多元函数高阶导数

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7:高阶偏导数

7:高阶偏导数

定理
若 z f (x, y) 的二阶混合偏导数在
U(( x0 , y0 )) 内存在且在点 (x0 , y0 ) 处连续,
则必有
2
f
(x0 ,
y0 )
2
f
(x0 ,
y0 )
.
xy
yx
废话! 求出偏导数 才能判断连续性, 这时 一眼就可看出混合偏导 数是否相等了, 还要定 理干什么.
有些函数不必 求出其导数,就可知 道它的导函数是否 连续. 懂吗!


求 z ex2y 的二阶偏导数.

z x
2xyex2 y
z x2e x2 y y
2z x 2
z x x
x
(2xyex2y )
(2y 4x2 y2 )ex2y
2z y 2
y
z y
(x2ex2y ) y
x 4e x2 y
2 z 2 z (x2ex2y ) (2x 2x3 y)ex2y
一切记号才回复到导数和微分的意义.
3. 称 dx dy k 为k阶微分算子. x y
它本质上是一个映射. 它将 Ck 中的 元素 z 映成 dk z . 4. 若 x, y 不是自变量, dk z 一般不具有上 述形式(即高阶微分不具有形式不变性).

三、泰勒(Taylor)公式
一元函数 f (x) 的泰勒公式(在一点附近用一个多
2
x
x x
2 x 2
,
2 y
y
y
2 y 2
,
2 2 2 2 . xy xy xy
a
x
b
y
ab
2 xy
,
a
x

高阶导数莱布尼茨公式

高阶导数莱布尼茨公式

高阶导数莱布尼茨公式(原创版)目录1.高阶导数莱布尼茨公式的概述2.莱布尼茨公式的应用实例3.莱布尼茨公式的简化形式4.高阶导数的计算方法正文一、高阶导数莱布尼茨公式的概述高阶导数莱布尼茨公式是一种用于计算多元函数高阶导数的方法。

这个公式可以表示为:对 y(x)u(x)v(x) 求 n 阶导数时候,可以表示为u(x) 的 n-i 阶导数乘 v(x) 的 i 阶导数的积的叠加,其系数是C(i,n)。

其中,C(i,n) 是组合符号,表示从 n 个元素中选取 i 个元素的组合数,计算公式为:C(i,n) = n!/(i!(n-i)!)。

二、莱布尼茨公式的应用实例为了更好地理解莱布尼茨公式,我们通过一个实例来说明其应用。

假设我们要求函数 y = u(x)v(x) 的 100 阶导数,其中 u(x) 和 v(x) 都是多项式函数。

根据莱布尼茨公式,我们可以将 y 的 100 阶导数表示为:y 的 100 阶导数 = Σ[C(i,100) * u 的 100-i 阶导数 * v 的 i 阶导数],其中 i 从 0 到 100。

通过这个公式,我们可以将求 100 阶导数的复杂问题简化为求各个项的导数,然后将它们相乘。

三、莱布尼茨公式的简化形式在实际应用中,我们通常只需要计算较低阶的导数。

为了简化计算,我们可以将莱布尼茨公式进一步简化。

假设我们要求函数 y = u(x)v(x) 的 n 阶导数,其中 u(x) 和 v(x) 都是多项式函数。

根据莱布尼茨公式,我们可以将 y 的 n 阶导数表示为:y 的 n 阶导数 = u 的 n 阶导数 * v 的 0 阶导数 + u 的 (n-1) 阶导数 * v 的 1 阶导数 +...+ u 的 1 阶导数 * v 的 (n-1) 阶导数+ u 的 0 阶导数 * v 的 n 阶导数。

通过这个简化公式,我们可以更方便地计算多元函数的高阶导数。

四、高阶导数的计算方法在求解高阶导数时,我们可以采用以下方法:1.根据函数的定义,求出函数的各个阶导数。

多元函数及隐函数求导

多元函数及隐函数求导

多元函数的极值定义与性质
极值性质
极值点不一定是函数取得 最大值或最小值的点;
极值点是函数值改变方向 的点;
极值点可能是连续函数的 不连续点。
多元函数的最值定义与性质
• 最值定义:设函数$f(x,y)$在闭区域$\Omega$上有定义,如 果存在点$(x_0,y_0) \in \Omega$,使得对于所有$(x,y) \in \Omega$都有$f(x,y) \leq f(x_0,y_0)$(或$f(x,y) \geq f(x_0,y_0)$),则称$f(x,y)$在区域$\Omega$上取得最大值 (或最小值)。
生物问题
在工程学中,隐函数可以用来描 述机械运动、流体动力学等物理 现象。
在生物学中,隐函数可以用来描 述种群增长、生态平衡等生物现 象。
03
高阶导数与全微分
高阶导数的概念与性质
概念
高阶导数是指一个函数在某一点的导数,对其再次求导,得到的二阶导数、三阶导数等 统称为高阶导数。
性质
高阶导数的计算涉及到多个求导法则,如链式法则、乘积法则、商的求导法则等。高阶 导数的计算可以揭示函数的局部性质,如拐点、极值点等。
全微分的概念与性质
概念
全微分是指一个多元函数在某一点的微 分,它表示函数在该点附近的小变化。 全微分等于各个偏导数与相应变量的乘 积之和。
VS
性质
全微分具有线性性质,即两个函数的和或 差的微分等于它们微分的和或差。全微分 还具有连续性,即如果函数在某点可微, 则其全微分在该点连续。
全微分在实际问题中的应用
多元函数及隐函数求导
• 多元函数导数与偏导数 • 隐函数求导法则 • 高阶导数与全微分 • 多元函数极值与最值 • 多元函数及隐函数求导的应用实例

多元函数泰勒公式

多元函数泰勒公式

的一阶偏导数为仍存在偏导数则称它们为函数的二阶偏导数连续都在点例如对三元函数u说明
4 泰勒公式与极值
高阶导数 中值定理和泰勒公式
问题
一、高阶偏导数
函数z f ( x, y)的一阶偏导数为 fx ( x, y) , f y ( x, y) 仍存在偏导数,则称它们为函数 z f ( x, y) 的二阶
其中记号
h
x
k
y
f
(
x0
,
y0
)
表示 hf x ( x0 , y0 ) kf y ( x0 , y0 ),
2
h k x y
f ( x0 , y0 )
表示 h2 f x x ( x0 , y0 ) 2hkfxy ( x0 , y0 ) k 2 f yy ( x0 , y0 ),
f xy ( x0 1x, y0 2y)xy, 0 1,2 1
F(x, y) f ( x0 x, y0 y) f ( x0, y0 y) f ( x0 x, y0 ) f ( x0 , y0 ) ( x0 ) (x0 x)
( y0 x) ( y0 ) ( y0 3y)y
内为一常数.
在泰勒公式(1) 中, 如果取 x0 0, y0 0 , 则(1)式成为n阶麦克劳林公式.
f ( x, y) f (0,0) x y f (0,0) x y
1 x
y
2
f (0,0)
1 x
y
n
f (0,0)
2! x y
n! x y
n1
1 x y f (x,y),
(n 1)! x y
(0 1) (5)
例 6 求函数 f ( x, y) ln(1 x y) 的三阶麦

_第3讲多元函数的导数

_第3讲多元函数的导数
f ( x0 , y0 ) 是曲线 x
z f ( x , y) y y0
xI
在点 x x0 处切线对 x轴的斜率 .
偏导数的几何意义说明了一个问题: 二元函数的偏导数存在 , 只是表明函数 沿 x 轴和 y 轴方向是连续的 , 而二元函数在
一点处连续必须是沿空间的任何方向均连续,
2 z 2 z 3 x2 y 2 x2 y ( x e ) (2x 2x y)e xy yx x
See you next time !
( x a ) a x a1
将 x 看成常数时, 是对指数函数求导.
z x y ln x y
(a x ) a x ln a


求u e
x xy 2 z 3
的偏导数.

u x xy 2 z 3 e (1 y 2 ) ; x
u x xy 2 z 3 e 2x y ; y
P
.
z f ( x, y0 )
z f ( x0 , y )
y0
T2
O
.
y

在 x x0 平面上 f ( x0 , y0 ) tan y
x
T1
P0

f ( x0 , y0 ) 是曲线 y
z f ( x , y) x x0
y I1
在点 y y0 处切线对 y轴的斜率 .

将 y 看成常数
1 y
将 x 看成常数
z 1 x x 2 . 2 2 x y y x y y 1 y
x 2 y


求 z x y ( x 0, x 1) 的偏导数 .

第五节高阶偏导数

第五节高阶偏导数

′′ f 22
二元函数的二阶偏导数共 22 = 4 项
二元函数 z = f ( x , y ) 三阶偏导数
∂ z 2 ∂x
2
x
y
∂ ∂ 2z ∂ 3z 2= 3 ∂x ∂x ∂x
∂3z ∂ ∂ 2z 2= 2 ∂y ∂x ∂x ∂y ∂ ∂2z ∂3z 2= 2 ∂ x ∂ y ∂ y ∂x
3x y( x + y ) − x y ⋅ 2x ′ f x ( x, y) = 2 2 2 (x + y )
2 2 2 3
3x y( x + y ) − x y ⋅ 2x ′ f x ( x, y) = 2 2 2 (x + y )
2 2 2 3
3x y 2x y , = 2 − 2 2 2 2 x + y (x + y )
x 2x y ′ f y ( x, y) = 2 , − 2 2 2 2 x + y (x + y )
3 3 2
2
4
当 ( x , y ) = (0,0) 时,
0 f (∆x,0) − f (0,0) = lim = 0, ′ f x (0,0) = lim ∆x→0 ∆x ∆x→0 ∆x f (0, ∆y) − f (0,0) 0 ′ f y (0,0) = lim = lim = 0, ∆y→0 ∆y ∆y→0 ∆y
∂z Fx′ 故 = − =− ∂x Fz′
Fy′ ∂z =− ∂y Fz′
z = x+z x+z − 2 1 z 2 z y =− x+z = y( x + z ) − 2 z
∂z ∂z ( x + z) − z 2 z ∂ ∂ z ∂y ( ) = ∂y = ∂y x + z ∂ x∂ y ( x + z )2 z′y =

第二节偏导数

第二节偏导数
x y
x y x y
x
2
y
2

z arcsin x e
z 1 1 1 e arcsin x e x y 1 x 2 x
x z arcsin x e 2 y y
x y
7
例1
求下列多元函数的偏导数
3

z 1 xy
即函数在点
f 0 x, 0 f 0, 0
0, 0 处可导。
由此知,偏导数存在,函数在该点 11 未必连续。
连续 连续
偏导数存在。 偏导数存在。
不 同!
对比一元函数,我们有:可导 但:可导
连续,
连续,
12
偏导数的几何意义(演示)
z x2 y 2 1 5 例4 求曲线 在点 ,1, 2 4 y 1
y
z x y 1 xy
y 1
y y 1 xy
2
y 1
ln z y ln 1 xy
1 x z y ln 1 xy y z 1 xy xy y z y 1 xy ln 1 xy 1 xy
0 0
它的几何意义就是函数曲线上点
x , f x 处的切线的斜率。
对于多元函数,我们同样感兴趣它在某处的瞬时变化率问题, 以二元函数
z f x, y 为例,我们分别讨论:
z 相对于 x 以及 z 相对于 y 的瞬时变化率——偏导数
3
F x, y , z 0 z f x , y
9
例2 理想气体的状态方程pV RT R为常数 ,求证: p V T 1 V T p

第四节 多元函数的求导法则

第四节 多元函数的求导法则

z u z v u v lim lim u 0 0 u x v x v 0 x u0 x v
z u z v . u x v x
同理可证
z z u z v . y u y v y
是x, y的复合函数 .
如何求复合函数 f [ ( x, y), ( x, y )] z 的导数?
定理 设 u ( x, y), v ( x, y) 在点 x, y)有偏导数 ( ,
而z f (u, v ) 在对应点 u, v ) 有连续偏导数,则复合 ( 函数
z f [ ( x, y ), ( x, y )] 在点( x, y) 有偏导数
du 函 数F,f,均 可 微 , 求 . dx
四、小结
1、链式法则
2、全微分形式不变性
(理解其实质)
思考题
设 z f ( u, v , x ) ,而u ( x ) ,v ( x ) ,
dz f du f dv f , 则 dx u dx v dx x dz f 试问 与 是否相同?为什么? dx x
x 0 x 0
所以 z z u z v u v lim lim( ) x 0 x x 0 u x v x x x
z u z v u v lim lim lim lim lim lim u x 0 x v x 0 x x 0 x 0 x x 0 x 0 x
y
z f (sin x , e xy , ln x 2 y 2 ),f 具有连续偏 例3 设
z z 导数,求 和 . x y
多元复合函数的复合关系是多种多样的,我们不可 能把所有的公式都写出来,也没有必要,只要把握住 函数间的复合关系,及函数对某个自变量求偏导时,
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多元函数高阶导数
作为微积分中的重要概念,导数可以理解为某一函数在某一点
处的切线斜率。

在单变量函数中,我们常常利用极限的方法求导。

但在多元函数中,情况就会变得更为复杂。

本文将介绍多元函数
的高阶导数,为读者打开一扇理解多元函数导数若干复杂问题的
新门径。

1. 多元函数定义
多元函数是指将多个变量作为自变量的函数,可以表示为$ f:
\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R} $。

在一元函数中,自变量只
有一个,如$f(x) = x^2$。

而在多元函数中,自变量可以是两个或
多个,如$f(x,y) = x^2 + y^2$。

2. 偏导数
多元函数中,存在若干个自变量,求导时需要指定对某一个自
变量求导。

这就是偏导数的概念。

偏导数是指在其他自变量不变
的情况下,对某一自变量求导得到的导数。

以二元函数为例,假设有$f(x,y) = x^2 + y^2$,求其在点$(1,1)$处对$x$的偏导数。

我们可以先将函数$ f(x,y) $带入偏导数的定义式:
$$
\frac{\partial f}{\partial x} = \lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{f(x + \Delta x,y) - f(x,y)}{\Delta x}
$$
由于我们要在$(1,1)$处求偏导数,因此将$x$代入$1$,得到:
$$
\frac{\partial f}{\partial x}|_{(1,1)} = \lim_{\Delta x \rightarrow 0} \frac{f(1 + \Delta x,1) - f(1,1)}{\Delta x}
$$
化简后得到:
$$
\frac{\partial f}{\partial x}|_{(1,1)} = \lim_{\Delta x \rightarrow 0} \frac{(1+\Delta x)^2 + 1^2 - (1^2 + 1^2)}{\Delta x} = 2
$$
同样的,我们可以求出在$(1,1)$处对$y$的偏导数:
$$
\frac{\partial f}{\partial y}|_{(1,1)} = \lim_{\Delta y \rightarrow 0} \frac{f(1,1 + \Delta y) - f(1,1)}{\Delta y} = 2
$$
3. 高阶偏导数
如果某一函数的偏导数存在,我们就可以考虑对它进行求导。

这就是高阶偏导数的概念。

以$f(x,y) = x^2 + y^2$为例,我们已经求得在$(1,1)$处的一阶偏导数:
$$
\frac{\partial f}{\partial x}|_{(1,1)} = 2, \quad \frac{\partial
f}{\partial y}|_{(1,1)} = 2
$$
现在,我们需要求解二阶偏导数,分别对$x$和$y$进行求导。

对$x$求导,我们需要先对$f$关于$x$求偏导,得到:
$$
\frac{\partial f}{\partial x} = 2x
$$
继续对$\frac{\partial f}{\partial x}$求导,得到:
$$
\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2
$$
对$y$同理,
$$
\frac{\partial f}{\partial y} = 2y
$$
$$
\frac{\partial^2 f}{\partial y^2} = 2
$$
我们也可以考虑对$x$和$y$一起求导,得到混合偏导数:
$$
\frac{\partial^2f}{\partial x \partial y} = \frac{\partial}{\partial x} \left( \frac{\partial f}{\partial y} \right) = 0
$$
同样地,$\frac{\partial^2f}{\partial y \partial x} = 0$。

4. 多元泰勒公式
在单变量函数中,我们可以利用泰勒公式近似任意光滑函数,得到其导数值。

多元泰勒公式将这个思想拓展到了多元函数中。

下面给出二元泰勒公式:
设$f(x,y)$在$(x_0,y_0)$处二阶连续可微,则有
$$
f(x,y) = f(x_0,y_0) + (\Delta x \frac{\partial f}{\partial
x}|_{(x_0,y_0)} + \Delta y \frac{\partial f}{\partial y}|_{(x_0,y_0)}) + \frac{1}{2}[{\Delta x}^2 \frac{\partial^2f}{\partial x^2}|_{(x_0,y_0)} + 2\Delta x \Delta y \frac{\partial^2f}{\partial x \partial y}|_{(x_0,y_0)} + {\Delta y}^2 \frac{\partial^2f}{\partial y^2}|_{(x_0,y_0)}] + R_2
$$
其中$R_2$为余项,满足$\lim_{\Delta x,\Delta y \rightarrow 0}
\frac{R_2}{\sqrt{{\Delta x}^2 + {\Delta y}^2}} = 0$。

多元泰勒公式不仅可以帮助我们求解多元函数的高阶导数,还
可以近似估算多元函数的值。

在实际问题中,多元泰勒公式是非
常有用的工具。

总结
本文介绍了多元函数的偏导数、高阶偏导数以及多元泰勒公式。

这些概念为我们深入理解多元函数中的导数问题提供了新的思路。

希望本文能够对读者们对多元函数的学习有所帮助。

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