参数方程求二阶导数的方法如下：
yx=D[y，t]/D[x，t]。一阶导数是自变量的变化率，二阶导数就是一阶导数的变化率，也就是一阶导数变化率的变化率。
连续函数的一阶导数就是相应的切线斜率。一阶导数大于0，则递增；一阶导数小于0，则递减；一阶导数等于0，则不增不减。而二阶导数可以反映图像的凹凸。二阶导数大于0，图像为凹；二阶导数小于0，图像为凸；二阶导数等于0，不凹不凸。
结合一阶、二阶导数可以求函数的极值。当一阶导数等于零，而二阶导数大于零时，为极小值点；当一阶导数等于零，而二阶导数小于零时，为极大值点；当一阶导数、二阶导数都等于零时，为驻点。
拓展知识：
一、参数方程
参数方程，为数学术语，其和函数很相似：它们都是由一些在指定的集的数，称为参数或自变量，以决定因变量的结果。例如在运动学，参数通常是“时间”，而方程的结果是速度、位置等。
二、参数估计
参数估计（parameter estimation），统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。
要处理两个问题：1、求出未知参数的估计量；2、在一定信度（可靠程度）下指出所求的估计量的精度。信度一般用概率表示，如可信程度为95%；精度用估计量与被估参数（或待估参数）之间的接近程度或误差来度量。
三、参数规划
参数规划拼音是cān shù guī huà，是研究线性规划问题的最优解在一个或几个数据发生规定的连续性变化时所受影响的一种优化后分析方法。
四、参数假设
参数假设(parametric hypothesis)见“原假设”。需要根据样本来对其真伪作出判断的假设。这里的假设通常是关于总体的未知参数和性质的命题或论述。若总体分布类型已知，假设仅涉及总体分布的未知参数，则称为参数假设。