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定义

设二元函数 z=f(x,y)z = f(x, y) 在点 (x0,y0)(x_0, y_0) 处可微,则过点 (x0,y0,f(x0,y0))(x_0, y_0, f(x_0, y_0)) 且与曲面 z=f(x,y)z = f(x, y) 相切的平面称为函数 f(x,y)f(x, y) 在点 (x0,y0)(x_0, y_0) 处的切平面。

切平面方程可以表示为:

z=f(x0,y0)+fx(x0,y0)(xx0)+fy(x0,y0)(yy0) z = f(x_0, y_0) + f_x(x_0, y_0)(x - x_0) + f_y(x_0, y_0)(y - y_0)

其中:

  • fx(x0,y0)f_x(x_0, y_0)fy(x0,y0)f_y(x_0, y_0) 分别是函数 f(x,y)f(x, y) 在点 (x0,y0)(x_0, y_0) 处的偏导数。
  • (xx0,yy0,zz0)(x - x_0, y - y_0, z - z_0) 是切平面上的任意一个向量。

性质

  • 法向量: 向量 n=(fx(x0,y0),fy(x0,y0),1)\vec{n} = (f_x(x_0, y_0), f_y(x_0, y_0), -1) 是曲面 z=f(x,y)z = f(x, y)在点 (x0,y0)(x_0, y_0) 处切平面的法向量,垂直于切平面。
  • 切平面与曲面: 切平面在点 (x0,y0,f(x0,y0))(x_0, y_0, f(x_0, y_0)) 处与曲面 z=f(x,y)z = f(x, y) 相切,即在该点处,切平面与曲面的切线重合。

推导

在曲面 F(x,y,z)=0F(x, y, z) = 0 的点 (x0,y0,z0)(x_0, y_0, z_0) 处,其切平面方程由法向量与平面内的增量向量的关系确定。由于切平面首先是一个 空间平面,其方程由法向量 n\vec{n} 与增量向量 Δr\Delta \vec{r} 的内积等于零的条件定义,即:

Δrn=0 \Delta \vec{r} \cdot \vec{n} = 0

法向量n

法向量 n\vec{n} 是曲面在点 (x0,y0,z0)(x_0, y_0, z_0) 处的法向量,其分量为:

n=(Fx(x0,y0,z0),Fy(x0,y0,z0),Fz(x0,y0,z0)) \vec{n} = \left( \frac{\partial F}{\partial x}(x_0, y_0, z_0), \frac{\partial F}{\partial y}(x_0, y_0, z_0), \frac{\partial F}{\partial z}(x_0, y_0, z_0) \right)

对于显函数 z=f(x,y)z = f(x, y),隐函数形式为 F(x,y,z)=f(x,y)zF(x, y, z) = f(x, y) - z,法向量退化为:

n=(fx(x0,y0),fy(x0,y0),1) \vec{n} = \left( \frac{\partial f}{\partial x}(x_0, y_0), \frac{\partial f}{\partial y}(x_0, y_0), -1 \right)

增量向量r

增量向量 Δr=(xx0,yy0,zz0)\Delta \vec{r} = (x - x_0, y - y_0, z - z_0) 表示从点 (x0,y0,z0)(x_0, y_0, z_0) 出发的无穷小位移,位于曲面上。由于增量是无穷小, 因此也可以视为在切平面上.

切平面方程

根据法向量 n\vec{n} 与增量向量 Δr\Delta \vec{r} 的内积为零的关系,切平面方程为:

Fx(xx0)+Fy(yy0)+Fz(zz0)=0 \frac{\partial F}{\partial x}(x - x_0) + \frac{\partial F}{\partial y}(y - y_0) + \frac{\partial F}{\partial z}(z - z_0) = 0

对于显函数 z=f(x,y)z = f(x, y),显式切平面方程为:

z=f(x0,y0)+fx(x0,y0)(xx0)+fy(x0,y0)(yy0) z = f(x_0, y_0) + \frac{\partial f}{\partial x}(x_0, y_0)(x - x_0) + \frac{\partial f}{\partial y}(x_0, y_0)(y - y_0)

与二阶泰勒公式的关系

切平面方程实际上是二元函数泰勒展开式的一阶展开。当 xxyy 非常接近 x0x_0y0y_0 时,切平面可以很好地近似曲面。因此, 曲面的切平面可以描述为曲面在某一点的最佳线性近似.

计算步骤:

  1. 确定切点: 给定点 (x0,y0)(x_0, y_0)
  2. 计算函数值: 求出 f(x0,y0)f(x_0, y_0)
  3. 计算偏导数: 求出 fx(x0,y0)f_x(x_0, y_0)fy(x0,y0)f_y(x_0, y_0)
  4. 写出切平面方程: 将上述结果代入切平面方程即可。

示例

假设 f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 + y^2, 求在点 (1,2)(1, 2) 处的切平面.

  1. 计算函数值:

f(1,2)=12+22=1+4=5 f(1, 2) = 1^2 + 2^2 = 1 + 4 = 5

  1. 计算偏导数:
    • fx(x,y)=2xfx(1,2)=21=2f_x(x, y) = 2x \Rightarrow f_x(1, 2) = 2 \cdot 1 = 2
    • fy(x,y)=2yfy(1,2)=22=4f_y(x, y) = 2y \Rightarrow f_y(1, 2) = 2 \cdot 2 = 4
  2. 写出切平面方程:

z=5+2(x1)+4(y2) z = 5 + 2(x - 1) + 4(y - 2)

简化后得到:

z=2x+4y5 z = 2x + 4y - 5

这就是 f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 + y^2 在点 (1,2)(1, 2) 处的切平面方程.

总结

通过求解二元函数在某点的切平面方程,我们可以近似地描述曲面在该点附近的局部性质。切平面在多元函数的微积分、优化问题等领域有着广泛的应用。