CH174泰勒公式与极值问题
泰勒公式在极限中的用法
泰勒公式在极限中的用法泰勒公式是数学中的一个重要工具，用于在一些点附近的函数近似表达。
它在数学分析、物理学和工程学等领域中有着广泛的应用。
本文将讨论泰勒公式在极限中的用法，并详细解释其背后的原理。
对于函数f(x)，泰勒公式的一般形式如下：f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+f''(a)(x-a)²/2!+f'''(a)(x-a)³/3!+...其中，f'(a)表示f(x)在点x=a处的导数，f''(a)表示f(x)在点x=a处的二阶导数，以此类推。
这样的级数被称为泰勒级数。
泰勒公式的应用之一就是在一些点附近使用低阶泰勒级数来近似计算函数的值。
这在计算机科学和数值计算中非常有用，因为它可以将一个复杂的函数简化为一个易于计算的多项式表达式。
在极限中，泰勒公式可以用于近似计算函数在一些点附近的极限。
具体来说，当x趋近于一些点a时，我们可以使用泰勒公式将f(x)用泰勒级数展开，并对级数进行适当的截断，以得到一个近似值。
这个近似值可以作为极限的一个近似解。
假设我们想要计算函数f(x)在点x=a处的极限。
首先，我们可以使用泰勒公式展开f(x)：f(x)≈f(a)+f'(a)(x-a)+f''(a)(x-a)²/2!+f'''(a)(x-a)³/3!+...然后，我们将x替换为a，并观察级数的趋势。
如果级数在a处收敛，我们可以将级数的各项相加，并取得到的和作为f(x)在x=a处的极限。
例如，我们想要计算函数e^x在点x=0处的极限。
使用泰勒公式展开e^x得到：e^x≈1+x+x²/2!+x³/3!+...我们可以观察到，当x趋近于0时，级数的各项将趋近于0，而级数前面的系数将越来越小。
因此，我们可以将级数的前n项相加，得到一个逼近e^x在x=0处极限的值。
Taylor公式和极值问题
§ 4 Taylor 公式和极值问题(一) 教学目的：掌握二元函数的高阶偏导数与泰勒公式的定义，掌握二元函数的极值的必要条件与充分条件． (二) 教学内容：二元函数的高阶偏导数；中值定理与泰勒公式；二元函数的极值的必要条件与充分条件． 基本要求：(1)掌握二元函数的高阶偏导数与泰勒公式的定义，能够根据二元函数的极值的必要条件与充分条件寻找二元函数的极值与最大(小)值．(2) 较高要求：掌握混合偏导数与求导次序无关的定理的证明以及二元函数的极值的必要条件充分条件定理的证明．(三) 教学建议：(1) 布置适量的求二元函数的高阶偏导数和求二元函数的极值与最值的习题． (2) 讨论混合偏导和与求导次序无关的多种定理证明的习题有一定的难度，只对较好学生布置有关习题．————————————————————一． 高阶偏导数:1. 高阶偏导数的定义、记法：例9 ,2yx ez += 求二阶偏导数和23xy z ∂∂∂.例10 xy arctg z =. 求二阶偏导数.上面两个例子中，关于y x 和,的不同顺序的两个二阶偏导数都相等，，但是这个结论并不对任何函数都成立，例如⎪⎩⎪⎨⎧=≠+-=)0,0(),(,0)0,0(),(,),(2222y x y x yx yx xy y x f ⎪⎩⎪⎨⎧=≠+-+=)0,0(),(,0)0,0(),(,)(4(),(2224224y x y x y x y y x x y y x f x⎪⎩⎪⎨⎧=≠+--=)0,0(),(,0)0,0(),(,)(4(),(2224224y x y x y x y y x x x y x f y1lim)0,0(),0(lim)0,0(00-=∆∆-=∆-∆=→∆→∆yy yf y f f y x x y xy1lim)0,0()0,(lim)0,0(0=∆∆=∆-∆=→∆→∆xx xf x f f y y y x yx由此可知，),(y x f 关于y x 和,的不同顺序的两个二阶混合偏导数与求次序有关。
多元函数的Taylor公式与极值问题课件
实际应用中的考虑因素
实际问题的背景
在应用极值理论时，需要考虑实际问题的背景和限制条件，如物 理定律、约束条件等。
数据的不确定性
在实际问题中，数据往往存在不确定性，需要考虑这些不确定性 对极值分析的影响。
模型的适用性
在应用极值理论时，需要考虑模型的适用性，确保模型能够准确 地反映实际情况。
07
与望
05
利用Taylor公式求解极
方法概述
定义
Taylor公式是用于近似表达一 个多元函数在某点附近的行 为
的公式。
形式
Taylor公式的一般形式为 f(x)≈f(a)+f'(a)(x−a)+12f''(a) (x−a)2+…+1n!f(n)(a)(x−a)n
+…。
应用
利用Taylor公式，我们可以找 到函数在某点的极值。
06
极求解的注事与 技巧
常见错误分析
忽视函数的定义域
在求解极值问题时，必须先确定函数的定义域，否 则可能导致错误的结论。
对导数的理解不足
导数描述了函数在某一点的切线斜率，若对导数的 理解不准确，可能导致错误的极值点判断。
未考虑多极值点的情况
在某些情况下，函数可能有多个极值点，需要全面 考虑，避免遗漏。
定义
一元函数在某点的Taylor公式是 该函数在该点附近的一个多项式 近似表示。
形式
一元函数的Taylor公式的一般形 式为 f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)^2/2! + ... + f^(n)(a)(x -a)^n/n! + Rn(x)
174泰勒公式与极值问题(2)
4
y
f
(x,y)
1 ( x y)4 ,
4 (1 x y)4
(0 1).
例 5 求 f ( x, y) x y 在点 (1,4) 的泰勒公式 ( 到二
阶为止 ), 并用它计算 1. 08 3. 96 ． 解 由于 x0 1, y0 4, n 2, 因此有
f ( x, y) x y , f (1,4) 1,
yx
n1
k
fyx0 n1
(fx(x0x0)
, yh0
,
y0(
yyk0)..
其中,
x
m
f
m f xm
,
m
l
x y
f
ml f xmy
l
,
h
x
k
y
p
f
p
C
r p
h
r
k
r0
pr
p f xry pr
证明分析 : 设(t) f (x0 th, y0 tk), t [0,1]
由一元函数的泰勒定理,有:
g(x, y)是半正定的, 顺序主子式全 0 ;
(2) g(x, y)是负定的,, (1 )k | aij |1k 0 其中| aij |1k 为k 阶顺序主子式.
g(x, y)是半负定的,.(1 )k | aij |1k 0
(3)
a b
b c
0时, g ( x,
y)是不定的.
充分条件的讨论
, P0 不是极值点;
(4)
f xx
f yy
f
2 xy
(P0) 0时
,
P0可能是极值点 , 也可能不是极值点 .
例 14.求 f (x, y) x2 5y2 6x 10y 6的极值。
CH174泰勒公式与极值问题资料
勒公式.
解:
fx (x,
y)
f y (x,
y)
1
1 x
y
f xx (x,
y)
f x y (x,
y)
f y y (x,
y)
(1
1 x
y)2
3 f x p y3 p
(1
2! x
y)3
( p 0,1, 2,3)
4 f x p y4 p
3! (1 x y)4
2z 2ex2y yx
2 z y2
4ex2y
3z yx2
x
(
2z ) y x
2ex2y
注意:此处 2 z 2 z , 但这一结论并不总成立. xy yx
4
例如, f (x, y)
xy
x2 x2
y2 y2
,
0,
x2 y2 0 x2 y2 0
f (x0 h, y0 k) f (x0, y0 )
n
1 P!
(h
x
k
y
)P
f
( x0 ,
y0 )
o
n
P1
19
(3) 当 n = 0 时, 得二元函数在凸域上的拉格朗日中值公式:
f (x0 h, y0 k) f (x0, y0 )
h fx (x0 h, y0 k) k f y (x0 h, y0 k)
f12 xy
f22 x y
为简便 起f11见
,y引(x入 z记) f号12
CH174泰勒公式与极值问题
每瓶卖 元y，则每天可卖出
70 5x 4 y
瓶本地牌子的果汁， 80 6x 瓶 7外y地牌子的果
汁.问：店主每天以什么价格卖两种牌子的果汁
可取得最大收益？
每天的收益为 f ( x, y) ( x 1)(70 5x 4 y) ( y 1.2)(80 6x 7 y)
求最大收益即为求二元函数的最大值.
则仅需 z f (x, y) 在点(x0, y0) 的某一邻域内有
直到 n 阶连续偏导数 ,便有
f (x0 h, y0 k) f (x0, y0 )
n
1 P!
(h
x
k
y
)
P
f
( x0 ,
y0 )
o
n
P1
18
(3) 当 n = 0 时, 得二元函数在凸域上的拉格朗日中值公式:
f (x0 h, y0 k) f (x0, y0 )
例3. 设
f 具有二阶连续偏导数,
求 w, 2w .
x x z
w , f1 , f2
解: 令 u x y z , v xyz , 则
uv
w f (u, v)
w x
f2 yz
x y zx y z
y z f2 (x y z, xyz)
2w xz
f12 xy
f22 x y
3
例如, f (x, y)
xy
x2 x2
y2 y2
,
0,
x2 y2 0 x2 y2 0
fx (x, y)
y
x4
4x2y2 (x2 y2)2
y4
,
0,
x2 y2 0 x2 y2 0
f y (x, y)
数学分析17.4多元函数微分学之泰勒公式与极值问题
第十七章 多元函数微分学4泰勒公式与极值问题一、高价偏导数概念1：二元函数z=f(x,y)的二阶偏导数有如下四种情形： (1)⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂x z x =22x z ∂∂=f xx (x,y); (2)⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂x z y =yx z 2∂∂∂=f xy (x,y); (3)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂y z x =x y z 2∂∂∂=f yx (x,y); (4)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂y z y =22y z ∂∂=f yy (x,y). 二元函数z=f(x,y)的三阶偏导数有共有八种情形，如：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂22x z x =33x z ∂∂=3x f (x,y)；⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂22x z y =y x z 23∂∂∂=y x 2f (x,y)；……例1：求函数z=e x+2y 的所有二阶偏导数和23xy z ∂∂∂. 解：∵z x =e x+2y ; z y =2e x+2y ;∴z xx =ex+2y ; z xy =2e x+2y ; z yx =2e x+2y ; z yy =4e x+2y ;23x y z ∂∂∂=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂∂x y z x 2=2e x+2y .例2：求函数z=arctan xy 的所有二阶偏导数.解：∵z x =22x y 1xy -⎪⎭⎫ ⎝⎛+=-22y x y +; z y =2x y 1x1⎪⎭⎫ ⎝⎛+=22y x x +; ∴z xx =222)y (x 2x y +; z xy =-222222)y (x y 2y x +-+=22222)y (x x y +-; z yx =222222)y (x x 2y x +-+=22222)y (x x y +-; z yy =-222)y (x 2x y +.注：既有关于x又有关于y的高阶偏导数，称为混合偏导数.定理17.7：若f xy(x,y)和f yx(x,y)都在点(x0,y0)连续，则f xy(x0,y0)=f yx(x0,y0). 证：令F(△x,△y)=f(x0+△x,y0+△y)-f(x0+△x,y0)-f(x0,y0+△y)+f(x0,y0)，φ(x)=f(x,y0+△y)-f(x,y0)，则F(△x,△y)=φ(x0+△x)-φ(x0).∵f存在关于x的偏导数，∴φ可导，应用一元函数的中值定理，有φ(x0+△x)-φ(x0)=φ’(x0+θ1△x)△x=[f x(x0+θ1△x,y0+△y)-f x(x0+θ1△x,y0)]△x, (0<θ1<1).又由f x存在关于y的偏导数，∴对以y为自变量的函数f x(x0+θ1△x,y) 应用一元函数的中值定理，又有φ(x0+△x)-φ(x0)=f xy(x0+θ1△x,y0+θ2△y)△x△y, (0<θ1,θ2<1).∴F(△x,△y)=f xy(x0+θ1△x,y0+θ2△y)△x△y, (0<θ1,θ2<1).若令ψ(y)=f(x0+△x,y)-f(x0,y)，则有F(△x,△y)=ψ(y0+△y)-φ(y0).同理可得F(△x,△y)=f yx(x0+θ3△x,y0+θ4△y)△x△y, (0<θ3,θ4<1).当△x,△y不为零时，就有f xy(x0+θ1△x,y0+θ2△y)=f yx(x0+θ3△x,y0+θ4△y), (0<θ1,θ2,θ3,θ4<1).又f xy(x,y)和f yx(x,y)都在点(x0,y0)连续，∴当△x→0,△y→0时，上式两边极限存在且相等，∴f xy(x0,y0)=f yx(x0,y0).注：n元函数m阶混合偏导数在某点都连续时，则与顺序无关.概念2：设z 是通过中间变量x,y 而成为s,t 的函数，即z=f(x,y), 其中x=φ(s,t), y=ψ(x,t). 若函数f,φ,ψ都具有连续的二阶偏导数，则作为复合函数z 对s,t 同样存在二阶连续偏导数，即由一阶偏导数： s z ∂∂=s x x z ∂∂∂∂+s y y z ∂∂∂∂，t z ∂∂=t x x z ∂∂∂∂+ty y z ∂∂∂∂，可得二阶偏导数： 22s z ∂∂=s x x z s ∂∂⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂⋅∂∂s x s x z +s y y z s ∂∂⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂⋅∂∂s y s y z =s x x z 22∂∂ ⎝⎛∂∂+s x s y y x z 2∂∂⎪⎭⎫∂∂∂∂∂+22s x x z ∂∂⋅∂∂+s y y z 22∂∂ ⎝⎛∂∂+s y s x x y z 2∂∂⎪⎭⎫∂∂∂∂∂+22s y y z ∂∂⋅∂∂ =222s x x z ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+2s x s y y x z 2∂∂∂∂∂∂∂+222s y y z ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+22s x x z ∂∂⋅∂∂+22s y y z ∂∂⋅∂∂. 同理可得： 22t z ∂∂=222t x x z ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+2t x t y y x z 2∂∂∂∂∂∂∂+222t y y z ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+22t x x z ∂∂⋅∂∂+22t y y z ∂∂⋅∂∂. t s z 2∂∂∂=t x s x x z 22∂∂∂∂∂∂+t y s x y x z 2∂∂ ⎝⎛∂∂∂∂∂+⎪⎭⎫∂∂∂∂s y t x +t y s y y z 22∂∂∂∂∂∂+t s x x z 2∂∂∂⋅∂∂+t s y y z 2∂∂∂⋅∂∂=s t z 2∂∂∂.例3：设z=f(x,y x ), 求22x z ∂∂,yx z 2∂∂∂. 解：记z=f(u,v), u=x, v=yx ，由复合函数求导公式有：x z ∂∂=x u u f ∂∂∂∂+x v v f ∂∂∂∂=u f ∂∂+vf y 1∂∂， ∴22xz ∂∂= ⎝⎛∂∂∂∂u f x +⎪⎭⎫∂∂v f y 1=x u u f 22∂∂∂∂+x v v u f 2∂∂∂∂∂+ ⎝⎛∂∂∂∂∂x u u v f y 12+⎪⎭⎫∂∂∂∂x v v f 22 =22uf ∂∂+v u f y 22∂∂∂+222v f y 1∂∂. y x z 2∂∂∂= ⎝⎛∂∂∂∂u f y +⎪⎭⎫∂∂v f y 1=y u u f 22∂∂∂∂+y v v u f 2∂∂∂∂∂-v f y 12∂∂+ ⎝⎛∂∂∂∂∂y u u v f y 12+⎪⎪⎭⎫∂∂∂∂y v v f 22=-v u f y x 22∂∂∂-v f y 12∂∂-223vf y x ∂∂.二、中值定理和泰勒公式概念3：若区域D 上任意两点的连线都含于D ，则称D 为凸区域，即 若D 为凸区域，则对任意两点P 1(x 1,x 2), P 2(x 2,y 2)∈D 和一切λ(0≤λ≤1), 恒有P(x 1+λ(x 2-x 1),y 1+λ(y 2-y 1))∈D.定理17.8：(中值定理)设二元函数f 在凸开域D ⊂R 2上连续，在D 的所有内点都可微，则对任意两点P(a,b),Q(a+h,b+k)∈D ，存在θ(0<θ<1), 使得f(a+h,b+k)-f(a,b)=f x (a+θh,b+θk)h+f y (a+θh,b+θk)k.证：令φ(t)=f(a+th,b+tk)，它是定义在[0,1]上的一元函数；∵φ(t)在[0,1]上连续，在(0,1)上可微；∴根据一元函数中值定理， 存在θ(0<θ<1), 使得φ(1)-φ(0)=φ’(θ). 由复合函数的求导法则知， φ’(θ)=f x (a+θh,b+θk)h+f y (a+θh,b+θk)k. 又由D 为凸区域知，(a+θh,b+θk)∈D, ∴f(a+h,b+k)-f(a,b)=f x (a+θh,b+θk)h+f y (a+θh,b+θk)k.注：对闭凸域D ，任意两点P 1(x 1,x 2), P 2(x 2,y 2)∈D 和一切λ(0<λ<1),都有 P(x 1+λ(x 2-x 1),y 1+λ(y 2-y 1))∈intD ，则对D 上连续，intD 内可微的函数f ， 只要P ,Q ∈intD ，也存在θ∈(0,1)使中值定理成立. 如，若D 为圆域{(x,y)|(x-ξ)2+(y-ζ)2≤r 2}, f 在D 上连续，在intD 内可微，则中值定理成立；若D 为矩形区域[a,b]×[c,d]，则不能保证对D 上任意两点P ,Q 都有中值定理成立.推论：若函数f 在区域D 上存在偏导数，且f x ≡f y ≡0，则f 在区域D 上为常量函数.证：设P 和P ’是区域D 上任意两点，由于D 为区域，可用一条完全在D 内的折线连接PP ’. 设x 1为折线上第一个折点， 直线段Px 1上每一点P 0(x 0,y 0), 存在邻域U(P 0)⊂D, 由中值定理知， 在U(P 0)内任一点M(x m ,y m )有f(M)-f(P 0)=f x (θ1)(x m -x 0)+f y (θ1)(y m -y 0), ∵f x ≡f y ≡0，∴f(M)-f(P 0)=0, 即f(M)=f(P 0)，∴在U(P 0)内f 是常数函数. 由Px 1上每一点都有这样的邻域U(P 0)，使得f(x,y)=常数.由有限覆盖定理知，存在有限个邻域U(P 1),…,U(P N )覆盖Px 1, ∴f(P)=f(x 1), 以x 1,…,x n 表示折线上的所有折点，同理有f(P)=f(x 1)=…=f(x n )=f(P ’). 又由P ,P ’在区域D 内的任意性，知在D 内,f(x,y)=常数.例4：对f(x,y)=1xy 2x 12+-应用微分中值定理，证明存在θ(0<θ<1),使得1-2=2(1-3θ)(1-2θ+3θ2)-3/2.解：f 定义在E={(x,y)|x 2-2xy+1>0}上，凸区域D={(x,y)|x 2+y 2≤1}⊂E. 又f x =-()321xy 2x y-x +-; f y =()321xy 2x x+-，且f,f x ,f y 都在D 上连续，取(1,0),(0,1)∈D ，根据微分中值定理，存在θ(0<θ<1), 使得 f(1,0)-f(0,1)=f x (θ,1-θ)-f y (θ,1-θ), 即21-1=-[]321θ)-θ(12θθ)-(1-θ+--[]321θ)-θ(12θθ+-=(1-3θ)(1-2θ+3θ2)-3/2，∴1-2=2(1-3θ)(1-2θ+3θ2)-3/2.定理17.9：(泰勒定理)若函数f 在点P 0(x 0,y 0)的某邻域U(P 0)上有直到n+1阶的连续偏导数，则对U(P 0)内任一点(x 0+h,y 0+k), 存在相应的 θ∈(0,1)，使得有二元函数f 在点P 0的n 阶泰勒公式：f(x 0+h,y 0+k)=f(x 0,y 0) + ⎝⎛∂∂x h +⎪⎪⎭⎫∂∂y k f(x 0,y 0)+ ⎝⎛∂∂x h !21+2y k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0,y 0)+… + ⎝⎛∂∂x h !n 1+n y k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0,y 0)+ ⎝⎛∂∂+x h !1)(n 1+1n y k +⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0+θh,y 0+θk).证：令φ(t)=f(x 0+th,y 0+tk),其定义域为[0,1],且满足一元函数泰勒条件； ∴φ(1)=φ(0)+φ’(0)+!21φ”(0)+…+!n 1φ(n)(0)+!)1(n 1+φ(n+1)(θ), (0<θ<1). 应用复合函数求导法则，可求得φ(t)的各阶导数：φ(m)(t)= ⎝⎛∂∂xh +m y k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0+th,y 0+tk), (m=1,2,…,n+1). 当t=0时，则有 φ(m)(0)= ⎝⎛∂∂x h +m y k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0,y 0), (m=1,2,…,n) 及φ(n+1)(θ)= ⎝⎛∂∂x h +1n y k +⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0+θh,y 0+θk)，将φ(m)(0), φ(n+1)(θ)代入φ(1)，得f(x 0+h,y 0+k)=f(x 0,y 0)+ ⎝⎛∂∂x h +⎪⎪⎭⎫∂∂y k f(x 0,y 0)+ ⎝⎛∂∂x h !21+2y k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0,y 0)+… + ⎝⎛∂∂x h !n 1+n y k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0,y 0)+ ⎝⎛∂∂+x h !1)(n 1+1n y k +⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0+θh,y 0+θk), (0<θ<1).注：1、中值公式为泰勒公式在n=0时的特列情形；2、若只要求余项R n =o (ρn ) (ρ=22k h +)，则仅需f 在U(P 0)内存在直到n 阶连续偏导数，便有f(x 0+h,y 0+k)=f(x 0,y 0)+∑= ⎝⎛∂∂n 1p x h !p 1+py k ⎪⎪⎭⎫∂∂f(x 0,y 0)+o (ρn ).例5：求f(x,y)=x y 在点(1,4)的泰勒公式(到二阶)，并用它计算(1.08)3.96. 解：∵f(1,4)=1; f x (1,4)=yx y-1|(1,4)=4; f y (1,4)=x y lnx|(1,4)=0;f xx (1,4)=y(y-1)x y-2|(1,4)=12; f yy (1,4)= x y (lnx) 2|(1,4)=0;f xy (1,4)=f yx (1,4)=x y-1+yx y-1lnx|(1,4)=1.∴x y =1+4(x-1)+6(x-1)2+(x-1)(y-4)+ o (ρ2). 当x=1.08, y=3.96时，有 (1.08)3.96≈1+4×0.08+6×0.082-0.08×0.04=1.3552.三、极值问题定义：设函数f 在点P 0(x 0,y 0)的某邻域U(P 0)内有定义，若对于任何点P(x,y)∈U(P 0)，有f(P)≤f(P 0)或f(P)≥f(P 0)，则称f 在点P 0取得极大(或极小)值，统称为极值. 极大值点、极小值点统称极值点.注：1、极值点只限于定义域的内点;2、若f 在点(x 0,y 0)取得极值，则当固定y=y 0时，一元函数f(x,y 0)必定在x=x 0取相同的极值；同理，一元函数f(x 0,y)在y=y 0也取相同的极值.例6：设f(x,y)=2x 2+y 2, g(x,y)=22y -x -1，h(x,y)=xy ，讨论原点(0,0)是不是它们的极值点.解：∵f(x,y)=2x 2+y 2≥f(0,0)=0，∴原点(0,0)是f 的极小值点； 又对任何(x,y)∈{(x,y)|x 2+y 2≤1}，有 g(x,y)=22y -x -1≤g(0,0)=1，∴原点(0,0)是g 的极大值点；但在原点的任意邻域内，对I,III 象限的任意点有h(x,y)>h(0,0)=0; 对II, IV 象限中的任意点有h(x,y)<h(0,0)=0; ∴(0,0)不是h 的极值点.定理17.10：(极值必要条件)若函数在点P 0(x 0,y 0)存在偏导数，且在P 0取得极值，则有f x (x 0,y 0)=0, f y (x 0,y 0)=0. 反之，若函数在点P 0满足上式，则称点P 0为f 的稳定点.注：1、极值点一定是稳定点，但稳定点不一定是极值点. 如例6中的函数h ，原点为其稳定点，但不是其极值点.2、函数在偏导数不存在的点也有可能取得极值，如f(x,y)=22y x +在原点没有偏导数，但f(0,0)=0是f 的极小值.概念4：假定f 具有二阶连续偏导数，并记H f (P 0)=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛)(P f )(P f )(P f )(P f 0y y 0y x 0xy 0xx =0P y y y x xy xx f f f f ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛，称之为P 0的黑赛矩阵.定理17.11：(极值充分条件)设二元函数f 在点P 0(x 0,y 0)的某邻域U(P 0)上具有二阶连续偏导数，且P 0是f 的稳定点，则当H f (P 0)是正定矩阵时，f 在点P 0取得极小值；当H f (P 0)是负定矩阵时，f 在点P 0取得极大值；当H f (P 0)是不定矩阵时，f 在点P 0不取极值.证：由f 在点P 0的二阶泰勒公式，及f x (P 0)= f y (P 0)=0，得f(x,y)-f(x 0,y 0)=21(△x,△y)H f (P 0)(△x,△y)T +o (△x 2+△y 2).当H f (P 0)正定时，对任何(△x,△y)≠(0,0)，恒有二次型Q(△x,△y)=(△x,△y)H f (P 0)(△x,△y)T >0，∴存在一个与△x,△y 无关的正数q, 使得Q(△x,△y)≥2q(△x 2+△y 2). 从而对充分小的U(P 0), 只要(x,y)∈U(P 0), 就有f(x,y)-f(x 0,y 0)≥q(△x 2+△y 2)+o (△x 2+△y 2)=(△x 2+△y 2)(q+o (1))≥0, 即f 在点P 0取得极小值；同理, 当H f (P 0)负定时，f 在点P 0取得极大值； 当H f (P 0)不定时，若f 取极值，不妨设取极大值，则沿任何过P 0的直线x=x 0+t △x, y=y 0+t △y, f(x,y)=f(x 0+t △x,y 0+t △y)=φ(t) 在t=0亦取得极大值. 由一元函数取极大值的充分条件知 φ”(0)≤0. 而φ’(t)=f x △x+f y △y, φ”(t)=f xx △x 2+2f xy △x △y+f yy △y 2,又φ”(0)=(△x,△y)H f (P 0)(△x,△y)T , 即H f (P 0)必须为负半定，矛盾！ 同理，若f 取极小值，则H f (P 0)必须为正半定，亦矛盾！∴当H f (P 0)是不定矩阵时，f 在点P 0不取极值.注：根据正半定或负半定对称阵所属主子行列式的符号规则，定理17.11又可写成为：若函数f 如定理所设，P 0是f 的稳定点，则有：(1)当f xx (P 0)>0, (f xx f yy -f xy 2)(P 0)>0时，f 在点P 0 取得极小值；(2)当f xx (P 0)<0, (f xx f yy -f xy 2)(P 0)>0时，f 在点P 0取得极大值；(3)当(f xx f yy -f xy 2)(P 0)<0时，f 在点P 0不能取得极值；(4)当(f xx f yy -f xy 2)(P 0)=0时，不能肯定f 在点P 0是否取得极值.例7：设f(x,y)=x2+5y2-6x+10y+6的极值.解：当f x=2x-6=0, f y=10y+10=0时, x=3, y=-1，即点(3,-1)是f的稳定点. ∵f xx=2>0, f yy=10, f xy=0, 即有(f xx f yy-f xy2)(3,-1)=20>0，∴f在点(3,-1)取得极小值f(3,-1)=9+5-18-10+6=-8.又f在R2上处处存在偏导数，∴(3,-1)是f唯一的极值点.例8：讨论f(x,y)=x2+xy是否存在极值.解：当f x=2x+y=0, f y=x=0时, x=0, y=0，即点(0,0)是f的稳定点.∵f xx=2, f yy=0, f xy=1, 即有(f xx f yy-f xy2)(0,0)=-1<0，∴(0,0)不是f的极值点. 又f在R2上处处存可微，∴f不存在极值.例9：设f(x,y)=(y-x2)(y-2x2)，试用定理17.11能否判定f在原点是否取得极值？如果不能，请试用其它方法判定？解：∵f x(0,0)=8x3-6xy|(0,0)=0, f y(0,0)=2y-3x2|(0,0)=0, ∴原点是f的稳定点. 又f xx=24x2-6y, f yy=2, f xy=-6x, 即有(f xx f yy-f xy2)(0,0)=0，∴由定理17.11无法判定f在原点是否取得极值.但当x2<y<2x2时，有f(x,y)<f(0,0)，而当y>2x2或y<x2时，f(x,y)>f(0,0)，∴f不可能在原点取得极值.例10：证明：圆的所有外切三角形中，以正三角形的面积为最小. 证：记圆的半径为1，任一外切三角形切点间弧长分别为α,β,γ，其中γ=2π-(α+β)，则外切三角形的面积可以表示为：S=tan 2α+tan 2β+tan 2γ= tan 2α+tan 2β-tan2β+α, 0<α,β<π.当S α=21(sec 22α-sec 22β+α)=0, S β=21(sec 22β-sec 22β+α)=0时，α=β=32π,即S 有稳定点(32π,32π). ∵S αα(32π,32π)=43>0, S ββ(32π,32π)=23,S αβ(32π,32π)=43, 即有(S ααS ββ-S αβ2)(32π,32π)=36>0,∴S 在(32π,32π)取得极小值. 又S 在定义域内处处存在偏导数，∴(32π,32π)是S 唯一的极小值点，∴当α=β=32π, γ=2π-(α+β)=32π,即外切三角形为正三角形时,面积最小.例11：(最小二乘法问题)设通过观测或实验得到一列点(x i ,y i ),i=1,2,…,n.它们大体上在一条直线上，即大体上可用直线方程来反映变量x 与y 之间的对应关系. 现要确定一直线使得与这n 个点的偏差平方和最小(最小二乘方).解：设所求直线方程为y=ax+b ，则这n 个点的偏差平方和可表示为： f(a,b)=∑=+n 1i 2i i )y -b (ax .当f a =2∑=+n 1i i i i )y -b (ax x =0, f b =2∑=+n1i i i )y -b (ax =0时,整理得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+∑∑∑∑∑=====n1i i n 1i i n1i i i n 1i i n 1i 2i y bn x a y x x b x a , 解方程组，得f(a,b)的稳定点： a 0=∑∑∑∑∑=====⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-n 1i 2n 1i i 2i n 1i i n 1i i n1i i i x x n y x y x n , b 0=2n1i i n 1i 2i n 1i i n 1i i i n 1i i n 1i 2i x x n x y x y x ⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∑∑∑∑∑======. 又A=f aa =2∑=n 1i 2ix >0, B=f ab =2∑=n1i i x , C=f bb =2n, D=AC-B 2=4n ∑=n1i 2ix -4(∑=n1i i x )2>0,从而f(a,b)在点(a 0,b 0)取得极小值，根据实际可知该极小值就是最小值.习题1、求下列函数的高阶偏导数.(1)z=x 4+y 4-4x 2y 2, 二阶偏导数；(2)z=e x (cosy+xsiny), 二阶偏导数；(3)z=xln(xy), y x z 23∂∂∂,23y x z ∂∂∂；(4)u=xyze x+y+z , r q p r q p zy x z ∂∂∂∂++； (5)z=f(xy 2,x 2y), 二阶偏导数；(6)u=f(x 2+y 2+z 2), 二阶偏导数； (7)z=f(x+y,xy,yx), z x ,z xx ,z xy .解：(1)z x =4x 3-8xy 2, z y =4y 3-8x 2y, z xx =12x 2-8y 2, z yy =12y 2-8x 2, z xy =z yx =-16xy. (2)z x =e x (cosy+xsiny)+e x siny=e x (cosy+siny+xsiny), z y =e x (xcosy-siny), z xx =e x (cosy+siny+xsiny)+e x siny=e x (cosy+2siny+xsiny), z yy =-e x (xsiny+cosy), z xy =z yx =e x (cosy-siny+xcosy).(3)∵x z ∂∂=ln(xy)+1, 22x z ∂∂=x 1, y x z 2∂∂∂=y 1, ∴y x z 23∂∂∂=0; 23yx z∂∂∂=-2y 1. (4)方法一：∵x u ∂∂=(yz+xyz)e x+y+z, ∴p p xu ∂∂=(pyz+xyz)e x+y+z ；∵y x u p 1p ∂∂+=(pz+pyz+xz+xyz)e x+y+z, ∴q p q p y x u ∂∂+=(qpz+pyz+qxz+xyz)e x+y+z ,∵zy x uq p q p ∂∂+=(qp+qpz+py+pyz+qx+qxz+xy+xyz)e x+y+z , ∴r q p r q p zy x z∂∂∂∂++=(rqp+qpz+rpy+pyz+rqx+qxz+rxy+xyz)e x+y+z . 方法二：u=xyze x+y+z =xe x ·ye y ·ze z . 由归纳法知： (xe x )(p)=(x+p)e x , (ye y )(q)=(y+q)e y , (ze z )(r)=(z+r)e x ,∴r q p r q p zy x z∂∂∂∂++=(xe x )(p)(ye y )(q)(ze z )(r)=(x+p)(y+q)(z+r)e x+y+z . (5)∵z x =y 2f 1+2xyf 2, z y =2xyf 1+x 2f 2,∴z xx =y 4f 11+4xy 3f 12+4x 2y 2f 22+2yf 2, z yy =2xf 1+4x 2y 2f 11+4x 3yf 21+x 4f 22, z xy =z yx =2yf 1+y 2(2xyf 11+x 2f 12)+2xf 2+2xy(x 2f 22+2xyf 21) =2yf 1+2xf 2+2xy(x 2f 22+y 2f 11)+5x 2y 2f 21.(6)设w=x 2+y 2+z 2, 则u=f(w). ∵u x =2xf ’(w), u y =2yf ’(w), u z =2zf ’(w), ∴u xx =2f ’(w)+4x 2f ”(w), u yy =2f ’(w)+4y 2f ”(w), u zz =2f ’(w)+4z 2f ”(w), u xy =u yx =4xyf ”(w); u yz =u zy =4yzf ”(w); u zz =u zx =4xzf ”(w). (7)z x =f 1+yf 2+y1f 3,z xx =f 11+yf 12+y 1f 13+y(f 21+yf 22+y 1f 23)+y 1(f 31+yf 32+y1f 33) =f 11+f 23+f 32+y(f 12+f 21)+y 2f 22+y 1(f 13+f 31)+2y 1f 33 = f 11+2yf 12+y2f 13+y 2f 22+2f 23+2y1f 33. z xy =f 11+xf 12-2y x f 13+f 2+y(f 21+xf 22-2y x f 23)-2y 1f 3+y 1(f 31+xf 32-2y x f 33) =f 11+(x+y)f 12+ ⎝⎛y 1-⎪⎪⎭⎫2y x f 13+xyf 22 -3y x f 33+f 2-2y 1f 3.2、设u=f(x,y), x=rcos θ, y=rsin θ, 证明：22ru ∂∂+r u r 1∂∂+222θu r 1∂∂=22x u ∂∂+22y u∂∂.证：∵r u ∂∂=r x x u ∂∂∂∂+r y y u ∂∂∂∂=cos θxu ∂∂+sin θy u∂∂,θu ∂∂=θx x u ∂∂∂∂+θy y u ∂∂∂∂=rcos θy u ∂∂-rsin θxu ∂∂;∴22r u ∂∂=cos 2θ22x u ∂∂+2sin θcos θy x u 2∂∂∂+sin 2θ22yu ∂∂, 22θu ∂∂=r 2cos 2θyu 22∂∂-rsin θy u ∂∂+r 2sin 2θ22x u ∂∂-rcos θx u ∂∂-2r 2sin θcos θy x u 2∂∂∂; 又r u r 1∂∂=r 1cos θx u ∂∂+r1sin θy u∂∂,222θu r 1∂∂= cos 2θy u 22∂∂-r1sin θy u ∂∂+sin 2θx u ∂∂-r 1cos θx u ∂∂-2sin θcos θy x u 2∂∂∂; ∴22r u ∂∂+r u r 1∂∂+222θu r 1∂∂=22x u ∂∂+22yu∂∂.3、设u=f(r), r2=x 12+x 22+…+x n 2,证明：212x u ∂∂+222x u ∂∂+…+2n 2x u ∂∂=22dru d +dr dur 1-n .证：记∵k x u ∂∂=k x r dr du ∂∂=dr du r x k , ∴2k 2x u ∂∂=dr du rx r 132k⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+r d u d r x 2222k , k=1,2,…,n ∴∑=∂∂n1k 2k2x u =212x u ∂∂+222x u ∂∂+…+2n 2x u ∂∂=22dr u d +dr du r 1r n ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=22dr u d +dr dur 1-n .4、设v=r 1g ⎪⎭⎫ ⎝⎛-c r t , c 为常数，r=222z y x ++. 证明：v xx +v yy +v zz =2c1v tt .证：∵v x =-r x r 12g+r 1⎪⎭⎫⎝⎛-cr x g ’=-3r x g-2cr x g ’, v y =-3r y g-2cr y g ’, v z =-3r z g-2crz g ’; ∴v xx =522r r -3x g+42cr x g ’+422cr r -2x g ’+322r c x g ” =522r r -3x g+422cr r -3x g ’+322r c x g ”, v yy =522r r -3y g+422cr r -3y g ’+322r c y g ”, v zz =522rr -3z g+422cr r -3z g ’+322r c z g ”,∵522r r -3x +522r r -3y +522r r -3z =0, 422cr r -3x +422cr r -3y +422cr r -3z =0, 322r c x +322r c y +322r c z =r c 12, ∴v xx +v yy +v zz =rc 12g ”; 又v t =r 1g ’, v tt =r 1g ”, ∴v xx +v yy +v zz =2c 1v tt .5、证明定理17.8的推论. 证：证明过程见17.8推论.6、通过对F(x,y)=sinxcosy 施用中值定理，证明对某θ∈(0,1)，有43=3πcos 3πθcos 6πθ-6πsin 3πθsin 6πθ. 证：F x =cosxcosy, F y =-sinxsiny. 对点(3π,6π)和(0,0)运用中值定理知，存在某θ∈(0,1)，有F(3π,6π)-F(0,0)=3πF x (3πθ,6πθ)+6πF y (3πθ,6πθ)，即sin 3πcos 6π-sin0cos0=3πcos 3πθcos 6πθ-6πsin 3πθsin 6πθ， 又sin 3πcos 6π-sin0cos0=43，∴43=3πcos 3πθcos 6πθ-6πsin 3πθsin 6πθ.7、求下列函数在指定点处的泰勒公式：(1)f(x,y)=sin(x 2+y 2)在点(0,0) (至二阶)；(2)f(x,y)=yx在点(1,1) (至三阶)； (3)f(x,y)=ln(1+x+y)在点(0,0)；(4)f(x,y)=2x 2-xy-y 2-6x-3y+5在点(1,-2). 解：(1)∵f(0,0)=sin0=0, f x (0,0)=2xcos(x 2+y 2)|(0,0)=0, f y (0,0)=0, f xx (0,0)=[2cos(x 2+y 2)-4x 2sin(x 2+y 2)]|(0,0)=2, f yy (0,0)=2, f xy (0,0)=f yx (0,0)=-4xysin(x 2+y 2)|(0,0)=0, f xxx (θx,θy)=[-12xsin(x 2+y 2)-8x 3cos(x 2+y 2)]|(θx,θy)=-4θxsin(θ2x 2+θ2y 2)-8θ3x 3cos(θ2x 2+θ2y 2), f xxy (θx,θy)=[-4ysin(x 2+y 2)-8x 2ycos(x 2+y 2)]|(θx,θy) =-4θysin(θ2x 2+θ2y 2)-8θ3x 2ycos(θ2x 2+θ2y 2), f yyx (θx,θy)=-4θxsin(θ2x 2+θ2y 2)-8θ3xy 2cos(θ2x 2+θ2y 2), f yyy (θx,θy)=-12θysin(θ2x 2+θ2y 2)-8θ3y 3cos(θ2x 2+θ2y 2), ∴sin(x 2+y 2)=x 2+y 2+R 2(x,y)，其中R 2(x,y)=61[x 3f xxx (θx,θy)+3x 2yf xxy (θx,θy)+3xy 2f yyx (θx,θy) +y 3f yyy (θx,θy)] =-32[3θ(x 2+y 2)2sin(θ2x 2+θ2y 2) +2θ3(x 2+y 2)3cos(θ2x 2+θ2y 2)]. (2)∵f(1,1)=1, f x (1,1)=y1|(1,1)=1, f y (1,1)=-2y x|(1,1)=-1, f xx =0, f yy (1,1)=3y 2x |(1,1)=2, f xy (1,1)=f yx (1,1)=-2y1|(1,1)=-1, f xxx =f xxy =0, f yyx (1,1)=3y 2|(1,1)=2, f yyy (1,1)=-4y 6x|(1,1)=-6, f xxxx =f xxxy =f xxxy =f xxyy =0, f yyyx (1+θx,1+θy)=-4θy)(16+, f yyyy (1+θx,1+θy)=5θy)(1θx )24(1++. ∴yx=1+(x-1)-(y-1)-(x-1)(y-1)+(y-1)2+(x-1)(y-1)2-(y-1)3+R 3(x,y)，其中 R 3(x,y)=241[4(x-1)(y-1)3f yyyx (1+θx,1+θy)+(y-1)4f yyyy (1+θx,1+θy)] =-431)]-θ(y [11)-1)(y -(x ++51)]-θ(y [11)-θ(x 1++(y-1)4. (3)∵k k x f ∂∂=k 1-k y)x (11)!-(k (-1)++=k k yf ∂∂, ∴k k x f(0,0)∂∂=kk y f(0,0)∂∂=(-1)k-1(k-1)!; ∵p -n p n y x f ∂∂∂=n1-n y)x (11)!-(n (-1)++, ∴p -n p n yx f(0,0)∂∂∂=(-1)n-1(n-1)!;∴ ⎝⎛∂∂x x p!1+py y ⎪⎪⎭⎫∂∂f(0,0)=∑=p 0i p iC p!1(-1)p-1(p-1)!x i y p-i =p (-1)1-p (x+y)p. ⎝⎛∂∂+x x 1)!(n 1+py y ⎪⎪⎭⎫∂∂f(θx,θy)=1n n 1-n 0p p 1n θy)θx (1n!)1(C 1)!(n 1+=+++-+∑x p y n-p =1n n θy)θx 1)(1(n )1(++++- (x+y)n+1. ∴ln(1+x+y)=p y)(x )1(p n1p 1-p +-∑=+(-1)n1n 1n θy)θx 1)(1(n )y x (++++++, (0<θ<1). (4)∵f(1,-2)=5, f x (1,-2)=(4x-y-6)|(1,-2)=0, f y (1,-2)=(-x-2y-3)|(1,-2)=0, f xx =4, f yy =-2, f xy =f yx =-1, ∴f 的三阶偏导数都为0, ∴2x 2-xy-y 2-6x-3y+5=5+2(x-1)2-(x-1)(y+2)-(y+2)2.8、求下列函数的极值点：(1)z=3axy-x 3-y 3 (a>0)；(2)z=x 2-xy+y 2-2x+y ；(3)z=e 2x (x+y 2+2y). 解：(1)当z x =3ay-3x 2=0, z y =3ax-3y 2=0时,x=y=0或x=y=a, ∴函数z 有稳定点(0,0)和(a,a).又z xx (a,a)=-6a<0, z yy (a,a)=-6a, z xx (0,0)=0, z yy (0,0)=0, z xy =z yx =3a, 即有 (z xx z yy -z xy 2)(a,a)=27a 2>0; (z xx z yy -z xy 2)(a,a)=-9a 2<0, ∴(a,a)是极大值点, (0,0)不是极值点.(2)当z x =2x-y-2=0, z y =-x+2y +1=0时,x=1, y=0,∴函数z 有稳定点(1,0). 又z xx =2>0, z yy =2, z xy =z yx =-1, 即有z xx z yy -z xy 2=3>0;∴(1,0)是极小值点. (3)当z x =e 2x (2x+2y 2+4y+1)=0, z y =e 2x (2y+2)=0时,x=21, y=-1,∴函数z 有稳定点(21,-1). 又z xx =e 2x (4x+4y 2+8y+4), z xx (21,-1)=2e>0; z yy =2e 2x , z yy (21,-1)=2e; z xy =z yx =e 2x (4y+4), z xy (21,-1)=z yx (21,-1)=0, 即有(z xx z yy -z xy 2)(21,-1)=4e 2>0; ∴(21,-1)是极小值点.9、求下列函数在指定范围内的最大值与最小值：(1)z=x 2-y 2, {(x,y)|x 2+y 2≤4}；(2)z=x 2-xy+y 2, {(x,y)||x|+|y|≤1}； (3)z=sinx+siny-sin(x+y), {(x,y)|x ≥0,y ≥0,x+y ≤2π}.解：(1)当z x =2x=0, z y =-2y=0时,x=0, y=0,∴函数z 有稳定点(0,0). 又z xx =2>0, z yy =-2, z xy =z yx =0, 即有z xx z yy -z xy 2=-4<0;∴(0,0)不是极值点. 当x 2+y 2=4时，y 2=4-x 2，∴z=2x 2-4. 由z ’=4x=0，得稳定点x=0, y=±2, z(0,2)=z(0,-2)=-4. 又x 2=4-y 2,∴z=4-2y 2.由z ’=-4y=0,得稳定点y=0, x=±2, z(2,0)=z(-2,0)=4. ∴在(2,0),(-2,0)取最大值4, 在(2,0),(-2,0)取最小值-4. (2)当z x =2x-y=0, z y =2y-x=0时,x=0, y=0,∴函数z 有稳定点(0,0). 又z xx =2>0, z yy =2, z xy =z yx =-1, 即有z xx z yy -z xy 2=3>0;∴z(0,0)=0是极小值. 当x+y=1, 即y=1-x 时, z=x 2-x(1-x)+(1-x)2=3x 2-3x+1, 由z ’=6x-3=0, 得稳定点x=21, y=21, z(21,21)=41;当x-y=1, 即y=x-1时, z=x 2-x(x-1)+(x-1)2=x 2-x+1, 由z ’=2x-1=0, 得 稳定点x=21,y=-21, z(21,-21)=43;当-x-y=1, 即y=-x-1时, z=x 2-x(-x-1)+(-x-1)2=3x 2+3x+1, 由z ’=6x+3=0, 得 稳定点x=-21,y=-21, z(-21,-21)=43; 又z(1,0)=z(0,1)=z(-1,0)=z(0,-1)=1, ∴函数在(1,0),(0,1),(-1,0),(0,-1)取最大值1, 在(0,0)取最小值0. (3)当z x =cosx-cos(x+y)=0, z y =cosy-cos(x+y)=0时,cosx=cosy, ∴函数的稳定点在x=y 或x+y=2π上.当x=y 时cosx-cos2x=-2cos 2x+cosx+1=0, ∴cosx=cosy=-21或1,∴x=y=32π或x=y=0, z(32π,32π)=233, z(0,0)=0. 又在边界{(x,y)|x=0, 0≤y ≤2π}∪{(x,y)|y=0, 0≤x ≤2π}∪{(x,y)|x+y=2π}上, z=0, ∴函数在(32π,32π)取最大值233, 在边界上取最小值0.10、在已知周长为2p 的一切三角形中，求出面积为最大的三角形. 解：设三边分别为x,y,y. 则面积S=z)-y)(p -x)(p -p(p , x+y+z=2p. ∴S=p)-y y)(x -x)(p -p(p , (x,y)∈D={(x,y)|0≤x ≤p, 0≤y ≤p, x+y ≥p }. 根据S 偏导数的特点，可知S 与f=(p-x)(p-y)(x+y-p)有相同的稳定点. 又当f x =(p-y)(2p-2x-y)=0, f y =(p-x)(2p-2y-x)=0时, x=y=32p , z=2p-x-y=32p, 且S 在D 的边界上有S ≡0, ∴S 在(32p ,32p)处取得最大值，即 边长为32p 的等边三角形面积最大为S(32p ,32p)=9p 3.11、在xy 平面上求一点，使它到三直线x=0, y=0及x+2y-16=0的距离平方和最小.解：所求点(x,y)到三直线的距离平方和为：s=x 2+y 2+516)-2y +(x 2.当s x =2x+516)-2y +2(x =0, s y =2y+516)-2y +4(x =0时，x=58, y=516. ∴(58,516)是s 的稳定点. 又s 在R 2内处处存在连续的偏导数, ∴(58,516)是s 唯一的稳定点，也是s 的最小值点.12、已知平面上n 个点的坐标分别为A 1(x 1,x 1), A 2(x 2,y 2), …,A n (x n ,y n )，试求一点，使它与这n 个点距离的平方和最小.解： 设点(x,y)为所求，它与各点距离平方和为：S=∑=+n1i 2i 2i ])y -(y )x -[(x .当S x =2nx-2∑=n 1i i x =0, S y =2ny-2∑=n1i i y =0时，x=∑=n 1i i x n 1, y=∑=n1i i y n 1.又S 在R 2内处处存在连续的偏导数，∴(∑=n 1i i x n 1,∑=n1i i y n 1)是S 唯一的稳定点，也是S 的最小值点.13、证明：函数u=ta 4b)-(x 22eπta 21-(a,b 为常数)满足热传导方程：t u ∂∂=a 222xu∂∂.证：t u∂∂=-ta 4b)-(x 322e πta 41-+ta 4b)-(x 22222e t a 4b)-(x πta 21-. x u ∂∂=-ta 4b)-(x 222e ta 4b)-2(x πt a 21-, 22x u∂∂=-ta 4b)-(x 3322e πta 41+ta 4b)-(x 24222e t a 4b)-(x πt 2a 1-,∴a 222x u∂∂=-ta 4b)-(x 322e πta 41-+ta 4b)-(x 22222e t a 4b)-(x πta 21-=tu∂∂.14、证明：函数u=ln 22b)-(y a)-(x +(a,b 为常数)满足拉普拉斯方程：22x u ∂∂+22yu∂∂=0. 证：∵x u∂∂=2222b)-(y a)-(x b)-(y a)-(x a -x +⋅+=22b)-(y a)-(x a -x +, ∴22x u ∂∂=222222]b)-(y a)-[(x a)-(x 2b)-(y a)-(x +-+=22222]b)-(y a)-[(x a)-(x b)-(y +-; 同理可得22y u∂∂=22222]b)-(y a)-[(x b)-(y a)-(x +-; ∴22x u ∂∂+22yu ∂∂=0.15、证明：若函数u=f(x,y)满足拉普拉斯方程：22x u ∂∂+22yu∂∂=0；则函数v=f(22y x x +,22y x y+)也满足此方程. 证：记s=22y x x +, t=22y x y +, 则x s ∂∂=22222)y x (x y +-=-y t ∂∂,y s∂∂=-222)y x (x y 2+=xt ∂∂.x v ∂∂=x s s f ∂∂∂∂+x t t f ∂∂∂∂,22x v ∂∂=222x s s f⎪⎭⎫⎝⎛∂∂∂∂+2x t x s t s f 2∂∂∂∂∂∂∂+222x t t f ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+22x s s f ∂∂∂∂+22x tt f ∂∂∂∂; 同理22y v ∂∂=222y s s f ⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂∂∂+2y t y s t s f 2∂∂∂∂∂∂∂+222y t t f ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂+22y s s f ∂∂∂∂+22y tt f ∂∂∂∂; ∵22x s ∂∂=-x y t 2∂∂∂,22y s ∂∂=y x t 2∂∂∂, ∴22x s ∂∂+22y s ∂∂=0, 同理22x t ∂∂+22yt∂∂=0. 又2x s ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=2y t ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂, 2x t ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=2y s ⎪⎪⎭⎫⎝⎛∂∂, x t x s ∂∂∂∂=-y t y s ∂∂∂∂,22s f ∂∂+22t f ∂∂=0, 代入上述各式子，可得22x v ∂∂+22yv∂∂=0.16、设函数u=φ(x+ψ(y))，证明y x u x u 2∂∂∂∂∂=22x uy u ∂∂∂∂.证：令s=x+ψ(y), 则∵x u ∂∂=ds d φ,y x u 2∂∂∂=dy d ψds φd 22, ∴y x u x u 2∂∂∂∂∂=dy d ψds φd ds d φ2;又y u ∂∂=dy d ψds d φ, 22x u ∂∂=22dsφd , ∴22x u y u ∂∂∂∂=dy d ψds φd ds d φ22=y x u x u 2∂∂∂∂∂.17、设f x ,f y 和f yx 在点(x 0,y 0)在某邻域内存在，f yx 在点(x 0,y 0)连续，证明：f xy 也存在，且f xy (x 0,y 0)=f yx (x 0,y 0). 证：由已知条件及中值定理得：F(△x,△y)=f(x 0+△x,y 0+△y)-f(x 0+△x,y 0)-f(x 0,y 0+△y)+f(x 0,y 0) =f yx (x 0+θ1△x,y 0+θ2△y)△x △y, 0<θ1,θ2<1，即有 f yx (x 0+θ1△x,y 0+θ2△y) =y1x )y ,f(x -)y x,f(x x y)y ,f(x -y)y x,f(x 00000000∆⎥⎦⎤⎢⎣⎡∆∆+-∆∆+∆+∆+. 又f yx 在点(x 0,y 0)连续，故对上式两边取△x →0得 f yx (x 0,y 0+θ2△y)=y)y ,f(x -)y x ,f(x 0000∆∆+，再让△y →0,由f yx 在点(x 0,y 0)连续及f xy 的定义知，f xy (x 0,y 0)=f yx (x 0,y 0).18、证明：若f x ,f y 在点(x 0,y 0)在某邻域内存在且在点(x 0,y 0)可微，则有f xy (x 0,y 0)=f yx (x 0,y 0).证：由已知条件及中值定理得：F(△x,△y)=f(x 0+△x,y 0+△y)-f(x 0+△x,y 0)-f(x 0,y 0+△y)+f(x 0,y 0) =[f x (x 0+θ1△x,y 0+△y)-f x (x 0+θ1△x,y 0)]△x, 0<θ1<1. 由f x 在点(x 0,y 0)可微知F(△x,△y)=f x (x 0+θ1△x,y 0+△y)-f x (x 0,y 0)]△x-f x (x 0+θ1△x,y 0)-f x (x 0,y 0)]△x =[f xx (x 0,y 0)θ1△x+f xy (x 0,y 0)△y+o (ρ)-f xx (x 0,y 0)θ1△x-o (ρ)]△x= f xy (x 0,y 0)△x △y+o (ρ)△x. ∴yx y)x ,f(lim (0,0)y )x,(∆⋅∆∆∆→∆∆=f xy (x 0,y 0). 同理， 由f y 在点(x 0,y 0)可微得yx y)x ,f(lim (0,0)y )x,(∆⋅∆∆∆→∆∆=f yx (x 0,y 0). ∴f xy (x 0,y 0)=f yx (x 0,y 0).19、设u=222z y x z y x111, 求(1)u x +u y +u z ；(2)xu x +yu y +zu z ；(3)u xx +u yy +u zz . 解：u x =22z y 2x z y1110=2xz+y 2-2xy-z 2=(y-z)(-2x+y+z), 同理 u y =(x-z)(-2y+x+z), u z =(x-y)(-2z+x+y),∴(1)u x +u y +u z =0; (2)xu x +yu y +zu z =3(z-y)(x-y)(x-z). 又∵u xx =2(z-y), u yy =2(x-z), u zz =2(y-x),∴(3)u xx +u yy +u zz =0.20、设f(x,y,z)=Ax 2+By 2+Cz 2+Dxy+Eyz+Fzx, 试按h,k,l 的正数幂展开f(x+h,y+k,z+l).解：∵f x =2Ax+Dy+Fz, f y =2By+Dx+Ez, f z =2Cz+Ey+Fx; f xx =2A, f yy =2B, f zz =2C; f xy =f yx =D, f xz =f zx =F, f yz =f zy =E.∴f(x+h,y+k,z+l)=f(x,y,z)+(2Ax+Dy+Fz)h+(2By+Dx+Ez)k+(2By+Dx+Ez)l +Ah 2+Bk 2+Cl 2+Dhk+Ekl+Fhl= f(x,y,z)+(2Ax+Dy+Fz)h+(2By+Dx+Ez)k+(2By+Dx+Ez)l+f(h,k,l).。
--泰勒公式与极值问题页课件 (一)
--泰勒公式与极值问题页课件 (一)泰勒公式与极值问题是高等数学中的重要内容，它们分别是函数求导和函数逼近的重要工具。
在数学的各个领域中都有广泛的应用，本文将从以下几个方面进行探讨。
一、泰勒公式泰勒公式是将一个函数表示为无穷阶可导的多项式，从而用一系列简单的函数来逼近原函数，而泰勒公式的基本形式为：$$ f(x)=f(a)+f\prime(a)(x-a)+\frac{1}{2!}f^{\prime\prime}(a)(x-a)^2+\cdots+\frac{1}{n!}f^{(n)}(a)(x-a)^n+R_n(x) $$其中$R_n(x)$是余项，表示当x在[a,x]之间时，函数f(x)与其在a点处的$n$阶泰勒多项式之差，可以用拉格朗日余项公式来计算。
使用泰勒公式可以方便地求解函数的导数、高阶导数，也可以用于解决一些复杂的极限问题，因此其在数学和科学中的应用非常广泛。
二、极值问题极值问题是函数研究中的重要方向之一，其主要研究对象是函数的最大值和最小值，通过研究函数的极点、导数等性质来确定其极值。
在求解一元函数的极值问题时，我们需要通过求导的方法来获得该函数的导函数，然后通过求导函数的零点来确定原函数的极值点。
而对于多元函数的极值问题，我们需要通过偏导数的方法来求解，求得函数在某一点的偏导数为0时，则该点为该函数的驻点，通过进一步研究可确定该点的极值。
在实际生活中，极值问题也有着广泛的应用，比如在工程中的优化设计问题中，可以通过求解函数的极值来确定最优解，提高工程的效率和经济效益。
三、泰勒公式与极值问题的应用泰勒公式和极值问题在工程、物理、生物、经济等领域都有着广泛的应用。
比如在金融领域中，我们需要通过泰勒公式来进行股票的预测分析，同时可以通过极值问题来寻找最优的投资方案。
在物理学中，我们需要通过泰勒公式来求解物质运动的轨迹，而极值问题则可以用于求解一些多维度的物理模型，深入研究物理运动的规律。
泰勒公式与极值精品习题整理
Taylor 展式、极值问题1． 将函数+++x y z ln(1)在点x y z =(,,)(0,0,0)分别展开成带Peano 余项的二阶泰勒展式和带有Lagrange 余项的一阶Taylor 展式。
解：将函数+++x y z ln(1)中的++x y z 看作一个整体，并记作=++u x y z . 将一元函数+u ln(1)在u =0处展开成带Peano 余项的二阶Taylor 展式:+=-+u u u o u 22ln(1)12(). 将=++u x y z 代入到上式即得+++=++-+++x y z x y z x y z o ρ22ln(1)()12()(). 上式即为所求的带Peano 余项的二阶Taylor 展式。
这里ρ=++x y z 2222. 注意++=o x y z o ρ22(())().为了求带Lagrange 余项的Taylor 展式，我们需要求函数的Hesse 矩阵。
为此，我们将函数+++x y z ln(1)看作函数+u ln(1)和函数=++u x y z 的复合函数。
于是⎝⎭⎪+ ⎪+++= ⎪⎛⎫u x y z 11grad(ln(1))111. 由此进一步得+++x y z ln(1)的Hesse 矩阵为H x y z u =-+⎛⎝ ⎫⎭⎪⎪⎪2(,,)1(1)111111)(. 于是所求的带Lagrange 余项的一阶Taylor 展式为θθθln(1)()12(,,)(,,)x y z x y z x y z H x y z x y z +++=++-⎛⎝ ⎫⎭⎪⎪⎪=21+++=++-1++22θx y z x y z x y z [()]()().（*） 这里∈θ(0,1).这是课本p.82，1（3），课本所给出的答案为x y z x y z +++=++-++ξηςln(1)()12()2.（**）关于不确定的量ξ，η，ς，课本没有给出说明。
泰勒公式(Taylor formula)求极限
泰勒公式（Taylor formula）求极限
在数学中，泰勒公式（Taylor formula）是一个用多项式来近似一个函数在某个点
附近的值的方法。
这种方法在求解极限问题时特别有用，尤其是当函数的形式比较复杂时。
下面我将以一个具体的极限问题为例，展示如何利用泰勒公式来求解。
示例问题
求解极限：
x→0lim x3sin(x)−x
解题步骤
步骤1：选择适当的泰勒公式
首先，我们需要选择适当的函数和展开点。
在这个例子中，函数是sin(x)，展开点是x=0。
泰勒公式的一般形式是：
f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+2!f′′(a)(x−a)2+3!f′′′(a)(x−a)3+⋯
对于sin(x)在x=0处的泰勒展开，我们得到：
sin(x)=x−3!x3+5!x5−⋯
这里我们只需要展开到x3项，因为分母已经是x3，更高阶的项在求极限时会趋于0。
步骤2：将泰勒公式代入极限表达式
将sin(x)的泰勒展开代入原极限表达式中：
x→0lim x3sin(x)−x=x→0lim x3x−3!x3−x
简化后得到：
x→0lim x3−6x3=x→0lim−61
步骤3：求极限
现在极限已经变得非常简单，可以直接求出：
x→0lim−61=−61
最终答案
所以，极限lim x→0x3sin(x)−x=−61。
通过泰勒公式，我们可以将一个复杂的极限问题转化为一个更简单的形式，从而更容易地求出极限值。
高数考研难点解析多元函数的泰勒展开与极值问题
高数考研难点解析多元函数的泰勒展开与极值问题高数考研难点解析：多元函数的泰勒展开与极值问题多元函数的泰勒展开与极值问题在高等数学中属于较为复杂的知识点，需要细致的分析和推导。
本文将针对这一难点进行解析，帮助读者更好地理解和掌握该知识点。
1. 泰勒展开在高等数学中，泰勒展开是将函数在某一点附近用无穷次求导得到的多项式来逼近原函数的方法。
对于单变量函数，泰勒展开公式如下：f(x) = f(a) + f'(a)(x - a) + f''(a)(x - a)^2/2! + ..., 其中a为展开点。
而对于多元函数，泰勒展开的公式也进行了相应的推广。
设f(x, y)为二元函数，展开点为(a, b)，则泰勒展开公式为：f(x, y) = f(a, b) + (∂f/∂x)(a, b)(x - a) + (∂f/∂y)(a, b)(y - b) + ...,其中第二项为一阶偏导数的乘积，第三项为二阶偏导数的乘积，依此类推。
2. 泰勒展开的应用泰勒展开在数学的各个领域都有广泛的应用，特别是在物理学和工程学中。
在高等数学中，泰勒展开常用于求函数的极值或近似计算。
对于多元函数的泰勒展开，在求取函数的极值问题时也扮演着重要角色。
3. 多元函数的极值问题多元函数在极值问题中，需要判断函数的极值点是否为极大值或极小值，亦或是鞍点。
泰勒展开可以帮助我们来判断和求解这些问题。
首先，我们需要求得函数的一阶和二阶偏导数，并找到函数的临界点（即一阶偏导数为零的点）。
在临界点的基础上，我们利用泰勒展开来近似描述函数在这些点附近的变化情况。
对于二元函数f(x, y)来说，函数在临界点(a, b)附近的泰勒展开式为：f(x, y) ≈ f(a, b) + (∂f/∂x)(a, b)(x - a) + (∂f/∂y)(a, b)(y - b) + ...根据泰勒展开的一般性质，我们可以通过二阶偏导数的符号来确定该点的性质。
泰勒公式解决极限
泰勒公式解决极限泰勒公式是微积分中的重要定理之一，主要是用来解决函数在某一点附近的近似值，特别是在极限问题中有广泛的应用。
本文将介绍泰勒公式的概念和应用，以及它的一些特殊形式和求解方法。
一、泰勒公式的概念和应用泰勒公式是由英国数学家泰勒（BrookTaylor）于1715年创立的，是一种将函数在某一点附近展开成幂级数的方法。
其代数形式的表达式如下：$f(x)=f(a)+(x-a)f'(a)+\frac{(x-a)^2}{2!}f''(a)+...+\frac{(x-a)^n}{n!}f^{(n)}(a)+R_n$其中$f(x)$是待求函数，$a$是展开的中心点，$f(a)$是函数在$a$点的函数值，$f'(a)$是$f(x)$在$a$点的导数，$f''(a)$是$f(x)$的二阶导数，$n$是展开的级数次数，$R_n$是剩余项。
泰勒公式的应用可以非常广泛，例如在计算极限、求函数在某一点的近似值和导数值、进行函数的多项式拟合等方面都很有用。
特别是在极限问题中，我们通常可以通过泰勒公式将原函数转化成一种更容易计算的形式，然后再进行求取。
二、泰勒公式的特殊形式和求解方法1、麦克劳林公式麦克劳林公式是泰勒公式的一种特殊形式，是当展开点$a=0$时的情况。
其表达式如下：$f(x)=f(0)+xf'(0)+\frac{x^2}{2!}f''(0)+...+\fra c{x^n}{n!}f^{(n)}(0)+R_n$此时，公式中只剩下了$x^n$的项和余项$R_n$，因此我们也称之为麦克劳林展开式。
这种形式可以更加简洁地表述被展开函数的特性，也更加方便计算。
2、拉格朗日余项拉格朗日余项是泰勒公式的余项的一种形式。
在麦克劳林公式中，该项可以表示为：$R_n=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}x^{n+1}$其中$\xi$是$x$和展开点之间的某个数值，它可以取得不同的值，使得余项的估计更加接近实际值。
【精品】泰勒公式与极值问题
§4 泰勒公式与极值问题教学计划：６课时．教学目的:让学生掌握多元函数高阶偏导数的求法；二元函数的中值定理和泰勒公式;二元函数取极值的必要和充分条件．教学重点：高阶偏导数、泰勒公式和极值的判定条件．教学难点：复合函数高阶偏导数的求法；二元函数的泰勒公式．教学方法：讲授法．教学步骤：一 高阶偏导数由于),(y x f z =的偏导函数),(),,(y x f y x f y x 仍然是自变量x 与y 的函数,如果它们关于x 与y 的偏导数也存在，则说函数f 具有二阶偏导数,二元函数的二阶偏导数有如下四种情形：(),22222222y x y x y x y y y x z +--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-∂∂=∂∂∂ (),22222222yx y x y x x x x y z +--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∂∂=∂∂∂().22222222y x xyy x x y y z +-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∂∂=∂∂ □注意从上面两个例子看到，这些函数关于x 和y 的不同顺序的两个二阶偏导数都相等（这种既有关于x 又有关于y 的高阶偏导数称为混合偏导数),即.22xy z y x z ∂∂∂=∂∂∂ 但这个结论并不对任何函数都成立，例如函数()⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++-=.0,0,0,,22222222y x y x y x y x y x y x f它的一阶偏导数为()()()⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++-+=,0,0,0,4,22222224224y x y xy x y y x x y y x f x()()()⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++--=,0,0,0,4,22222224224y x y xy x y y x x x y x f y进而求f 在（0，0）处关于x 和y 的两个不同顺序的混合偏导数,得 ()()(),1lim 0,0,0lim0,000-=∆∆-=∆-∆=→∆→∆y yyf y f f y x x y xy()()()1lim 0,00,lim0,000=∆∆=∆-∆=→∆→∆x xxf x f f x y y x yx ． 由此看到，这里的()y x f ,在原点处的两个二阶混合偏导数与求导顺序有关，那么，在什么条件下混合偏导数与求导顺序无关呢？为此，我们按定义先把()()0000,,y x f y x f yx xy 与表示成极限形式．由于()()(),,,lim ,0xy x f y x x f y x f x x ∆-∆+=→∆因此有()()()yy x f y y x f y x f x x y xy ∆-∆+=→∆0000000,,lim,()-⎢⎣⎡∆∆+-∆+∆+∆=→∆→∆x y y x f y y x x f y x y ),(,lim 1lim000000()⎥⎦⎤∆-∆+→∆x y x f y x x f x ),(,lim 00000 ()().),(,),(,limlim 0000000000yx y x f y x x f y y x f y y x x f x y ∆∆+∆+-∆+-∆+∆+=→∆→∆()1 类似地有()00,y x f yx()().),(,),(,limlim 0000000000yx y x f y y x f y x x f y y x x f y x ∆∆+∆+-∆+-∆+∆+=→∆→∆()2为使()()0000,,y x f y x f yx xy =成立,必须使)2(),1(这两个累次极限相等，即以交换累次极限的极限次序。
§17.4泰勒公式与极值问题
目 录
• 泰勒公式的定义与性质 • 泰勒公式在极值问题中的应用 • 泰勒公式的扩展与推广 • 极值问题的实际应用 • 极值问题的求解方法总结
01
泰勒公式的定义与性质
泰勒公式的定义
泰勒公式
一个在数学分析中常用的工具，用于将一个函数展开成无穷级数。具体来说，对于 一个在某点处具有n阶导数的函数f(x)，泰勒公式可以在该点的某个邻域内将f(x)表示 为f(0)与该点处的前n阶导数和x的幂次的乘积之和。
弦截法
通过不断调整弦的长度和角度，逼近极值点，最 终得到极值点的近似值。
符号求解方法
符号计算
利用符号计算软件（如 Mathematica、Maple等），对 函数进行符号化处理，直接得到 极值点的精确解。
泰勒展开
利用泰勒公式将函数展开成多项 式形式，通过比较各项系数，确 定极值点的位置和大小。
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泰勒公式的复数形式
复数泰勒公式
将实数域上的泰勒公式扩展到复数域，利用复数的共轭和乘法运算规则，对复 数函数进行泰勒展开。
复数泰勒公式的应用
在复变函数、量子力学、信号处理等领域有重要应用，为研究复数函数的性质 和行为提供了理论基础。
泰勒公式的近似计算方法
பைடு நூலகம்截断误差
在泰勒展开中，由于高阶项的省 略，会产生截断误差，影响近似
供需平衡
在经济学中，供需关系是决定市场价格的重要因素。通过极 值分析，可以确定在一定价格水平下，需求和供给的最大或 最小值，从而预测市场价格的走势。
工程学中的极值问题
结构设计
在工程学中，结构设计需要考虑各种 载荷和应力分布。极值分析可以用来 确定结构在不同载荷下的最大和最小 应力，以确保结构的安全性和稳定性。
泰勒公式求极限注意事项
泰勒公式求极限注意事项好嘞，以下是为您生成的关于“泰勒公式求极限注意事项”的文章：在咱们学习数学的漫漫征途中，泰勒公式求极限就像是一座有点陡峭但风景绝佳的山峰。
当我们想要征服它的时候，可得小心一些容易摔跤的地方。
先来说说泰勒公式到底是个啥。
简单来说，它就是把一个复杂的函数用一堆多项式来近似表示。
可别小看这个近似，用好了能让咱们在求极限的时候如鱼得水。
那用泰勒公式求极限的时候，第一个要注意的就是展开的阶数。
这就好比你要盖房子，得先想好盖几层。
展开的阶数少了，就像房子盖矮了，可能解决不了问题；展开多了呢，又费力气不讨好。
比如说求一个含有指数函数和三角函数的极限，如果只展开到一阶或者二阶，很可能得不到正确结果。
这时候就得根据题目中其他函数的阶数，合理地选择展开的阶数。
我记得有一次给学生们讲这个知识点的时候，出了一道题让大家练习。
有个同学特别积极，上来就咔咔一顿展开，结果展开了五六阶，把自己都绕晕了，最后还是做错了。
所以啊，展开阶数要恰到好处，就像切菜一样，不能切多也不能切少。
还有啊，展开点的选择也很重要。
有时候题目中会给定一个特定的点，那咱们就在这个点展开；要是没给定，就得根据函数的特点和极限的形式来选。
比如说对于分式中的函数，通常在分母为零的点展开。
有一回在课堂上做一个例题，有个聪明的同学就因为选对了展开点，很快就求出了答案，还得意地跟旁边的同学炫耀呢。
另外，要注意常见函数的泰勒展开式得牢记于心。
这就像是战士上战场，武器得顺手。
像 e^x、sin x、cos x 这些常见函数的展开式，一定要滚瓜烂熟。
不然到了做题的时候，还得现去推导，那可就浪费时间啦。
再说说计算过程中的小细节。
泰勒公式展开后，会有一堆项，这时候加减乘除可不能马虎。
有一次我自己做题，不小心把一个符号弄错了，结果忙活了半天也没得出正确答案，后来仔细一检查，哎呀，真是哭笑不得。
总之，用泰勒公式求极限，要像走钢丝一样，小心翼翼，注意每一个细节。
多元函数Taylor公式与极值
4.1 多元函数的Taloy公式
定义 4.1 设 f ( x ) 是定义在区域 R n 内的 n 元函数，若 f 在
内连续，则称 f 是 上的 C (0) 类函数，记为 f C (0) () ，或
f C () ；若 f 在 内有连续的 m 阶偏导数，则称 f 是 上的 C ( m)
其中 ( x x0 )2 ( y y0 )2 .
4.2 无约束极值、最大值与最小值
1. 无约束极值
定义 4.2 恒成立不等式 设 f : U (x0 ) Rn R ，若 x U ( x0 ) ，
f ( x) f ( x0 ) ( f ( x) f ( x0 )) ，则称 f 在点
（2）若 A 0, AC B2 0 ，则 H f ( P 0 ) 为极大值； 0 ) 负定，故 f ( P （3）当 AC B 2 0 ，则 H f ( P 0 ) 不是极值。 0 ) 不定，故 f ( P
求函数 z f ( x , y ) 的极值的步骤
f x ( x , y ) 0 （1） 解方程组 ，求出一切驻点； f y ( x , y ) 0
∴函数 f ( x , y ) 在点 (1, 1) 有极小值 f (1, 1) 1 .
2. 最大值与最小值
最值的求法 :
由于有界闭区域 D 上的连续函数必有最大值和最小值. 因此将函数在 D 内的所有驻点、偏导数不存在的点处的 函数值及在 D 的边界上的最大值和最小值进行比较，其 中最大(小)者即为函数在 D 上的最大(小)值.
驻点为 (0, 0), (1, 1).
f x x ( x, y ) 6 x,
f x y ( x, y) 3,
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y0 )
1 2!
(h
x
k
y
)2
f
(x0 ,
y0 )
1 n!
(h
x
k
y
)n
f
(x0 ,
y0 )
Rn
①
其中
Rn
1 (n1)!
(h
x
k
y
)n1
f
( x0
h,
y0
k)
②
(0 1)
① 称为f 在点(x0 , y0 )的 n 阶泰勒公式, ②称为其拉格
朗日型余项 .
15
证: 令 (t) f (x0 th, y0 tk) (0 t 1),
y0 )
表示 h
f x (x0 ,
y0 ) k
f y (x0 ,
y0 )
•
(h
x
k
)2 y
f
(x0 ,
y0 ) 表示
h2 f xx (x0 , y0 ) 2hk f x y (x0 , y0 ) k 2 f y y (x0 , y0 )
•
一般地,
(h
x
k
)m y
f
(x0 ,
y0 )
表示
z u
fu (u, v)
fu
f1
z v
fv (u, v)
fv
f2
2z u2
fuu (u, v)
fuu
f11
2z v2
fvv (u, v)
fvv
f 22
2z uv
fuv (u, v)
fuv
f12
2z vu
fvu (u, v)
fvu f21
称为混合偏导数
当 f12 和 f21 均连续时有 f12 f21
在计算时注意合并同类项! 12
二、中值定理与泰勒公式
一元函数 f (x) 的泰勒公式:
f
( x0
h)
f
(x0 )
f
(x0 )h
f (x0 ) h2 2!
f (n) (x0 ) hn n!
推广
(0 1)
多元函数泰勒公式
13
记号 (设下面涉及的偏导数连续):
•
(h x
k
)f y
(x0 ,
x2 y2 0 x2 y2 0
f y (x, y)
x
x4
4x2y2 (x2 y2)2
y4
,
0,
x2 y2 0 x2 y2 0
f xy (0,0)
lim
y 0
f x (0,
y) y
f x (0, 0)
lim
y 0
y y
1
二 者
f yx (0,0)
lim
x0
f y (x,
4ex2y
3z yx2
x
(
2z ) y x
2ex2y
注意:此处 2 z 2 z , 但这一结论并不总成立. xy yx
4
例如, f (x, y)
xy
x2 x2
y2 y2
,
0,
x2 y2 0 x2 y2 0
fx (x, y)
y
x4
4x2y2 (x2 y2)2
y4
,
0,
则
(0) f (x0, y0 ), (1) f (x0 h, y0 k)
利用多元复合函数求导法则可得:
(t) h f x (x0 ht , y0 kt) k f y (x0 ht , y0 kt)
(0)
(h
x
求 2z
y x
yx
解:
z y
x
f1
x y2
f
2
1 x
g
2z yx
f1
x[y
f11
1 y
f12]
1 y2
f2
x y2
[
yf21
1 y
f 22
]
1 x2
g
y x3
g
f1 x y
f11
1 y2
f2
x y3
f22
1 x2
g
y x3
g
11
注意: 熟记常用导数符号.
设 z f (u,v) u (x, y) v (x, y)
说明: 因为初等函数的偏导数仍为初等函数 , 而初等 函数在其定义区域内是连续的 , 故求初等函数的高阶导 数可以选择方便的求导顺序.
7
例3. 设
f 具有二阶连续偏导数,
求 w, 2w .
x x z
w , f1 , f2
解: 令 u x y z , v xyz , 则
uv
w f (u, v)
3 r3
3(
x2
y2 r5
z2
)
0
6
定理. 若 f xy (x,y)和 f y x (x,y) 都在点(x0 , y0 )连续, 则 f x y (x0 , y0 ) f y x (x0 , y0 )
本定理对 n 元函数的高阶混合导数也成立. 例如, 对三元函数 u = f (x , y , z) , 当三阶混合偏导数 在点 (x , y , z) 连续时, 有
0) x
f y (0, 0)
lim
x0
x x
1
不 等
5例2. 证ຫໍສະໝຸດ 函数满足拉普拉斯方程
u
2u x2
2u y2
2u z2
0
证：
r2
2u x2
1 r3
3 r
x
4
r x
1 r3
3x2 r5
利用对称性
,
有
2u y2
1 r3
3 y2 r5
,
2u z2
1 r3
3z2 r5
2u x2
2u y2
2u z2
z = f (x , y) 关于 x 的 n –1 阶偏导数 , 再关于 y 的一阶
偏导数为
( y
)
nz xn1 y
3
例1. 求函数
z ex2y
的二阶偏导数及
3z y x 2
.
解 : z ex2y
z 2ex2y
x
y
2z x2
ex2y
2z 2ex2y x y
2z 2ex2y yx
2 z y2
第4节
第17章
泰勒公式与极值问题
一、高阶偏导数 二、中值定理与泰勒公式 三、极值问题
1
一、高阶偏导数
设 z = f (x , y)在域 D 内存在连续的偏导数
z x
fx (x, y) ,
z y
f y (x, y)
若这两个偏导数仍存在偏导数，则称它们是z = f ( x , y )
的二阶偏导数 . 按求导顺序不同, 有下列四个二阶偏导
m
Cmp
p0
h
pk
m
p
x
m f p ym
p
(x0 ,
y0 )
14
定理1. 设 z f (x, y) 在点(x0, y0 ) 的某一邻域内有直
到 n + 1 阶连续偏导数 , (x0 h, y0 k) 为此邻域内任
一点, 则有
f
(x0
h,
y0
k)
f
( x0 ,
y0
)
(h
x
k
y
)
f
(x0 ,
w x
f2 yz
x y zx y z
y z f2 (x y z, xyz)
2w xz
f12 xy
f22 x y
为简便 起f11见
,y引(x入 z记) f号12
f1xy
2zf u
f,22f12yf2u2fv
,
10
例4: 已知 Z f (x y, x ) g y 其中 f , g 二阶连续可导
数:
(z) x x
2z x2
f xx (x, y);
(z) y x
2z x y
fx y (x, y)
(z) 2z x y yx
f yx (x, y);
y
(z y
)
2z y2
f y y (x, y)
2
类似可以定义更高阶的偏导数. 例如，z = f (x , y) 关于 x 的三阶偏导数为