基于梯度的多元函数牛莱公式
(十)牛莱公式

的面积 . 解: A= ∫ sin xdx
0
π
y
y =sin x
= −cos x
π
0
= − 1−1] = 2 o [−
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π x
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备用题
1. 设
1 2
求
解: 定积分为常数 , 故应用积分法定此常数 . 设
∫0
f (x)d x = a ,
∫0
f (x)d x = b , 则
定理2. 定理 函数 , 则
∫a f (x)dx = F(b) − F(a) ( 牛顿 - 莱布尼兹公式)
故
x a
b
证: 根据定理 1,
F(x) = ∫ f (x)dx +C
因此 得
记作
∫a f (x)dx = F(x) − F(a)
x
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例1. 计算
3 dx = arctan x 解: ∫ = arctan 3−arctan(−1 ) 2 − 1+ x 1 −1 π π 7 = −(− ) = π 3 4 12 例2. 计算正弦曲线
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例1. 计算 解: 令 x= asint , 则 dx = acost dt , 且
, 当x = 0时 t = 0; x = a 时 t = π . , 2
∴ 原式 =
2 2 2 a 0 cos tdt 2 π
∫πy源自y = a −x2
2
a 2 = ∫ (1+cos2t)dt 2 0
1 3 2 = ∫ (t +3)dt 21 3 1 13 = ( t +3t ) 2 3 1
多元函数的Taylor公式与极值问题课件

实际应用中的考虑因素
实际问题的背景
在应用极值理论时,需要考虑实际问题的背景和限制条件,如物 理定律、约束条件等。
数据的不确定性
在实际问题中,数据往往存在不确定性,需要考虑这些不确定性 对极值分析的影响。
模型的适用性
在应用极值理论时,需要考虑模型的适用性,确保模型能够准确 地反映实际情况。
07
与望
05
利用Taylor公式求解极
方法概述
定义
Taylor公式是用于近似表达一 个多元函数在某点附近的行 为
的公式。
形式
Taylor公式的一般形式为 f(x)≈f(a)+f'(a)(x−a)+12f''(a) (x−a)2+…+1n!f(n)(a)(x−a)n
+…。
应用
利用Taylor公式,我们可以找 到函数在某点的极值。
06
极求解的注事与 技巧
常见错误分析
忽视函数的定义域
在求解极值问题时,必须先确定函数的定义域,否 则可能导致错误的结论。
对导数的理解不足
导数描述了函数在某一点的切线斜率,若对导数的 理解不准确,可能导致错误的极值点判断。
未考虑多极值点的情况
在某些情况下,函数可能有多个极值点,需要全面 考虑,避免遗漏。
定义
一元函数在某点的Taylor公式是 该函数在该点附近的一个多项式 近似表示。
形式
一元函数的Taylor公式的一般形 式为 f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)^2/2! + ... + f^(n)(a)(x -a)^n/n! + Rn(x)
多元函数泰勒 nabla算子

多元函数泰勒nabla算子
多元函数泰勒展开是指将一个多元函数在某一点附近用幂级数展开的方法。
设f(x1, x2, ..., xn)是定义在n维欧几里得空间上的函数,x0是这个空间中的一个固定点,那么f在点x0的泰勒展开可以表示为:
f(x1, x2, ..., xn) = f(x01, x02, ..., x0n) + ∇f(x01, x02, ..., x0n) ·(x1 - x01, x2 - x02, ..., xn - x0n) + 1/2! Hf(x01, x02, ..., x0n) ·(x1 - x01)^2 + ...
其中∇f(x01, x02, ..., x0n) 是f在点(x01, x02, ..., x0n)的梯度向量,Hf(x01, x02, ..., x0n)是f在点(x01, x02, ..., x0n)的Hessian矩阵,·表示向量的点积,^2表示向量的平方。
这个展开式中的每一项都是关于(x1 - x01, x2 - x02, ..., xn - x0n)的多项式。
nabla算子是一个向量算子,表示为∇,用来表示函数的梯度。
在多元函数中,梯度是一个向量,其第i个分量是函数对第i个自变量的偏导数。
nabla算子作用在一个向量上,返回该向量的梯度向量。
在泰勒展开中,∇f(x01, x02, ..., x0n)表示函数f在点(x01, x02, ..., x0n)的梯度向量。
综上所述,多元函数泰勒展开利用nabla算子表示函数在某一点的梯度,并用幂级数展开的方式来逼近函数的值。
多元牛顿法

多元牛顿法多元牛顿法,也称为牛顿-拉夫逊方法,是用于最小化或最大化非线性方程组的一种迭代数值方法。
它是利用二阶泰勒展开式来逼近目标方程,并利用牛顿迭代算法迭代,以得到方程的根或最小值/最大值。
数学表述对于一个多元实值函数f(x),其中x={x1,x2,..,xn}。
目标是要找到其最小/最大值,假设函数在x0处具有一重连续可微性,令∇f(x)是f(x)在点x处的梯度向量,H(x)是f(x)在点x处的黑塞矩阵(即二阶导数矩阵),则牛顿法的迭代公式为:xn+1 = xn - [H(xn)]^-1 [∇f(xn)]这个公式可以改写为:其中α是一个称为步长的标量,可以通过线搜索等方式得出。
当函数f(x)为正定时,牛顿法可以保证收敛到全局最小值处。
但通常情况下函数并不是凸函数,因此找到全局最佳的解变得稍显困难。
实现多元牛顿法可以通过以下步骤进行实现:1.初始化x0,对于X0将对方函数进行估算并赋初值,即x0为一个较好的近似解,并设置收敛参数ε。
2.计算各个参数的初始值Δ1,∇f(x)和H(x)以便开始迭代。
3.计算下降方向dk,其计算公式如下:4.计算步长α,其计算公式如下:α = argminf(Xn + αdk)6.如果收敛条件未达成,则回到步骤3,否则迭代结束,输出xn+1作为函数的极小值/全局最小值。
多元牛顿法的收敛速度非常快,但如果黑塞矩阵不是正定的,则该方法会失效。
此外,计算黑塞矩阵的代价也相当高,因此大规模问题的解决可能不是很好。
然而,利用拟牛顿法进行改进,可以克服这些问题。
拟牛顿法通常是在每一次迭代中只计算更新黑塞矩阵的逆,而不是黑塞矩阵本身。
多元函数的Taylor公式

y
f
1, 2
1 2!
x
1
x
y
2
y
2
f
1, 2
f 1, 2 x 1 fx 1, 2 y 2 fy 1, 2
1 ( x 12
2!
f xx
1, 2 2 x 1 y 2
(4) 若函数z f (x, y)在区域D 上的两个一阶偏导数 恒为零, 由中值公式可知在该区域上 f (x, y) 常数.
n阶Taylor公式中关于h和k的n次多项式(或:除去函 数在点(x0+θh,y0+θk)(其中0<θ<1)处所有偏导数项以 后),称为n阶Taylor多项式.
在作近似计算时我们常用以下公式:
(h
x
k
y
)3
f
(0,
0)
3
C3p
p0
h
pk
3
p
x
3 p
f y3
p
(0,0)
2(h k)3
又 f (0, 0) 0,将h x , k y 代入三阶泰勒公式得
其中
R3
ln(1 x y)
(h
x
k
y
)
x
4
y
f ( h,
1 2
(x k)
h
y)2
x
1 3
1 4
(
x y)3
(x
(1 x
R3
y)4
y)4
ky
例2 写出在点(1,-2)附近函数 f x, y 2x2 xy y2
微积分-多元函数部分(多元复合函数的求导法则、方向导数与梯度)

方向导数的最大值.梯度的模为
| gradf ( x, y) |
f x
2
f y
2
.
P
当f 不为零时,
都可定出一个向量f
i
f
j ,这向量称为函数
x y
z f ( x, y)在点P( x, y)的梯度,记为
gradf
( x,
y)
f x
i
f y
j.
设e
cosi
sin
j 是方向
l 上的单位向量,
由方向导数公式知
f f cos f sin {f , f }{cos ,sin }
x y
故有方向导数
cos sin
f lim f ( x x, y y) f ( x, y)
l 0
f cos f sin .
x
y
20
例 1 求函数 f ( x, y) x2 xy y2在点(1,1)
沿与 x轴方向夹角为 的方向射线l 的方向导数.并
例1. 设 z eu sin v , u x y , v x y
求 z . x
z
解: z z u z v x u x v x
eu sin v y eu cos v 1
uv x yx y
ex y[ y sin( x y) cos(x y)]
但z f (0 x,0) f (0,0) lim (x)2 lim x 不存在
x
x
x0 x
x0 x
类似:
牛莱公式及简单定积分计算

例12
计算
2 co5sxsinxd.x
0
解 tcox,sd tsix nd,x x t0, x0t1,
2
2
co5sxsinxdx
0t5dt
t6 1
1.
0
1
66
例13
计算
si3n xs0 i5n xd.x 0
解
3
f(x )s3 ix n s5 ix n coxssinx2
si3n xsi5n xdx
求定积分问题转化为求原函数的问题.
注意 当 a b 时 , a b f(x ) d x F ( b ) F ( a )仍 成 立 .
例4
求 1 x2dx. 0
解
1 x 2dx
0
1 3
x3
1 0
1 3
例5
计算
2 1
1 x2
dx
.
解
21 1 x2dx
1 x
2 1
1 1 1 22
例 6 下列计算是否正确?
b a
e
x2 2
dx
=
_
_
_
_
__
_
.
2 、
xd (
f ( x )) dx _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
解
d 1 et2dt d coxset2d,t
dx cosx
dx1
eco2x s(cox)s six neco2x s,
1 et2dt
lim
x0
cosx
x2
sinxeco2sx
lim
x0
2x
1. 2e
(3) 利用牛顿莱布尼兹公式及定积分定 义求和式极限
多元函数牛顿莱布尼茨公式

多元函数牛顿莱布尼茨公式
牛顿-莱布尼茨公式的形式如下:
若函数F(x)在区间[a,b]上连续且可导,则有:
∫[a,b] F'(x)dx = F(b) - F(a)
牛顿-莱布尼茨公式的证明可以通过泛函方法进行,也可以通过极限与微积分的基本性质进行证明。
以下是一个简单的证明:
假设函数F(x)在区间[a,b]上连续且可导,设G(x)是F(x)的一个原函数。
根据导数的定义,我们有:
G'(x)=F(x)
根据导数的性质,对于任意的x∈[a,b],我们可以得到:
G(x) - G(a) = ∫[a,x] G'(t)dt
由于G'(x)=F(x),我们可以得到:
G(x) - G(a) = ∫[a,x] F(t)dt
将上面的等式两边对x求导,利用积分的定义
G'(x) = F(x) = d/dx(∫[a,x] F(t)dt)
因此,我们可以得到牛顿-莱布尼茨公式:
∫[a,b] F'(x)dx = G(b) - G(a) = F(b) - F(a)
总之,牛顿-莱布尼茨公式是微积分中非常重要的公式,它连接了定积分与导数,为我们解决定积分问题提供了一个有效的方法。
了解牛顿-莱布尼茨公式的意义和用途,对于学习和应用微积分都具有重要的意义。
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∴du (x,y)=R (x,y)dx+Q (x,y)dy= {R(ψ(t),φ(t))ψ'(t)+Q(ψ(t),φ(t))
φ'(t)}dt
乙 乙β
∴
R(x,y)dx+Q(x,y)dy=
L
du ( ψ(t),φ(t))=u ( ψ(t),φ(t))
α
β α
又 u(x,y)在平面区域 G 内具有一阶连续偏导数
到 B(π,π2)的一段弧。 解 令 u=-ycosx 则 grad u(x,y)=(ysinx,-cosx),由定理 1 得,
2
原 式 =u ( π,π ) =π2 (0 ,0)
定理可以推广到 n 元函数的形式
圻圻
定理 2 设 y=f( x ),x = (x1,x2, … ,xn)定 义 在 区 域 G 内 的 n 元
(上接第 447 页) 进,主要表现在: (1)相 干 体 技 术 与 频 谱 分 解 技 术 的 联 合 应 用 提 高 了 地 质 目
标 体的 分 辨 率 。(2)宋 维 琪 [7]在 本 征 值 结 构 的 基 础 上 ,提 出 了 地震多矢量属性相干数据体的计算方法,该算法在属性提取 方 面 ,既 考 虑 了 方 位 ,又 考 虑 了 倾 向 ,即 计 算 地 震 矢 量 属 性 。 (3)相 干技 术的 应 用向 叠前 方 向延 伸。Al-Dossary 等 提 出了 一 种相干体的新算法等等。
科技信息
高校理科研究
基于梯度的多元函数牛莱公式
塔里木大学信息工程学院 晁增福 塔里木大学水利与建筑工程学院 邢小宁
[摘 要]从 梯 度 的 概 念 出 发 将 牛 莱 公 式 推 广 到 了 多 元 函 数 中 , 给 出 了 二 元 函 数 下 的 牛 莱 公 式 和 n 元 函 数 下 的 牛 莱 公式,并分别举例说明了其应用。 [关键词]牛 莱 公 式 微 积 分 基 本 公 式 梯 度 曲 线 积 分
— 448 —
参考文献 [1]佘 德 平 ,曹 辉.相 干 数 据 体 及 其 在 三 维 地 震 解 释 中 的 应 用 . 石 油 物 探 ,1998,37(12) [2]BAHOR ICH M ,FAR MER S. 3- Dseismie diseontinuiy for faults and stratigrpahic featuers: The coherence cubs.The Leading Edge, 1995,14(10):1053- 1055 [3]KUR T J.MAR FUR T R .LYNN Kirlin,et al.3- Dseismic attributes using a Semblnace- based eohereney algorithm. Geophysics, 1998, 63(4):1150- 1165 [4]KUTR J, MAR FUR T V, SUDHAKAR ,et al.Cohereney caleulations in the Presence of Sturctural dip. Geophysics, 1999, 64 (l):104- 111 [5]KAZAKHSTAN ,et al. 3- D seismic interpretation using the coherence cube: An example from the south Embra Precaspian basin[J].The Leading Edge, 1997,16(6):907- 909 [6]张 振 波. 利 用 相 干 分 析 技 术 判 断 断 层 和 底 层 特 征 . 中 国 海 上 油 气( 地 质) ,1999 , 第 13 卷 , 第 3 期 [7]宋 维 琪 ,刘 江 华.地 震 多 矢 量 属 性 相 干 数 据 体 计 算 及 应 用 [J]. 物 理 与 化 探 ,2003,27( 2) :128- 130 [8]张 延 章,韩 品 龙,池 永 红,牟 智 全,何 滨 ,刘 国 权 .地 震 相 干 技 术 的 应 用 及 效 果 分 析 . 中 国 海 上 油 气 ,2003 ,17(3) [9]侯 伯 刚 , 王 伟 , 于 滨 等 . 地 震 相 干 体 技 术 简 介 及 其 应 用 [J]. 现 代 地 质 ,1999,13(1):121~124
定理 1 设 G 是一单连通区域,如 果 对 任 一 P(x,y) ∈G,都
乙 圻
圻
有 grad u(x,y)=R(x,y)i +Q(x,y)j ,则 R(x,y)dx+Q(x,y)dy=u(P1)-u(P2)。
L
其 中 L 为 区 域 G 内 的 任 意 一 条 分 段 光 滑 的 曲 线 ,P1、P2 分
∴ 鄣2u 鄣x鄣y
= 鄣2u 鄣y鄣x
,即
鄣R 鄣y
=
鄣Q 鄣x
乙 ∴ 曲线积分 R(x,y)dx+Q(x,y)dy 与路径无关 L
乙 ∴ L R(x,y)dx+Q(x,y)dy=u(P1)-u(P2)。
乙 例 1 计算 ysinxdx-cosxdy,其中 L 为抛物线 y=x2 上从 A(0,0) L
的曲线积分和一元微积分学中的定积分联系了起来,便于理 解;另一方面也对一类特殊的曲线积分提供了简便有效的计 算 方 法 ,有 利 于 其 应 用 。
参考文献 [1] 孙 兵 . 微 积 分 基 本 公 式 的 微 分 法 证 明 [J]. 沈 阳 电 力 高 等 专 科 学 校 学 报 ,2004.3 :76~77. [2] 同 济 大 学 应 用 数 学 系 . 高 等 数 学( 第 五 版)( 下) [M ]. 北 京 : 高 等 教 育 出 版 社 ,2002 :48.
圻
圻
=fx(x,y)i +fy(x,y)j [2]。
类似的可以给出 n 元函数梯度的概念:
圻圻
设函数 y=f( x ),x =(x1,x2,…,xn)在区域 G 内具有一阶连续偏
圻
圻
圻
导数,则对于每任意 x ∈G,都可以定义梯度为 grad f( x )=(fx1 ( x ),
圻
圻
fx2 (x ),…,fxn (x ))
别为曲线 L 的起点和终点;
证 不妨设曲线 L 的参数方程为 y=φ(t),x=ψ(t),(α≤t≤β),
则
乙 乙β R(x,y)dx+Q(x,y)dy= {R(ψ(t),φ(t))ψ'(t)+Q(ψ(t),φ(t))φ'(t)}dt
L
α
圻
圻
又 grad u(x,y)=R(x,y)i +Q(x,y)j
乙 例 2 计 算 2xydx+x2dy+2zdz, 其 中 L 的 参 数 方 程 为 L
x=cost , y=sint , z=t ,( 0 ≤t ≤π ) 。 解 令 u=x2y+z2,则 grad u(x,y,z)=(2xy,x2,2z),由定理 2 得, 原式 =u(-1,0,π)-u(1,0,0)=π2 基 于 梯 度 的 多 元 函 数 牛 莱 公 式 ,一 方 面 将 多 元 微 积 分 学 中
牛莱公式即微积分基本公式,该公式将定积分的计算化
为求原函数的 增量 ,给 出了 计算 定 积分 的简 便 有效 的方 法 ,使
定积分这一重要的数学概念实现了从理论阶段到实践阶段的
跨越,在各 领 域得 到广 泛 的应 用。同 时 ,这一 公式 还 揭示 了不 定 积 分 与 定 积 分 的 内 在 联 系 ,因 此 被 誉 为 微 积 分 基 本 公 式 [1]。
笔者从梯度的概念出发,将牛莱公式推广到了多元函数中 。
以二元函数为例,设函数 f(x,y)在平面区域 G 内具有一阶连
圻
圻
续偏导数,则对于任意(x,y)∈G,都可以定义向量 fx(x,y)i +fy(x,y)j ,
称这个向量为 f(x,y)在(x,y)的梯度,记为 grad f(x,y),即 grad f(x,y)
圻
圻
函数,且对任一 x ∈G,都有 grad f( x )=(P1,P2,…,Pn),则
n
n
乙 乙Σ Σ 乙 P1dx1+P2dx2+…+Pndxn=
Pidxi=
圻
圻
Pidxi=f(x2 )-f(x1 )
L
L i=1
i=1 L
圻圻
其 中 L 为 区 域 G 内 的 任 意 一 条 分 段 光 滑 的 曲 线 ,x1 、x2 分 别为曲线 L 的起点和终点;