2. 幾何應用
3. 多元函式極值
4. 多元函式最值
5. 條件極值
①二元函式
設
f(x, y) 在 (x0, y0) 鄰域內具有連續偏導數,
且 f(x0, y0) = 0,fy(x0, y0) ≠ 0;
則
f(x,y) = 0在點(x0, y0)鄰域內可確定唯一的函式 y = y(x),滿足 f(x, y(x)) = 0,y0 = y(x0),
且
在求f對x的偏導數時,不用考慮y關於x的隱函式,在證明時已經考慮到。
②三元函式
設
f(x, y, z) 在 (x0, y0,z0) 鄰域內具有連續偏導數,
且 f(x0, y0, z0) = 0,fz(x0, y0, z0) ≠ 0;
則
f(x, y, z) = 0在點(x0, y0, z0)鄰域內可確定唯一的連續且具有連續偏導數的函式 z = z(x, y),滿足 f(x, y, z(x, y)) = 0,z0 = z(x0, y0),
且
在求f的偏導數時同理,不用管隱函式的鏈式求導。
三元方程組
把y和z看做關於x的函式
四元方程組
一般的法向量( fx,fy,fz )
向上的法向量( -zx,-zy,1 )
向下的法向量( zx,zy,-1 )
(1)前提:
f(x,y)在p0(x0,y0)的鄰域內連續,在取信鄰域內可微。
(2)判斷條件:
①. 對鄰域內任意(x,y),有(x - x0,y - y0)▽f (x,y)> 0,則f(x,y)在p0處取極小值。
②. 對鄰域內任意(x,y),有(x - x0,y - y0)▽f (x,y)< 0,則f(x,y)在p0處取極大值。
③. 對鄰域內任意(x,y),有(x - x0,y - y0)▽f (x,y)正負難定,則f(x,y)在p0處不取極值。
(1)前提:
z = (x,y)在點 p(x0,y0)附近有連續的二階偏導數,且fx』(x0,y0) = 0,fy』(x0,y0)= 0
(2)規定:
fxx』(x0,y0) = a;
fxy』(x0,y0) = b;
fyy』(x0,y0) = c。
(3)判斷條件:
①若ac - b2
< 0,則點 p(x0, y0) 不是 f(x0, y0) 的極值點;
②若ac - b2= 0,則f(x0, y0) 在點 p(x0, y0) 可能有極值,也可能沒有極值;
③若ac - b2 > 0,則點 p(x0, y0) 是 f(x0, y0) 的極值點,且a > 0時,f(x0, y0) 是極小值,且a < 0時,f(x0, y0) 是極大值;
f (x, y, z): 目標函式若約束條件是乙個面積範圍,就現在的題而言,可簡單分析出極值點,都在邊界上,帶入邊界曲線即可。φ(x, y, z): 約束條件
解得x,y,z 的值
關於偏導數
在數學中,乙個多變數的函式的偏導數是它關於其中乙個變數的導數,而保持其他變數恆定 相對於全導數,在其中所有變數都允許變化 偏導數的作用與價值在向量分析和微分幾何以及機器學習領域中受到廣泛認可。其實有很多小夥伴回去問我身為程式設計師的我們為什麼要去學看似在生活中毫無作用的導數呢?這就跟當下最流行的乙個...
全微分 偏導數 方向導數 梯度 全導數
就是對某一變數求導,把其他變數作為常數 可以認為偏導數是特殊的方向導數,是在自變數方向上的方向導數。任意方向導數為 方向導數是為了求函式值在某個點沿某個方向的變化率 梯度則是為了求函式值在某個點處變化率最大的方向,梯度由各個軸的偏導函式組成 全導數本質上就是一元函式的導數。他是針對復合函式而言的定義...
theano tutorial 五 計算偏導數
梯度計算 import numpy import theano import theano.tensor as t from theano import pp x t.scalar x y x 2 gy t.grad y,x print pp gy pp 列印梯度的符號表示式 fill x tens...