Lecture 41:隐函数求导
考研数学学习笔记:Lecture 41:隐函数求导。保留原始公式、图示与例题。
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42.1 引入
和一元函数的关系
- 多元函数微分法和一元函数微分法的关系:
- 一元函数微分法中的问题:
- (1)复合函数求导;
- (2)隐函数求导;
- (3)参数方程
- (4)高阶导数
- (5)对数求导;
- 多元函数微分法中的问题:
- (1)复合函数微分法;
- (2)隐函数微分法;
考试内容概要
- (一)复合函数微分法;
- (二)隐函数微分法;
常考题型与典型例题
- 题型一:复合函数的偏导数与全微分
- 题型二:隐函数的偏导数与全微分
42.2 复合函数的微分法
42.2.1 多元函数的复合函数求导法
一元函数
- 当 $y=f(u),u=G(x)$ 可导
->$y=f(G (x))$ 可导; - 链式求导法:$y_{x}^{\prime}=y_{u}^{\prime}\cdot u_{x}^{\prime}$
定理: #多元复合函数的求导法则
<font color="#8db3e2"><font color="#c6d9f0">描述:设 $u=u(x,y),\quad v=v(x,y)$ 在点 $(x,y)$ 处有对 x 及对 $y$ 的偏导数,函数 $z=f(u,\nu)$ 在对应点 $(u,\nu)$ 处有连续偏导数,则 $z=f[u(x,y),v(x,y)]$ 在点 $(x, y)$ 处的两个偏导数存在,且有:
$$\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial z}{\partial\nu}\frac{\partial v}{\partial x},\quad\frac{\partial z}{\partial y}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial y}+\frac{\partial z}{\partial\nu}\frac{\partial\nu}{\partial y}$$
解释
- 对内层函数:
- $u=u(x,y),\quad v=v(x,y)$ 要求的是偏导数存在;
- 对外层函数:
- $z=f(u,\nu)$ 要求的是偏导数存在,并且要连续;
- 原因:
- 在多元里面,可导不可以推出可微;
原理
- 假设函数和变量的关系:
- z
- u
- x
- y
- v
- x
- y
- 分析:
- 由上述求导的树形图可知,其中共有
x、y两个变量; - 对
x自变量而言->其在u和v当中都存在->因此对 x 的求导:$\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial z}{\partial\nu}\frac{\partial v}{\partial x}$->求导的结果为分别对u、v的复合函数求导的和; - 同理对
y
42.2.2 全微分形式的不变性
定理: #全微分形式的不变性
<font color="#8db3e2"><font color="#c6d9f0">描述:设函数 $z=f(u,v),\quad u=u(x,v)$ 及 $\nu=\nu(x,y)$ 都有连续的一阶偏导数,则复合函数 $z=f[u(x,y),v(x,y)]$ 的全微分不变性:$$\mathbf{d}z=\frac{\partial z}{\partial x}\mathbf{d}x+\frac{\partial z}{\partial y}\mathbf{d}y=\frac{\partial z}{\partial u}\operatorname{d}u+\frac{\partial z}{\partial\nu}\operatorname{d}\nu.$$
即多元函数也具有微分形式的不变性;
由此推导而来:$$\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial z}{\partial\nu}\frac{\partial\nu}{\partial x},\quad\frac{\partial z}{\partial y}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial y}+\frac{\partial z}{\partial v}\frac{\partial\nu}{\partial y}$$
解释
- 一元时:
- 无论当前是对 x 的导数 $dx$ ,还是对 u 的导数 $du$(即无论是自变量还是中间变量),当前都是对这个变量的导数乘以对这个变量的微分;
- 多元时:
- 因为 $z=f(u,v),\quad u=u(x,v)$ 及 $\nu=\nu(x,y)$ 都有连续的一阶偏导数,所以一定可微分;
- 微分形式不变
->$\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial z}{\partial\nu}\frac{\partial\nu}{\partial x},\quad\frac{\partial z}{\partial y}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial y}+\frac{\partial z}{\partial v}\frac{\partial\nu}{\partial y}$ - 带入

- 意义:
z作为其他变量的函数,其中出现的变量、不用管其是中间变量还是自变量,微分形式具有不变性;
42.2.3 例题
情况 1:$\text{设 }z=f(u,v),u=\varphi(x),v=\psi(x)\text{ 均可微,则}$
- $\frac{dz}{dx}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{du}{dx}+\frac{\partial z}{\partial\nu}\frac{d\nu}{dx}$
- 分析:
- 因为 u、v 对 z 是偏导数,所以是偏微分 $\partial$
- 因为如图所示的关系

- 所以 z 是对 x 的一元函数,所以 u 对 x 是直接求导;
情况 2:$\text{设 }w=f(u),u=\varphi(x,y,z)\text{ 均可微},$
- $\frac{\partial w}{\partial x}=\frac{dw}{du}\frac{\partial u}{\partial x},\frac{\partial w}{\partial y}=\frac{dw}{du}\frac{\partial u}{\partial y},\frac{\partial w}{\partial z}=\frac{dw}{du}\frac{\partial u}{\partial z}$
- 分析
- w 是对 xyz 的三元函数

情况 3:$\text{设 }u=f(x,y,z),z=\varphi(x,y)\text{ 均可微}$
- $\frac{\partial u}{\partial x}=\frac{\partial f}{\partial x}+\frac{\partial f}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x},\frac{\partial u}{\partial y}=\frac{\partial f}{\partial y}+\frac{\partial f}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial y}$
- 因为当中等式前面的 u 的含义和后背的 u 的含义不一样,所以在后背写成 f 以表示区分;
- 分析

例题:$\text{设 }z=f(x+y,xy),\text{ 其中 }z=f(u,v)\text{ 可微,求 }\frac{\partial z}{\partial x},\frac{\partial z}{\partial y}$
- 分析
- 解析
- $dz=\frac{\partial f}{\partial u}du+\frac{\partial f}{\partial v}dv=\frac{\partial f}{\partial u}(dx+dy)+\frac{\partial f}{\partial V}(ydx+xdy)$
- 由不变性可知
- = $\frac{\partial f}{\partial x}dx+\frac{\partial f}{\partial y}dy$
- 然后因为是分别求 x、y,所以分开得:

- 题型: #多元复合函数的求导法则
42.3 隐函数的微分法
42.3.1 多元函数隐函数基本概念
定义: #多元函数隐函数
<font color="#ccc1d9">描述:由方程 $F(x, y)=0$ 确定的隐函数 $y=(x)$,得:$$y^{\prime}=-\frac{F_{x}^{\prime}}{F_{y}^{\prime}}$$
解释
- 什么是隐函数
- 形如 $F(x, y)=0$ 的函数叫隐函数;
- 将自变量和因变量放在同一个式子中,隐藏了二者之间的函类关系,因此称之为隐函数。
- 什么是显函数
- 显函数可以理解为:
- 自变量和因变量的函数关系明显的函数,形如 $y=f(x)$ 对应隐函数概念;
定理: #隐函数存在定理
<font color="#8db3e2"><font color="#c6d9f0">描述:
1. $F(x,y)$ 在点 $M_0(x_0,y_0)$ 邻域内连续可偏导;
2. $F(x_0,y_0)=0$;
3. $F_y\:\prime(x_0,y_0)\neq0$
则由函数 $F(x,y)$ 在 $M_{0}$ 邻域内唯一确定一个连续可导函数 $y=f(x)$ 使 $y_0=f(x_0)$
则: $$\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}'}{F_{y}'}$$
解释
- 更通俗的解释
- $F(x,y)=0,\text{若}x\text{为自变量},F(x,y)=0\Rightarrow y=y(x),\text{求}\frac{dy}{dx}$
- 根据要求,x 是自变量,因此理论上可以将 y 变成 x 的一元函数,即将 y 直接看成 y (x),进而同时两边对 x 求导:
- $F_{x}'+F_{y}'\frac{dy}{dx}=0\Longrightarrow\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}'}{F_{y}'}$
- 记忆
- 1. 一定有负号;
- 2. $\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}'}{F_{y}'}$ 中的 x 和 y 是交错对应的;
证明
- 因为在隐函数 $F(x,y)$ 中:
- x 是对于 x 的函数:$x=x$
- y 是对于 x 的函数:$y=f(x)$
- 所以当对 $F(x,y)=0$ 求导时,它们的求导链条为:$F<_{y}^x>x$
- 所以分别对 x、y 求导后:$\frac{\partial F}{\partial x}+\frac{\partial E}{\partial y}\frac{dy}{dx}=0$
- 转化位置,得到:$\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}'}{F_{y}'}$
定理: #多元隐函数存在定理
<font color="#8db3e2"><font color="#c6d9f0">描述: $F(x,y,z)$ 在点 $M_{0}(x_{0},y_{0},z_{0})$ 邻域内连续可偏导,且 $F(x_{0},y_{0},z_{0})=0,F_{z}\:{\prime}(x_{0},y_{0},z_{0})\neq0$ 则由 $F(x,y,z)=0$ 在 $M_{0}$ 邻域内唯一确定一个连续可导函数 $z=\varphi(x,y)$ 且 $z_0=\varphi(x_0,y_0)$
则:$$\frac{\partial z}{\partial x}=-\frac{F_{x}’}{F_{z}’},\frac{\partial z}{\partial y}=-\frac{F_{y}’}{F_{z}’}$$
42.3.2 例题
例题:$e^xy^3-x^2+2y=1,\text{求}\frac{dy}{dx},\frac{d^2y}{dx^2}$
- 分析
- $\text{依题目知,x为自变量,y为关于x的函数}$
- 解析:求 $\frac{dy}{dx}$
- $$\begin{aligned}&e^{x}y^{3}-x^{2}+2y=1 \\&e^{x}y^{3}+e^{x}3y^{2}{\frac{dy}{dx}}-2x+2{\frac{dy}{dx}}=0 \\&\frac{dy}{dx}=\frac{2x-e^{x}y^{3}}{e^{x}3y^{2}+2}\end{aligned}$$
- 解析:求 $\frac{d^2y}{dx^2}$
- 题型: #隐函数求导
例题:已知 $x^{2}+y^{2}-1=0$,当 $(0,1)$ 点处 XXXX,求一阶隐函数求导以及二阶隐函数求导;
- 分析
- 注意是 $F(x,y)=0$
- 解析:一阶
- 设 $F(x,y)=x^{2}+y^{2}-1$
- 可得:$F_{x}^{\prime}=2x,F_{y}^{\prime}=2y$
- 所以:$F(0,1)=0,F_{y}^{\prime}(0,1)=2\neq0$
- 带入公式:$\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}^{\prime}}{Fy^{\prime}}=-\frac{2x}{2y}=-\frac{x}{y}$
- 解析:二阶
- 对 $-\frac{x}{y}$ 中的 $x$ 再求一次导;
- $\frac{d^{2}y}{dx^{2}}=-\frac{y-xy^{\prime}}{y^{2}}=-\frac{y+x\frac{x}{y}}{y^{2}}$
- 题型: #隐函数求导
42.4 常考题型
题型: #复合函数偏导数与全微分
PART 1:解题方法
题型:对变上限积分多元复合函数求导
- (1)将变上限积分带入进去;
- (2)求导:
- 如果对 X 求导,那就把 Y 当成常数。同理对 Y;
- 根据 $(\int_a^xf(t)\mathrm{d}t)^{\prime}=f(x)$ 可知,求导就得到函数;
- 补充:其他方法
- 先带后求:带某个特殊值
题型:求全微分的值
- 方法一:
- 直接求微分;
- 通常要使用复合函数求导法;
- 方法二:
- 分别求两个偏导,然后分别乘以 $dx,dy$ 相加,得到微分;
- 公式:$$\mathbf{d}z=\frac{\partial z}{\partial x}\mathbf{d}x+\frac{\partial z}{\partial y}\mathbf{d}y$$
题型:多元复合函数求高阶导数
- (1)先求一阶导数 $\frac{dy}{dx}$,并且先不带入复合函数
- 比如当 $y=f(e^x,cosx)$ 时,$\frac{dy}{dx}=f_{1}^{\prime}e^{x}+f_{2}^{\prime}(-sinx)$
- (2)将复合函数以及目标点得值带入一阶导数,可以得到一阶导数的值;
- (3)再求二阶导数,注意对 $f_{1}^{\prime}$ 以及 $f_{2}^{\prime}$ 求导时的对象;
- 因为
f是关于 $e^x,cosx$ 两项得复合函数,所以对 $f_{1}^{\prime}$ 以及 $f_{2}^{\prime}$ 求导时、既要求对 $e^x$ 部分的导数,也要求对 $cosx$ 部分的导数: - $$\frac{d^{2}y}{dx^{2}}=f_{11}^{\prime\prime}e^{2x}+f_{12}^{\prime\prime}(-e^{x}sinx)+f_{1}^{\prime}\cdot e^{x}+f_{22}^{\prime\prime}\sin^{2}x+f_{21}^{\prime\prime}(-e^{x}sinx)-f_{2}^{\prime}\cos x$$
题型:当题目中 x、y 等自变量之间关系比较复杂时,可以使用复合函数将其代换成简单函数,基于复合函数求导求目标结果
- 举例:比如当 $z=f(x^y,y^x)$ 时,可以让 $u=x^y,v=y^x$,此时 $z=f(u,v)$,得到以下树形图:
- z
- u
- x
- y
- v
- x
- y
- 此时假设求对 x 得偏导:$$\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial f}{\partial u}yx^{y-1}+\frac{\partial f}{\partial u}y^{x}luy$$
PART 2:典型例题
例题:设 $z=\left(1+\frac{x}{y}\right)^{\frac{x}{y}},\text{则求:}dz|_{(1,1)}$
- 方法一:直接求微分
- 因为微分形式的不变性,所以 z 对 u 的微分 $z_{u}^{\prime}\mathrm{d}u$ 等于 z 对 x、y 的微分;
- $\frac{x}{y}=u,\quad z=(1+u)^{u},\quad\mathrm{d}z=z_{u}^{\prime}\mathrm{d}u$
- 设 $z=e^{u\ln(1+u)},且du=d\frac{x}{y}$
- 得: $$\quad\mathrm{d}z=e^{u\ln(1+u)}\left[\ln(1+u)+\frac{u}{1+u}\right]\frac{ydx-xdy}{y^2}$$
- 得到 $dz$ 得公式后,带入 z 得数值:$dz|_{(1,1)}=2\left[\ln 2+\frac{1}{2}\right](dx-dy)$
- 方法二:利用两个偏导求微分
- 先分别求 $z_x^{\prime}(1,1),\quad z_y^{\prime}(1,1)$,然后分别乘以
dx、dy,得到微分; - 因为是具体点,可以先带后求;
- $$\begin{aligned}&z(x,1)=(1+x)^{x}=e^{x\ln(1+x)}\\&z_{x}^{\prime}(x,1)=e^{x\ln(t+x)}\left[\ln(t+x)+\frac{x}{1+x}\right],\quad z_{x}^{\prime}(1,1)=2\left[\ln2+\frac{1}{2}\right]=1+2\ln2\end{aligned}$$
- 同理对
y求偏导
例题:设 $f(u,v)$ 具有二阶连续偏导数,函数 $g(x,y)=xy-f(x+y,x-y)$,求 $\frac{\partial^2g}{\partial x^2}+\frac{\partial^2g}{\partial x\partial y}+\frac{\partial^2g}{\partial y^2}$
- $\frac{\partial g}{\partial x}=y-f_{1}^{\prime}-f_{2}^{\prime}$
- $\frac{\partial^{2}g}{\partial X^{2}}=-\left[f_{11}^{\prime\prime}+f_{12}^{\prime\prime}\right]-\left[f_{11}^{\prime\prime}+f_{22}^{\prime\prime}\right]$
- $\frac{\partial^{2}g}{\partial x\partial y}=1-\left[f_{11}^{\prime\prime}-f_{12}^{\prime\prime}\right]-\left[f_{21}^{\prime\prime}-f_{22}^{\prime\prime}\right]$
- $\frac{\partial g}{\partial y}=x-f_{1}^{\prime}+f_{2}^{\prime}$
- $\frac{\partial^{2}g}{\partial y^{2}}=-\left[f_{11}^{\prime\prime}-f_{12}^{\prime\prime}\right]+\left[f_{21}^{\prime\prime}-f_{22}^{\prime\prime}\right]$
- 所以求和为:$1-3f_{11}-f_{22}$
例题:设函数 $f(u)$ 具有二阶连续导数,$z=f(e^x\cos y)$ 满足 $\frac{\partial^{2}z}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2}z}{\partial y^{2}}=(4z+e^{x}\cos y)e^{2x}$,若 $f(0)=0,f^{\prime}(0)=0$,求 $f(u)$ 的表达式;
- 分析
- 解析
- 题型:#
PART 3:知识点复盘
题型: #隐函数的偏导数与全微分
PART 1:解题方法
题型:隐函数求微分
- 注:
- 和显函数求微分一样,也是有两种方法
- 什么是多元函数的隐函数:
- 当前函数是 $z=z(x,y)$,此时 z 就类似于一元函数时的 y,是因变量。当函数式当中除了有 x、y 之外还有 z 时,就是隐函数;
- 方法一:
- 直接求微分;
- 如果知道了 x、y 的值,需要先把 z 的值求出来,带进方程,然后再求;
- 方法二:
- 利用两个偏导求微分
题型:隐函数求导
- 方法一:带公式
- $$\frac{dy}{dx}=-\frac{F_{x}'}{F_{y}'}$$
- 方法二:两边求导
- 同时对函数得两边求导,注意隐函数中 z 和 x、y 的复合关系;
- 方法三:微分形式不变性
-
- 注意:
- 方法一中的 ${F_{x}'}$ 是对 x 求导,但是此时是将 $z=f(x, y)$ 中的 z、y 都看作常数;
- 方法二中的对两边求导,当对 x 求导时、把 z 看成是 $z=f(x, y)$ 的函数
题型:复合函数和隐函数的综合题
- 方法一:链式求导
- (1)画出求导的树形图;
- (2)根据树形图,确定求导的式子
- 比如以下树形图:
- u
- x
- y
- x
- z
- x
- 其对应的求导式子:$\frac{\operatorname{d}u}{\operatorname{d}x}=\frac{\partial f}{\partial x}+\frac{\partial f}{\partial y}\frac{\operatorname{d}y}{\operatorname{d}x}+\frac{\partial f}{\partial z}\frac{\operatorname{d}z}{\operatorname{d}x}$
- (3)根据隐函数关系,求出其中 $\frac{\operatorname{d}y}{\operatorname{d}x}$ 以及 $\frac{\operatorname{d}z}{\operatorname{d}x}$
- 方法二:全微分形式不变性
- 比如以下树形图:
- u
- x
- y
- x
- z
- x
- 不需要关系 u 和 xyz 是否是中间变量,因为 $u=f(x,y,z)$,所以根据微分形式不变性:
- $du=\frac{\partial f}{\partial x}dx+\frac{\partial f}{\partial y}dy+\frac{\partial f}{\partial z}dz$
PART 2:典型例题
例题:若函数 $z=z(x,y)$ 由方程 $e^{x+2y+3z}+xyz=1\quad\text{确定,则 }dz_{(0,0)}=$
- 方法一:直接求微分
- 由 $x=0,y=0$ 可知 $z=0$
- 对 $e^{x+2y+3z}+xyz=1$ 两端微分
- 得到:$e^{x+2y+3z}(dx+2dy+3dz)+yzdx+xzdy+xydz=0$
- 将 $x=0,y=0,z=0$ 代入上式得 $dx+2dy+3dz=0$
- 最后得到 $dz|_{(0,0)}=-\frac{1}{2}(dx+2dy)$
- 方法二:分别求偏导
- 由 $x=0,y=0$ 可知 $z=0$
- 得 $dz|_{(0,0)}=z_{x}(0,0)dx+z_{y}(0,0)dy$
- $\text{在 }e^{x+2y+3z}+xyz=1\text{ 中令 }y=0\text{ 得},e^{x+3z}=1,\text{两边对 }x\text{ 求导得}$
- $e^{x+3z}(1+3z_{x})=0$
- $z_{x}(0,0)=-\frac{1}{3}.$
- $\text{同理可得}\quad z_y(0,0)=-\frac23$
- 得到 $dz|_{(0,0)}=-\frac{1}{2}(dx+2dy)$
例题:已知 $u+\mathbf{e}^{u}=xy,\text{求}\frac{\partial u}{\partial x},\frac{\partial u}{\partial y},\frac{\partial^{2}u}{\partial x\partial y}.$
- 分析
- 因为原式当中有 u、x、y,所以是隐函数,并且因为 u 是 x、y 的函数,所以还需要使用复合函数求导;
- 解析
- 方法一:两边求导
- 对 $u+\mathbf{e}^{u}=xy$ 两端对 x 求偏导得:$(1+e^{u})\frac{\partial u}{\partial x}=y$
- 右边为对 x 求偏导得结果;
- 左边为对复合函数 u 求导得结果。因为是复合函数求导,所以需要乘以 $\frac{\partial u}{\partial x}$
- 得到:$\frac{\partial u}{\partial x}=\frac y{1+e^x}$
- 同理可得:$\frac{\partial u}{\partial y}=\frac x{1+e^u}$
- 求 $$\frac{\partial^2u}{\partial x\partial y}=\frac{(1+e^u)-e^u\frac{\partial u}{\partial y}y}{\left(1+e^u\right)^2}$$
- 方法二:带公式
- 由公式得: $\frac{\partial y}{\partial x}=-\frac{F_{x}^{\prime}}{F_{x}^{\prime}}=-\frac{-y}{1+e^{u}}$
- 由公式得:$\begin{aligned}\frac{\partial u}{\partial y}=-\frac{F_{y}^{\prime}}{F_{u}^{\prime}}&=-\frac{-x}{1+e^{u}}\\&=\frac{x}{1+e^{u}}\end{aligned}$
- 方法三:微分形式不变性
- $(1+e^{u})du=ydx+xdy$
- 将 $1+e^{u}$ 除到右边去,可以得到 $du=Adx+Bdy$ 是形式