有偏差的绝对
物的量.
试根据上述数据定出经验公式
(P70例2)
解:
由化学反应速度的理论知, 经验公式应取
其中k , m 为待定常数.
对其取对数得
(线性函数)
(书中取的是常用对数)
因此 a , b 应满足法方程组:
经计算得
解得:
所求经验公式为
其均方误差为
观测数据:
用最小二乘法确定a, b
通过计算确定某些经验公式类型的方法:
-0.125 -0.018 0.189 -0.003
-0.021 0.086 0.093 -0.200
例2. 在研究某单分子化学反应速度时, 得到下列数据:
57.6 41.9 31.0 22.7 16.6 12.2 8.9 6.5
作业 (习题8 -10 ) P72 1 , 2
来确定近似函数 f (x) .
最小二乘法原理:
设有一列实验数据
分布在某条曲线上,
通过偏差平方和最小求该曲线的方
法称为最小二乘法,
找出的函数关系称为经验公式 .
, 它们大体
特别, 当数据点分布近似一条直线时,
问题为确定 a, b
令
满足:
使
得
解此线性方程组 即得 a, b
称为法方程组
高等数学课件第八章全微分
令
则
称为函数
在点 (x, y) 的全微分, 记作
若函数在域 D 内各点都可微,
则称函数
f ( x, y ) 在点( x, y) 可微,
处全增量
则称此函数在D 内可微.
(2) 偏导数连续
下面两个定理给出了可微与偏导数的关系:
(1) 函数可微
函数 z = f (x, y) 在点 (x, y) 可微
由微分定义 :
思考与练习
1. P72 题 1 (总习题八)
函数
在
可微的充分条件是( )
的某邻域内存在 ;
时是无穷小量 ;
时是无穷小量 .
2. 选择题
答案:
也可写作:
当 x = 2 , y =1 , △x = 0.01 , △y = 0.03 时 △z = 0.02 , d z = 0.03
在点 (0,0) 可微 .
备用题
在点 (0,0) 连续且偏导数存在,
续,
证: 1)
因
故函数在点 (0, 0) 连续 ;
但偏导数在点 (0,0) 不连
证明函数
所以
同理
极限不存在 ,
在点(0,0)不连续 ;
同理 ,
在点(0,0)也不连续.
2)
3)
4) 下面证明
可微 :
说明: 此题表明, 偏导数连续只是可微的充分条件.
第八章
*二、全微分在数值计算中的应用
应用
第三节
一元函数 y = f (x) 的微分
近似计算
估计误差
本节内容:
一、全微分的定义
全微分
一、全微分的定义
定义: 如果函数 z = f ( x, y )在定义域 D 的内点( x , y )
则
称为函数
在点 (x, y) 的全微分, 记作
若函数在域 D 内各点都可微,
则称函数
f ( x, y ) 在点( x, y) 可微,
处全增量
则称此函数在D 内可微.
(2) 偏导数连续
下面两个定理给出了可微与偏导数的关系:
(1) 函数可微
函数 z = f (x, y) 在点 (x, y) 可微
由微分定义 :
思考与练习
1. P72 题 1 (总习题八)
函数
在
可微的充分条件是( )
的某邻域内存在 ;
时是无穷小量 ;
时是无穷小量 .
2. 选择题
答案:
也可写作:
当 x = 2 , y =1 , △x = 0.01 , △y = 0.03 时 △z = 0.02 , d z = 0.03
在点 (0,0) 可微 .
备用题
在点 (0,0) 连续且偏导数存在,
续,
证: 1)
因
故函数在点 (0, 0) 连续 ;
但偏导数在点 (0,0) 不连
证明函数
所以
同理
极限不存在 ,
在点(0,0)不连续 ;
同理 ,
在点(0,0)也不连续.
2)
3)
4) 下面证明
可微 :
说明: 此题表明, 偏导数连续只是可微的充分条件.
第八章
*二、全微分在数值计算中的应用
应用
第三节
一元函数 y = f (x) 的微分
近似计算
估计误差
本节内容:
一、全微分的定义
全微分
一、全微分的定义
定义: 如果函数 z = f ( x, y )在定义域 D 的内点( x , y )
高等数学 第八章 第八节 - 极值
f x ( x , y ) 3 x 2 6 x 9 0, 解方程组 2 f y ( x, y ) 3 y 6 y 0.
求得驻点为(1,0)、(1,2)、(3,0)、(3,2).
再求出二阶偏导数
fxx(x,y)6x6,fxy(x,y)0,fyy(x,y)6y6. 在点(1,0)处,ACB 212· 6>0,又A>0,所以函数的(1,0)
F x ( x , y ) f x ( x , y ) j x ( x , y ) 0 , 然后解方程组 F y ( x , y ) f y ( x , y ) j y ( x , y ) 0 , j ( x , y ) 0 .
由这方程组解出x,y,则x,y就是所要求的可能的极值点. 这种方法可以推广到自变量多于两个而条件多于一个的情 形. 至于如何确定所求的点是否是极值点,在实际问题中往往 可根据问题本身的性质来判定.
求条件极值的方法: 有时可以把条件极值问题化为无条件极值问题. 例如求函数Vxyz在附加条件2(xyyzxz)a2下的极值时, 由条件2(xyyzxz)a 2,得
z a 2 xy
2
2( x y )
.
将其代入Vxyz中,于是问题就化为求
Vxy 2( Nhomakorabeaa 2 xy
2
(x y)
应注意的问题: 不是驻点也可能是极值点.
2 2 例 如 函 数 z x y 在 点 (0, 0)处 有 极 大 值 , 但 (0, 0)不 是
函数的驻点.因此,在考虑函数的极值问题时,除了考虑函数的 驻点外,如果有偏导数不存在的点,那么对这些点也应当考虑. z O y
x
最大值和最小值问题: 如果f (x,y)在有界闭区域D上连续,则f (x,y)在D上必定能
求得驻点为(1,0)、(1,2)、(3,0)、(3,2).
再求出二阶偏导数
fxx(x,y)6x6,fxy(x,y)0,fyy(x,y)6y6. 在点(1,0)处,ACB 212· 6>0,又A>0,所以函数的(1,0)
F x ( x , y ) f x ( x , y ) j x ( x , y ) 0 , 然后解方程组 F y ( x , y ) f y ( x , y ) j y ( x , y ) 0 , j ( x , y ) 0 .
由这方程组解出x,y,则x,y就是所要求的可能的极值点. 这种方法可以推广到自变量多于两个而条件多于一个的情 形. 至于如何确定所求的点是否是极值点,在实际问题中往往 可根据问题本身的性质来判定.
求条件极值的方法: 有时可以把条件极值问题化为无条件极值问题. 例如求函数Vxyz在附加条件2(xyyzxz)a2下的极值时, 由条件2(xyyzxz)a 2,得
z a 2 xy
2
2( x y )
.
将其代入Vxyz中,于是问题就化为求
Vxy 2( Nhomakorabeaa 2 xy
2
(x y)
应注意的问题: 不是驻点也可能是极值点.
2 2 例 如 函 数 z x y 在 点 (0, 0)处 有 极 大 值 , 但 (0, 0)不 是
函数的驻点.因此,在考虑函数的极值问题时,除了考虑函数的 驻点外,如果有偏导数不存在的点,那么对这些点也应当考虑. z O y
x
最大值和最小值问题: 如果f (x,y)在有界闭区域D上连续,则f (x,y)在D上必定能
高等数学第八章课件.ppt
x x0 y y0 z z0 . x(t0 ) y(t0 ) z(t0 ) 切向量:切线的方向向量称为曲线的切向量.
T x(t0), y(t0), z(t0)
法平面:过M点且与切线垂直的平面.
x(t0 )(x x0 ) y(t0 )( y y0 ) z(t0 )(z z0 ) 0
限,记为
lim f( x, y) A,
( x, y x0 , y0 )
或 f(x,y) A,( x, y)( x0, y0 )
例 考察函数
g( x,
y)
xy
x2 y2
,
x2 y2 0 ,
0 , x2 y2 0
当 ( x, y ) ( 0 , 0 ) 时的极限
解 当 ( x, y ) 沿 y 轴趋向于原点,即当 y 0 而
若函数 u u(x, y), v v(x, y) 在点(x, y) 处有偏导 数,则 z f (u) 在对应点(u, v) 处有连续偏导数, 则复合函数 z f [u(x, y), v(x, y)] 在点(x, y) 处也存 在偏导数,并且
两种特殊情况:
(二) 隐函数的求导法则
设方程 F (x , y) = 0 确定了函数 y = y(x),两端 对 x 求导,得
f(x0,y0)=C
第二节 偏导数
一、偏导数的概念及几何意义 二、高阶偏导数 三、复合函数与隐函数的求导法则
一、偏导数的概念及几何意义
(一) 偏导数的概念
定义 设函数
在点
的某邻域内极限
存在,则称此极限为函数 的偏导数,记为
注意:
同样可定义对 y 的偏导数为
若函数 z f ( x, y)在域 D 内每一点 ( x, y)处对 x
T x(t0), y(t0), z(t0)
法平面:过M点且与切线垂直的平面.
x(t0 )(x x0 ) y(t0 )( y y0 ) z(t0 )(z z0 ) 0
限,记为
lim f( x, y) A,
( x, y x0 , y0 )
或 f(x,y) A,( x, y)( x0, y0 )
例 考察函数
g( x,
y)
xy
x2 y2
,
x2 y2 0 ,
0 , x2 y2 0
当 ( x, y ) ( 0 , 0 ) 时的极限
解 当 ( x, y ) 沿 y 轴趋向于原点,即当 y 0 而
若函数 u u(x, y), v v(x, y) 在点(x, y) 处有偏导 数,则 z f (u) 在对应点(u, v) 处有连续偏导数, 则复合函数 z f [u(x, y), v(x, y)] 在点(x, y) 处也存 在偏导数,并且
两种特殊情况:
(二) 隐函数的求导法则
设方程 F (x , y) = 0 确定了函数 y = y(x),两端 对 x 求导,得
f(x0,y0)=C
第二节 偏导数
一、偏导数的概念及几何意义 二、高阶偏导数 三、复合函数与隐函数的求导法则
一、偏导数的概念及几何意义
(一) 偏导数的概念
定义 设函数
在点
的某邻域内极限
存在,则称此极限为函数 的偏导数,记为
注意:
同样可定义对 y 的偏导数为
若函数 z f ( x, y)在域 D 内每一点 ( x, y)处对 x
高等数学(下册第2版微课版)第8章
1 2m1
1 2m1
1 2
,
故
s2m1
m 1
1 2
m
,
说明部分和数列无界,因此部分和数列 sn 发散,即调和级数(2)发散.
20
二、收敛级数的基本性质
第八章 无穷级数
由于级数的收敛性最终归结为部分和数列的收敛性,所以利用数列极限的运 算法则,容易证明级数的下列性质.
性质 1 若级数 un 收敛,其和为 s ,则对任何常数 k ,级数 kun 收敛,且
标变量,第 un 项称为级数的一般项(通项).
8
一、常数项级数的概念
第八章 无穷级数
定义 2
对数列 u1,u2 ,u3, un , ,取它的前 n 项的和
n
Sn u1 u2 u3 un ui , i 1
Sn 称为级数的部分和(前 n 项之和).
令 n 1, 2,3, ……,得到了由级数部分和所构成的序列(数列):
然后以这正 12 边形边为底,分别作一个顶点在圆周上的等腰三角形 算 出这
12个等腰三角形面积之和 a3 , 则 a1 a2 a3 就是正 24 边形的面积,……, 这 样依此类推,a1 、a1 a2 、a1 a2 a3 、……、a1 a2 a3 an 就越来越接近圆
的面积. 即 a1 a2 a3 an n 的极限就是所求圆面积 A . 这 时 , 和 式
15
一、常数项级数的概念
第八章 无穷级数
例 3 证明级数
1+1+ 12 23
+
n
1 n
1
+
是收敛的.ຫໍສະໝຸດ 1 11证由于 un
nn 1
,因此 n n1
sn
高等数学基础第八章
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8.3平面方程与直线方程-平面方程
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8.3平面方程与直线方程-平面方程
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8.3平面方程与直线方程-平面方程
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8.3平面方程与直线方程-平面方程
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8.3平面方程与直线方程-直线方程
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8.3平面方程与直线方程-直线方程
第八章 向量与空间解析几何
主讲:
向量与空间解析几何
• 向量及其线性运算 • 数量积 向量积 • 平面方程与直线方程 • 曲面及其方程 • 空间曲线及其方程
退出
8.1向量及其线性运算-向量概念
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8.1向量及其线性运算-向量概念
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8.1向量及其线性运算-向量的线性运算
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8.1向量及其线性运算-向量的线性运算
返回
8.1向量及其线性运算-向量的线性运算
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8.1向量及其线性运算-空间直角坐标系
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8.1向量及其线性运算-空间直角坐标系
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8.1向量及其线性运算-空间直角坐标系
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8.1向量及其线性运算- 利用坐标作向量的线性运算
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8.1向量及其线性运算-向量的模、方向角、投影
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8.1向量及其线性运算-向量的模、方向角、投影
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8.1向量及其线性运算-向量的模、方向角、投影
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8.1向量及其线性运算-向量的模、方向角、投影
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8.2数量积 向量积-两向量的数量积
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8.2数量积 向量积-两向量的数量积
返回Βιβλιοθήκη 8.2数量积 向量积-两向量的数量积
高等数学 第八章
22 (3) 232 11 .
因 | a b |2 (a b) (a b) |a |2 2a b | b |2 22 2 (3) 32 = 7 ,
故可 得
| a b| 7 .
二、数量积的坐标运算
设非零向量 a (x1 ,y1 ,z1) , b (x2 ,y2 ,z2 ) ,则
于是可得向量 r (x ,y ,z) 的模的坐标表达式为 | r | x2 y2 z2 .
向量 M1M2 的模即为点 M1 (x1 ,y1 ,z1) 和点 M2 (x2 ,y2 ,z2 ) 之间的距离,即 | M1M2 | (x2 x1)2 (y2 y1)2 (z2 z1)2 .
方向 角为
2 , , 3 .
3
3
4
第三节
向量的数量积与向量积
一、数量积的定义及性质
定义 1 设 a,b 为空间中的两个向量,则数| a | | b | cos a ,b 称为向量 a,b 的数量积(也
称内积或点积),记作 a b ,读作“a 点乘 b”,即
a b | a | | b | cos a ,b .
在空间直角坐标系中,设点 M1 的坐标为 (x1 ,y1 ,z1) ,点 M 2 的坐标为 (x2 ,y2 ,z2 ) ,则以 M1 为
起点、 M 2 为终点的向量为
M1M2 OM2 OM1 .
因为 OM2 与 OM1 均为向径,所以 M1M2 OM2 OM1 (x2i y2 j z2k) (x1i y1 j z1k)
图8-7
交换律:a+b=b+a 结合律:(a+b)+c=a+(b+c) a+0=a a+(-a)=a
(二)向量的减法
高等数学教学课件 第八节 函数的连续性与间断点
例6 讨论函 f(x) 数 1 x, x0,在 x f(0)0, f(0),
x1为函数的第二类间. 断点 o x
这种情况称为 无穷间 断点.
16/18
例7 讨论f(函 x)s数 i1 n在 x0处的连 . 续 x
解 在x0处没有,定义
且limsin1不存.在 x0 x
例4
讨论f(函 x) 1 数 x x ,,
x0,在 x0处的.连 x0,
解 f(0)0, f(0)1, y
即f(0)f(0),
x0为函数的跳跃间.断点 o
x
12/18
2.可去间断点如果 f(x)在点 x0处的极限 , 存
但lx ixm 0 f(x)Af(x0),或f(x)在点 x0处无定 义则称 x0为 点函f数 (x)的可去间 . 断点
2、指 出 y x 2 x 在 x 0 是 第 ________ 类 间 x ( x 2 1)
断点;在 x 1 是第______类间断点;在 x 1
是第_____类间断点 .
x, x 1
二、研究函数 f (x)
的连续性,并画出函数
1, x 1
的图形 .
24/18
三、指出下列函数在指定范围内的间断点,并说明这些
间断点的类型,如果是可去间断点,则补充或改变
函数的定义使它连续 .
1、
f
(x
)
x
3
1, x x, x
1在 1
x R
上
.
2、 f (x) x ,在 x R 上 . tan x
四 、 讨 论 函 数 f ( x ) lim 1 x 2 n 的 连 续 性 , 若 有 间 断 n 1 x 2n
定理 函数 f(x)在x0处连 续 是函f(数 x)在x0 处既左连续 . 又右连续
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高等数学第8章8节
观察二z 元 exx2函 yy 2的 数图形
一、多元函数的极值和最值
1、二元函数极值的定义
设函数z f ( x, y)在点( x0 , y0 )的某邻域内有定义,
对于该邻域内异于( x0 , y0 )的点( x, y):
若满足不等式
f ( x, y) f ( x0 , y0 ),
继续保持安静
定理 2(充分条件)
设函数 z f ( x, y) 在点 ( x0 , y0 ) 的某邻域内连 续,有一阶及二阶连续偏导数,又
f x ( x0 , y0 ) 0, f y ( x0 , y0 ) 0, 令 f xx ( x0 , y0 ) A, f xy ( x0 , y0 ) B,
求最值的一般方法:
将函数在 D 内的所有驻点处的函数值及在 D 的边界上的最大值和最小值相互比较,其中 最大者即为最大值,最小者即为最小值.
例5 某厂要用铁板做成一个体积为8m3的有盖长方体 水箱问当长、宽、高各取多少时 才能使用料最省
解 设水箱的长为x m 宽为y m 则所用材料的面积为
A 2 ( x y x 8 y x x 8 ) y 2 ( x y 8 x 8 y ) ( y x 0 , y 0 )
令
Ax
2(y
8 x2
)
0
Ay
2(x
8 y2
)
0
得 x2 y2
根据题意可知 水箱所用材料面积的最小值一定存在 并
在开区域D{(x y)|x>0 y>0}内取得 又因为函数在D内只有一
个驻点(2 2) 所以此驻点一定是A的最小值点
因 此 当 水 箱 的 长 为 2 m 、 宽 为 2 m 、 高 为 8 2 m 时 2 2
在点 (1,2) 处, A C B 212 (6)0, 所以 f (1,2) 不是极值; 在点 (3,0) 处,A C B 212 60, 所以 f(3,0) 不是极值; 在点 (3,2) 处 A C B 212 60,又 A 0,
所以函数在 (3,2) 处有极大值 f(3,2)31.
与一元函数类似,可能的极值点除了驻点之外,
解
先解方程组 ffyx((xx,,yy))33xy2266xy90,0,
求得驻点为 ( 1 ,0 ) 、 ( 1 ,2 ) 、 ( 3 , 0 ) 、 ( 3 , 2 )
将上方程组再分别对 x , y 求偏导数
fx(xx,y)6x6, fxy(x,y)0, fyy(x,y)6y6
在点 (1,0) 处 A CB212 60, 又 A 0, 所以函数在 (1,0) 处有极小值 f(1,0)5;
证 不妨设z f ( x, y)在点( x0 , y0 )处有极大值, 则对于( x0 , y0 )的某邻域内任意 ( x, y) ( x0, y0 )
都有
f ( x, y) f ( x0 , y0 ),
故当 y y0, x x0时, 有 f ( x, y0 ) f ( x0 , y0 ),
说明一元函数 f ( x, y0 )在 x x0处有极大值,
必有
f x ( x0 , y0 ) 0;
类似地可证
f y ( x0 , y0 ) 0.
说明: 从几何上看,这时如果曲面 zf(x,y)在点(x0, y0,z0)
处有切平面,则切平面
z z 0 f x ( x 0 ,y 0 ) x ( x 0 ) f y ( x 0 ,y 0 )y ( y 0 )
f yy ( x0 , y0 ) C ,则 (1) AC B2 0时具有极值,且
当 A 0时有极大值, 当 A 0时有极小值; (2) AC B2 0时没有极值; (3) AC B2 0时可能有极值,也可能没有极值,
还需另作讨论.
求函数 z f ( x, y) 极值的一般步骤:
第一步 解方程组 f x ( x, y) 0, 求出所有驻点.
f y(x, y) 0
第二步 对于每一个驻点( x0 , y0 ), 求出二阶偏导数的值 A、B、C.
第三步 定出 AC B2的符号,再判定是否是极值.
例4 求函数 f(x ,y ) x 3 y 3 3 x 2 3 y 2 9 x的极值
则称函数在( x0 , y0 )有极大值;
若满足不等式 f ( x, y) f ( x0 , y0 ),
则称函数在( x0 , y0 )有极小值;
极大值、极小值统称为极值.
使函数取得极值的点称为极值点.
例1 函数 z 3x2 4 y2
在 (0,0) 处有极小值.
(1)
例2 函数 z x2 y2
成为平行于 xoy 坐标面得平面 z z0 。
推广:如果三元函数 u f ( x, y, z) 在点 P( x0 , y0 , z0 ) 具有偏导数,则它在 P( x0 , y0 , z0 )有极值的必 要条件为 f x ( x0 , y0 , z0 ) 0, f y ( x0 , y0 , z0 ) 0, fz ( x0 , y0 , z0 ) 0.
(2)
在 (0,0) 处有极大值.
例3 函数 z xy
在 (0,0) 处无极值.
(3)
2、多元函数取得极值的条件
定理 1(必要条件)
设函数 z f ( x, y)在点( x0, y0 )具有偏导数,且 在点( x0 , y0 )处有极值,则它在该点的偏导数必然 为零: f x ( x0 , y0 ) 0, f y ( x0 , y0 ) 0.
偏导数不存在的点也可能是极值点。
例如,显然函数 z x2 y2 在(0, 0) 处取得极小值. 但函数在(0, 0) 处偏导数 不存在。
因此, 在考虑函数的极值问题时, 除了考虑函数的驻点外, 如果有偏导数不存在的点, 那么对这些点也应当考虑.
3、多元函数的最值
与一元函数相类似,我们可以利用函数的极值 来求函数的最大值和最小值.
仿照一元函数,凡能使一阶偏导数同时为零的点, 均称为函数的驻点.
注意: 偏导数存在的极值点
驻点
例如,点(0, 0)是函数 z xy 的驻点, zx y, zx (0,0) 0; z y x, z y (0,0) 0. 但点 (0, 0) 不是极值点.
问题:如何判定一个驻点是否为极值点?
大家学习辛苦了,还是要坚持
观察二z 元 exx2函 yy 2的 数图形
一、多元函数的极值和最值
1、二元函数极值的定义
设函数z f ( x, y)在点( x0 , y0 )的某邻域内有定义,
对于该邻域内异于( x0 , y0 )的点( x, y):
若满足不等式
f ( x, y) f ( x0 , y0 ),
继续保持安静
定理 2(充分条件)
设函数 z f ( x, y) 在点 ( x0 , y0 ) 的某邻域内连 续,有一阶及二阶连续偏导数,又
f x ( x0 , y0 ) 0, f y ( x0 , y0 ) 0, 令 f xx ( x0 , y0 ) A, f xy ( x0 , y0 ) B,
求最值的一般方法:
将函数在 D 内的所有驻点处的函数值及在 D 的边界上的最大值和最小值相互比较,其中 最大者即为最大值,最小者即为最小值.
例5 某厂要用铁板做成一个体积为8m3的有盖长方体 水箱问当长、宽、高各取多少时 才能使用料最省
解 设水箱的长为x m 宽为y m 则所用材料的面积为
A 2 ( x y x 8 y x x 8 ) y 2 ( x y 8 x 8 y ) ( y x 0 , y 0 )
令
Ax
2(y
8 x2
)
0
Ay
2(x
8 y2
)
0
得 x2 y2
根据题意可知 水箱所用材料面积的最小值一定存在 并
在开区域D{(x y)|x>0 y>0}内取得 又因为函数在D内只有一
个驻点(2 2) 所以此驻点一定是A的最小值点
因 此 当 水 箱 的 长 为 2 m 、 宽 为 2 m 、 高 为 8 2 m 时 2 2
在点 (1,2) 处, A C B 212 (6)0, 所以 f (1,2) 不是极值; 在点 (3,0) 处,A C B 212 60, 所以 f(3,0) 不是极值; 在点 (3,2) 处 A C B 212 60,又 A 0,
所以函数在 (3,2) 处有极大值 f(3,2)31.
与一元函数类似,可能的极值点除了驻点之外,
解
先解方程组 ffyx((xx,,yy))33xy2266xy90,0,
求得驻点为 ( 1 ,0 ) 、 ( 1 ,2 ) 、 ( 3 , 0 ) 、 ( 3 , 2 )
将上方程组再分别对 x , y 求偏导数
fx(xx,y)6x6, fxy(x,y)0, fyy(x,y)6y6
在点 (1,0) 处 A CB212 60, 又 A 0, 所以函数在 (1,0) 处有极小值 f(1,0)5;
证 不妨设z f ( x, y)在点( x0 , y0 )处有极大值, 则对于( x0 , y0 )的某邻域内任意 ( x, y) ( x0, y0 )
都有
f ( x, y) f ( x0 , y0 ),
故当 y y0, x x0时, 有 f ( x, y0 ) f ( x0 , y0 ),
说明一元函数 f ( x, y0 )在 x x0处有极大值,
必有
f x ( x0 , y0 ) 0;
类似地可证
f y ( x0 , y0 ) 0.
说明: 从几何上看,这时如果曲面 zf(x,y)在点(x0, y0,z0)
处有切平面,则切平面
z z 0 f x ( x 0 ,y 0 ) x ( x 0 ) f y ( x 0 ,y 0 )y ( y 0 )
f yy ( x0 , y0 ) C ,则 (1) AC B2 0时具有极值,且
当 A 0时有极大值, 当 A 0时有极小值; (2) AC B2 0时没有极值; (3) AC B2 0时可能有极值,也可能没有极值,
还需另作讨论.
求函数 z f ( x, y) 极值的一般步骤:
第一步 解方程组 f x ( x, y) 0, 求出所有驻点.
f y(x, y) 0
第二步 对于每一个驻点( x0 , y0 ), 求出二阶偏导数的值 A、B、C.
第三步 定出 AC B2的符号,再判定是否是极值.
例4 求函数 f(x ,y ) x 3 y 3 3 x 2 3 y 2 9 x的极值
则称函数在( x0 , y0 )有极大值;
若满足不等式 f ( x, y) f ( x0 , y0 ),
则称函数在( x0 , y0 )有极小值;
极大值、极小值统称为极值.
使函数取得极值的点称为极值点.
例1 函数 z 3x2 4 y2
在 (0,0) 处有极小值.
(1)
例2 函数 z x2 y2
成为平行于 xoy 坐标面得平面 z z0 。
推广:如果三元函数 u f ( x, y, z) 在点 P( x0 , y0 , z0 ) 具有偏导数,则它在 P( x0 , y0 , z0 )有极值的必 要条件为 f x ( x0 , y0 , z0 ) 0, f y ( x0 , y0 , z0 ) 0, fz ( x0 , y0 , z0 ) 0.
(2)
在 (0,0) 处有极大值.
例3 函数 z xy
在 (0,0) 处无极值.
(3)
2、多元函数取得极值的条件
定理 1(必要条件)
设函数 z f ( x, y)在点( x0, y0 )具有偏导数,且 在点( x0 , y0 )处有极值,则它在该点的偏导数必然 为零: f x ( x0 , y0 ) 0, f y ( x0 , y0 ) 0.
偏导数不存在的点也可能是极值点。
例如,显然函数 z x2 y2 在(0, 0) 处取得极小值. 但函数在(0, 0) 处偏导数 不存在。
因此, 在考虑函数的极值问题时, 除了考虑函数的驻点外, 如果有偏导数不存在的点, 那么对这些点也应当考虑.
3、多元函数的最值
与一元函数相类似,我们可以利用函数的极值 来求函数的最大值和最小值.
仿照一元函数,凡能使一阶偏导数同时为零的点, 均称为函数的驻点.
注意: 偏导数存在的极值点
驻点
例如,点(0, 0)是函数 z xy 的驻点, zx y, zx (0,0) 0; z y x, z y (0,0) 0. 但点 (0, 0) 不是极值点.
问题:如何判定一个驻点是否为极值点?
大家学习辛苦了,还是要坚持