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偏导数计算器
欢迎使用我们的偏导数计算器，这是一个计算多变量函数偏导数的综合工具，提供详细的逐步解决方案。无论您是学习多变量微分的微积分学生，还是解决优化问题的工程师，或者是处理速率方程的科学家，此计算器都能提供准确的结果和完整的数学解释。
什么是偏导数？
偏导数衡量多变量函数在其中一个输入变量发生变化而所有其他变量保持不变时如何变化。与适用于单变量函数的普通导数不同，偏导数是多变量微积分的基础，并广泛出现在科学、工程、经济学和机器学习中。
数学定义
对于含有两个变量的函数 \( f(x, y) \)，关于 \( x \) 的偏导数定义为：
在计算 \( \frac{\partial f}{\partial x} \) 时，我们将 \( y \) 视为常数，仅对 \( x \) 求导。类似地，\( \frac{\partial f}{\partial y} \) 将 \( x \) 视为常数。
核心概念
一阶偏导数
在保持其他变量不变的情况下，对单个变量求导一次。对于 \( f(x,y) \)，这些是 \( f_x \) 和 \( f_y \)。
二阶偏导数
求导两次，包括 \( f_{xx} \)、\( f_{yy} \)（纯二阶）或 \( f_{xy} \)、\( f_{yx} \)（混合偏导数）。
混合偏导数
根据克莱罗定理，如果二阶偏导数是连续的，那么 \( f_{xy} = f_{yx} \)。求导顺序并不重要。
梯度向量
梯度 \( \nabla f = (f_x, f_y, f_z) \) 指向函数增加最快的方向。其模是最大的变化率。
如何使用此计算器
- 输入您的函数： 使用标准符号输入多变量函数。例如：
x**2*y,sin(x*y),e**x * cos(y),x**3 + y**3 - 3*x*y。 - 指定求导变量： 输入要相对于哪些变量求导：
x— 关于 x 的一阶导数x:2— 关于 x 的二阶导数x,y— 混合偏导数（先对 x 求导，再对 y 求导）x:2,y:1— 关于 x 的二阶导数，关于 y 的一阶导数
- 点击计算： 计算器将计算出偏导数，并提供完整的逐步解决方案，显示应用了哪些求导法则。
支持的函数和语法
| 函数类型 | 语法示例 | 备注 |
|---|---|---|
| 幂 | x**2, x^3, x**0.5 | 使用 ** 或 ^ 表示指数 |
| 三角函数 | sin(x), cos(y), tan(z) | 还包括：sec, csc, cot |
| 反三角函数 | asin(x), atan(y) | 还包括：acos, acot, asec, acsc |
| 指数 | exp(x), e**x | 自然指数函数 |
| 对数 | log(x), ln(x) | 自然对数（底数为 e） |
| 平方根 | sqrt(x), x**0.5 | 等价形式 |
| 双曲函数 | sinh(x), cosh(y), tanh(z) | 双曲函数 |
| 乘法 | x*y, xy, 2xy | 支持隐式乘法 |
应用的求导法则
此计算器会识别并在每一步中显示所使用的求导法则：
- 幂法则： \( \frac{\partial}{\partial x}(x^n) = nx^{n-1} \)
- 和法则： \( \frac{\partial}{\partial x}(f + g) = \frac{\partial f}{\partial x} + \frac{\partial g}{\partial x} \)
- 乘法法则： \( \frac{\partial}{\partial x}(fg) = f\frac{\partial g}{\partial x} + g\frac{\partial f}{\partial x} \)
- 除法法则： \( \frac{\partial}{\partial x}\left(\frac{f}{g}\right) = \frac{g\frac{\partial f}{\partial x} - f\frac{\partial g}{\partial x}}{g^2} \)
- 链式法则： \( \frac{\partial}{\partial x}f(g(x,y)) = f'(g) \cdot \frac{\partial g}{\partial x} \)
- 常数倍法则： \( \frac{\partial}{\partial x}(cf) = c\frac{\partial f}{\partial x} \)
偏导数的应用
梯度与优化
偏导数构成了梯度向量，这对于寻找多变量函数的极大值、极小值和鞍点至关重要。将所有偏导数设置为零即可找到临界点。
物理与工程
偏导数描述了物理量如何变化：温度梯度、电势、流体力学和波动方程都依赖于偏导数。
机器学习
梯度下降算法使用偏导数来最小化损失函数。神经网络中的每个权重都使用损失函数相对于该权重的偏导数来进行更新。
经济学
边际分析使用偏导数来衡量在其他输入（劳动力、资本）保持不变的情况下，产出相对于其中一个输入的变化情况。
常见问题解答
什么是偏导数？
偏导数衡量多变量函数在其中一个变量发生变化而所有其他变量保持不变时如何变化。对于函数 f(x,y)，关于 x 的偏导数（记作 ∂f/∂x）将 y 视为常数，仅对 x 求导。
如何计算二阶偏导数？
要计算二阶偏导数，需要求导两次。您可以对同一个变量求导两次（如 ∂²f/∂x²），也可以对不同变量求导（混合偏导数，如 ∂²f/∂x∂y）。输入格式如 'x:2' 表示关于 x 的二阶导数，或 'x,y' 表示混合偏导数。
偏导数和普通导数有什么区别？
普通导数适用于单变量函数，衡量相对于该变量的变化率。偏导数适用于多变量函数，衡量相对于其中一个变量的变化率，同时将所有其他变量视为常数。
什么是混合偏导数？
混合偏导数涉及先后对不同变量求导。例如，∂²f/∂x∂y 表示先对 y 求导，然后对结果再对 x 求导。根据克莱罗定理，对于大多数函数，∂²f/∂x∂y = ∂²f/∂y∂x。
如何在计算器中输入函数？
使用标准数学记法：x**2 或 x^2 表示幂，sin(x), cos(x), tan(x) 表示三角函数，exp(x) 或 e**x 表示指数，log(x) 或 ln(x) 表示自然对数，sqrt(x) 表示平方根。乘法可以是隐式的 (xy) 或显式的 (x*y)。
额外资源
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由 miniwebtool 团队提供。更新日期：2026年1月19日
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