33.偏导数

  • 33.偏导数
    • 33.1 多元变量函数
    • 33.2 二元函数
      • 33.2.1 二元函数的等位曲线、等高曲线
    • 33.3 三元函数
      • 33.3.1 三元函数的等位曲面
    • 33.4 高维函数中极限与连续性
      • 33.4.1 二元函数的极限
      • 33.4.2 二元函数的连续性
    • 33.5 偏导数
      • 33.5.1 二元函数的偏导数
        • 33.5.1.1 函数在某点处对变量 x 进行偏导
        • 33.5.1.2 函数在某点处对变量 y 进行偏导
      • 33.5.2 二阶偏导数
    • 33.6 链式法则
      • 33.6.1 一个自变量、一个中间变量的函数的链式法则
      • 33.6.2 一个自变量、两个中间变量的函数的链式法则
      • 33.6.3 一个自变量、三个中间变量的函数的链式法则
      • 33.6.4 两个自变量、三个中间变量的函数的链式法则
      • 33.6.5 隐函数的导数

33.偏导数

33.1 多元变量函数


33.2 二元函数

区域的边界点构成区域的边界。
如果一个区域完全由内部点组成,那么该区域就是开放的。
如果一个区域包含了它所有的边界点,那么它就是封闭的。

33.2.1 二元函数的等位曲线、等高曲线

平面上一个函数 ƒ(x,y)ƒ(x, y)ƒ(x,y) 具有一个常数值 ƒ(x,y)=cƒ(x, y) = cƒ(x,y)=c 的点集称为 ƒƒƒ 的等位曲线。
空间中所有点 (x,y,ƒ(x,y))(x, y, ƒ(x, y))(x,y,ƒ(x,y)) 的集合,对于ƒ定义域中的 (x,y)(x, y)(x,y),称为 ƒƒƒ 的图。ƒƒƒ 的图形也称为曲面 z=ƒ(x,y)z = ƒ(x, y)z=ƒ(x,y)。

33.3 三元函数

33.3.1 三元函数的等位曲面

33.4 高维函数中极限与连续性

33.4.1 二元函数的极限

两变量函数极限的性质

求极限的例子:
例1:

例2:

例3:

圆柱的半径取 δ\deltaδ、z=ϵz=\epsilonz=ϵ、z=−ϵz=-\epsilonz=−ϵ

33.4.2 二元函数的连续性


例子:

点(0,0)(0,0)(0,0)处的极限值不等于函数值,所以该函数在点(0,0)(0,0)(0,0)处不连续



极限不存在性的双路检验

例子:


33.5 偏导数

当我们保持一个函数常数中除一个自变量外的所有自变量并对这一个变量求导时,我们得到一个“偏”导数

单一变量函数中对某个变量的微分用符号 “ddd” 表示
多元变量函数中对某一变量的微分(即偏导)我们用符号 “∂\partial∂"

33.5.1 二元函数的偏导数

33.5.1.1 函数在某点处对变量 x 进行偏导

函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y) 在点 (x0,y0)(x_0,y_0)(x0​,y0​) 处对变量 xxx 的偏导数
(变量 xxx、应变量 zzz、常数 yyy)

33.5.1.2 函数在某点处对变量 y 进行偏导

函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y) 在点 (x0,y0)(x_0,y_0)(x0​,y0​) 处对变量 yyy 的偏导数
(变量 yyy、应变量 zzz、常数 xxx)

例子:

33.5.2 二阶偏导数


混合偏导定理

33.6 链式法则

33.6.1 一个自变量、一个中间变量的函数的链式法则

33.6.2 一个自变量、两个中间变量的函数的链式法则

33.6.3 一个自变量、三个中间变量的函数的链式法则


33.6.4 两个自变量、三个中间变量的函数的链式法则


33.6.5 隐函数的导数


例子:

偏导数(Partial Derivative)相关推荐

  1. 关于导数(derivative),偏导数(partial derivative),梯度(gradient)的概念辨析

    在研究深度学,尤其时back-propagation算法时,对梯度和偏导的概念有很多涉及.个人数学功底渣渣,通过多处求证,在这里简单回顾梳理一下,以避免混淆模糊,便于不时查阅. 首先,导数仅定义在一元 ...

  2. python如何求导数(derivative)、求偏导(partial derivative)?(sympy库symbols()函数、diff()函数、subs()函数)

    可以使用Sympy库 SymPy是一个符号计算的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁.易于理解和扩展.它完全由Python写成,不依赖于外部库. SymPy支持符 ...

  3. Python对函数求偏导数

    求偏导数partial derivative 利用Sympy库 SymPy是一个符号计算的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁.易于理解和扩展.它完全由Pytho ...

  4. 梯度下降算法笔记整理6 - 梯度下降 偏导数及其几何意义

    在一元函数中,我们已经知道导数就是函数的变化 率.对于二元函数我们同样要研究它的"变化率".然 而,由于自变量多了一个,情况就要复杂的多. 一.几何意义 在xOy平面内,当动点由P ...

  5. 梯度下降---偏导数及其几何意义

    在一元函数中,我们已经知道导数就是函数的变化 率.对于二元函数我们同样要研究它的"变化率".然 而,由于自变量多了一个,情况就要复杂的多. 一.几何意义 在xOy平面内,当动点由P ...

  6. AI笔记: 数学基础之偏导数与方向导数

    多元函数偏导数 在一个多变量的函数中,偏导数就是关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定不变. 假定二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y), 点(x_0, y_0)是其定义域内的一个 ...

  7. 搞懂偏导数、方向导数、梯度、散度、旋度

    由于学习多变量微积分和电磁学时没有意识到数学基础的重要性,我对于矢量代数的理解一直不够透彻.近日需要处理一些有关波导的问题,但是我由于一些概念没有搞清楚,在矢量方程的变换上吃了些亏.因此,在此我总结一 ...

  8. 机器学习常用术语词汇表

    EOF是一个计算机术语,为End Of File的缩写 ,在操作系统中表示资料源无更多的资料可读取. 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表 ...

  9. Google发布机器学习术语表 (中英对照)

    来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义.语言版本包括西班 ...

最新文章

  1. 2021年大数据HBase(四):HBase的相关操作-客户端命令式!【建议收藏】
  2. R语言把dataframe中的NA值替换为0
  3. Ubuntu 上 hi3531 交叉编译环境 arm-hisiv100nptl-linux 建设过程
  4. HDFS fsimage和edits合并实现原理
  5. idea中查看类中所有方法列表(Alt+7)(亲测)
  6. R语言里面的循环变量
  7. GitLab - Ubuntu18搭建GitLab仓库服务器(转)
  8. (转)用Java获得当前性能信息
  9. Leetcode--75. 颜色分类
  10. 分区 主分区 和 扩展分区_等和分区
  11. OpenCV中重映射
  12. Stanford CS230深度学习(三)调参、正则化和优化算法
  13. Numpy的使用(3)
  14. C++字符串拼接效率比较(+=、append、stringstream、spintf)
  15. Apache Flume 1.7深入浅出,快速入门
  16. 草蟒python汉化版_草蟒首页、文档和下载 - Python 汉化版 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
  17. 常见的立体匹配算法介绍
  18. Hadoop 与 HBase 版本对应
  19. 三个水桶等分8升水的问题
  20. Android 获取手机分辨率

热门文章

  1. 赠与大学毕业生_如何出售或赠与您的Kindle
  2. 准备就绪的定义被认为是有害的
  3. iOS 火星坐标系 与 地球坐标系
  4. 如有问题,请及时联系 || 如有不足,请批评指出,一定会虚心改正 || 如有好的意见 ,欢迎下面留言
  5. 四足机器人发展史及机器人盘点
  6. 重写Github的TreeTableView库实现定制显示子节点
  7. reactrouter4路由钩子_React-Router4.x中文文档
  8. 支持向量机(SVM)MATLAB 实例讲解,及选择训练方式使误差率尽可能减为0
  9. java-web实训项目:simonshop(3)Servlet层
  10. 2021年危险化学品经营单位主要负责人考试资料及危险化学品经营单位主要负责人考试技巧