多元函数微分学:偏导、全微分与极值一篇理清
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多元函数微分学可以归成五块:偏导数是基础,全微分建立在偏导之上,复合函数求导(链式法则)和方向导数都要用到偏导与梯度,极值问题再分成无条件极值和条件极值两种。五块之间的逻辑是一条链:会求偏导,才能写全微分、算梯度、找驻点;可微是全微分和方向导数公式成立的前提。下面先画出这条关系链,再按五块各给一道能逐步验算的例题。
五块内容的关系
先把几个概念的推出关系理顺,后面的题才知道每一步凭什么成立:
- 偏导数在某点附近连续 ⇒ 函数在该点可微;
- 可微 ⇒ 两个偏导数存在,且函数在该点连续;
- 可微 ⇒ 全微分 dz=z_x dx+z_y dy 成立,任意方向的方向导数都等于梯度与单位方向的点积;
- 驻点(z_x=z_y=0)是可微函数取极值的必要条件,再用二阶偏导判别;
- 条件极值用拉格朗日函数,把约束并进去,归结为求驻点。
反方向都推不出来:偏导数存在推不出连续,更推不出可微。FAQ 里给了一个具体的反例。
「可微」本身的定义也要记准:全增量能写成 Δz=AΔx+BΔy+o(ρ),其中 ρ=√(Δx²+Δy²),这时 A、B 恰好就是两个偏导数。判断可微时,就是检验 Δz−(z_x Δx+z_y Δy) 除以 ρ 是否趋于 0,这一步在考研真题里常以分段函数的形式出现。

| 内容 | 核心公式 | 用到的前一块 |
|---|---|---|
| 偏导数 | 把其他变量当常数求导 | 一元求导 |
| 全微分 | dz=z_x dx+z_y dy | 偏导数、可微 |
| 链式法则 | z_x=z_u·u_x+z_v·v_x | 偏导数 |
| 方向导数 | ∂f/∂l=∇f·e_l | 梯度、可微 |
| 极值 | 驻点 + AC−B² 判别 | 一阶、二阶偏导 |
偏导数、全微分与链式法则例题
例 1(偏导数):z=x²y+e^(xy)。
对 x 求偏导时把 y 当常数:z_x=2xy+ye^(xy)。对 y 求偏导时把 x 当常数:z_y=x²+xe^(xy)。e^(xy) 对 x 求偏导要乘内层 xy 对 x 的偏导 y,这一步最容易漏。
例 2(全微分与近似):z=x²y³,求在 (1, 2) 处的全微分,并估计 x 从 1 变到 1.01、y 从 2 变到 1.99 时 z 的改变量。
z_x=2xy³,z_y=3x²y²,在 (1, 2) 处分别为 16 和 12,所以 dz=16dx+12dy。代入 dx=0.01、dy=−0.01,得 dz=0.16−0.12=0.04。
核对:1.01²×1.99³=1.0201×7.880599≈8.0390,实际改变量约 0.039,与估计值接近。

例 3(链式法则):z=u²v,u=x+y,v=xy,求 z_x。
z_x=z_u·u_x+z_v·v_x=2uv·1+u²·y=2(x+y)xy+(x+y)²y。
直接代入验算:z=(x+y)²xy,对 x 用乘积法则求偏导,结果相同。
方向导数与两类极值例题
例 4(方向导数):f(x, y)=x²y,求在点 (1, 2) 处沿 l=(3, 4) 方向的方向导数。
梯度 ∇f=(2xy, x²),在 (1, 2) 处为 (4, 1)。单位方向 e_l=(3/5, 4/5)。方向导数 =4×3/5+1×4/5=16/5。方向导数的最大值出现在梯度方向,等于 |∇f|=√17。

例 5(无条件极值):f(x, y)=x³−3x+y²−2y。
驻点:f_x=3x²−3=0 得 x=±1,f_y=2y−2=0 得 y=1,驻点为 (1, 1) 和 (−1, 1)。二阶偏导 A=f_xx=6x,B=f_xy=0,C=f_yy=2。
- 在 (1, 1):AC−B²=12>0 且 A>0,是极小值点,极小值 f=1−3+1−2=−3。
- 在 (−1, 1):AC−B²=−12<0,不是极值点(鞍点)。

例 6(条件极值):求 f=x²+y² 在直线 x+2y=5 上的最小值。
设 L=x²+y²+λ(x+2y−5),令 L_x=2x+λ=0,L_y=2y+2λ=0,得 y=2x。代入约束 x+4x=5,x=1、y=2,最小值 f=5。
几何上它是原点到直线距离的平方,距离 |−5|/√5=√5,平方为 5,两种算法一致。条件极值的四步写法和长方体体积这类应用题,单独整理在 拉格朗日乘数法 里。
常见错误与记录习惯
- 偏导时变量没当常数:对 x 求偏导时把 y² 也求成 2y。
- 全微分只写一项:dz 漏掉 dy 那一项。
- 方向没单位化:例 4 直接用 (3, 4) 点乘梯度,得 16,是正确值的 5 倍。
- 只找驻点不判别:例 5 把 (−1, 1) 也当成极值点。

五块内容的例题写在同一份笔记里,最方便前后对照。打开公式编辑页点「LaTeX」,用 aligned 环境按步骤记,偏导符号可以直接写 \partial,例 5 的判别过程如下:
\begin{aligned}
f_{x} &= 3x^{2}-3=0,\quad f_{y}=2y-2=0 \\
A &= 6x,\quad B=0,\quad C=2 \\
(1,1)&:\ AC-B^{2}=12>0,\ A>0,\ \text{极小值 } f=-3 \\
(-1,1)&:\ AC-B^{2}=-12<0,\ \text{鞍点}
\end{aligned}
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延伸阅读
常见问题
- 可微和偏导存在是什么关系?
- 可微一定能推出两个偏导数都存在,也能推出函数在该点连续;反过来,偏导数都存在推不出可微,甚至推不出连续。典型例子是 x 乘 y 除以 x 平方加 y 平方、原点处补定义为零的函数,它在原点两个偏导数都等于零,却连连续都不满足。偏导数在该点附近连续,才是可微的一个充分条件。
