- 可微定义
- 设函数y= f(x),若自变量在点x的改变量Δx与函数相应的改变量Δy有关系Δy=A×Δx+ο(Δx),其中A与Δx无关,则称函数f(x)在点x可微,并称AΔx为函数f(x)在点x的微分,记作dy,即dy=A×Δx,当x= x0时,则记作dy∣x=x0。
- 函数f是连续可微(continuously differentiable),如果导数f'(x)存在且是连续函数。
- Refer 1
- 连续可微函数被称作classC。一个函数称作classC如果函数的一阶、二阶导数存在且连续。更一般的,一个函数称作classC如果前k阶导数f′(x),f″(x), ...,f(x) 都存在且连续。如果对于所有正整数n,f存在,这个函数被称为光滑函数或称classC。
- 可导定义
- 即设y=f(x)是一个单变量函数, 如果y在x=x0处左右导数分别存在且相等,则称y在x=x[0]处可导。如果一个函数在x0处可导,那么它一定在x0处是连续函数
- 可导或微区别
- 偏导定义:Partial derivative
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偏导数的表示符号为: ∂。偏导反映的是函数沿 坐标轴正方向的变化率
- x方向的偏导
设有二元函数 z=f(x,y) ,点(x 0,y 0)是其 定义域D 内一点。把 y 固定在 y 0而让 x 在 x 0 有增量 △x ,相应地函数 z=f(x,y) 有增量(称为对 x 的偏增量)△z=f(x 0+△x,y 0)-f(x 0,y 0)。
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偏导数求法当函数 z=f(x,y) 在 (x 0,y 0)的两个偏导数 f' x(x 0,y 0) 与 f' y(x 0,y 0)都存在时,我们称 f(x,y) 在 (x 0,y 0)处可导。如果函数 f(x,y) 在域 D 的每一点均可导,那么称函数 f(x,y) 在域 D 可导。此时,对应于域 D 的每一点 (x,y) ,必有一个对 x (对 y )的偏导数,因而在域 D 确定了一个新的二元函数,称为 f(x,y) 对 x (对 y )的偏导函数。简称偏导数。按偏导数的定义,将多元函数关于一个自变量求偏导数时,就将其余的自变量看成常数,此时他的求导方法与一元函数导数的求法是一样的。
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偏导数几何意义偏导数 f' x(x 0,y 0) 表示固定面上一点对 x 轴的切线斜率;偏导数 f' y(x 0,y 0) 表示固定面上一点对 y 轴的切线斜率。
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高阶偏导数:如果二元函数 z=f(x,y) 的偏导数 f' x(x,y) 与 f' y(x,y) 仍然可导,那么这两个偏导函数的偏导数称为 z=f(x,y) 的二阶偏导数。二元函数的二阶偏导数有四个:f" xx,f" xy,f" yx,f" yy。注意:f" xy与f" yx的区别在于:前者是先对 x 求偏导,然后将所得的偏导函数再对 y 求偏导;后者是先对 y 求偏导再对 x 求偏导。当 f"xy 与 f"yx 都连续时, 求导的结果与先后次序无关。
- 梯度
- 在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场.标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率.更严格的说,从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似.在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况.
在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率.
梯度一词有时用于斜度,也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度.可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度.梯度的数值有时也被成为梯度.
在二元函数的情形,设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数,则对于每一点P(x,y)∈D,都可以定出一个向量 - 梯度理解
- 梯度提升树
- 在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场.标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率.更严格的说,从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似.在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况.