二、方程组的情形#
[定理3] {F(x,y,u,v)=0G(x,y,u,v)=0,若在 P0 某邻域内偏导连续,F(x0,y0,u0,v0)=0 且 G(x0,y0,u0,v0)=0,J=∂(u,v)∂(F,G)=FuGuFvGv 在 P0 处不等于0,则可确定一个隐函数组 {u=u(x,y)v=v(x,y),其唯一、连续、偏导也连续,且
- ∂x∂u=−J1FxGxFvGv=−J1∂(x,v)∂(F,G)
- ∂y∂u=−J1FyGyFvGv=−J1∂(y,v)∂(F,G)
- ∂x∂v=−J1FuGuFxGx=−J1∂(u,x)∂(F,G)
- ∂y∂v=−J1FuGuFyGy=−J1∂(u,y)∂(F,G)
证明:
-
[直接法]
{F(x,y,u,v)=0G(x,y,u,v)=0
把 u,v 看作 x,y 的函数,两边关于 x,y 求偏导得
⎩⎨⎧Fx⋅1+Fy⋅0+Fu⋅∂x∂u+Fv⋅∂x∂v=0Gx⋅1+Gy⋅0+Gu⋅∂x∂u+Gv⋅∂x∂v=0
⎩⎨⎧Fu⋅∂x∂u+Fv⋅∂x∂u=−FxGu⋅∂x∂u+Gv⋅∂x∂u=−Gx
根据 Cramer 法则
∂x∂u=DD1=FuGuFvGv−Fx−GxFvGv=−J1FxGxFvGv∂x∂v=DD2=FuGuFvGvFuGu−Fx−Gx=−J1FuGuFxGx
同理可得
⎩⎨⎧Fu⋅∂y∂u+Fv⋅∂y∂u=−FyGu⋅∂y∂u+Gv⋅∂y∂u=−Gy
∂y∂u=DD1=FuGuFvGv−Fy−GyFvGv=−J1FyGyFvGv∂y∂v=DD2=FuGuFvGvFuGu−Fy−Gy=−J1FuGuFyGy
-
[微分法]
{F(x,y,u,v)=0G(x,y,u,v)=0
两边微分得
{Fxdx+Fydy+Fudu+Fvdv=0Gxdx+Gydy+Gudu+Gvdv=0
{Fudu+Fvdv=−Fxdx−FydyGudu+Gvdv=−Gxdx−Gydy
根据 Cramer 法则
du=FuGuFvGv−Fxdx−Fydy−Gxdx−GydyFvGv=−J1Fxdx+FydyGxdx+GydyFvGv=−J1(FxGxFvGvdx+FyGyFvGvdy)
dv=FuGuFvGvFuGu−Fxdx−Fydy−Gxdx−Gydy=−J1FuGuFxdx+FydyGxdx+Gydy=−J1(FuGuFxGxdx+FuGuFyGydy)
根据一阶微分的形式不变性,可得到与法一相同的结果
扩展情形#
-
5元方程组~2个中间变量,3个自变量
{F(x,y,z,u,v)=0G(x,y,z,u,v)=0→{u=u(x,y,z)v=v(x,y,z)
其中 J=FuGuFvGv(隐函数中因变量求偏导)
-
∂z∂u=−J1FzGzFvGv
-
∂z∂v=−J1FuGuFzGz
-
……
-
4元方程组~3个中间变量,1个自变量
⎩⎨⎧F(x,u,v,w)=0G(x,u,v,w)=0H(x,u,v,w)=0→⎩⎨⎧u=u(x)v=v(x)w=w(x)
其中 J=FuGuHuFvGvHvFwGwHw
-
dxdu=−J1FxGxHxFvGvHvFwGwHw
-
dxdv=−J1FuGuHuFxGxHxFwGwHw
-
dxdw=−J1FuGuHuFvGvHvFxGxHx
-
{xu2−2yv2=0y2u+3x2v=3,求 ∂x∂u、∂y∂u、∂x∂v、∂y∂v
解:
- F(x,y,u,v)=xu2−2yv2,Fx=u2,Fy=−2v2,Fu=2xu,Fv=−4vy
- G(x,y,u,v)=y2u+3x2v−3,Gx=6x,Gy=2yu,Gu=2y,Gv=3x2
- ∂x∂u=−2(3x3u+2y3v)3x2u2+24xyv2
- ∂y∂u=3x3u+2y3v3x3v2−4y2uv
- ∂x∂v=−2(3x3u+2y3v)12x2uv−y2u2
- ∂y∂v=−3x3u+2y3v2xyu2+y2v2
-
y=f(x,t),t是 F(x,y,t)=0 确定的关于x、y的函数,求 dxdy、dxdt
解:令 {G(x,y,t)=y−f(x,t)F(x,y,t)=0,其中,Gx=−f1′,Gy=1,Gt=−f2′,Fx=F1′,Fy=F2′,Ft=F3′
代入公式得
dxdy=−J1GxFxGtFt=−F3′−F2′f2′1⋅(F1′f2′−F3′f1′)
dxdt=−J1GyFyGxFx=−F3′−F2′f2′1⋅(F1′+f1′F2′)
其中 J=GyFyGtFt
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u=f(x,y,xyz)、z=z(x,y) 由 ∫xyzg(xy+z−t)dt=exyz 确定,f 可微,g 连续,求 x⋅∂x∂u−y⋅∂y∂u
解:
∂x∂u=f1′⋅1+f2′⋅0+f3′(yz+xy⋅∂x∂z)
∂y∂u=f1′⋅0+f2′⋅1+f3′(xz+xy⋅∂y∂z)
令 s=xy+z−t
∫zxyg(s)(−ds)=∫xyzg(s)ds
∂x∂[∫xyzg(s)ds]=左边g(z)⋅∂x∂z−g(xy)⋅y=右边exyz(yz+xy∂x∂z)
∂x∂z=g(z)−xyexyzyzexyz+g(xy)⋅y,对y求偏导得 g(z)⋅∂y∂z−g(xy)⋅x=exyz(xz+xy∂y∂z)
∂y∂z=g(z)−xzexyzxzexyz+g(xy)⋅y,原式 =xf1′−yf2′