F(x, y, z) = 0 隐函数微分 确定自变量
多元隐函数偏导的通用公式:
设一个隐函数由三元函数定义:
F ( x , y , z ) = 0 F(x, y, z) = 0 F(x,y,z)=0
且假设 z = z ( x , y ) z = z(x, y) z=z(x,y),即 z z z 是 x , y x, y x,y 的函数,满足这个等式恒成立。则有以下公式:
∂ z ∂ x = − F x F z , ∂ z ∂ y = − F y F z \frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{F_x}{F_z}, \quad \frac{\partial z}{\partial y} = -\frac{F_y}{F_z} ∂x∂z=−FzFx,∂y∂z=−FzFy
我们来详细推导一下这个通用结果。
✅ 一、基本思路:全微分 + 链式法则
我们把 z = z ( x , y ) z = z(x, y) z=z(x,y) 看成隐式给出的函数。由于
F ( x , y , z ( x , y ) ) = 0 F(x, y, z(x, y)) = 0 F(x,y,z(x,y))=0
恒成立,我们对这个方程两边对 x x x、 y y y 分别求偏导,使用链式法则。
✅ 二、对 x x x 求偏导
∂ ∂ x F ( x , y , z ( x , y ) ) = 0 \frac{\partial}{\partial x} F(x, y, z(x, y)) = 0 ∂x∂F(x,y,z(x,y))=0
用链式法则展开:
∂ F ∂ x + ∂ F ∂ z ⋅ ∂ z ∂ x = 0 \frac{\partial F}{\partial x} + \frac{\partial F}{\partial z} \cdot \frac{\partial z}{\partial x} = 0 ∂x∂F+∂z∂F⋅∂x∂z=0
即:
F x + F z ⋅ ∂ z ∂ x = 0 ⇒ ∂ z ∂ x = − F x F z F_x + F_z \cdot \frac{\partial z}{\partial x} = 0 \Rightarrow \frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{F_x}{F_z} Fx+Fz⋅∂x∂z=0⇒∂x∂z=−FzFx
✅ 三、对 y y y 求偏导
同理,
∂ ∂ y F ( x , y , z ( x , y ) ) = 0 ⇒ F y + F z ⋅ ∂ z ∂ y = 0 ⇒ ∂ z ∂ y = − F y F z \frac{\partial}{\partial y} F(x, y, z(x, y)) = 0 \Rightarrow F_y + F_z \cdot \frac{\partial z}{\partial y} = 0 \Rightarrow \frac{\partial z}{\partial y} = -\frac{F_y}{F_z} ∂y∂F(x,y,z(x,y))=0⇒Fy+Fz⋅∂y∂z=0⇒∂y∂z=−FzFy
✅ 四、注意条件
- 要求 F F F 在某点连续可微;
- 并且 F z ≠ 0 F_z \ne 0 Fz=0,即对 z z z 偏导不为零;
- 这确保了我们可以用隐函数定理,在局部可以将 z z z 写成 x , y x, y x,y 的函数。
✅ 五、总结
多元隐函数的偏导公式:
∂ z ∂ x = − F x F z , ∂ z ∂ y = − F y F z \frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{F_x}{F_z}, \quad \frac{\partial z}{\partial y} = -\frac{F_y}{F_z} ∂x∂z=−FzFx,∂y∂z=−FzFy
是由链式法则推导出来的,适用于 F ( x , y , z ) = 0 F(x, y, z) = 0 F(x,y,z)=0 给出 z = z ( x , y ) z = z(x, y) z=z(x,y) 的情形,本质是“复合函数求导 + 方程恒成立”。
疑问
你的问题是:
已知 F ( x , y , z ( x , y ) ) = 0 F(x, y, z(x, y)) = 0 F(x,y,z(x,y))=0,为什么对 x x x 求偏导时写成
F x + F z ⋅ ∂ z ∂ x = 0 ⇒ ∂ z ∂ x = − F x F z F_x + F_z \cdot \frac{\partial z}{\partial x} = 0 \Rightarrow \frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{F_x}{F_z} Fx+Fz⋅∂x∂z=0⇒∂x∂z=−FzFx
而没有 F y ⋅ ∂ y ∂ x F_y \cdot \frac{\partial y}{\partial x} Fy⋅∂x∂y 那一项?
✅ 回答:因为 y y y 是自变量,不是 x x x 的函数!
🔍 详细解释:
在隐函数 F ( x , y , z ( x , y ) ) = 0 F(x, y, z(x, y)) = 0 F(x,y,z(x,y))=0 中, z z z 是 x , y x, y x,y 的函数,但 x x x 和 y y y 是彼此独立的变量。我们将 F F F 看成如下复合函数:
F ( x , y , z ( x , y ) ) F(x, y, z(x, y)) F(x,y,z(x,y))
在这个表达式中:
- x x x:自变量
- y y y:自变量
- z z z:由 x , y x, y x,y 决定,即 z = z ( x , y ) z = z(x, y) z=z(x,y)
🧮 对 x x x 求偏导使用链式法则:
∂ ∂ x F ( x , y , z ( x , y ) ) = ∂ F ∂ x + ∂ F ∂ z ⋅ ∂ z ∂ x \frac{\partial}{\partial x} F(x, y, z(x, y)) = \frac{\partial F}{\partial x} + \frac{\partial F}{\partial z} \cdot \frac{\partial z}{\partial x} ∂x∂F(x,y,z(x,y))=∂x∂F+∂z∂F⋅∂x∂z
因为:
- ∂ F ∂ x \frac{\partial F}{\partial x} ∂x∂F:直接对 x x x 求偏导;
- ∂ F ∂ z ⋅ ∂ z ∂ x \frac{\partial F}{\partial z} \cdot \frac{\partial z}{\partial x} ∂z∂F⋅∂x∂z:间接影响,因为 z z z 是 x x x 的函数;
- y y y 是常量,对 x x x 偏导时 ∂ y ∂ x = 0 \frac{\partial y}{\partial x} = 0 ∂x∂y=0,不出现任何 F y F_y Fy 项。
📌 结论:
当你写下:
∂ ∂ x F ( x , y , z ( x , y ) ) = F x + F z ⋅ ∂ z ∂ x \frac{\partial}{\partial x} F(x, y, z(x, y)) = F_x + F_z \cdot \frac{\partial z}{\partial x} ∂x∂F(x,y,z(x,y))=Fx+Fz⋅∂x∂z
这是正确的,因为 F F F 是 x x x、 y y y、 z z z 的函数,而 z z z 又是 x , y x, y x,y 的函数。但 偏导数只关心一个变量的变化,其他变量当常量看待,所以 y y y 看作常量。
🧠 小提示:
如果你写的是 全导数(不是偏导):
d d x F ( x , y ( x ) , z ( x , y ( x ) ) ) \frac{d}{dx} F(x, y(x), z(x, y(x))) dxdF(x,y(x),z(x,y(x)))
那就需要加上:
F x + F y ⋅ d y d x + F z ⋅ ( ∂ z ∂ x + ∂ z ∂ y ⋅ d y d x ) F_x + F_y \cdot \frac{dy}{dx} + F_z \cdot \left( \frac{\partial z}{\partial x} + \frac{\partial z}{\partial y} \cdot \frac{dy}{dx} \right) Fx+Fy⋅dxdy+Fz⋅(∂x∂z+∂y∂z⋅dxdy)
但这属于更复杂的复合函数情况。