核心思想就是尝试

尝试出来就成了

reduce differencial equation to the algerbia equations

dx/dt=ax

assume x=e^(at)

m-a=0

ax’’+bx’+bx=0

x=e^(mt)

am^2+bm+c=0

find the tangent plane to the sphere x2+y2+z^2=14 at the point (1,2,3)

z=f(x,y)=±z=f(x,y)=\pmz=f(x,y)=±

P(x,y,z)(∂z∂x)+Q(x,y,z)∂z∂y=R(x,y,z)P(x,y,z)(\frac{\partial z}{\partial x})+Q(x,y,z) \frac{\partial z}{\partial y}= R(x,y,z)P(x,y,z)(∂x∂z​)+Q(x,y,z)∂y∂z​=R(x,y,z)

is given implicitly by

F(u,v)=0F(u,v)=0F(u,v)=0

dxP=dyQ=dzR\frac{dx}{P}=\frac{dy}{Q}=\frac{dz}{R}Pdx​=Qdy​=Rdz​

y∂u∂x==\frac{y}{\frac{\partial u}{\partial x}}=\frac{}{}=\frac{}{}∂x∂u​y​=​=​

total differencial

∂dxy=∂dy−1=∂du1\partial{dx}{y}=\partial{dy}{-1}=\partial{du}{1}∂dxy=∂dy−1=∂du1

dxy=y−x⇒xdx=ydy=0⇒x2+y2=a2\frac{dx}{y}=\frac{y}{-x}\Rightarrow xdx=ydy=0 \Rightarrow x^2+y^2=a^2ydx​=−xy​⇒xdx=ydy=0⇒x2+y2=a2

dya2−y2=du1\frac{dy}{\sqrt{a^2-y^2}}=\frac{du}{1}a2−y2​dy​=1du​

u+arcsin⁡ya=u+arctan⁡yx=c2u+\arcsin \frac{y}{a} = u+\arctan \frac{y}{x}=c_2u+arcsinay​=u+arctanxy​=c2​

ydx−xdyx2+y2=du1⇒\frac{ydx-xdy}{x^2+y^2}=\frac{du}{1} \Rightarrow x2+y2ydx−xdy​=1du​⇒

u(x,y)+arctan⁡yx=f(x2+y2)u(x,y)+\arctan \frac{y}{x}=f(x^2+y^2)u(x,y)+arctanxy​=f(x2+y2)

F(c1,c2)=F(x2+y2,u+arctan⁡yx)=0F(c_1,c_2)=F(x^2+y^2,u+\arctan \frac{y}{x})=0F(c1​,c2​)=F(x2+y2,u+arctanxy​)=0

u(x,y)+arctan⁡yx=f(x2+y2)u(x,y)+\arctan \frac{y}{x}=f(x^2+y^2)u(x,y)+arctanxy​=f(x2+y2)

y∂u∂x−x∂u∂y=1y\frac{\partial u}{\partial x}-x\frac{\partial u}{\partial y}=1y∂x∂u​−x∂y∂u​=1

dxy=dy−x=du1\frac{dx}{y}=\frac{dy}{-x}=\frac{du}{1}ydx​=−xdy​=1du​

dxy=dy−x\frac{dx}{y}=\frac{dy}{-x}ydx​=−xdy​

xdx+ydy=0xdx+ydy=0xdx+ydy=0

x2+y2=a2=c1x^2+y^2=a^2=c_1x2+y2=a2=c1​

ydx−xdy\frac{ydx-xdy}{}ydx−xdy​

chain rule

角度没有量纲

∂u∂x=∂u∂r∂r∂x+∂u∂θ∂θ∂x\frac{\partial{u}}{\partial x}=\frac{\partial u}{\partial r}\frac{\partial r}{\partial x}+\frac{\partial u}{\partial \theta}\frac{\partial \theta}{\partial x}∂x∂u​=∂r∂u​∂x∂r​+∂θ∂u​∂x∂θ​

∂u∂y=∂u∂r∂r∂y+∂u∂θ∂θ∂y\frac{\partial u}{\partial y}=\frac{\partial u}{\partial r}\frac{\partial r}{\partial y}+\frac{\partial u}{\partial \theta} \frac{\partial \theta}{\partial y}∂y∂u​=∂r∂u​∂y∂r​+∂θ∂u​∂y∂θ​

x2∂u∂x+y2∂u∂y=(x+y)ux^2\frac{\partial u}{\partial x}+y^2 \frac{\partial u}{\partial y}=(x+y)ux2∂x∂u​+y2∂y∂u​=(x+y)u

dxx2=dyy2=du(x+y)u\frac{dx}{x^2}=\frac{dy}{y^2}=\frac{du}{(x+y)u}x2dx​=y2dy​=(x+y)udu​

dxx2=dyy2\frac{dx}{x^2}=\frac{dy}{y^2}x2dx​=y2dy​

F(c1,c2,c3)=F(u,x+y+z,x2+y2+z2)=0F(c_1,c_2,c_3)=F(u,x+y+z,x^2+y^2+z^2)=0F(c1​,c2​,c3​)=F(u,x+y+z,x2+y2+z2)=0

在向量分析中,雅可比矩阵(也称作Jacobi矩阵,英语:Jacobian matrix)是函数的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵。

当其为方形矩阵时,其行列式称为雅可比行列式(Jacobi determinant)。

要注意的是,如果雅可比矩阵为方阵,那在英文中雅可比矩阵跟Jacobi行列式两者都称作 Jacobian。

其重要性在于,如果函数 f : ℝn → ℝm 在点 x 可微的话,在点 x 的雅可比矩阵即为该函数在该点的最佳线性逼近,也代表雅可比矩阵是单变数实数函数的微分在向量值多变数函数的推广,在这种情况下,雅可比矩阵也被称作函数 f 在点 x 的微分或者导数。

在代数几何中,代数曲线的雅可比行列式’表示雅可比簇:伴随该曲线的一个代数群,曲线可以嵌入其中。

它们全部都以普鲁士数学家卡尔·雅可比命名。

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