高等数学 9.1多元函数的基本概念

一、平面点集 *\(n\) 维空间

1.平面点集

由平面解析几何知道,当在平面上引入了一个平面直角坐标系后,平面上的点 \(P\) 与有序二元实数组 \((x, y)\) 之间就建立了一一对应。于是,我们常把有序实数组 \((x, y)\) 与平面上的点 \(P\) 视作是等同的。这种建立了坐标系的平面称为坐标平面。二元有序实数组 \((x, y)\) 的全体,即 \(\mathbb{R}^2 = \mathbb{R} \times \mathbb{R} = \{ (x, y) | x, y \in \mathbb{R} \}\) 就表示坐标平面。

坐标平面上具有某种性质 \(P\) 的点的集合,称为平面点集,记作

\[E = \{ (x, y) | (x, y)具有性质P \}. \]

例如,平面上以原点为中心、\(r\) 为半径的圆内所有的点的集合是

\[C = \{ (x, y)|x^2 + y^2 < r \}. \]

如果以点 \(P\) 表示 \((x, y)\)\(|OP|\) 表示点 \(P\) 到原点 \(O\) 的距离,那么集合 \(C\) 也可以表成

\[C = \{ P | |OP| < r \} \]

现在引入 \(\mathbb{R}^2\) 中邻域的概念。

\(P_0 (x_0, y_0)\)\(xOy\) 平面上的一个点,\(\delta\) 是某一正数。与点 \(P_0 (x_0, y_0)\) 距离小于 \(\delta\) 的点 \(P(x, y)\) 的全体,称为点 \(P_0\)\(\delta\) 邻域 ,记作 \(U(P_0, \delta)\) ,即

\[U(P_0, \delta) = \{ P | |PP_0| < \delta \}, \]

也就是

\[U(P_0, \delta) = \{ (x, y) | \sqrt{(x - x_0)^2 + (y - y_0)^2} < \delta \}. \]

\(P_0\) 的去心 \(\delta\) 邻域,记作 \(\mathring{U} (P_0, \delta)\) ,即

\[\mathring{U} (P_0, \delta) = \{ P | 0 < |PP_0| < \delta \} \]

在几何上,\(U(P_0, \delta)\) 就是 \(xOy\) 平面上以点 \(P_0(x_0, y_0)\) 为中心、\(\delta > 0\) 为半径的圆内部的点 \(P(x, y)\) 的全体。

如果不需要强调领域的半径 \(\delta\) ,则用 \(U(P_0)\) 表示点 \(P_0\) 的某个邻域,点 \(P_0\) 的去心邻域记作 \(\mathring{U}(P_0)\)

利用邻域来描述点和点集之间的关系。

任意一点 \(P \in \mathbb{R}^2\) 与任意一个点集 \(E \subset \mathbb{R}^2\) 之间必有一下三种关系中的一种:

(1)内点 :如果存在点 \(P\) 的某个邻域 \(U(P)\) ,使得 \(U(P) \subset E\) ,那么称 \(P\)\(E\) 的内点(如图9-1中,\(P_1\)\(E\) 的内点);

(2)外点 :如果存在点 \(P\) 的某个邻域 \(U(P)\) ,使得 \(U(P) \cap E = \varnothing\) ,那么称 \(P\)\(E\) 的外点(如图9-1中,\(P_2\)\(E\) 的外点);

(3)边界点 :如果点 \(P\) 的任一邻域内既含有属于 \(E\) 的点,又含有不属于 \(E\) 的点,那么称 \(P\)\(E\) 的边界点(如图9-1中,\(P_3\)\(E\) 的边界点)。

\(E\) 的边界点的全体,称为 \(E\)边界 ,记作 \(\partial E\)

\(E\) 的内点必属于 \(E\)\(E\) 的外点必定不属于 \(E\) ;而 \(E\) 的边界点可能属于 \(E\) ,也可能不属于 \(E\)

9.1图9-1

任意一点 \(P\) 与一个点集 \(E\) 之间除了上述三种关系之外,还有另外一种关系,这就是聚点。

聚点 :如果对于任意给定的 \(\delta > 0\) ,点 \(P\) 的去心邻域 \(\mathring{U}(P, \delta)\) 内总有 \(E\) 中的点,那么称 \(P\)\(E\)聚点

由聚点的定义可知,点集 \(E\) 的聚点 \(P\) 本身,可以属于 \(E\) ,也可以不属于 \(E\)

例如,设平面点集

\[E = \{ (x, y) | 1 < x^2 + y^2 \leqslant 2 \}. \]

满足 \(1 < x^2 + y^2 < 2\) 的一切点 \((x, y)\) 都是 \(E\) 的内点;满足 \(x^2 + y^2 = 1\) 的一切点 \((x, y)\) 都是 \(E\) 的边界点,它们都不属于 \(E\) ;满足 \(x^2 + y^2 = 2\) 的一切点 \((x, y)\) 也是 \(E\) 的边界点,它们都属于 \(E\) ;点集 \(E\) 以及它的边界 \(\partial E\) 上的一切点都是 \(E\) 的聚点。

根据点集所属点的特征,再来定义一些重要的平面点集。

开集 :如果点集 \(E\) 的点都是 \(E\) 的内点,那么称 \(E\) 为开集。

闭集 :如果点集 \(E\) 的边界 \(\partial E \subset E\) ,那么称 \(E\) 为闭集。

例如,集合 \(\{ (x, y) | 1 < x^2 + y^2 < 2 \}\) 是开集;集合 \(\{ (x, y) | 1 \leqslant x^2 + y^2 \leqslant 2 \}\) 是闭集;而集合 \(\{ (x, y) | 1 < x^2 + y^2 \leqslant 2 \}\) 既非开集,也非闭集。

连通集 :如果点集 \(E\) 内任何两点,都可用折线连接起来,且该折线上的点都属于 \(E\) ,那么称 \(E\) 为连通集。

区域 (或 开区域):连通的开集称为区域或开区域。

闭区域 :开区域连同它的边界一起所构成的点集称为闭区域。

例如,集合 \(\{ (x, y) | 1 < x^2 + y^2 < 2 \}\) 是区域,而集合 \(\{ (x, y) | 1 \leqslant x^2 + y^2 \leqslant 2 \}\) 是闭区域。

有界集 :对于平面点集 \(E\) ,如果存在某一正数 \(r\) ,使得

\[E \subset U(O, r) \]

其中 \(O\) 是坐标原点,那么称 \(E\) 为有界集。

无界集 :一个集合如果不是有界集,就成这个集合为无界集。

例如,集合 \(\{ (x, y) | 1 \leqslant x^2 + y^2 \leqslant 2 \}\) 是有界闭区域,集合 \(\{ (x, y) | x + y > 0 \}\) 是无界开区域,集合 \(\{ (x, y) | x + y \geqslant 0 \}\) 是无界闭区域。

*2. \(n\) 维空间

\(n\) 为取定的一个正整数,我们用 \(\mathbb{R}^n\) 表示 \(n\) 元有序实数组 \((x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 的全体所构成的集合,即

\[\mathbb{R}^n = \mathbb{R} \times \mathbb{R} \times \cdots \times \mathbb{R} \{ (x_1, x_2, \cdots, x_n) | x_i \in \mathbb{R}, i = 1, 2, \cdots, n \}. \]

\(\mathbb{R}^n\) 中的元素 \((x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 有时也用单个字母 \(\boldsymbol{x}\) 来表示,即 \(\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n)\) .当所有的 \(x_i(i = 1, 2, \cdots, n)\) 都为零时,称这样的元素为 \(\mathbb{R}^2\) 中的零元,记为 \(\boldsymbol{0}\)\(O\) 。在解析几何中,通过直角坐标系,\(\mathbb{R}^2\) (或 \(\mathbb{R}^3\))中的元素分别与平面(或空间)中的点或向量建立一一对应,因而 \(\mathbb{R}^n\) 中的元素 \(\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 也称为 \(\mathbb{R}^n\) 中的一个点或一个 \(n\) 维向量,\(x_i\) 称为点 \(x\) 的第 \(i\) 个坐标或 \(n\) 维向量 \(\boldsymbol{x}\) 的第 \(i\) 个分量。特别地,\(\mathbb{R}^2\) 中的零元 \(\boldsymbol{0}\) 称为 \(\mathbb{R}^n\) 中的坐标原点或 \(n\) 维零向量。

为了在集合 \(\mathbb{R}^n\) 中的元素之间建立联系,在 \(\mathbb{R}^n\) 中定义线性运算如下:

\(\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n)\)\(\boldsymbol{y} = (y_1, y_2, \cdots, y_n)\)\(\mathbb{R}^n\) 中的任意两个元素,\(\lambda \in \mathbb{R}\) ,规定

\[\boldsymbol{x} + \boldsymbol{y} = (x_1 + y_1, x_2 + y_2, \cdots, x_n + y_n) \\ \lambda \boldsymbol{x} = (\lambda x_1, \lambda x_2, \cdots, \lambda x_n). \]

这样定义了线性运算的集合 \(\mathbb{R}^n\) 称为 \(n\) 维空间。

\(\mathbb{R}^n\) 中的点 \(\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 和点 \(\boldsymbol{y} = (y_1, y_2, \cdots, y_n)\) 间的距离,记作 \(\rho(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y})\) ,规定

\[\rho (\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) = \sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + \cdots + (x_n - y_n)^2}. \]

显然,\(n = 1, 2, 3\) 时,上述规定与数轴上、直角坐标系下平面及空间中两点间的距离一致。

\(\mathbb{R}^n\) 中元素 \(\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 与零元 \(\boldsymbol{0}\) 之间的距离 \(\rho (\boldsymbol{x}, \boldsymbol{0})\) 记作 \(\| \boldsymbol{x} \|\) (在 \(\mathbb{R}^1, \mathbb{R}^2, \mathbb{R}^3\) 中,通常将 \(\| \boldsymbol{x} \|\) 记作 \(|\boldsymbol{x}|\)),即

\[\| \boldsymbol{x} \| = \sqrt{x_1^2 + x_2^2 + \cdots + x_n^2}. \]

采用这一记号,结合向量的线性运算,便得

\[\| \boldsymbol{x} - \boldsymbol{y} \| = \sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + \cdots + (x_n - y_n)^2} = \rho (\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) \]

\(n\) 维空间 \(\mathbb{R}^n\) 中定义了距离以后,就可以定义 \(\mathbb{R}^n\) 的变元的极限:

\(\boldsymbol{x} = (x_!, x_2, \cdots, x_n) , \boldsymbol{a} = (a_1, a_2, \cdots, a_n) \in \mathbb{R}^n\) 。如果

\[\| \boldsymbol{x} - \boldsymbol{a} \| \to 0, \]

那么称变元 \(\boldsymbol{x}\)\(\mathbb{R}^n\) 中趋于固定元 \(\boldsymbol{a}\) ,记作 \(\boldsymbol{x} \to \boldsymbol{a}\)

显然,

\[\boldsymbol{x} \to \boldsymbol{a} \Leftrightarrow x_1 \to a_1, x_2 \to a_2, \cdots, x_n \to a_n . \]

\(\mathbb{R}^2\) 中引入线性运算和距离,使得有关平面点集的一些列概念,可以方便地引入到 \(n(n \geqslant 3)\) 维空间中来。例如,

\(\boldsymbol{a} = (a_1, a_2, \cdots, a_n) \in \mathbb{R}^n\)\(\delta\) 是某一正数,则 \(n\) 维空间内的点集

\[U(\boldsymbol{a}, \delta) = \{ \boldsymbol{x} | \boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^2, \rho(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{a}) < \delta \} \]

就定义为 \(\mathbb{R}^n\) 中点 \(\boldsymbol{a}\)\(\delta\) 邻域。以邻域为基础,可以定义点集的内点、外点、边界点和聚点以及开集、闭集、区域等一系列概念。

二、多元函数的概念

定义1 设 \(D\)\(\mathbb{R}^2\) 上的一个非空子集,称映射 \(f:D \to \mathbb{R}\) 为定义在 \(D\) 上的 二元函数 ,通常记为

\[z = f(x, y), \quad (x, y) \in D \]

\[z = f(P), \quad P \in D, \]

其中点集 \(D\) 称为该函数的 定义域\(x\)\(y\) 称为 自变量\(z\) 称为 因变量

上述定义中,与自变量 \({x}\)\({y}\) 的一对值(即二元有序实数组)\({(x, y)}\) 相对应的因变量 \({z}\) 的值,也称为 \({f}\) 在点 \({(x, y)}\) 处的函数值,记作 \({f(x, y)}\) ,即 \({z=f(x, y)}\) .函数值 \({f(x, y)}\) 的全体所构成的集合称为函数 \({f}\)值域,记作 \({f(D)}\) ,即

\[f(D)=\{z | z=f(x, y),(x, y) \in D\} . \]

与一元函数的情形相仿,记号 \({f}\)\({f(x, y)}\) 的意义是有区别的,但习惯上常用记号 "\({f(x, y),(x, y) \in D}\)"或"\({z=f(x, y),(x, y) \in D}\)"来表示 \({D}\) 上的二元函数 \({f}\) .表示二元函数的记号 \({f}\) 也是可以任意选取的,例如也可以记为 \({z=\varphi(x, y), z=z(x, y)}\) 等.

类似地,可以定义三元函数 \({u=f(x, y, z),(x, y, z) \in D}\) 以及三元以上的函数.一般地,把定义 1 中的平面点集 \({D}\) 换成 \({n}\) 维空间 \({\mathbb{R}^{n}}\) 内的点集 \({D}\) ,映射 \({f: D \rightarrow \mathbb{R}}\) 就称为定义在 \({D}\) 上的 \({n}\) 元函数,通常记为

\[u=f\left(x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right), \left(x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right) \in D \]

或简记为

\[u=f(x), x=\left(x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right) \in D \]

也可记为

\[u = f(P), \quad P(x_1, x_2, \cdots, x_n) \in D. \]

\({n=2}\)\({n=3}\) 时,习惯上将点 \({\left(x_{1}, x_{2}\right)}\) 与点 \({\left(x_{1}, x_{2}, x_{3}\right)}\) 分别写成 \({(x, y)}\)\({(x, y, z)}\) .这时,若用字母表示 \({\mathbb{R}^{2}}\)\({\mathbb{R}^{3}}\) 中的点,即写成 \({P(x, y)}\)\({M(x, y, z)}\) ,则相应的二元函数及三元函数也可简记为 \({z=f(P)}\)\({u=f(M)}\)

\({n=1}\) 时,\({n}\) 元函数就是一元函数;当 \({n \geqslant 2}\) 时,\({n}\) 元函数统称为多元函数

关于多元函数的定义域,与一元函数相类似,我们作如下约定:在一般地讨论用算式表达的多元函数 \({u=f(x)}\) 时,就以使这个算式有意义的变元 \({x}\) 的值所组成的点集为这个 多元函数的自然定义域 。因而,对这类函数,它的定义域不再特别标出。例如,函数 \({z=\ln (x+y)}\) 的定义域为

\[\{(x, y) | x+y>0\} \]

(图 9-2),这是一个无界开区域.

9.1图9-2

又如,函数 \({z=\arcsin \left(x^{2}+y^{2}\right)}\) 的定义域为

\[\left\{(x, y) | x^{2}+y^{2} \leqslant 1\right\} \]

(图9-3),这是一个有界闭区域.

9.1图9-3

设函数 $ z=f(x, y) $ 的定义域为 \(D\) .对于任意取定的点 \(P(x, y) \in D\) ,对应的函数值为 $ z=f(x, y) $ .这样,以 \(x\) 为横坐标、 \(y\) 为纵坐标和 $ z=f(x, y) $ 为竖坐标在空间就确定一点 \(M(x, y, z)\) .当 \((x, y)\) 遍取 \(D\)上的一切点时,得到一个空间点集

\[\{(x, y, z) \mid z=f(x, y),(x, y) \in D\}, \]

这个点集称为 二元函数 $ z=f(x, y) $ 的图形 (图9-4).通常我们也说二元函数的图形是一张曲面.

9.1图9-4

例如,由空间解析几何知道,线性函数 \(z=a x+b y+c\)的图形是一张平面,而函数 \(z=x^{2}+y^{2}\) 的图形是旋转抛物面.

三、多元函数的极限

先讨论二元函数 \(z=f(x, y)\)\((x, y) \rightarrow\left(x_{0}, y_{0}\right)\) ,即 \(P(x, y) \rightarrow P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 时的极限.
这里 \(P \rightarrow P_{0}\) 表示点 \(P\) 以任何方式趋于点 \(P_{0}\) ,也就是点 \(P\) 与点 \(P_{0}\) 间的距离趋于零,即

\[\left|P P_{0}\right|=\sqrt{\left(x-x_{0}\right)^{2}+\left(y-y_{0}\right)^{2}} \rightarrow 0 . \]

与一元函数的极限概念类似,如果在 \(P(x, y) \rightarrow P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 的过程中,对应的函数值 $ f(x, y) $ 无限接近于一个确定的常数 \(A\) ,那么就说 \(A\) 是函数 $ f(x, y) $ 当 \((x, y) \rightarrow \left(x_{0}, y_{0}\right)\) 时的极限.下面用"\(\varepsilon-\delta\)"语言描述这个极限概念.

定义 2 设二元函数 \(f(P)=f(x, y)\) 的定义域为 \(D, P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\)\(D\) 的聚点.如果存在常数 \(A\) ,对于任意给定的正数 \(\varepsilon\) ,总存在正数 \(\delta\) ,使得当点 \(P(x, y) \in D \cap \stackrel{\circ}{U}\left(P_{0}, \delta\right)\) 时,都有

\[|f(P)-A|=|f(x, y)-A|<\varepsilon \]

成立,那么就称常数 \(A\) 为函数 \(f(x, y)\)\((x, y) \rightarrow\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 时的极限,记作

\[\lim _{(x, y) \rightarrow\left(x_{0}, y_{0}\right)} f(x, y)=A \quad 或 \quad f(x, y) \rightarrow A\left((x, y) \rightarrow\left(x_{0}, y_{0}\right)\right) , \]

也记作

\[\lim _{P \rightarrow P_{0}} f(P)=A \quad 或 \quad f(P) \rightarrow A\left(P \rightarrow P_{0}\right) . \]

为了区别于一元函数的极限,我们把二元函数的极限叫做 二重极限

必须注意,所谓二重极限存在,是指 \(P(x, y)\) 以任何方式趋于 \(P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 时, $ f(x, y) $ 都无限接近于 \(A\) 。因此,如果 \(P(x, y)\) 以某一特殊方式,例如沿着一条定直线或定曲线趋于 \(P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 时,即使 $ f(x, y) $ 无限接近于某一确定值,我们还不能由此断定函数的极限存在.但是反过来,如果当 \(P(x, y)\) 以不同的方式趋于 \(P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 时, $ f(x, y) $ 趋于不同的值,那么就可以断定这函数的极限不存在.

以上关于二元函数的极限概念,可相应地推广到 \(n\) 元函数 \(u=f(P)\) ,即 \(u=f\left(x_{1}\right.\)\(\left.x_{2}, \cdots, x_{n}\right)\) 上去.

关于多元函数的极限运算,有与一元函数类似的运算法则.

四、多元函数的连续性

定义 3 设二元函数 \(f(P)=f(x, y)\) 的定义域为 \(D, P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\)\(D\) 的聚点,且 \(P_{0} \in D\).如果

\[\lim _{(x, y) \rightarrow\left(x_{0}, y_{0}\right)} f(x, y)=f\left(x_{0}, y_{0}\right), \]

那么称函数 $ f(x, y) $ 在点 \(P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 连续.
设函数 $ f(x, y) $ 在 \(D\) 上有定义,\(D\) 内的每一点都是函数定义域的聚点。如果函数 $ f(x, y) $ 在 \(D\) 的每一点都连续,那么就称函数 $ f(x, y) $ 在 \(D\) 上连续,或者称 $ f(x, y) $ 是 \(D\)上的 连续函数

以上关于二元函数的连续性概念,可相应地推广到 \(n\) 元函数 \(f(P)\) 上去.

定义 4 设函数 $ f(x, y) $ 的定义域为 \(D, P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\)\(D\) 的聚点.如果函数 $ f(x, y) $ 在点 \(P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 不连续,那么称 \(P_{0}\left(x_{0}, y_{0}\right)\) 为函数 $ f(x, y) $ 的间断点.

一切多元初等函数在其定义区域内是连续的。所谓 定义区域 是指包含在定义域内的区域或闭区域。

由多元初等函数的连续性,如果要求它在点 \(P_0\) 处的极限,而该点又在此函数的定义区域内,那么此极限值就是函数在该点的函数值,即

\[\lim \limits_{P \to P_0} f(P) = f(P_0). \]

在有界闭区域上连续的多元函数具有如下性质:

性质1(有界性与最大值最小值定理) 在有界闭区域 \(D\) 上的多元连续函数,必定在 \(D\) 上有界,且能取得它的最大值和最小值.

性质1就是说,若 \(f(P)\) 在有界闭区域 \(D\) 上连续,则必定存在常数 \(M>0\) ,使得对一切 \(P \in D\) ,有 \(|f(P)| \leqslant M\) ;且存在 \(P_{1}, P_{2} \in D\) ,使得

\[f\left(P_{1}\right)=\max \{f(P) \mid P \in D\}, \quad f\left(P_{2}\right)=\min \{f(P) \mid P \in D\} . \]

性质2(介值定理) 在有界闭区域 \(D\) 上的多元连续函数必取得介于最大值和最小值之间的任何值.
*性质3(一致连续性定理) 在有界闭区域 \(D\) 上的多元连续函数必定在 \(D\)一致连续

性质3就是说,若 \(f(P)\) 在有界闭区域 \(D\) 上连续,则对于任意给定的正数 \(\varepsilon\) ,总存在正数 \(\delta\) ,使得对于 \(D\) 上的任意两点 \(P_{1}, P_{2}\) ,只要当 \(\left|P_{1} P_{2}\right|<\delta\) 时,都有

\[\left|f\left(P_{1}\right)-f\left(P_{2}\right)\right|<\varepsilon \]

成立.

posted @ 2025-08-23 19:59  暮颜  阅读(53)  评论(0)    收藏  举报