多元函数的讲义极值与二元函数的泰勒公式精品
多元函数的泰勒公式与极限
多元函数的泰勒公式与极限多元函数的泰勒公式是数学中重要的概念，它与极限有密切关系。
在本文中，我们将介绍多元函数的泰勒公式以及其与极限的关联。
首先，让我们回顾一元函数的泰勒公式。
对于一元函数$f(x)$，其在$x=a$处的泰勒展开式可以表示为：$$f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + \frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2 + \frac{f'''(a)}{3!}(x-a)^3 + \cdots$$其中$f'(a)$表示函数$f(x)$在$x=a$处的一阶导数，$f''(a)$表示二阶导数，以此类推。
泰勒公式可以将函数在$x=a$附近的值用无穷项级数展开，使我们能够近似计算函数在该点的值。
现在我们将泰勒公式推广到多元函数。
考虑一个二元函数$f(x,y)$，我们希望在点$(x=a,y=b)$处进行泰勒展开。
多元函数的泰勒公式可以表示为：$$f(x,y) = f(a,b) + \frac{\partial f}{\partial x}(a,b)(x-a) + \frac{\partial f}{\partial y}(a,b)(y-b) + \frac{1}{2!} \left( \frac{\partial^2 f}{\partialx^2}(a,b)(x-a)^2 + \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y}(a,b)(x-a)(y-b) + \frac{\partial^2 f}{\partial y^2}(a,b)(y-b)^2 \right) + \cdots$$其中$\frac{\partial f}{\partial x}(a,b)$表示函数$f(x,y)$在点$(x=a,y=b)$处对$x$的偏导数，$\frac{\partial f}{\partial y}(a,b)$表示对$y$的偏导数，类似地，$\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}(a,b)$表示二阶偏导数，以此类推。
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)
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).。
多元函数的泰勒公式
多元函数的泰勒公式多元函数的泰勒公式是微积分学中的基本概念。
它是用来描述多元函数在某个点附近的局部行为的一种数学工具，也是微积分中非常基础的一部分。
泰勒公式在应用中有着广泛的实际意义，在物理、工程、经济、计算机科学等领域都有着非常重要的应用。
下面，我将简单介绍多元函数的泰勒公式。
一、定义多元函数的泰勒公式是指将一个多元函数在某个点处展开成为一个多项式的公式。
具体来说，对于一个二元函数f(x,y)，在某个点(x0,y0)处，我们可以将f(x,y)在该点处展开成为如下的形式：其中，P(x,y)是x和y的多项式，k和l分别为x和y的非负整数指数，DkDly表示对x求k次导数，对y求l次导数，f(k,l)(x0,y0)表示f(x,y)在(x0,y0)处对x求k次导数，对y求l次导数的结果。
该公式就是多元函数的泰勒公式，它可以用来描述多元函数的局部行为。
二、应用多元函数的泰勒公式在实际应用中有着广泛的应用，下面列举一些例子。
1、求二元函数的极值对于一个二元函数f(x,y)，如果要求在某个点(x0,y0)处的极值，可以通过将f(x,y)展开成泰勒公式后求得。
具体来说，我们可以将f(x,y)在(x0,y0)处展开成如下的形式：显然，如果k和l分别为偶数，则f(k,l)(x0,y0)>0；如果k和l分别为奇数，则f(k,l)(x0,y0)<0。
因此，当k和l分别为偶数时，f(x,y)在(x0,y0)处有一个局部极小值；当k和l分别为奇数时，f(x,y)在(x0,y0)处有一个局部极大值。
2、多元函数的插值近似在实际应用中，常常需要对某个多元函数进行插值近似，以得到某些未知点的函数值。
此时，可以利用多元函数的泰勒公式来进行近似计算。
例如，对于一个二元函数f(x,y)，在某个点(x0,y0)处，假设我们已知f及其一阶和二阶导数的值。
此时，我们可以将f(x,y)在(x0,y0)进行泰勒展开，得到如下的形式：通过上式，我们就可以得到f(x,y)在(x0,y0)处的近似值，从而进行插值计算。
二元函数的泰勒公式
一元函数
的泰勒公式:
推广 多元函数泰勒公式
记号 (设下面涉及的偏导数连续): •
•
表示
• 一般地,
表示
定理1.
到 n + 1 阶连续偏导数 , 一点, 则有
的某一邻域内有直 为此邻域内任
其中
① 称为f 在点(x0 , y0 )的 n 阶泰勒公式, 朗日型余项 .
① ② ②称为其拉格
在区域D 上的两个一阶偏导数
恒为零, 由中值公式可知在该区域上
例1. 求函数
勒公式. 解:
因此,
的三阶泰
其中
二、极值充分条件的证明
定理2 (充分条件)
若函数
的某邻域内具有一阶和二阶连续偏导数, 且
令
则: 1) 当 2) 当 3) 当
时, 具有极值 时, 没有极值.
A < 0 时取极大值; A > 0 时取极小值.
证: 令
则 利用多元复合函数求导法则可得:
一般地,
由
的麦克劳林公式, 得
将前述导计式.
因 f 的各 n+1 阶偏导数连续,
邻域其绝对值必有上界 M ,
在某闭 则有
(2) 当 n = 0 时, 得二元函数的拉格朗日中值公式:
定理1
(3) 若函数
因此
作业
P123 1 , 3 , 4 , 5
第十节
时, 有
同号. 可见 △z 在 (x0 , y0) 邻近有正有负,
异号;
若 A＝C ＝0 ,则必有 B≠0 ,
不妨设 B＞0 ,
此时
可见 △z 在 (x0 , y0) 邻近有正有负,
(3) 当AC－B2 ＝0 时,
多元函数的极值问题
则: 1) 当AC B 2 0 时, 具有极值且
A<0 (C< 0 )时取极大值; A>0 (C >0 )时取极小值.
2 2) 当 AC B 0 时, 没有极值.
3) 当 AC B 2 0 时, 不能确定 , 需另行讨论.
证: 由二元函数的泰勒公式, 并注意 f x ( x0 , y0 ) 0 , f y ( x0 , y0 ) 0
m • 一般地, (h k ) f ( x0 , y0 ) 表示 x y m m f p Cm h p k m p p m p ( x0 , y0 ) x y p 0
定理1. 设 z f ( x, y ) 在点 ( x0 , y0 )
到 n + 1 阶连续偏导数 , ( x0 h , y0 k ) 为此邻域内任 一点, 则有
利用多元复合函数求导法则可得:
(t ) h f x ( x0 ht , y0 k t ) k f y ( x0 ht , y0 k t )
(0) (h x k y ) f ( x0 , y0 )
(t ) h 2 f x x ( x0 ht , y0 k t )
2hk f x y ( x0 ht , y0 k t )
k 2 f y y ( x0 ht , y0 k t )
(0) (h x k y ) 2 f ( x0 , y0 )
一般地,
m f ( m) p p m p (t ) C m h k x p y m p ( x0 ht , y0 k t ) p 0
第四节 多元函数的极值问题
一、二元泰勒公式 二、多元函数的极值 三、多元函数的最值 四、条件极值
微积分-D7_7 多元函数的泰勒公式-精品文档
解:
1 f xy , f xy , x y 1 xy 1 fxx x, y fxy x, y fyy x, y 2 1 x y
3 f 2 ! 3 j 3 j 1 x y x y 4 f 3 ! 4 j 4 j 1 x y x y
7. 7. 2 多元函数的泰勒公式 7. 7. 3 极值充分条件的证明
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7.7.1 二元函数的泰勒公式
一元函数
f x 的 n 阶Taylor(泰勒)公式:
f x f x0 f x0 x
f
(n)
f x0 2!
令 A f ( x , y ) , B f ( x , y ) , C f ( x , y ) x x 0 0 x y 0 0 y y 0 0 时, 具有极值 则: 1) 当AC B 0
2
B 0 2) 当 AC 时, 没有极值.
2 3) 当 AC 时, 不能确定 , 需另行讨论. B 0 f ( 0 )
2
m j j j x y j 0
m m ,y m fx 0 0
d m j j x d y
m 0 , 1 ,2 ,
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n元函数的情形 (下面涉及的偏导数均连续) • 一阶微分：
• 二阶微分：
n n f X d f X fk X0 dxk ; d x 0 k 0 x k 1 k k1
y
,1 ,2 ,3 j 0
0 , 1 ,2 ,3 ,4 j
7(8)多元函数的极值与二元函数的泰勒公式
21
多元函数的极值与拉格朗日乘数法
例 已知长方体长宽高的和为18, 问长、宽、高 各取什么值时长方体的体积最大？ 解 设长方体的长、宽、高分别为 x、y、z , 由题意 x y z 18, z 18 x y
长方体的体积为 V xyz xy(18 x y )
A z xx |P
C z yy |P
1 故 AC B 0 ( z 2) 2 (2 z ) 函数在P有极值.
2
1 2 z B z xy |P 0
1 2 z
将P (1,1) 代入原方程, 有 z1 2, z2 6 1 当 z1 2时, A 0, 4 所以 z f (1,1) 2 为极小值; 1 当 z2 6时, A 0, 4
求函数 z f ( x , y ) 极值的一般步骤: 第一步 f x ( x, y) 0 解方程组 f y ( x, y) 0 求出实数解, 得驻点. 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 B 2 的符号, 再判定是否是极值.
7
多元函数的极值与拉格朗日乘数法
3.极值的充分条件 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, f yy ( x0 , y0 ) C ,
将上方程组再分别对x, y求偏导数, 1 1 A z xx |P , B z , yy | P xy |P 0, C z 2 z 2 z
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。
§5.7多元函数的Taylor公式与极值
∂m f ∂x ∂y
k
( ∆x )k ( ∆y )m−k m− k
( m = 1,2,⋯n + 1 )
定理 1 设二元函数 f 在点 M 0 ( x0 , y 0 )的某邻域 N ( M 0 )内
有 n + 1阶连续偏导数，则 ∀ M ( x0 + ∆ x , y 0 + ∆ y ) ∈ N ( M 0 ), 有 ∂ ∂ f ( x0 + ∆ x , y 0 + ∆ y ) = f ( x0 , y 0 ) + ∆ x （ + ∆ y ) f ( x0 , y 0 ) ∂x ∂y 1 ∂ ∂ 2 + （ ∆x + ∆ y ) f ( x0 , y 0 ) + ⋯ 2! ∂x ∂y 1 ∂ ∂ n + （ ∆x + ∆ y ) f ( x0 , y 0 ) n! ∂x ∂y 1 ∂ ∂ n +1 + （ ∆x + ∆ y ) f ( x0 + θ∆ x , y 0 + θ∆ y ) ( n + 1)! ∂x ∂y 其中 0 < θ < 1
∂f ∂x = f ( x0 , y0 ) + (∆x, ∆y) ∂f ∂y M0
*
∂2 f 2 1 ∂x + (∆x, ∆y) 2 ∂ f 2 ∂x∂y
∂ f ∂x∂y ∆x 2 ∂ f ∆y ∂y 2 M *
z = f ( x, y) = x 2 + y 2 在 ( 0， ) 取得极值 0， 0 但 ( 0， 0）不是驻点，因为在（ 0， 0）处f x , f y不存在。
多元函数的泰勒公式
第九节 多元函数的泰勒公式
内容分布图示
★ 二元函数的泰勒公式
★ 例1
★ 关于极值充分条件的证明
★ 内容小结
★ 习题8—9
★ 返回
内容要点：
一、二元函数的泰勒公式
我们知道用一个一元函数的泰勒公式可以按任意给定的精度要求来近似表达这个函数. 对多元函数也有类似的结果，即可以用一个多元多项式按任意给定的精度要求来近似表达一个多元函数. 现以二元函数为例叙述如下：
定理1 设),(y x f z
=在点),(00y x 的某一邻域内连续且有直到1+n 阶的连续偏导数, ),(00k y h x ++为此邻域内任一点, 则有
),(),(),(000000y x f y k x h y x f h y h x f ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+∂∂+=++),(!21002y x f y k x h ⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛∂∂+∂∂+ ),(!100y x f y k x h n n ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+∂∂++ ),()!1(1001k y h x f y k x h n n θθ++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+∂∂+++
).10(<<θ
这个公式称为二元函数
),(y x f 在点),(00y x 的n 阶泰勒公式. 推论1 设函数),(y x f 在区域D 上具有连续的一阶偏导数，且在区域D 内，有
,0),(≡y x f x 0),(≡y x f y ，则函数),(y x f 在区域D 内为一常数.
二、极值充分条件的证明
例题选讲：
例1（讲义例1）求函数)1ln(),(y x y x f ++=的三阶麦克劳林公式.。
多元函数的极值及最大值【精品-PPT】
高等数学
主讲人： 苏本堂
第八节多元函数的极值及其求法
一、多元函数的极值及最大值、最小值 二、条件极值 拉格朗日乘数法
山东农业大学
高等数学
主讲人： 苏本堂
一、多元函数的极值及最大值、最小值
定义 设函数zf(x y)在点(x0 y0)的某个邻域内有定 义 如果对于该邻域内任何异于(x0 y0)的点(x y) 都有
则: 1) 当AC B2 0 时, 具有极值
A<0 时取极大值; A>0 时取极小值.
2) 当 AC B2 0 时, 没有极值.
3) 当 AC B2 0 时, 不能确定 , 需另行讨论.
证明见 第九节.
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求函数 z = f ( x , y) 极值的一般步骤：
fx
fy
dy dx
0
因d y dx
x y
,
故有
fx
f
y
x y
0
记
fx fy
x y
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极值点必满足
fx x 0 f y y 0 (x, y) 0
引入辅助函数 F f (x, y) (x, y)
则极值点满足:
辅助函数F 称为拉格朗日( Lagrange )函数. 利用拉格 朗日函数求极值的方法称为拉格朗日乘数法.
oO4uUaB!hH)nO4uUaA#hH)nN3tUaA #gG(n N3tT9A #gG(mM3tT9 zZfG(mM2sS9 zZfF*mM2sS8y ZfF*lL1sS8y YeE*lL 1rR8y YeE&kL 1rR7x XeE&kK0qR7x XdD& kK0qQ 6
10.4 二元函数的泰勒公式2
解得两个稳定点（0，0）与（1，1）. ( x, y) 6x, ( x, y) 3, ( x, y) 6 y. f xx f xy f yy
( x, y)]2 f xx ( x, y) f yy ( x, y) 9 36xy. [ f xy
在点
在点
(0, 0), 9 0, (0, 0) (1,1), 27 0, 且A 6 0,(1,1)
( x3 y 3 3xy )
(1,1)
是函数的极小点，极小值是
1
要设计一个容量为 V0的长方体开口水箱, 试问水箱长、宽、高等于多少时所用材料最省？
例7
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.
例如
函数 z x 2 y 2 在 (0,0) 处有极大值．
例如
函数 z xy 在 (0,0) 处无极值．
z
o x
y
二元函数取得极值的条件
定理（必要条件） 设函数 z f ( x , y )在点 (a, b) 具有偏导数， 且在点 (a, b) 处有极值，则它在该点的偏导数 必然为零： f x (a, b) 0 ， f y (a, b) 0 .
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： 驻点 极值点
例如, 点 ( 0,0) 是函数 z xy 的驻点， 但不是极值点. 问题：如何判定一个驻点是否为极值点？
定理（充分条件） 设函数 z f ( x , y )在点 (a, b) 的某邻域内连续，有一阶及二阶连续偏导数， 又f x (a, b) 0，f y (a, b) 0， (a, b)是驻点 令f xx (a, b) A，f xy (a, b) B，f yy (a, b) C，
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,
二元函数泰勒展开-精选文档
就本节自身而言，引入高阶偏导数是导出 泰劳公式的需要；而泰劳公式除了用于近似 计算外 , 又为建立极值判别准则作好了准 备.
一、高阶偏导数 二、中值定理和泰勒公式
三、极值问题
一、高阶偏导数
然 是 x , y 的 函 数 ,如果它们关于 x 与 y 的偏导数也
由 于 z f ( x , y ) 的 偏 导 数 f ( x , y ) , f ( x , y ) 一 般 仍 x y
2 z z f ( xy , ) 2 . y y y y y
f ( xy ,) 类似地可以定义更高阶的偏导数 例如 z
的三阶偏导数共有八种情形:
3 z z ( xy , ) , 3 2 3f x x x x
数为
z y 2 x y 2 2 2 22 , 2 x x x y ( x y)
2
2 2 2 z y x y 2 2 2 22 , xy y x y ( x y )
2 2 z x x y 2 2 2 22 , yx x x y ( x y ) 2
式. 由于
fx ( x , y ) fx (, y ) f (, x y ) l i m , x x 0 x
因此有
fx (, y y ) fx (, y ) x 0 0 x 0 0 f (, x y ) l i m x y 0 0 y 0 y
f ( x x , y y ) f (, x y y ) 1 0 0 0 0 l i ml i m y 0 x 0 y x f ( x x , y ) f ( x , y ) 0 0 0 0 l i m x 0 x