4.1 第3次作业评讲

4.1.1 概念和计算部分

例 4.1.1 判断题:

(1)

(orange-circle71%)累次极限limx→alimy→bf(x,y)就是沿从(x,y)经(x,b)到(a,b)的折线趋于(a,b)时f(x,y)的极限。

(2)

(green-circle97%)偏导数∂2f∂x∂y和∂2f∂y∂x总是相等的。

解 (1) 错。沿从(x,y)经(x,b)到(a,b)的折线趋于(a,b)时f(x,y)的极限,实际上就是limx→af(x,b),只取一次极限;累次极限limx→alimy→bf(x,y)是两次极限,第一次极限是沿(x,y)到(x,b)取极限limy→bf(x,y)=g(x),然后再对一元函数g(x)取极限limx→ag(x)。

(2) 错。混合偏导数未必总是相等的;但当这两个偏导函数都连续时,它们是相等的。 ◻

例 4.1.2 单项选择题:

(3)

(green-circle90%)可微函数沿它的梯度方向

(A)

增长最快

(B)

减少最快

(C)

不变

(D)

视具体情况而定

解 (3) A。对梯度∇f(P0)的单位向量v,以及任意单位向量u,都有(1)∇f(P0)⋅v=∥∇f(P0)∥=∥∇f(P0)∥∥u∥≥∇f(P0)⋅u=∂f∂u(P0) ◻

例 4.1.3 填空题:

(4)

(yellow-circle86%)函数f(x,y)=x2y3在点(1,1)处的全微分为df(1,1)= ____。

(5)

(orange-circle78%)已知z=v+uf(v),v=yx,u=xy,f是二阶可微的一元函数,满足f(1)=1、f′(1)=2、f″(1)=3,则z=z(x,y)的偏导数zxy(1,1)= ____。

(6)

(red-circle58%)设z=f(u,x,y),其中u=xey,f是二阶连续可微函数。记fk表示三元函数f对第k个自变量的一阶偏导数,fi,j表示三元函数f对第i个自变量和第j个自变量的二阶偏导数。若二元函数z=z(x,y)在点(2,0)处的偏导数(2)∂z∂x(2,0)=Af1+Bf2+Cf3∂2z∂x∂y(2,0)=Df1,1+Ef2,2+Ff3,3+Gf1,2+Hf1,3+Kf2,3+Lf1+Mf2+Nf3 则(A,B,C)= ____,(D,E,F,G,H,K,L,M,N)= ____。

(7)

(yellow-circle85%)映射(3)(uv)=(ln⁡x2+y2arctan⁡yx) 在点(35,−45)处的Jacobi矩阵的行列式等于____。

(8)

(yellow-circle84%)球坐标变换(4)x=rsin⁡θcos⁡ϕ,y=rsin⁡θsin⁡ϕ,z=rcos⁡θ 在(r,θ,ϕ)=(2,π6,π4)处的Jacobi行列式的值为____。

(9)

(yellow-circle81%)已知函数f在点(2,3)处的梯度为(3,4)T,则f在点(2,3)处沿向量v=(−1,1)T的方向的方向导数为____。

解 (4) df=2xy3dx+3x2y2dy,df(1,1)=2dx+3dy。

(5) 由题知z(x,y)=yx+xyf(yx),计算可得(5)zxy=−1−x2f(yx)+xyf′(yx)+y2f″(yx)x2 故zxy(1,1)=−5。

(6) 由题知z=f(u,x,y),其中u=ey,计算可得(6)∂z∂x=f1∂(xey)∂x+f2=eyf1+f2∂2z∂x∂y=[f1,1∂(xey)∂y+f1,3]ey+f1ey+[f2,1∂(xey)∂y+f2,3]=xeyf1,1+xeyf1,2+eyf1,3+f2,3+eyf1 故(A,B,C)=(1,1,0),(D,E,F,G,H,K,L,M,N)=(2,0,0,2,1,1,1,0,0)。

(7) 计算可得Jacobi矩阵为(7)J=(xx2+y2yx2+y2−yx2+y2xx2+y2)⟹detJ=1x2+y2 故detJ=1。

(8) 计算可得Jacobi矩阵为(8)J=(sin⁡θcos⁡ϕrcos⁡θcos⁡ϕ−rsin⁡θsin⁡ϕsin⁡θsin⁡ϕrcos⁡θsin⁡ϕrsin⁡θcos⁡ϕcos⁡θ−rsin⁡θ0)⟹detJ=r2sin⁡θ 故detJ=2。

(9) 归一化v得到u=v∥v∥=(−22,22)T。由梯度和方向导数的关系可得(9)∂f∂u(2,3)=∇f(2,3)⋅u=(34)⋅(−2222)=22 ◻

4.1.2 解答和证明部分

例 4.1.4 (解答题1,keycap-1keycap-0,green-circle94%) 设f:R2→R是C2函数,满足∂2f∂u2+∂2f∂v2=0。证明:g(x,y)=f(xx2+y2,yx2+y2)也满足Laplace方程。

解 记(u,v)=(xx2+y2,yx2+y2),计算可得(10)ux=−vy=v2−u2,uy=vx=−2uv 所以keycap-4(11)ux2+uy2=vx2+vy2,uxvx+uyvy=0,Δu=Δv=0 进一步计算可得keycap-4(12)∂g∂x=∂f∂uux+∂f∂vvx∂2g∂x2=∂2f∂u2ux2+2∂2f∂u∂vuxvx+∂2f∂v2vx2+∂f∂uuxx+∂f∂vvxx∂2g∂y2=∂2f∂u2uy2+2∂2f∂u∂vuyvy+∂2f∂v2vy2+∂f∂uuyy+∂f∂vvyy 故有keycap-2(13)Δg=(∂2f∂u2+∂2f∂v2)(ux2+uy2)+2∂2f∂u∂v(uxvx+uyvy)+∂f∂uΔu+∂f∂vΔv=0 即g满足Laplace方程。 ◻

例 4.1.5 (解答题2,keycap-1keycap-0,green-circle91%) 设z=z(x,y)具有二阶连续偏导数,满足方程(14)zxx+zxy+zx=z 求函数w=w(u,v)=zey满足的偏微分方程,其中(u,v)=(x+y2,x−y2)。

解 计算可得keycap-4(15)(∂∂x∂∂y)=(∂∂u∂∂v)(121212−12)=12(∂∂u+∂∂v∂∂u−∂∂v)(∂2∂x2∂2∂x∂y∂2∂y∂x∂2∂y2)=(∂∂u∂∂v)(∂∂u∂∂v)=(121212−12)(∂2∂u2∂2∂u∂v∂2∂v∂u∂2∂v2)(121212−12)=14(∂2∂u2+2∂2∂u∂v+∂2∂v2∂2∂u2−∂2∂v2∂2∂u2−∂2∂v2∂2∂v2−2∂2∂u∂v+∂2∂u2) 作换元(x,y)↦(u,v),则z满足的微分方程为keycap-3(16)z=14(zuu+2zuv+zvv)+14(zuu−zvv)+12(zu+zv)=12(zuu+zuv+zu+zv) 再代入z=we−y=wev−u可得keycap-3(17)2wev−u=2z=ev−u(wuu+wuv)⟹wuu+wuv=2w ◻

例 4.1.6 (解答题3,keycap-1keycap-0,yellow-circle87%) 求函数arctan⁡1+x+y1−x+y在原点处带Peano余项的二阶Taylor公式。

解 设(u,v)=(x+y,x−y),计算可得(18)arctan⁡1+u1−v=arctan⁡[(1+u)(1+v+v2+o(v2))]=arctan⁡[1+u+v+uv+v2+o(u2+v2)] 注意到(19)arctan⁡(1+t)=π4+12t−14t2+o(t2) 代入t=u+v+uv+v2可得(20)arctan⁡1+u1−v=π4+12(u+v+uv+v2)−14(u+v+uv+v2)2+o(u2+v2)=π4+12(u+v+uv+v2)−14(u+v)2+o(u2+v2)=π4+12⋅2x(x−y+1)−14⋅(2x)2+o(x2+y2)=π4+x−xy+o(x2+y2) ◻

例 4.1.7 (解答题4,keycap-1keycap-0,green-circle91%) 把xy在(x,y)=(1,0)处展为带Peano余项的二阶Taylor公式。

解 令x=1+t,计算可得(21)xy=exp⁡[yln⁡(1+t)]=exp⁡[y(t+o(t))]=exp⁡(ty+o(ty))=1+(x−1)y+o((x−1)2+y2) ◻

例 4.1.8 (解答题5,keycap-1keycap-0,green-circle93%) 设f∈C1(R2)满足对任意(x,y)≠(0,0),xfx(x,y)+yfy(x,y)>0,证明:原点是f的唯一驻点,且为f的最小值点。

证明 ∀(x0,y0)≠(0,0),构造函数g(t):=f(x0t,y0t),(t≥0),求导可得keycap-4(22)g′(t)=x0fx(x0t,y0t)+y0fy(x0t,y0t)=1t(x0tfx(x0t,y0t)+y0tfy(x0t,y0t))>0,∀t>0 由Lagrange中值定理可得keycap-4(23)f(x0,y0)−f(0,0)=g(1)−g(0)=g′(ξ)>0 故原点是f的最小值点。显然其余点不是f的驻点,由Fermat引理可知原点是f的唯一驻点。keycap-2 ◻

例 4.1.9 (解答题6,keycap-1keycap-0,yellow-circle87%) 求函数z=x4+y4−4x2+8xy−4y2的所有驻点,并讨论该函数的极值和最值。

解 注意到z连续且满足lim(x,y)→∞z(x,y)=+∞,故z在R2上有最小值、无最大值,且最小值点为极值点(之一)。keycap-2计算可得(24)(∂z∂x∂z∂y)=4(x3−2x+2yy3−2y+2x)=(00) 解得所有驻点为keycap-2(25)(x,y)=(0,0),(2,−2),(−2,2) 继续计算可得(26)Hf(x,y)=(∂2z∂x2∂2z∂x∂y∂2z∂y∂x∂2z∂y2)=4(3x2−2223y2−2) 因此keycap-2(27)Hf(0,0)=(−222−2),Hf(2,−2)=(102210),Hf(−2,2)=(102210) 故(0,0)为退化驻点,(2,−2),(−2,2)为极小值点,且z(2,−2)=z(−2,2)=−32,因此z的最小值为−32。keycap-2注意到(28)z(t,0)=t4−4t2,z(t,t)=2t4 即在0∘方向(0,0)为极大值,在45∘方向(0,0)为极小值,故(0,0)为鞍点。keycap-2 ◻

例 4.1.10 (解答题7,keycap-1keycap-0,yellow-circle89%) 讨论函数f(x,y)=2x+y−x2−ex+y的极值和最值,以及该函数的值域。

解 注意到(29)f(0,y)=y−ey→−∞,y→∞f(x,y)=x−x2+(x+y)−ex+y≤14+(−1)=−34,∀(x,y)∈R2 第二个式子在(x,y)=(12,−12)时取得等号。故f在R2上有最大值−34、无最小值,值域为(−∞,−34],且最大值点为极值点(之一)。keycap-4计算可得(30)(∂f∂x∂f∂y)=(2−2x−ex+y1−ex+y)=(00) 解得(x,y)=(12,−12)为唯一驻点,其必为极大值点。keycap-6 ◻

例 4.1.11 (解答题8,keycap-1keycap-0,yellow-circle87%) 设函数u(x,y)在闭区域D―:x2+y2≤1上连续,在区域D:x2+y2<1内满足uxx+uyy=u,且在边界∂D:x2+y2=1上满足u(x,y)≥0。证明:在区域x2+y2<1内,u(x,y)≥0。

证明 类似例3.3.12,采用反证法。设(x0,y0)为u的最小值点,假设u(x0,y0)<0,则x02+y02<1(即(x0,y0)∈D),故Hu(x0,y0)半正定;然而(31)0≤trHu(x0,y0)=uxx+uyy=u(x0,y0)<0 矛盾!故∀(x,y)∈D―,都有u(x,y)≥u(x0,y0)≥0成立。 ◻

例 4.1.12 (解答题9,keycap-1keycap-0,yellow-circle88%) 讨论函数z(x,y)=(1+ey)cos⁡x−yey的驻点、极值、最值,并求该函数的值域。

解 注意到(32)u(x,y)=(1+ey)cos⁡x−yey≤1+ey−yey≤2,∀(x,y)∈R2 当(x,y)=(2kπ,0)时取得等号。故z在R2上有最大值2、无最小值,值域为(−∞,2],且最大值点为极值点(之一)。keycap-4随后参见例3.3.9,计算驻点keycap-2、分析得到极大值点keycap-2和鞍点keycap-2。 ◻

例 4.1.13 (解答题10,keycap-1keycap-0,green-circle96%) 证明:对任何正数x,y都有(33)ex−1+xln⁡x+ey−1+yln⁡y≥2xy

证明 参见例3.3.10。定义函数、计算驻点keycap-2、Hesse矩阵keycap-2、分析Hesse矩阵的(半)正定性keycap-2、(利用凸函数)证明最小值存在keycap-2、计算得到极(最)小值keycap-2。

本例的另一种做法是证明加强命题:(34)ex−1+xln⁡x≥x2⟹ex−1+xln⁡x+ey−1+yln⁡y≥x2+y2≥2xy 这样只用一元函数的性质即可证明原命题。 ◻

注 在说明极值点是最值点时,一定要首先证明最值存在!