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微積分學 |
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在微積分學中,多元微積分 (也稱為多變量微積分,Multivariable calculus,multivariate calculus)是由多個變量組成的微積分。相較於只有一個變量的單變量微積分,多變量微積分在函數的求導和積分等運算中含有不少於兩個變量。
典型運算
編輯極限與連續
編輯在多變量微積分領域,對函數極限和函數連續性的研究可導致許多「反直覺」的結果。例如,一些含有兩個變量的純量函數( ),當x,y沿不同路徑(例如直線與拋物線)趨近於極限點時,函數的值不同。例如,函數
沿任何直線 趨近於原點 時,f趨近於0。然而,當變量x,y沿拋物線 趨近於原點時,f趨近於0.5。由於沿不同路逕取極限時函數值不同,故該函數在原點的極限不存在。
每一個變量的連續不是多元函數連續的充分條件: 例如, 含有兩個變量的實數函數 ,對於每一個固定的 , 關於 的函數在其定義域內連續。同樣的,對於每一個固定的 , 關於 的函數在其定義域也內連續,但這不能說明原函數連續。
- 作為一個例子,考慮函數
很容易驗證,在實數域中,定義函數: ,則對於每一個固定的 , 在 上連續。同理,函數 也是關於 的連續函數。然而,函數 在原點是不連續的。 考慮序列 ( 為自然數),若在原點連續其結果應為 。然而,通過計算知其在原點的極限為 。 因此, 在原點不連續。
偏導數
編輯偏導數將導數的概念推廣到更高維度。一個多變量函數的偏導數是一個相對於一個變量的導數,所有其他變量視作常數,保持不變。
偏導數可被結合從而創造出複雜形式的導數。在向量分析中,Nabla算子( )依據偏導數被用於定義這些概念:梯度,散度,旋度。在含有偏導數的矩陣中,雅可比矩陣可以用來表示任意維度的空間之間的函數的導數。 導數可因此理解為從一個域到另一個域的線性映射。
含有偏導數的微分方程被稱為偏微分方程或PDEs。這些方程較只含有一個變量的常微分方程更難被解出。
重積分
編輯重積分將積分的概念拓展至任意數量的變量。二重積分和三重積分可用於計算平面和空間中區域的面積和體積。富比尼定理給出了使用逐次積分的方法計算二重積分的條件。
多變量微積分基本定理
編輯在單變量微積分中,微積分基本定理建立了導數與積分的聯繫。 多變量微積分中導數與積分之間的聯繫,體現為向量微積分的積分定理:
在對多變量微積分更深層次的研究中,可以認為以上四條定理是一個更一般的定理的具體表現,即廣義斯托克斯定理。
應用
編輯定義域/值域 | 適用 | ||
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曲線 | 曲線長度,曲線積分,曲線曲率. | ||
曲面 | 表面積,曲面積分,通量,曲面曲率. | ||
純量場 | 極大值和極小值,拉格朗日乘數,方向導數. | ||
向量場 | 有關向量分析的運算,包括梯度,散度,旋度. |
參見
編輯外部連結
編輯- UC Berkeley video lectures on Multivariable Calculus, Fall 2009, Professor Edward Frenkel
- MIT video lectures on Multivariable Calculus, Fall 2007
- Multivariable Calculus: A free online textbook by George Cain and James Herod
- Multivariable Calculus Online: A free online textbook by Jeff Knisley
- Multivariable Calculus – A Very Quick Review, Prof Blair Perot, University of Massachusetts Amherst