多元函数 / 全微分与方向导数
FOUNDATION · THEOREM · METHOD
← 返回多元函数
三基详解 · 多元函数

全微分与方向导数

本页给出标准定义、定理条件、可执行步骤,并用图示梳理从识别到应用的关系。

一、基本概念

标准定义

f 在 P 可微,是指 Δf=∇f(P)·Δr+o(|Δr|);其中 df=∇f(P)·d r 是增量的一阶线性主部。

Δf=∇f·Δr+o(|Δr|) → Dₑf=∇f·e → |e|=1

二、基本定理

条件与结论

若 f 可微且 e 为单位向量,则方向导数 Dₑf(P)=∇f(P)·e;方向向量未单位化时要先归一化。

条件检查

定理只在上述连续性、可导性、定义域、方向或收敛条件满足时使用。

三、基本方法

题目中的执行顺序
  1. 求偏导组成梯度并确认可微条件。
  2. 把给定方向向量除以其长度。
  3. 用点积求方向导数,或用线性主部估算增量。

例题提示:偏导存在不自动推出可微;把非单位方向直接代入会多出一个长度因子。

四、推广应用

综合题中的连接

可推广到梯度最大方向、误差传播和多元 Taylor 公式。

五、易错辨析

反例与边界

易错与例子:偏导存在不自动推出可微;把非单位方向直接代入会多出一个长度因子。

检查条件、变量/方向、边界与等号条件,再确认结论没有超出题设。

全微分与方向导数:从定义到应用Δf=∇f·Δr+o(|Δr|)Dₑf=∇f·e|e|=1
全微分与方向导数的识别、条件核对与计算路径

公式速查

公式、条件、场景

链式法则与全微分

z=f(u,v):zx=fuux+fvvx
dz=fxdx+fydy

条件:变量关系可微;偏导时固定其余自变量。

场景:复合函数、隐函数和方向导数。

极值判别

D=fxxfyy−fxy²
D>0,fxx>0:极小
D>0,fxx<0:极大;D<0:鞍点

条件:先求全部驻点;D=0 无结论。

场景:局部极值、闭区域最值和约束极值。

重积分与坐标

dA=r dr dθ
dV=r dz dr dθ
dV=ρ²sinφ dρ dφ dθ

条件:换坐标时同时替换区域、函数和体积元。

场景:圆、球、旋转体和三重积分。

积分定理

Green:∮Pdx+Qdy=∬(Qx−Py)dA
Gauss:∯F·n dS=∭div F dV

条件:闭合边界、方向和光滑性满足定理要求。

场景:环流、通量和边界积分化简。

使用边界

公式必须和适用条件一起使用;遇到边界、端点、方向或定义域问题,先检查条件再代入。