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多元函数微分

约 898 个字 预计阅读时间 4 分钟

多元函数微分

点和点集的关系

  • 开集:平面点集E中每个点都是E的内点,即int E = E,则称E为开集
  • 闭集:平面点集E的余集 \(R^2-E\) 为开集,则称E为闭集
  • 若E中任意两点之间都可以用一条完全含于E的有限条折线相连接,则称E具有连通性
  • 若E既为开集又有连通性,则称E为开区域
  • 开区域连同其边界构成的点集称为闭区域

常见的开集、闭集

常见的开集、闭集.png

累次极限和二重极限的存在关系

累次极限和二重极限的存在关系.png

验证可微与不可微:

验证不可微的方法.png

验证不可微的方法2(不连续也不一定不可微).png

Example

可微否?可微也.jpg

连续不一定可微的例子

连续不一定可微.png

以及\(f(x,y)=\sqrt{x^2 +y^2}\) 在(0,0)处连续,但 偏导不存在 ,所以也不可微

可微但是一阶偏导不连续

\(f(x,y)=(x^2 +y^2)sin\frac{1}{( x^2+ y^2)}\) 在(0,0)处可微,但是一阶偏导不连续。

Info

因此,如果一阶偏导连续,那么可以推出可微;反过来则不一定

隐函数的偏导数

没啥用,不如一阶微分形式不变性:

\(F(x,y,z)=0\ \Rightarrow \ F'_xdx +F'_ydy +F'_zdz =0\),由此可以求得z关于x和y的偏导

梯度定义以及方向导数求解步骤

  • 梯度定义
    • grad u = \(\frac{\partial u}{\partial x}i+\frac{\partial u}{\partial y}j+\frac{\partial u}{\partial z}k=(\frac{\partial u}{\partial x},\frac{\partial u}{\partial y},\frac{\partial u}{\partial z})\)
    • \(grad\ (u,v)=ugrad\ v+vgrad\ u\)
    • \(grad\ f(u)=f'(u)grad\ u\)

方向导数求解步骤.png

Danger

注意此定理使用的先导条件是函数可微

如何利用定理计算方向导数?

函数\(f(x,y)\ =\ \frac{xy}{\sqrt{x^2 +y^2}}\ (x,y)\ne (0,0)\) 在 (0,0) 不可微,但是方向导数存在:

设任意方向 \(\overrightarrow{v}=(\cos \alpha ,\cos \beta)\)

则方向导数为 \(\lim _{t\rightarrow 0^+}\frac{f(t\cos \alpha,t\cos \beta)-f(0,0)}{t}=\lim_{t\rightarrow o^+}\frac{t ^2\cos \alpha \cos \beta}{t ^2} =\cos \alpha \cos \beta\)

偏导数存在和方向导数存在不可以互相推导出

方向导数存在的结论.png

泰勒公式的应用(不能忘记!)

泰勒公式真正姿态.jpg

泰勒公式的应用.jpg


泰勒公式应用3.jpeg

Info

\(f|_{\partial{D}}=0\) 大概是指函数f在D的边界上恒为0吧 (更新: \(\partial D\) 就是 D的边界 )


居然不是泰勒公式的题...

居然不是泰勒公式的题.jpg

要点在于凑出(0,0)处的值与边界值相等

极值的必要条件

极值的必要条件.png

一般在驻点和边界处寻找题目要求的最值。

极值的充分条件

极值的充分条件.png

拉格朗日乘数法求条件极值

在给定条件\(G(x,y,z)=0\)下,求目标函数\(u=f(x,y,z)\)的极值。

构造新函数 \(L(x,y,z,\lambda)=f(x,y,z)+\lambda G(x,y,z)\)

函数L 关于\(x、y、z、\lambda\)分别求导,得到四元方程组,可以求出驻点,再进行验证得到极值

Abstract

  • \(\lambda\)是辅助参数,如果不用求出\(\lambda\)就能求出怀疑极值点当然最好,否则就要求出\(\lambda\)
  • 此外,如果f或G的选取不好计算,可以尝试对其进行变换 (如平方等)
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