高等数学偏导数全微分

处对x的偏导数，记为
z ， 或 x x x0
zx
x x0 y y0
.
y y0
1
类似可定义函数z f ( x, y)在点( x0 , y0 ) 处对 y 的偏
导数，为
lim f ( x0 , y0 y) f ( x0 , y0 )
y0
y
z
记为
，或
y x x0
y y0
lim
A,
x0
x
同理可得 B f y( x0 , y0 ) .
dz z dx z dy x y
可微 可偏导 13
注：可偏导不一定可微,见下面反例.
xy
f
(
x,
y)


x2 y2
0
x2 y2 0 .
x2 y2 0
在点 (0,0) 处有 f x (0,0) f y(0,0) 0 ,
同理, f y (0,0) 0 .
9
偏导数存在与连续的关系
一元函数中在某点可导 连续，
多元函数中在某点偏导数存在
连续，
例如,函数
f
(
x,
y)


x
2
xy
y
2
,
0,
x2 y2 0
,
x2 y2 0
已经求得， f x (0,0) f y(0,0) 0 .
即 dy f ( x)dx .
11
二元函数的可微性和全微分
定义 二元函数 z f (x, y) 在点( x0 , y0 ) 处的全增量
z f ( x0 x, y0 y) f ( x0 , y0 ) 如果可以表示为

偏导数记号是一个 整体记号, 不能看作
分子与分母的商 !

p V V T
T p

RT pV
1
例3.7 求函数在点（0，0）处的偏导数
z

f (x, y)

xy

x2

y
2
,
x2 y2 0
0 , x2 y2 0
解
0
0
在上节已证 f (x , y) 在点(0 , 0) 不连续! 可导不一定连续.

z2
)

0
*四、全微分的应用
由全微分定义
z fx (x, y)x f y (x, y)y o()
可知当 及
dz
较小时, 有近似等式:
z d z fx (x, y)x f y (x, y)y
(可用于近似计算; 误差分析)
f (x x, y y) f (x, y) fx (x, y)x f y (x, y)y
z = f (x , y) 关于 x 的 n –1 阶偏导数 , 再关于 y 的一阶
偏导数为
( y
)


nz x n1
y
例.设 Z x3 y2 2 xy3 x2 y 5
2Z 2Z 2Z 2Z 3Z
求:
x 2
,
,
,
xy yx
y 2
,
x 3
解: Z 3x2 y2 2 y3 2xy,

fx x(x,
y);
y
( z ) x
2z x y
fx
y ( x,
y)
x
z

轮换对称性

f
x
(0,0,0)


3

x cos
x

x

0

1 4
利用轮换对称性 , 可得
f y (0,0,0)
f z (0,0,0)
1 4
d f (0,0,0) f y (0,0,0) d x f y (0,0,0) d y f z (0,0,0) d z
1 (d x d y d z) 4
例 7. 求所有的二阶偏导数： 两个混合偏导数：是否总相等
例8. 设

f(x,y)=
xy
x2 x2

y2 y2
,
0 ,
x2 y2 0 x2 y2 0
证明: fxy (0, 0) f yx (0, 0)
在什么条件下才能保证两者相等呢？
定理16.4 这个定理可以推广到 n阶偏导数的情形： 即若函数 f 具有直到 n 阶的连续偏导数，则求偏导数与变量的顺序
z
2
2ze
x2

y2

z
2

2
x
sin
y
u
2 x (1 2 x2 sin2 y) ex2 y2 x4 sin 2 y
xyz
u y

f y

f z
z y
2ye x2 y2 z2 2ze x2 y2 z2 x2 cos y
2 ( y x4 sin y cos y ) ex2 y2 x4 sin 2 y
x y
x f x
y
s f
同理 y
t
例4. 设 u f (xy, y ) 求 u 2u 2u

f ( x0 x , y0 ) f ( x0 , y0 ) f x ( x0 , y0 ) lim x 0 x
同理可定义关于y的偏导数
f ( x 0 , y 0 y ) f ( x 0 , y 0 ) lim f y ( x0 , y0 ) y 0 y
记为： f y ( x0 , y0 )
Q1 ：Q1对 自 身 价 格1的 边 际 需 求 p ; p1 Q1 ：Q1对 相 关 价 格2的 边 际 需 求 p ; p2
Q2 ：Q2 对 相 关 价 格1的 边 际 需 求 p ; p1 Q2 ：Q2 对 自 身 价 格2的 边 际 需 求 p ; p2
Q1 的经济意义：相关价格不变时,自身价格达到p1时, p1 价格再增加一个单位所增加或减少的需求量; Q1 的经济意义：自身价格不变时,相关价格达到p2时, p2 价格再增加一个单位所增加或减少的需求量;
的改变量为
z f ( x x, y y ) f ( x, y )
全改变量
1.全微分的定义 设长方形边长为x, y, 则它的面积为S=x y,如果边长有
改变量x, y, 则面积的改变量为
S f ( x x, y y ) f ( x, y ) ( x x )( y y ) xy yx xy x y dS : S在点( x, y )处的全微分.
注： 1.z f ( x, y)在( x0 , y0 )处的偏导数，可理解为 该函数
在( x0 , y0 )处沿x轴和y轴方向的变化率，即
d f x ( x0 , y0 ) f ( x , y0 ) | x x 0 dx d ( x 0 , y0 ) fy f ( x 0 , y ) | y y0 dx

2 z z f ( x , y ) = 2 = yy y y y
z 2 z z 2 z = f yx ( x , y ) = = f xy ( x , y ), = x y yx y x xy
混合偏导 高阶偏导数. 定义 二阶及二阶以上的偏导数统称为 高阶偏导数.
求z = x 3 y 2 + xy 的四个二阶偏导数 例 的四个二阶偏导数. 2 z z 解 = 3 x 2 y 2 + y, = 6 xy 2 , x x 2 2z = 6 x 2 y + 1; xy 2 z z = 2 x 3 y + x, = 2 x3 , y y 2 2z = 6 x 2 y + 1. yx
偏导数
如果函数 z = f ( x , y ) 在区域 内任一点 在区域D内任一点 (x, y)处对 的偏导数都存在 那么这个偏导数 处对x的偏导数都存在 处对 的偏导数都存在,
、 的二元函数, 仍是 x、y 的二元函数 它称为函数 z = f ( x , y )
对自变量x的偏导函数 简称偏导数 简称偏导数), 对自变量 的偏导函数 (简称偏导数 记作 z , f , z x 或 f x ( x , y ). x x 对自变量y的 同理, 同理 可定义函数 z = f ( x , y ) 对自变量 的 简称偏导数), 偏导函数 (简称偏导数 简称偏导数 记作
第二节 偏 导 数
偏导数的定义及其计算法 偏导数的几何意义 高阶偏导数
higher-order partial derivative
偏导数
一、一阶偏导数的定义
定义 设函数 z = f ( x , y ) 在点( x0 , y0 )的某邻域 内有定义， 固定为 内有定义， y固定为 0 , 若极限 y 将

偏导数与全微分的关系
偏导数与全微分的关系
偏导数及全微分是高等数学中重要的概念，用来描述一元函数、多元函数曲线特性及变化趋势。

而两者又有着密不可分的关系。

首先，偏导数是全微分的一部分，是全微分的基础。

它代表函数曲线在某一点的斜率，又叫函数的切线斜率，是函数曲线在某一点的变化率。

而全微分定义为函数在某一点的函数值及其方向对点中的变化率，所以它的意义是偏导数的概括，反映了函数曲线在某一点的斜率及方向的变化率，其值比偏导数更能体现函数曲线在该点的变化趋势。

其次，计算偏导数和全微分是有联系的。

若给定一个多元函数，要求偏导数则需要使用偏微分概念，因为偏微分是多元函数的偏导数。

而要计算全微分，首先要确定函数的偏导数，然后再求出全微分的求值。

最后，偏导数与全微分是相互联系的，彼此之间又有着千丝万缕的联系。

一般来说，计算多元函数的极值是依赖于偏导数的，而全微分是为了更全面地反映函数曲线的变化趋势。

所以，偏导数与全微分虽然各有不同的定义，但它们之间仍有密不可分的关系。

- 1 -。

2 2
函数若在某区域 D 内各点处处可微分， 则 称这函数在 D 内可微分.
21
几个基本问题
1. f ( x, y)满足什么条件才能保证 可微？
2. 若可微，全微分表达式 中的A, B是什么？
3. 二元函数连续、可微、 可偏导之间 存在什么关系？与一元 函数有何异同？
22
如果函数 z f ( x , y ) 在点( x , y ) 可微分, 则 函数在该点连续.
2 2
?
连续但偏导数不存在
多元函数连续和可偏导没有必然联 系，与一元函数具有显著差别
16
二元函数偏导数的几何意义:
设 M 0 ( x0 , y0 , f ( x0 , y0 )) 为曲面 z f ( x, y ) 上一点, z f d M0 f ( x, y 0 ) x x0 x x0 x y y 0 dx Tx Ty z f ( x, y ) 在点 M0 处的切线 是曲线 y y0 y0 y O M 0Tx 对 x 轴的斜率. x0 ( x0 , y0 ) f d f ( x0 , y) x x0 x y y0 y y y0 d y
第一节 偏导数和全微分的概念
一、偏导数的定义及其计算法
定义 设函数 z f ( x , y ) 在点 ( x0 , y0 ) 的某一邻 域内有定义，当 y 固定在 y0 而 x 在 x0 处有增量 x 时，相应地函数有增量 f ( x0 x, y0 ) f ( x0 , y0 )，
偏微分
通常我们把二元函数的全微分等于它的两个 偏微分之和这件事称为二元函数的微分符合叠加 原理． 全微分的定义可推广到三元及三元以上函数
u u u du dx dy dz. x y z

偏导数与全微分的概念与应用在微积分学中，偏导数和全微分是两个重要的概念，它们在数学和物理等领域具有广泛的应用。

本文将对偏导数和全微分的概念进行解释，并探讨它们在实际问题中的应用。

一、偏导数的概念偏导数是多元函数的导数的一种扩展。

对于一个函数，当它有多个变量时，我们可以将其中的一个变量视为其他变量的常数，然后对该变量求导数，这就是偏导数。

数学上，对于一个函数$f(x_1,x_2,...,x_n)$，它的偏导数表示为$\frac{{\partial f}}{{\partialx_i}}$，表示在其他变量固定的情况下，函数$f$关于变量$x_i$的变化率。

二、全微分的概念全微分是函数在某一点附近的线性逼近。

对于一个函数$f(x_1,x_2,...,x_n)$，在某一点$(x_1,x_2,...,x_n)$处，其全微分表示为$df=\frac{{\partial f}}{{\partial x_1}}dx_1+\frac{{\partial f}}{{\partialx_2}}dx_2+...+\frac{{\partial f}}{{\partial x_n}}dx_n$。

全微分可以表示函数在该点附近的微小变化。

三、偏导数与全微分的应用1. 最优化问题在最优化问题中，偏导数和全微分是非常重要的工具。

通过求取偏导数，我们可以找到函数的极值点。

全微分可以帮助我们理解函数在极值点处的行为，并判断其是否为极值点。

2. 泰勒展开泰勒展开是将一个函数在某一点附近用多项式逼近的方法。

偏导数和全微分可以用于推导泰勒展开的形式，从而更好地理解函数的性质和行为。

3. 物理学中的应用偏导数和全微分在物理学中也有广泛的应用。

例如，在力学中，速度、加速度等物理量通常与时间和位置有关，通过对这些物理量求偏导数，我们可以得到在某一时刻的速度和加速度。

全微分可以用于描述物理量在微小变化下的行为。

4. 经济学中的应用经济学中的边际分析常常需要用到偏导数和全微分。

偏导数与全导数偏微分与全微分的关系Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】1。

偏导数代数意义偏导数是对一个变量求导,另一个变量当做数对x求偏导的话y就看作一个数，描述的是x方向上的变化率对y求偏导的话x就看作一个数，描述的是y方向上的变化率几何意义对x求偏导是曲面z=f(x,y)在x方向上的切线对y求偏导是曲面z=f(x,y)在x方向上的切线这里在补充点。

就是因为偏导数只能描述x方向或y方向上的变化情况，但是我们要了解各个方向上的情况，所以后面有方向导数的概念。

2。

微分偏增量：x增加时f(x,y)增量或y增加时f(x,y) 偏微分：在d e t a x趋进于0时偏增量的线性主要部分d e t a z=f x（x,y）d e t a x+o(d e t a x) 右边等式第一项就是线性主要部分，就叫做在（x，y）点对x的偏微分这个等式也给出了求偏微分的方法，就是用求x的偏导数求偏微分全增量：x,y都增加时f(x,y)的增量全微分：根号(detax方+detay方）趋于0时，全增量的线性主要部分同样也有求全微分公式，也建立了全微分和偏导数的关系d z=A d x+B d y其中A就是对x求偏导，B就是对y求偏导希望楼主注意的是导数和微分是两个概念，他们之间的关系就是上面所说的公式。

概念上先有导数，再有微分，然后有了导数和微分的关系公式，公式同时也指明了求微分的方法。

3.全导数全导数是在复合函数中的概念，和上面的概念不是一个系统，要分开。

u=a(t),v=b(t) z=f[a(t),b(t)] dz/dt 就是全导数，这是复合函数求导中的一种情况，只有这时才有全导数的概念。

d z/d t=(偏z/偏u)(d u/d t)+(偏z/偏v)(d v/d t)建议楼主在复合函数求导这里好好看看书，这里分为3种情况。

1.中间变量一元就是上面的情况，才有全导数的概念。

偏导数、全微分、方向导数三者之间的关系1 偏导数
偏导数是多元函数中某些元素对解式的变化量，可以用来表达对
对应变量的变化率，可以直观地表达在某些元素变化情况下，其他元
素有多大的变化程度，由此可以用偏导数来进行多元函数的零点确定。

可以说偏导数是多元函数的重要方法，在多元函数求最值时，需要充
分利用偏导数的性质。

2 全微分
全微分是多元函数中某些变量的变化量对函数的总变化量的商，
也可以理解为函数值对每个变量的变化率。

对于求多元函数极值确定点，全微分相当重要。

通过全微分，可以直观地分析变量所处的极值
状态，表示极值点的存在性和它们的特性。

3 方向导数
方向导数是多元函数的某一个小区域内，按照某一方向（导数方向）的变化和函数值变化的比值。

也可以理解为函数值在方向上的变
化率。

方向导数与全微分有着重要的关系，全微分是方向导数的平均值，其实就是平均在各个方向上的变化率，而方向导数就是在某一方
向上函数值的变化率。

偏导数、全微分和方向导数三者之间的关系是：偏导数用来表达
函数某一变量对另外一个变量的变化率，全微分是将偏导数进行整合，
描述函数每一个变量的变化率的平均值；而方向导数就是在某一个方向，某一点处函数梯度的一阶微分（斜率）。

它们之间有本质的联系，在多元函数求最值时可以采用不同方法来使用求解，可以相互配合，
起到加强作用。

为系统地分析函数空间的性质作出了重要的贡献。

偏导数与全微分的关系偏导数和全微分是微积分学中基本的概念，它们之间有着密切的关系。

在科学研究和工程应用中，这两个概念经常被用来求解复杂的问题。

本文将探讨偏导数和全微分之间的关系，以及它们在实际应用中的意义。

一、偏导数的定义和意义在微积分学中，偏导数是指在函数多元的情况下，对其中一个自变量求导，而把其他自变量看作常数的导数。

例如，对于函数$f(x,y)$，它的偏导数 $\frac{\partial f}{\partial x}$ 表示在 $y$ 固定的情况下， $f$ 相对于 $x$ 的变化量。

同样地，$\frac{\partialf}{\partial y}$ 表示在 $x$ 固定的情况下，$f$ 相对于 $y$ 的变化量。

偏导数在物理学和工程学中有着广泛的应用。

例如，偏导数可以用来求出某个物理量相对于时间的变化率，从而可以计算出这个物理量在不同时间点的取值。

在工程学中，偏导数可以用来计算出某个个体参数对系统的影响，从而帮助调节系统，以使其工作在最佳状态。

二、全微分的定义和意义全微分是指在函数多元的情况下，对于自变量的微小变化，函数值相对于自变量的变化量。

其数学表达式为：$$df=\frac{\partial f}{\partial x}\Delta x+\frac{\partial f}{\partial y}\Delta y$$其中 $\Delta x,\Delta y$ 为自变量的微小变化量，$\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}$ 分别表示函数 $f(x,y)$ 关于 $x,y$ 的偏导数。

全微分可以用来描述函数在某个点处的变化趋势。

例如，对于函数 $f(x,y)$，在某个点 $(x_0,y_0)$ 处的全微分 $df(x_0,y_0)$，可以用来描述函数 $f$ 在这个点处的斜率，从而反映函数在这个点的变化趋势。

偏导数与全微分解析偏导数和全微分是微积分中的重要概念，用来描述多变量函数的变化率和微小变化。

在本文中，我们将深入探讨偏导数和全微分的定义、计算方法和应用。

一、偏导数偏导数是用来描述多变量函数在某一点上沿着某个特定方向的变化率。

对于一个二元函数f(x, y)，其偏导数可以分别表示为∂f/∂x和∂f/∂y，表示函数在x轴和y轴上的变化率。

计算偏导数的方法为将函数中的其他变量视为常数，只对所求的变量求导。

例如，对于函数f(x, y) = x^2 + cos(xy)，要计算∂f/∂x，我们将y视为常数，对x求导得到2x - ysin(xy)。

偏导数的存在性与连续性紧密相关。

如果一个函数在某一点处的偏导数存在且连续，那么该函数在该点可微。

二、全微分全微分是用来描述多变量函数在某一点上的微小变化量。

对于一个二元函数f(x, y)，其全微分df可以表示为df = ∂f/∂x * dx + ∂f/∂y * dy。

全微分可以看做是偏导数的线性组合，表示函数在该点的微小变化量。

在数学中，全微分在解析几何和微分几何中有广泛的应用。

由于全微分是偏导数的线性组合，其计算方法与偏导数类似。

通过对变量的求导，我们可以计算出全微分的数值。

对于函数f(x, y) = x^2+ cos(xy)，可以计算出其全微分df = 2x * dx - ysin(xy) * dx + (-xsin(xy)) * dy。

三、偏导数与全微分的应用偏导数和全微分在物理学、经济学、工程学等领域都有广泛的应用。

在物理学中，偏导数和全微分可以描述物体在多个方向上的运动变化率和微小变化量。

在经济学中，偏导数和全微分可以描述不同变量对经济模型的影响程度和微小变化的效应。

在工程学中，偏导数和全微分被广泛应用于优化问题和控制系统设计。

通过求取偏导数，可以找到函数的驻点和最值点，从而优化系统的性能。

通过求取全微分，可以找到系统在某一点上的微小变化量，从而进行控制系统的设计和分析。

类似地，可以定义函数z=f(x,y)在区域D内对自变 量y的偏导函数为
f ( x, y + ∆y) − f ( x, y) lim ∆y→0 ∆y
∂z ∂f 记作 , , f y ( x, y)或zy ( x, y) ∂y ∂y
偏导数的概念可以推广到二元以上函数 如 u = f ( x, y, z ) 在 ( x, y, z ) 处
= 2×1 + 3× 2 = 8 , = 3×1 + 2× 2 = 7 .
x =1 y= 2
问题： 问题：计算偏导数 f x ( x0 , y0 )时能否将 y = y0 先代入
f ( x, y ) 中再对 求导？ 中再对x求导 求导？
分析： 分析：
f (x0 + ∆x, y0 ) − f (x0, y0 ) f x (x0, y0 )= lim ∆x→0 ∆x
是曲线 斜率. 斜率 在点M 在点 0 处的切线 M0Ty 对 y 轴的
例4
xy , x2 + y2 ≠ 0, 2 f ( x, y) = x + y2 0, x2 + y2 = 0 ，
设
求f(x,y)在原点(0,0)处的偏导数. 解 原点(0,0)处对x的偏导数为
f (0 + ∆x,0) − f (0,0) fx (0,0) = lim ∆x→0 ∆x (∆x) ⋅ 0 −0 2 (∆x) + 0 = lim = lim0 = 0. ∆x→0 ∆x→0 ∆x
内这两个二阶混合偏导数必相等． 内这两个二阶混合偏导数必相等 ． 元函数的高阶混合导数也成立. 本定理对 n 元函数的高阶混合导数也成立
例如, 例如 对三元函数 u = f (x , y , z) , 当三阶混合偏导数 连续时, 在点 (x , y , z) 连续时 有

§7.3 偏导数与全微分
一、 偏导数
的某邻域内有定义 定义 设函数 z = f ( x, y)在点 ( x0 , y0 ) 的某邻域内有定义 且极限
∆x 存在, 存在, 则称此极限为函数 z = f ( x, y) 在点( x0, y0 ) 对x ∂f ; ′ 偏导数， 的偏导数，记为 fx ( x0 , y0 ) ; ∂ x ( x0 , y0 )
∂f 只要把 y 之外的其他自变量暂时看成 求 时， ∂y 常量， 常量，对 y求导数即可 求导数即可
导数运算法则
[u( x) ± v( x)]′ = u′( x) ± v′( x)
[u( x)v( x)]'= u'( x)v( x) + u( x)v'( x)
u( x) u′( x)v( x) − u( x)v′( x) [ ]′ = v( x) v2( x) v( x) ≠ 0
三、全微分
引例 长方形金属薄片受热后面积的改变量
设长由 x变到x + ∆x , 宽由y变到y + ∆y , Q 长方形面积 S = xy , ∴ ∆S = ( x + ∆x )( y + ∆y ) − xy
= x∆y + y∆x + ∆x∆y
(1) (2)
x
x∆y ∆
∆x
∆x∆y ∆
∆y
S = xy
(1)∆z ≈ d z = fx′( x, y)∆x + f y′( x, y)∆y
(2) f ( x0 + ∆x, y0 + ∆y) ≈ f ( x0 , y0 ) +fx′( x0 , y0 )∆x + f y′( x0 , y0 )∆y

f ( x x , y ) f ( x , y ) A x o(| x |),
f ( x x , y ) f ( x , y ) z lim A , x 0 x x
2 3
2
观察上例中原函数、偏导函数与二阶混合偏导 函数图象间的关系：
原 函 数 图 形 偏 导 函 数 图 形
偏 导 函 数 图 形
导二 函阶 数混 图合 形偏
例 6 设u e ax cos by ，求二阶偏导数.
解
u aeax cos by, x
u beax sinby; y
( y | y |)
2
| y| 2 . 2 x y
z y
1 x 1 2 x y2
2
x x2 y2 y

x2 y2 ( xy ) 2 2 3 | y| (x y )
( y 0)
x 1 2 sgn 2 x y y
函数若在某区域 D 内各点处处可微分， 则称这函数在 D 内可微分.
如果函数z f ( x , y ) 在点( x , y ) 可微分, 则 函数在该点连续.
事实上 z Ax By o( ), lim z 0,
0
x 0 y 0
lim f ( x x , y y ) lim[ f ( x , y ) z ]
p V T RT R V RT 1. 2 V T p pV p R V
有关偏导数的几点说明：
u １、 偏导数 是一个整体记号，不能拆分; x
２、 求分界点、不连续点处的偏导数要用 定义求；
例如, 设z f ( x , y ) xy , 求f x (0, 0), f y (0, 0).

偏导数与全微分偏导数和全微分是微积分中非常重要的概念和工具。

它们在求解多元函数的极值、优化问题以及微分方程的应用中起到了关键作用。

本文将介绍偏导数和全微分的定义、性质以及在实际应用中的意义和应用。

一、偏导数偏导数是对多元函数在某一变量上求导的一种推广。

对于函数f(x₁, x₂, ..., xn)，其关于变量 xi 的偏导数表示为∂f/∂xi，即对变量 xi 进行微小变化时，函数 f 的变化量与 xi 的变化量之间的比率。

如果 f 在某一点处的偏导数存在，那么它就是该点的切线斜率。

偏导数可以用几何上的切线来理解，它告诉我们函数在每个变量方向上的变化率。

偏导数的计算方法和一元函数的导数类似，只需将其他变量视为常数进行求导。

例如，对于函数 f(x, y) = x² + 2xy + y²，在求∂f/∂x 时，将y 视为常数，得到∂f/∂x = 2x + 2y。

同理，求∂f/∂y 时，将 x 视为常数，得到∂f/∂y = 2x + 2y。

偏导数不仅可以求一阶偏导数，还可以求高阶偏导数。

二阶偏导数表示对函数的一阶偏导数再次求导，例如∂²f/∂x² 表示对 x 的偏导数再对 x 求导。

高阶偏导数也有类似的定义。

二、全微分全微分是在偏导数的基础上推广出来的概念。

对于函数 f(x₁, x₂, ..., xn)，它的全微分表示为df = ∂f/∂x₁dx₁ + ∂f/∂x₂dx₂ + ... + ∂f/∂xndxn。

全微分可以看作是多元函数的线性逼近。

在某一点处，函数值的增量可以近似表示为各个自变量的增量与其对应的偏导数之积的总和。

全微分的重要性在于它可以帮助我们理解函数的微小变化对应的函数值的变化。

在实际应用中，我们常常使用全微分来近似计算函数值的变化。

三、偏导数与全微分的应用1. 极值和最优化问题：偏导数和全微分可以帮助我们找到多元函数的极值点和最优化问题的解。

通过求解偏导数为零的方程组，我们可以找到函数的驻点，并通过二阶偏导数的正负判断是否为极值点。