方向导数与梯度
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第六节 方向导数与梯度

f x ( x, y) , f y ( x, y) 是 沿 x 轴正向 及 y 轴正向的变化率 .
讨论函数 z f ( x , y ) 在一点 P0 沿任意方
向的变化率问题就是方向导数问题.
设函数 z f ( x , y ) 在点 P0 ( x0 , y0 ) 的某一邻域U ( P ) 内有定义. 设 e cos i cos j 为一单位
1 3
f l
( 0,0 )
f ( ta , tb) f (0,0) ( t 2ab) lim lim . t 0 t 0 t t
此例同时也说明函数在一点连续也未必能推 出函数在该点处沿各方向的方向导数都存在.
(2) 函数在一点处沿各方向的方向导数都存在,
也未必在该点处连续.
z f ( x t cos , y t cos ) f ( x , y ), 考虑
当 P 沿着 l 趋于P0 时,
z
t
,
f ( x t cos , y t cos ) f ( x , y ) 是否存在? lim t 0 t
1、方向导数的定义
定义 设函数 z f ( x , y ) 在点P ( x0 , y0 )的某个邻 域内有定义 , l 是一非零向量 , el (cos , cos ) 是与 l 同方向的单位向量 , 如果极限 f ( x0 t cos , y0 t cos ) f ( x0 , y0 ) lim t 0 t 存在 , 则称这极限为函数 z f ( x , y ) 在点 P 沿 f 方向 l 的方向导数 , 记为 ,即 l ( x0,y0 )
有何意义?
二阶方向导数几何意义:
2 f 的近旁 的 0 ,则说明在 ( x0 , y0 , f ( x0 , y0 )) l l 2 切线斜率沿 el 方向单调增加,曲线为下凸;
9.7 方向导数与梯度(新)

, 不 存 在.
同理,
( 0 ,0 )
不 存 在 , 故 两 个 偏 导 数 均 不 存 在.
沿 任 意 方 向 l { x , y}的 方 向 导 数 z l
( 0 ,0 )
lim
f ( x , y ) f (0 , 0 )
(1) 0, 即 , 向 量 e l 与 梯 度 g r a d f ( x 0 , y 0 ) 方 向 相 同 时 , z f ( x, y ) 在 此 方 向 的 方 向 导 数 达 到 最 大 值 , 且 最 大 值 为 | grad f ( x0 , y0 ) | .
12
( 2 ) , 即 , 向 量 el 与 梯 度 g r a d f ( x 0 , y 0 ) 方 向 相 反 时 , z f ( x, y) 在 此 方 向 的 方 向 导 数 达 到 最 小 值 , 且 最 小 值 为 | g ra d f ( x0 , y0 ) | .
2 2 2
,
( x) ( y ) ( z ) ,
设 方 向 l 的 方 向 角 为 , , , x co s , y co s , z co s .
同 理 : 当 f ( x, y, z ) 在 此 点 可 微 时 , 则 在 该 点 沿 任 意 方 向 l的 方 向 导 数 都 存 在 , 且 f l f x co s f y co s f z co s .
3 4
或
7 4
.
15
梯度的概念可以推广到三元函数
三 元 函 数 u f ( x, y, z ) 在 空 间 区 域 G 内 具 有 一 阶 连 续 偏 导 数 , 则 对 于 每 一 点 P ( x , y , z ) G, 都 可 定 义 一 个 向 量 (梯 度 )
8-7 方向导数与梯度

fx (1, 1, 1) =1 , fy(1, 1, 1)=2 , fz(1, 1, 1)=3
f ∴ l
P
2 1 1 2 = 1 + 2 ( ) + 3 = 3 3 3 3
f f f f cos α + cos β + cos γ = 方向导数公式 l x y z
二,梯度
f = G l 0 = G cos( G , l 0 ) ( l 0 = 1 ) l 0 方向导数取最大值: 当 l 与 G 方向一致时 , 方向导数取最大值:
ρ
的方向导数. 则称 f 为函数在点 P 处沿方向 l 的方向导数 l
定理: 定理 若函数 f ( x, y) 在点P( x, y) 处可微, 则函数在该点沿任意方向 l 的方向导数存在 , 且有
f f f cosα + cos β = l x y
l
证明: 证明 由函数 f ( x, y) 在点 P 可微 , 得
f f f= x+ y + o(ρ ) x y
=ρ (
P′ ρ P( x, y)
) + o (ρ )
f f f f = lim 故 l ρ →0 ρ = x cosα + y cos β
对于可微的函数 f ( x, y),在点P( x, y)处沿方向l (向角为α , β ) 的方向导数为 的方向导数为 向角为
内容小结 1. 方向导数 三元函数 在点 沿方向 l (方向角 方向角
为α, β, γ ) 的方向导数为 f f f f = cosα + cos β + cosγ l x y z
二元函数 在点 沿方向 l (方向角为 方向角为
α, β )的方向导数为
方向导数和梯度

方向导数和梯度
本节的研究目的
研究标量场的变化率。最大变化率?
本节的研究内容
一、方向导数 二、梯度
一、方向导数
1. 方向导数的定义
l
P
P0
l
u lim u lim u(P) u(P0 )
l l PP0 P0
P P0
l
方向导数:表示标量场中 u(P)在给定点处沿某一方
向 l 的变化率。
一、方向导数
方向导数:表示标量场中 u(P)在给定点处沿某一方
向 l 的变化率。
u u cos u cos u cos
l x
y
z
函数 u(P) 从给定点出发有无穷多个变化方向,其 中哪个方向的变化率最大?
最大变化率是多少?
一、方向导数
u u cos u cos u cos
l x
y
z
令:
g
u x
ex
u y
ey
u z
ez
el
ex
cos
ey
cos
ez
cos
u l
g
el
g el cos(g, el ) g cos(g, el )
cos(g, el ) 1
u g 方向导数取得最大值
l
二、梯度
gradu
u x
ex
u y
ey
u z
ez
梯度小结:
1. 标量场的梯度是一个矢量,是空间坐导数;
3. 梯度的方向为该点方向导数最大的方向;
二、梯度
gradu
u x
ex
u y
ey
u z
ez
梯度小结:
4. 梯度描述标量场中任一点函数值在该点附近增 减性质的量,沿着梯度的方向,函数值增加或 减小得最快;
本节的研究目的
研究标量场的变化率。最大变化率?
本节的研究内容
一、方向导数 二、梯度
一、方向导数
1. 方向导数的定义
l
P
P0
l
u lim u lim u(P) u(P0 )
l l PP0 P0
P P0
l
方向导数:表示标量场中 u(P)在给定点处沿某一方
向 l 的变化率。
一、方向导数
方向导数:表示标量场中 u(P)在给定点处沿某一方
向 l 的变化率。
u u cos u cos u cos
l x
y
z
函数 u(P) 从给定点出发有无穷多个变化方向,其 中哪个方向的变化率最大?
最大变化率是多少?
一、方向导数
u u cos u cos u cos
l x
y
z
令:
g
u x
ex
u y
ey
u z
ez
el
ex
cos
ey
cos
ez
cos
u l
g
el
g el cos(g, el ) g cos(g, el )
cos(g, el ) 1
u g 方向导数取得最大值
l
二、梯度
gradu
u x
ex
u y
ey
u z
ez
梯度小结:
1. 标量场的梯度是一个矢量,是空间坐导数;
3. 梯度的方向为该点方向导数最大的方向;
二、梯度
gradu
u x
ex
u y
ey
u z
ez
梯度小结:
4. 梯度描述标量场中任一点函数值在该点附近增 减性质的量,沿着梯度的方向,函数值增加或 减小得最快;
方向导数与梯度

其中
e l = (cos α , cos β , cos γ )
例3 n 是2 x 2 + 3 y 2 + z 2 = 6 在 (1,1,1) 处指向外侧的法向量, 处指向外侧的法向量,
6 x 2 + 8 y 2 在该点沿 的方向导数. 求u = n 的方向导数. z | n |= 14 n = ( 2 x ,3 y , z ) (1,1,1) = ( 2,3,1) 解 1 2 3 cos α = cos γ = cos β = 14 14 14 6 8 6x 6x 8y u x ( 1 ,1 , 1 ) = = = uy = ( 1 , 1 ,1 ) 14 14 z 6x2 + 8 y2 z 6x2 + 8 y2
zx
( 1, 0 )
=e
2y
=1
zy
( 1, 0 )
= 2 xe 2 y
( 1, 0 )
=2
∂f ∂l
( 1, 0 )
1 1 2 = 1⋅ ) =− − + 2 ⋅ (− 2 2 2
例2 求 z = 3 x 2 y − y 2 切线方向( 增大方向) 沿曲线在该点处切线方向( x 增大方向)的 方向导数. 方向导数. 解
l = (1,0)
∂f ∂l ∂f
l = (−1,0) −
∂l
f x (0,0) = lim t →0
lim f ( t ,0) − f (0,0) = lim t = 1 t →0+ t →0+ t t ( 0,0 ) lim f ( − t ,0) − f (0,0) = lim t = 1 = t →0+ t →0+ t t ( 0,0 ) f ( t ,0) − f (0,0) = lim | t | 不存在 t →0+ t t
高等数学课件第八章方向导数与梯度

M (1,1,1) 处切线的方向向量
2. P73 题 16
P51 2,3,6,7,8,9,10
作业
备用题 1.
函数
在点
处的梯度
解:
则
注意 x , y , z 具有轮换对称性
(92考研)
指向 B( 3, -2 , 2) 方向的方向导数是 .
在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A
记作
(gradient),
在点
处的梯度
说明:
函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
向量
2. 梯度的几何意义
函数在一点的梯度垂直于该点等值面(或等值线) ,
称为函数 f 的等值线 .
则L*上点P 处的法向量为
同样, 对应函数
有等值面(等量面)
当各偏导数不同时为零时,
其上
点P处的法向量为
指向函数增大的方向.
偏导数存在
•
• 可微
梯度在方向 l 上的投影.
思考与练习
1. 设函数
(1) 求函数在点 M ( 1, 1, 1 ) 处沿曲线
在该点切线方向的方向导数;
(2) 求函数在 M( 1, 1, 1 ) 处的梯度与(1)中切线方向
的夹角 .
2. P73 题 16
曲线
1. (1)
在点
解答提示:
函数沿 l 的方向导数
得
故
对于二元函数
为, ) 的方向导数为
特别:
• 当 l 与 x 轴同向
• 当 l 与 x 轴反向
向角
例1. 求函数
在点 P(1, 1, 1) 沿向量
3) 的方向导数 .
解: 向量 l 的方向余弦为
2. P73 题 16
P51 2,3,6,7,8,9,10
作业
备用题 1.
函数
在点
处的梯度
解:
则
注意 x , y , z 具有轮换对称性
(92考研)
指向 B( 3, -2 , 2) 方向的方向导数是 .
在点A( 1 , 0 , 1) 处沿点A
记作
(gradient),
在点
处的梯度
说明:
函数的方向导数为梯度在该方向上的投影.
向量
2. 梯度的几何意义
函数在一点的梯度垂直于该点等值面(或等值线) ,
称为函数 f 的等值线 .
则L*上点P 处的法向量为
同样, 对应函数
有等值面(等量面)
当各偏导数不同时为零时,
其上
点P处的法向量为
指向函数增大的方向.
偏导数存在
•
• 可微
梯度在方向 l 上的投影.
思考与练习
1. 设函数
(1) 求函数在点 M ( 1, 1, 1 ) 处沿曲线
在该点切线方向的方向导数;
(2) 求函数在 M( 1, 1, 1 ) 处的梯度与(1)中切线方向
的夹角 .
2. P73 题 16
曲线
1. (1)
在点
解答提示:
函数沿 l 的方向导数
得
故
对于二元函数
为, ) 的方向导数为
特别:
• 当 l 与 x 轴同向
• 当 l 与 x 轴反向
向角
例1. 求函数
在点 P(1, 1, 1) 沿向量
3) 的方向导数 .
解: 向量 l 的方向余弦为
8-7 方向导数与梯度

z
z f ( x, y)
G
F
M0
E
o p
x
0
y
p
z l
l
是用过射线l且垂直于xoy面的半平面
P0
截曲面z f ( x , y )所得曲线在点M 0处的半 切线M 0 N相对于射线l的斜率.
二、方向导数的计算
定理:如果z f ( x , y )在点( x0 , y0 )可微,那 么函数在该点沿任一方 向的方向导数都存在. 且
{ f x , f y , f z } gradf
M
f ( x, y, z ) C
第七节 方向导数与梯度
要点:
f 方向导数的定义: l
p0
lim
沿l
f ( p) f ( p0 ) p0 p
p p0
lim
0
z
f 意义: f . p0 反映函数 在点 p0沿方向l的瞬时变化率 l 方向导数与偏导数的联系与区别.
2 2
的方向导数最大?
解: 梯度向量 grad z { z , z } ( 0 ,1) x y { 2 x , 2 y } ( 0 ,1 )
z
z x2 y2
{0,2}
o
x
(0,1) {0,2}
y
{1,0}
z x 2 y 2在点(0,1)沿着梯度向量{0,}方向 2 (即y轴正向)的方向导数最 大, 最大值为 . 2
o z z 梯度向量 grad z { , } ( 0 ,1) x x y {2 x ,2 y } ( 0,1) {0,2}
2 2
2.5 方向导数与梯度

| y | ( 0 , 0 ) lim y 0 y
z 同理: y
故两个偏导数均不存在.
沿任意方向l { x, y}的方向导数,
z l
( 0,0 )
lim
f ( x , y ) f (0,0)
0
( x ) 2 ( y ) 2 lim 1 2 2 0 ( x ) ( y )
显然f x , f y是f ( x , y )沿x , y轴的方向导数 沿x , y轴正向时为f x , f y ;负向时为 f x , f y .
f 2. 的存在定理 l 若z f ( x , y)在P ( x , y)可微,
则函数在该点沿任一方向 l 的方向导数存在,且 f f x cos f y cos , l 其中cos , cos 为方向l 的方向余弦. y Proof. z f ( x, y)可微, P y1 z f x x f y y o( ), P x z x y o( ) fx fy , o
u cos cos l (1,1)
此时
2
u 从而 2 cos( ) l (1,1) 4
u 显然当 时, 4 l (max)
2,
u 当 时, 0, 4 2 l
而gradu i j ,
即
r cos cos sin sin cos( ) l r r 且当 时, 1;当 时, 0. l 2 l
二. 梯度
定义 设函数 z f ( x , y ) 在平面区域 D 内具有 一阶连续偏导数,则对于每一点 P ( x , y ) D ,
z 同理: y
故两个偏导数均不存在.
沿任意方向l { x, y}的方向导数,
z l
( 0,0 )
lim
f ( x , y ) f (0,0)
0
( x ) 2 ( y ) 2 lim 1 2 2 0 ( x ) ( y )
显然f x , f y是f ( x , y )沿x , y轴的方向导数 沿x , y轴正向时为f x , f y ;负向时为 f x , f y .
f 2. 的存在定理 l 若z f ( x , y)在P ( x , y)可微,
则函数在该点沿任一方向 l 的方向导数存在,且 f f x cos f y cos , l 其中cos , cos 为方向l 的方向余弦. y Proof. z f ( x, y)可微, P y1 z f x x f y y o( ), P x z x y o( ) fx fy , o
u cos cos l (1,1)
此时
2
u 从而 2 cos( ) l (1,1) 4
u 显然当 时, 4 l (max)
2,
u 当 时, 0, 4 2 l
而gradu i j ,
即
r cos cos sin sin cos( ) l r r 且当 时, 1;当 时, 0. l 2 l
二. 梯度
定义 设函数 z f ( x , y ) 在平面区域 D 内具有 一阶连续偏导数,则对于每一点 P ( x , y ) D ,
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设 x 轴正向到射线 l 的转角 为 , 并 设 P ′( x + x , y + y ) 为 l 上的另一点且 P ′ ∈ U ( P ).
o
z= f (x, y) 在一点 沿某一方向的 = 在一点P沿某一方向的
y
x
l P′
y
P
x
∵ | PP ′ |= ρ = ( x )2 + ( y )2 ,
第七节 方向导数与梯度
一,方向导数 二,梯度
一,问题的提出
一块长方形的金属板, 一块长方形的金属板,受热 产生如图温度分布场. 产生如图温度分布场 设一个小虫在板中逃生至某 问该虫应沿什么方向爬行, 处, 问该虫应沿什么方向爬行, 才能最快到达凉快的地点? 才能最快到达凉快的地点? 问题的实质: 问题的实质: 实质 应沿由热变冷变化最剧烈的 方向爬行. 方向爬行.
故
π = cos α + sin α = 2 sin(α + ), 4
π (1)当α = 时,方向导数达到最大值 2 ; 4
5π π (2)当 α = 时, 方向导数达到最小值 2 ; 4 3π 7π π π (3)当α = 和α = 时, 方向导数等于 0. 4 4
所求方向导数
z π π = cos( ) + 2 sin( ) = 4 4 l
2 . 2
例2 求函数
f ( x , y ) = x xy + y轴方向夹角为 α 的方向射线 l 沿与 轴方向夹角为 在点 的方向导数. 的方向导数 并问在怎样的方向上此方向导数有 (1)最大值 (2)最小值; (3)等于零? )最大值; )最小值; )等于零? 解
且 z = f ( x + x, y + y) f ( x, y),
考虑 z
y
x
l P′
ρ 当 P ′ 沿着 l 趋于P 时,
,
y
P
o
x
lim
ρ →0
f ( x + x , y + y ) f ( x , y )
ρ
是否存在? 是否存在?
定义 函数的增量 f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) 与PP ′ 两点间的距离 ρ = ( x )2 + ( y )2 之比值, 当 P ′ 沿着 l 趋于 P 时, 如果此比的极限存在, 则称这极限为函数在点 P 沿方向 l 的方向导数.
需要计算场中各点沿不同方向的温度变化率, 需要计算场中各点沿不同方向的温度变化率, 方向导数问题 从而确定出温度下降的最快方向 梯度问题 引入两个概念:方向导数和 引入两个概念:方向导数和梯度
二,方向导数
讨论函数 变化率问题. 变化率问题.
设函数 z = f ( x , y ) 在点 P ( x , y ) 的某一邻域 U ( P ) 内有定义,自点 P 引射线 l. 内有定义,
2 2
偏 导 数 存 在 沿 任 意 方 向 的 方 向 导 数 存 在.
方向导数的存在及计算公式 定理 如果函数 z = f ( x , y ) 在点P ( x , y ) 可微分, 可微分, 那末函数在该点沿任意方向l的方向导数都存在, 那末函数在该点沿任意方向 的方向导数都存在, 的方向导数都存在 且有
f f f = cos + sin l x y
计算公式
轴到方向l的转角 的转角. 其中 为 x 轴到方向 的转角. 由于函数可微, 证明 由于函数可微,则增量可表示为 f f f ( x + x, y + y) f ( x, y) = x + y + o(ρ ) x y
f f f ( x + x, y + y) f ( x, y) = x + y + o( ρ ) x y 两边同除以 ρ , 得到
P
o x
y
l P′
记为
f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) f . = lim ρ l ρ → 0
i = {1,0}的方向导数为
f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) f . = lim ρ l ρ → 0 存在,则 若偏导 f x 存在 则 f ( x , y ) 在点 P 沿着 x 轴正向
若方向导数存在, 若方向导数存在,则偏 导数未必存在 .
例如,z = x + y 在O ( 0,0 ) 处沿l = i 方向的 z f 而偏导数 方向导数 = 1, (0 , 0 ) 不存在 . 0 ( 0,) x l f ( x , y ) f (0,0) z (0 原因: 原因:, 0 ) = lim ρ →0 l ρ 方向导数是单侧极限,而偏导数是双侧极限. 方向导数是单侧极限2,而偏导数是双侧极限 ( x ) + ( y ) 2 = lim =1 2 2 ρ → 0 ( x ) + ( y )
f l
由方向导数的计算公式知
= f x (1,1) cosα + f y (1,1) sin α
( 1 ,1 )
= ( 2 x y ) (1,1) cosα + ( 2 y x ) (1,1) sinα ,
f l
= f x (1,1) cosα + f y (1,1) sin α
( 1 ,1 )
0 f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) f f = = fx = lim x x ρ l ρ → 0 x
此时 ρ = x = x
同理,沿y轴正向e 2 = {0,1}的方向导数分别为 f y . 同理 沿 轴正向
轴负向, 沿着 x 轴负向, y 轴负向的方向导数是 f x , f y .
f ( x + x, y + y) f ( x, y) f x f y o( ρ ) = + + ρ ρ x ρ y ρ
故有方向导数
sin f f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) = lim ρ →0 l ρ ρ
cos
l
f f = cos + sin . x y
y
x
例1
求函数 z = xe 在点 P (1,0) 处沿从点 P (1,0)
2y
到点 Q( 2,1) 的方向的方向导数.
方向l 解 方向 即为 PQ = {1, 1}
π 轴到方向l 故x轴到方向 的转角 = 轴到方向 4 z 2y z 2y ∵ = e (1, 0 ) = 1; = 2 xe (1, 0 ) = 2, x ( 1 , 0 ) y ( 1 , 0 )
o
z= f (x, y) 在一点 沿某一方向的 = 在一点P沿某一方向的
y
x
l P′
y
P
x
∵ | PP ′ |= ρ = ( x )2 + ( y )2 ,
第七节 方向导数与梯度
一,方向导数 二,梯度
一,问题的提出
一块长方形的金属板, 一块长方形的金属板,受热 产生如图温度分布场. 产生如图温度分布场 设一个小虫在板中逃生至某 问该虫应沿什么方向爬行, 处, 问该虫应沿什么方向爬行, 才能最快到达凉快的地点? 才能最快到达凉快的地点? 问题的实质: 问题的实质: 实质 应沿由热变冷变化最剧烈的 方向爬行. 方向爬行.
故
π = cos α + sin α = 2 sin(α + ), 4
π (1)当α = 时,方向导数达到最大值 2 ; 4
5π π (2)当 α = 时, 方向导数达到最小值 2 ; 4 3π 7π π π (3)当α = 和α = 时, 方向导数等于 0. 4 4
所求方向导数
z π π = cos( ) + 2 sin( ) = 4 4 l
2 . 2
例2 求函数
f ( x , y ) = x xy + y轴方向夹角为 α 的方向射线 l 沿与 轴方向夹角为 在点 的方向导数. 的方向导数 并问在怎样的方向上此方向导数有 (1)最大值 (2)最小值; (3)等于零? )最大值; )最小值; )等于零? 解
且 z = f ( x + x, y + y) f ( x, y),
考虑 z
y
x
l P′
ρ 当 P ′ 沿着 l 趋于P 时,
,
y
P
o
x
lim
ρ →0
f ( x + x , y + y ) f ( x , y )
ρ
是否存在? 是否存在?
定义 函数的增量 f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) 与PP ′ 两点间的距离 ρ = ( x )2 + ( y )2 之比值, 当 P ′ 沿着 l 趋于 P 时, 如果此比的极限存在, 则称这极限为函数在点 P 沿方向 l 的方向导数.
需要计算场中各点沿不同方向的温度变化率, 需要计算场中各点沿不同方向的温度变化率, 方向导数问题 从而确定出温度下降的最快方向 梯度问题 引入两个概念:方向导数和 引入两个概念:方向导数和梯度
二,方向导数
讨论函数 变化率问题. 变化率问题.
设函数 z = f ( x , y ) 在点 P ( x , y ) 的某一邻域 U ( P ) 内有定义,自点 P 引射线 l. 内有定义,
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偏 导 数 存 在 沿 任 意 方 向 的 方 向 导 数 存 在.
方向导数的存在及计算公式 定理 如果函数 z = f ( x , y ) 在点P ( x , y ) 可微分, 可微分, 那末函数在该点沿任意方向l的方向导数都存在, 那末函数在该点沿任意方向 的方向导数都存在, 的方向导数都存在 且有
f f f = cos + sin l x y
计算公式
轴到方向l的转角 的转角. 其中 为 x 轴到方向 的转角. 由于函数可微, 证明 由于函数可微,则增量可表示为 f f f ( x + x, y + y) f ( x, y) = x + y + o(ρ ) x y
f f f ( x + x, y + y) f ( x, y) = x + y + o( ρ ) x y 两边同除以 ρ , 得到
P
o x
y
l P′
记为
f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) f . = lim ρ l ρ → 0
i = {1,0}的方向导数为
f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) f . = lim ρ l ρ → 0 存在,则 若偏导 f x 存在 则 f ( x , y ) 在点 P 沿着 x 轴正向
若方向导数存在, 若方向导数存在,则偏 导数未必存在 .
例如,z = x + y 在O ( 0,0 ) 处沿l = i 方向的 z f 而偏导数 方向导数 = 1, (0 , 0 ) 不存在 . 0 ( 0,) x l f ( x , y ) f (0,0) z (0 原因: 原因:, 0 ) = lim ρ →0 l ρ 方向导数是单侧极限,而偏导数是双侧极限. 方向导数是单侧极限2,而偏导数是双侧极限 ( x ) + ( y ) 2 = lim =1 2 2 ρ → 0 ( x ) + ( y )
f l
由方向导数的计算公式知
= f x (1,1) cosα + f y (1,1) sin α
( 1 ,1 )
= ( 2 x y ) (1,1) cosα + ( 2 y x ) (1,1) sinα ,
f l
= f x (1,1) cosα + f y (1,1) sin α
( 1 ,1 )
0 f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) f f = = fx = lim x x ρ l ρ → 0 x
此时 ρ = x = x
同理,沿y轴正向e 2 = {0,1}的方向导数分别为 f y . 同理 沿 轴正向
轴负向, 沿着 x 轴负向, y 轴负向的方向导数是 f x , f y .
f ( x + x, y + y) f ( x, y) f x f y o( ρ ) = + + ρ ρ x ρ y ρ
故有方向导数
sin f f ( x + x , y + y ) f ( x , y ) = lim ρ →0 l ρ ρ
cos
l
f f = cos + sin . x y
y
x
例1
求函数 z = xe 在点 P (1,0) 处沿从点 P (1,0)
2y
到点 Q( 2,1) 的方向的方向导数.
方向l 解 方向 即为 PQ = {1, 1}
π 轴到方向l 故x轴到方向 的转角 = 轴到方向 4 z 2y z 2y ∵ = e (1, 0 ) = 1; = 2 xe (1, 0 ) = 2, x ( 1 , 0 ) y ( 1 , 0 )