复合函数的可导性

limh→01☸f(☣)存在 \left. \begin{array} { l } { l i m } \\ { h \rightarrow 0 } \end{array} \right. \frac{1}{☸} f(☣)存在limh01f()
=limh→01☣f(☣)∗☣☸存在= \left. \begin{array} { l } { l i m } \\ { h \rightarrow 0 } \end{array} \right. \frac{1}{☣} f(☣)*\frac{☣}{☸}存在=limh01f()

看内部函数☣的0的两个方向趋向(并且在求导点的邻域不能有零值),

并且内部函数与分母h的函数☸同阶(右侧相除的极限不能为零,为零的话就可能不可导了,无穷时也不行,注意是充要条件)

例题:
f(0)=0,则f(x)在x=0处可导的重要条件为:
a)limh→01h2f(1−cosh)存在 \left. \begin{array} { l } { l i m } \\ { h \rightarrow 0 } \end{array} \right. \frac{1}{h^2} f(1-cosh)存在limh0h21f(1cosh)
b)limh→01hf(1−eh)存在 \left. \begin{array} { l } { l i m } \\ { h \rightarrow 0 } \end{array} \right. \frac{1}{h} f(1-e^h)存在limh0h1f(1eh)
c)limh→01h2f(h−sin(h))存在 \left. \begin{array} { l } { l i m } \\ { h \rightarrow 0 } \end{array} \right. \frac{1}{h^2} f(h-sin(h))存在limh0h21f(hsin(h))
d)limh→01h(f(2h)−f(h))存在 \left. \begin{array} { l } { l i m } \\ { h \rightarrow 0 } \end{array} \right. \frac{1}{h} (f(2h)-f(h))存在limh0h1(f(2h)f(h))

看内部函数的0的两个方向趋向(并且在求导点的邻域不能有零值),
并且内部函数与分母h的函数同阶(右侧不能为零,为零的话就可能不可导了,无穷时也不行,注意是充要条件)

D项可构造在零点分段的函数,从而导出可导与零点无关。
A 1-COSh只能趋于零正

答案:B

<think>好的,用户现在想了解复合函数的二阶偏数计算方法或公式,特别是链式法则的应用。首先,我需要回顾一下链式法则在单变量和多元函数中的基本应用,然后再扩展到二阶偏数的计算。 根据用户提供的引用内容,尤其是引用[3]中提到了复合函数的一阶和二阶偏数的计算步骤,以及链式法则的应用。我需要确保回答中覆盖这些内容,并结合用户之前提到的多变量扩展部分。 首先,用户的问题明确指向二阶偏数,所以重点在于如何将链式法则从一阶扩展到二阶。我需要分步骤解释,可能先回顾一阶的情况,再引入二阶,同时注意正确使用符号和公式结构。 用户可能是在学习多元微积分,尤其是在准备考试,比如考研数学,因此需要强调计算的步骤和易错点。引用[1]中提到了复合函数、隐函数求法以及二阶偏数是重点,所以需要详细说明这些部分,尤其是链式法则在二阶时的应用。 考虑到用户之前的问题中已经涉及了多变量链式法则,比如全数公式,现在需要进一步深入。可能需要用具体的例子来说明二阶偏数的计算过程,比如选择一个具体的复合函数,分步展开计算,并指出中间变量的处理方式。 另外,用户提供的引用[3]中提到复合函数二阶偏的链式法则,可能需要涉及对一阶数再次应用链式法则,同时注意混合偏数的顺序问题(如果满足连续条件的话)。同时,引用[4]中关于方向数和梯度的内容可能相关,但当前问题集中在二阶偏,所以暂时可以不涉及。 需要检查是否有遗漏的步骤,比如是否需要处理隐函数或高阶数的情况,但用户的问题明确是复合函数的二阶偏,所以应专注于显式复合函数的情况。 可能的结构:先介绍一阶链式法则,然后说明二阶的情况,给出通用公式,再举例说明。注意公式的正确,确保使用$$...$$格式,行内公式用$...$,符合之前的格式要求。 另外,用户可能需要了解如何处理中间变量,尤其是在二阶时如何展开乘积法则和可能的求顺序。例如,对于z = f(u(x,y), v(x,y)),一阶偏数是∂z/∂x = ∂f/∂u * ∂u/∂x + ∂f/∂v * ∂v/∂x,二阶则需要对这个结果再次求,应用乘积法则,同时再次应用链式法则到每个项中。 需要特别注意符号的使用,比如使用正确的偏数符号,区分∂和d,避免混淆。同时,引用[3]中提到的二阶混合偏数的顺序问题,如果函数满足连续,则混合偏相等,这点可能在例题中说明。 最后,生成的相关问题需要与二阶偏数的应用、计算步骤或链式法则的扩展相关,确保符合用户可能进一步的需求。</think>### 复合函数的二阶偏数计算方法 复合函数的二阶偏数计算需要**多次应用链式法则**,并特别注意**求顺序**和**混合偏数的对称**。以下是具体方法和公式推: --- #### 一、基本框架(以二元函数为例) 设复合函数为: $$ z = f(u(x,y), v(x,y)) $$ 其中$u(x,y)$和$v(x,y)$均为可函数。 --- #### 二、一阶偏数(链式法则) 首先计算一阶偏数: $$ \frac{\partial z}{\partial x} = \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} $$ $$ \frac{\partial z}{\partial y} = \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial y} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial y} $$ --- #### 三、二阶偏数计算步骤 **以$\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}$为例**: 1. **对一阶数$\frac{\partial z}{\partial x}$再次求**: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2} = \frac{\partial}{\partial x} \left( \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} \right) $$ 2. **逐项展开并应用链式法则**: - 第一项: $$ \frac{\partial}{\partial x} \left( \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} \right) = \frac{\partial^2 f}{\partial u^2} \cdot \left( \frac{\partial u}{\partial x} \right)^2 + \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 f}{\partial u \partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} $$ - 第二项: $$ \frac{\partial}{\partial x} \left( \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} \right) = \frac{\partial^2 f}{\partial v^2} \cdot \left( \frac{\partial v}{\partial x} \right)^2 + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial^2 v}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 f}{\partial u \partial v} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} $$ 3. **合并结果**: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2} = \frac{\partial^2 f}{\partial u^2} \left( \frac{\partial u}{\partial x} \right)^2 + 2 \frac{\partial^2 f}{\partial u \partial v} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} + \frac{\partial^2 f}{\partial v^2} \left( \frac{\partial v}{\partial x} \right)^2 + \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial^2 v}{\partial x^2} $$ --- #### 四、混合偏数计算($\frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y}$) 若函数满足**连续二阶偏数**(Clairaut定理),则混合偏数顺序可交换: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y} = \frac{\partial}{\partial y} \left( \frac{\partial z}{\partial x} \right) $$ 展开后包含: - $f$的二阶偏数项(如$\frac{\partial^2 f}{\partial u^2}$) - $u,v$的二阶偏数项(如$\frac{\partial^2 u}{\partial x \partial y}$) - 交叉乘积项(如$\frac{\partial^2 f}{\partial u \partial v} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} \cdot \frac{\partial v}{\partial y}$) --- #### 五、关键技巧 1. **树状图辅助**:绘制变量依赖关系树,明确各层复合结构[^3] 2. **符号规范**:使用下标明确变量层级,例如$f_u = \frac{\partial f}{\partial u}$ 3. **对称利用**:当混合偏数连续时,计算顺序可简化 --- #### 六、实例演示 设$z = f(u,v)$,其中$u = x^2 + y$,$v = xy$,求$\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}$: 1. **一阶偏**: $$ \frac{\partial z}{\partial x} = f_u \cdot 2x + f_v \cdot y $$ 2. **二阶偏**: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2} = \frac{\partial}{\partial x}(2x f_u + y f_v) $$ $$ = 2f_u + 2x \cdot (f_{uu} \cdot 2x + f_{uv} \cdot y) + y \cdot (f_{vu} \cdot 2x + f_{vv} \cdot y) $$ --- #### 七、神经网络中的应用 在反向传播中,二阶数用于Hessian矩阵计算: ```python # 伪代码示例 def second_derivative(u, v): du_dx = 2*x dv_dx = y d2u_dx2 = 2 d2v_dx2 = 0 return f_uu*(du_dx)**2 + 2*f_uv*du_dx*dv_dx + f_vv*(dv_dx)**2 + f_u*d2u_dx2 + f_v*d2v_dx2 ``` ---
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