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多元函数的偏导数、全微分与方向导数

多元函数的偏导数

定义:设多元函数 $u=f(\textbf{x})=f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$ 在 $\textbf{x}_0=(x_0^{(1)},x_0^{(2)},\cdots,x_0^{(n)})\in \mathbb{R}^n$ 的某个邻域中有定义,若极限
$$\lim_{\Delta x_i\rightarrow0} \frac{\Delta_{x_i}u}{\Delta x_i}=\lim_{\Delta x_i\rightarrow0} \frac{f(x_0^{(1)},\cdots,x_0^{(i-1)},x_0^{(i)}+\Delta x,x_0^{(i+1)},\cdots,x_0^{(n)})-f( \textbf{x}_0)}{\Delta x_i}$$
存在,则称之为$f(\textbf{x})$在 $\textbf{x}_0$ 关于 $x_i$ 的 偏导数,记作 $\frac{\partial f}{\partial x_i}(\textbf{x}_0)$,$\frac{\partial u}{\partial x_i}(\textbf{x}_0)$,$u’_{x_i}(\textbf{x}_0)$ 或 $f’_{x_i}(\textbf{x}_0)$ .

实际上 ,多元函数 $f(\textbf{x})$在 $\textbf{x}_0$ 关于 $x_i$ 的偏导数就是把其他所有变量在这一点固定住,令 $g(x)=f(x_0^{(1)},\cdots,x_0^{(i-1)},x,x_0^{(i+1)},\cdots,x_0^{(n)})$,然后求 $g’(x_0^{(i)})$ 的过程.

例1. 对于二元函数 $f(x,y)=x^2+y^2+xy-x$,求 $\frac{\partial f}{\partial x}(1,1)$ 和 $\frac{\partial f}{\partial x}$.

解:对于 $\frac{\partial f}{\partial x}(1,1)$,我们可以把 $y$ 视为常数 $1$,即 $g(x)=f(x,1)=x^2+1$,$\frac{\partial f}{\partial x}(1,1)=g’(1)=2$.

对于 $\frac{\partial f}{\partial x}$ ,我们还是将 $y$ 视为一个常数. 那么 $g(x)=f(x,y)=x^2+x(y-1)+y^2$,$\frac{\partial f}{\partial x}=g’(x)=2x+y-1$.