1楼：匿名用户
这个很简单啊，这里的r=(x^2+y^2+z^2)^1/2,所以对x，y，z
求偏导数分别是x/[(x^2+y^2+z^2)^1/2]=x/r,其他的类似。
高等数学求偏导的问题，这个答案的偏导看不懂，怎么来的，我的错哪了？
2楼：匿名用户
高等数学求偏导的问题：
1、你做的是对的。
2、这个答案的偏导，就是将已知条件代入你求出的偏导中，即得。
高等数学求偏导的问题，见上图。
3楼：寒流暖流
你的没错，答案做了代换而已
高等数学：梯度的含义？
4楼：心曳
首先讲下方向导数。正如偏导一样，方向导数也是在特定方向上函数的变化率，只不过偏导是在x和y轴方向上罢了，特殊一点而已。方向导数在各个方向上的变化一般是不一样的，那到底沿哪个方向最大呢？
沿哪个方向最小呢？为了研究方便，就有了梯度的定义。很明显梯度实际上就是以对x的偏导为横坐标，以对y偏导数为纵坐标的一个向量，而方向导数就等于这个向量乘以指定方向的单位向量。
根据向量乘积的定义可知，对于一个给定的函数，他的偏导是一定的（当然是在同一个点），所以当给定方向与梯度方向一致时，变化最快
总的来说，梯度的定义是为了研究方向导数的大小更方便而定义的。
（ps：那些偏导公式不好打，不然可以解释得很清楚的！！！求采纳啊亲......）
5楼：孙红全
梯度gradient
设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w，在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw，则称为该物理参数的梯度，也即该物理参数的变化率。如果参数为速度、浓度或温度，则分别称为速度梯度、浓度梯度或温度梯度。
在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧氏空间rn到r的函数的梯度是在rn某一点最佳的线性近似。
在这个意义上，梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。
在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
梯度一词有时用于斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度。梯度的数值有时也被成为梯度。
在二元函数的情形，设函数z=f(x,y)在平面区域d内具有一阶连续偏导数，则对于每一点p(x,y)∈d，都可以定出一个向量
(δf/x)*i+(δf/y)*j
这向量称为函数z=f(x,y)在点p(x,y)的梯度，记作gradf(x,y)
类似的对三元函数也可以定义一个：(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k 记为grad[f(x,y,z)]
高数看不懂二阶偏导数的求解公式 觉得关系好乱 求解释
6楼：匿名用户
多元复合函数导数
个人见解
给个例子 z=f（u(x,y),x,y）
则z/x=f/u * u/x +f/xz/y=f/u * u/y+f/y求多元复合导数时 需记得要求完
比如我个的例子 若对x求导 三个部分u(x,y),x,y三个部分都要分别对x求偏导数
细讲一下 ：u(x,y),x,y这三部分 函数f对u偏导*u对x偏导（因为u是复合函数，且是二元的，如果是一元的就不能用偏导数符号）
函数f对x偏导*x对x导数→f对x偏导*1函数f对y偏导*y对x导数→ 函数f对y偏导*0=0y是同理
总之首先要知道什么是偏导，其次熟练复合导数，求复合导数就要求到底，一层一层的求，刚开始多练习，慢点做，仔细点，因为容易出错，练多了 就好了
高等数学 方向导数与梯度_(:з)∠)_ 求问这个的第二小问 解答看不懂qaq
7楼：匿名用户
您好，答案如图所示：
你可以理解为它们是重叠的
要求下降最快的方向，就是计算梯度
所以可取梯度方向为切线的方向，即他们是平行关系的很高兴能回答您的提问，您不用添加任何财富，只要及时采纳就是对我们最好的回报
。若提问人还有任何不懂的地方可随时追问，我会尽量解答，祝您学业进步，谢谢。
☆⌒_⌒☆ 如果问题解决后，请点击下面的“选为满意答案”
高数题 求偏导数，，， 例1我看不懂，为什么要先求一阶偏导数？？？详细解释一下， 我**等
8楼：后会也许有期
一阶偏导数是二阶偏导数的基础
9楼：匿名用户
因为是最终是求二阶偏导数
所以默认一阶偏导数存在，所以
可以求出一阶偏导数
但二阶偏导数可能不存在，所以
必须用定义去做。