高等数学 · 2027 考研数学一

第 5 章 多元函数微分学

目标院校:四川大学 / 电子科技大学 | 建议用时:概念 4 小时 + 例题练习 5 小时

本章地位:多元微分学是数学一试卷的「大题担当」:抽象复合函数二阶偏导、隐函数求导、方向导数与梯度(数一专属)、切平面与法线、闭区域最值几乎每年从中至少命制两道解答题,合计 15~20 分。本章核心是链式法则与可微性概念链,并与第 4 章的法向量、方向向量深度联动。

5.1 多元函数的极限与连续

5.1.1 二重极限

定义\(\lim\limits_{(x,y)\to(x_0,y_0)}f(x,y)=A\):\(\forall\varepsilon\gt 0\),\(\exists\delta\gt 0\),当 \(0\lt\sqrt{(x-x_0)^{2}+(y-y_0)^{2}}\lt\delta\) 时,恒有 \(|f(x,y)-A|\lt\varepsilon\)。

与一元极限的本质区别:\(P(x,y)\to P_0\) 的路径有无穷多条,二重极限要求沿任意路径趋近时函数值都趋于同一个数。

处理二重极限的两大任务
任务方法
证明极限不存在 易错路径法:取两条不同路径(如 \(y=kx\)、\(y=kx^{2}\)、\(y=x^{2}\)),若极限值不同(或某条路径极限不存在),则二重极限不存在
求(证明)极限存在① 夹逼准则(放缩成 \(\rho=\sqrt{x^{2}+y^{2}}\) 的高阶无穷小);② 极坐标代换 \(x=\rho\cos\theta,\ y=\rho\sin\theta\) 后与 \(\theta\) 无关且趋于确定值;③ 化为一元函数极限(利用连续性、一元等价无穷小)
易错① 二重极限存在 \(\Rightarrow\) 对应的两个累次极限若存在必与之相等;但「两个累次极限存在且相等」推不出二重极限存在(见例 2);
② 一元极限中的洛必达、单调性等工具不能直接搬到二重极限;
③ 极坐标代换后若表达式仍含 \(\theta\) 且不同 \(\theta\) 给出不同极限(或不能一致控制),不能断言极限存在——极坐标只是「均匀控制」的辅助手段。

5.1.2 多元函数的连续性

定义若 \(\lim\limits_{(x,y)\to(x_0,y_0)}f(x,y)=f(x_0,y_0)\),则称 \(f\) 在点 \(P_0(x_0,y_0)\) 处连续。多元初等函数在其定义区域内部处处连续;间断的「点集合」可以是一条曲线(如 \(f=\dfrac{1}{x^{2}+y^{2}-1}\) 在单位圆上无定义)。

5.1.3 例题

例 1 方法 夹逼证明二重极限

证明 \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}\dfrac{x^{2}y}{x^{2}+y^{2}}=0\)。

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放缩(分母缩小、分子放大时注意方向):

\[ \left|\frac{x^{2}y}{x^{2}+y^{2}}\right|\le\frac{x^{2}|y|}{x^{2}}=|y| \]

当 \((x,y)\to(0,0)\) 时右边 \(\to 0\),由夹逼准则,极限为 0。

另法(极坐标):\(\dfrac{x^{2}y}{x^{2}+y^{2}}=\rho\cos^{2}\theta\sin\theta\),而 \(|\cos^{2}\theta\sin\theta|\le 1\),故绝对值 \(\le\rho\to 0\),与 \(\theta\) 无关,同样得 0。

套路总结:分子次数比分母高(齐次角度看 \(x^{2}y\) 三次、\(x^{2}+y^{2}\) 二次)时极限通常为 0,用夹逼或极坐标「均匀控制」。

例 2 易错 路径法证不存在与累次极限

讨论 \(f(x,y)=\dfrac{xy}{x^{2}+y^{2}}\)(补充定义 \(f(0,0)=0\))在 \((0,0)\) 处二重极限的存在性,并求两个累次极限。

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沿路径 \(y=kx\)(\(k\neq 0\)):

\[ \lim_{x\to 0}\frac{x\cdot kx}{x^{2}+k^{2}x^{2}}=\frac{k}{1+k^{2}} \]

取 \(k=0\)(即沿 \(x\) 轴)极限为 0,取 \(k=1\)(沿 \(y=x\))极限为 \(\dfrac{1}{2}\),两条路径结果不同,故二重极限不存在,从而 \(f\) 在 \((0,0)\) 不连续。

两个累次极限:

\[ \lim_{x\to 0}\left[\lim_{y\to 0}\frac{xy}{x^{2}+y^{2}}\right]=\lim_{x\to 0}0=0,\qquad \lim_{y\to 0}\left[\lim_{x\to 0}\frac{xy}{x^{2}+y^{2}}\right]=0 \]

两个累次极限都存在且相等(均为 0),但二重极限不存在——这说明「先对一个变量取极限再对另一个」与「两个变量同时取极限」是两回事,是本章概念题的第一大陷阱。

例 3 化为一元极限

求 \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,2)}\dfrac{\sin(xy)}{x}\)。

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当 \((x,y)\to(0,2)\) 时 \(xy\to 0\),拼出一元重要极限结构:

\[ \frac{\sin(xy)}{x}=y\cdot\frac{\sin(xy)}{xy}\ \longrightarrow\ 2\times 1=2 \]

故极限为 2。(趋近点不在原点时,常可用连续性或一元等价无穷小处理。)

5.1.4 练习

练习 1

求 \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}(x+y)\sin\dfrac{1}{x^{2}+y^{2}}\)。

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\(\left|(x+y)\sin\dfrac{1}{x^{2}+y^{2}}\right|\le|x|+|y|\to 0\)(有界量乘无穷小),极限为 0。

练习 2 易错

讨论 \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}\dfrac{x+y}{x-y}\) 的存在性。

查看答案

沿 \(y=kx\)(\(k\neq 1\)):\(\lim\limits_{x\to 0}\dfrac{(1+k)x}{(1-k)x}=\dfrac{1+k}{1-k}\),随 \(k\) 变化(\(k=0\) 得 1,\(k=2\) 得 \(-3\)),故二重极限不存在。

5.2 偏导数与全微分 高频考点

5.2.1 偏导数

定义\(f_x(x_0,y_0)=\lim\limits_{h\to 0}\dfrac{f(x_0+h,y_0)-f(x_0,y_0)}{h}\),即把 \(y\) 固定后对 \(x\) 求的一元导数。\(f_y\) 同理。
易错① 分段点(或函数用定义给出的点)处必须用定义求偏导,先代后求会导致错误;
② \(f_x(x_0,y_0)\) 存在只说明沿 \(x\) 轴方向的两个单向变化率存在,推不出连续,更推不出可微;
③ 偏导是「一个变量动、其余固定」,几何上是沿坐标轴方向截痕曲线的切线斜率。

5.2.2 全微分

定义若全增量可写成 \[ \Delta z=A\Delta x+B\Delta y+o(\rho),\qquad \rho=\sqrt{(\Delta x)^{2}+(\Delta y)^{2}} \] 其中 \(A,B\) 与 \(\Delta x,\Delta y\) 无关,则称 \(z=f(x,y)\) 在该点可微,全微分 \(dz=A\,dx+B\,dy\)。可微时必有 \(A=f_x,\ B=f_y\)。
判定可微的操作流程分段函数在分段点处:检验 \[ \lim_{(h,k)\to(0,0)}\frac{f(x_0+h,y_0+k)-f(x_0,y_0)-f_x\,h-f_y\,k}{\sqrt{h^{2}+k^{2}}} \] 极限为 0 则可微;沿某一路径极限非 0(或不存在)则不可微。

5.2.3 连续、偏导、可微、偏导连续的关系链 真题风格

关系链 \[ \text{偏导连续}\ \Longrightarrow\ \text{可微}\ \Longrightarrow\ \begin{cases}\text{连续}\\ \text{偏导存在}\end{cases} \] 以上每个箭头都不可逆;「连续」与「偏导存在」之间互不推出。
要否定的命题经典反例(均在原点处讨论,补充定义函数值为 0)验证要点
连续 \(\not\Rightarrow\) 偏导存在 \(f=\sqrt{x^{2}+y^{2}}\) 连续显然;但 \(f(x,0)=|x|\) 在 0 处不可导,故 \(f_x(0,0)\) 不存在
偏导存在 \(\not\Rightarrow\) 连续 \(f=\dfrac{xy}{x^{2}+y^{2}}\) \(f_x(0,0)=f_y(0,0)=0\)(用定义);但二重极限不存在(例 2),不连续
连续且偏导存在 \(\not\Rightarrow\) 可微 \(f=\dfrac{xy}{\sqrt{x^{2}+y^{2}}}\)(例 4)或 \(f=\sqrt{|xy|}\) 沿 \(y=x\) 检验 \(\dfrac{\Delta z-f_x\Delta x-f_y\Delta y}{\rho}\neq 0\)
可微 \(\not\Rightarrow\) 偏导连续 \(f=(x^{2}+y^{2})\sin\dfrac{1}{x^{2}+y^{2}}\)(自测 8) \(|f|\le\rho^{2}\) 保证可微,但 \(f_x\) 在原点附近无界振荡、不连续

5.2.4 例题

例 4 高频考点 分段点处的连续、偏导与可微

设 \(f(x,y)=\begin{cases}\dfrac{xy}{\sqrt{x^{2}+y^{2}}}, & (x,y)\neq(0,0),\\[4px] 0, & (x,y)=(0,0),\end{cases}\) 讨论 \(f\) 在 \((0,0)\) 处的连续性、偏导数的存在性与可微性。

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① 连续性:由 \(|xy|\le\dfrac{x^{2}+y^{2}}{2}\),得

\[ |f(x,y)|=\frac{|xy|}{\sqrt{x^{2}+y^{2}}}\le\frac{\sqrt{x^{2}+y^{2}}}{2}\ \longrightarrow 0=f(0,0) \]

故 \(f\) 在 \((0,0)\) 连续。

② 偏导数(用定义,固定一个变量为 0 后分子恒为 0):

\[ f_x(0,0)=\lim_{h\to 0}\frac{f(h,0)-f(0,0)}{h}=\lim_{h\to 0}\frac{0}{h}=0,\qquad f_y(0,0)=0 \]

③ 可微性:考察

\[ \lim_{(h,k)\to(0,0)}\frac{f(h,k)-f(0,0)-0\cdot h-0\cdot k}{\sqrt{h^{2}+k^{2}}}=\lim_{(h,k)\to(0,0)}\frac{hk}{h^{2}+k^{2}} \]

沿 \(k=h\):\(\dfrac{h^{2}}{2h^{2}}=\dfrac{1}{2}\neq 0\),极限不为 0,故 \(f\) 在 \((0,0)\) 不可微。

结论:连续、偏导存在,但不可微——关系链反方向不成立的活例子。

易错:分子 \(f(h,0)=0\) 是因为整个 \(\sqrt{h^{2}}\) 结构里带了因子 0,别误算成 \(\frac{0}{|h|}\) 再除以 \(h\)。

例 5 求全微分

设 \(z=x^{2}y+\sin(xy)\),求 \(dz\) 及 \(dz\big|_{(1,\pi)}\)。

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\[ \frac{\partial z}{\partial x}=2xy+y\cos(xy),\qquad \frac{\partial z}{\partial y}=x^{2}+x\cos(xy) \]

(对 \(x\) 求偏导时 \(y\) 视为常数,\(\sin(xy)\) 用一元链式法则乘 \(y\)。)

\[ dz=(2xy+y\cos xy)\,dx+(x^{2}+x\cos xy)\,dy \]

在 \((1,\pi)\) 处:\(\cos\pi=-1\),

\[ \frac{\partial z}{\partial x}\bigg|_{(1,\pi)}=2\pi-\pi=\pi,\qquad \frac{\partial z}{\partial y}\bigg|_{(1,\pi)}=1-1=0 \]

\[ dz\big|_{(1,\pi)}=\pi\,dx \]

例 6 真题风格 关系链判断题

函数 \(f(x,y)\) 在点 \((x_0,y_0)\) 处的下列命题:(1) 连续且偏导数存在,则可微;(2) 可微,则连续;(3) 偏导数存在且连续,则可微;(4) 可微的充要条件是 \(f_x,f_y\) 在该点连续。其中正确的个数是( ) A. 1 B. 2 C. 3 D. 4

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(1) 错。反例即例 4:连续、偏导都存在,但不可微。

(2) 对。可微则 \(\Delta z=A\Delta x+B\Delta y+o(\rho)\to 0\),故连续。

(3) 对。偏导连续是可微的充分条件(这就是关系链的第一个箭头)。

(4) 错。偏导连续只是可微的充分条件而非必要条件:\(f=(x^{2}+y^{2})\sin\frac{1}{x^{2}+y^{2}}\) 在原点可微但 \(f_x\) 不连续。

正确的有 2 个,选 B。

套路总结:此类题就是关系链 + 四个反例(\(\sqrt{x^{2}+y^{2}}\)、\(\frac{xy}{x^{2}+y^{2}}\)、\(\frac{xy}{\sqrt{x^{2}+y^{2}}}\)、\(\rho^{2}\sin\frac{1}{\rho^{2}}\))来回倒腾,把这四个反例背熟即可。

5.2.5 练习

练习 3

设 \(f(x,y)=\sqrt{|xy|}\)(含 \(f(0,0)=0\)),讨论 \(f\) 在 \((0,0)\) 处的连续性、偏导数存在性与可微性。

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连续:\(|f|=\sqrt{|xy|}\le\sqrt{\dfrac{x^{2}+y^{2}}{2}}\to 0\),连续。

偏导:\(f(x,0)=0\),故 \(f_x(0,0)=\lim\limits_{h\to0}\dfrac{0-0}{h}=0\),同理 \(f_y(0,0)=0\)。

可微:\(\dfrac{f(h,k)-0}{\sqrt{h^{2}+k^{2}}}=\dfrac{\sqrt{|hk|}}{\sqrt{h^{2}+k^{2}}}\),沿 \(k=h\) 得 \(\dfrac{|h|}{\sqrt{2}|h|}=\dfrac{1}{\sqrt{2}}\neq 0\),故不可微。

练习 4

设 \(z=x^{y}\)(\(x\gt 0\)),求 \(dz\) 及 \(dz\big|_{(2,1)}\)。

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\(z_x=y x^{y-1}\),\(z_y=x^{y}\ln x\),故 \(dz=yx^{y-1}dx+x^{y}\ln x\,dy\)。

在 \((2,1)\):\(z_x=1\times 2^{0}=1\),\(z_y=2\ln 2\),\(dz\big|_{(2,1)}=dx+2\ln 2\,dy\)。

练习 5(选择)

「偏导连续」「可微」「连续」「偏导存在」四个性质由强到弱的排列,正确的是( )
A. 偏导连续 \(\Rightarrow\) 可微 \(\Rightarrow\) 连续 \(\Rightarrow\) 偏导存在
B. 偏导连续 \(\Rightarrow\) 可微,可微 \(\Rightarrow\) 连续且偏导存在,但连续与偏导存在互不推出
C. 可微 \(\Rightarrow\) 偏导连续 \(\Rightarrow\) 连续
D. 连续 \(\Rightarrow\) 偏导存在 \(\Rightarrow\) 可微

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B。「连续」与「偏导存在」之间没有推导关系(反例分别为 \(\sqrt{x^{2}+y^{2}}\) 与 \(\frac{xy}{x^{2}+y^{2}}\)),不能排成一条线,这是与一元函数「可导必连续」的重大区别。

5.3 复合与隐函数求导 高频考点

5.3.1 链式法则与抽象复合函数

链式法则设 \(z=f(u,v)\),\(u=u(x,y)\),\(v=v(x,y)\),则 \[ \frac{\partial z}{\partial x}=f_1\cdot\frac{\partial u}{\partial x}+f_2\cdot\frac{\partial v}{\partial x},\qquad \frac{\partial z}{\partial y}=f_1\cdot\frac{\partial u}{\partial y}+f_2\cdot\frac{\partial v}{\partial y} \] 其中 \(f_1=\dfrac{\partial f}{\partial u}\),\(f_2=\dfrac{\partial f}{\partial v}\) 仍在点 \((u,v)\) 处取值。
树形图法画出「\(z\) → 中间变量 → 自变量」的树,从 \(z\) 到 \(x\) 的每条路径相乘、路径之间相加。抽象函数记号约定:\(f_1,f_2\) 为一阶偏导;\(f_{11},f_{12},f_{22}\) 为二阶偏导;\(f\) 有二阶连续偏导时 \(f_{12}=f_{21}\)。
易错求二阶偏导时,\(f_1,f_2\) 仍是关于 \((x,y)\) 的复合函数,对它们再求导必须继续套链式法则——漏掉 \(f_{11},f_{12}\) 这些项是二阶偏导大题最普遍的失分点。

5.3.2 隐函数求导

隐函数求导公式设 \(F(x,y,z)\) 有连续偏导且 \(F_z\neq 0\),方程 \(F(x,y,z)=0\) 确定函数 \(z=z(x,y)\),则 \[ \frac{\partial z}{\partial x}=-\frac{F_x}{F_z},\qquad \frac{\partial z}{\partial y}=-\frac{F_y}{F_z} \]
两类方法① 公式法:把方程移项成 \(F=0\),\(z\) 视为与 \(x,y\) 平等的变量求 \(F_x,F_y,F_z\)(求 \(F_x\) 时 \(z\) 当常数!);② 直接法(两边求导):认定 \(z=z(x,y)\),方程两边对 \(x\) 求导(此时 \(z\) 是函数,要用链式法则),解出 \(z_x\)。方程组情形用雅可比方法或「两边同求偏导再解线性方程组」,也常用全微分法:先取微分 \(dz=z_x\,dx+z_y\,dy\),凑出 \(dz=A\,dx+B\,dy\) 即得(一次同时得到两个偏导)。

5.3.3 例题

例 7 高频考点 抽象复合函数二阶偏导(大题标配)

设 \(z=f(x^{2}+y^{2},\ xy)\),其中 \(f\) 具有二阶连续偏导数,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x},\ \dfrac{\partial^{2}z}{\partial x^{2}},\ \dfrac{\partial^{2}z}{\partial x\partial y}\)。

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记 \(u=x^{2}+y^{2},\ v=xy\),树形图:\(z\to u\to x,y\);\(z\to v\to x,y\)。

一阶:

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=f_1\cdot 2x+f_2\cdot y=2x f_1+y f_2 \]

二阶 \(\partial^{2}z/\partial x^{2}\)(关键:\(f_1,f_2\) 仍是 \((u,v)\) 的复合函数):

\[ \frac{\partial f_1}{\partial x}=f_{11}\cdot 2x+f_{12}\cdot y,\qquad \frac{\partial f_2}{\partial x}=f_{21}\cdot 2x+f_{22}\cdot y \]

\[ \frac{\partial^{2}z}{\partial x^{2}}=2f_1+2x\left(2x f_{11}+y f_{12}\right)+y\left(2x f_{21}+y f_{22}\right) \]

由 \(f_{12}=f_{21}\) 合并:

\[ \frac{\partial^{2}z}{\partial x^{2}}=2f_1+4x^{2}f_{11}+4xy f_{12}+y^{2}f_{22} \]

二阶 \(\partial^{2}z/\partial x\partial y\)(对 \(z_x=2x f_1+y f_2\) 关于 \(y\) 求导,注意乘积规则里 \(y f_2\) 要先用乘积法则):

\[ \frac{\partial f_1}{\partial y}=2y f_{11}+x f_{12},\qquad \frac{\partial f_2}{\partial y}=2y f_{21}+x f_{22} \]

\[ \frac{\partial^{2}z}{\partial x\partial y}=2x\left(2y f_{11}+x f_{12}\right)+\left[f_2+y\left(2y f_{21}+x f_{22}\right)\right] \]

\[ =f_2+4xy f_{11}+2(x^{2}+y^{2})f_{12}+xy f_{22} \]

易错:\((y f_2)_y=f_2+y(f_2)_y\),乘积法则产生的裸 \(f_2\) 项最容易漏;\((2x f_1)_y\) 中 \(2x\) 对 \(y\) 是常数,不要多出一项。

例 8 具体复合函数求偏导

设 \(z=e^{xy}\sin(x-y)\),求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x}\) 与 \(\dfrac{\partial z}{\partial y}\)。

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用一元乘积与链式法则(把另一个变量视为常数):

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=y e^{xy}\sin(x-y)+e^{xy}\cos(x-y)=e^{xy}\left[y\sin(x-y)+\cos(x-y)\right] \]

\[ \frac{\partial z}{\partial y}=x e^{xy}\sin(x-y)+e^{xy}\cos(x-y)\cdot(-1)=e^{xy}\left[x\sin(x-y)-\cos(x-y)\right] \]

(注意 \(\sin(x-y)\) 对 \(y\) 求导产生 \(-\cos(x-y)\),符号易错。)

例 9 一个方程情形:公式法求隐函数偏导

设 \(z=z(x,y)\) 由方程 \(z^{3}-3xyz=1\) 确定,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x},\ \dfrac{\partial z}{\partial y}\),并计算 \(z_y\) 在点 \((1,0)\)(对应 \(z=1\))处的值。

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令 \(F(x,y,z)=z^{3}-3xyz-1\),把 \(x,y,z\) 都当独立变量求偏导:

\[ F_x=-3yz,\qquad F_y=-3xz,\qquad F_z=3z^{2}-3xy \]

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=-\frac{F_x}{F_z}=\frac{3yz}{3z^{2}-3xy}=\frac{yz}{z^{2}-xy},\qquad \frac{\partial z}{\partial y}=\frac{xz}{z^{2}-xy} \]

在点 \((1,0,1)\)(验证:\(1-0=1\),满足方程):

\[ \frac{\partial z}{\partial y}\bigg|_{(1,0)}=\frac{1\times 1}{1-0}=1 \]

复核(直接法):方程两边对 \(y\) 求导(\(z\) 是 \(y\) 的函数):\(3z^{2}z_y-3xz-3xy\,z_y=0\),解得 \(z_y=\dfrac{3xz}{3z^{2}-3xy}=\dfrac{xz}{z^{2}-xy}\),与公式法一致。

例 10 方法 方程组情形:反函数求偏导

设 \(x=r\cos\theta,\ y=r\sin\theta\) 确定 \(r=r(x,y)\),\(\theta=\theta(x,y)\),求 \(\dfrac{\partial r}{\partial x},\ \dfrac{\partial\theta}{\partial x},\ \dfrac{\partial r}{\partial y},\ \dfrac{\partial\theta}{\partial y}\)。

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两个方程两边对 \(x\) 求偏导(\(r,\theta\) 都视为 \(x,y\) 的函数):

\[ \begin{cases}1=\dfrac{\partial r}{\partial x}\cos\theta-r\sin\theta\cdot\dfrac{\partial\theta}{\partial x}\\[6px] 0=\dfrac{\partial r}{\partial x}\sin\theta+r\cos\theta\cdot\dfrac{\partial\theta}{\partial x}\end{cases} \]

第一式乘 \(\cos\theta\)、第二式乘 \(\sin\theta\) 相加(消去 \(\theta_x\)):

\[ \cos\theta=\frac{\partial r}{\partial x}(\cos^{2}\theta+\sin^{2}\theta)\ \Rightarrow\ \frac{\partial r}{\partial x}=\cos\theta \]

第一式乘 \(-\sin\theta\)、第二式乘 \(\cos\theta\) 相加(消去 \(r_x\)):

\[ -\sin\theta=r\,\frac{\partial\theta}{\partial x}\ \Rightarrow\ \frac{\partial\theta}{\partial x}=-\frac{\sin\theta}{r} \]

同理,对 \(y\) 求偏导后解线性方程组(或用对称性 \(x\leftrightarrow y\)、\(\theta\to\frac{\pi}{2}-\theta\)):

\[ \frac{\partial r}{\partial y}=\sin\theta,\qquad \frac{\partial\theta}{\partial y}=\frac{\cos\theta}{r} \]

(自查:\(\frac{\partial(x,y)}{\partial(r,\theta)}=r\),反函数雅可比 \(\frac{\partial(r,\theta)}{\partial(x,y)}=\frac{1}{r}\),与 \(\frac{\partial r}{\partial x}\frac{\partial\theta}{\partial y}-\frac{\partial r}{\partial y}\frac{\partial\theta}{\partial x}=\cos\theta\cdot\frac{\cos\theta}{r}-\sin\theta\cdot\left(-\frac{\sin\theta}{r}\right)=\frac{\cos^{2}\theta+\sin^{2}\theta}{r}=\frac{1}{r}\) 一致。)

套路总结:方程组定隐函数 = 「每个方程对某自变量求偏导 → 线性方程组 → 克莱姆法则」;也可全微分法:\(dx=\cos\theta\,dr-r\sin\theta\,d\theta,\ dy=\sin\theta\,dr+r\cos\theta\,d\theta\),把 \(dr,d\theta\) 解成 \(dx,dy\) 的线性组合,系数即四个偏导。

5.3.4 练习

练习 6

设 \(z=f\!\left(\dfrac{x}{y},\ \dfrac{y}{x}\right)\),\(f\) 具有一阶连续偏导数,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x}\)。

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\(\dfrac{\partial}{\partial x}\left(\dfrac{x}{y}\right)=\dfrac{1}{y}\),\(\dfrac{\partial}{\partial x}\left(\dfrac{y}{x}\right)=-\dfrac{y}{x^{2}}\),故

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=\frac{1}{y}f_1-\frac{y}{x^{2}}f_2 \]

练习 7

设 \(z=z(x,y)\) 由方程 \(x^{2}+y^{2}+z^{2}=4\)(取 \(z\gt 0\) 的一支)确定,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x}\) 与 \(\dfrac{\partial^{2}z}{\partial x^{2}}\)。

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\(z_x=-\dfrac{x}{z}\)。对它再关于 \(x\) 求导(右端 \(z\) 仍是 \(x\) 的函数):

\[ z_{xx}=-\frac{z-x\,z_x}{z^{2}}=-\frac{z-x\left(-\frac{x}{z}\right)}{z^{2}}=-\frac{z^{2}+x^{2}}{z^{3}} \]

(利用 \(z^{2}+x^{2}=4-y^{2}\),也可写成 \(z_{xx}=-\dfrac{4-y^{2}}{z^{3}}\)。用 \(z=\sqrt{4-x^{2}-y^{2}}\) 直接对 \(x\) 求两次导可验证符号为负——上半球面沿 \(x\) 方向下凹,符合直观。)

练习 8

设 \(z=z(x,y)\) 由方程 \(e^{z}-xyz=0\) 确定,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x}\)。

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\(F_x=-yz\),\(F_z=e^{z}-xy\)。由方程 \(e^{z}=xyz\):

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=-\frac{F_x}{F_z}=\frac{yz}{e^{z}-xy}=\frac{yz}{xyz-xy}=\frac{z}{x(z-1)} \]

(把 \(e^{z}\) 用方程整体代换 \(xyz\) 是此类题的固定化简动作。)

5.4 方向导数、梯度与几何应用 高频考点

5.4.1 方向导数与梯度(数一)

方向导数设方向 \(\vec{l}\) 的单位向量 \(e_l=(\cos\alpha,\cos\beta,\cos\gamma)\),则 \[ \frac{\partial f}{\partial l}=f_x\cos\alpha+f_y\cos\beta+f_z\cos\gamma \] (\(f\) 可微时成立)。
梯度\(\operatorname{grad}f=\nabla f=(f_x,\ f_y,\ f_z)\)。方向导数可写成 \(\dfrac{\partial f}{\partial l}=\operatorname{grad}f\cdot e_l=|\operatorname{grad}f|\cos\langle\operatorname{grad}f,\vec{l}\rangle\):
  1. 沿梯度方向方向导数最大,最大值为 \(|\operatorname{grad}f|\);
  2. 沿负梯度方向最小,值为 \(-|\operatorname{grad}f|\);
  3. 与梯度垂直的方向上变化率为 0(等值面 / 等值线的切方向)。
易错① 方向导数公式用 \(\cos\alpha,\cos\beta,\cos\gamma\)(单位向量的方向余弦),给的是普通向量必须先除以模;
② 方向导数是「单侧」变化率:沿 \(x\) 轴正向的方向导数是 \(f_x\),沿负方向是 \(-f_x\);
③ 「沿任意方向的方向导数都存在」推不出可微,甚至推不出连续:\(f=\dfrac{x^{2}y}{x^{4}+y^{2}}\) 沿任何射线方向导数都存在,但沿 \(y=x^{2}\) 函数值 \(\to\dfrac{1}{2}\neq 0\),不连续;
④ 梯度是向量,方向导数是数量,「最大方向导数」问的是数,「方向」问的是向量。

5.4.2 几何应用(数一):切线、法平面、切平面、法线

对象关键向量方程
空间曲线(参数式) 切向量 \(\vec{s}=(x'(t_0),y'(t_0),z'(t_0))\) 切线 \(\dfrac{x-x_0}{x'(t_0)}=\dfrac{y-y_0}{y'(t_0)}=\dfrac{z-z_0}{z'(t_0)}\);法平面 \(x'(t_0)(x-x_0)+y'(t_0)(y-y_0)+z'(t_0)(z-z_0)=0\)
空间曲线(一般式) 切向量 \(\vec{s}=(F_x,F_y,F_z)\times(G_x,G_y,G_z)\)(在切点取值) 同上(先叉积求 \(\vec{s}\),再套模板)
曲面 \(F(x,y,z)=0\) 高频考点 法向量 \(\vec{n}=(F_x,F_y,F_z)\) 切平面 \(F_x(x-x_0)+F_y(y-y_0)+F_z(z-z_0)=0\);法线 \(\dfrac{x-x_0}{F_x}=\dfrac{y-y_0}{F_y}=\dfrac{z-z_0}{F_z}\)
曲面 \(z=f(x,y)\) 法向量 \(\vec{n}=(f_x,f_y,-1)\) (与第 4 章 4.4 节接口完全一致)
一句口诀曲线找切向量(参数式求导、一般式叉积),曲面找法向量(偏导数);切线与法平面用切向量,切平面与法线用法向量。梯度恰好是等值面 \(f=c\) 的法向量——第 4 章的法向量体系在这里得到统一。

5.4.3 例题

例 11 真题风格 方向导数与梯度

设 \(u=xyz\),点 \(M(1,2,1)\)。(1) 求 \(u\) 在 \(M\) 处沿方向 \(\vec{l}=(1,2,2)\) 的方向导数;(2) 求 \(M\) 处方向导数的最大值及取到最大值的方向。

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梯度:\(\operatorname{grad}u=(yz,\ xz,\ xy)\),在 \(M\) 处

\[ \operatorname{grad}u\big|_{M}=(2\times 1,\ 1\times 1,\ 1\times 2)=(2,1,2) \]

(1) \(|\vec{l}|=\sqrt{1+4+4}=3\),单位化 \(e_l=\left(\frac13,\frac23,\frac23\right)\):

\[ \frac{\partial u}{\partial l}\bigg|_{M}=(2,1,2)\cdot\left(\frac13,\frac23,\frac23\right)=\frac{2}{3}+\frac{2}{3}+\frac{4}{3}=\frac{8}{3} \]

(2) 最大值 \(=|\operatorname{grad}u|=\sqrt{4+1+4}=3\),方向即梯度方向 \(\dfrac{1}{3}(2,1,2)\);沿其反方向 \(-\frac13(2,1,2)\) 取最小值 \(-3\);与 \((2,1,2)\) 垂直的所有方向上方向导数为 0。

易错:第 (1) 问若直接用 \((1,2,2)\) 当方向余弦会得到 8(错),必须先单位化。

例 12 参数式曲线的切线与法平面

求曲线 \(\Gamma: x=2t,\ y=t^{2},\ z=t^{3}\) 在 \(t=1\) 对应点处的切线方程与法平面方程。

查看解答

\(t=1\) 对应点 \(M(2,1,1)\)。切向量:

\[ \vec{s}=(x'(t),y'(t),z'(t))\big|_{t=1}=(2,\ 2t,\ 3t^{2})\big|_{t=1}=(2,2,3) \]

切线:

\[ \frac{x-2}{2}=\frac{y-1}{2}=\frac{z-1}{3} \]

法平面(以 \(\vec{s}\) 为法向量,过 \(M\)):

\[ 2(x-2)+2(y-1)+3(z-1)=0\ \Rightarrow\ 2x+2y+3z=9 \]

(自查:把 \(M\) 代入左边 \(=4+2+3=9\),过点无误。)

例 13 一般式曲线的切线与法平面

求曲线 \(\Gamma:\begin{cases}x^{2}+y^{2}+z^{2}=6\\ x+y+z=4\end{cases}\) 在点 \(M(1,1,2)\) 处的切线方程与法平面方程。

查看解答

先验证 \(M\) 在曲线上:\(1+1+4=6\),\(1+1+2=4\)。

切向量 = 两曲面法向量的叉积:

\[ \vec{n}_1=(2x,2y,2z)\big|_{M}=(2,2,4),\qquad \vec{n}_2=(1,1,1) \]

\[ \vec{s}=\vec{n}_1\times\vec{n}_2=(2,2,4)\times(1,1,1)=\vec{i}(2-4)-\vec{j}(2-4)+\vec{k}(2-2)=(-2,2,0)\parallel(1,-1,0) \]

切线(第三个分量为 0,写成 \(z=2\)):

\[ \frac{x-1}{1}=\frac{y-1}{-1},\qquad z=2 \]

法平面:

\[ (x-1)-(y-1)=0\ \Rightarrow\ x-y=0 \]

(法平面以 \(\vec{s}\) 为法向量,与切向量垂直、含切点,注意它和两个曲面都无关地「穿过」曲线。)

例 14 高频考点 曲面的切平面与法线

求曲面 \(z=x^{2}+y^{2}-1\) 在点 \(M(2,1,4)\) 处的切平面方程与法线方程。

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验证 \(M\) 在曲面上:\(4+1-1=4\)。曲面写成 \(F(x,y,z)=x^{2}+y^{2}-z-1=0\),法向量:

\[ \vec{n}=(F_x,F_y,F_z)=(2x,2y,-1)\big|_{M}=(4,2,-1) \]

(若用 \(z=f(x,y)\) 形式,\(\vec{n}=(f_x,f_y,-1)=(4,2,-1)\),一致。)

切平面:

\[ 4(x-2)+2(y-1)-(z-4)=0\ \Rightarrow\ 4x+2y-z=6 \]

自查:\(4\times 2+2\times 1-4=6\),过点无误。

法线:

\[ \frac{x-2}{4}=\frac{y-1}{2}=\frac{z-4}{-1} \]

套路总结:\(z=f(x,y)\) 型曲面求切平面,法向量张口即来 \((f_x,f_y,-1)\);反过来,已知切平面平行某平面,就用 \((f_x,f_y,-1)\) 与 \((A,B,C)\) 成比例解出切点坐标(第 4 章自测 10 已练过正向)。

5.4.4 练习

练习 9

设 \(u=x^{2}+2y^{2}+3z^{2}\),点 \(M(1,1,1)\)。求 \(u\) 在 \(M\) 处沿方向 \((1,1,0)\) 的方向导数,以及方向导数的最大值。

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\(\operatorname{grad}u\big|_{M}=(2,4,6)\)。方向 \((1,1,0)\) 的单位向量 \(e=\left(\frac{1}{\sqrt2},\frac{1}{\sqrt2},0\right)\):

\[ \frac{\partial u}{\partial l}=\frac{2+4}{\sqrt2}=3\sqrt2 \]

最大值 \(=|\operatorname{grad}u|=\sqrt{4+16+36}=2\sqrt{14}\)(沿 \(\frac{1}{2\sqrt{14}}(2,4,6)\) 即 \(\frac{1}{\sqrt{14}}(1,2,3)\) 方向)。

练习 10

求曲面 \(xyz=6\) 在点 \(M(1,2,3)\) 处的切平面方程与法线方程。

查看答案

令 \(F=xyz-6\),\(\vec{n}=(yz,xz,xy)\big|_{M}=(6,3,2)\)。

切平面:\(6(x-1)+3(y-2)+2(z-3)=0\),即 \(6x+3y+2z=18\)(自查:\(6+6+6=18\))。

法线:\(\dfrac{x-1}{6}=\dfrac{y-2}{3}=\dfrac{z-3}{2}\)。

5.5 多元极值与最值 高频考点

5.5.1 无条件极值

必要条件与判别法设 \(z=f(x,y)\) 在 \((x_0,y_0)\) 处有一阶及二阶连续偏导,且 \(f_x(x_0,y_0)=f_y(x_0,y_0)=0\)(驻点)。记 \[ A=f_{xx}(x_0,y_0),\qquad B=f_{xy}(x_0,y_0),\qquad C=f_{yy}(x_0,y_0) \]
  1. \(AC-B^{2}\gt 0\) 且 \(A\gt 0\):极小值;\(A\lt 0\):极大值;
  2. \(AC-B^{2}\lt 0\):不是极值(鞍点);
  3. \(AC-B^{2}=0\):判别失效,需用定义或其他方法另行讨论。
易错① 极值点必是驻点或偏导不存在的点——只找驻点会漏掉后者;
② 判别失效时必须用定义(沿不同路径看函数值与 \(f(x_0,y_0)\) 的大小),不能凭感觉下结论;
③ 极值是局部概念,与最值要分开处理。

5.5.2 条件极值:拉格朗日乘数法

拉格朗日乘数法求 \(f(x,y)\) 在条件 \(\varphi(x,y)=0\) 下的极值,构造 \[ L(x,y,\lambda)=f(x,y)+\lambda\varphi(x,y) \] 解方程组 \(L_x=0,\ L_y=0,\ \varphi=0\),得到的点即条件极值嫌疑点。多个约束条件就引入多个乘子(如三元函数加两个约束则 \(L=f+\lambda\varphi+\mu\psi\))。
技巧① 题目若问「求条件最值」,拉格朗日方程组的解通常唯一或成对称组,结合实际意义(或比较各候选点的函数值)确定最值;
② 解方程组常用招数:由对称性得变量相等、方程相加减消去 \(\lambda\)、用约束式回代;
③ 目标是「距离」时,改求「距离平方」可避免开方求导。

5.5.3 有界闭区域上的最值(大题套路)

三步法设 \(f\) 在有界闭区域 \(D\) 上连续,则最值存在于:
  1. 内部:解 \(f_x=f_y=0\) 得驻点,逐一算函数值;
  2. 边界:把边界曲线代入约束(参数化或拉格朗日),化为一元函数或条件极值,求候选点函数值;
  3. 比较:所有候选值中最大者为最大值、最小者为最小值。

5.5.4 例题

例 15 无条件极值判别

求函数 \(z=x^{3}+y^{3}-3xy\) 的极值。

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① 求驻点:

\[ z_x=3x^{2}-3y=0,\qquad z_y=3y^{2}-3x=0 \]

由第一式 \(y=x^{2}\),代入第二式:\(x^{4}-x=0\),即 \(x(x^{3}-1)=0\),得 \(x=0\) 或 \(x=1\),对应驻点 \((0,0)\) 与 \((1,1)\)。

② 判别:\(A=z_{xx}=6x\),\(B=z_{xy}=-3\),\(C=z_{yy}=6y\)。

在 \((0,0)\):\(A=0,\ C=0\),\(AC-B^{2}=-9\lt 0\),不是极值;

在 \((1,1)\):\(A=6,\ C=6\),\(AC-B^{2}=36-9=27\gt 0\) 且 \(A\gt 0\),取极小值

\[ z(1,1)=1+1-3=-1 \]

易错:解 \(x^{4}=x\) 只能得 \(x=0,1\)(实数范围内),不要把 \(x=-1\) 之类的根混进来;\(AC-B^{2}\lt 0\) 时直接写「非极值」,无需再算 \(A\)。

例 16 方法 拉格朗日乘数法求条件最值

求函数 \(f(x,y)=x+2y\) 在圆周 \(x^{2}+y^{2}=5\) 上的最大值与最小值。

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构造 \(L=x+2y+\lambda(x^{2}+y^{2}-5)\):

\[ L_x=1+2\lambda x=0,\qquad L_y=2+2\lambda y=0,\qquad x^{2}+y^{2}=5 \]

前两式相除(消 \(\lambda\)):\(\dfrac{1}{2}=\dfrac{x}{y}\),即 \(y=2x\)。代入约束:\(x^{2}+4x^{2}=5\),\(x=\pm 1\),得两点 \((1,2)\) 与 \((-1,-2)\)。

\[ f(1,2)=1+4=5,\qquad f(-1,-2)=-5 \]

故最大值为 5(在 \((1,2)\)),最小值为 \(-5\)(在 \((-1,-2)\))。

复核(柯西不等式):\(|x+2y|\le\sqrt{1^{2}+2^{2}}\cdot\sqrt{x^{2}+y^{2}}=\sqrt5\cdot\sqrt5=5\),等号当 \((x,y)\parallel(1,2)\) 时成立,与上述结果吻合。

套路总结:线性目标函数在圆(球)上的最值 = 沿梯度方向取到,本质是柯西不等式;拉格朗日法两式相除消 \(\lambda\) 是最快的解法。

例 17 真题风格 有界闭区域上的最值

求 \(f(x,y)=x^{2}+y^{2}-2x-2y\) 在闭区域 \(D:\ x^{2}+y^{2}\le 4\) 上的最大值与最小值。

查看解答

① 内部驻点:\(f_x=2x-2=0,\ f_y=2y-2=0\),得 \((1,1)\)(在 \(D\) 内,因 \(1+1=2\lt 4\)):

\[ f(1,1)=1+1-2-2=-2 \]

② 边界 \(x^{2}+y^{2}=4\):利用约束把目标化简:

\[ f=(x^{2}+y^{2})-2(x+y)=4-2(x+y) \]

问题化为求 \(x+y\) 在圆周上的范围。由柯西不等式:\(|x+y|\le\sqrt{2}\cdot\sqrt{x^{2}+y^{2}}=2\sqrt2\),且当 \((x,y)=\pm\sqrt2\,(1,1)\) 时取等,故 \(x+y\in[-2\sqrt2,\ 2\sqrt2]\),

\[ f\big|_{\partial D}\in\big[\,4-4\sqrt2,\ 4+4\sqrt2\,\big] \]

边界最大 \(4+4\sqrt2\) 在 \((-\sqrt2,-\sqrt2)\)(自查:\(2+2=4\),点在圆上),边界最小 \(4-4\sqrt2\) 在 \((\sqrt2,\sqrt2)\)。

③ 比较:候选值 \(-2,\ 4-4\sqrt2\approx-1.66,\ 4+4\sqrt2\approx9.66\)。

最大值 \(=4+4\sqrt2\)(在 \((-\sqrt2,-\sqrt2)\));最小值 \(=-2\)(在内部驻点 \((1,1)\))。

易错:边界最小值 \(4-4\sqrt2\) 与内部驻点值 \(-2\) 非常接近,必须老老实实比较——\(4-4\sqrt2>-2\) 等价于 \(2\gt 4(\sqrt2-1)\approx 1.66\),成立。跳过比较环节是本题最典型失分点。

例 18(解答 · 冲刺) 条件极值综合:距离问题

在椭圆 \(\dfrac{x^{2}}{4}+y^{2}=1\)(即 \(x^{2}+4y^{2}=4\))上求一点,使其到直线 \(3x+2y-10=0\) 的距离最短,并求最短距离。

查看解答

距离 \(d=\dfrac{|3x+2y-10|}{\sqrt{13}}\)。椭圆上 \(3x+2y\) 的最大值为(柯西不等式):

\[ (3x+2y)^{2}\le\left(\frac{x^{2}}{4}+y^{2}\right)\left(3^{2}\cdot 4+2^{2}\right)=1\times 40=40 \]

故 \(3x+2y\le 2\sqrt{10}\approx 6.32\lt 10\),即椭圆整体位于直线的「下方」一侧,最短距离应让 \(3x+2y\) 尽量大。用拉格朗日求最大点:

\[ L=3x+2y+\lambda(x^{2}+4y^{2}-4):\qquad 3+2\lambda x=0,\qquad 2+8\lambda y=0 \]

得 \(x=-\dfrac{3}{2\lambda},\ y=-\dfrac{1}{4\lambda}\)。代入约束:

\[ \frac{9}{4\lambda^{2}}+4\cdot\frac{1}{16\lambda^{2}}=\frac{9}{4\lambda^{2}}+\frac{1}{4\lambda^{2}}=\frac{10}{4\lambda^{2}}=4\ \Rightarrow\ \lambda^{2}=\frac{5}{8} \]

取 \(\lambda\lt 0\)(保证 \(x,y\gt 0\),对应 \(3x+2y\) 最大):

\[ x=-\frac{3}{2\lambda}=\frac{3\sqrt{10}}{5},\qquad y=-\frac{1}{4\lambda}=\frac{\sqrt{10}}{10} \]

自查:\(x^{2}+4y^{2}=\frac{90}{25}+\frac{4\cdot 10}{100}=3.6+0.4=4\),在椭圆上;\(3x+2y=\frac{9\sqrt{10}}{5}+\frac{\sqrt{10}}{5}=2\sqrt{10}\),恰为柯西上界。

最短距离:

\[ d_{\min}=\frac{10-2\sqrt{10}}{\sqrt{13}}=\frac{2(5-\sqrt{10})}{\sqrt{13}} \]

套路总结:曲线到直线的最短距离 = 拉格朗日求「与直线平行的切线族」切点。用柯西不等式先估出目标函数的确切上界、再用拉格朗日定位切点,两步互查,答案稳。

5.5.5 练习

练习 11 易错

求函数 \(z=x^{4}+y^{4}-x^{2}-2xy-y^{2}\) 的极值。

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驻点方程:\(z_x=4x^{3}-2x-2y=0,\ z_y=4y^{3}-2x-2y=0\)。两式相减:\(4(x^{3}-y^{3})=0\),得 \(x=y\)(实数),代回 \(4x^{3}-4x=0\),\(x=0,\ \pm1\),驻点 \((0,0),(1,1),(-1,-1)\)。

\(A=12x^{2}-2,\ B=-2,\ C=12y^{2}-2\)。

在 \((0,0)\):\(AC-B^{2}=4-4=0\),判别失效。改用定义:\(z=x^{4}+y^{4}-(x+y)^{2}\)。沿 \(y=-x\):\(z=2x^{4}\gt 0=z(0,0)\);沿 \(y=x\):\(z=2x^{4}-4x^{2}\lt 0=z(0,0)\)(\(0\lt|x|\lt\sqrt2\))。两路径一增一减,\((0,0)\) 不是极值。

在 \((1,1)\):\(A=10,\ C=10,\ AC-B^{2}=96\gt 0\) 且 \(A\gt 0\),极小值 \(z=1+1-1-2-1=-2\)。

在 \((-1,-1)\):同样 \(AC-B^{2}=96\gt 0,\ A\gt 0\),极小值 \(z=-2\)。

(判别失效点必须单独讨论——这正是本题考点。)

练习 12

用拉格朗日乘数法求 \(f(x,y,z)=x^{2}+y^{2}+z^{2}\) 在条件 \(x+y+z=1\) 下的最小值。

查看答案

\(L=x^{2}+y^{2}+z^{2}+\lambda(x+y+z-1)\):

\[ 2x+\lambda=0,\quad 2y+\lambda=0,\quad 2z+\lambda=0\ \Rightarrow\ x=y=z=\frac{1}{3} \]

(约束给出 \(3x=1\)。)最小值 \(f=\dfrac{1}{9}\times 3=\dfrac{1}{3}\)。

(几何意义:原点到平面 \(x+y+z=1\) 上点的最小距离平方,距离 \(=\frac{|0+0+0-1|}{\sqrt3}=\frac{1}{\sqrt3}\),平方恰为 \(\frac13\),两条路一致。)

5.6 章末自测 真题风格

限时 90 分钟,先做后看答案。难度:★★ 基础 / ★★★ 强化 / ★★★★ 冲刺。

自测 1(选择 · ★★)

设 \(f(x,y)\) 在点 \((x_0,y_0)\) 处可微,则下列结论中错误的是( )
A. \(f\) 在该点连续 B. \(f_x,f_y\) 在该点存在 C. \(f_x,f_y\) 在该点连续 D. \(f\) 沿任意方向的方向导数存在

查看答案

C。可微推不出偏导连续(反例 \(f=\rho^{2}\sin\frac{1}{\rho^{2}}\),见自测 8);A、B 是可微的直接推论,D 由方向导数公式保证。

自测 2(选择 · ★★★)

下列二重极限中存在的是( )
A. \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}\dfrac{xy}{x^{2}+y^{2}}\) B. \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}\dfrac{x^{2}y}{x^{4}+y^{2}}\) C. \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}\dfrac{\sin(x^{2}+y^{2})}{x^{2}+y^{2}}\) D. \(\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}\dfrac{xy^{2}}{x^{2}+y^{4}}\)

查看答案

C。令 \(t=x^{2}+y^{2}\to 0^{+}\),\(\dfrac{\sin t}{t}\to 1\),存在。

A:沿 \(y=kx\) 得 \(\frac{k}{1+k^{2}}\),随 \(k\) 变,不存在;B:沿 \(y=kx^{2}\) 得 \(\frac{k}{1+k^{2}}\),不存在;D:沿 \(x=y^{2}\) 得 \(\frac{y^{4}}{2y^{4}}=\frac12\),沿 \(y=0\) 得 0,不存在。

自测 3(填空 · ★★)

设 \(z=e^{xy}\),则 \(dz\big|_{(1,1)}=\underline{\hspace{2cm}}\)。

查看答案

\(z_x=y e^{xy},\ z_y=x e^{xy}\),在 \((1,1)\) 处均为 \(e\),故 \(dz=e\,dx+e\,dy=e(dx+dy)\)。

自测 4(填空 · ★★★)

设 \(z=\ln(1+x^{2}+y^{2})\),则 \(dz\big|_{(1,1)}=\underline{\hspace{2cm}}\)。

查看答案

\(z_x=\dfrac{2x}{1+x^{2}+y^{2}},\ z_y=\dfrac{2y}{1+x^{2}+y^{2}}\),在 \((1,1)\) 处分母为 3:\(dz=\dfrac{2}{3}dx+\dfrac{2}{3}dy=\dfrac{2}{3}(dx+dy)\)。

自测 5(填空 · ★★★)

设 \(u=\ln(x^{2}+y^{2}+z^{2})\),则 \(\operatorname{grad}u\big|_{(1,1,1)}=\underline{\hspace{2cm}}\),其模为\underline{\hspace{1cm}}。

查看答案

\(\operatorname{grad}u=\dfrac{1}{x^{2}+y^{2}+z^{2}}(2x,2y,2z)\),在 \((1,1,1)\) 处 \(=\left(\dfrac23,\dfrac23,\dfrac23\right)\),模 \(=\dfrac{2\sqrt3}{3}\)(即 \(\dfrac{2}{\sqrt3}\),这也是该点方向导数的最大值)。

自测 6(填空 · ★★★)

曲面 \(z=x^{2}-2y^{2}\) 在点 \((-1,1,-1)\) 处的切平面方程为\underline{\hspace{2.5cm}},法线方程为\underline{\hspace{2.5cm}}。

查看答案

验证点在曲面上:\(1-2=-1\)。法向量 \(\vec{n}=(2x,-4y,-1)\big|_{(-1,1)}=(-2,-4,-1)\parallel(2,4,1)\)。

切平面:\(2(x+1)+4(y-1)+(z+1)=0\),即 \(2x+4y+z=1\)(自查:\(-2+4-1=1\))。

法线:\(\dfrac{x+1}{2}=\dfrac{y-1}{4}=\dfrac{z+1}{1}\)。

自测 7(解答 · ★★★)

设 \(z=f(x+y,\ xy)\),\(f\) 具有二阶连续偏导数,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x}\) 与 \(\dfrac{\partial^{2}z}{\partial x\partial y}\)。

查看答案

记 \(u=x+y,\ v=xy\)。

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=f_1+y f_2 \]

对 \(y\) 求导(\(u_y=1,\ v_y=x\),乘积法则别漏裸项):

\[ \frac{\partial^{2}z}{\partial x\partial y}=\left(f_{11}+x f_{12}\right)+\left[f_2+y\left(f_{21}+x f_{22}\right)\right] \]

\[ =f_{11}+(x+y)f_{12}+xy f_{22}+f_2 \]

自测 8(解答 · ★★★★ 冲刺)

设 \(f(x,y)=\begin{cases}(x^{2}+y^{2})\sin\dfrac{1}{x^{2}+y^{2}}, & (x,y)\neq(0,0),\\[4px] 0, & (x,y)=(0,0).\end{cases}\) (1) 求 \(f_x(0,0)\);(2) 证明 \(f\) 在 \((0,0)\) 处可微;(3) 证明 \(f_x\) 在 \((0,0)\) 处不连续。

查看答案

(1) 用定义:

\[ f_x(0,0)=\lim_{h\to 0}\frac{h^{2}\sin\frac{1}{h^{2}}-0}{h}=\lim_{h\to 0}h\sin\frac{1}{h^{2}}=0 \]

(无穷小乘有界量。)同理 \(f_y(0,0)=0\)。

(2) 记 \(\rho=\sqrt{h^{2}+k^{2}}\):

\[ \left|\frac{f(h,k)-f(0,0)-0\cdot h-0\cdot k}{\rho}\right|=\frac{\rho^{2}\left|\sin\frac{1}{\rho^{2}}\right|}{\rho}\le\rho\to 0 \]

故 \(f\) 在 \((0,0)\) 处可微(且 \(dz=0\))。

(3) 当 \((x,y)\neq(0,0)\) 时,记 \(\rho^{2}=x^{2}+y^{2}\),

\[ f_x=2x\sin\frac{1}{\rho^{2}}+x^{2}\cos\frac{1}{\rho^{2}}\cdot\left(-\frac{2x}{\rho^{4}}\right)=2x\sin\frac{1}{x^{2}+y^{2}}-\frac{2x}{x^{2}+y^{2}}\cos\frac{1}{x^{2}+y^{2}} \]

沿 \(y=0\)、\(x\to 0\):第二项 \(-\dfrac{2}{x}\cos\dfrac{1}{x^{2}}\) 无界振荡,极限不存在,故 \(f_x\) 在 \((0,0)\) 不连续。这与 (2) 一起构成「可微但偏导不连续」的标准反例。

自测 9(解答 · ★★★)

设 \(z=z(x,y)\) 由方程 \(\dfrac{x}{z}=\ln\dfrac{z}{y}\) 确定,求 \(\dfrac{\partial z}{\partial x}\) 与 \(\dfrac{\partial z}{\partial y}\)。

查看答案

令 \(F(x,y,z)=\dfrac{x}{z}-\ln z+\ln y\)(\(x,y,z\) 平等对待):

\[ F_x=\frac{1}{z},\qquad F_y=\frac{1}{y},\qquad F_z=-\frac{x}{z^{2}}-\frac{1}{z}=-\frac{x+z}{z^{2}} \]

\[ \frac{\partial z}{\partial x}=-\frac{F_x}{F_z}=\frac{1}{z}\cdot\frac{z^{2}}{x+z}=\frac{z}{x+z} \]

\[ \frac{\partial z}{\partial y}=-\frac{F_y}{F_z}=\frac{1}{y}\cdot\frac{z^{2}}{x+z}=\frac{z^{2}}{y(x+z)} \]

(数值自查:取 \(z=2\),令 \(\ln\frac{2}{y}=1\) 得 \(y=\frac{2}{e}\),则 \(x=2\),点 \((2,\frac{2}{e},2)\) 满足方程;此时 \(z_x=\frac{2}{4}=\frac12\)。把方程改写为 \(\frac{x}{z}=\ln\frac{z}{y}\),固定 \(y\),令 \(x\) 从 2 增加到 2.02,数值求解 \(z\) 约增加到 2.01,即 \(z_x\approx\frac{0.01}{0.02}=\frac12\),吻合。)

自测 10(解答 · ★★★★ 冲刺)

求函数 \(f(x,y)=x^{2}+2y^{2}-2x\) 在闭区域 \(D:\ x^{2}+y^{2}\le 4\) 上的最大值与最小值。

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① 内部:\(f_x=2x-2=0,\ f_y=4y=0\),驻点 \((1,0)\)(\(1\lt 4\),在 \(D\) 内),\(f(1,0)=1-2=-1\)。

② 边界 \(x^{2}+y^{2}=4\):把 \(y^{2}=4-x^{2}\) 代入(\(-2\le x\le 2\)):

\[ f=x^{2}+2(4-x^{2})-2x=8-x^{2}-2x \]

对 \(x\) 求导:\(-2x-2=0\),\(x=-1\)(在范围内),此时 \(y=\pm\sqrt{3}\),\(f(-1,\pm\sqrt3)=8-1+2=9\)。端点:\(x=2\)(即 \((2,0)\))时 \(f=8-4-4=0\);\(x=-2\)(即 \((-2,0)\))时 \(f=8-4+4=8\)。

③ 比较:候选值 \(-1,\ 9,\ 0,\ 8\)。

最大值 \(=9\)(在 \((-1,\sqrt3)\) 与 \((-1,-\sqrt3)\));最小值 \(=-1\)(在内部驻点 \((1,0)\))。

(自查:\((-1)^{2}+3=4\),边界点无误。)

5.7 本章考点总结

考点常考题型热度核心方法
二重极限选择★★★路径法证不存在(\(y=kx\)、\(y=kx^{2}\));夹逼 / 极坐标 / 一元化证存在
连续、偏导、可微、偏导连续关系链选择★★★★★ 必考概念记住箭头方向与四个标准反例
分段点处偏导与可微性解答★★★★一律用定义:先求 \(f_x,f_y\),再验 \(\frac{\Delta z-f_x h-f_y k}{\rho}\to 0\) 与否
全微分计算填空★★★dz = \(z_x dx + z_y dy\);形式不变性用于多层复合
抽象复合函数二阶偏导解答(大题)★★★★★ 每年必考树形图 + \(f_1,f_2\) 仍是复合函数,乘积法则不漏裸项
隐函数(一个方程 / 方程组)填空、解答★★★★公式 \(z_x=-F_x/F_z\)(求 \(F_x\) 时 \(z\) 当常数);方程组用求导后解线性组或全微分法
方向导数与梯度(数一)填空、选择★★★★先单位化方向;最大方向导数 = \(|\operatorname{grad}f|\);梯度垂直等值面
切线、法平面、切平面、法线(数一)解答★★★★曲线找切向量(参数式求导 / 一般式叉积),曲面找法向量 \((F_x,F_y,F_z)\)
无条件极值判别选择、解答★★★驻点 + \(AC-B^{2}\) 判别;失效时用定义讨论
条件极值与闭区域最值解答(大题)★★★★★拉格朗日乘数法;闭区域三步法(内部驻点 + 边界 + 比较大小)
下一步本章过关标准:关系链与四个反例能脱口而出;抽象函数二阶混合偏导(例 7、自测 7 类型)能一次算对;隐函数求导两种方法互换验证;闭区域最值题能写出「内部 + 边界 + 比较」的完整过程。自测 10 题中至少 7 题正确即过关。接下来进入 第 6 章 多元积分学——本章的投影区域(第 4 章)、切平面与梯度将被二重积分、曲线曲面积分全面调用。