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六章 多元函数微分法及其应用

六章 多元函数微分法及其应用

作者: 糖炒栗子_01c5 | 来源:发表于2019-01-01 18:58 被阅读0次
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方向导数就是某个方向上的导数。

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梯度:是一个矢量,其方向上的方向导数最大,其大小正好使此最大方向的导数。

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具有一阶连续偏导数,意味着可微。可微意味着函数f(x,y)在各个方向的切线都住在同一个平面上,也就是切平面。

函数在某点的梯度是个向量,他的方向使函数在这点的方向导数取得最大值的方向,它的模等于方向导数的最大值。

梯度与等直线的关系
函数z=f(x,y)在点p(x,y) 的梯度的放行有点p的等值线f(x,y) =c在这点的法线的一个方向相同,且从数值较低的等值线只想数值较高的等值线,而梯度的模等于函数在这个法线方向的方向导数。

梯度的方向就是函数f(x,y)在这点增长最快的方向,即该点方向导数取最大值的方向。

方向导数使函数在各个方向的斜率,而梯度使斜率最大的那个的方向。

二元函数机制的定义
设函数z=f(x,y)在点(x0,y0)的某邻域内有定义,对于该邻域内异于(x0,y0)的点(x,y):若满足不等式f(x,y)<f(x0,y0),则称函数在(x0,y0)有极大值;若满足f(x,y)>f(x0,y0),则称函数在(x0,y0)有极小值;极大值 极小值统称为极值,使函数取得极值的点称为极值点。

多元函数取得极值的条件
(1)必要条件:设函数z=f(x,y)再点(x0,y0)具有偏导数,且在点(x0,y0)处有极值,则它在该点的偏导数必然为零:fx(x0,y0)=0, fy(x0,y0)=0
(2)充分条件:设函数z=f(x,y)在点(x0,y0)的某领域内有连续,有一阶及二阶连续偏导数。

梯度

在单变量的函数中,梯度其实就是函数的微分,代表着函数在某个给定点的切线的斜率。
在多变量函数中,梯度是一个向量,向量有方向,梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。


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