高数(同济第六版)第九章总结

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第六版高数第九章第8节

令 A fxx(x , y ), B fxy(x , y ),C= fyy(x , y ) = = 0 0 0 0 0 0 A<0 时取极大值; 时取极大值; :1)当 C 2 则:1)当 A −B >0 时, 具有极值 A>0 时取极小值. 时取极小值. C 2 2) 当 A −B <0时, 没有极值. 没有极值.
高等数学（下）
仲恺农业工程学院
1.极值的定义: 1.极值的定义: 极值的定义若函数
的某邻域内有
则称函数在该点取得极大值(极小值). 则称函数在该点取得极大值(极小值). 极大值和极小值统称为极值,使函数取得极值的点称为极值点. 值统称为极值,使函数取得极值的点称为极值点. 例如: 例如: 有极小值；在点 (0,0) 有极小值；有极大值；在点 (0,0) 有极大值； x 无极值. 在点 (0,0) 无极值.
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方法2 拉格朗日乘数法（推导过程略）方法2 拉格朗日乘数法（推导过程略） , ) 极 . 在件 (x y =0 , 求数 = f(x y 的值条ϕ , ) 下函 z , ) ( , ) 拉格朗日函数 F= f(x y +λϕ x y 则极值点满足: 则极值点满足: 条件为 ( , , 如 u= f(x y z) ,条件为ϕ x y z)=0ψ x y z)=0 , ( , , , , , , 则设 F= f(x y z)+λϕ x y z)+λψ x y z) 1 ( , , 2 ( , ,
x y z + + = 1下求V 的最小值：的最小值：在条件 a b c
（V ( x0 , y0 , z0 ) 与 u = ln( x0 y0 z0 ) = ln x0 + ln y0 + ln z0 的驻点相同）

《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

《高等数学》同济第六版第9章答案

1 得C = 0 ， 9 1 1 故所求的特解为: y = x ln x − x 3 9
代入初始条件 y (1) = − 11．求下列微分方程的通解（1） y′′ − 4 y′ + 3 y = 0 （3） y′′ − 4 y′ + 4 y = 0 解：（1）特征方程为（2） y′′ − 4 y′ = 0 （4） y′′ − 4 y′ + 5 y = 0
x )dy = 0 y
解：（1）原方程可化为: 3
dy x 2 y = + , 这是齐次方程. dx y 2 x
设u
=
y dy du ,由 y = xu 得 =u + x⋅ dx dx x
3u 2 1 du = dx 代入原方程并分离变量得： 3 x 1 − 2u
两边积分得： −
3
1 ln 1 − 2u 3 = ln x + ln C1 2 1 C 3 ，即 1 − 2u = 2 ， 2 2 C1 x x
3 3 ⎤ ∫ y dy ⎡ y − ∫ y dy x=e dy + C ⎥ ⎢∫ − e ⎢ ⎥ ⎣ 2 ⎦
y 1 1 y2 = y 3 ( ∫ − ⋅ 3 dy + C ) = y 3 ( + C ) = Cy 3 + 2 2 y 2y
10．求微分方程 xy′ + 2 y = x ln x 满足 y (1) = − 解：原方程化为将 P ( x) =
有⎨
⎧ C1 = 0 解得 C1 = 0, C2 = 1 . C + 2 C = 1 ⎩ 2 1
写出由下列条件确定的曲线所满足的微分方程．
4
（1）曲线在点 ( x, y ) 处的切线斜率等于该点横坐标的 5 倍. (2) 曲线在点 ( x, y ) 处的切线斜率等于该点横坐标与纵坐标乘积的倒数. 答案．(1) y ′ = 5 x (2) y ′ =

高等数学同济六版第九章9-4

2x zx = , a
2y zy = , a
1+ z + z =
2 x 2 y
2x 2 y 1+ + a a
2
2
2 1 + z x + z 2 = 2, 由 z = 2a − x + y 知 y
2 2
1 2 a + 4 x2 + 4 y2 , = a
2
由此得这颗通讯卫星的覆盖面积与地球表面积之比为 6 A h 36 ⋅ 10 = = ≈ 42.5% 2 6 2( R + h) 2( 36 + 6.4) ⋅ 10 4πR 由以上结果可知，由以上结果可知，卫星覆盖了全球三 2 分之一以上的面积，分之一以上的面积，故使用三颗相隔 π 3 角度的通讯卫星就可以覆盖几乎地球全部表面. 部表面
（1））
其中 A = ∫∫ dσ
D
类似地，类似地，占有空间有界闭区域 Ω 在点 ( x , y , z )处的密度为 ρ（x , y , z ) （假定 ρ 的物体的质心坐标是 ( x , y , z )在Ω上连续）上连续）
1 1 x= ∫∫∫ xρ ( x, y, z )dv , y = M ∫∫∫ yρ ( x , y, z )dv , M Ω Ω 1 z= ∫∫∫ zρ ( x , y, z )dv , M Ω
其中M = ∫∫∫ ρ ( x , y , z )dv
Ω
例 3 求位于两圆 ρ = 2 sin θ和ρ = 4 sin θ 之间的均匀薄片的质心
y
因为闭区域D对称于解因为闭区域对称于 y轴，所以质心 C（x , y )必位于再按公式
4

高等数学第六版(同济版)第九章复习资料

高等数学第六版(同济版)第九章复习资料LT第九章多元函数微分法及其应用引入：在上册书中，我们学习了一元函数微积分学，所讨论的对象都只有一个自变量的函数，而在实际应用中，研究的问题往往要涉及多方面的因素，反映在数量上就是一个变量要依赖几个自变量，即数学上的多元函数，从这节课开始，我们进入多元函数微积分学的学习阶段.先来学习多元函数微分学.由于从一元函数到二元函数，单与多的差异已能充分体现，我们由二元函数入手来研究多元函数微分学，然后把相关概念及性质推广到三元、四元直至n 元函数上去.第一节多元函数的基本概念一、平面点集的相关概念1. 平面点集：),|}(),{(y x y x E =具有性质}P},|}),{(2R y R x y x R R R E ∈∈=⨯=⊂例如：}|||{}|}),{(222r OP P r y x y x C <=<+=，其中点P 表示点),(y x . 2. 邻域：2000),(R y x P ∈.(1). 邻域：})()()(),{(}||{),(20202000δδδ<-+-+-=<=z z y y x x y x P P P P U (2). 去心邻域：)(}||0{),(000P U P P P P U oo∧=<<=δδ 3. 坐标面上的点P 与平面点集E 的关系：22,R E R P ⊂∈ (1). 内点：若0>∃δ，使E P U ⊂),(δ，则称P 为E 的内点. (2). 外点：若0>∃δ，使Φδ=⋂E P U ),(，则称P 为E 的外点.(3). 边界点：若0>∀δ，Φδ≠⋂E P U ),(，且E P U ⊄),(δ，则称P 为E 的边界点.边界：E 的边界点的全体称为它的边界，记作E ∂. (4). 聚点：若0>∀δ，Φδ≠⋂E P U o),(，则称P 为E 的聚点.导集：E 的聚点的全体称为它的导集.注：1°. 若P 为E 的聚点，则P 可以属于E ，也可以不属于E .2°. 内点一定是聚点；外点一定不是聚点；边界点也不总是聚点，如孤立的边界点. 例如：}21),{(221≤+<=y x y x E ；)}0,0{(}21),{(222⋃≤+<=y x y x E . 4. 一些常用的平面点集：(1). 开集：若点集E 的点都是其内点，则称E 为开集.(2). 闭集：若点集E 的边界E E ⊂∂，则称E 为闭集. (开集加边界)(3). 连通集：若E 中任何两点都可用属于E 的折线连接，则称E 为连通集. (4). 开区域：连通的开集称为开区域，也称为区域. (5). 闭区域：开区域加上其边界称为闭区域.例如：}21),{(221≤+<=y x y x E 为区域. }21),{(222≤+≤=y x y x E 为闭区域. (6). 有界集：若0>∃r ，使),(r O U E ⊂，则称E 为有界集. (7). 无界集：若0>∀r ，使),(r O U E ⊄，则称E 为无界集.二、n 维空间：对取定的自然数n ，称n 元数组),,,(21n x x x 的全体为n 维空间，记为n R . 注：前述的邻域、区域等相关概念可推广到n 维空间. 三、多元函数的概念 1. 定义：.y x f z ↓↓↓=),(，或)(P f z =，其中D y x P ∈),(.因映自变变量射量定义域：D .值域：R D y x y x f z z D f ⊂∈==}),(),,({)(.注：可推广：n 元函数：),,,(21n x x x f u =，n n R D x x x ⊂∈),,,(21 . 例: 1.)arcsin(22y x z +=，}1),{(22≤+=y x y x D .2.)ln(y x z +=，}0),{(>+=y x y x D .2. 几何表示：函数),(y x f z =对应空间直角坐标系中的一张曲面:0),(),,(=-=y x f z z y x F . 四、二元函数的极限1.定义：设函数),(y x f 的定义域为D ，点),(000y x P 为D 的聚点，若R A ∈∃，0>∀ε，0>∃δ，),(),(0δP U D y x P o⋂∈∀，满足ε<-|),(|A y x f ，则称A 为),(y x f 当),(),(000y x P y x P →时的极限，记作A y x f y x y x =→),(lim ),(),(00，称之为),(y x f 的二重极限.例1. 设22221sin )(),(y x y x y x f ++=，求证0),(lim )0,0(),(=→y x f y x .证明：0>∀ε，要使不等式第二节偏导数引入：在一元函数微分学中，我们研究了一元函数的变化率—导数，并利用导数研究了函数的性态.对于多元函数，我们也要讨论它的变化率，但由于多元函数的自变量不止一个，所以多元函数的变化率要比一元函数的变化率复杂得多.我们还是以二元函数为例来研究多元函数的变化率，先把二元函数中某一自变量暂时固定，再讨论二元函数关于另一个自变量的变化率，这就是数学上的偏导数. 一、偏导数的相关概念1. 偏导数：设函数),(y x f z =在点),(000y x P 的某邻域内有定义，把y 暂时固定在0y ，而x 在0x 处有增量x ∆时，z 相应地有增量),(),(0000y x f y x x f -+∆.若极限xy x f y x x f x ∆∆∆),(),(lim00000-+→存在，则称此极限值为函数),(y x f z =在点),(000y x P 处对x 的偏导数，记为00y y x x xz ==∂∂；0y y x x xf ==∂∂；00y y x x xz ==或),(00y x f x .注: 1°. 0),(),(),(lim),(00000000x x x x y x f x d dx y x f y x x f y x f =→=-+=∆∆∆.2°. 0),(),(),(lim),(00000000y y y y y x f yd dy y x f y y x f y x f =→=-+=∆∆∆.2. 偏导函数：若函数),(y x f z =在区域D 内每一点),(y x 处对x 或y 偏导数存在，则该偏导数称为偏导函数,也简称为偏导数，记为x z x f x z ,,∂∂∂∂或),(y x f x ；y z yfy z ,,∂∂∂∂或),(y x f y .注：可推广：三元函数),,(z y x f u =在点),,(z y x 处对x 的偏导数定义为xz y x f z y x x f z y x f x x ∆∆∆),,(),,(lim),,(0-+=→.例1. 求223y xy x z ++=在)2,1(处的偏导数. 解：先求偏导函数：y x x z 32+=∂∂，y x yz 23+=∂∂. 再求偏导数：821=∂∂==y x xz ，721=∂∂==y x yz .例2. 求y x z 2sin 2=的偏导数. 解：y x x z 2sin 2=∂∂，y x yz 2cos 22=∂∂. 例3. 求222z y x r ++=的偏导数. 解：rxz y x x x r =++=∂∂22222.由轮换对称性可知r y y r =∂∂，r z z r =∂∂. 3. 偏导数的几何意义(1). 偏导数),(00y x f x 是曲线⎩⎨⎧==0),(y y y x f z 在点)),(,,(00000y x f y x M 处的切线关于x 轴的斜率.(2). 偏导数),(00y x f y 是曲线⎩⎨⎧==0),(x x y x f z 在点)),(,,(00000y x f y x M 处的切线关于y 轴的斜率.4. 函数偏导数存在与函数连续的关系：函数偏导数存在与函数连续之间无必然的蕴含关系. (1). 函数),(y x f z =在点),(000y x P 处偏导数存在，但它在点),(000y x P 却未必连续.例如：函数⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++==0,00,),(222222y x y x y x xy y x f z 在点)0,0(的两个偏导数都存在，即00lim )0,0()0,0(lim)0,0(00==-+=→→x x x x f x f f ∆∆∆∆， 00lim )0,0()0,0(lim)0,0(00==-+=→→y y y yf y f f ∆∆∆∆. 但二重极限),(lim )0,0(),(y x f y x →不存在，故),(y x f z =在点)0,0(不连续.(2). 函数),(y x f z =在点),(000y x P 连续，但它在点),(000y x P 处却未必存在偏导数.例如：函数22),(y x y x f z +==在点)0,0(连续，但它在点)0,0(对x 及y 的偏导数都不存在，这是因为：⎩⎨⎧<->==-+→→0,10,1||lim )0,0()0,0(lim00x x x x x f x f x x ∆∆∆∆∆∆∆∆， ⎩⎨⎧<->==-+→→0,10,1||lim )0,0()0,0(lim00y y y y y f y f x y ∆∆∆∆∆∆∆∆，即),(y x f z =在点)0,0(对x 及y 的偏导数都不存在. 二、高阶导数1.二阶偏导数：若函数),(y x f z =对x 及y 的偏导数),(y x f x 及),(y x f y 对x 及y 的偏导数也存在，则称它们是函数),(y x f z =的二阶偏导数.记作：),(22y x f x z x z x xx =∂∂=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂； ),(22y x f y zy z y yy =∂∂=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂ ；(二阶纯偏导数) ),(2y x f y x z x z y xy =∂∂∂=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂；),(2y x f x y z y z x yx =∂∂∂=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂∂∂. (二阶混合偏导数) (二阶纯偏导数)注：1°. 一般地，二元函数),(y x f z =的1-n 阶偏导数的偏导数称为它的n 阶偏导数.2°. 二阶以及二阶以上的偏导数统称为高阶导数. 3°. 二元函数),(y x f z =的n 阶偏导数至多有n 2个. 例4. 设13323+--=xy xy y x z ，求它的二阶偏导数. 解：y y y x x z --=∂∂32233；x xy y x yz --=∂∂2392； 2226xy x z =∂∂；xy x yz 182322-=∂∂；196222--=∂∂∂y y x yx z；196222--=∂∂∂y y x xy z.总结：从这一例题，我们看到：x y zy x z ∂∂∂=∂∂∂22，即两个二阶混合偏导数相等，与求导顺序无关.那是不是每个二元函数都有这样的相等的二阶混合偏导数呢？我们说不是的，例如：⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++-==0,00,),(22222222y x y x y x y x xy y x f z ，在点)0,0(，有)0,0()0,0(yx xy f f ≠，事实上，yf y f f x x y xy ∆∆∆)0,0()0,0(lim)0,0(0-+=→；xf x f f y y x yx ∆∆∆)0,0()0,0(lim)0,0(0-+=→.而0)0,0()0,0(lim)0,0(0=-+=→xf x f f x x ∆∆∆，0)0,0()0,0(lim)0,0(0=-+=→y f y f f y y ∆∆∆， y xy x y x yx x y f y x f y f x x x -=+-⋅=-+=→→∆∆∆∆∆∆∆∆222200)()(lim ),0(),0(lim ),0(，x y y x y x x y y x f y x f x f y y y =+-⋅=-+=→→∆∆∆∆∆∆∆∆222200)()(lim )0,()0,(lim )0,(.于是，1lim )0,0()0,0(lim)0,0(00-=-=-+=→→yyy f y f f y x x y xy ∆∆∆∆∆∆， 1lim)0,0()0,0(lim)0,0(00==-+=→→xxxf x f f x y y x yx ∆∆∆∆∆∆，即)0,0()0,0(yx xy f f ≠.那么满足什么条件得二元函数的两个二阶混合偏导数与求导顺序无关呢？有下面的定理： 2. 二阶混合偏导数的性质定理：若函数),(y x f z =的两个二阶混合偏导数),(y x f xy 与),(y x f yx 在区域D 内连续，则它们在D 内必相等，即),(),(y x f y x f yx xy =.注：1°. 可推广：高阶混合偏导数在连续的条件下与求导顺序无关.2°. 一般地，若二元函数),(y x f z =的高阶混合偏导数都连续，则),(y x f z =的n 阶偏导数只有1+n 个.第三节全微分一、全微分的相关概念1. 偏增量：称),(),(y x f y x x f z x -+=∆∆为函数),(y x f z =对x 的偏增量;称),(),(y x f y y x f z y -+=∆∆为函数),(y x f z =对y 的偏增量.2. 偏微分：称x y x f x ∆),(与y y x f y ∆),(为),(y x f z =对x 及y 的偏微分. 注：x y x f y x f y x x f x ∆∆),(),(),(≈-+，y y x f y x f y y x f y ∆∆),(),(),(≈-+.但在实际应用中，往往要知道函数的全面的变化情况，即当自变量有微小增量x ∆、y ∆时，相应的函数增量z ∆与自变量的增量x ∆、y ∆之间的依赖关系，这涉及到函数的全增量. 3. 全增量：称),(),(y x f y y x x f z -++=∆∆∆为函数),(y x f z =在点),(y x P 对应于自变量增量x ∆、y ∆的全增量.一般来讲，计算全增量z ∆是比较困难的，我们总希望像一元函数那样，利用x ∆、y ∆的线性函数来近似代替函数的全增量z ∆，为此，引入了全微分.4. 全微分：若函数),(y x f z =在点),(y x P 的某领域内有定义，且在),(y x P 的全增量),(),(y x f y y x x f z -++=∆∆∆可表示为)(ρ∆∆∆o y B x A z ++=，其中A 、B 不依赖于x ∆、y ∆，而仅与x 、y 有关，22)()(y x ∆∆ρ+=，则称),(y x f z =在点),(y x P 可微分，而称y B x A ∆∆+ 为),(y x f z =在点),(y x P 的全微分，记作dz ，即y B x A dz ∆∆+=.若),(y x f z =在区域D 内每一点都可微分，则称),(y x f z =在D 内可微分. 注：)(ρ∆o z dz -=.我们知道，当一元函数)(x f y =在点x 的微分x A dy ∆=存在时，)('x f A =，那么，当二元函数),(y x f z =在点),(y x P 的全微分y B x A dz ∆∆+=存在时，A 、B 又为何值呢？下面讨论二元函数可微分与连续、可微分与偏导数存在的关系，从中得到A 、B 的值.二、二元函数可微分与偏导数存在、可微分与连续的关系 1．函数可微分的必要条件定理1.若函数),(y x f z =在点),(y x P 可微分，则它在点),(y x P 的两个偏导数),(y x f x 及),(y x f y 必定存在，且),(y x f z =在点),(y x P 的全微分dy y x f dx y x f dz y x ),(),(+=.证明：由于),(y x f z =在点),(y x P 可微分，则有)(ρ∆∆∆o y B x A z ++=，其中22)()(y x ∆∆ρ+=，当0=y ∆时，有|)(|),(),(x o x A y x f y x x f z x ∆∆∆∆+=-+=，从而A xx o x A x y x f y x x f x x =+=-+→→∆∆∆∆∆∆∆|)(|lim ),(),(lim00，即),(y x f A x =，同理可得),(y x f B y =，于是y y x f x y x f dz y x ∆∆),(),(+=.特殊地，令x y x f =),(，有1),(=y x f x ，0),(=y x f y ，从而有x dx ∆=，同理令y y x f =),(，有0),(=y x f x ，1),(=y x f y ，从而有y dy ∆=.于是有dy y x f dx y x f dz y x ),(),(+=，也称之为二元函数微分学的叠加原理.注：定理说明：函数),(y x f z =可微分，),(y x f z =一定可偏导，且全微分可用偏导数表示. 但反之未必，即偏导数存在，函数),(y x f z =未必可微分.例如：⎪⎩⎪⎨⎧=+≠++==0,00,),(222222y x y x y x xy y x f z 在点)0,0(处两个偏导数都存在，且)0,0()0,0(y x f f =，但),(y x f z =在点)0,0(却不可微分.事实上，假设),(y x f z =在点)0,0(可微分，则y y x f x y x f dz y x ∆∆),(),(+=，又)(ρ∆o dz z +=，从而0→-ρ∆dzz ，当0→ρ时. 而22)()(0)0,0()0,0(y x yx f y x f dz z ∆∆∆∆∆∆∆+⋅=-+++=-，有222)0,0(),(0))()((lim),(),(limy x yx x y x f y x x f y x x ∆∆∆∆∆∆∆∆∆+⋅=-+→→不存在，更谈不上等于0，从而假设不成立，即),(y x f z =在点)0,0(不可微分. 2. 函数可微分的必要条件定理2若函数),(y x f z =在点),(y x P 可微分，则它在点),(y x P 连续.证明：由于),(y x f z =在点),(y x P 可微分，有)(ρ∆∆∆o y B x A z ++=，其中22)()(y x ∆∆ρ+=，于是有，0lim 0=→z ∆ρ.又),(y x f z =的全增量为),(),(y x f y y x x f z -++=∆∆∆，从而0),(),(lim )0,0(),(=-++→y x f y y x x f y x ∆∆∆∆，即),(),(lim)0,0(),(y x f y y x x f y x =++→∆∆∆∆，这说明),(y x f z =在点),(y x P 连续.注：函数连续，未必可微分.例如：函数22),(y x y x f z +==在点)0,0(连续，但由于偏导数不存在，从而不可微分. 3. 函数可微分的充分条件定理3若函数),(y x f z =的偏导数),(y x f x 与),(y x f y 在点),(y x 都连续，则),(y x f z =在点),(y x 可微分.注：反之未必.例如：⎪⎩⎪⎨⎧=+≠+++==0,00,1sin )(),(22222222y x y x y x y x y x f z 在点)0,0(可微分，但),(y x f x 与),(y x f y 在点)0,0(都不连续.(1).先说明),(y x f z =在点)0,0(可微分. 设0)0,0()0,0(),(=+=y f x f y x y x ∆∆∆∆ϕ，因为01sin lim )0,0()0,(lim)0,0(2200==-=→→xx x xf x f f x x x ，01sinlim )0,0(),0(lim)0,0(2200==-=→→yy y yf y f f y y y ，令2222)()(1sin])()[()0,0()0,0(y x y x f y x f u ∆∆∆∆∆∆∆++=-++=，由于01sinlim ),(lim2200==-→→ρρρρ∆∆ϕ∆ρρy x u ，其中22)()(y x ∆∆ρ+=，于是)()0,0()0,0()(),(ρ∆∆ρ∆∆ϕ∆o y f x f o y x u y x ++=+=，由全微分的定义知),(y x f z =在)0,0(可微分.(2). 再说明偏导数),(y x f x 及),(y x f y 在点)0,0(不连续. 易知 0,1cos 21sin2),(22222222≠+++-+=y x yx y x x y x x y x f x , 由于⎪⎭⎫ ⎝⎛-==→→=→2200)0,0(),(21cos 121sin 2lim ),(lim ),(limx x x x x x f y x f x x x x xy y x 不存在，从而),(y x f x 在点)0,0(不连续.同理可知)0(1cos 21sin2),(22222222≠+++-+=y x yx y x y y x y y x f y 在点)0,0(也不连续. 例1. 计算函数22y y x z +=的全微分. 解：dy y x xydx dy yzdx x z dz )2(22++=∂∂+∂∂=. 例2. 计算函数xy e z =在点)1,2(处的全微分. 解：由于xy xy xe y z ye x z =∂∂=∂∂,，有2122122,e yz e xz y x y x =∂∂=∂∂====，所以dy e dx e dz y x 22122+===.例3. 计算yz e yx u ++=2sin 的全微分. 解： dz ye dy ze y dx dz z u dy y u dx x u du yz yz +⎪⎭⎫ ⎝⎛++=∂∂+∂∂+∂∂=2cos 21.第四节多元复合函数的求导法则一、一元函数与多元函数复合的情形定理1.若函数)(t u ϕ=及)(t v ψ=在点t 都可导，函数),(v u f z =在对应点),(v u 具有连续偏导数，则复合函数)](),([t t f z ψϕ=在点t 可导，且dtdv v z dt du u z dt dz ⋅∂∂+⋅∂∂=.(全导数公式) 注：可推广：),,(ωv u f z =，)(t u ϕ=，)(t v ψ=，)(t ωω=复合而成的函数)](),(),([t t t f z ωψϕ=在点t 可导，且dtd z dt dv v z dt du u z dt dz ωω⋅∂∂+⋅∂∂+⋅∂∂=. 二、多元函数与多元函数复合的情形定理2. 若函数),(y x u ϕ=及),(y x v ψ=在点),(y x 具有对x 及y 的偏导数，函数),(v u f z =在对应点),(v u 具有连续偏导数，则复合函数)],(),,([y x y x f z ψϕ=在点),(y x 的两个偏导数都存在，且xvv z x u u z x z ∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂；y v v z y u u z y z ∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂. 注：可推广：由),,(ωv u f z =，),(y x u ϕ=，),(y x v ψ=，),(y x ωω=复合而成的函数)],(),,(),,([y x y x y x f z ωψϕ=在点),(y x 两个偏导数都存在，且xz x v v z x u u z x z ∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂ωω；y z y v v z y u u z y z ∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂ωω. 三、其它情形1. 函数),(y x u ϕ=在点),(y x 对x 及y 的偏导数都存在，函数及)(y v ψ=在点t 可导，),(v u f z =在点),(v u 具有连续偏导数，则复合函数]),,([y y x f z ϕ=在点),(y x 的两个偏导数都存在，且xuu z v z x u u z dx dv v z x u u z x z ∂∂⋅∂∂=⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂0； dydvv z y u u z y z ⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂. 2. 函数),(y x u ϕ=在点),(y x 具有对x 及y 的偏导数，),,(y x u f z =在点),,(y x u 具有连续偏导数，则复合函数],),,([y x y x f z ϕ=在点),(y x 的两个偏导数都存在，且1⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=⋅∂∂+⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂xf x u u f dx dy y f dx dx x f x u u f x z ； 1⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=⋅∂∂+⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂yf y u u f dy dy y f dy dx x f y u u f y z . 例1. 设v e z u sin =，而xy u =，y x v +=，求xz∂∂及y z ∂∂.解：)]cos()sin([1cos sin y x y x y e v e y v e xv v z x u u z x z xy u u +++=⋅+⋅=∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂； )]cos()sin([1cos sin y x y x x e v e x v e yv v z y u u z y z xy u u +++=⋅+⋅=∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂=∂∂. 例2.设222),,(z y xe z y xf u ++==，而y x z sin 2=，求xu ∂∂及y u ∂∂. 解：xzz f dx dy y f dx dx x f x u ∂∂⋅∂∂+⋅∂∂+⋅∂∂=∂∂ yx y xz y xz y xe y x x y x ze xe 2422222222sin 22)sin 21(2sin 222+++++++=⋅+=；yz z f dy dx x f dx dy y f y u ∂∂⋅∂∂+⋅∂∂+⋅∂∂=∂∂ yx y xz y xz y xe y y x y y x ze ye 2422222222sin 42)cos sin (2cos 22+++++++=⋅+=.例3. 设t uv z sin +=，而t e u =，t v cos =，求求导数dtdz . 解：t t u ve dtdt t z dt dv v z dt du u z dt dz t cos sin +-=⋅∂∂+⋅∂∂+⋅∂∂= tt t e t t e t e t t t cos )sin (cos cos sin cos +-=+-=.四、全微分形式不变性:若函数),(v u f z =具有连续偏导数，则有全微分dv vz du u z dt dz ∂∂+∂∂=.若函数),(y x u ϕ=及),(y x v ψ=也具有连续偏导数，则复合函数)],(),,([y x y x f z ψϕ=的全微分为dy y z dx x z dt dz ∂∂+∂∂=，有dy yzdx x z dv v z du u z dt dz ∂∂+∂∂=∂∂+∂∂=，称此性质为全微分形式不变性. 事实上：dy y z dx x z dt dz ∂∂+∂∂=dy y v v z y u u z dx x v v z x u u z ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂+⎪⎭⎫⎝⎛∂∂⋅∂∂+∂∂⋅∂∂= ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+∂∂∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+∂∂∂∂=dy y v dx x u v z dy y u dx x u u z dv v z du uz∂∂+∂∂=. 例4. 利用全微分形式不变性求xu∂∂与y u ∂∂，其中v e z u sin =，xy u =，y x v +=. 解：由于vdv e vdu e v e d dz u u u cos sin )sin (+==，而 xdy ydx xy d du +==)(，dy dx y x d dv +=+=)(，于是dy v e x v e dx v e y v e dz u u u u )cos sin ()cos sin (+⋅++⋅=，即dy y x y x x e dx y x y x y e dy yzdx x z xy xy )]cos()sin([)]cos()sin([+++++++=∂∂+∂∂，比较两端dx 、dy 的系数得：)]cos()sin([y x y x y e xzxy +++=∂∂，)]cos()sin([y x y x x e xzxy +++=∂∂.第五节隐函数的求导公式一、隐函数：称对应关系不明显，而是隐含在方程(方程组)中的函数(函数组)为由方程(方程组)确定的隐函数(隐函数组).注：并不是每一个方程都能确定一个隐函数，例如：01242=+++z y x . 二、隐函数存在定理定理1.若函数),(y x F 在点),(00y x P 的某一邻域内具有连续偏导数，且0),(00=y x F ，0),(00≠y x F y ，则方程0),(=y x F 在点),(00y x P 的某一邻域内恒能唯一确定一个连续可导的函数)(x f y =，满足)(00x f y =，且yx F F dx dy -=. 注：若),(y x F 的二阶偏导数也连续，则有 dxdy F F y dx dx F F x dx y d y x y x ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-∂∂=22---=xyy xyx y xx F F F F F F 2322y y x xy y xx F F F F F F +--=.定理2. 若函数),,(z y x F 在点),,(000z y x P 的某一邻域内具有连续偏导数，且0),,(000=z y x F ，0),,(000≠z y x F z ，则方程0),,(=z y x F 在点),,(000z y x P 的某一邻域内恒能唯一确定一个连续且具有连续偏导数的函数),(y x f z =，满足),(000y x f z =，且zx F Fx z -=∂∂，z y F F y z -=∂∂. 例1. 设0122=-+y x ，求dxdy及22dx y d .解：令1),(22-+=y x y x F ，则x F x 2=，y F y 2=，从而yxF F dx dy y x -=-=. 33222221'yy x y y xy y y x dx d dx y d -=+-=--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=. 例2.设04222=-++z z y x ，求22xz∂∂.解：设z z y x z y x F 4),,(222-++=，则x F x 2=，42-=z F z ，于是zx F F x z z x -=-=∂∂2，从而 3222222)2()2()2(2)2()2()2(z x z z z x x z z x z x z x z -+-=--⋅+-=-⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂---=∂∂.定理3. 若函数),,,(v u y x F 与),,,(v u y x G 在点),,,(0000v u y x P 的某一邻域内具有对各个变量的连续偏导数，又0),,,(0000=v u y x F ，0),,,(0000=v u y x G ，且函数行列式vu v uG G F F v u G F J =∂∂=),(),(在点),,,(0000v u y x P 不等于零，则方程组⎩⎨⎧==0),,,(0),,,(v u y x G v u y x F 在点),,,(0000v u y x P 的某一邻域内恒能确定唯一一组连续且具有连续偏导数的函数组⎩⎨⎧==),(),(y x v v y x u u ，且v u v u v xvxG G F F G G F F v x G F J x u -=∂∂-=∂∂),(),(1，vuv u xu x uG G F F G G F F x u G F J x v -=∂∂-=∂∂),(),(1； vuv u v y v yG G F F G G F F v y G F J y u -=∂∂-=∂∂),(),(1，vuv u y uy u G G F F G G F F y u G F J y v -=∂∂-=∂∂),(),(1.例3. 设0=-yv xu ，1=+xv yu ，求xu ∂∂、y u ∂∂、xv∂∂、和y v ∂∂.解：设方程组⎩⎨⎧=+=-1xv yu yv xu ，两端对x 求导得：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+∂∂+∂∂=∂∂-∂∂+00v x v x x u y x v y x u x u 或⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=∂∂+∂∂-=∂∂-∂∂v x v x xu y u xv y x u x ，在022≠+=-=y x xyy x J 的条件下，有22y x yv xu x y y x x v yu x u ++-=-----=∂∂，22y x xvyu xy y x v y ux x v +--=----=∂∂；同理可得22y x yu xv y u +-=∂∂，22y x yvxu y v ++-=∂∂.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1. 一元向量值函数的定义： )(t f r =，D t ∈(数集)，n R r ∈. 注：1°. 在3R 中，))(),(),(()()()()(321321t f t f t f k t f j t f i t f t f r =++==.2°. 向量值函数)())(),(),(()(321D t t f t f t f t f r ∈==称为曲线⎪⎩⎪⎨⎧===)()()(:321t f z t f y t f x Γ的向量方程.2. 一元向量值函数的极限：设向量值函数)(t f 在点0t 的某一去心邻域内有定义，若存在常向量0r ，0>∀ε，0>∃δ，t ∀：满足δ<-<||00t t ，总有ε<-|)(|0r t f ，则称0r 为)(t f 当0t t → 时的极限，记作0)(lim 0r t f t t =→.注：)(lim 0t f t t →存在⇔)(lim 10t f t t →、)(lim 20t f t t →、)(lim 30t f t t →都存在.⎪⎭⎫ ⎝⎛=→→→→)(lim ),(lim ),(lim )(lim 3210000t f t f t f t f t t t t t t t t . 3. 一元向量值函数的连续性：设向量值函数)(t f 在点0t 的某一邻域内有定义，若)()(lim 00t f t f t t =→，则称向量值函数)(t f 在点0t 连续.注：)(t f 在点0t 连续⇔)(1t f 、)(2t f 、)(3t f 点0t 连续.4.一元向量值函数的导数(导向量)：设向量值函数)(t f r =在点0t 的某一邻域内有定义，若tt f t t f t r t t ∆∆∆∆∆∆)()(lim lim0000-+=→→存在，则称此极限值为)(t f 在点0t 的导数或导向量，记作)('t f 或x t dtr d =.注：1°. )(t f 在点0t 可导⇔)(1t f 、)(2t f 、)(3t f 点0t 都可导.k t f j t f i t f t f )()()()(''3'2'1++=.2°. 一元向量值函数的导向量的几何意义：trt f t ∆∆∆00lim)('→=是向量值函数)(t f r =的终端曲线Γ在点)(0t M 处的一个切向量,其指向与t 的增长方向一致.例1.设k t j t i t t f ++=)(sin )(cos )(，求)(lim 4/t f t π→.解：k t j t i t t f t t t t )lim ()sin lim ()cos lim ()(lim 4/4/4/4/ππππ→→→→++=k j i 42222π++=. 例2.设空间曲线Γ的向量方程为R t t t t t t f r ∈--+==),62,34,1()(22，求曲线Γ在点20=t 相应的点处的单位切向量.解：由于)64,4,2()('-=t t t f ，有)2,4,4()2('=f ，进而6244|)2('|222=++=f ，于是⎪⎭⎫⎝⎛==31,32,32)2,4,4(611n 为指向与t 的增长方向一致的单位切向量.⎪⎭⎫⎝⎛---=31,32,322n 为指向与t 的增长方向相反的单位切向量.二、空间曲线的切线与法平面1. 参数式情形：设空间曲线Γ的参数方程为⎪⎩⎪⎨⎧===)()()(t z t y t x ωψϕ，],[βα∈t ，假设)(t ϕ、)(t ψ以及)(t ω在],[βα上可导，且三个导数不同时为零.(1). 切线：曲线Γ上的一点),,(000z y x M 处的切线方程为：)(')(')('000t z z t y y t x x ωψϕ-=-=-，参数0t 对应点),,(000z y x M .推导：由于曲线Γ的参数方程为⎪⎩⎪⎨⎧===)()()(t z t y t x ωψϕ，记向量值函数))(),(),(()(t t t t f ωψϕ=，由向量值函数导数的几何意义知：向量)('),('),('()('0000t t t t f T ωψϕ==即为曲线Γ在其上的点),,(000z y x M 处的一个切向量，从而曲线Γ在其上的点),,(000z y x M 处的切线方程为：)(')(')('000000t z z t y y t x x ωψϕ-=-=-. (2). 法平面：通过曲线Γ上的点),,(000z y x M 而与曲线Γ在点M 处的切线垂直的平面方程称为曲线Γ在点M 处的法平面，方程为0))(('))(('))(('000000=-+-+-z z t y y t x x t ωψϕ.其中法向量为))('),('),('()('0000t t t t f T ωψϕ==.2. 特殊式情形：设空间曲线Γ的方程为⎩⎨⎧==)()(x z x y ψϕ，且)(x ϕ、)(x ψ在点0x x =处可导，曲线Γ的方程可改写为⎪⎩⎪⎨⎧===)()(x z x y x x ψϕ，x 为参数，从而曲线Γ在点),,(000z y x M 处的切线与法平面方程分别为： (1). 切线方程：)(')('100000x z z x y y x x ψϕ-=-=-. (2). 法平面方程：0))(('))((')(00000=-+-+-z z x y y x x x ψϕ.3. 一般式(隐函数)情形：设曲线Γ的方程为⎩⎨⎧==0),,(0),,(z y x G z y x F ，),,(000z y x M 为曲线Γ上的一点，又设F 、G 有对各个变量的连续偏导数，且0),(),(≠∂∂Mz y G F ，这时方程组在点),,(000z y x M 的某一邻域内确定了一组隐函数⎩⎨⎧==)()(x z x y ψϕ，从而曲线Γ的参数方程为⎪⎩⎪⎨⎧===)()(x z x y xx ψϕ，x 为参数，于是切向量为))('),(',1(00x x T ψϕ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=M z yzy Myxy x Mzyz y Mx z x z G G F F G G F F G G F F G G F F ,,1 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=M yxy x M x zxzM z y z y Mzyzy G G F F G G F FG G F F G G F F ,,1. (1). 切线方程：)(')('100000x z z x y y x x ψϕ-=-=-. (2). 法平面方程：0))(('))((')(00000=-+-+-z z x y y x x x ψϕ.例3. 求曲线⎩⎨⎧=++=++06222z y x z y x 在点)1,2,1(-处的切线与法平面方程.解：在方程组⎩⎨⎧=++=++06222z y x z y x 两端对x 求导，得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++=++010222dx dz dx dy dx dz z dx dy y x ，整理得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+-=+1dxdz dx dy x dxdz z dx dyy ，于是z y xz z y z x dx dy --=--=1111，0)1,2,1(=-dxdy；z y y x z y xy dx dz --=--=1111，1)1,2,1(=-dxdz ，故切向量为)1,0,1(=T ，从而所求切线方程为：110211--=+=-z y x ，或⎪⎩⎪⎨⎧-=--=-21111y z x .法平面方程为0)1()2(0)1(=--++-z y x 或0=-z x .三、曲面的切平面与法线 1.定义(1). 切平面：若曲面∑上通过点M 的一切曲线在点M 的切线都在同一个平面上，则称此平面为曲面∑在点M 的切平面.(2). 法线：通过点M 且与切平面垂直的直线称为曲面∑在点M 的法线. 2. 切平面与法线方程(1). 一般式情形：设曲面∑的方程为0),,(=z y x F ，点),,(000z y x M 为其上一点，且函数),,(z y x F 的偏导数在点M 连续.切平面方程：0))(())(())((000=-+-+-z z M F y y M F x x M F z y x ；法线方程：)()()(000M F z z M F y y M F x x z y x -=-=-. 推导：在曲面∑上过点M 任意引一条曲线Γ，设其参数方程为⎪⎩⎪⎨⎧===)()()(t z t y t x ωψϕ，且函数)(t x ϕ=、)(t y ψ=以及)(t z ω=在0t t =都可导，0t t =对应点),,(000z y x M ，有方程0))(),(),((=t t t F ωψϕ，两端对x 求导，在0t t =处，有0)('),,()('),,,()('),,(000000000000=++t z y x F t z y x F t z y x F z y x ωψϕ. 记()),,(),,,(),,,(000000000z y x F z y x F z y x F N z y x =.又))('),('),('(000t t t T ωψϕ=为曲线Γ在点),,(000z y x M 处的切向量，由上式可知0=⋅T N ，即曲面∑上通过点),,(000z y x M 的任意一条曲线的切向量都垂直于同一个向量，从而这些切线都在同一平面上，即曲面∑在点),,(000z y x M 的且平面存在，该切平面以向量()),,(),,,(),,,(000000000z y x F z y x F z y x F N z y x =为一法线向量.(2). 特殊式 (显函数) 情形：曲面∑：),(y x f z =，且函数),(y x f 的偏导数在点),(00y x 连续. 切平面方程：0)())(,())(,(0000000=---+-z z y y y x f x x y x f y x .法线方程：1),(),(0000000--=-=-z z y x f y y y x f x x •y x .推导：记0),(),,(=-=z y x f z y x F ，有),(),,(y x f z y x F x x =，),(),,(y x f z y x F y y =，1),,(-=z y x F z ，故有法向量()1),,(),,(0000-=y x f y x f N y x .例4. 求球面14222=++z y x 在点)3,2,1(处的且平面及法线方程.解：设14),,(222-++=z y x z y x F ，有x z y x F x 2),,(=，y z y x F y 2),,(=，z z y x F z 2),,(=，故所求切平面的法向量为())6,4,2(2,2,2)3,2,1(==z y x N ，于是所求切平面方程为：0)3(6)2(4)1(2=-+-+-z y x ，即01432=-++z y x ，法线方程为：332211-=-=-z y x •，即321zy x •==. 例5. 求旋转抛物面122-+=y x z 在点)4,1,2(处的切平面即法线方程.解：设1),(22-+=y x y x f ，有x y x f x 2),(=，y y x f y 2),(=，于是所求切平面的法向量为())1,2,4(1,2,2)4,1,2(-=-=y x N .从而所求切平面方程为0)4()1(2)2(4=---+-z y x ，即0624=--+z y x ，法线方程为142142--=-=-z y x •.第七节方向导数与梯度引入:由函数),(y x f 在点),(000y x P 的偏导数的几何意义可知：偏导数),(00y x f x 、),(00y x f y 只是函数),(y x f 过点),(000y x P 沿平行坐标轴法线的变化率.但在实际应用中，往往要求我们知道函数),(y x f 在点),(000y x P 沿任意确定的方向的变化率，以及沿什么方向函数的变化率最大，这就涉及到函数的方向导数和梯度. 一、方向导数1. 定义：设函数),(y x f 在点),(000y x P 的某个邻域)(0P U 内有定义，)sin ,cos (000ααt y t x P ++为过点),(000y x P 的射线l ()sin ,(cos αα=l e )上另一点，且)(0P U P ∈.若极限ty x f t y t x f t ),()sin ,cos (lim 00000-+++→αα存在，则称此极限为函数),(y x f z =在点),(000y x P 沿方向l 的方向导数，记作),(00y x lf ∂∂.注：若函数),(y x f 在点),(000y x P 的偏导数存在，且i e l ==)0,1(，则),(),(),(lim 0000000),(00y x f ty x f y t x f lf x t y x =-+=∂∂+→.若函数),(y x f 在点),(000y x P 的偏导数存在，且j e l ==)1,0(，则),(),(),(lim 0000000),(00y x f ty x f t y x f lf y t y x =-+=∂∂+→.2. 方向导数的存在性定理：若函数),(y x f 在点),(000y x P 可微分，则函数),(y x f 在点),(000y x P 沿任意方向l 的方向导数都存在，且有βαcos ),(cos ),(0000),(00y x f y x f lf y x y x +=∂∂，其中αcos 、βcos 的方向余弦.注：1°. 可推广：若函数),,(z y x f 在点),,(0000z y x P 可微分，则),,(z y x f 在点0P 沿方向)cos ,cos ,(cos γβα=l e 的方向导数为γβαcos ),,(cos ),,(cos ),,(000000000),,(000z y x f z y x f z y x f lfz y x z y x ++=∂∂.2°. 方向导数存在，函数未必可微分.例如：22),(y x y x f +=在点)0,0(沿方向)cos ,(cos βα=l e 的方向导数都存在，但),(y x f 在点)0,0(不可微分.事实上：由于1lim )0,0()cos 0,cos 0(lim 00==-++++→→t ttf t t f t t βα，从而22),(y x y x f +=在点)0,0(沿方向l e 的方向导数都存在.但22),(y x y x f +=在点)0,0(的两个偏导数都不存在，从而不可微分. 例1. 求函数y xe z 2=在点)0,1(P 处从点)0,1(P 到)1,2(-Q 方向的方向导数.解：由题可知方向l 就是向量)1,1(-=PQ 的方向，有⎪⎭⎫ ⎝⎛-=21,21l e .又1)0,1(2)0,1(==∂∂ye xz，22)0,1(2)0,1(==∂∂yxe yz ，故所求方向导数为22212211)0,1(-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-⋅+⋅=∂∂lz . 例2.求zx yz xy z y x f ++=),,(在点)2,1,1(沿方向l 的方向导数，其中l 的方向角分别为o o o 60,45,60.解：由题可知与方向l 同向的单位向量为⎪⎪⎭⎫⎝⎛==21,22,21)60cos ,45cos ,60(cos o o o l e ，又3)()2,1,1()2,1,1(=+=z y f x ，3)()2,1,1()2,1,1(=+=z x f y ，2)()2,1,1()2,1,1(=+=x y f z ，故所求方向导数为)235(21212223213)2,1,1(+=⋅+⋅+⋅=∂∂lf.二、梯度1.梯度的定义：设函数),(y x f 在平面区域D 内具有一阶连续偏导数，对每一个点D y x P ∈),(000，称向量j y x f i y x f y x ),(),(0000+为函数),(y x f 在点),(000y x P 的梯度，记作),(00y x f grad ，或),(00y x f ∇，即j y x f i y x f y x f y x f grad y x ),(),(),(),(00000000+=∇=. 注：可推广：k z y x f j z y x f i z y x f z y x f z y x f grad z y x ),,(),,(),,(),,(),,(000000000000000++=∇=. 2.梯度与方向导数的关系(1).沿梯度方向，方向导数达到最大值； (2).梯度的模为方向导数的最大值.推导：设)cos ,(cos βα=l e ，若函数),(y x f 在点),(000y x P 可微分，则),(y x f 在点0P 沿方向l 的方向导数为βαcos ),(cos ),(0000),(00y x f y x f lfy x y x +=∂∂)),,((cos |||),(|),(000000∧⋅⋅=⋅=l l l e y x f grad e y x f grad e y x f gradθ∆cos |||),(|00⋅⋅=l e y x f grad .1. 当0=θ时，|),(|00),(00y x f grad lf y x =∂∂.这说明函数),(y x f 在一点),(y x 的梯度),(y x f grad 是这样一个向量，它的方向是),(y x f 在这点的方向导数取得最大值的方向，它的模等于方向导数的最大值.2. 当πθ=时，有l e 与),(00y x f grad 的方向相反，函数),(y x f 减小最快，),(y x f 在这个方向上的方向导数达到最小值，|),(|00),(00y x f grad lfy x -=∂∂.3. 当2πθ=时，有l e 与),(00y x f grad 的方向正交，函数),(y x f 的变化率为零，即0cos |),(|00),(00==∂∂θy x f grad lf y x .例3. 求221y x grad+.解：令221),(y x y x f +=，有222)(2),(y x x y x f x +-=，222)(2),(y x yy x f x +-=，于是 j y x yi y x x y x grad22222222)(2)(21+-++-=+.例4.设)(21),(22y x y x f +=，)1,1(0P ，求(1). ),(y x f 在0P 处增加最快的方向以及),(y x f 沿这个方向的方向导数； (2). ),(y x f 在0P 处减少最快的方向以及),(y x f 沿这个方向的方向导数； (3). ),(y x f 在0P 处变化率为零的方向.解：(1). ),(y x f 在点)1,1(0P 处沿)1,1(f ∇的方向增加最快，由于j i j y i x f +=+=∇)1,1()()1,1(，故所求方向可取为j i f n 2121)1,1(+=∇∇=2|)1,1(|)1,1(=∇=∂∂f n f . (2). ),(y x f 在点)1,1(0P 处沿)1,1(f ∇-的方向减少最快，故所求方向可取为j i n n 21211--=-=2|)1,1(|)1,1-=∇-=∂∂f nf.(3). ),(y x f 在点)1,1(0P 处沿垂直于)1,1(f ∇的方向变化率为零，故所求方向为j i n 21212+-=或j i n 21213-=.第八节多元函数的极值及其求法引入：在一元函数微分学中，我们讨论了一元函数的极值和最值问题，但在许多实际问题中，往往会遇到多元函数的极值和最值问题，我们以二元函数为例来讨论多元函数的极值与最值问题.一、二元函数的极值与最值1. 极值：二元函数),(y x f 的定义域为D ，),(000y x P 为D 的内点，若存在0P 的某个邻域DP U ⊂)(0，)(),(0P U y x P ∈∀，且),(),(0y x P y x P ≠，都有),(),(00y x f y x f <(),(),(00y x f y x f >),则称),(y x f 在点0P 有极大值(极小值).点),(000y x P 称为函数),(y x f 的极大值点(极小值点). 统称极大值、极小值为极值；使函数取得极值的点称为函数的极值点.2. 最值：设函数),(y x f 的定义域为D ，若存在D y x P ∈),(000，D y x P ∈∀),(，都有),(),(00y x f y x f ≤(),(),(00y x f y x f ≥),则称),(00y x f 为),(y x f 在D 上的最大值(最小值). 注：1°. 极值是一个局部概念，最值是一个整体概念.2°. 极值与最值的关系：极值可以是最值，但最值未必是极值. 例1. 函数2243y x z +=在点)0,0(取得极小值，也是最小值.例2. 函数22y x z +-=在点)0,0(取得极大值，也是最大值. 例3.函数xy z =在点)0,0(既不取得极大值，也不取得极小值.由此可见，并不是每一个函数在其定义域上都有极值点，那么什么样的点可能是函数的极值点呢？又如何判断函数在该极值点处取得极大值还是极小值呢？下面我们来学习极值点的必要条件和充分条件，从中得到这些问题的答案. 二、极值点的条件定理1. 若函数),(y x f z =在点),(000y x P 具有偏导数，且在点),(000y x P 处取得极值，则有0),(00=y x f x ，0),(00=y x f y .注：1°.称使⎩⎨⎧==0),(0),(0000y x f y x f y x 成立的点),(00y x 为),(y x f 的驻点或稳定点.2°. 可偏导函数的极值点一定是其驻点，但反之未必.例如：函数xy z =，在点)0,0(是其驻点，但xy z =在点)0,0(却不取得极值.那么什么样的驻点才能是极值点呢？下面的极值点的充分条件回答这一问题，并给出求极值的方法.定理2. 设函数),(y x f z =在点),(00y x 的某一邻域内连续且具有一阶以及二阶连续偏导数，又0),(00=y x f x ，0),(00=y x f y ，令A y x f xx =),(00，B y x f xy =),(00，C y x f yy =),(00，则),(y x f 在),(00y x 处是否取得极值的条件如下：(1). 02>-B AC 时具有极值，且当0<A 时有极大值，当0>A 时有极小值. (2). 02<-B AC 时没有极值.(3). 02=-B AC 时是否取得极值不定，需另行讨论. 3.求极值的步骤第一步：求偏导数，解方程组⎩⎨⎧==0),(0),(y x f y x f y x ，得),(y x f z =的所有驻点.第二步：对每一驻点),(i i y x ，求二阶偏导数的值A 、B 、C .第三步：考察2B AC -的符号，判断),(i i y x f 是否为极值，若是极值，判断出是极大值还是极小值.例4.求函数x y x y x y x f 933),(2233-++-=的极值.解：解方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-==-+=063),(0963),(22y y y x f x x y x f y x ，得驻点)0,1(，)2,1(，)0,3(-，)2,3(-. 又66),(+=x y x f xx ，0),(=y x f xy ，66),(+-=y y x f yy .(1). 在点)0,1(处，0726122>=⨯=-B AC ，且012>=A ，故),(y x f 在)0,1(处取得极小值5)0,1(-=f .(2). 在点)2,1(处，0726122<-=⨯-=-B AC ，故)2,1(f 不是极值. (3). 在点)0,3(-处，072)6(122>=-⨯-=-B AC ，故)0,3(-f 不是极值.(4). 在点)2,3(-处，0726122>=⨯=-B AC ，且012<-=A ，故),(y x f 在)0,1(处取得极大值31)2,3(=-f .例5. 求函数27227)(2),(y x x y y x f ---=的极值.解：由方程组⎪⎩⎪⎨⎧=--==---=02)(4),(0)(8),(262y x y y x f x x y x y x f y x 得两个驻点)8,2(-，)0,0( . 又526248),(x x y y x f xx -+-=；x y x f xy 8),(-=；2),(=y x f yy ；(1). 在点)8,2(-处，0224)8,2(>=-=xx f A ， 16)8,2(=-=xy f B ，2)8,2(=-=yy f C ，有01922>=-B AC ，故),(y x f 在点)8,2(-取极小值7/352)8,2(-=-f .(2). 在点)0,0(处，0)0,0(==xx f A ，0)0,0(==xy f B ，2)0,0(==yy f C ，有02=-B AC ，由于0)0,0(=f ，而),(y x f 在)0,0(的某个邻域内既有大于0的值，也有小于0的值，例如0),(<y y f ，而0),0(>y f .故),(y x f 在)0,0(取不到极值.注：可偏导函数的极值点一定是其驻点，但函数的极值点也可以在其不可偏导点处取得，例如：22y x z +-=在)0,0(取得极大值0，但)0,0(不是22y x z +-=的驻点. 三、函数最值的求法在一元函数微分学中，我们利用函数极值求函数的最值，这一方法仍然适用于多元函数. 设函数),(y x f 在有界闭区域D 上连续，在D 内可微且有有限多个驻点，则),(y x f 在D 上具有最大值和最小值，将),(y x f 在D 内的所有驻点的函数值与D 边界上的最大值和最小值。

高等数学同济六版第九章第5节

并有连续偏导数 Fx z , x Fz
Southern Medical University
Fy z y Fz
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定理证明从略, 仅就求导公式推导如下:
则
F ( x, y , f ( x , y ) ) 0
两边对 x 求偏导
z Fx Fz 0 x
Southern Medical University
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且
x Fx dy e y cos y x x 0, y 0 d x x 0 Fy x 0
d e y d2 y ( ) d x cos y x 2 x0 dx
x

( e x y)(cos y x) (e x y )( sin y y 1)
( cos y x )
2
3
Southern Medical University
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x0 y0 y 1
返回结束
导数的另一求法 — 利用隐函数求导
sin y e x x y 1 0, y y( x)
Southern Medical University
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Fx dy dx Fy
若F( x , y ) 的二阶偏导数也都连续, 则还有
二阶导数 :
Fx Fy
d2 y Fx Fx d y ( ) ( ) 2 x Fy y Fy d x dx
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F ( x, y , u , v ) 0 有隐函数组设方程组 G ( x, y, u , v) 0

高等数学(同济大学第六版)第9章多元函数微分法小结

法平面方程为
⎧x = x ⎧ F ( x, y , z ) = 0 ⎪ 情况 2．若空间曲线的方程为： ⎨ ，可化为情况 1 的形式为 ⎨ y = y ( x ) , 可得曲线在 ⎩G (x, y, z ) = 0 ⎪ z = z (x ) ⎩
y 0 = f ( x0 ) ,并有
F' dy = − x' . dx Fy
高等数学 -4-
高等数学阶段小结
第九章多元函数的微分法及其应用
2)一个三元方程确定一个二元隐函数的情形设函数 F ( x, y , z ) 在点 P ( x 0 , y 0 , z 0 ) 的某一邻域内具有连续的偏导数 , 且
Fy' Fx' ∂z ∂z =− ' , =− ' . ∂x Fz ∂y Fz
3)一个四元方程组确定两个二元隐函数的情形设 F ( x, y , u , v ) 、 G ( x, y , u , v ) 在点 P ( x 0 , y 0 , u 0 , v0 ) 的某一邻域内具有对各个变量的连续偏导数 , 又
Gu' Gv'
Gu' Gv'
Fy' Fv'
' Gy Gv' 1 ∂ (F , G ) ∂u =− =− ' ' ∂y J ∂ ( y, v ) Fu Fv
Fu' Fy
,
' Gu' G y ∂v 1 ∂ (F , G ) =− =− ' ' ∂y J ∂ (u, y ) Fu Fv
'
Gu' Gv'
Gu' Gv'

同济六版高等数学下册9-8

f y ( x 0 , y0 ) 0 ，又 f x ( x 0 , y0 ) 0 , 令 f xx ( x0 , y0 ) A ， f xy ( x0 , y0 ) B ， f yy ( x0 , y0 ) C ，则 f ( x , y ) 在点( x0 , y0 ) 处是否取得极值的条件如下： 2 （1） AC B 0 时具有极值，
f ( x , y ) f ( x 0 , y0 ) ，则称 f ( x 0 , y 0 ) 为极小值，( x 0 , y 0 ) 为极小值点.
若
极大值、极小值统称为极值. 极大值点、极小值点统称为极值点.
3
例1 函数 z 3 x 2 4 y 2
在 (0,0) 处有极小值．
例２函数 z x 2 y 2
解将方程两边分别对 x , y 求偏导
2 x 2 z z x 2 4 z x 0 2 y 2 z z y 2 4 z y 0
由函数取极值的必要条件 ( z x 0, z y 0) 知,
驻点为 P (1,1) ,
将上方程组再分别对 x , y 求偏导数,
一个驻点, 故此点即为所求.
12
例6. 求函数
的极值.
解: 第一步求驻点.
解方程组得驻点: (1, 0) , (1, 2) , (–3, 0) , (–3, 2) . 第二步判别. 求二阶偏导数
B
C
f x x ( x, y ) 6 x 6 ,
f x y ( x, y) 0 ,
f y y ( x , y ) 6 y 6
第三步对二阶偏导存在的驻点，定出 AC B 的符号，再判定是否取得极值，取得极值时，是极大值还是极小值.

高等数学-第9章 - (多元复合函数的求导法则)PPT课件

v y
f2 2
xv xy
注意: 这里 z 与 f 不同, x x
z 表示固定 y 对 x 求导, f 表示固定 v 对 x 求导
x
x
口诀分线相加,连线相乘 : •精选PPT课件
•13
例
设 z xsinx , 求 d z .
dx
解令 z xy , ysinx, 则
x
dz z z dy dx x y dx
且作微分运算的结果对自变量的微分 d,xd,yd,z
来说是线性的，从而为解题带来很多方便，而且也不易出错。
•精选PPT课件
•25
例设 zeusinv, uxy, vxy,
应用全微分形式不变性求 z ， z 。 x y
解
dzzduzdv u v
与
dz
z d x z d y 比较, 得 x y
eusivn (ydxxdy)eucov(sdxdy)
e x[y ysix n y ) (co x y s)d (]x
e x[y xsix n y ) (co x y s)d (]y
z exy[ y sin( x y) cos(x y)] x
•精选PPT课件
•26
例
设 zeusinv, uxy, vxy,
•精选PPT课件
•3
• 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
w , f1 , f2
解: 令u x y z , v xyz , 则

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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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

高数第9章总结

gx
gy
dy dx
gz
dz dx
0
(2)
hx
hz
dz dx
0
(3)
u f ( x, y),
g(
x,
y,
z)
0,
h( x, z) 0.
由(3)得
dz dx
hx hz
,代入(2)得
dy dx
gz hx g y hz
gx gy
,
代入(1)得 du dx
fx
fy gx gy
f y gz hx . g y hz
(A) (1，2)； (B) (1，-2 )； (C) (-1，2)； (D) (-1，-1).
9、函数 u sin x sin y sin z 满足x y z
2
( x>0, y>0, z>0 )的条件极值是( ).
(A) 1； (B) 0； (C) 1 ； (D) 1
6
8
22
10、设函数u u( x, y), v v( x, y)在点( x, y) 的某邻域内可微分，则在点( x, y) 处有 grad (uv ) ( ).
yz
dz dx
)
而
yx
gx gy
yz
gz gy
dz hx dx hz
18
测验题
一、选择题:
1、函数z
ln
x2
4
y2
arcsin
x2
1
定义域(
y2
).
（A）1 x2 y2 4；（B）1 x2 y2 4；
（C）1 x2 y2 4；（D）1 x2 y2 4.
2、设 f ( xy, x) ( x y)2 ，则 f ( x, y) ( ). y

高数课本_同济六版

第一章函数与极限（考研必考章节，其中求极限是本章最重第二章要的内容，要掌握求极限的集中方法）第三章第四章第一节映射与函数（一般章节）第五章一、集合（不用看）二、映射（不用看)三、函数(了解）第六章注：P1--5 集合部分只需简单了解第七章P5--7不用看第八章P7--17 重点看一下函数的四大性态：单调、奇偶、周期、有界第九章P17--20 不用看第十章P21 习题1.1第十一章1、2、3大题均不用做第十二章4大题只需做（3）（5）（7）（8）第十三章5--9 均做第十四章10大题只需做（4）（5）（6）第十五章11大题只需做（3）（4）（5）第十六章12大题只需做（2）（4）（6）第十七章13做14不用做15、16重点做第十八章17--20应用题均不用做第二节数列的极限（一般章节本章用极限定义证的题目考纲不作要求，可不看）一、数列极限的定义（了解）二、收敛极限的性质（了解）二、P26--28 例1、2、3均不用证三、p28--29 定理1、2、3的证明不用自己证但要会理解四、P30 定理4不用看五、P30--31 习题1-2六、1大题只需做（4）（6）（8）七、2--6均不用做第三节（一般章节）（标题不再写了对应同济六版教材标题）一、（了解）二、（了解）二、P33--34 例1、2、3、4、5只需大概了解即可三、P35 例6 要会做例7 不用做四、P36--37 定理2、3证明不用看定理3’4”完全不用看五、六、p37习题1--3七、1--4 均做5--12 均不用做第四节（重要）第五节第六节一、无穷小（重要）二、无穷大（了解）第七节第八节 p40 例2不用做 p41 定理2不用证第九节 p42习题1--4第十节第十一节 1做 2--5 不全做 6 做 7--8 不用做第五节(注意运算法则的前提条件是各自存在)第六节p43 定理1、2的证明要理解第七节p44推论1、2、3的证明不用看第八节p48 定理6的证明不用看第九节p49 习题1--5第十节1题只需做(3)(6)(7)(8)(10)(11)(13)(14)第十一节2、3要做4、5重点做6不做第六节极限存在准则(重要) 两个重要极限(重要两个重要极限要会证明第七节第八节第九节p50 准则1的证明要理解第十节p51 重要极限一定要会独立证明(经典重要极限)第十一节第十二节p53另一个重要极限的证明可以不用看第十三节p55--56柯西极限存在准则不用看第十四节第十五节p56习题1--7第十六节第十七节1大题只做(1)(4)(6)第十八节2全做3不用做4全做，其中(2)(3)(5)重点做第七节(重要）第八节p58--59 定理1、2的证明要理解第九节p59 习题1--7 全做第十节第八节（基本必考小题）第九节p60--64 要重点看第八节基本必出考题第十节p64 习题1--8第十一节第十二节1、2、3、4、5要做其中4、5要重点做第十三节6--8不用做第九节（了解）第十节p66--67 定理3、4的证明均不用看第十一节p69 习题1--9第十二节1、2要做第十三节3大题只做（3）——（6）第十四节4大题只做（4）——（6）第十五节5、6均要重点做第十节（重要，不单独考大题，但考大题会用到）第十一节第十二节一、（重要）二、（重要）p72三、一致连续性（不用看）第十三节p74习题1--10第十四节1、2、3、5要做，要会用5的结论。

高等数学同济版下第九章课件

及T
切线方程为？法平面方程为?
切线方程为
x x0 y y0 z z0 , Fy Fz Fz Fx Fx Fy G y Gz 0 Gz G x 0 G x G y 0
法平面方程为
Fy Gy Fx F y Fz Fx ( x x0 ) ( y y0 ) ( z z0 ) 0 Gz Gx G y Gz G x 0 0 0 Fz
x (t ) : y ( t ), z (t )
n
M
T
在上， F ( (t ), (t ), w(t )) 0 dF 在t t 0具有全导数： 0 dt t t0
Fx ( x0 , y0 , z0 ) (t0 ) Fy ( x0 , y0 , z0 ) (t0 ) Fz ( x0 , y0 , z0 ) w(t0 ) 0
6 8 10 6 (F , G ) (F , G ) 0 120 0 ( x , y ) ( 3,4,5 ) 6 8 ( z , x ) ( 3 , 4 , 5 ) 10 6
得曲线在M ( 3,4,5, )处的切线方程：
x3 y4 z5 160 120 0
y ( x) , 1.空间曲线方程为 z ( x)
( x), ( x)在x x0处可导
在M ( x0 , y0 , z0 )处, T {1, ( x0 ), ( x0 )}
切线方程为 x x0 y y0 z z0 , 1 ( x 0 ) ( x 0 )
特殊地：空间曲面方程形为
z f ( x, y)
显式
曲面的法向量法线的方向向量
令
F ( x, y, z ) f ( x, y ) z,

《高等数学》(同济六版)教学★第9章.多元函数微分法及其应用ppt课件

定义域为圆域 (x, y) x2 y2 1
图形为中心在原点的上半球面.
又如, z sin(xy), (x, y) R 2
说明: 二元函数 z = f (x, y), (x, y) D
的图形一般为空间曲面 .
三元函数 u arcsin(x2 y2 z2 )
定义域为单位闭球
z
o 1y
2
19
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• 二重极限 lim f (x, y) 与累次极限 lim lim f (x, y)
x x0
xx0 y y0
y y0
不同.
如果它们都存在, 则三者相等. 仅知其中一个存在, 推不出其它二者存在.
例如,
显然
lim lim f (x, y) 0,
x0 y0
但由例3 知它在(0,0)点二重极限不存在 .
在空间中,
U ( P0 , ) (x, y, z )
PP0 δ 称为点 P0 的邻域.
(圆邻域)
(球邻域)
说明：若不需要强调邻域半径 ,也可写成 U ( P0 ).
点 P0 的去心邻域记为
0 PP0 δ
3
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在讨论实际问题中也常使用方邻域, 因为方邻域与圆邻域可以互相包含.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内总有E 中的点 , 则
称 P 是 E 的聚点.
聚点可以属于 E , 也可以不属于 E (因为聚点可以为
E 的边界点 )
所有聚点所成的点集成为 E 的导集 .
6
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(3) 开区域及闭区域
• 若点集 E 的点都是内点，则称 E 为开集；
• E 的边界点的全体称为 E 的边界, 记作E ;

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4
③当 AC
时，不能判断
2、条件极值，拉格朗日乘数法：
①构造 L(x,y)=f(x,y)+ (x,y)[其中，f 为原函数，为条件]
② (x0,y0)+
=0
(x0,y0)+
=0
(x0,y0)=0
5
1、方向导：
2、梯度：
=
3、 =(
) 其中为方向角，
记某点
处的方向导为记梯度为
则
[其中
]
① =0 时，f 增长最快
② = 时，f 增长最慢
③ = 时，f 不变
第八节多元函数的极值及其求法
1、极值存在必要条件：，
充要条件：有
C
①当 AC
A>0 时，有极小值
A<0 时，有极大值
②当 AC <0 时，无极值
1、偏导的符号不可拆
2、偏导数的几何意义
第三节全微分
1、全增量： z=f(x+ x,y+ y)-f(x,y)
可表示为： z=A x+B y+o( )[其中 o( )=
]
2、全微分：
[其中
]
3、全微分存在条件： 4、各个关系
函数连续
互推不出
推不出
推不出
函数可导
推得出
函数可导
推
推
得
不
出
出
推得出
偏导连续
记 Jacobi 式：J=
(在解方程组式的隐函数时，可用可不用 Jacobi 式) 第六节多元函数微分学几何应用
1、
3
[称其为一元向量值函数] 2、空间曲线的切线与法平面
空间平面的切平面与法线不论对空间曲线或空间平面，所给方程，确定一个自变量（本身的或引入的），求该自变量对其他因变量的导（或偏导），求到的一组向量为法向量。第七节方向导数与梯度
高数(同济第六版)第九章总结
-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
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
1、多元函数的极限
2、多元函数的连续性： ①注意任意方向都要趋向该点极限
②在 D 上有界，有最大最小值
第二节偏导数
2
第四节多元函数的求导法则
1、链导公式：如 f(
(x,y,z))对 x,y,z 求偏导
x
f()
y
()
z
2、全微分形式不变：如 f(
(x,y,z))对x,y,z 求全微分
df= dx+ dy+ dz
第五节隐函数求导公式
1、隐函数求导法则：
2、方程组： F(x,y,u,v)=0 G(x,y,u,v)=0