微积分下基本概念-同步电大进度

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基础知识

求导公式


范德蒙行列式

变限积分函数求导公式:

多元函数微分学


领域

:空间一点的周围很小的部分


空心领域

:空间一点的周围很小的部分,不含这点


D

:一片指定的区域


内点

:一点存在领域在D内


边界点

:一点所有领域都存在属于D和不属于D,点可在D上D内D外


边界

:D的边界点集合


外点

:存在领域不在D内


聚点

:所有领域都要有D内非P的点


开集

:D中每个点都是内点


开区域

:无边


闭区域

:有边


n元函数

:R^n的一个子集


等值线

:相当于地图等高线


heinz归结原则

:当P以任何方式趋于Po时,极限相同


区域

:无孤立点


区域

:相当于一元函数的定义域和值域等


一元函数

:一条曲线到一个数集上的映射


多元函数

:平面、空间至更高维度区域到一个数集上的映射


初等函数

:基本初等函数通过有限次四则运算、复合组成的可用解析式写出的函数

多元函数的极限:


两种方法判断不存在



以一种解析式接近时极限不存在

,y=kx,y=x,
y=\frac{1}{2}x

y=kx^2

x=ky^2
(目的是让x或者y的次数相同,从而消去x或者y)

②以两种不同的解析式接近时极限不同


四种方法求出极限

①极限定义



无穷小与有限函数的乘积为0

③多元函数换元成一元函数

④夹逼准则


其它方法求极限

  • 多元函数化成一元函数:同乘同除一个变量,用等价无穷小消去另一个变量
  • 多元初等函数直接代入极限
  • 两种重要极限:化为e

多元函数的连续和间断


连续

:D内聚点,极限=值,同求极限的方法


不连续

:极限不存在或无定义


连续定理

:所有初等多元函数在定义域内都是连续的


间断点

:不在定义域内的一切点


有界闭区域多元性质:最大最小值定理:

在定义域内最大最小值至少出现一次


有界闭区域多元性质:介值定理:

在不同两点间,一定存在一点值在这两个值之间


偏导数

:对x偏导,就将其它字母看成常数,然后求导(

注意:如果指数和底数同时存在自变量,要把指数函数两边求In再两边求导


混合二阶偏导数

:注意分母的顺序,虽然顺序不影响偏导结果


一元函数微分,可微

:y=f(x)
\Delta y=A\Delta x+o(\Delta x)
dy=A\Delta x=f{}'(x)dx


多元函数微分,可微

:z=f(x,y)
\Delta z=A\Delta x+B\Delta y+o(\rho )
\rho =\sqrt{\Delta x^2+\Delta y^2}
dz=\frac{\delta z}{\delta x}dx+\frac{\delta z}{\delta y}dy



判断在一点(a,b)可微的步骤

:1.求出在这点的偏导数   2.令

\rho =\sqrt{x^2+ y^2}
\Delta z=f(x,y)-f(a,b)
3.求极限
lim\varrho ->0\frac{\Delta z-xianxingzhubu}{\varrho }=0
则可微


偏增量

:一个自变量不变,另一个变


偏导数

:定义
\Delta x->0
的极限下,x的偏增量除以
\Delta x


只有分段函数在分段点的偏导用定义,不然就用求导代值的方法


用定义求一点偏导



f_{x}(0,0)=lim\frac{f(\Delta x,0)-f(0,0)}{\Delta x}

,两点直接代值


z=f(x,y)+f(x+y)求z对x,z对y的偏导

:相当于一元函数求导,

f(x,y)对x求偏导,f加撇,乘y,对y求偏导,f加撇,乘x;

f(x+y)对x求偏导,对y求偏导,f加撇

f(x,g(y))对x求偏导,f加撇,对y求偏导,f加撇,乘
g{}'(y)


全偏量

:两个自变量同时发生改变


全微分:

dz=\frac{\delta z}{\delta x}dx+\frac{\delta z}{\delta y}dy


可微则可导,连续

一元函数:可微=可导

多元函数:可微-》可导


在一点存在连续的偏导数则可微



偏导在一点的极限不存在,则不连续,则不可微


多元初等函数在定义域内可微

函数偏导与连续性的关系


一元函数:

可导一定连续,连续不一定可导


多元函数:

可导不一定连续,连续不一定可导

偏导数的几何意义

f(x,y)是空间中的不规则曲面,上面存在一点P(
x_{0},y_{0}
),关于P点对x的偏导数的几何意义为

平行于xoz平面的平面与f(x,y)交一条曲线

P点对x的偏导数就是这条曲线上P点的切线


证明连续

:极限的△X△Y趋近0,全增量=0,当y以一种解析式趋近(0,0),极限全增量,代换,判断存在不存在

cos1/x和sin1/x不存在


证明偏导存在

:偏增量/△X极限存在


偏导存在且有界,则连续


多元复合函数的求导


多元复合显示函数

:只有自变量,不含中间变量,直接求导


多元复合抽象函数

:z=f(u,v),有多少个中间变量,有几项只和


求导的链式法则

:对的偏导=两项相加


半导数

:只有一个中间变量


全导数

:只有一个自变量


特殊情况

:z=f(u,v,y)  u=u(x,y)  v=v(x,y)

fx=两项和

fy=三项和(第三项∂f/∂y)



特殊情况

:u=f(x,y,z)    z=g(y,t)    t=h(x,y)    u和z的偏导都要求,将z的偏导代入可得答案



特殊情况

:z=y/f(g(x,y)) 偏导=商的求导



极坐标P29



一元全微分形式不变性



全微分运算公式

①+②×③÷


复合函数的高阶偏导数

:两次链式法则,第二次非x的系数不变,若系数含x则为乘法求导法则,f变为
\frac{\vartheta f}{\vartheta x}
再链式

隐函数求导法则


方程的个数,未知数的个数,自变量数,因变量数

方程的个数=因变量数

未知数的个数,自变量数,因变量数


一元隐函数求导方法

:左右同时求导,再将带导数的合并同类项,放到等号的一边


多元隐函数求导方法:

左右同时求导,再将带导数的合并同类项,放到等号的一边


F(x,y)隐函数存在定理:存在P(
x_{0},y_{0}
)领域有连续偏导数,F(
x_{0},y_{0}
)=0,
F_{y}(x_{0},y_{0})\neq 0


F(x,y)隐函数求导方法:
\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}}{F_{y}}
(就是分子分母下标交换)


F(x,y,z)隐函数存在定理:存在P(
x_{0},y_{0},z_{0}
)领域有连续偏导数,F(
x_{0},y_{0},z_{0}
)=0,
F_{y}(x_{0},y_{0},z_{0})\neq 0


F(x,y,z)隐函数求导方法:
\frac{\vartheta z}{\vartheta x}=-\frac{F_{x}}{F_{z}}
\frac{\vartheta z}{\vartheta y}=-\frac{F_{y}}{F_{z}}
(就是分子分母下标交换)

F_{x},F_{y},F_{z}

求导:

除了下标字母,其它都是常数,(可用
f_{1},f_{2}
简化运算)


方程组隐函数求导存在定理:存在P(
x_{0},y_{0},u_{0},v_{0}
)领域有连续偏导数,F(
x_{0},y_{0},u_{0},v_{0}
)=0,G(
x_{0},y_{0},u_{0},v_{0}
)=0,雅可比式不等于0


雅可比式:
J=\frac{\vartheta (F,G)}{\vartheta (u,v)}=\begin{vmatrix} F_{u} & F_{v} \\ G_{u} & G_{v} \end{vmatrix}


方程组隐函数求导:


特殊方程组隐函数求导:只有三个未知数,一个自变量时,按一元函数的方法求,然后通过线性方程组求解


空间曲线


参数式


空间曲线:x=x(t) y=y(t)  z=z(t)


光滑曲线:可导且导数不全为零


切线方程:
\frac{x-x_{0}}{x{}'(t)}=\frac{y-y_{0}}{y{}'(t)}=\frac{z-z_{0}}{z{}'(t)}


切向量:
n=(x{}'(t),y{}'(t),z{}'(t))


法平面:
x{}'(t)(x-x_{0})+y{}'(t)(y-y_{0})+z{}'(t)(z-z_{0})=0

相交式


两个方程对x求导


解出x的两个偏导


切向量=(1,
F_{y}(M_{0})

F_{z}(M_{0})


切线:
\frac{x-x_{0}}{1}=\frac{y-y_{0}}{F_{y}(M_{0})}=\frac{z-z_{0}}{F_{z}(M_{0})}


法平面:
(x-x_{0})+F_{y}(M_{0})(y-y_{0})+F_{z}(M_{0})(z-z_{0})=0


空间曲面


空间曲面:F(x,y,z)=0


切平面法向量



n=(F_{x}(M_{0}),F_{y}(M_{0}),F_{z}(M_{0}))


切平面方程:
F_{x}(M_{0})(x-x_{0})+F_{y}(M_{0})(y-y_{0})+F_{z}(M_{0})(z-z_{0})=0


法线:
\frac{x-x_{0}}{F_{x}(M_{0})}=\frac{y-y_{0}}{F_{y}(M_{0})}=\frac{z-z_{0}}{F_{z}(M_{0})}



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