高等数学:第八章 多元函数的微分法及其应用(5)隐函数的求导公式

隐函数求导方法

§8.5  隐函数的求导公式

一、二元方程所确定的隐函数的情形

由二元方程可确定一个一元的隐函数,将之代入原方程,得到一个恒等式

对恒等式两边关于变量求导,左边是多元复合函数,它对变量的导数为

右边的导数自然为,于是有

解出,得到隐函数的导数

由多元复合函数的求导定理可知,当具有一阶连续偏导数,而可导时,才可求出复合函数的导数,若时,才有

这一求导方法,实际上就是以往的直接求导数

二、由三元方程所确定的二元隐函数的偏导数

既然二元方程可以确定一个一元的隐函数,那么三元方程便可确定一个二元的隐函数。下面,我们介绍用直接求导法求此函数的偏导数。

两边关于变量求偏导,并注意的函数,有

解出,得到二元隐函数的偏导数

类似地,可得到

,     

【例1】设 , 求

解: 将方程中的视为的隐函数,对求偏导数有

再一次对求偏导数,仍然将视为的隐函数有

也可以用下述方法来求二阶偏导数

两边关于求偏导数,注意到均为 的函数,有

三、由两个函数方程所确定的隐函数的导数

设有函数方程组

由此联立的方程组可消去一个变量,这样便得到由三个变量所构成的函数方程,而三元函数方程可确定一个二元隐函数 ,将之代入方程组的其中一个,得到另一个三元方程,于是,我们也可将变量表示成的隐函数

综上讨论,由方程组

可确定两个二元的隐函数,将之代入上述方程组得到恒等式

对此恒等式两边关于变量求导,有

解此关于的方程组,求出

类似地, 可求出

【例2】设,求

解: 对方程两边关于求导, 注意到的隐函数, 有

,    

下面解此关于的方程组

将第一式乘以,第二式乘以,再将两式相加得

将第一式乘以,第二式乘以,再将两式相减得

同理,将所给方程对求导有

解此方程组得

当然,这里自然要求条件   是成立的。

 

<think>好的,用户现在想了解复合函数的二阶偏导数计算方法或公式,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导数的计算。 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导数的计算步骤,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导数,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导法以及二阶偏导数是重点,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,比如全导数公式,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导数的计算过程,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导的链式法则,可能需要涉及对一阶导数再次应用链式法则,同时注意混合偏导数的顺序问题(如果满足连续条件的话)。同时,引用[4]中关于方向导数和梯度的内容可能相关,但当前问题集中在二阶偏导,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导数的情况,但用户的问题明确是复合函数的二阶偏导,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。注意公式的正确性,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导顺序。例如,对于z = f(u(x,y), v(x,y)),一阶偏导数是∂z/∂x = ∂f/∂u * ∂u/∂x + ∂f/∂v * ∂v/∂x,二阶则需要对这个结果再次求导应用乘积法则,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,比如使用正确的偏导数符号,区分∂和d,避免混淆。同时,引用[3]中提到的二阶混合偏导数的顺序问题,如果函数满足连续性,则混合偏导相等,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导数的应用、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>### 复合函数的二阶偏导数计算方法 复合函数的二阶偏导数计算需要**多次应用链式法则**,并特别注意**求导顺序**和**混合偏导数的对称性**。以下是具体方法和公式推导: --- #### 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$v(x,y)$均为可导函数。 --- #### 二、一阶偏导数(链式法则) 首先计算一阶偏导数: $$ \frac{\partial z}{\partial x} = \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} $$ $$ \frac{\partial z}{\partial y} = \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial y} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial y} $$ --- #### 三、二阶偏导数计算步骤 **以$\frac{\partial^2 z}{\partial x^2}$为例**: 1. **对一阶导数$\frac{\partial z}{\partial x}$再次求导**: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2} = \frac{\partial}{\partial x} \left( \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} \right) $$ 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、混合偏导数计算($\frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y}$) 若函数满足**连续二阶偏导数**(Clairaut定理),则混合偏导数顺序可交换: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x \partial y} = \frac{\partial}{\partial y} \left( \frac{\partial z}{\partial x} \right) $$ 展开后包含: - $f$的二阶偏导数项(如$\frac{\partial^2 f}{\partial u^2}$) - $u,v$的二阶偏导数项(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. **对称性利用**:当混合偏导数连续时,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. **一阶偏导**: $$ \frac{\partial z}{\partial x} = f_u \cdot 2x + f_v \cdot y $$ 2. **二阶偏导**: $$ \frac{\partial^2 z}{\partial x^2} = \frac{\partial}{\partial x}(2x f_u + y f_v) $$ $$ = 2f_u + 2x \cdot (f_{uu} \cdot 2x + f_{uv} \cdot y) + y \cdot (f_{vu} \cdot 2x + f_{vv} \cdot y) $$ --- #### 七、神经网络中的应用 在反向传播中,二阶导数用于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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