Ch11多元函数微分学11.7

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《数学分析》第十七章多元函数微分学

《数学分析》第十七章多元函数微分学

06 曲线积分与曲面积分在多 元函数中的应用
曲线积分计算及其在电磁学中的应用
曲线积分的定义与计算方法
包括第一类曲线积分和第二类曲线积分的概念、性质及计算 方法。
曲线积分在电磁学中的应用
通过曲线积分可以计算电场强度、磁场强度等物理量,进而 研究电磁场的分布和变化规律。
曲面积分计算及其在流体力学中的应用
如果函数$f(x,y)$在点$P_0(x_0,y_0)$ 的某一邻域内有定义,且$lim_{(x,y) to (x_0,y_0)}f(x,y)=f(x_0,y_0)$,则称 函数$f(x,y)$在点$P_0(x_0,y_0)$连续。
如果函数$f(x,y)$在点$P_0(x_0,y_0)$ 不连续,则称$P_0(x_0,y_0)$为函数 $f(x,y)$的间断点。
全微分概念与计算
全微分的定义
全微分是多元函数微分学中的一个重要概念,表示函数在某一点附 近的变化量可以近似地用一个线性函数来表示。
全微分的计算
全微分可以通过偏导数来计算,具体为将函数的增量表示为各自变 量增量的线性组合,系数即为偏导数。
全微分的几何意义
全微分表示函数在某一点附近的变化量,可以用来近似计算函数值 的增量。
多元反函数微分法
多元反函数存在定理
若函数$f: D subseteq mathbb{R}^n to mathbb{R}^n$在点$x_0$处可逆,即存在反函数$f^{-1}$,则$f^{1}$在点$f(x_0)$处也可微。
多元反函数微分法
设$y = f(x)$在点$x_0$处可微,且$f'(x_0)$可逆,则反函数$x = f^{-1}(y)$在点$y_0 = f(x_0)$处也可微,且其 导数为$[f^{-1}]'(y_0) = [f'(x_0)]^{-1}$。

多元函数微分学—多元复合函数的微分法(高等数学课件)

多元函数微分学—多元复合函数的微分法(高等数学课件)

( x, y), ( x, y) 在 x ,y 处也可导,
且有
z z u z v

x u x v x
z z u z v

y u y v y
注:上述公式可以推广到多个中间变量的情形.
求 导 法 则
以下总假定所遇到的一元函数具有连续的导数,多元函数具有连续的偏导数,
z z u

v e y y 2e y
x u x
z z u z dv


y u y v dy
v xe y u 2 y
xy e 2 xye
2 y
y
典型例题讲解
例2




分析:依题意,先画出函数结构图,根据图形写出公式





设具有一阶连续偏导数, = ( , ),求 , , .
课程小结
本讲介绍了中间变量既有一元函数又有多元
函数的复合函数的的求导法则。在计算的过程中,
先画函数结构图,根据函数结构图写出偏导数公
式,然后求出偏导数.
思考题
设函数 z
f (u, v)
对具有连续偏导数,求
z f ( xy, x 2 y 2 ) 的偏导数 z ,
x
z
.
y
多元函数的微分学
复合函数的求导法则
知识点讲解
PLANNING
1.求导法
PLANNING

2.典型例题讲解
求 导 法 则
定理1 设函数 u ( x,y) ,v ψ ( x,y) 都在 x , y 处可导,函数 z f (u, v)

11第十一章多元函数积分学共12页文档

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第十一章多元函数积分学一、本章学习要求与内容提要(一)学习要求1.了解二重积分的概念, 知道二重积分的性质.2.掌握二重积分在直角坐标系下和极坐标系下的计算方法.3.会用二重积分解决简单的实际应用题(体积、质量).4.了解曲线积分的概念和性质.5.会计算简单的曲线积分.重点二重积分的概念,直角坐标系与极坐标系下二重积分的计算,曲线积分的概念,格林公式,曲线积分的计算,用二重积分解决简单的实际应用题.难点直角坐标系与极坐标系下二重积分的计算,格林公式,曲线积分的计算,用二重积分解决简单的实际应用题.(二)内容提要1.二重积分设二元函数),(yxfz=是定义在有界闭区域D上的连续函数,用微元法先找出体积微元,再累加求出总体,由这两步所得的表达式,即⎰⎰Dyxfσd),(称为函数),(yxfz=在闭区域D上的二重积分,其中),(yxf称为被积函数,σd),(yxf称为被积表达式,D称为积分区域,σd称为面积元素,yx与称为积分变量.2.二重积分的几何意义在区域D上当0),(≥yxf时,⎰⎰Dyxfσd),(表示曲面),(yxfz=在区域D上所对应的曲顶柱体的体积.当),(y x f 在区域D 上有正有负时,⎰⎰Dy x f σd ),(表示曲面),(y x f z =在区域D 上所对应的曲顶柱体的体积的代数和.3. 二重积分的性质(1)可加性 []⎰⎰⎰⎰⎰⎰±=±DDDy x g y x f y x g y x f σσσd ),(d ),(d ),(),(.(2)齐次性 ⎰⎰⎰⎰=DDk y x f k y x kf )( d ),(d ),(为常数σσ.(3)对积分区域的可加性 设积分区域D 可分割成为1D 、2D 两部分,则有⎰⎰⎰⎰⎰⎰+=12d ),(d ),(d ),(D D Dy x f y x f y x f σσσ.(4)(积分的比较性质) 若),(),(y x g y x f ≥,其中D y x ∈),(,则 σσd ),(d ),(⎰⎰⎰⎰≥DDy x g y x f .(5)(积分的估值性质) 设M y x f m ≤≤),(,其中D y x ∈),(,而M m ,为常数,则⎰⎰≤≤DM y x f m σσσd ),( ,其中σ表示区域D 的面积.(6)(积分中值定理)若),(y x f 在有界闭区域D 上连续,则在D 上至少存在一点D ∈),(ηξ,使得σηξσ),(d ),(f y x f D=⎰⎰.4. 二重积分的计算⑴ 二重积分在直角坐标系下的计算 直角坐标系下的面积元素y x •d d d =σ , ①若D:)()(21x y x ϕϕ≤≤,bx a ≤≤,则⎰⎰Dy x y x f d d ),(=x y y x f x x b ad d ),()()(21⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎰⎰ϕϕ, ②若D:)()(21y x y ψψ≤≤,dy c ≤≤,则⎰⎰Dy x y x f d d ),(=y x y x f y x d cd d ),()()(21⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎰⎰ψψ. ⑵二重积分在极坐标系下的计算极坐标系下的面积元素θσd d d r r =,极坐标与直角坐标的关系⎩⎨⎧θ=θ=.sin ,cos r y r x 若D : )()(21θθr r r ≤≤,βθα≤≤,则⎰⎰Dy x y x f d d ),(=⎰⎰Dr r r r f θθθd d )sin ,cos (=θθθθθβαd d )sin ,cos ()()(21⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎰⎰r r r r r r f .5. 对坐标的曲线积分设L 是有向光滑曲线,j ),(i ),(),F(y x Q y x P y x +=是定义在L 上的向量函数,且),( , ),(y x Q y x P 在L 上连续,利用微元法,先写出弧微元j i l y x d d d +=,作乘积=w d L F d ⋅=y )y ,x (Q x )x ,x (P d d +,再无限累加,由这两步所得的表达式,即⎰+y )y ,x (Q x )y ,x (P L d d 称为函数)y ,x (F 在有向曲线L 上对坐标的曲线积分,其中有向曲线L 称为积分路径. 如果),( , ),(y x Q y x P 中有一个为零,则这时曲线积分的形式为 ⎰⎰y )y ,x (Q x )y ,x (P L L d d 或,如果曲线L 是封闭曲线,L 上积分记为⎰+y )y ,x (Q x )y ,x (P L d d . 6.对坐标的曲线积分的性质① 设L 为有向曲线弧,-L 是与L 方向相反的有向曲线弧,则 y )y ,x (Q x )y ,x (P y )y ,x (Q x )y ,x (P L L d d d d +-=+⎰⎰-.② 如果21L L L +=,则有.y )y ,x (Q x )y ,x (P y )y ,x (Q x )y ,x (P y )y ,x (Q x )y ,x (P L L Ld d d d d d 21+++=+⎰⎰⎰7.格林公式 设D 是平面上以分段光滑曲线L 为边界的有界闭区域,函数),(y x P 及),(y x Q 在D 上有一阶连续偏导数,则有格林公式⎰⎰⎰⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂-∂∂=+σd d d D L y P x Q y Q x P ,其中L 是区域D 的正向边界. 8.曲线积分与路径无关(1)定义 设D 是一个单连通区域,将),(y x P 简称为),(,y x Q P 简称为Q ,如果对D 内任意指定的两点A ,B 以及D 内从A 点到B 点的任意两条不相同的曲线21 , L L ,若有y Q x P y Q x P L L d d d d 21+=+⎰⎰,则称曲线积分⎰+y Q x P L d d 在D 内与路径无关.这时,可将曲线积分记为⎰+BA y Q x P d d .(2)曲线积分与路径无关的定理①在单连通区域D 内,曲线积分⎰+y Q x P L d d 与路径无关的充分必要条件是:对D 内任意一条闭曲线L ,均有 ⎰=+0d d y Q x P L .②设函数),(y x P 和),(y x Q 在单连通区域D 内有一阶连续偏导数,则曲线积分⎰+L x Q x P d d 与路径无关的充分必要条件是:yPx Q ∂∂=∂∂在区域D 内恒成立.9. 曲线积分的计算方法⑴积分路径由参数方程给出设xOy 面上的有向曲线L 的参数方程为⎩⎨⎧==,)t (y ,)t (x ψϕ且满足:① 当参数t 单调地由α变到β时,曲线上的点由起点A 运动到终点B;② )(t ϕ,)(t ψ在以α和β为端点的闭区间I 上具有一阶连续导数,且()()0)()(22≠'+'t t ψϕ;③),(y x P ,),(y x Q 在有向曲线弧L 上连续.则曲线积分⎰+y )y ,x (Q x )y ,x (P Ld d 存在,且y )y ,x (Q x )y ,x (P Ld d +⎰={}t )t ()]t (),t ([Q )t ()]t (),t ([P d ψψϕϕψϕβα'+'⎰.⑵ 积分路径由)(x f y =给出设xOy 面上的有向曲线弧L 的方程为 )(x f y =,这时可先将有向曲线弧L 的方程看作是以x 为参数的参数方程⎩⎨⎧==,)x (f y ,x x 然后再按(1)中的方法计算.要特别注意:在将对坐标的曲线积分转换为定积分时,积分下限一定要对应积分路径的起点, 积分上限一定要对应积分路径的终点. 二 、主要解题方法1.在直角坐标系下二重积分的计算例1 计算 ⎰⎰Dy x y x d d 2其中D 由直线2=y ,x y =和曲线1=xy 所围成.解 画出区域D 的图形如图所示,求出边界曲线的交点坐标A (21,2), B (1,1), C (2,2),选择先对x 积分,这时D 的表达式为⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤,y x y,y 121 于是⎰⎰Dy x y xd d 2=x y x y y y d d 1221⎰⎰=y x y yy d ]3[11321⎰ =⎰-2142d )1(31y yy =3312111()333y y -+ =7249. 分析 本题也可先对y 积分后对x 积分,但是这时就必须用直线1=x 将D 分1D 和2D 两部分.其中1D ⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤,21,121y xx 2D ⎩⎨⎧≤≤≤≤,2,21y x x 由此得⎰⎰Dy x y x d d 2=⎰⎰1d d 2D y x y x +⎰⎰2d d 2D y x y x =y yx x xd d 212121⎰⎰+y yx x x d d 2221⎰⎰=⎰121212d ][ln x y x x+⎰2122d ][ln x y x x=⎰+1212d ]ln 2[ln x x x +⎰-212d ]ln 2[ln x x x=7249. 显然,先对y 积分后对x 积分要麻烦得多,所以恰当地选择积分次序是化二重积分为二次积分的关键步骤.例2 计算σ++⎰⎰d )1(Dy x ,其中D :1≤+y x .解 画出积分区域D 的图形,无论先对x 积分后对y 积分还是先对y 积分后对x 积分都需要将积分区域分成两部分,计算都较繁,这里选择先对y 积分后对x 积分,其中110,11,x D x y x -≤≤⎧⎨--≤≤+⎩201,11,x D x y x ≤≤⎧⎨-≤≤-⎩ 因此σ++⎰⎰d )1(Dy x =σ++⎰⎰d )1(1D y x +σ++⎰⎰d )1(2D y x=σ++⎰⎰+---d )1(d 1101x x y x x +σ++⎰⎰--d )1(d 1110xx y x x =4σ+⎰d )1(21-x +4x x d )1(10⎰-=423+103=. 例3 已知 I =x y x f y y d ),(d 010⎰⎰+x y x f y yd ),(d 2021⎰⎰- 改变积分次序.解 积分区域21D D D +=,其中1D ⎩⎨⎧≤≤≤≤,0,10y x y 2D ⎩⎨⎧-≤≤≤≤,20,21y x y画出积分区域D 的图形, 改变为先对y 积分后对x 积分, 此时 D ⎩⎨⎧-≤≤≤≤,2,102x y x x 因此I=xy x f y yd ),(d 010⎰⎰+2xx y x f y y d ),(d 2021⎰⎰-=y y x f x x xd ),(d 2210⎰⎰- .小结 把二重积分化为累次定积分的关键在于正确选择积分次序及积分的上、下限,这里要求上限大于下限.在具体计算重积分时,正确地利用对称性可以使计算简化,但是要注意:只有当积分区域和被积函数均关于所给坐标轴对称时,对称性才能应用,切不可只顾积分域而忘了被积函数.2. 在极坐标系下二重积分的计算 例4 计算⎰⎰σDxyd arctan,其中D 由422=+y x , 122=+y x ,0=y ,x y =所围成的第一象限内的区域.解 画出积分区域D 的图形, 由于积分区域的边界曲线有圆周, 所以选极坐标系积分. 此时 θ=xy arctan ,于是⎰⎰σDxyd arctan=⎰θ4π0d ⎰θ21d r r =⎰πθθ40d 212]2[r=234π022θ=6432π.例5 求半球体2220y x a z --≤≤在圆柱ax y x =+22(0>a )D 内那部分的体积.解 把所求立体投影到y x o 面,即圆柱ax y x =+22(0>a )内部,容易看出所求立体的体积以D 为底,以上半球面222y x a z --=为顶的曲顶柱体的体积.由于积分区域的边界曲线为圆周,所以采用极坐标系较好.此时D ⎪⎩⎪⎨⎧θ≤≤≤θ≤-,cos 0,2π2πa r 故 V =y x y x a Dd d 222⎰⎰--=⎰-θ2π2πd ⎰θ-cos 022d a rr r a=32⎰θθ-2π033d )cos 1(a =(3π94-)3a . 小结 在计算二重积分时,当积分区域为圆形区域、圆环区域或扇形区域时,选择用极坐标为好,其他情况用直角坐标为宜.3.对坐标的曲线积分的计算方法 例 6 设 I =⎰--Ly y x x xy x d d )3(222 ,其中L 是沿上半圆周22y x +=1上的点A (1,0)到)0,1(-B 一段弧,如图.解一 首先验证曲线积分是否与路径无关.223xy x P -=,y x Q 2-=,因为y P ∂∂=xy 2-=xQ∂∂ , 所以曲线积分与路径无关,可选一条简单路径,即选择线段AB 路径.θ得I =⎰--ABy y x x xy x d d )3(222 ,在线段AB 上0=y ,0d =y ,x 从1到1-,所以I =⎰-112d 3x x =113-x =2-.解二 用参数方程代入法,设t 为参数t x cos = ,t y sin =,t 从0到π 得I =⎰---π0222d ]cos sin cos )sin )(sin cos cos 3[(t t t t t t t t=⎰--π02d ]4sin 41sin cos 3[t t t t =(t 3cos +161cos4t )π0=2-.显然,法一比法二简单.例7 计算⎰-+-Lx x y y x y y d )1cos e (d )sin e ( ,其中L 为),0(a A ,)0,(a B 联成直线段.解 显然积分路径不是封闭曲线,不能直接用格林公式, 加直线段BO ,OA 构成封闭曲线,所以⎰-+-Lx x y y x y y d )1cos e (d )sin e ( =⎰++---OABO L xxy y x y y d )1cos e (d )sin (e⎰-+--BOx x y y x y y d )1cos e (d )sin e (⎰-+--Axxy y x y y 0d )1cos e (d )sin e (,其中 y y P x -=sin e ,1cos e -=y Q x ,y p ∂∂= 1cos e -y x ,xQ∂∂= y x cos e . 因为封闭曲线是反方向,所以由格林公式,得⎰++-+-OA BO L x x y y x y y d )1cos e (d )sin e ( =y x y P x Q D d d )(⎰⎰∂∂-∂∂-=y x Dd d ⎰⎰-=22a -. 又因为在BO 上0=y ,0=dy ,故⎰---BO x x y y x y y d )1cos e (d )sin e (=0. 在OA 上 0=x ,0d =x ,y 从0变到a ,于是⎰---Ax x y y x y y 0d )1cos e (d )sin e (=⎰-a y y 0d ]1[cos =a a -sin ,因此 ⎰---L xx y y x y y d )1c o s e (d )s i n e (=--22a (a a -sin ). 小结 计算对坐标的曲线积分⎰+Ly y x Q x y x P d ),(d ),(,(1) 若在单连通域内 x Q ∂∂=yP ∂∂时,曲线积分与路径无关。

多元函数微分学

多元函数微分学
同样, 同样, 当固定 v = v0 或固定 u = u0 , 可分别得 曲线: 到一条 u曲线:r = r (u, v0 ) , 一条 v曲线: 曲线:
r = r (u0 , v) , 所有这样的 u曲线和 v曲线构
上的参数曲线网 参数曲线网, 成曲面 S 上的参数曲线网, 而影射 r 将
uov 平面上的区域 D 变成 R 3 中的曲面 S.
z
= R sin ϕ sin θ
ϕ
o
P( x, y, z)
z = OP cos ϕ
= R cos ϕ
R
ϕ R y
R
y
x
x
θ
M
( x , y, 0)
的球面参数方程: 于是得半径为 R 的球面参数方程:
r = r (ϕ ,θ ) = { R sin ϕ cosθ , R sinϕ sinθ , R cosϕ }
= rv′ ( u0 , v ) v0
19
曲面S 在点P (u0 , v0 )处的v曲线的切向量 0
r
v0
N
u = u0
P0 = r (u0 , v0 )
S
v = v0
o
20
满足
ru′ × rv′
P0
P0
( u0 , v 0 )
≠ 0,
′ 这说明 ru × rv′
n
P0
是个确定了方向的向量,且 是个确定了方向的向量 且
曲线: 得球面的 ϕ曲线: 一族以球心为圆心的大 的交线(经线 经线)。 圆——是球面与射面θ = θ 0 的交线 经线 。 是球面与射面 正螺面的参数方程。 例4 正螺面的参数方程。 或
x = u ⋅ cos( 0 .3 v ) y = u ⋅ sin( 0 .3 v ) z = 4v

多元函数微分学

多元函数微分学

多元函数微分学多元函数微分学是微积分的一个重要分支,它研究的是多变量函数的导数、微分以及相关的性质和应用。

在这个领域中,我们主要关注多元函数的变化率和方向导数,以及求解相关的极值和最优化问题。

在一元函数微分学中,我们研究的是只有一个自变量的函数。

而在多元函数微分学中,我们研究的是有多个自变量的函数。

多元函数可以表示为f(x1, x2, ... , xn),其中x1,x2, ..., xn分别为自变量。

用微分学的语言来描述,我们要研究的是这个函数在一个点p上的切平面的性质。

首先,我们来看一下多元函数的导数。

多元函数的导数分为偏导数和全导数两种。

偏导数表示的是函数在某一变量上的变化率,而全导数则表示的是函数在所有变量上的综合变化率。

用数学符号来表示,对于多元函数f(x1, x2, ..., xn),它的偏导数为∂f/∂xi,也可以记为f'xi。

全导数可以用向量∇f表示。

接下来,我们来看一下多元函数的微分。

微分是导数的线性逼近,可以看作是函数在某一点上的局部线性近似。

多元函数的微分可以表示为df = ∂f/∂x1*dx1 + ∂f/∂x2*dx2+ ... + ∂f/∂xn*dxn,其中dx1, dx2, ..., dxn为自变量的微小变化量。

在多元函数微分学中,我们还需要研究方向导数和梯度。

方向导数表示的是函数在某一方向上的变化率,可以用向量的点积来表示。

梯度是一个向量,它的方向指向函数变化最快的方向,大小表示变化率最大的值。

方向导数和梯度在求解优化问题中具有重要应用。

最后,我们来看一下多元函数微分学的应用。

在实际问题中,多元函数微分学可以应用于求解极值、最小二乘法、约束优化等各种问题。

例如,在工程领域中,我们可以用多元函数微分学来求解最优设计、最优控制等问题。

总结起来,多元函数微分学是微积分的一个重要分支,研究的是多变量函数的导数、微分以及相关的性质和应用。

它在数学、物理、工程等领域中都有广泛的应用,是现代科学和技术发展中不可或缺的工具。

多元函数微分法讲义

多元函数微分法讲义

多元函数微分法讲义第十章 多元函数微分学§10.1 多元函数:一、平面点集1、定义:把全体有序实数对(,)x y 组成的集合,{(,)|,}x y x R y R ∀∈∀∈称为二维空间,记为2R (或R R ⨯),(实际上这里的二维空间的概念就是解析几何中的二维空间概念)。

下面我们看一看这里的二维空间有一个什么样的几何意义,显然2),(R b a ∈∀都唯一对应着直角坐标平面的一个点,反之然,∴2R 中的有序数对与直角平面上的点是一一对应的,它们的本质是一样的,可以不加区别,所以:可以把2R 看成直角坐标平面,坐标平面也可以看成是二维空间2R ,以后把),(b a 叫点P 的坐标,而把2R 看成是平面全体点的集合.2、平面上两点的距离(由解析几何知:):设2R 中的两点111(,)P x y 222(,)P x y ,则称12||d P P =-=P 1与P 2两点间的距离. 2123,,P P P R ∀∈有121323PP PP P P ≤+叫三角不等式.请同学们回忆:数轴上邻域的概念(一维空间的领域):3、定义2:设2(,)P a b R ∈,以点(,)P a b 为中心,0r ∀>为半径的全体点),(y x 组成的集合:{}(,)x y r <叫以点(,)P a b 为中心,r 为半径的圆形领域记为(,)U P r :即(,)U P r={}(,)|x y r < 从几何上看:圆形领域就是平面上的一个开圆:讨论:集合{}(,)|||,||x y x a r y b r -<-<表示一 个什么图形?以(,)P a b 为中心,2r 为边长的开矩形的全体点组成的集合{}(,)|||,||x y x a r y b r -<-<叫以(,)P a b 为中心的r 半径的方形邻域.∵圆中有方,方中有圆,∴方形领域与圆形领域是等价的.∴以后在证明题目时,a r - a r +a · · ·可以取圆形领域,也可以取方形领域,都一样.把圆形领域和方形领域统称为(,)P a b 为心,r 为半径的领域,记为(,)U P r . 去掉邻域中心P 后的集合叫去心领域,记为(,)oU P r . 讨论:去心领域怎样表示:圆形去心领域,{}(,)|0x y r << 方形去心领域:{}(,)|0||,0||x y x a r y b r <-<<-< 当不需指出半径时,领域可简写为()()o U P U P 或有了领域的概念后,就可以定义两个特殊的概念:开区域和闭区域。

《多元函数的微积分》课件

《多元函数的微积分》课件
最优化问题
在资源分配和生产计划中,多元函数微积分可以用于求解最优化问 题,例如最大化利润或最小化成本等。
风险评估
在金融学中,多元函数微积分可以用于评估投资风险和回报,以及 制定风险管理策略。
THANKS
感谢观看
多元函数的定义域
函数中各个自变量可以取值的范围。例如,对于函数z = f(x, y),其定义域是x和y的所有可能取值的集合。
多元函数的值域
函数中因变量可以取值的范围。例如,对于函数z = f(x, y) ,其值域是z的所有可能取值的集合。
多元函数的几何意义
平面上的曲线
对于二元函数z = f(x, y),其图像 在二维平面上表现为一条曲线。 例如,函数z = x^2 + y^2表示 一个圆。
体积计算
通过多元函数微积分,可以计算出由曲面围成的三维空间的体积 ,这在工程和科学领域中具有广泛的应用。
曲线积分
在几何学中,曲线积分是计算曲线长度的一种方法,而多元函数 微积分可以提供更精确和更高效的计算方法。
多元函数微积分在物理上的应用
力学分析
在分析力学中,多元函数微积分 被广泛应用于解决质点和刚体的 运动问题,例如计算物体的速度 、加速度和力矩等。
三维空间中的曲面
对于三元函数z = f(x, y, z),其图 像在三维空间中表现为一个曲面 。例如,函数z = x^2 + y^2表 示一个球面。
多元函数的极限与连续性
多元函数的极限
当自变量趋近于某个值时,函数值的趋近值。例如,lim (x, y) → (0, 0) (x^2 + y^2) = 0,表示当(x, y)趋近于(0, 0)时,函数x^2 + y^2的值趋近于0。
《多元函数的微积分》 ppt课件

第八章多元函数微分学课件

第八章多元函数微分学课件

四.多元函数的连续性
习题
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第一节 多元函数的基本概念
一、区域
1.邻域 设 P0(x0, y0) 是xOy平面上的一个点,δ是某一
正数.与点 P0(x0, y0) 距离小于δ的点 P(x, y) 的全体 称为P0 的邻域,记为U (P0, ),即
U (P0, ) {P PP0 }
也就是
U (P0, ) {(x, y) (x x0 )2 ( y y0 )2 }
也称为因变量,数集
{z z f (x, y),(x, y)D}
称为该函数的值域.
把定义1中的平面点集D换成n维空间内的点集 D.则可类似的定义n元函数 u f (x1, x2, , xn ) .当 n=1时,n元函数就是一元函数.当n≥2时n元函 数统称为多元函数.
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三、多元函数的极限
M 0Tx 对y轴的斜率.
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x
z y
2z yx
fyx (x,
y), y
z y
2z y2
fyy (x,
y)
其中第二、第三两个偏导数称为混合偏导数.同 样可得三阶、四阶、···以及n阶偏导数.二阶及 二阶以上的偏导数统称为高阶偏导数.
例题
定理 如果函数z=f(x,y)的两个二阶混合偏
,
x
x x0 y y0
,
zx
xx0 或fx (x0, y0 )
y y0
如果函数 z f (x, y) 在区域D内每一点(x,y)
处对x的偏导数都存在,那么这个偏导数就是
x、y函数,它就称为函数 z f (x, y) 对自变量x
的偏导函数,记作
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§11.7 多元函数的极值与最值• 多元函数的极值 • 多元函数的最大值与最小值 • 条件极值与拉格朗日乘数法一、问题的提出实例:某商店卖两种牌子的果汁,本地牌子每 瓶进价1元,外地牌子每瓶进价1.2元,店主估 计,如果本地牌子的每瓶卖 x 元,外地牌子的 每瓶卖 y 元,则每天可卖出 70 − 5 x + 4 y 瓶本 地牌子的果汁,80 + 6 x − 7 y瓶外地牌子的果汁 问:店主每天以什么价格卖两种牌子的果汁可 取得最大收益? 每天的收益为 f ( x , y ) =二、多元函数的极值和最值观察二元函数 z = − xy ex2 + y2的图形( x − 1)(70 − 5 x + 4 y ) + ( y − 1.2)(80 + 6 x − 7 y )求最大收益即为求二元函数的最大值.1/58 2/58 播放 播放 3/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束2、多元函数取得极值的条件 1、二元函数极值的定义设函数 z = f ( x , y ) 在点( x0 , y0 ) 的某邻域内 有定义,对于该邻域内异于( x0 , y0 ) 的点( x , y ) : 若满足不等式 f ( x , y ) < f ( x0 , y0 ) ,则称函数 在 ( x 0 , y0 ) 有 极 大 值 ; 若 满 足 不 等 式 f ( x , y ) > f ( x0 , y0 ) ,则称函数在( x0 , y0 ) 有极 小值;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.4/58例1 函数 z = 3 x 2 + 4 y 2在 (0,0) 处有极小值.(1)定理12(极值的必要条件)设函数 z = f ( x , y ) 在点 P ( x 0 , y0 ) 具有偏导数, 且在点 P ( x 0 , y0 )处有极值, 则→f x ( x 0 , y0 ) = 0, 且f y ( x 0 , y0 ) = 0.例2 函数 z = − x 2 + y 2在 (0,0) 处有极大值.(2)即 ∇f ( x 0 , y0 ) = 0 .证明 不妨设 z = f ( x , y ) 在点 P0 ( x 0 , y0 ) 取极大值,ˆ 则 ∀ P ( x , y ) ∈ U ( x 0 , y0 ), 有f ( x , y ) < f ( x 0 , y0 ).例3 函数 z = xy 在 (0,0) 处无极值.(3)特别, 在该邻域内取 y = y0 而 x ≠ x 0 的点, 也应有f ( x , y0 ) < f ( x 0 , y0 ).即一元函数 f ( x , y0 ) 在 x = x 0 取得极大值, 因而有5/58f x ( x 0 , y0 ) = 0.首页 上页类似可证: f y ( x 0 , y0 ) = 0.返回 下页 结束6/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束说明 (1) z = f ( x , y ) 在极值点 ( x 0 , y0 ) 的切平面为:z = z0(6).偏导数不存在的点也可能为极值点.例如, 点 (0,0)是函数 z = x + y 的极小值 点,但 z x (0,0), z y (0,0) 不存在.2 2即 z = f ( x , y ) 在极值点 ( x 0 , y0 ) 处有水平的切平面.H ( x, y ) =f xx ( x , y ) f yx ( x , y )f xy ( x , y ) f yy ( x , y )( 2) 推广:对于 u = f ( x , y , z ), 若在点 P ( x 0 , y0 , z 0 ) 存在偏导数,则它在 P ( x 0 , y0 , z 0 ) 取得极值的必要条件为 :则 (1)当 H ( x0 , y0 ) > 0 时, ( x0 , y0 ) 为极值点,此时 若 f xx ( x0 , y0 ) < 0 ,则 f ( x0 , y0 ) 为极大值; 若f xx ( x0 , y0 ) > 0 ,则 f ( x0 , y0 ) 为极小值.小结:在驻点及偏导数不存在的点中寻找极值点. 问题:如何判定一个驻点是否为极值点?定理 13(极值存在的充分条件) 设点( x0 , y0 ) 是函数 z = f ( x , y ) 的一个驻点, f ( x, y ) 在点( x0 , y0 ) 的某邻域内有连续的一阶及二阶偏导 数.记8/58f x ( x 0 , y0 , z 0 ) = f y ( x0 , y0 , z 0 ) = f z ( x 0 , y0 , z 0 ) = 0,即 ∇f ( x 0 , y0 , z 0 ) = 0 .→( 3) 对于多元函数 f,使 ∇f = 0 的点称为函数的 驻点 或 临界点.(4) 可微函数的极值点一定 是驻点 (临界点), 反之,→(2)当 H ( x0 , y0 ) < 0 时, ( x0 , y0 ) 不是极值点. (3)当 H ( x0 , y0 ) = 0 时, ( x0 , y0 ) 可能是极值点, 也可能不是极值点,需另作讨论.9/58驻点不一定是极值点. 例如f ( x , y ) = x 2 − y 2.(5) 当函数 f 的驻点不是 f 的极值点时, 称为 f 的 鞍点.7/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束具有二阶连续偏导数的 函数 z = f ( x , y ) 求极值的步骤:例4⎧ f x ( x, y) = 0 ,得到驻点; (1) 求偏导数,解方程组 ⎨ ⎩ f y ( x, y) = 0( 2) 对每一驻点 ( x 0 , y0 ),计算判别式:z = x 3 + y 3 − 3 xy ,求极值.例2 例5求 z = 4 x 2 − 4 xy + y 2 + y 4 + 5 的驻点并判别属性.zx = 8x − 4 y = 0解 令 ⎨⎧zx = 3 x2 − 3 y = 0 ⎪ 2 ⎪ ⎩z y = 3 y − 3x = 0解 由得驻点为 ( 0,0), (1,1) ,z y = −4 x + 2 y + 4 y 3 = 0 z xx = 8,解得驻点(0 , 0).D H =f xx ( x 0 , y0 ) f xy ( x 0 , y0 ) f yx ( x 0 , y0 ) f yy ( x 0 , y0 )z xx = 6 x , z xy = −3 , z yy = 6 y H (0,0 ) = z xx (0,0) z xy (0,0) 0 −3 = = −9 < 0 z yx (0,0) z yy (0,0) − 3 02 z xy = −4, z yy = 2 + 12 y , 则在点 (0 , 0) 处有D H=此时有8 −4−4 2= 0,( 3) 讨论判别式 H 的符号,判定极值,如 下表: DD H f xx ( x 0 , y0 )−极大值所以(0,0)非极值点 .0+ +极小值−z xx (1,1) z xy (1,1) 6 −3 H (1,1) = = = 27 > 0 z yx (1,1) z yy (1,1) − 3 6z = ( 2 x − y ) 2 + y 4 + 5 ≥ 5 = f ( 0 , 0)∴ (0 , 0) 为极小点.f ( x, y)首页不取极值不定10/58又z xx (1,1) = 6 > 0, 所以(1,1)为极小值点 , z (1,1) = −1为极小值 .11/58 12/58上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束例3 例6 解讨论 f ( x , y ) = 1 − x 2 + y 2 的极值点.fx = −x x2 + y2,fy = −y x +y2 2,例7求由方程 x 2 + y 2 + z 2 − 2 x + 2 y− 4 z − 10 = 0 确定的函数 z = f ( x , y ) 的极值′ z ′xx | P =在点 (0 , 0) 处偏导数不存在,而 f ( x , y ) = 1 − x 2 + y 2 ≤ 1 = f (0 , 0),∴ (0 , 0) 为极大点.解 将方程两边分别对 x, y 求偏导1 1 ′ ′ , z ′xy | P = 0, z ′yy | P = , 2− z 2− z 1 H= > 0 ( z ≠ 2) 函数在 P 有极值. (2 − z )2⎧ 2 x + 2 z ⋅ z′ − 2 − 4 z′ = 0 x x ⎨ 2 y + 2 z ⋅ z′y + 2 − 4 z′y = 0 ⎩由函数取极值的必要条件知, 驻点为 P (1,−1) ,将上方程组再分别对 x, y 求偏导数,13/58 14/58将 P (1,−1) 代入原方程, 有 z1 = −2,当 z1 = −2 时, z xx1 = >0 , 4z2 = 6,所以 z = f (1,−1) = −2 为极小值;当 z 2 = 6 时, z xx = − 4 < 0 ,所以 z = f (1,−1) = 6 为极大值.15/581首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束z xx =例82 2 2 求由方程 x + y + z + 2 x − 6 z − 6 = 01 , 3− zz xy = 0, z yy =H= − 1 4 0 − 1 4 =1 , 3− z1 >0 163、多元函数的最值与一元函数相类似,我们可以利用函数的 极值来求函数的最大值和最小值.确定的函数 z = z( x , y ) 的极值M 1 (− 1,0,7 )解F ( x, y, z ) = x + y + z + 2 x − 6z − 62 2 20zx = −Fx 2x + 2 1 + x =− = =0 Fz 2z − 6 3 − z Fy 2y y zy = − =− = =0 Fz 2z − 6 3 − z1 又 z xx = − 4 < 0 , 所以 (−1,0) 为极大值点; z ( −1,0) = 7 为极大值.求最值的一般方法:将函数在D内的所有驻点处的函数值及在D 的边界上的最大值和最小值相互比较,其中最 大者即为最大值,最小者即为最小值.M 2 (− 1,0,−1)由函数取极值的必要条件知, 驻点为 P (−1,0) ,z (− 1,0)得z = 7或z = −1 ∴ M 1 (− 1,0,7 ), M 2 (− 1,0,−1)16/581 H= 4 00 1 4=1 >0 16又 z xx = 4 > 0 ,1所以 (−1,0) 为极小值点;17/58 18/58z ( −1,0) = −1 为极小值.下页 结束 首页 上页 返回 下页 结束 首页 上页 返回 下页 结束首页上页返回例9 求二元函数 z = f ( x , y ) = x 2 y ( 4 − x − y ) 在直线 x + y = 6 , x 轴和 y 轴所围成的闭区域 D 上的最大值与最小值.解方程组在边界 x + y = 6 上,即 y = 6 − x于是 f ( x , y ) = x ( 6 − x )( −2) ,2y解如图,⎧ f x′ ( x , y ) = 2 xy(4 − x − y ) − x 2 y = 0 ⎨ 2 2 ⎩ f y′ ( x , y ) = x (4 − x − y ) − x y = 0得区域 D 内唯一驻点 ( 2,1), 且 f ( 2 ,1) = 4 ,再求 f ( x , y ) 在 D 边界上的最值,x+ y=6o′ 由 f x = 4 x ( x − 6) + 2 x = 0 ,2Dx先求函数在 D 内的驻点,y得 x1 = 0, x2 = 4 ⇒ y = 6 − x | x = 4 = 2,f (4,2) = −64,比较后可知 f ( 2,1) = 4 为最大值,x+ y=6Do xD在边界 x = 0 和 y = 0 上 f ( x , y ) = 0 ,f (4,2) = −64为最小值.19/58 20/58 21/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束注. 在实际问题中求最值时 ,若已知函数的最值必 在区域 D 内部取得,例 10 求 z =解 由 zx =x+ y 的最大值和最小值. x2 + y2 + 1因为 limx+ y =0 x →∞ x + y 2 + 1 y→∞2且在 D 的内部有唯一的驻点, 则可以断定该驻点处的 函数值就是 该函数的最大值或最小 值. 例5 例11 解 欲做一只无盖的箱子, 容积为 32 cm 3.问长、宽、高各为多 少, 方使材料最省? 设长、宽、高分别为 x , y , z (cm ), 则有 32 xyz = 32, 即 z= , xy 则箱子的表面积为( x 2 + y 2 + 1) − 2 x ( x + y ) = 0, ( x 2 + y 2 + 1)2 ( x 2 + y 2 + 1) − 2 y( x + y ) = 0, ( x 2 + y 2 + 1)2即边界上的值为零.z(1 1 1 , , )= 2 2 2z( −1 1 1 , ,− ) = − 2 2 2zy =得驻点(所以最大值为1 1 . ,最小值为− 2 21 1 1 1 , ) 和( − ,− ) , 2 2 2 222/58无条件极值:对自变量除了限制在定义域内外,并无其他条件.23/5832 S = xy + 2 yz + 2 xz = xy + 2( x + y ) , xy 64 由 S x = y − 2 = 0, x 解得: x = y = 4, z = 2. 64 S y = x − 2 = 0, y 因为仅有唯一的驻点 (4 , 4) , 所以由问题的实际意义 可知: 当 x = y = 4 cm ,z = 2 cm 时, 材料最省.首页 上页 返回 下页 结束24/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束例6 例12解⎧ y = 2x ⎧y = x + 3 求两直线 ⎨ 与 ⎨ 之间的最短距离. ⎩z = x+1 ⎩ z=x设 ( x1 , y1 , z1 ) 与 ( x 2 , y 2 , z 2 ) 分别为两直线上的点, 则两点间的距离为 令 d = ( x 2 − x1 ) 2 + ( y 2 − y1 ) 2 + ( z 2 − z1 ) 2讨论函数 z = f ( x , y ) 在条件 ϕ ( x , y ) = 0 下的极值问题.三、条件极值与拉格朗日乘数法实例: 小王有200元钱,他决定用来购买两 种急需物品:计算机磁盘和录音磁带,设他 购买 x 张磁盘,y盒录音磁带达到最佳效果, 效果函数为 U ( x , y ) = ln x + ln y.设每张磁 盘8元,每盒磁带10元,问他如何分配这200 元以达到最佳效果. 问题的实质:求 U ( x , y ) = ln x + ln y 在条 件 8 x + 10 y = 200下的极值点.26/58其中 f , ϕ 具有连续的一阶偏导数 ,而 ϕ y ( x , y ) ≠ 0. 若函数在点 ( x 0 , y0 ) 处取得极值, 根据条件,有ϕ ( x 0 , y0 ) = 0.又据条件可知: ϕ ( x , y ) = 0 确定一个隐函数 将其代入 z = f ( x , y ) 中,得(1) y = ψ ( x ),u = d 2 = ( x 2 − x1 ) 2 + ( y 2 − y1 ) 2 + ( z 2 − z1 ) 2= ( x 2 − x1 ) 2 + ( x 2 + 3 − 2 x1 ) 2 + ( x 2 − x1 − 1) 2令u x1 = 12 x1 − 8 x 2 − 10 = 0 u x2 = −8 x1 + 6 x 2 + 4 = 0 u x1 x2 = −8,−8 6= 8 > 0,7 解得 x1 = , x 2 = 4; 2z = f [ x ,ψ ( x )]( 2)于是 z = f ( x , y ) 在 ( x 0 , y0 ) 取得极值, 相当于 ( 2) 在 x = x 0 取得极值. 因此有又 u x1 x1 = 12,则 H = D 12 −8u x2 x2 = 6, 又 u x1 x1 = 12 > 0,dz dxx = x0= f x ( x0 , y0 ) + f y ( x0 , y0 )dy dxx = x0=0( 3)2 7 则当 x1 = ,x 2 = 4 时, d 取极小值 d = 即为所求最短距离. 2 2 25/58首页 上页 返回 下页 结束 首页 上页 返回 下页 结束27/58首页上页返回下页结束而由 ϕ ( x , y ) = 0 可知:拉格朗日乘子法dy dx代入 ( 3) 式,得x = x0ϕ (x , y ) =− x 0 0 . ϕ y ( x0 , y0 ) ϕ x ( x0 , y0 ) = 0. ϕ y ( x0 , y0 )(1) 构造拉格朗日函数 L( x , y , λ ) = f ( x , y ) + λ ϕ ( x , y ). ( 2) 解 ( 4) L x = f x ( x , y ) + λ ϕ x ( x , y ) = 0,例9 例13 在直径为 2r的球体中作内接长方体 , 使长方体体积最大 . 解: 步骤1 设变量:设内接长方体长,宽,高分别为 x , y , z;2 建立目标函数: V = xyz , 求最大值 . 3 约束条件: x 2 + y 2 + z 2 = 4r 2 , x > 0, y > 0, z > 0 4 求解. 作Lagrange函数L = xyz + λ x 2 + y 2 + z 2 − 4r 2f x ( x0 , y0 ) − f y ( x0 , y0 )设L y = f y ( x , y ) + λ ϕ y ( x , y ) = 0,Lλ = ϕ ( x , y ) = 0.得到可能的极值点.f y ( x0 , y0 )ϕ y ( x0 , y0 )= − λ,则有f x ( x 0 , y0 ) + λ ϕ x ( x 0 , y0 ) = 0,()2 r 3f y ( x 0 , y0 ) + λ ϕ y ( x 0 , y0 ) = 0,( 3) 根据题意判别是否极值 点,极大点还是极小点 . ( 5)推广 自变量多于两个而条件 多于一个的情形 . 求 u = f ( x , y , z , t ) 在条件 构造28/58ϕ ( x 0 , y0 ) = 0.这就是 z = f ( x , y ) 取得极值的必要条件.例如⎧ϕ ( x , y , z , t ) = 0 下的极值. ⎨ ⎩ψ ( x , y , z , t ) = 029/58⎧ Lx = yz + 2λx = 0 ⎪ Ly = xz + 2λy = 0 ⎪ 得 令 ⎨ Lz = xy + 2λz = 0 ⎪ ⎪ Lλ = x 2 + y 2 + z 2 − 4r 2 = 0 ⎩x= y=z=L( x , y , z , t , λ1 , λ 2 ) = f ( x , y , z , t ) + λ1ϕ ( x , y , z , t ) + λ 2ψ ( x , y , z , t ) .首页 上页 返回 下页 结束 首页 上页 返回 下页 结束30/58首页上页返回下页结束例7 例15 求原点到曲面 z 2 = xy + x − y + 4 的最短距离.例8 例16 解试在旋转抛物面 6 z = x 2 + y 2 与椭圆柱面 x 2 + xy + y 2 = 9 的交线上求出竖坐标最 大与最小的点. 设交线上的点为 P ( x , y , z ), 则有 f ( x, y, z ) = z 且 ( x , y , z ) 满足: x 2 + y 2 − 6 z = 0 x 2 + xy + y 2 − 9 = 0 构造函数 L = z + λ ( x 2 + y 2 − 6 z ) + μ ( x 2 + xy + y 2 − 9) 解之得: L x = 2λ x + 2 μ x + μ y = 0 L y = 2λ y + 2 μ y + μ x = 0 Lz = 1 − 6λ = 0 Lλ = x 2 + y 2 − 6 z = 0 Lμ = x 2 + xy + y 2 − 9 = 0例 14将正数 12 分成三个正数 x , y , z 之和 使得 u = x y z 为最大.3 2解设 ( x , y , z ) 为曲面上任一点,则原点到该点的距离为 :2d=令x + y +z .2 2解 令 L( x , y , z , λ ) = x 3 y 2 z + λ ( x + y + z − 12 ) ,u = d 2 = x 2 + y 2 + z 2.⎧ L′ = 3 x y z + λ = 0 x ⎪ 3 ⎪ L′y = 2 x yz + λ = 0 则 ⎨ 3 2 ′ ⎪ Lz = x y + λ = 0 ⎪ Lλ = x + y + z − 12 = 0 ′ ⎩ 解得唯一驻点( 6,4, 2 ) ,2 2s .t .构造函数 解z 2 − xy − x + y − 4 = 0. L = x 2 + y 2 + z 2 + λ ( z 2 − xy − x + y − 4) 得到 P1 ( −1, 1, 1), P2 ( −1, 1, − 1),L x = 2 x − λy − λ = 0 L y = 2 y − λx + λ = 0 Lz = 2 z + 2λz = 0 Lλ = z 2 − xy − x + y − 4 = 0. =d = 3,P3 (1 + 5 , − 1 − 5 , 0), P4 (1 − 5 , − 1 + 5 , 0),P4P1 ( 3 , 3 , 1), P2 ( − 3 ,− 3 , 1),P3 ( 3, − 3, 3), P4 ( −3, 3, 3).故最大值为 umax = 6 ⋅ 4 ⋅ 2 = 6912.3 231/58由于dP1P2dP3= 2 (1 + 5 ), d= 2 ( 5 − 1),32/58根据问题的实际意义可 知: 最短距离存在,且为首页 上页 返回 下页3.结束比较四个点的竖坐标可 知:交线上竖坐标最大的点 为 P3 , P4, 竖坐标最小的点为 P1 , P2 .首页 上页 返回 下页 结束33/58首页上页返回下页结束例9 例17利用求条件极值的方法 ,证明对任何正数 a , b, c,成立不等式a+b+c 5 ) . 5 设 a + b + c = S, 则在此约束条件下,求 abc 3 的最大值.abc 3 ≤ 27(设例 10 例18求椭球面 Σ:x2 z2 + y2 + = 1 与平面 Π :2 x + 2 y + z + 5 = 0 2 4解之间的最短距离. 解 设 Σ 上一点 P ( x , y , z ), 则 P 到 Π 的距离为:证明L = abc 3 + λ (a + b + c − S ) La = bc + λ = 03d=b = a, c = 3a,| 2x + 2 y + z + 5 | 2 2 + 2 2 + 12=1 | 2x + 2 y + z + 5 | 3由于解得:Lb = ac 3 + λ = 0 Lc = 3abc + λ = 02由于椭球面与原点在平面的同一侧,则有1 d = ( 2 x + 2 y + z + 5) 3且 ( x , y , z ) 满足:2 +λx=0 3 2 L y = + 2λ y = 0 3 1 1 Lz = + λ z = 0 3 2 x2 z2 Lλ = + y2 + −1= 0 2 4 Lx =dP1得到1 P1 (1, , 1), 2 1 P2 ( −1, − , − 1). 2由 a+b+c = S因而有得 a=Lλ = a + b + c − S = 0b=S 3 , c = S, 5 5S , 5= 3,dP21 = , 3 1 . 3故最短距离为 x z + y2 + =1 2 42 2根据题意 abc 3 有最大值: S S 3 3 S ⋅ ⋅ ( S ) = 27( ) 5 5 5 5 5 a+b+c 5 3 亦即 abc ≤ 27( ) . 5首页 上页 返回 下页 结束构造34/58x2 z2 1 L = ( 2 x + 2 y + z + 5) + λ ( + y 2 + − 1) 3 2 4上页 返回 下页 结束35/5836/58首页首页上页返回下页结束例 19在第一卦限内作椭球面x2 y2 z2 + + =1 a 2 b2 c 2的切平面,使切平面与三个坐标面所围成的四 面体体积最小,求切点坐标.y0 z x0 ( x − x0 ) + 2 ( y − y 0 ) + 0 ( z − z 0 ) = 0 , c2 a2 b化简为在条件解 设 P ( x 0 , y 0 , z 0 ) 为椭球面上一点,x ⋅ x 0 y ⋅ y0 z ⋅ z 0 + 2 + 2 = 1, c a2 b2 2 2 x0 y0 z 0 + 2 + 2 = 1下求 V 的最小值, a2 b c令 u = ln x0 + ln y0 + ln z0 ,该切平面在三个轴上的截距各为L( x 0 , y0 , z 0 , λ )= ln x0 + ln y0 + ln z0 + λ (2 2 2 x 0 y0 z 0 + 2 + 2 − 1) , 2 a b cx y z + + − 1, a 2 b2 c 2 2y 2z 2x ′ ′ 则 Fx |P = 20 , F y | P = 20 , Fz′ | P = 20 a b c 过 P ( x 0 , y0 , z 0 )的切平面方程为令 F ( x, y, z ) =37/58222b2 c2 a2 x = , y = ,z = , z0 x0 y0 1 a 2b 2c 2 , 所围四面体的体积 V = xyz = 6 6 x0 y0 z 038/58⎧ Lx0 = 0, Ly0 = 0, Lz0 = 0 ⎪ 由 ⎨ x2 y2 y2 , 0 0 0 ⎪ 2 + 2 + 2 −1 = 0 a b c ⎩39/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束⎧ 1 2λ x 0 a ⎪ x + a2 = 0 x0 = ⎪ 0 3 ⎪ 1 + 2λ y 0 = 0 b 2 y0 = , ⎪y 可得 b ⎪ 0 3 即 ⎨ c ⎪ 1 + 2λ z 0 = 0 z0 = ⎪ z0 c2 3 ⎪ 2 2 2 x 0 y0 z 0 ⎪ + 当切点坐标为 + −1= 0 ⎪ ⎩ a 2 b2 c 2 a b c ( , , )时, 3 3 3四面体的体积最小Vmin =首页 上页 返回例 20求目标函数 z = xy 在约束条件 x + y − 1 = 0 下的极值.⎧ Lx = y + λ = 0 ⎪L = x + λ = 0 ⎨ y ⎪L = x + y − 1 = 0 ⎩ λ可化为一元函数:z = xy = x (1 − x )y = y ( x ),由 x + y − 1 = 0 得 y = 1 − x解 令 L = xy + λ ( x + y − 1)⎛1 1⎞ 得驻点 ⎜ , ⎟ ⎝2 2⎠dz = 1 − 2x dx d 2z = −2 < 0 dx 2 ⎛1 1⎞ 1 z⎜ , ⎟ = ⎝ 2 2⎠ 4极大值1 ⎛ 1⎞ −⎜ x− ⎟ 4 ⎝ 2⎠下页2z 注: 不能用 H = xx z yx H = z xx z yxz xy 来判断驻点是极大值点 还是极小值点 . z yy3 abc . 240/58z xy 是用来判断无条件极值 z yy.2 另解: z = xy = x (1 − x ) = x − x =41/5842/58下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回结束拉格朗日乘数法结合极值充分条件(不作要求)例 21 求目标函数 u = x − 2 y + 2 z 在约束条件 x 2 + y 2 + z 2 = 9 下的极值.ux = 1 + 2z x = 1 − 2x z y zu xx = −2z2 + x2 z3, u xy = −2xy z3解 令 L = x − 2 y + 2 z + λ (x 2 + y 2 + z 2 − 9)⎧ L x = 1 + 2λ x = 0 ⎪ L = −2 + 2λy = 0 ⎪ y ⎨ ⎪ Ly = 2 + 2λz = 0 ⎪ Lλ = x 2 + y 2 + z 2 − 9 = 0 ⎩2 2 2u y = −2 + 2 z y = −2 − 2 对点 M 1 (− 1 , 2 , − 2 )u yy = −2且 u xx =得驻点 M 1 (− 1 , 2 , − 2 ), M 1 (1 , − 2 , 2 ) u = x − 2 y + 2z( x, y )z = z ( x , y )由 x + y + z − 9 = 0确定 .43/585 > 0 , ∴ u( M 1 ) = −9为极小值 . 4 5 1 − 4 2 = 9>0 H = 对点 M 2 (1 , − 2 , 2 ) 1 −2 4 2 5 且 u xx = − < 0 , ∴ u( M 2 ) = 9为极大值 . 4首页 上页 返回 下页 结束5 H = 4 1 − 2z2 + y2 z3 1 − 2 = 9>0 4 2例 22 某商品销售 A,B 两种档次不同的电子产品,已知 日销售量 Q A , QB 与价格 PA , PB (百元/件)之间关系 为 Q A = 9.5 − PA + 2 PB , QB = 7 + 2 PA − 5 PB , 而进货成 本为 C A = 4.5 (百元/件), C B = 2 (百元/件).试确定 其销售价及旬(10 天)进货量以使利润最大.解 L= R−C= ( PAQ A + PB QB ) − (C AQ A + C B QB )2 2= 10 PA + 8 PB − PA − 5 PB + 4 PA PB − 56.75令 ∂L = 10 − 2 PA + 4 PB = 0 ∂PA ∂L = 8 + 4 PA − 10 PB = 0 ∂PB44/58 45/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束得唯一驻点而( P A , PB ) = (33 ,14 )∂2L ∂2L ∂2L =4, = − 10 = −2 , 2 2 ∂ PA ∂ PB ∂ PB ∂ PA⎛ 1 ⎞ x2 + y2 + z2 = ⎜ ⎟ 例 23 在球面 ⎝ 2 ⎠ 上求一点,使在 2 2 2 此点 f ( x , y , z ) = x + y + z 沿 A(1,1,1) 到 B(2,0,1) 方向2约束条件: x 2 + y 2 + z 2 = ⎜令⎛ 1 ⎞ ⎟ ⎝ 2⎠2导数有最大值.H =−2 44 − 10=4>0解故唯一驻点是 L 的极大值点,也必是最大值点. 即定价分别为 PA = 33 (百元/件), PA = 33 (百元/件), 旬进货量分别为 10Q A = 45( 件 ) , 10QB = 30( 件 ), 此时有最大利润 Lmax = 164.25 (百元/天).1 ⎫ ⎧ 1 AB 0 = ⎨ ,− ,0 ⎬ 2 ⎭ ⎩ 2 ∂f = ∇f ⋅ AB 0 目标函数: ∂ AB 1 ⎫ ⎧ 1 = {2 x ,2 y ,2 z}⋅ ⎨ ,− ,0⎬ = 2 ( x − y ) 2 ⎭ ⎩ 2 AB = {1,−1,0}1⎞ ⎛ L = 2(x − y) + λ ⎜ x2 + y2 + z2 − ⎟ 2⎠ ⎝⎧ Lx = 2 + 2λx = 0 ⎪ ⎪ Ly = − 2 + 2λy = 0 ⎪ ⎨ Lz = 2λz = 0 ⎪ ⎪L = x2 + y2 + z2 − 1 = 0 ⎪ λ 2 ⎩求最大值得⎛1 1 ⎞ ⎛ 1 1 ⎞ M 1 = ⎜ ,− ,0 ⎟ , M 2 = ⎜ − , ,0 ⎟ ⎝2 2 ⎠ ⎝ 2 2 ⎠48/5846/5847/58首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束首页上页返回下页结束∂f ∂ ABM1= 2∇f ( M 1 ) = {1,−1,0}正好为 AB方向.∇ f ( M 2 ) = {− 1,1,0}与梯度反向 , 最小 .注: 沿梯度方向方向导数最大,最大的前提是点确定,而 此题中点待定.49/58首页上页返回下页结束。

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