高等数学-第9章 - (方向导数与梯度)讲课稿
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高等数学 第九章 第七节 方向导数与梯度
处的指向外侧的法向量,求函数
u
1 (6 x 2
8
1
y2 )2
在此处沿方向
n
的方向导数。
z
解 令 F(x , y , z) 2x2 3y2 z2 6
Fx P 4x P 4 , Fy P 6 y P 6 , Fz P 2z P 2
故 n (Fx , Fy , Fz ) (4 , 6 , 2)
O cos sin x
|PP0|t
lim
f ( x0
t cos
,
y0
t cos )
f ( x0
,
y0 )
t 0
t
依y 轴定正义向,函e2 数 (0f
(x , y) 在点 P 沿 x 轴正向
, 1)的方向导数分别是 fx
e1
,
(1 , 0),
fy ;
沿 x 轴负向,y 轴负向的方向导数分别是 fx , f y 。
2
f f l x f f l x
三元函数 u f (x , y , z) 有类似的公式
f
f
cos f
cos f
cos
l x
y
z
第九章 第七节
8
方向导数的物理意义:
函数 z=f (x , y) 在点 P0 处沿方向 l 的变化率;
z M
t
方向导数的几何意义: 曲面 z=f (x , y) 在点 M 处
第九章 第七节
22
下面我们介绍数量场与向量场的概念。 如果对于空间区域 G 内的任一点 M ,都有一个确定 的数量 f (M) ,则称在这空间区域 G 内确定了一个数 量场。一个数量场可用一个数量函数 f (M) 确定。如 果与点 M 相对应的是一个向量 F(M) ,则称在这空间 区域 G 内确定了一个向量场。一个向量场可用一个向 量值函数 F(M) 来确定, 其中 P(M) , Q(M) , R(M) 是点 M 的数量函数。
第九章第七节方向导数与梯度
z z z f f cos cos cos cos l x y x y
记: {
f f , } gradf ( x, y ) ~~~~ z f ( x, y ) 在 ( x, y ) 点 处 的 梯 度 向 量 , 简 称 为 梯 度 ; 记 : x y {cos , cos } e 是与 l 同方向的单位向量,则 z f f cos cos gradf ( x, y ) e | gradf ( x, y ) | | e | cos( gradf , e ) l x y z | gradf ( x, y ) | cos l ( ( gradf , e ) )
2
⑵注意到曲线
y2 b
2
1 恰 好 是 曲 面 z 1 (
y2 b
2
) 当 z 0 时的一条等高线,而曲面 x2 a
2
z 1 (
x2 a
2
y2 b
是凸曲面; 从而曲线 2 ) 是开口向下的椭圆抛物面,
y2 b
2
1 在点 P0 (
a b , )处 2 2
的内法线方向恰好就是其梯度方向,因此就是要求在 P0 ( 已求得: gradf ( x, y ) {
1,
P0
u y
1,
P0
u z
1;
P0
1 3 1 3 l P0 P 9 4 3 4 , l 0 l { , , } ,故 1 {3, 2, 3} , l l 4 2 4
2
《高等数学》下册教案
第九章
多元函数微分学
刘伟庆
cos
《高等数学》电子课件(同济第六版)07第九章 第7节 方向导数与梯度
cos
cos
f f ( x x , y y ) f ( x , y ) lim l 0 f f cos cos . x y
o
y
P
l
P
y
x
11
x
例 1 求函数z xe 2 y 在点P (1,0) 处沿从点
解
1 1 1 cos , cos 2 2 2 2 2 2 1 (1) 1 (1) z 2y e 2 y (1, 0 ) 1; z 2 xe 2, ( 1, 0 ) x (1, 0 ) y
Fx P 4 x P 4, Fy P 6 y P 6, Fz P 2z P 2, 故 n Fx , Fy , Fz 4, 6, 2,
n 42 62 22 2 14,
方向余弦为
20
2 3 1 cos , cos , cos . 14 14 14
证明
由于函数可微,则增量可表示为
两边同除以 , 得到
f f f ( x x , y y ) f ( x , y ) x y o( ) x y
10
f ( x x , y y ) f ( x , y )
故有方向导数
f x f y o( ) x y
思 考: 若f ( x , y )在 点P ( x , y )沿x轴 正 向 e1 {1,0}的 方 向 f 导数存在 , 是否存在 ? x 2 2 不 一 定 如 z x y 在(0,0)点处沿e1 {1,0}
2 2 ( x ) ( y ) z 方向导数 lim 1, l 0
cos
f f ( x x , y y ) f ( x , y ) lim l 0 f f cos cos . x y
o
y
P
l
P
y
x
11
x
例 1 求函数z xe 2 y 在点P (1,0) 处沿从点
解
1 1 1 cos , cos 2 2 2 2 2 2 1 (1) 1 (1) z 2y e 2 y (1, 0 ) 1; z 2 xe 2, ( 1, 0 ) x (1, 0 ) y
Fx P 4 x P 4, Fy P 6 y P 6, Fz P 2z P 2, 故 n Fx , Fy , Fz 4, 6, 2,
n 42 62 22 2 14,
方向余弦为
20
2 3 1 cos , cos , cos . 14 14 14
证明
由于函数可微,则增量可表示为
两边同除以 , 得到
f f f ( x x , y y ) f ( x , y ) x y o( ) x y
10
f ( x x , y y ) f ( x , y )
故有方向导数
f x f y o( ) x y
思 考: 若f ( x , y )在 点P ( x , y )沿x轴 正 向 e1 {1,0}的 方 向 f 导数存在 , 是否存在 ? x 2 2 不 一 定 如 z x y 在(0,0)点处沿e1 {1,0}
2 2 ( x ) ( y ) z 方向导数 lim 1, l 0
高等数学(下册)第9章第5节方向导数与梯度
x P0
y P0
z P0
f cos f cos f cos o() .
x P0
y P0
z P0
一、方向导数
所以
f lim f (P) f (P0 ) f cos f cos f cos .
l 0 P0
x P0
y P0
z P0
注 对于二元函数f (x, y),由于 π ,所以相应于(1)式的结果是
二、梯度
例 9.30 求函数u x2 2 y2 3z2 3x 2 y在点(1,1, 2)处的梯度,并问在哪些点处梯度为零?
解 由梯度计算公式得
gradu(x, y, z) u i u j u k = (2x 3)i (4 y 2) j 6zk, x y z
故gradu(1,1,
cos 1 ,cos 1 .因为
2
2
z e2 y 1;z 2xe2 y 2,
x (1,0)
(1,0)
y
(1,0)
(1,0)
故所求方向导数为
z 1 l (1,0)
1 221 2Fra bibliotek2. 2
一、方向导数
例 9.28 设n是曲面2x2 3y2 z2 6在点P(1,1,1)处指向外侧的法向量,求函数
2)
5i
2
j
12k.易知在点P0
(
3 2
,
1 2
,
0)处梯度为零.
高等数学(下册)
学海无涯,祝你成功!
u
1
(6x2
1
8y2)2
在此处沿方向n 的方向导数.
z
解 令F (x, y, z) 2x2 3y2 z2 6,因为
Fx P 4x P 4,Fy P 6 y P 6,Fz P 2z P 2,
2.1方向导数与梯度ppt课件
证明:i). fx(0,0,0)
条件 , 但不必要 .
limf( x,0,0)f(0,0,0)
x 0
x
lim x , x0 x
fx(0 ,0 ,0 )不 存 在 ;同 理 , fy ( 0 ,0 ,0 ) ,fz ( 0 ,0 ,0 ) 不 存 在 .
:
i i ) .记 l 的 方 向 数 为 l 0 l x , l y , l z, 则
l
对 二 元 函 数 f(x,y),
•P
y
定义 定理1
fl(P0)li m 0 f(P)f(P0)
••
P 0 x
o
fx (P 0 )c o s fy (P 0 )c o s
x
其 中 和 是 l的 方 向 角 . :
例 1. 设 f(x,y,z)xy2z3, 求 f在 点 P0(1,1,1)处 沿 l方 向 的 方 向 导 数 . 其 中 i).l为 方 向 (2, 2,1);
i i i ) . g r a d u v u g r a d v v g r a d u ,
iv ). g ra du vug ra d v u 2 vg ra d u,
v ) . g r a d fu f( u ) g r a d u .
:
证明:iv). u v xuvxu 2uxv, u v yuvyu 2uyv
l
0
0
存在 , 则称此极限值为函数 f 在点P0沿l 方向的方向导数。
P P0
o
y
记为 f l
或 fl (P0 )、 fl (x0, y0, z0 ).
P0
:
x
在方向导数定义式 f lim f (P) f (P0) 中,
高等教育出版社高等数学同济第六版下册第九章PPTD9_7方向导数与梯度
第七节 方向导数与梯度
一、方向导数 二、梯度
第九章
三、物理意义
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结束
一、方向导数
定义: 若函数 f ( x, y, z ) 在点 P( x, y, z ) 处
l
沿方向 l (方向角为 , , ) 存在下列极限: f lim
0
P
P( x, y, z )
f ( x x, y y, z z ) f ( x, y, z ) 记作 f lim l 0
q e q e E r grad u 2 r 4 π r 4 π r
这说明场强: 垂直于等势面,
且指向电势减少的方向.
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内容小结
1. 方向导数
• 三元函数
在点
沿方向 l (方向角
为 , , ) 的方向导数为 f f f f cos cos cos l x y z
当 l 与 G 方向一致时, 方向导数取最大值: f G max l
这说明 G : 方向:f 变化率最大的方向
模 : f 的最大变化率之值
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1. 定义
f f f G , , x y z
向量 G 称为函数 f (P) 在点 P 处的梯度 (gradient), 记作 grad f (P), 或 f (P), 即
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u ln(x y 2 z 2 ) 在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A 2. 函数
指向 B( 3, -2 , 2) 方向的方向导数是 提示: 其单位向量为
一、方向导数 二、梯度
第九章
三、物理意义
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一、方向导数
定义: 若函数 f ( x, y, z ) 在点 P( x, y, z ) 处
l
沿方向 l (方向角为 , , ) 存在下列极限: f lim
0
P
P( x, y, z )
f ( x x, y y, z z ) f ( x, y, z ) 记作 f lim l 0
q e q e E r grad u 2 r 4 π r 4 π r
这说明场强: 垂直于等势面,
且指向电势减少的方向.
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内容小结
1. 方向导数
• 三元函数
在点
沿方向 l (方向角
为 , , ) 的方向导数为 f f f f cos cos cos l x y z
当 l 与 G 方向一致时, 方向导数取最大值: f G max l
这说明 G : 方向:f 变化率最大的方向
模 : f 的最大变化率之值
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1. 定义
f f f G , , x y z
向量 G 称为函数 f (P) 在点 P 处的梯度 (gradient), 记作 grad f (P), 或 f (P), 即
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u ln(x y 2 z 2 ) 在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A 2. 函数
指向 B( 3, -2 , 2) 方向的方向导数是 提示: 其单位向量为
97方向导数与梯度-精选文档22页
为, ) 的方向导数为
y
lf l i0fm (x x ,y y)f(x ,y) l P fx (x ,y )co fy s (x ,y )coso
l x
特别:
•
当
l
与
x
轴同向
0,时 ,有 f
2
l
f x
• 当 l 与 x 轴反向 ,时 ,有 f f
l0(co ,cso ,s co )s
当l 0与G方向一致, 方时向导数取最大值:
maxf G
l
这说明
G:
方向:f 变化率最大的方向 模 : f 的最大变化率之值
1. 定义
向量 G称为函数 f (P) 在点 P 处的梯度 (gradient), 记作 gradf,或f 即
gradf
f , x
f , y
f z
xfiyf jzfk
同样可定义二元函数
在点P(x, y) 处的梯度
grfa d x fi y f j x f, y f
说明: 函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
2. 梯度的几何意义
向量场(矢性函数) 如: 力场,速度场等
可微函数 f (P) (势)
梯度场 grafd(P)
(向量场)
注意: 任意一个向量场不一定是梯度场.
内容小结
1. 方向导数
• 三元函数
在点
沿方向 l (方向角
为,,) 的方向导数为
ffco sfco sfco s
l x
y
y
r
f(r)f(r) z
z
r
gradf(r)
f
《方向导数与梯度》课件
方向导数在优化中的应用
总结词
方向导数是优化算法中常用的工具,它可以用于求解无约束和约束优化问题,以及用于 梯度下降法和牛顿法的实现。
详细描述
方向导数是优化算法中常用的工具,它可以用于求解无约束和约束优化问题。在无约束 优化问题中,方向导数可以用于梯度下降法和牛顿法的实现,通过不断沿着负梯度方向 搜索,找到函数的极小值点。在约束优化问题中,方向导数可以用于确定搜索方向和步
长,以避免进入不可行区域或避免目标函数的增加。
02
梯度
定义与性质
01
基本概念
02 梯度是标量场中某一点的方向导数最大的。
04
梯度的大小表示函数在该点的斜率,方向 表示函数在该点的增长方向。
计算方法
计算步骤
计算函数在这一点沿各个 方向的变化量。
确定函数在某一点的值。
计算方法
总结词
计算方向导数需要用到偏导数和方向余弦,常用的计算方法有解析法、数值法和图解法。
详细描述
计算方向导数需要用到函数的偏导数和方向余弦。首先求出函数的偏导数,然后根据方向余弦计算出方向导数。 常用的计算方法有解析法、数值法和图解法。解析法适用于数学函数,数值法适用于复杂函数,图解法适用于直 观理解。
05
实际应用案例
在机器学习中的应用
机器学习算法优化
方向导数和梯度在机器学习中用于优化算法,例如梯度下降法。通过计算梯度,可以找到函数值下降最 快的方向,从而更新模型的参数,使模型在训练数据上的表现更好。
方向导数和梯度的计算对于深度学习尤为重要,因为深度学习模型通常具有大量的参数,需要使用梯度 下降等优化算法进行训练。
在机器学习中的应用
01
特征选择与降维
02
同济版大一高数第九章第七节方向导数与梯度
ln( x + 1)
ln(1 + y 2 + 1)
1 = 2
8
例3. 求函数
在点P(2, 3)沿曲线
朝 x 增大方向的方向导数. 解:将已知曲线用参数方程表示为 x= x y = x2 −1 它在点 P 的切向量为 (1, 2 x) x = 2 = (1, 4) 1 4 ∴ cos α = , cos β = 17 17
2. 梯度的几何意义
等高线的画法
播放
16
例如, 例如,
函数 z = sin xy 图形及其等高线图形.
17
3. 梯度的基本运算公式
∂f, ∂f, ∂f = ∂x ∂y ∂z
(2) grad (C u ) = C grad u (4) grad ( u v ) = u grad v + v grad u
∂f ∂f ∂f = cos α + cos β ∂l ∂x ∂y
25
2. 梯度 • 三元函数
在点
处的梯度为
∂f ,∂f ,∂f grad f = ∂x ∂ y ∂z
• 二元函数 3. 关系 • 可微 方向导数存在
0
在点
处的梯度为
grad f = ( f x ( x, y ) , f y ( x, y ))
M (1,1,1) 处切ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的方向向量
l
∂f ∂l
在点M (1,1,1) 处 函数沿 l 的方向导数
M
= [ f x ⋅ cos α + f y ⋅ cos β + f z ⋅ cos γ
] (1,1,1)
23
(2) grad f
东华大学《高等数学AⅡ》课件 第九章 方向导数与梯度
已知方向导数公式
G
f
,
f
x y
l 0 (cos , cos )
f f cos f cos
l x
y
当l 0与G 方向一致时,
方向导数取最大值
max
f l
|
G
|
G
:
方向:f 模: f
(x, (x,
y) 变化率最大的方向 y)的最大变化率之值
22
定义2 设函数z = f (x, y)在点P(x, y)可偏导, 称向量 G为函数z = f (x, y)在点P(x, y)处的 梯度
解
z沿方向
l
的变化率即为方向导数
z .
因为 z 2 z 4
l
x (1,2)
l
的单位向量
l0
z l
(1,2)
2
1 2
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2
(4)
y (1,2)
,
1 2
f l
1 2
P0
2
f x
P0
cos
f y
P0
cos
这说明在(1,2)处沿(1,1)方向海拔高度是下降的, 且
下降坡度大致为 arccos 2 45o.
cos 1 ,
9
cos 4 ,
9
cos 8 ,
9
u 8 , u 2 , u 2
x M 27
y M
27 z M 27
u 16 . l M 243
21
二、一梯个度二概元函念数与在给计定算的点处沿不同方向
的方(g向ra导di数en是t)不一样的.
问题 函数z = f (x, y)沿什么方向的方向导数为最大
高数数学课件-D9_7方向导数与梯度共23页文档
n P 14
7
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二、梯度
方向导数公式 f fco s fco s fco l x y z
令向量
G x f,
f, y
z f
l (c,c oo s ,cso ) s
f Gl GcoG ,sl)( ( l 1) l
当l 与G方向一致时 , 方向导数取最大值:
z
故
f limf fc o sfc o s fcos
l 0 x y
z
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对于二元函数 f(x,y),在点 P(x,y)处沿方 l(方 向向 角
为, ) 的方向导数为
yl
l f l 0 if( m x x ,y y ) f( x ,y )l P
fx ( x ,y ) co fy ( s x ,y ) cos O x
对函 zf(数 x,y),曲 线 zzf(xc,y)在xO面 y 上的 L *:f(x,y)c称为函数 f 的等值线或等高线 . 举例
设fx, fy不同时为, 零 则L*上点P 处的法向量为
(fx,fy)PgrfaPdf P y
f c3
函数在一点的梯度垂直于该点等值线,
f c2
指向函数增大的方向.
maxf G
l 这说明 G: 方向:f 变化率最大的方向
模 : f 的最大变化率之值
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1. 定义
G x f,
f, y
zf
向量 G称为函数 f (P) 在点 P 处的梯度 (gradient), 记作 grad f(P)或 , f(P),即
g r a f( P d ) f( P ) f x ( P ) ,f y ( P ) ,f z ( P ) 其中 x, y, z称为向量微分算子或 Nabla算子.
方向导数与梯度ppt课件
lim φ( ρ) φ(0)
ρ0
ρ
φ (0).
本质上,方向导数计算可归结 为一元函数导数计算
例1 求f ( x, y) xy 在点 (1, 2) 处沿方向
el (cos m,cos n) 的方向导数. 解 ( x0, y0 ) (1,2), cosα cos m, cos β cos n,
P
o
x
f ( x ρcos π, y ρcos π ) f ( x, y)
lim
2
ρ0
ρ
– lim
ρ0
f (x
ρ, y) –ρ
f (x, y)
(
f x
)
f x
但
f 存在
x
f i
(el
i)
存在
f (
i
)
(el
i )
y
Pl
证 由函数
f ( x, y) 在点 可P微0 ,
f fx ( x0, y0) x f y( x0, y0)
得
y o( ρ)o P0
el y
x x
[
] o( ρ)
f [
故
f
lim f
l ( x0 , y0 ) ρ0 ρ
] o( ρ)
l ( x0 , y0 ) ρ0
ρ
注 1º方向导数的其他形式:
f l
( x0 , y0 )
lim
ρ0
f ( x0
ρcos α, y0 ρcos β) ρ
f ( x0, y0 )
lim f ( x Δx, y Δy) f ( x, y)
高等数学课件--D9_7方向导数与梯度
例2. 求函数
朝 x 增大方向的方向导数.
在点P(2, 3)沿曲线
y
P
解: 将已知曲线用参数方程表示为
xx y x 1
2
它在点 P 的切向量为 (1, 2 x)
cos 1 17 ,
(1, 4) x2
4 17
O
1
2
x
cos
60 17
2012-10-12
同济版高等数学课件
(2) grad (c u ) c grad u 或 (c u ) c u
(4) grad ( u v ) u grad v v grad u
或 (u v ) u v v u
2012-10-12
同济版高等数学课件
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例5.
处矢径 r 的模 , 试证
2 9 (1, 2 , 2)
在点
(1992 考研)
注意 x , y , z 具有轮换对称性
2 9
2012-10-12 同济版高等数学课件
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(1, 2 , 2)
2. 函数 u ln(x
提示:
y z ) 在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A
1 2
2
同济版高等数学课件
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2. 梯度 • 三元函数
在点
处的梯度为
f f f grad f f , , x y z
• 二元函数
在点
处的梯度为
grad f f ( f x ( x, y ) , f y ( x, y ))
• 梯度的特点
f x f x
高等数学第九章第七节方向导数与梯度课件.ppt
方向余弦为 cos 2 , cos 3 , cos 1
14
14
14
而
u x P z
6x 6x2 8y2
P
6 14
同理得
u 1 6 2 8 3 141 11
n P 14
7
二、梯度
方向导数公式 f f cos f cos f cos
l x
y
z
令向量 G
f, x
l x
y
2. 梯度 • 三元函数
在点
处的梯度为
grad f
f ,f ,f x y z
• 二元函数
在点
处的梯度为
grad f ( fx (x, y) , f y (x, y))
3. 关系
• 可微
方向导数存在
偏导数存在
• f grad f l 0 梯度在方向 l 上的投影. l
思考与练习
1. 设函数
x y
x x2
1
它在点 P 的切向量为 (1, 2x) x2 (1, 4)
cos 1 , cos 4
17
17
yP o 1 2 x
60 17
例3. 设 n 是曲面
在点 P(1, 1, 1 )处
指向外侧的法向量, 求函数
在点P 处沿
方向 n 的方向导数.
解: n (4x , 6 y , 2z) P 2(2 , 3 , 1)
(2) grad (C u) C grad u (4) grad (u v ) u grad v v grad u
例4.
处矢径 r 的模 , 试证
证:
f (r)
x2
x y2
z2
f (r) x r
高等数学高数课件 9.7方向导数与梯度
u
1 z
(6
x2
8
y2
1
)2
解
u
6;
x p
14
u
8;
y p
14
例5
设
n
是曲面
2x2
3
y2
z2
6
在点
P(1,1,1)
处的指向外侧的法向量, 求函数
在此处沿方向
n
的方向导数.
u
1 z
(6
x2
8
y2
1
)2
解
u x
p
6; 14
u y
p
8; 14
u z p
6x2 8y2
z2
14.
p
所以
u n
p
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
fx (1,1)cos
f y (1,1)sin
(2x y) cos (2 y x) sin
(1,1)
(1,1)
cos sin
2
sin
4
,
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
2
sin
4
,
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
2 sin
在此处沿方向
n
的方向导数.
u
1 z
(6
x2
8
y2
1
)2
解
Fx p
4,
Fy p
6, Fz p
2,
n
{4,6,2},
|n|
2 14,
cos 2 , cos 3 , cos 1 .
14
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• 第九章 多元函数微分学
▫ 9.1 多元函数的基本概念 ▫ 9.2 偏导数 ▫ 9.3 全微分 ▫ 9.4 多元复合函数的求导法则 ▫ 9.5 隐函数的求导公式 ▫ 9.6 多元函数微分学的几何应用 ▫ 9.7 方向导数与梯度 ▫ 9.8 多元函数的极值 ▫ 9.9 综合例题
4
内容回顾
1. 空间曲线的切线与法平面
法线方程
Fz ( x0, y0, z0 )(z z0 ) 0
x x0
y y0
z z0
Fx ( x0 , y0 , z0 ) Fy ( x0 , y0 , z0 ) Fz ( x0 , y0, z0 )
6
2) 显式情况:空间光滑曲面
法向量
n ( fx , f y ,1)
法线的方向余弦
cos
fx
, cos
1
f
2 x
f y2
cos
切平面方程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
1
f
2 x
f y2
fy
,
1 fx2 fy2
z z0 f x ( x0, y0 )( x x0 ) f y ( x0, y0 )( y y0 )
法线方程 x x0 y y0 z z0 f x ( x0, y0 ) f y ( x0, y0 ) 1
| PP | (x)2 (y)2 ,
且 z f ( x x, y y) f ( x, y),
考虑 z ,
当 P 沿着 l 趋于 P
,
时
lim f ( x x, y y) f ( x, y) 是否存在?
0
定义 函数的增量 f ( x x, y y) f ( x, y) 与
PP 两点间的距离 (x)2 (y)2 之比值,
当 P 沿着 l 趋于 P 时,如果此比的极限存 在,
则称这极限为函数在点 P 沿方向 l 的方向导数.
记为 f lim f ( x x, y y) f ( x, y) .
l 0
依y轴定正义向,e函2 数 {f0(,1x},的y)方在向点导P数沿分着别x 为轴正f x向, fey1; {1,0}、
向的变化率问题.
一、方向导数的定义
讨论函数 z f ( x, y) 在一点P沿某一 方向的变化率问题.
设函数 z f ( x, y) 在点 P( x, y) 的某一邻域 U (P) 内有定义,自点 P 引射线 l.
设 x 轴正向到射线 l 的转角
为 ,并设 P( x x, y y)
为 l 上的另一点且 P U ( p).
上式极限存在就意味
曲线C在点 P0 有唯一的切线 l 它关于 方向的斜率
就是方向导数 f l ( x0 , y0 )
P0 T
C
P
M0 M
l
L
定理 如果函数z f ( x, y)在点P( x, y)是可微分
的,那末函数在该点沿任意方向 L 的方向导数都
存在,且有 f f cos f sin ,
(2 x y) (1,1) cos (2 y x) (1,1) sin ,
cos sin 2 sin( ),
4
故 (1)当 时,方向导数达到最大值 2 ;
5
2. 曲面的切平面与法线
1) 隐式情况:空间光滑曲面
曲面 在点
的法向量
n (Fx ( x0, y0, z0 ), Fy ( x0, y0, z0 ), Fz ( x0, y0, z0 ))
切平面方程
Fx ( x0, y0, z0 )( x x0 ) Fy ( x0, y0, z0 )( y y0 )
高等数学
课程相关
教材及相关辅导用书
《高等数学》第一版,肖筱南主编,林建华等编著, 北 京大学出版社2010.8.
《高等数学精品课程下册》第一版,林建华等编著, 厦门大学出版社,2006.7. 《高等数学》第七版,同济大学数学教研室主编,高 等教育出版社,2014.7. 《高等数学学习辅导与习题选解》(同济第七版上 下合订本)同济大学应用数学系编 高等教育出版 社,2014.8.
f ( x x, y y) f ( x, y) f x f y o( )
x y
故有方向导数
cos sin
f l
lim f ( x x, y y) f ( x, y)
0
f cos f sin .
x
y
例 1 求函数z xe2 y 在点P(1,0)处沿从点
P(1,0)到点Q(2,1)的方向的方向导数.
解 这里方向l 即为PQ {1,1},
故
x
轴到方向l 的转角
.
4
z e2 y 1;
x (1,0)
(1,0)
所求方向导数
z 2 xe2 y 2,
y (1,0)
(1,0)
z l
cos( ) 2sin( )
4
4
2. 2
解 由方向导数的计算公式知
f l
(1,1)
f x (1,1)cos
f y (1,1)sin
第七节 方向导数与梯度 第九章
一、方向导数 二、梯度 三、数量场和向量场
第七节 方向导数与梯度
一.方向导数
偏导数反映的是函数沿坐标轴方 y
L
向的变化率,但许多物理现象告诉我
β
el
P(x,y)
α
们,除了考虑函数沿坐标轴方向的变
P0(x0,y0)
x
化率外,还应该考虑其它方向的变化
率.现在我们研究函数沿任一指定方
x (t)
参数式情况.
空间光滑曲线
:
y
(t)
z (t)
切向量 T ((t0 ), (t0 ), (t0 ))
切线方程 x x0 y y0 z z0
(t0 ) (t0 ) (t0 )
法平面方程
(t0 )( x x0 ) (t0 )( y y0 ) (t0 )(z z0 ) 0
沿着x 轴负向、y 轴负向的方向导数是 f x , f y .
方向导数的几何意义
f ( x0 , y0 ) lim f ( x0 x, y0 y) f ( x0 , y0 )
l
x0
f ( x0 , y0 ) lim f ( x0 x, y0 y) f ( x0 , y0 )
l
x0
l x
y
其中 为x 轴到方向 L 的转角.
证明 由于函数可微,则增量可表示为
f ( x x, y y) f ( x, y) f x f y o( )
x y
两边同除以 , 得到
f ( x x, y y) f ( x, y) f x f y o( )
x y
cos sin