多元函数微分法及其应用
在多元函数的世界里，全微分就像一把钥匙，解锁了从局部变化到整体变化的桥梁。它从偏导数的定义出发，描绘了函数对自变量变化的精细捕捉。
全微分的定义源自一元函数微分的基本理念：当自变量的增量趋于零时，增量近似于微分。用二元函数为例，我们可以写成：
若 ∂f/∂x 和 ∂f/∂y 分别表示 函数 f 对 x 和 y 的偏导数，df 则是 f 对 x 的偏微分 df/dx 与对 y 的偏微分 df/dy 的和，即
df = ∂f/∂x dx + ∂f/∂y dy
当所有自变量都发生变化时，全增量就成为了研究的核心。想象一个二元函数 f 在点 (a, b) 的邻域内，我们定义其全增量 df 为：
df = f(x+dx, y+dy) - f(x, y)
全微分的出现，是为了解决函数在多维空间中增量表达的复杂性，我们希望找到一个线性近似来代替全增量。全微分 df 被视为 f 在点 (a, b) 可微分的标志，记作 f_x(a, b) dx + f_y(a, b) dy。
接下来，我们探讨函数在某点可微分的条件。在多元函数中，虽然一元函数中可导与可微等价，但多元函数中这个条件并非那么简单。课本中给出了必要的和充分的条件：
这些定理不仅适用于二元函数，也适用于更高维度的函数。通过全微分，我们不仅限于一维切线，而是扩展到了多元函数的切平面，这是理解多元函数局部行为的关键。
举例来说，对于二元函数 f(x, y)，其全微分描述了曲面在某点的切线如何与 x 轴和 y 轴形成切平面。想象曲面像一张柔软的毯子，切平面就像毯子上的一块平滑切片，它能精确地模拟曲面在该点的局部变化。
让我们通过一个具体问题来深入理解：求函数 g(x, y) = x^2 + xy + y^2 的全微分。计算得：dg/dx = 2x + y, dg/dy = x + 2y，全微分 dg 就是 (2x + y) dx + (x + 2y) dy。
至于判断函数是否可微的练习题，我们有：
全微分，就像多元函数的钥匙，解锁了我们理解函数变化的密码。通过理解和应用这些概念，我们能够在多元函数的海洋中游刃有余地探索和计算。