第六节 多元函数微分学的几何应用
数二考多元函数微分学的几何应用
数二考多元函数微分学的几何应用微分学是数学中的一个重要分支，它研究的是函数的变化规律。
而多元函数微分学则是微分学的一个延伸，研究的是多个变量的函数的变化规律。
在实际应用中，多元函数微分学有着广泛的应用，尤其在几何学中，可以帮助我们揭示图形的性质和变化规律。
我们来看一个简单的例子。
假设有一个平面上的曲线，我们想要研究它的切线方程。
通过多元函数微分学，我们可以求出曲线上任意一点的切线方程。
具体的方法是，首先求出曲线的导数，然后将导数代入切线方程的一般式中，即可得到切线方程。
这样，我们就可以通过切线方程来描述曲线的变化情况了。
接下来，我们来看一个更复杂的例子。
假设有一个三维空间中的曲面，我们想要研究它的切平面方程。
通过多元函数微分学，我们可以求出曲面上任意一点的切平面方程。
具体的方法是，首先求出曲面的偏导数，然后将偏导数代入切平面方程的一般式中，即可得到切平面方程。
这样，我们就可以通过切平面方程来描述曲面的变化情况了。
除了切线方程和切平面方程，多元函数微分学还可以帮助我们研究曲线和曲面的曲率。
曲率是描述曲线弯曲程度的一个重要指标，可以帮助我们了解曲线的形状和性质。
在多元函数微分学中，曲率可以通过求曲线的二阶导数来计算。
具体的方法是，首先求出曲线的一阶导数和二阶导数，然后将导数代入曲率公式中，即可得到曲线的曲率。
通过研究曲线的曲率，我们可以揭示曲线的弯曲情况和变化规律。
同样地，多元函数微分学还可以帮助我们研究曲面的曲率。
曲面的曲率是描述曲面弯曲程度的一个重要指标，可以帮助我们了解曲面的形状和性质。
在多元函数微分学中，曲面的曲率可以通过求曲面的二阶偏导数来计算。
具体的方法是，首先求出曲面的一阶偏导数和二阶偏导数，然后将偏导数代入曲率公式中，即可得到曲面的曲率。
通过研究曲面的曲率，我们可以揭示曲面的弯曲情况和变化规律。
除了切线方程、切平面方程和曲率，多元函数微分学还可以帮助我们研究曲线和曲面的极值。
极值是描述函数在某个区间内取得最大值或最小值的点，可以帮助我们了解函数的最优解。
多元函数微分学在几何上的简单应用
t
p
2
t0
t 2p
t 2p
14
例5 求曲线 : x2 y2 z2 50, x2 y2 z2
在点 P0(3,4,5) 处的切线与法平面.
解 2x 2 yy' 2zz' 0
2x
2 yy'
2zz '
0
P0 (3, 4, 5)代入上式得
3
3
4 4
y '0 y '0
5z '0 5z '0
M0( x0 , y0 , z0 ) , F ( x, y, z)在点M有连续
的偏导数,且 Fx2 Fy2 Fz2 M0 0 if Fz 0, F ( x, y, z) 0
可确定隐函数 z z( x, y) ,
fx
(
x,
y)
Fx Fz
,
f
y
(
x
,
y)
Fy Fz
n
rx
ry
(
Fx Fz
,
Fy Fz
7
(1) 用参数方程表示的空间曲线:
T
: r ( x(t) , y(t) , z(t)), t . P0 r
r (t0 t)
设 t t0 对应 r (t0 ) OP0 ( x0 , y0 , z0 ) r(t0) O
t t0 t 对应r (t0 t ) OP x0 x, y0 y, z0 z
割线 P0P 的方向向量:
P0P= r =r (t0 t ) - r (t0 )=（x x0，y y0，z z0） 切线的方向向量:
lim r lim r (t0 t ) r (t0 ) dr
t t 0
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2023高等数学下册（朱永忠著）课后答案下载2023高等数学下册（朱永忠著）课后答案下载第八章空间解析几何与向量代数第一节向量及其线性运算第二节数量积向量积混合积第三节曲面及其方程第四节空间曲线及其方程第五节平面及其方程第六节空间直线及其方程总习题八第九章多元函数微分法及其应用第一节多元函数的基本概念第二节偏导数第三节全微分第四节多元复合函数的`求导法则第五节隐函数的求导公式第六节多元函数微分学的几何应用第七节方向导数与梯度第八节多元函数的极值及其求法第九节二元函数的泰勒公式第十节最小二乘法总习题九第十章重积分第一节二重积分的概念与性质第二节二重积分的计算法第三节三重积分第四节重积分的应用第五节含参变量的积分总习题十第十一章曲线积分与曲面积分第一节对弧长的曲线积分第二节对坐标的曲线积分第三节格林公式及其应用第四节对面积的曲面积分第五节对坐标的曲面积分第六节高斯公式通量与散度第七节斯托克斯公式环流量与旋度总习题十一第十二章无穷级数第一节常数项级数的概念和性质第二节常数项级数的审敛法第三节幂级数第四节函数展开成幂级数第五节函数的幂级数展开式的应用第六节函数项级数的一致收敛性及一致收敛级数的基本性质第七节傅里叶级数第八节一般周期函数的傅里叶级数总习题十二习题答案与提示高等数学下册（朱永忠著）：内容提要点击此处下载高等数学下册（朱永忠著）课后答案高等数学下册（朱永忠著）：图书目录本次修订对教材的深广度进行了适度的调整,使学习本课程的学生都能达到合格的要求,并设置部分带__号的内容以适应分层次教学的需要;吸收国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实,以帮助学生提高数学素养、培养创新意识、掌握运用数学工具去解决实际问题的能力;对书中内容进一步锤炼和调整。
第9章多元函数微分法及其应用课本基础知识
本章目录第一节多元函数的基本概念第二节偏导数第三节全微分第四节多元复合函数的求导法则第五节隐函数的求导公式（第五节掌握的不是很好）第六节多元函数微分学的几何应用第七节方向导数与梯度第八节多元函数的极值及其解法第九节二元函数的泰勒公式几道比较好的题第一节多元函数基本概念1、基本了解∈，是在一条数轴上看定义域那么在二元中，一元函数()y f x=的定义域是x R就是在一个平面上看定义域，有(,)=（其中x，y互相没关系。
如果有关z f x y系，那么y就可以被x表示，那么就成了一元函数了），定义为二元函数2x y R∈(,)2、多元函数的邻域二元邻域三元函数邻域3、内点4、外点5、边界点边界点：点的邻域既存在外点又存在内点边界点可以看成内点，也可以看成外点，看你怎么定义了。
6、聚点邻域内存在内点则称为聚点。
可见，边界点一部分也含内点，因此内点，边界点都是聚点。
7、开集不包括边界点的内点；一元函数的开区间就是开集8包含了边界点的内点；一元函数的闭区间就是闭集9一元中有半开半闭的区间二元也是，如10、连通集连通集就是连在一起的区域。
定义是，在定义域内两点可以用折线连起来连通集与非连通集，如：11、开区域：连通的开集；闭区域：连通的闭集12、有界点集这个圆的半径可以有限充分大。
无界点集：找不到一个有限大的圆包含该区域。
如平面第一象限就是无界的点集13、二元函数的定义域图像二元定义域要有x，y的范围。
解出f1(x)<y<f2(x)(很多时候是y与x复合的函数，所以最好是化成y在一边看大于还是小于)14、二元函数的图像：空间曲面即z=f(x,y)15、多元函数极限的定义注意是去心的，去边界的圆域一元需要左极限等于右极限，二元就各个方向的极限 都要相等了。
趋近的方式有时候甚至是有技巧的，一般先用y=kx 趋近，再试试y=kx^2。
16、多元函数的连续性 设在定义域内，若lim (,)(,)00(,)(,)00f x y f x y x y x y =→则称二元函数(,)f x y 在(,)00x y 点处连续。
多元函数微分学的几何应用
多元函数微分学的几何应用一、多元函数微分学多元函数微分学是微积分的一个分支，研究的是多个自变量的函数的导数、微分和全微分等概念。
与一元函数微分学不同的是，多元函数在求导时需要通过偏导数来计算，而全微分可以看做多元函数在某一点上的线性近似。
多元函数微分学在实际生活中有着广泛的应用，尤其是在几何学方面。
二、几何应用1. 向量场和梯度向量场是一个函数与向量的映射关系，在几何学中经常用于描述速度场、磁场等。
其中，梯度是向量场的一个重要概念。
梯度表示在某一点上函数变化增加最快的方向。
例如，在平面上的某一点上，一个函数的梯度表示了函数值增加最快的方向及增加的速率。
2. 方向导数和梯度的应用方向导数表示函数在某一点上沿着某一给定方向上的导数。
在平面几何中，方向导数可以用来求解曲面的切平面方程。
具体来说，可以通过梯度和方向向量的点积计算出方向导数，从而得到曲面上某一点的切平面方程。
3. 曲面积分曲面积分是对曲面上的函数进行积分，类似于线积分。
在计算曲面积分时，需要用到曲面的面积元素，这里面积元素的计算需要用到微积分中的偏微分。
具体来说，可以通过将曲面分成小的面元，计算每个面元的面积和函数值，然后将它们累加起来，从而得到曲面上的积分值。
4. 极值和拐点在多元函数中，类似于一元函数中的极值和拐点的概念。
在平面几何中，可以将这些概念应用于曲线的局部特征的分析中。
通过极值和拐点的计算，可以得到曲线上的最大和最小值，以及拐点的位置和拐点的类型等信息。
总之，多元函数微分学在几何学中有着广泛的应用。
通过对向量场、梯度、方向导数、曲面积分、极值和拐点等概念的研究，可以深入分析曲线、曲面的本质特征和局部特征，从而为实际问题的求解提供了精确的数学工具。
第6章 多元函数微分学
6.4 多元复合函数微分法 6.4.1 多元复合函数微分法 设 z = f (u,v), u = u (x,y), v = v(x,y),则 , ∂z ∂f ∂u ∂f ∂v ∂z ∂f ∂u ∂f ∂v = ⋅ + ⋅ = ⋅ + ⋅ , ∂x ∂u ∂x ∂v ∂x ∂y ∂u ∂y ∂v ∂y 这是本节最重要、最好记忆的公式, 这是本节最重要、最好记忆的公式,也是应 用时最容易出错的公式.只要你不偷懒的话, 用时最容易出错的公式.只要你不偷懒的话,你 是不会出错的. 是不会出错的. 本节假设所有的抽象函数总能 满足所需要的条件. 满足所需要的条件. 的偏微商. 练习 求 z = (x2 + y2)xy 的偏微商. 提示： 提示：令u = x2 + y2, v = xy.
∂z ∂z dz = dx + dy ∂x ∂y
的偏微商与全微分. 例 求z = cos2x + 3siny的偏微商与全微分 的偏微商与全微分 ∂z ∂z 解 = −2sin 2x, = 3cos y. ∂x ∂y
∂z ∂z dz = dx + dy ∂x ∂y
= − 2sin2xdx + 3cosydy
第6章 多元函数微分学
重点： 重点：求偏微商 难点： 难点：多元复合函数微分法 多元函数极值
6.1 空间解析几何
6.1.1 空间直角坐标系
点与坐标
两点间的距离公式 间的距离公式： 间的距离公式：
d = (x1 − x2 ) + ( y1 − y2 )
2
2
间的距离公式： 间的距离公式：
d = (x1 − x2 ) + ( y1 − y2 ) + (z1 − z2 )
§8.6微分学几何应用
r Fy Fz 切向量为: 切向量为 T = , G y Gz M0
切线方程为: 切线方程为
F( x, y, z) = 0 的情形: 的情形 G( x, y, z) = 0
x − x0 y − y0 z − z0 , = = Fy Fz Fx Fy Fz Fx Gy Gz M Gz Gx M0 Gx Gy M
Fz′ |(1, 2 , 0 ) = 1 − e z |(1, 2 , 0 ) = 0,
4( x − 1) + 2( y − 2) + 0 ⋅ ( z − 0) = 0, 2 x + y − 4 = 0, 即 x −1 y − 2 z − 0 . = = 法线方程为: 法线方程为 2 1 0 例5: 求曲面 x2+2y2+3z2=21平行于平面 x+4y+6z=0 平行于平面 的切平面方程. 的切平面方程 )为曲面上的切点 为曲面上的切点, 解: 设(x0, y0, z0)为曲面上的切点, 曲面在该点处的 r 法向量为: 法向量为 n = ( 2 x0 , 4 y0 , 6 z0 ), 切平面方程为: 切平面方程为 2 x 0 ( x − x 0 ) + 4 y0 ( y − y0 ) + 6 z 0 ( z − z 0 ) = 0
§8.6 多元函数微分学的几何应用
一、空间曲线的切线和法平面
定义: 是空间曲线L上的一个定点 是 上 上的一个定点, 定义 设M0是空间曲线 上的一个定点 M是L上 割线M 的极限 的一个动点, 沿曲线L趋于 的一个动点 当M沿曲线 趋于 0时, 割线 0M的极限 沿曲线 趋于M 位置MT0(如果极限存在 称为曲线 在M0处的切线 如果极限存在)称为曲线L在 处的切线. 位置 如果极限存在 称为曲线 z M L 下面导出空间曲线的切线方程. 下面导出空间曲线的切线方程 1. 空间曲线方程为参数方程的情形 空间曲线方程为参数方程的情形: T M x = ϕ(t ) L: y =ψ (t ) (1) o y z = ω(t ) x (1)式中的三个函数均可导 且导数不同时为零 式中的三个函数均可导. 式中的三个函数均可导 且导数不同时为零. 设M0(x0, y0, zo)对应参数 t=t0, M(x0+∆x, y0+∆y, zo+∆z) 对应参数 则割线M 的方程为 的方程为: 对应参数 t=t0+∆t. 则割线 0M的方程为
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(x1)2(y1)3(z1)0ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 即x2y3z6
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曲线x(t), y(t), z(t)在tt0所对应的点M0的切向量 为T((t0), (t0), (t0))
讨论:
1 若曲线的方程为y(x), z(x), 则切向量T?
2 若曲线的方程为F(x, y, z)0, G(x, y, z)0, 则切向量T? 提示:
(t0)(xx0)(t0)(yy0)(t0)(zz0)0
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曲线x(t), y(t), z(t)在tt0所对应的点M0的切向量 为T((t0), (t0), (t0))
例1 求曲线xt, yt2, zt3在点(1, 1, 1)处的切线及法平面 方程
解 点(1, 1, 1)所对应的参数t1 因为 xt1, yt2t, zt3t2, 所以切向量为T(1, 2, 3) 于是, 切线方程为
2dyddyxdzddxz11 dx dx
(x1)0(y2)(z1)0, 即 xz0
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二、曲面的切平面与法线
设M0(x0, y0, z0)是曲面: F(x, y, z)0上的一点, 是曲面 上过点M0的任意一条曲线, 其参数方程为
x(t), y(t), z(t),
tt0对应于点M0(x0, y0, z0) 因为曲线在曲面上, 所以有
F[(t),(t),(t)]0
等式的两边在tt0点求全导数得
Fx(x0, y0, z0)(t0)Fy(x0, y0, z0)(t0)Fz(x0, y0, z0)(t0)0
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当J (F,G) 0时, 可表示为 (y, z)
, 且有
dy 1 (F,G) , dz 1 (F,G) , dx J (z, x) dx J (x, y) 曲线上一点 M (x0 , y0 , z0 ) 处的切向量为
T 1, (x0 ), (x0 )
1 ,
1 J
(F,G) (z , x)
一、一元向量值函数及其导数
（一）向量值函数的概念 （二）向量值函数的极限和连续 （三）向量值函数的导数 （四）举例
一、一元向量值函数及其导数
（一）向量值函数的概念 （二）向量值函数的极限和连续 （三）向量值函数的导数 （四）举例
➢定义
设向量值函数 f (t )在点 t0的某一邻域内有定义, 如果
x x0 Fx (x0 , y0 , z0 )
y y0 Fy (x0 , y0 , z0 )
z z0 Fz (x0 , y0 , z0 )
T
M
特别, 当光滑曲面 的方程为显式
F(x, y, z) f (x, y) z
时, 令
则在点 (x, y, z),
故当函数
在点 ( x0, y0 ) 有连续偏导数时, 曲面
f (t)的三个分量函数 f1(t), f2(t), f3(t)都在 t0 可导.
当f (t)在 t0 可导时, f (t) f1(t)i f2(t) j f3(t)k.
➢运算法则
设u(t), v(t),(t)可导, C是常向量, c是任一常数，则
(1) d C 0 dt
(2) d [cu(t)] cu(t) dt
例1. 求圆柱螺旋线
在
对应点处的切线方程和法平面方程.
解: 由于
对应的切向量为 T (R , 0, k), 故
经典：一元向量值函数及多元函数微分法的几何应用
f (t ) (t)i(t)j(t)k
则Γ 方程成为：
r
f (t )
((t) ,(t) ,(t))
t[,]
3
1、一元向量值函数的定义：
设数 D 集 R，则映 f： D射 Rn为一元
向量值函数 r ， f (t 记 ) t作 D
其中D叫函数的定义域，t为自变量，r 叫因变量。
说明：（1）向量值函数是数量值函数的推广 （2）在R3中，若向量值函数的三个分量依次为
8
4、一元向量值函数的导数：
设向量值r 函f(数 t)在 点 t0的某邻域内有定义
lim rlim f(t0t)f(t0)
t t 0
t 0
t
存在，则称 为 该 函 极 f(t数 )在 限 t0处向 的量 导数.
记作：
f
(
t
0
)或
dr dt
.
t t0
9
说明 （1）向量值函数可导等价于它的分量函数 都可导，且
y
(
t
)
z ( t )
切向量 T ( t 0 ) ( t 0 , ) ( t 0 , )
切线方程
法平面
x (t0 x)0 y (ty 0)0 z (tz00 ).
( t 0 ) x x 0 ( ) ( t 0 ) y y 0 ( ) ( t 0 ) z z 0 ) ( 0
另一个是： 2, 2, 1
其指向与t的增长方向一致
3 挂式滑翔机上由于快速上升气流的
影响而沿位置向量
rf(t) (3 cto )i s(3 sit)n j t2k
的路径螺旋式上升.求
（1）滑翔机在任意时刻t的速度向量和加速度向量；
（2）滑翔机在任意时刻t的速率；
多元函数微分学在几何上的应用
目录
CONTENTS
• 引言 • 多元函数微分学基础 • 多元函数微分学在几何中的应用 • 具体案例分析 • 结论与展望
01
引言
主题简介
多元函数微分学是数学的一个重要分 支，主要研究多元函数的可微性、微 分法则和微分方程等。
在几何上，多元函数微分学可以用来 研究曲面、曲线和流形等的几何性质 和变化。
05
结论与展望
研究结论
多元函数微分学在几何上有着广泛的应用，它为解决几何问题提供了重要 的理论工具。
通过多元函数微分学，我们可以更好地理解几何对象的性质，例如曲面、 曲线和流形等的几何特征。
多元函数微分学在解决几何问题时具有高效性和精确性，为几何学的发展 提供了重要的推动力。
研究展望
01
随着数学理论和计算机技术的 不断发展，多元函数微分学在 几何上的应用将更加深入和广 泛。
球面函数的微分学分析
总结词
通过球面函数的微分学分析，可以研究球面上的几何性质和变多元函数，其定义域为球面。通过研究球面函数的导数和微分，可以了解球面上点的切线和法线， 以及曲面在一点的切平面和法线方向。这些信息对于研究球面的几何性质和变化规律非常重要，例如球面上的曲 线、曲面和体积等。
二次曲面在几何中的应用
总结词
二次曲面是一类重要的几何对象，可以通过二次曲面 的微分学分析来研究其几何性质和变化规律。
详细描述
二次曲面是由两个二元二次多项式定义的曲面。通过 研究二次曲面的导数和微分，可以了解曲面的切线和 法线，以及曲面在一点的切平面和法线方向。这些信 息对于研究二次曲面的几何性质和变化规律非常重要 ，例如二次曲面的面积、体积和质量分布等。此外， 二次曲面在几何、物理和工程等领域也有着广泛的应 用，例如地球表面形状、光学和力学等。
第六章多元函数微分学及其应用
第六章 多元函数微分学及其应用主要考点：必考内容. 计算容易得分.难点：（1）涉及概念或结合应用的问题.（2）抽象函数的相关的计算（3）二元函数的泰勒公式（从未考过）概念：①多元函数微分学的基本概念及其联系．计算：②常见函数的偏导数、全微分等概念与计算（包括利用定义）．体会复合函数球偏导数的方法；理解一阶微分形式不变性．③抽象复合函数的偏导数、全微分的计算④隐函数的偏导数、全微分的概念与计算．．⑤变量替换下方程的变形．⑥方向导数与梯度（只对数一）．应用：⑦几何应用（求曲面的切平面和法线，空间曲线的切线和法平面）（只对数一）．⑧多元函数的极最值．常见题型：选择题、填空题、计算题.知识网络图一 多元函数微分学的基本概念及其联系几个概念之间的关系： ⇑⇐⇒⇓连续偏导数方向连续偏导数可微分方向导数存在注意：关注几个典型的例子!!!【例】（97）二元函数⎪⎩⎪⎨⎧=≠+=)0,0(),(,0)0,0(),(,),(22y x y x yx xyy x f 在点（0，0）处 （ ） P87（A ）连续，偏导数存在， （B ）连续，偏导数不存在，（C ）不连续，偏导数存在， （D ）不连续，偏导数不存在。
【例】（02）考虑二元函数的下面4条性质： P87（1）在点处连续； （2）在点处的两个偏导数连续； ),(y x f ),(00y x ),(y x f ),(00y x （3）在点处可微； （4）在点处的两个偏导数存在。
),(y x f ),(00y x ),(y x f ),(00y x 【例】(07)二元函数(,)f x y 在点（0，0）处可微的一个充分条件是 （ ） P153（A ）()()()(),0,0lim,0,00x y f x y f →−=⎡⎤⎣⎦（B ） ()(),00,0lim0x f x f x →−=，且()()00,0,0lim0y f y f y →−= （C ）()(,0,0,00,0lim 0x y f x f →−=（D ） 且()0lim ',0'(0,0)0,x x x f x f →−=⎡⎤⎣⎦()0lim ',0'(0,0)0,y y y f x f →⎡⎤−=⎣⎦ 二常见函数的偏导数、全微分等概念与计算1．利用定义【例】(08) 已知(,)f x y =，则 P153（A ），都存在 （B ）不存在，存在 (0,0)x f ′(0,0)y f ′(0,0)x f ′(0,0)y f ′（C ）不存在，不存在 （D ），都不存在 (0,0)x f ′(0,0)y f ′(0,0)x f ′(0,0)y f ′【例】32)sin(1)1(x xy x y z ++−=，求)1,2(x z ′。
第六章-多元函数微分学基础
z
V
O
y
V
V
V
x
图6-3 八卦限示意图
下面将平面上两点间的距离公式推广到空间（证明从略）
设M
1
(
x1
,
y1
,
z1
)和M
2
(
x2
,
y2
,
z2
)为空间两点,
则点M
1与M
间的
2
距离为
M1M 2 (x2 x1)2 ( y2 y1)2 (z2 z1)2 (6-1)
例1 在x轴上求一点P,使它到点A(3,2, 2)的距离为3.
0和G(x, y, z) 0是两个曲面方程,它们交线上的每一点的坐标
都同时满足上述两个曲面方程;反过来,曲时满足上述两个曲面
方程的点都在这条交线上.因此,联立方程组
z
F(x, y, z) 0
L
F(x, y, z) 0 G(x, y, z) 0
G(x, y, z) 0
叫做空间曲线L的一般方程
由两点距离公式知
M1M (x a1)2 ( y b1)2 (z c1)2 M 2M (x a2 )2 ( y b2 )2 (z c2 )2 又因为 M1M M 2M ,故知
(x a1)2 ( y b1)2 (z c1)2 (x a2 )2 ( y b2 )2 (z c2 )2
称上式为平面的一般方程,式中,A, B,C, D分别为变量x, y, z的系数; D为常数 Nhomakorabea.z
p3 c
例2 求过点P1(a, 0, 0), P2 (0,b, 0),
P3 (0, 0, c)的平面方程(其中a,b, c 0)
(见图6 5)
p1 a
多元函数微分学(共184张PPT)
z
sin
x2
1 y2
1
• 在 点圆 都周 是x2间 断y2 点1，是上一没条有曲定线义，. 所以该圆周上各
• 性质1(最大值和最小值定理) 在有界闭区域 D上的多元连续函数，在D上一定有最大值和最小
值.
• 在D上至少有一点 及一点 ，使得 为最大 值而 为最小值，P 即1 对于一切P 2 P∈D，有f ( P1 )
•
P
于E的点，也有不属于E的点，
•
E
则称P为E的边界点（图8-2）.
•
设D是开集.如果对于D内的
• 图 8-1 任何两点，都可用折线连结起
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•
来,而且该折线上的点都属于D,
•
P 则称开集D是连通的.
•
连通的开集称为区域或开区域.
•
E
开区域连同它的边界一起,称
•
为闭区域.
• 图 8-2
f( x x ,y ) f( x ,y ) A x ( x )
• 上式两边各除以 x ，再令 x 0而极限，就得
limf(xx,y)f(x,y)A • 从而 ，x 偏0导数 z 存 在x，而且等于A.同样可证
• =B.所以三式 x 成立.证毕.
z y
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• 定理2(充分条件) 如果z=f(x,y)的偏导数
• 3.n维空间
• 设n为取定的一个自然数,我们称有序n元数组
•
的全体为n维空间,而每个有序n元数
(x1组,x2, ,xn) 称为n维空间中的一个点,数 称
(x1,x2, ,xn)
xi
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• 为该点的第i个坐标,n维空间记为 .n
多元函数微分学的几何应用
t t0
向量值函数极限存在、连续、可导 的充分必要条件
向量值函数f ( t )当t t0时的极限存在的充分必要条件是： 在函数f ( t )当t t0时的极限存在时，其极限 lim f ( t ) lim f 1 ( t )， lim f 2 ( t )， lim f 3 ( t )
t t0 t t0 t t0 t t0
f ( t )的三个分量函数f1 ( t )，f 2 ( t )，f 3 ( t )当t t 0时的极限存在；
（5 ）
向量值函数f ( t )在点t0的某一邻域内有定义，若 lim f ( t ) f ( t0 )
t t0
则称向量值函数f ( t )在点t0 连续.
二、空间曲线的切线与法平面
设空间曲线的参数方程为 x(t), y(t), z(t), 假定(t), (t), (t)都在[, ]上可导 过曲线上tt0所对应的点M0切线方 程为 x x y y zz
(t0 ) (t0 ) (t0 )
0
0
0
定义2 向量值函数f ( t )在点t 0的某一邻域内有定义，如果 f ( t 0 t ) f ( t 0 ) lim t 0 t 存在,那么就称这个极限向量为向量值函数r f ( t )在t 0处
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(1, 0 , 1)
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点 M (1,–2, 1) 处的切向量
T (1, 0 , 1)
切线方程
即 法平面方程 1 ( x 1) 0 ( y 2) (1) ( z 1) 0
即
xz 0
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为 r (t) 的矢端曲线, 而在 t0 处的导向量 就是该点的切向量.
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r (t0 ) ( (t0 ) , (t0 ) , (t0 ))
例1. 求圆柱螺旋线
对应点处的切线方程和法平面方程. 解: 由于 对应的切向量为 T ( R , 0 , k ) , 故 k z yR x 2 切线方程 0 R k 即
空间光滑曲线在点 M 处的切线为此点处割线的极限
位置. 过点 M 与切线垂直的平面称为曲线在该点的法
平面.
M
T
点击图中任意点动画开始或暂停
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1. 曲线方程为参数方程的情况
T M
设 t t0 对应M ( x0 , y0 , z0 )
t t0 t 对应 M ( x0 x, y0 y, z0 z )
第六节 多元函数微分学的几何应用
一、一元向量值函数及其导数 二、空间曲线的切线与法平面 三、曲面的切平面与法线
第九章
复习
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一、一元向量值函数及其导数
n D R 定义: 设数集 ，则称映射 f : D R
为一元向量值函数，通常记为：
r f (t ), t D,
其中D称为函数的定义域，t称为自变量， r称为因变量。
也可表为
Gx (M ) G y (M ) Gz (M )
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2 2 2 x y z 6 , x y z 0 在点 例2. 求曲线
M ( 1,–2, 1) 处的切线方程与法平面方程. 解法1 令
( F , G) ( y, z )
M
则
2 y 2z 1 1
2 ( y z)
M
M
6 ;
x
切向量 切线方程
T ( 6, 0 , 6 )
y
x z 2 0 即 y20
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z
结束
法平面方程
即
6 ( x 1) 0 ( y 2) 6 ( z 1) 0 xz 0
t t0
则称向量值函数f (t )在t0连续。
注：向量值函数f (t )在t0连续
f (t )的三个分量函数f1 (t )，f2 (t )，f3 (t )都在t0连续.
定义2（向量值函数的导数或导向量）
设向量值函数f (t )在点t0的某一邻域内有定义，
若
f (t0 t ) f (t0 ) r lim lim t 0 t t 0 t
Fx ( x0 , y0 , z0 ) ( x x0 ) Fy ( x0 , y0 , z0 ) ( y y0 )
法线方程 x x0
Fz ( x0 , y0 , z0 )( z z0 ) 0
y y0 z z0 Fx ( x0 , y0 , z0 ) Fy ( x0 , y0 , z0 ) Fz ( x0 , y0 , z0 )
M
y y0
(F , G) ( z , x)
M
z z0
(F , G) (y, z )
(F , G) ( x x0 ) ( z , x) M (F , G) ( x , y )
机动
M
( y y0 ) ( z z0 ) 0
解法2. 方程组两边对 x 求导, 得
x z 1 1 z x dz dy , 解得 y z y z dx dx 1 1 曲线在点 M(1,–2, 1) 处有: dy dz 切向量 T , 1, dx M dx M
y x 1 1 x y y z yz 1 1
Fz ( x0 , y0 , z0 ) (t0 ) 0
令 T ( (t0 ) , (t0 ) , (t0 ))
n ( Fx ( x0 , y0 , z0 ) , Fy ( x0 , y0 , z0 ) , Fz ( x0 , y0 , z0 ))
切向量 T n
, 且有
d y 1 (F , G) d z 1 (F , G) , , d x J ( z , x) d x J ( x, y ) 曲线上一点 M ( x0 , y 0 , z 0 ) 处的切向量为
x
y
z
T 1, ( x0 ) , ( x0 )
1 (F , G) 1 , J ( z , x) 1 (F , G) , M J ( x , y)
注1: 我们只讨论n=3的情形，此时，向量值 函数可以表示为
f (t ) f1 (t )i f 2 (t ) j f3 (t )k , t D,
或f (t ) ( f1 (t )，f 2 (t )，f3 (t )), t D.
注2:注意定义域与值域中距离函数的不同。
注3:向量值函数与数量值函数的不同，数量 可以比较大小，但是向量不能比较大小。 注4:一元向量值函数r=f(t),t∈D与空间曲线一 一对应。
机动
M
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(F , G) (F , G) 或 T , ( y, z ) M ( z , x) 则在点 M ( x0 , y0 , z0 )有
切线方程
M
(F , G) , ( x , y)
M
x x0
(F , G) ( y, z )
d (7) u ( (t )) '(t )u '[ (t )]. dt
导向量的几何意义：
导向量的物理意义：
f (t ). 例1. 设 f (t ) (cos t ,sin t , t ), 求 lim
t 4
例2.设空间曲线的向量方程为r f (t )
(t 1, 4t -3, 2t - 6t ), 求该曲线在与
M
T
T ( (t0 ) , (t0 ) , (t0 ))
称为曲线的切向量 . 也是法平面的法向量, 因此得法平面方程
r (t )
o
(t0 )( x x0 ) (t0 ) ( y y0 ) (t0 )( z z0 ) 0 说明: 若引进向量函数 r (t ) ( (t ) , (t ) , (t ) ) , 则
切线方程 Fx ( x0 , y0 ) ( x x0 ) Fy ( x0 , y0 )( y y0 ) 0 法线方程 Fy ( x0 , y0 )( x x0 ) Fx ( x0 , y0 ) ( y y0 ) 0
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二、空间曲线的切线与法平面
存在， 则称此极限为向量值函数r f (t ) 在t0处 dr 的导数或导向量， 记作f '(t0 )或 |t t0 . dt
注： f '(t ) ( f1 '(t )，f 2 '(t )，f3 '(t ))
运算法则：
d d (1) C 0; (2) (cu (t )) cu '(t ); dt dt
在同一平面上. 此平面称为 在该点的切平面.
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下面证明: 上过点 M 的任何曲线在该点的切线都
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证:
在 上,
F ( (t ) , (t ) , (t ) ) 0
T
M
两边在 t t0 处求导,注意 t t0 对应点M ,
得
Fx ( x0 , y0 , z0 ) (t0 ) Fy ( x0 , y0 , z0 ) (t0 )
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M
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法平面方程
(F , G) (F , G) ( x x0 ) ( y y0 ) ( y, z ) M ( z , x) M (F , G) ( z z0 ) 0 ( x , y) M
x x0 Fx ( M ) y y0 Fy ( M ) z z0 Fz ( M ) 0
由于曲线 的任意性 , 表明这些切线都在以 n 为法向量
的平面上 , 从而切平面存在 .
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曲面 在点 M 的法向量
n ( Fx ( x0 , y0 , z0 ) , Fy ( x0 , y0 , z0 ) , Fz ( x0 , y0 , z0 ))
切平面方程
d (3) [u (t ) v(t )] u '(t ) v '(t ); dt
d (4) [ (t )u (t )] '(t )u (t ) (t )u '(t ); dt
d (5) [u (t ) v(t )] u '(t ) v(t ) u (t ) v '(t ); dt d (6) [u (t ) v(t )] u '(t ) v(t ) u (t ) v '(t ); dt
T
M
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