一元函数中,连续,可导,可微之间的关系?
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一元函数与多元函数连续,可导,可微之间的关系:
1、一元函数涉及的是两维曲线,多元函数涉及到的是至少是三维的曲面。 一元函数的可导可微只要从左右两侧考虑;
多元函数的可导可微,必须从各个角度,各个方向,各个侧面,进行前后、 左右、上下、侧斜等等方向的左右两侧考虑。
2、一元函数,只要曲线光滑--没有尖点、没有断点,切线垂直于x轴就行, 也就是不能斜率为无穷大;
多元函数的要求就是一方面曲面光滑--没有裂缝、没有皱褶。同样没有垂直 于各个坐标的垂直切线。
3、一元函数的求导,就是简单的沿着x轴考虑曲线变化率,考虑曲线的连续性、 可导性、凹凸性等等;
多元函数要考虑在某一个方向的特殊导数--方向导数。方向导数取得最大值 的方向,就是梯度的方向,而它的反方向一定存在一个力,整体存在一个力 场。例如温度增加得最快的方向,其反方向就是热流的方向;如电势增加得 最快的方向,反方向就是电场力的方向。这样的例子举不胜举。
4、一元函数的可导可微没有什么惊人区别,工程上的误差计算:
Δy = (dy/dx)Δx, dy/dx 利用的是可导, Δx, Δy 运用的就是可微。 无论是牛顿的近似计算,还是用麦克劳琳级数计算,还是用泰勒技术计算, 也都是运用的可导性与可微性。
在多元函数中,就不一样了,u = f(x,y,z), 随便写出 du/dx, du/dy, dy/dz 都是错误的。我们可以有三种写法:
du = (∂u/∂x)dx + (∂u/∂y)dy + (∂u/∂z)dz
du/dt = (∂u/∂x)dx/dt + (∂u/∂y)dy/dt + (∂u/∂z)dz/dt
grad u = (∂u/∂x)i + (∂u/∂y)j + (∂u/∂z)k (i,j, k 是单位矢量)
5、一元函数可微就是可导,可导就可微;
多元函数可导就含糊了,沿100万个方向可偏导,只要一个方向不可偏导, 就不可微,只要可微,就表示沿各个方向可偏导;
多元函数,在任何方向的导数都是偏导。没有全导的概念,只有偏导、偏 微、全微的概念。如果讲全导,则是意指上面的du/dt的情况。
6、在一元函数,我们可以计算极值点。
在多元函数中,当然仍然有极值点的计算。但是可能多出了一个极值面, 或极值曲线的概念。例如,在引力场中,物体下滑时,沿什么样的曲线最 快?这就要涉及多元函数的张量问题。
7、一元函数,通常是常微分的解;多元函数是偏微分的解。
总而言之,言而总之,多元函数考虑的情况是三维以上的情况,考虑的因素多了许多,基本上仍然是一元微积分的应用。本质上没有区别,只是在复杂程度上,麻烦了许多
1、一元函数涉及的是两维曲线,多元函数涉及到的是至少是三维的曲面。 一元函数的可导可微只要从左右两侧考虑;
多元函数的可导可微,必须从各个角度,各个方向,各个侧面,进行前后、 左右、上下、侧斜等等方向的左右两侧考虑。
2、一元函数,只要曲线光滑--没有尖点、没有断点,切线垂直于x轴就行, 也就是不能斜率为无穷大;
多元函数的要求就是一方面曲面光滑--没有裂缝、没有皱褶。同样没有垂直 于各个坐标的垂直切线。
3、一元函数的求导,就是简单的沿着x轴考虑曲线变化率,考虑曲线的连续性、 可导性、凹凸性等等;
多元函数要考虑在某一个方向的特殊导数--方向导数。方向导数取得最大值 的方向,就是梯度的方向,而它的反方向一定存在一个力,整体存在一个力 场。例如温度增加得最快的方向,其反方向就是热流的方向;如电势增加得 最快的方向,反方向就是电场力的方向。这样的例子举不胜举。
4、一元函数的可导可微没有什么惊人区别,工程上的误差计算:
Δy = (dy/dx)Δx, dy/dx 利用的是可导, Δx, Δy 运用的就是可微。 无论是牛顿的近似计算,还是用麦克劳琳级数计算,还是用泰勒技术计算, 也都是运用的可导性与可微性。
在多元函数中,就不一样了,u = f(x,y,z), 随便写出 du/dx, du/dy, dy/dz 都是错误的。我们可以有三种写法:
du = (∂u/∂x)dx + (∂u/∂y)dy + (∂u/∂z)dz
du/dt = (∂u/∂x)dx/dt + (∂u/∂y)dy/dt + (∂u/∂z)dz/dt
grad u = (∂u/∂x)i + (∂u/∂y)j + (∂u/∂z)k (i,j, k 是单位矢量)
5、一元函数可微就是可导,可导就可微;
多元函数可导就含糊了,沿100万个方向可偏导,只要一个方向不可偏导, 就不可微,只要可微,就表示沿各个方向可偏导;
多元函数,在任何方向的导数都是偏导。没有全导的概念,只有偏导、偏 微、全微的概念。如果讲全导,则是意指上面的du/dt的情况。
6、在一元函数,我们可以计算极值点。
在多元函数中,当然仍然有极值点的计算。但是可能多出了一个极值面, 或极值曲线的概念。例如,在引力场中,物体下滑时,沿什么样的曲线最 快?这就要涉及多元函数的张量问题。
7、一元函数,通常是常微分的解;多元函数是偏微分的解。
总而言之,言而总之,多元函数考虑的情况是三维以上的情况,考虑的因素多了许多,基本上仍然是一元微积分的应用。本质上没有区别,只是在复杂程度上,麻烦了许多
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