课堂笔记-多元函数微分
多元函数微分
1.基本概念
一,多元函数的定义
二,多元函数的极限与连续
1.limP→P0f(P)=A⇔∀ε>0,when:0<∣P−P0∣<δ,st:∣f(P)−A∣<ε1. \lim _{P \rightarrow P_{0}} f(P)=A \Leftrightarrow \forall \varepsilon>0,when:0<\left|P-P_{0}\right|<\delta,st:|f(P)-A|<\varepsilon 1. P→P0limf(P)=A ⇔ ∀ε>0,when:0<∣P−P0∣<δ,st:∣f(P)−A∣<ε
注意P→P0方式是任意的,如果任意性不满足,则极限不存在注意 P \rightarrow P_{0} 方式是任意的,如果任意性不满足,则极限不存在 注意P→P0方式是任意的,如果任意性不满足,则极限不存在
连续limP→P0f(P)=f(P0)注意:闭区域上连续函数有与闭区间上连续函数类似的性质.连续 \lim _{P \rightarrow P_{0}} f(P)=f\left(P_{0}\right) 注意:闭区域上连续函数有与闭区间上连续函数类似的性质. 连续P→P0limf(P)=f(P0)注意:闭区域上连续函数有与闭区间上连续函数类似的性质.
三,偏导数的定义
一个多变量的函数的偏导数,就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定
f(x,y)在点(x0,y0)处对x的偏导数:limΔx→0f(x0+Δx,y0)−f(x0,y0)Δx(极限存在时)f(x,y)在点(x_{0},y_{0})处对x的偏导数:\lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{f\left(x_{0}+\Delta x, y_{0}\right)-f\left(x_{0}, y_{0}\right)}{\Delta x}(极限存在时) f(x,y)在点(x0,y0)处对x的偏导数:Δx→0limΔxf(x0+Δx,y0)−f(x0,y0)(极限存在时)
偏导数存在⇎连续或极限存在偏导数存在\nLeftrightarrow连续或极限存在 偏导数存在⇎连续或极限存在
四,全微分
Δz=AΔx+BΔy+o(ρ)⟹dz=∂z∂xdx+∂z∂ydy\Delta z=A \Delta x+B \Delta y+o(\rho) \Longrightarrow d z=\frac{\partial z}{\partial x} d x+\frac{\partial z}{\partial y} d y Δz=AΔx+BΔy+o(ρ)⟹dz=∂x∂zdx+∂y∂zdy
函数连续⇎偏导存在.函数连续 \nLeftrightarrow 偏导存在. 函数连续⇎偏导存在.
函数可微⇒偏导存在(一阶,二阶).偏导存在⇏函数可微函数可微 \Rightarrow 偏导存在(一阶,二阶). 偏导存在 \nRightarrow 函数可微 函数可微⇒偏导存在(一阶,二阶).偏导存在⇏函数可微
函数可微⇒函数连续.函数连续⇏函数可微.函数可微 \Rightarrow 函数连续. 函数连续 \nRightarrow 函数可微. 函数可微⇒函数连续.函数连续⇏函数可微.
1.如果∂z∂x,∂z∂y连续⇒可微.1.如果\frac{\partial z}{\partial x},\frac{\partial z}{\partial y}连续 \Rightarrow可微. 1.如果∂x∂z,∂y∂z连续⇒可微.
2.若fxy与fyx在(x0,y0)的某邻域内连续⇒fxy=fyx.2.若f_{x y}与f_{y x}在(x_{0},y_{0})的某邻域内连续\Rightarrow f_{x y}=f_{y x}. 2.若fxy与fyx在(x0,y0)的某邻域内连续⇒fxy=fyx.
五,习题
1.f(x,y)={xyx2−y2x2+y2,x2+y2≠00,x2+y2=0,proof:fxy(0,0)≠fyx(0,0)1.\quad \quad f(x, y)=\left\{\begin{array}{ll}{x y \frac{x^{2}-y^{2}}{x^{2}+y^{2}},} & {x^{2}+y^{2} \neq 0} \\ {0,} & {x^{2}+y^{2}=0}\end{array}\right. ,proof:f_{xy}(0,0)\neq f_{yx}(0,0) 1.f(x,y)={xyx2+y2x2−y2,0,x2+y2̸=0x2+y2=0,proof:fxy(0,0)̸=fyx(0,0)
x=0,∂f(0,y)∂x=limΔx→0f(Δx,y)−f(0,y)Δx=limΔx→0Δxy(Δx)2−y2(Δx)2+y2−0Δx=−yx=0, \quad \frac{\partial f(0, y)}{\partial x}=\lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{f(\Delta x , y)-f(0, y)}{\Delta x}=\lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{\Delta x y \frac{(\Delta x)^{2}-y^{2}}{(\Delta x)^{2}+y^{2}}-0}{\Delta x}=-y x=0,∂x∂f(0,y)=Δx→0limΔxf(Δx,y)−f(0,y)=Δx→0limΔxΔxy(Δx)2+y2(Δx)2−y2−0=−y
fxy(0,0)=∂∂y(∂f∂x)=∂2f(0,0)∂x∂y=limy→0fx(0,Δy)−fx(0,0)Δy=−1f_{x y}(0,0)=\frac{\partial}{\partial y}\left(\frac{\partial f}{\partial x}\right)=\frac{\partial^{2} f(0,0)}{\partial x \partial y}=\lim _{y \rightarrow 0} \frac{f_{x}(0,\Delta y)-f_{x}(0,0)}{\Delta y}=-1 fxy(0,0)=∂y∂(∂x∂f)=∂x∂y∂2f(0,0)=y→0limΔyfx(0,Δy)−fx(0,0)=−1
y=0,fy(x,0)=∂f(x,0)∂y=limΔy→0f(x,Δy)−f(x,0)Δy=limΔy→0xΔy(x2−(Δy)2)x2+(Δy)2−0Δy=xy=0, \quad f_{y}(x, 0)= \frac{\partial f(x, 0)}{\partial y}=\lim _{\Delta y \rightarrow 0} \frac{f(x, \Delta y)-f(x, 0)}{\Delta y}=\lim _{\Delta y \rightarrow 0} \frac{\frac{x \Delta y\left(x^{2}-(\Delta y)^{2}\right)}{x^{2}+(\Delta y)^{2}}-0}{\Delta y}=x y=0,fy(x,0)=∂y∂f(x,0)=Δy→0limΔyf(x,Δy)−f(x,0)=Δy→0limΔyx2+(Δy)2xΔy(x2−(Δy)2)−0=x
fyx(0,0)=∂2f(0,0)∂y∂x=limΔx→0fy(Δx,0)−fy(0,0)Δx=limΔx→0Δx−0Δx=1f_{y x}(0,0)=\frac{\partial^{2} f(0,0)}{\partial y \partial x}=\lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{f_{y}(\Delta x, 0)-f_{y}(0,0)}{\Delta x}=\lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{\Delta x-0}{\Delta x}=1 fyx(0,0)=∂y∂x∂2f(0,0)=Δx→0limΔxfy(Δx,0)−fy(0,0)=Δx→0limΔxΔx−0=1
2.prooff(x,y)={x2yx4+y2,x4+y2≠00,x4+y2=0在(0,0)的极限不存在.2.proof \quad \quad f(x, y)=\left\{\begin{array}{ll}{\frac{x^{2} y}{x^{4}+y^{2}},} & {x^{4}+y^{2} \neq 0} \\ {0,} & {x^{4}+y^{2}=0}\end{array}\right.在(0,0)的极限不存在. 2.prooff(x,y)={x4+y2x2y,0,x4+y2̸=0x4+y2=0在(0,0)的极限不存在.
设y=kx2,lim(x,y)→(0,0)f(x,y)=lim(x,y)→(0,0)kx4x4+k2x4=k1+k2设y=kx^2,\quad\quad \lim _{(x, y) \rightarrow(0,0)} f(x, y)=\lim _{(x, y) \rightarrow(0,0)} \frac{k x^{4}}{x^{4}+k^{2} x^{4}}=\frac{k}{1+k^{2}} 设y=kx2,(x,y)→(0,0)limf(x,y)=(x,y)→(0,0)limx4+k2x4kx4=1+k2k
3.prooff(x,y)={x2y1+αx4+y2,(x,y)≠(0,0)0,(x,y)=(0,0)在(0,0)处连续,其中α>03.proof\quad \quad f(x, y)=\left\{\begin{array}{ll}{\frac{x^{2} y^{1+\alpha}}{x^{4}+y^{2}},} & {(x, y) \neq(0,0)} \\ {0,} & {(x, y)=(0,0)}\end{array}\right.在(0,0)处连续,其中\alpha>0 3.prooff(x,y)={x4+y2x2y1+α,0,(x,y)̸=(0,0)(x,y)=(0,0)在(0,0)处连续,其中α>0
∣f(x,y)−f(0,0)∣=x2∣y∣1+αx4+y2≤x2∣y∣1+α2x2∣y∣=∣y∣α→0tip:2x2∣y∣≤x4+y2|f(x, y)-f(0,0)|=\frac{x^{2}|y|^{1+\alpha }} {x^{4}+y^{2}} \leq \frac{x^{2}|y|^{1+\alpha}}{2 x^{2}|y|}=|y|^\alpha\rightarrow 0 \quad\quad tip:2x^2|y|\leq x^4+y^2 ∣f(x,y)−f(0,0)∣=x4+y2x2∣y∣1+α≤2x2∣y∣x2∣y∣1+α=∣y∣α→0tip:2x2∣y∣≤x4+y2
4.求u=xy2z3沿着曲线x=t,y=2t2,z=−2t4在点M(1,2,−2)处切线方向的方向导数.4.\quad \quad 求u=x y^{2} z^{3}沿着曲线x=t,y=2t^2,z=-2t^4在点M(1,2,-2)处切线方向的方向导数. 4.求u=xy2z3沿着曲线x=t,y=2t2,z=−2t4在点M(1,2,−2)处切线方向的方向导数.
tip:梯度gradu={∂u∂x,∂u∂v,∂u∂z}tip:梯度 \operatorname{grad} u=\left\{\frac{\partial u}{\partial x}, \frac{\partial u}{\partial v}, \frac{\partial u}{\partial z}\right\} tip:梯度gradu={∂x∂u,∂v∂u,∂z∂u}
∂u∂l⃗∣P0=∂u∂x∣p0cosα+∂u∂y∣p0cosβ+∂u∂z∣p0cosγ\left.\frac{\partial u}{\partial \vec{l}}\right|_{P_{0}} = \left.\frac{\partial u}{\partial x} \right |_{p_{0}} \cos \alpha + \left.\frac{\partial u}{\partial y} \right |_{p_{0}} \cos \beta+\left.\frac{\partial u}{\partial z} \right |_{p_{0}} \cos \gamma ∂l∂u∣∣∣∣P0=∂x∂u∣∣∣∣p0cosα+∂y∂u∣∣∣∣p0cosβ+∂z∂u∣∣∣∣p0cosγ
课堂笔记-多元函数微分相关推荐
- 《高等数学A》课堂笔记——高分必过
<高等数学>上下学期的课堂笔记 --郑州大学 文章目录 一.函数与极限 1.1 映射与函数 1.2 数列的极限 ...
- 信号与线性系统翻转课堂笔记3
信号与线性系统翻转课堂笔记3 The Flipped Classroom3 of Signals and Linear Systems 对应教材:<信号与线性系统分析(第五版)>高等教育出 ...
- 管理系统中计算机应用第四章重点,管理系统中计算机应用课堂笔记第四章(4)...
管理系统中计算机应用课堂笔记第四章(4) 分类:自考 | 更新时间:2016-07-08| 来源:转载 这个分析和抽象工作可分以下三步进行: 5.2.1数据流程图的绘制 数据流程图既是对原系统进行分析 ...
- AI公开课:19.04.10颜水成—360副总裁《人工智能:观察与实践》课堂笔记以及个人感悟—191017再次更新
AI公开课:19.04.10颜水成-360副总裁<人工智能:观察与实践>课堂笔记以及个人感悟 导读 颜水成,新加坡国立大学副教授.360集团副总裁.人工智能研究院院长. 颜水成 ...
- AI公开课:19.05.16漆远-蚂蚁金服集团CF《金融智能的深度与温度》课堂笔记以及个人感悟—191017再次更新
AI公开课:19.05.16漆远-蚂蚁金服集团CF<金融智能的深度与温度>课堂笔记以及个人感悟-191017再次更新 导读 漆远,麻省理工学院博士后,39岁被评为美国普渡大 ...
- AI英特尔杯公开课:2019.06.27在线直播《研究生人工智能创新大赛—AI赋能,创新引领》课堂笔记和感悟(二)
AI英特尔杯公开课:2019.06.27在线直播<研究生人工智能创新大赛-AI赋能,创新引领>课堂笔记和感悟(二) 导读 讲解总体不错,知识点比较基础,适合入门,各种主流框架都有 ...
- AI英特尔杯公开课:2019.06.27在线直播《研究生人工智能创新大赛—AI赋能,创新引领》课堂笔记和感悟(一)
AI英特尔杯公开课:2019.06.27在线直播<研究生人工智能创新大赛-AI赋能,创新引领>课堂笔记和感悟(一) 导读 讲解总体不错,知识点比较基础,适合入门,各种主流框架都有 ...
- AI公开课:19.05.29 浣军-百度大数据实验室主任《AutoDL 自动化深度学习建模的算法和应用》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课:19.05.29 浣军 百度大数据实验室主任<AutoDL 自动化深度学习建模的算法和应用>课堂笔记以及个人感悟 导读 浣军博士,汉族,1975年出生于江苏苏州, ...
- AI公开课:19.05.15施尧耘-达摩院量子实验室主任《量子计算:前景与挑战》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课:19.05.15施尧耘-达摩院量子实验室主任<量子计算:前景与挑战>课堂笔记以及个人感悟 导读 施尧耘1997年本科毕业于北京大学,后在普林斯顿大学取得计算机科 ...
最新文章
- java获取apk启动activity_[RK3399] android7.1 设置开机启动apk
- 笨办法学python3_笨办法学python3—练习38
- php生成唯一的加密串,hashids.php-master整数生成唯一字符串的加密库
- MAC设置——企业邮箱标准版
- Centos下chef安装、部署
- 物体的识别,检测,和分割
- 在O(1)的时间内计算n个整数落在区间[a,b]的个数(预处理时间为O(n+k))
- intern_充分利用Outreachy Intern申请流程
- VC++ 深入详解 学习笔记(5) -- 修改窗口样式续
- no typehandler found for property XXXX 解决
- java 发送16进制数据'_java 16进制数据递增
- 转:Oracle物理文件
- python深度神经网络量化_「深度神经网络」(deep neural network)具体是怎样工作的?...
- 在日常维护管理中对MySQL 日志的需求
- 需求条目化:一个让用户故事有效落地的套路
- JavaScript编程艺术-第7章代码汇总(2)
- 堆内存与栈内存能不能共享,不能,,通俗的比较,堆主要用来存放对象的,栈主要是用来执行程序的...
- 广告终结者chinalist-easylist语法规则
- 使用Nginx配置反向代理,完成端口转发
- 2022年全球与中国石油和天然气固井服务行业发展趋势及投资战略分析报告
热门文章
- 《奇特的一生:柳比歇夫坚持56年的时间统计法》的读书笔记(作者: 【俄】格拉宁)
- javascript显示本地服务器图片,JavaScript图片本地预览功能的实现方法
- android自适应屏幕方向,Android 屏幕自适应方向尺寸与分辨率-Fun言
- 在 Kubernetes 中基于 StatefulSet 部署 MySQL(下)
- 还在为电脑装机而发愁吗?想摆脱装机时的捆绑软件吗?赶紧戳进来瞅瞅
- 2020!前端开发应知网站(墙裂推荐!)
- 今晚开启公募的雪崩协议,带协议层先进入3.0
- 微信记录怎么恢复?恢复已删除微信历史记录的4种方式
- 脑部神经系统结构模式图,大脑的神经结构示意图
- Android Studio中如何将ijkplayer 0.6.3导入自己的项目中并使用