- 可微定義
- 設函數y= f(x),若自變量在點x的改變量Δx與函數相應的改變量Δy有關系Δy=A×Δx+ο(Δx),其中A與Δx無關,則稱函數f(x)在點x可微,並稱AΔx為函數f(x)在點x的微分,記作dy,即dy=A×Δx,當x= x0時,則記作dy∣x=x0。
- 函數f是連續可微(continuously differentiable),如果導數f'(x)存在且是連續函數。
- Refer 1
- 連續可微函數被稱作classC。一個函數稱作classC如果函數的一階、二階導數存在且連續。更一般的,一個函數稱作classC如果前k階導數f′(x),f″(x), ...,f(x) 都存在且連續。如果對於所有正整數n,f存在,這個函數被稱為光滑函數或稱classC。
- 可導定義
- 即設y=f(x)是一個單變量函數, 如果y在x=x0處左右導數分別存在且相等,則稱y在x=x[0]處可導。如果一個函數在x0處可導,那么它一定在x0處是連續函數
- 可導或微區別
- 偏導定義:Partial derivative
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偏導數的表示符號為: ∂。偏導反映的是函數沿 坐標軸正方向的變化率
- x方向的偏導
設有二元函數 z=f(x,y) ,點(x 0,y 0)是其 定義域D 內一點。把 y 固定在 y 0而讓 x 在 x 0 有增量 △x ,相應地函數 z=f(x,y) 有增量(稱為對 x 的偏增量)△z=f(x 0+△x,y 0)-f(x 0,y 0)。
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偏導數求法當函數 z=f(x,y) 在 (x 0,y 0)的兩個偏導數 f' x(x 0,y 0) 與 f' y(x 0,y 0)都存在時,我們稱 f(x,y) 在 (x 0,y 0)處可導。如果函數 f(x,y) 在域 D 的每一點均可導,那么稱函數 f(x,y) 在域 D 可導。此時,對應於域 D 的每一點 (x,y) ,必有一個對 x (對 y )的偏導數,因而在域 D 確定了一個新的二元函數,稱為 f(x,y) 對 x (對 y )的偏導函數。簡稱偏導數。按偏導數的定義,將多元函數關於一個自變量求偏導數時,就將其余的自變量看成常數,此時他的求導方法與一元函數導數的求法是一樣的。
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偏導數幾何意義偏導數 f' x(x 0,y 0) 表示固定面上一點對 x 軸的切線斜率;偏導數 f' y(x 0,y 0) 表示固定面上一點對 y 軸的切線斜率。
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高階偏導數:如果二元函數 z=f(x,y) 的偏導數 f' x(x,y) 與 f' y(x,y) 仍然可導,那么這兩個偏導函數的偏導數稱為 z=f(x,y) 的二階偏導數。二元函數的二階偏導數有四個:f" xx,f" xy,f" yx,f" yy。注意:f" xy與f" yx的區別在於:前者是先對 x 求偏導,然后將所得的偏導函數再對 y 求偏導;后者是先對 y 求偏導再對 x 求偏導。當 f"xy 與 f"yx 都連續時, 求導的結果與先后次序無關。
- 梯度
- 在向量微積分中,標量場的梯度是一個向量場.標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向,梯度的長度是這個最大的變化率.更嚴格的說,從歐氏空間Rn到R的函數的梯度是在Rn某一點最佳的線性近似.在這個意義上,梯度是雅戈比矩陣的一個特殊情況.
在單變量的實值函數的情況,梯度只是導數,或者,對於一個線性函數,也就是線的斜率.
梯度一詞有時用於斜度,也就是一個曲面沿着給定方向的傾斜程度.可以通過取向量梯度和所研究的方向的點積來得到斜度.梯度的數值有時也被成為梯度.
在二元函數的情形,設函數z=f(x,y)在平面區域D內具有一階連續偏導數,則對於每一點P(x,y)∈D,都可以定出一個向量 - 梯度理解
- 梯度提升樹
- 在向量微積分中,標量場的梯度是一個向量場.標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向,梯度的長度是這個最大的變化率.更嚴格的說,從歐氏空間Rn到R的函數的梯度是在Rn某一點最佳的線性近似.在這個意義上,梯度是雅戈比矩陣的一個特殊情況.