复变函数导数求解(包含矢量、矩阵形式)

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前言

一、复变函数导数

1.1 导数定义

1.2 求导法则

1.3 存在条件

二、常用求导结论

2.1 标量函数对标量的导数

2.2 标量函数对矢量的导数

2.3 标量函数对矩阵的导数

总结


前言

       本文将从信号处理的角度简单阐明复变函数理论的重要性,并重点介绍能够用于信号处理领域的复变函数求导原理。

       能够发射到空间中的信号只能是实信号。然而我们在处理接收信号时,往往是复信号形式的,这两者并不冲突。实信号频谱是左右对称的,也就是实信号有至少一半频谱携带的信息是冗余的,为了提高频谱利用率,IQ调制与解调技术被用于信号的发射与接收,接收的信号分为IQ两路信号。为了更好更高效的描述IQ信号,人们提出利用复变函数来描述IQ两路信号(复信号实际是不存在的,它只是描述IQ两路信号的最佳手段)。因此,基于实变函数的理论在复数中不再适用,包括估计理论中克拉美罗界的推导、匹配滤波理论的推导等需要从复变函数的角度重新开展,而其中一个重要的基础理论就是复变函数的求导理论。


一、复变函数导数

1.1 导数定义

       设w=f\left ( z \right )在点z_{0}的某邻域N_{p}\left ( z_{0} \right )内有定义,且\Delta z=z-z_{0},其中z\in N_{p}\left ( z_{0} \right )。若下面极限存在

\lim_{\Delta z\rightarrow 0}\frac{f\left ( z \right )-f\left ( z_{0} \right )}{z-z_{0}}=\lim_{\Delta z\rightarrow 0}\frac{\Delta w}{\Delta z}

则称f\left ( z \right )在点z_{0}可导,其极限值称为f\left ( z \right )在点z_{0}的导数,记为{f}'\left ( z_{0} \right )\frac{dw}{dz}|_{z_{0}}

1.2 求导法则

复变函数f\left ( z \right )g\left ( z \right )在复变量z区域D内处处可导,则下列运算规则得到的复变函数的导数为

1)和差法则

{\left [f\left ( z \right )\pm g\left ( z \right ) \right ]}'={f}'\left ( z \right )\pm {g}'\left ( z \right )

2) 积法则

{\left [f\left ( z \right ) g\left ( z \right ) \right ]}'={f}'\left ( z \right )g\left ( z \right )+f\left ( z \right ) {g}'\left ( z \right )

3) 商法则

{\left [\frac{f\left ( z \right )}{g\left ( z \right )} \right ]}'=\frac{​{f}'\left ( z \right )g\left ( z \right )-f\left ( z \right ) {g}'\left ( z \right )}{\left [ g^{2}\left ( z \right ) \right ]}

4) 链式法则

若函数w=f\left ( \xi \right )\xi =\varphi \left ( z \right )分别在区域G和D内可导,且\xi =\varphi \left ( z \right )将D映射为D^{*}使得D^{*}\subset G,则复合函数w=f\left [ \varphi \left ( z \right ) \right ]在D内可导,且

\frac{dw}{dz}=f^{'}\left ( \xi \right )\varphi ^{'}\left ( z \right )\, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \left ( \xi =\varphi \left ( z \right )\right )

5) 反函数法则

若函数w=f\left (z \right )在区域D内可导且将D一一映射到区域E。若在区域D内{f}'\left ( z \right )\neq 0且反函数z=\varphi \left ( w \right )在E连续,则\varphi \left ( w \right )在E内可导,且

\varphi ^{'}\left ( w \right )=\frac{1}{f ^{'}\left ( z \right )}\, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \left ( z=\varphi \left ( w \right ) \right )

1.3 存在条件

复变函数f\left ( z \right )=u\left ( x,y \right )+i v\left ( x,y \right )在点z_{0}=x_{0}+i y_{0}可导的充要条件是函数u\left ( x,y \right )v\left ( x,y \right )在点\left ( x_{0},y_{0} \right )可微(四个一阶偏导数在该点存在且连续),其满足方程(Cauchy-Riemann方程)

u_{x}^{'}=v_{y}^{'},u_{y}^{'}=-v_{x}^{'}

f\left ( z \right )在点z=z_{0}可导时,在该点有

f^{'}\left ( z \right )=u_{x}^{'}\left ( x,y \right )+i v_{x}^{'}\left ( x,y \right )

  • 证明

假设w=f\left ( z \right )z=z_{0}可导,则有

\Delta w=A\Delta z+\rho \left ( \Delta z \right )

进一步有

\Delta u+i \Delta v=\left ( a+ib \right )\left (\Delta x+i \Delta y \right )+\rho_{1}+i\rho_{2}

上式等价于

\Delta u=a\Delta x-b\Delta y+\rho_{1}

\Delta v=b\Delta x+a\Delta y+\rho_{2}

上式分别表示u\left ( x,y \right )v\left ( x,y \right )的微分形式,因此w=f\left ( z \right )z=z_{0}可导等价于

u_{x}^{'}=v_{y}^{'}=a,u_{y}^{'}=-v_{x}^{'}=b

  • 扩展1

利用u_{x}^{'}=v_{y}^{'}=a,u_{y}^{'}=-v_{x}^{'}=b,导数可以表示为

\frac{\partial f}{\partial z}=u_{x}^{'}\left ( x,y \right )+i v_{x}^{'}\left ( x,y \right )=\frac{1}{2}\left (\frac{\partial f}{\partial x} -i \frac{\partial f}{\partial y}\right )

  • 扩展2

\Delta z=\Delta x-i\Delta y,则\frac{\partial f}{\partial z^{*}}存在的等效条件为

u_{x}^{'}=-v_{y}^{'}=a,u_{y}^{'}=v_{x}^{'}=b

对应导数为:

\frac{\partial f}{\partial z^{*}}=u_{x}^{'}\left ( x,y \right )+i v_{x}^{'}\left ( x,y \right )=\frac{1}{2}\left (\frac{\partial f}{\partial x} +i \frac{\partial f}{\partial y}\right )

  • 推论

        导数\frac{\partial f}{\partial z}=\frac{\partial f^{*}}{\partial z^{*}}如果存在且不等于0,则导数\frac{\partial f}{\partial z^{*}}=\frac{\partial f^{*}}{\partial z}必然不存在。(该结论是博主根据上述结论得到的新结论,没有细致调研,因此无法判断该结论是否有人证明过,感兴趣的可以去调研,也希望在评论区给出调研结果以及结论的证明过程)

二、常用求导结论

2.1 标量函数对标量的导数

标量f\left ( z \right )是复变量z的复变函数,下面为常见复变函数的导数:

{\left ( \ln z \right )}'=\frac{1}{z}\left ( z\neq 0\, \, \, \, \, \, \, -\pi<\arg\left ( z \right )<\pi \right )

{\left ( z^{\alpha } \right )}'=\alpha z^{\alpha -1}\left (z\neq 0\, \, \, \, \, \, \, -\pi<\arg\left ( z \right )<\pi \right )

{\left ( \sin z \right )}'=\cos z

{\left ( \cos z \right )}'=-\sin z

{\left ( \tan z \right )}'=\frac{1}{\cos^{2} z}

{\left ( \sinh z \right )}'=\cosh z\left (\sinh z=\frac{1}{2}\left ( e^{z}-e^{-z} \right ) \, \, \, \, \, \cosh z=\frac{1}{2}\left ( e^{z}+e^{-z} \right ) \right )

{\left ( \cosh z \right )}'=\sinh z

\frac{\partial z}{\partial z}=\frac{\partial z^{*}}{\partial z^{*}}=1

\frac{\partial z^{*}}{\partial z}=\frac{\partial z}{\partial z^{*}}=0\: \: \: \: \: \: \: (\text{Inexistence})

注:该式的导数是不存在的(不满足C-R方程),为了方便分析,一般认为zz^{*}是相互独立的两个变量

z表示实变量,下面为常见实变函数的导数:

{\left ( \ln z \right )}'=\frac{1}{z}\left ( z\neq 0 \right )

{\left ( z^{\alpha } \right )}'=\alpha z^{\alpha -1}\left (z\neq 0 \right )

{\left ( \sin z \right )}'=\cos z

{\left ( \cos z \right )}'=-\sin z

{\left ( \tan z \right )}'=\frac{1}{\cos^{2} z}

{\left ( \sinh z \right )}'=\cosh z\left (\sinh z=\frac{1}{2}\left ( e^{z}-e^{-z} \right ) \, \, \, \, \, \cosh z=\frac{1}{2}\left ( e^{z}+e^{-z} \right ) \right )

{\left ( \cosh z \right )}'=\sinh z

2.2 标量函数对矢量的导数

          \vec{b} =\left [ b_{1},b_{2},\cdots ,b_{M} \right ]^{T}为复矢量,f\left ( \vec{z} \right )为复矢量\vec{z} =\left [ z_{1},z_{2},\cdots ,z_{M} \right ]^{T}的标量函数,\vec{f}\left ( \vec{z} \right )=\left [f_{1}\left ( \vec{z} \right ),f_{2}\left ( \vec{z} \right ),\cdots ,f_{N}\left ( \vec{z} \right ) \right ]^{T}\vec{g}\left ( \vec{z} \right )=\left [g_{1}\left ( \vec{z} \right ),g_{2}\left ( \vec{z} \right ),\cdots ,g_{N}\left ( \vec{z} \right ) \right ]^{T}都为复矢量\vec{z} =\left [ z_{1},z_{2},\cdots ,z_{M} \right ]^{T}的矢量函数,并作出如下导数定义

\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}}=\left [\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial z_{1}},\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial z_{2}},\cdots ,\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial z_{M}} \right ]^{T},\frac{\partial f\left ( \vec{z}\right )}{\partial \vec{z}^{*} }=\left [\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial z_{1}^{*} },\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial z_{2}^{*} },\cdots ,\frac{\partial f\left ( \vec{z} \right )}{\partial z_{M}^{*} } \right ]^{T}

\frac{\partial \vec{f}^{T}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}}=\left [\frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}},\frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}},\cdots ,\frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}} \right ]=\begin{bmatrix} \frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{1}}& \frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{1}} & \cdots & \frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{1}}\\ \frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{2}}& \frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{2}} & \cdots & \frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{2}}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{M}} & \frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{M}} & \cdots & \frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{M}} \end{bmatrix}

\frac{\partial \vec{f}^{T}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}^{*}}=\left [\frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}^{*}},\frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}^{*}},\cdots ,\frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial \vec{z}^{*}} \right ]=\begin{bmatrix} \frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{1}^{*}}& \frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{1}^{*}} & \cdots & \frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{1}^{*}}\\ \frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{2}^{*}}& \frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{2}^{*}} & \cdots & \frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{2}^{*}}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial {f}_{1}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{M}^{*}} & \frac{\partial {f}_{2}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{M}^{*}} & \cdots & \frac{\partial {f}_{N}\left ( \vec{z} \right )}{\partial {z}_{M}^{*}} \end{bmatrix}

\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}}=\begin{bmatrix} \frac{\partial {z}_{1}}{\partial {z}_{1}}& \frac{\partial {z}_{2}}{\partial {z}_{1}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}}{\partial {z}_{1}}\\ \frac{\partial {z}_{1}}{\partial {z}_{2}}& \frac{\partial {z}_{2}}{\partial {z}_{2}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}}{\partial {z}_{2}}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial {z}_{1}}{\partial {z}_{M}} & \frac{\partial {z}_{2}}{\partial {z}_{M}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}}{\partial {z}_{M}} \end{bmatrix}=I=\frac{\partial \vec{z}^{H}}{\partial \vec{z}^{*}}

\frac{\partial \vec{z}^{H}}{\partial \vec{z}}=\begin{bmatrix} \frac{\partial {z}_{1}^{*}}{\partial {z}_{1}}& \frac{\partial {z}_{2}^{*}}{\partial {z}_{1}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}^{*}}{\partial {z}_{1}}\\ \frac{\partial {z}_{1}^{*}}{\partial {z}_{2}}& \frac{\partial {z}_{2}^{*}}{\partial {z}_{2}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}^{*}}{\partial {z}_{2}}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial {z}_{1}^{*}}{\partial {z}_{M}} & \frac{\partial {z}_{2}^{*}}{\partial {z}_{M}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}^{*}}{\partial {z}_{M}} \end{bmatrix}=O=\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}^{*}}\: \: \: \: \: \: \: (\text{Inexistence})

\frac{\partial \vec{b}^{H}\vec{z}}{\partial \vec{z}}=\begin{bmatrix} \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}^{*}z_{m}}{\partial z_{1}}\\ \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}^{*}z_{m}}{\partial z_{2}}\\ \vdots \\ \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}^{*}z_{m}}{\partial z_{M}} \end{bmatrix}=\vec{b}^{*}=\frac{\partial \vec{z}^{T}\vec{b}^{*}}{\partial \vec{z}}=\left (\frac{\partial \vec{z}^{H}\vec{b}}{\partial \vec{z}^{*}} \right )^{*}

\frac{\partial \vec{b}^{H}\vec{z}}{\partial \vec{z}^{*}}=\begin{bmatrix} \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}^{*}z_{m}}{\partial z_{1}^{*}}\\ \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}^{*}z_{m}}{\partial z_{2}^{*}}\\ \vdots \\ \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}^{*}z_{m}}{\partial z_{M}^{*}} \end{bmatrix}=O=\frac{\partial \vec{z}^{T}\vec{b}^{*}}{\partial \vec{z}^{*}}=\left (\frac{\partial \vec{z}^{H}\vec{b}}{\partial \vec{z}} \right )^{*}\: \: \: \: \: \: \: (\text{Inexistence})

\frac{\partial \vec{f}^{H}\left (\vec{z} \right )\vec{g}\left (\vec{z} \right )}{\partial \vec{z}}=\left [\frac{\partial \vec{f}^{H}\left (\vec{z} \right )}{\partial \vec{z}} \right ]\vec{g}\left (\vec{z} \right )+\left [\frac{\partial \vec{g}^{T}\left (\vec{z} \right )}{\partial \vec{z}} \right ]\vec{f}^{*}\left (\vec{z} \right )

\frac{\partial \vec{z}^{H} R \vec{z}}{\partial \vec{z}}=\left [\frac{\partial \vec{z}^{H}}{\partial \vec{z}} \right ]R \vec{z} +\left [\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}} \right ]R^{T}\vec{z}^{*}=R^{T}\vec{z}^{*}

\frac{\partial \vec{z}^{H} R \vec{z}}{\partial \vec{z}^{*}}=\left [\frac{\partial \vec{z}^{H}}{\partial \vec{z}^{*}} \right ]R \vec{z} +\left [\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}^{*}} \right ]R^{T}\vec{z}^{*}=R \vec{z}

\frac{\partial \vec{z}^{H} R \vec{z}^{*}}{\partial \vec{z}^{*}}=\left [\frac{\partial \vec{z}^{H}}{\partial \vec{z}^{*}} \right ]R \vec{z}^{*} +\left [\frac{\partial \vec{z}^{H}}{\partial \vec{z}^{*}} \right ]R^{T}\vec{z}^{*}=\left (R+R^{T} \right ) \vec{z}^{*}

      \vec{b} =\left [ b_{1},b_{2},\cdots ,b_{M} \right ]^{T}为实矢量,f\left ( \vec{z} \right )为实矢量\vec{z} =\left [ z_{1},z_{2},\cdots ,z_{M} \right ]^{T}的实函数,\vec{f}\left ( \vec{z} \right )=\left [f_{1}\left ( \vec{z} \right ),f_{2}\left ( \vec{z} \right ),\cdots ,f_{N}\left ( \vec{z} \right ) \right ]^{T}\vec{g}\left ( \vec{z} \right )=\left [g_{1}\left ( \vec{z} \right ),g_{2}\left ( \vec{z} \right ),\cdots ,g_{N}\left ( \vec{z} \right ) \right ]^{T}都为实矢量\vec{z} =\left [ z_{1},z_{2},\cdots ,z_{M} \right ]^{T}的矢量函数,则

\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}}=\begin{bmatrix} \frac{\partial {z}_{1}}{\partial {z}_{1}}& \frac{\partial {z}_{2}}{\partial {z}_{1}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}}{\partial {z}_{1}}\\ \frac{\partial {z}_{1}}{\partial {z}_{2}}& \frac{\partial {z}_{2}}{\partial {z}_{2}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}}{\partial {z}_{2}}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial {z}_{1}}{\partial {z}_{M}} & \frac{\partial {z}_{2}}{\partial {z}_{M}} & \cdots & \frac{\partial {z}_{M}}{\partial {z}_{M}} \end{bmatrix}=I

\frac{\partial \vec{b}^{T}\vec{z}}{\partial \vec{z}}=\begin{bmatrix} \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}z_{m}}{\partial z_{1}}\\ \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}z_{m}}{\partial z_{2}}\\ \vdots \\ \frac{\partial \sum_{m=1}^{M} b_{m}z_{m}}{\partial z_{M}} \end{bmatrix}=\vec{b}

\frac{\partial \vec{f}^{T}\left (\vec{z} \right )\vec{g}\left (\vec{z} \right )}{\partial \vec{z}}=\left [\frac{\partial \vec{f}^{T}\left (\vec{z} \right )}{\partial \vec{z}} \right ]\vec{g}\left (\vec{z} \right )+\left [\frac{\partial \vec{g}^{T}\left (\vec{z} \right )}{\partial \vec{z}} \right ]\vec{f}\left (\vec{z} \right )

\frac{\partial \vec{z}^{T} R \vec{z}}{\partial \vec{z}}=\left [\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}} \right ]R \vec{z} +\left [\frac{\partial \vec{z}^{T}}{\partial \vec{z}} \right ]R^{T}\vec{z}=\left (R+R^{T} \right ) \vec{z}

2.3 标量函数对矩阵的导数

AB分别是m\times nn\times m的矩阵,则

\frac{\partial Tr\left ( AB \right ) }{\partial A}=B^{T},\frac{\partial Tr\left ( AB \right ) }{\partial B}=A^{T},\frac{\partial Tr\left ( A^{H}B \right ) }{\partial A}=O_{m\times n},\frac{\partial Tr\left ( AB^{H} \right ) }{\partial B}=O_{n\times m}

Tr\left ( \bullet \right )表示方阵对角线上元素之和,称为迹。det\left ( \bullet \right )表示行列式。

祝同江等. 工程数学复变函数(第三版).北京:电子工业出版社,2012.6.

复数矩阵求导辨识 - 知乎 (zhihu.com)

标量函数对矢量的求导 - 百度文库 (baidu.com)

复数矩阵求导的转置和共轭转置问题?(MMSE预编码器推导) - 知乎 (zhihu.com)


总结

本文简单介绍了复变函数的求导,用于信号处理领域的研究。有问题也欢迎评论区留言。转载请附链接【杨(_> <_)】-优快云博客

<think>嗯,用户想了解Excel中的VLOOKUP函数的用法和参数含义。首先,我需要回忆一下VLOOKUP的基本结构。VLOOKUP是垂直查找函数,用于在表格的首列查找指定的值,然后返回该行中指定列的数据。它的四个参数分别是查找值、表格范围、列索引号和匹配模式。 接下来,我得确认每个参数的具体作用。第一个参数是lookup_value,也就是用户要查找的值,比如产品ID或者姓名。第二个参数是table_array,即查找的范围,这里要注意的是,查找值必须位于这个范围的第一列,否则函数无法正确工作。第三个参数是col_index_num,也就是用户想要返回的数据在表格范围中的第几列,这个列数是从表格范围的第一列开始算起的,不是整个工作表的列。第四个参数是range_lookup,决定是精确匹配还是近似匹配,通常用FALSE或0来指定精确匹配,避免错误。 然后,用户可能需要一个具体的例子来理解如何使用。比如,假设有一个产品价格表,用户想根据产品ID查找对应的价格。这时候,VLOOKUP就可以在ID列查找,然后返回价格列的数据。同时,要提醒用户注意表格范围最好使用绝对引用,比如$A$2:$C$100,这样在拖动公式时范围不会变化。 可能遇到的问题也需要考虑。比如,如果查找值不在表格的第一列,或者列索引号超过了表格的列数,函数会返回错误。此外,数据格式不一致也可能导致问题,比如查找值是数字,而表格中是文本格式的数字,这时候需要统一格式。还有,当出现#N/A错误时,可能是查找值不存在,或者匹配模式设置不正确,需要检查参数是否正确。 用户可能还会问到如何避免常见的错误,比如部分数据匹配出错的情况。这时候需要检查是否有多余的空格,或者数据格式不一致,或者表格范围没有锁定导致拖动时偏移。此外,XLOOKUP作为VLOOKUP的升级版,可能在某些情况下更方便,比如可以向左查找或者返回多列数据,这也是可以提及的内容。 最后,整理步骤,从基础语法到参数说明,再到具体案例,逐步引导用户理解如何使用VLOOKUP函数。同时,提供常见错误和解决方法,帮助用户在实际应用中避免问题。如果有必要,还可以比较VLOOKUP和其他查找函数的区别,比如HLOOKUP或XLOOKUP,但根据用户的问题,主要集中在VLOOKUP本身即可。</think>### Excel VLOOKUP函数详解 #### 一、基础语法与参数说明 VLOOKUP函数的语法为: $$=VLOOKUP(lookup\_value, table\_array, col\_index\_num, [range\_lookup])$$ 包含4个参数: 1. **lookup_value**(必填):要查找的值(如单元格引用或具体值) 2. **table_array**(必填):包含数据的表格范围(必须包含查找列和返回列) 3. **col_index_num**(必填):返回值所在列的序号(从table_array第一列开始计数) 4. **range_lookup**(可选):匹配类型 - `TRUE`/`1`:近似匹配(默认值,需数据升序排列) - `FALSE`/`0`:精确匹配(常用选项) [^1][^2] #### 二、使用步骤演示(工资表查询案例) 假设需要根据员工编号查询工资: 1. 建立查询单元格(如`B12`) 2. 输入公式: ```excel =VLOOKUP(A12, $A$2:$D$100, 4, 0) ``` - `A12`:待查询的员工编号 - `$A$2:$D$100`:锁定数据区域(绝对引用) - `4`:返回第4列(工资列) - `0`:精确匹配 [^2][^3] #### 三、常见错误与解决方法 | 错误现象 | 原因 | 解决方案 | |---------|------|---------| | #N/A | 查找值不存在 | 检查数据源或改用`IFERROR`容错 | | #REF! | 列序号超出范围 | 确认col_index_num ≤ 表格列数 | | 部分匹配失败 | 数据格式不一致 | 统一数值/文本格式 | | 结果错位 | 表格未锁定 | 使用`$`符号固定区域引用 | [^3][^4] #### 四、进阶技巧 1. **多条件查询**: 使用辅助列合并多个条件字段 ```excel =VLOOKUP(A2&B2, $D$2:$F$100, 3, 0) ``` 2. **通配符匹配**: `"*"`匹配任意字符,`"?"`匹配单个字符 ```excel =VLOOKUP("张*", $A$2:$C$100, 3, 0) ``` 3. **跨表查询**: 引用其他工作表数据 ```excel =VLOOKUP(A2, Sheet2!$A$2:$D$100, 4, 0) ``` [^1][^4]
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