链式法则中 复合函数的推导路径 多变量“信息传递路径”

news2025/6/10 15:22:30

非常好,我们将之前关于偏导数链式法则中不能“约掉”偏导符号的问题,统一使用 二重复合函数

z = f ( u ( x , y ) ,   v ( x , y ) ) \boxed{z = f(u(x,y),\ v(x,y))} z=f(u(x,y), v(x,y))

来全面说明。我们会展示其全微分形式(偏导数版),并解释为什么各项的偏导不能随意“约掉”。


🔷 场景设定

设:

  • z = f ( u ( x , y ) ,   v ( x , y ) ) z = f(u(x, y),\ v(x, y)) z=f(u(x,y), v(x,y))
  • z z z u u u v v v 的函数,而 u u u v v v 又是 x , y x, y x,y 的函数
  • 所以 z z z x , y x, y x,y复合函数

✅ 多元复合函数的全微分(偏导形式)

根据链式法则, z z z x x x y y y 的偏导数为:

∂ z ∂ x = ∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ x + ∂ f ∂ v ⋅ ∂ v ∂ x ∂ z ∂ y = ∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ y + ∂ f ∂ v ⋅ ∂ v ∂ y \boxed{ \begin{aligned} \\ \frac{\partial z}{\partial x} &= \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} \\\\\\ \frac{\partial z}{\partial y} &= \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial y} + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial y} \\\\ \end{aligned} } xzyz=ufxu+vfxv=ufyu+vfyv


📘 微分形式表达(总微分)

写成总微分(形式上类似线性代数)为:

d z = ∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ x   d x + ∂ f ∂ v ⋅ ∂ v ∂ x   d x + ∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ y   d y + ∂ f ∂ v ⋅ ∂ v ∂ y   d y \boxed{ dz = \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} \, dx + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial x} \, dx + \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial y} \, dy + \frac{\partial f}{\partial v} \cdot \frac{\partial v}{\partial y} \, dy } dz=ufxudx+vfxvdx+ufyudy+vfyvdy

整理为:

在这里插入图片描述


❌ 偏导符号是否可以“约掉”?不能!

很多初学者会误以为下面这个式子:

∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ x \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} ufxu

∂ u \partial u u “约掉”:❌

∂ f ∂ x \frac{\partial f}{\partial x} xf

是错误的❌。原因如下:

✅ 正确解释:

符号含义为什么不能约掉
∂ f ∂ u \frac{\partial f}{\partial u} uf表示 f f f 对中间变量 u u u 的偏导 x x x 没有直接关系
∂ u ∂ x \frac{\partial u}{\partial x} xu表示 u u u x x x 的偏导是链式法则中必需的部分
不能约掉这是复合函数的推导路径,不是代数乘积形式上像“分数”,实质是操作符

例如,假如你写:

∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ x = ? ∂ f ∂ x \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} \stackrel{?}{=} \frac{\partial f}{\partial x} ufxu=xf

这是只有在 f f f 是直接关于 x x x 的函数时才成立,但在 f ( u ( x , y ) ) f(u(x,y)) f(u(x,y)) 这种情形中是不成立的,因为:

  • f f f 本身不显式依赖于 x x x
  • f f f x x x 的偏导要通过中间变量 u ( x , y ) u(x,y) u(x,y) 来体现

🧠 类比理解

你可以把这个链式法则理解为多变量“信息传递路径”:

  • x → u → f x \rightarrow u \rightarrow f xuf,所以:

∂ f ∂ x = ∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ x + ⋯ \frac{\partial f}{\partial x} = \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} + \cdots xf=ufxu+

你不能跳过中间路径直接“约掉变量”,就好像不能在函数链条中省略中间环节。


✅ 总结

问题是否能约掉原因
∂ f ∂ u ⋅ ∂ u ∂ x \frac{\partial f}{\partial u} \cdot \frac{\partial u}{\partial x} ufxu 中的 ∂ u \partial u u 是否能约掉?❌ 不能偏导是操作符,不是代数分数,不能做约分
偏导可以当成“微元”计算吗?❌ 不建议这种做法容易误导,只有在微分形式(如 d z = M   d x + N   d y dz = M\,dx + N\,dy dz=Mdx+Ndy)中才可有限制地使用类比

你提到的这个等式是:

d z d t = ∂ f ∂ x ⋅ d x d t + ∂ f ∂ y ⋅ d y d t \frac{dz}{dt} = \frac{\partial f}{\partial x} \cdot \frac{dx}{dt} + \frac{\partial f}{\partial y} \cdot \frac{dy}{dt} dtdz=xfdtdx+yfdtdy

你的问题是:

等式右边的 ∂ f ∂ x ⋅ d x d t \frac{\partial f}{\partial x} \cdot \frac{dx}{dt} xfdtdx 等项中,
如果全部都是偏导或导数,是否可以“约掉”?


✅ 答案简洁:

不能约掉!不论是偏导还是导数,这些“分数”形式只是符号,不能像普通分数那样做约分。


🧠 详细解释如下:

❶ 这些是“导数符号”,不是普通分数

  • ∂ f ∂ x \frac{\partial f}{\partial x} xf:是 f 对 x 的偏导数,含义是 f 在 x 方向的瞬时变化率。
  • d x d t \frac{dx}{dt} dtdx:是 x 关于 t 的导数,表示 x 随 t 的变化。

虽然它们形式上像“分数”,但实际上是极限运算符,不能像普通分数一样约掉“dx”或“∂x”。


❷ 为什么形式上像乘法,但不能“抵消”?

过程没有数学意义。


❸ 但微分形式中,“看起来像”可以这么操作,为什么?

这是因为微分形式中的 dx、dy、dz 是可以视作一个代数对象,比如:

  • 在微分形式理论(如微分几何)中,我们定义:

    d z = ∂ f ∂ x d x + ∂ f ∂ y d y dz = \frac{\partial f}{\partial x} dx + \frac{\partial f}{\partial y} dy dz=xfdx+yfdy

    这里的 dx 是作为微分一阶形式参与计算的。

但你说的:

「全部是偏导或导数时能不能约掉」

从严格的微积分或链式法则角度讲:不能。


✅ 小结:

项目是否能约掉理由
偏导(如 ∂ f ∂ x ⋅ ∂ x ∂ t \frac{\partial f}{\partial x} \cdot \frac{\partial x}{\partial t} xftx❌ 不能是函数之间变化率的乘积,不是代数分数
全导数项(如 d z d t \frac{dz}{dt} dtdz❌ 不能极限符号,不能当作分数简化

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