第一节多元函数的基本概念 一、平面点集 二、多元函数概念 三、多元函数的极限 四、多元函数的连续性 第二节偏导数 一、偏导数的定义及其计算法 二、高阶偏导数 第三节全微分 一、全微分的定义 二、全微分在近似计算中的应用 第四节多元复合函数的求导法则 一、多元复合函数求导的链式法则 二、多元复合函数的全微分 第五节隐函数的求导公式 一、一个方程的情形 二、方程组的情形 第五节多元函数微分学的几何应用 一、一元向量值函数及其导数 二、空间曲线的切线与法平面 三、曲面的切平面与法线 第七节方向导数与梯度 一、方向导数 二、梯度 三、物理意义 第七节 一、多元函数的极值 二、最值应用问题 三、条件极值

(1)求其加速度的欧拉描述; (2)先求矢径表示式F=r(xn,y0,=0,1),再由此求加速度的拉格朗日描述;

考虑质点沿直线运动,已知位移S=S(1),求即时速度:v()=s'(1)是求导运算;反过 来,如果知道每个时刻的即时速度v(t),求位移s(1),则是个逆运算,即要找一个函数s(n), 使得s(1)=v(t)。这个s(1)就是v(1)的不定积分,也称为原函数

§1 多元函数的基本概念 §2 偏导数 §3 全微分 §4 一元复合函数求导法则 §5 隐函数的求导方法 §6 多元函数的极值及其求法 §7 二重积分的概念与性质 §8 二重积分的计算法

用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的 插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情 况下,插值多项式往往是高次多项式这也就容 易出现振荡现象(龙格现象),即虽然在插值 节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变 得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很 差”。 所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个 低次多项式,不要求通过已知的这些点而是要 求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每 个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上 使误差,尽量的小一些

8.1 概述 8.2 反求设计内容及过程 8.3 反求实例分析

第一节 职业选择的策略 第二节 职业信息的把握 第三节 求职前的准备 第四节 求职技巧与方法

上节我们学习了平面图形面积的计算,还利用分割、求和的分析方法,导出 了极坐标下平面图形的 面积公式 8=(0 现在我们看下面一个空间立体,假设我们知道它在x处截面面积为S(x),可 否利用类似于上节极坐标 下推导面积公式的思想求出它的体积?

1、已知平行截面面积(函数)求体积的公式 上节我们学习了平面图形面积的计算,还利用分割、求和的 分析方法,导出了极坐标下平面图形的面积公式:

第一节 大学生就业权益保护 一、大学生就业权益保护概述 二、就业中涉及的几个重要概念及应用 第二节 求职陷阱与求职权益保护 一、常见求职陷阱 二、识别陷阱二三四五法