內容簡介
Calculus of real-valued functions of several real variables, also known as multivariable calculus, is a rich and fascinating subject. On the one hand, it seeks to extend eminently useful and immensely successful notions in one-variable calculus such as limit, continLuty, derivative, and integral to "higher dimensions." On the other hand, the fact that there is much more room to move about in the 'n space Rn than on the real line R brings to the fore deeper geometric and topological notions that play a significant role in the study of functions of two or more variables.
內頁插圖
目錄
1Vectors and Functions
1.1 Preliminaries
Algebraic Operations
Order Properties
Intervals, Disks, and Bounded Sets
Line Segments and Paths
1.2 Functions and Their Geometric Properties
Basic Notions
Bounded Functions
Monotonicity and Bimonotonicity
Functions of Bounded Variation
Functions of Bounded Bivariation
Convexity and Concavity
Local Extrema and Saddle Points
Intermediate Value Property
1.3 Cylindricaj and Spherical Coordinates
Cylindrical Coordinates
Spherical Coordinates
Notes and Comments
Exercises
2 Sequences, Continuity, and Limits
2.1 Sequences in R2
, Subsequences and Cauchy Sequences
Closure, Boundary, and Interior
2.2 Continuity
Composition of Continuous Functions
Piecing Continuous Functions on Overlapping Subsets
Characterizations of Continuity
Continuity and Boundedness
Continuity and Monotonicity
Continuity, Bounded Variation, and Bounded Bivariation
Continuity and Convexity
Continuity and Intermediate Value Property
Uniform Continuity
Implicit Function Theorem
2.3 Limits
Limits and Continuity
Limit from a Quadrant
Approaching Infinity
Notes and Comments
Exercises
3 Partial and Total Differentiation
3.1 Partial and Directional Derivatives
Partial Derivatives
Directional Derivatives
Higher-Order Partial Derivatives
Higher-Order Directional Derivatives
3.2 Differentiability
Differentiability and Directional Derivatives
Implicit Differentiation
3.3 Taylor's Theorem and Chain Rule
Bivariate Taylor Theorem
Chain Rule
3.4 Monotonicity and Convexity
Monotonicity and First Partials
Bimonotonicity and Mixed Partials
Bounded Variation and Boundedness of First Partials
Bounded Bivariation and Boundedness of Mixed Partials
Convexity and Monotonicity of Gradient
Convexity and Nonnegativity of Hessian
3.5 Functions of Three Variables. ,
Extensions and Analogues
Tangent Planes and Normal Lines to Surfaces
Convexity and Ternary Quadratic Forms
Notes and Comments
Exercises
4 Applications of Partial Differentiation
4.1 Absolute Extrema
Boundary Points and Critical Points
4.2 Constrained Extrema
Lagrange Multiplier Method
Case of Three Variables
4.3 Local Extrema and Saddle Points
……
5 Multiple Integration
6 Applications and Approximations of Multiple Integrals
7Double Series and Improper Double Integrals
References
List of Symbols and Abbreviations
Index
前言/序言
經典數學叢書(影印版):多元微積分教程 [A Course in Multivariable Calculus and Analysis] 本書簡介 本捲《多元微積分教程》是“經典數學叢書(影印版)”中的重要組成部分,緻力於為讀者提供一個嚴謹而深入的多元微積分學習體驗。它並非僅僅是單變量微積分概念的簡單機械延伸,而是一部係統性地構建多維空間幾何直覺與分析工具的經典著作。 本書的敘述風格力求清晰、邏輯嚴密,深度適中,旨在平衡理論的嚴謹性與實際應用的直觀性。它麵嚮具有紮實單變量微積分基礎的學生及研究人員,旨在引導他們順利過渡到更高級的數學領域,如微分幾何、泛函分析和偏微分方程。 第一部分:嚮量空間與歐幾裏得空間基礎 本書的開篇部分奠定瞭多維分析的必要基礎。首先,它詳細闡述瞭 $mathbb{R}^n$ 空間的基本結構,包括嚮量的代數運算、內積、範數以及歐幾裏得距離的概念。在此基礎上,引入瞭開集、閉集、緊集等拓撲學基礎概念在 $mathbb{R}^n$ 中的具體錶現形式,這對於後續討論函數的連續性和收斂性至關重要。 綫性代數的迴顧與深化: 雖然本書側重於分析而非純粹的綫性代數,但它並未迴避對核心綫性代數工具的係統迴顧與應用。特彆是關於綫性變換的矩陣錶示、行列式、特徵值與特徵嚮量的討論,被緊密地嵌入到幾何直觀的解釋中。例如,行列式被賦予瞭體積變化的幾何意義,這為理解雅可比行列式埋下瞭伏筆。 第二部分:多元函數與偏導數 進入函數部分,本書的核心難度和趣味性開始顯現。 極限與連續性: 針對多變量函數,本書細緻地分析瞭在 $mathbb{R}^n$ 中定義極限的復雜性。它強調瞭路徑依賴性的重要性,並通過構造性的例子說明瞭極限不存在的常見情形。連續性的定義也相應地推廣到高維空間,並探討瞭緊集上的連續函數所具有的性質(如極值定理)。 偏導數與方嚮導數: 偏導數的概念被引入作為分析函數沿著坐標軸方嚮變化率的工具。隨後,本書自然而然地導齣瞭方嚮導數,並證明瞭方嚮導數與梯度嚮量之間的深刻聯係。梯度(Gradient)被定義為指嚮函數增長最快方嚮的嚮量場,它不僅是理論上的關鍵概念,也是理解物理學中勢場分布的基礎。 微分與可微性: 區分偏可微與全可微是多元微積分學習中的一大難點。本書用清晰的數學語言定義瞭函數在某點可微的嚴格條件,並證明瞭如果一個函數在某點的一階偏導數存在且連續(即屬於 $C^1$ ),則該函數在該點必然可微。梯度的概念與全微分矩陣(雅可比矩陣)的構造被緊密聯係起來,展示瞭多元綫性逼近的精確性。 鏈式法則的擴展: 多元鏈式法則是處理復閤函數求導的強大工具。本書係統地推導瞭不同變量層級下的鏈式法則公式,並利用矩陣乘法形式進行瞭簡潔的錶述,展現瞭其在復雜模型變量替換中的強大威力。 第三部分:極值問題與最優化 基於梯度信息,本書將理論分析引嚮瞭實際的最優化問題。 臨界點與二階導數檢驗: 函數的局部極值點齣現在梯度為零的點,即臨界點。為瞭區分鞍點、局部極大值點和局部極小值點,本書詳細介紹瞭海森矩陣(Hessian Matrix)的概念。通過分析海森矩陣的定性(正定、負定、不定),讀者可以完整地執行二階導數檢驗,從而精確地判斷臨界點的性質。 拉格朗日乘數法: 這是一個解決帶約束優化問題的核心技巧。本書不僅展示瞭如何運用拉格朗日乘數法來求解等式約束下的極值問題,更深入地解釋瞭其背後的幾何直覺——即在約束麯麵上,函數等值綫與約束函數的法綫(梯度)必須平行。 第四部分:多重積分與坐標變換 體積、麵積和質量的計算是多元微積分不可或缺的應用。本書將積分的概念推廣到二維和三維空間。 重積分的定義與計算: 首先定義瞭黎曼和在 $mathbb{R}^2$ 和 $mathbb{R}^3$ 上的推廣。Fubini 定理被作為核心工具,用於將重積分轉化為迭代積分,從而可以利用單變量積分技術進行計算。 坐標變換與雅可比行列式: 改變積分的坐標係(如極坐標、柱坐標、球坐標)是計算復雜區域積分的必要手段。本書嚴謹地引入瞭雅可比矩陣和雅可比行列式,清晰地解釋瞭為什麼在坐標變換中必須引入這個因子來修正麵積或體積元的微小形變。對球坐標和柱坐標變換的推導給齣瞭詳盡的說明。 第五部分:嚮量場、綫積分與麵積分 本書的最後部分將分析的焦點轉嚮瞭嚮量場的性質以及在麯綫和麯麵上的積分,這是連接經典物理學(如電磁學、流體力學)的關鍵橋梁。 嚮量場與保守場: 嚮量場被定義為空間中每一點都關聯一個嚮量的函數。本書重點討論瞭保守場(Conservative Fields)的概念,並證明瞭保守場與路徑無關的綫積分之間的等價性。鏇度(Curl)和散度(Divergence)作為衡量嚮量場鏇轉性和發散性的重要微分算子被引入。 綫積分與麵積分: 書中詳細闡述瞭沿著麯綫的綫積分(用於計算功或質量)以及在麯麵上的麵積分(用於計算流量)。 格林公式、斯托剋斯公式與散度定理: 這三大基本定理是高維微積分的巔峰成就。本書將這些定理置於中心地位,係統地推導瞭它們: 1. 格林公式: 聯係瞭二維區域上的二重積分和其邊界上的綫積分。 2. 斯托剋斯公式: 推廣瞭格林公式到三維麯麵,聯係瞭麯麵上的鏇度積分和其邊界麯綫上的綫積分。 3. 高斯散度定理: 聯係瞭三維區域上的散度(通量)積分和其邊界麯麵上的麵積分。 通過對這些定理的深入探討,讀者將能夠領略到微積分在更高維度上的統一性和美感,並為後續接觸微分幾何和張量分析打下堅實的基礎。 本書的影印版保留瞭原著經典的數學深度和精確性,是理解多元微積分理論框架的寶貴資源。