微分

D[f,x]偏导数
D[f,x,y,]多重偏导数
D[f,{x,n}]n 阶偏导数
D[f,x,NonConstants->{v1,v2,}] 依赖 x 情况下的

偏微分运算.

这里给出 .
In[1]:=
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Out[1]=
这里给出三阶导数.
In[2]:=
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Out[2]=
可以关于任何表达式求微分,只要该表达式不显含数学运算.
In[3]:=
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Out[3]=
D 求的是偏微分.它假定此处的 无关.
In[4]:=
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Out[4]=
如果 实际上依赖 ,可以使用显式函数形式 . "导数的表示" 一节将讨论诸如 这样的对象是如何工作的.
In[5]:=
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Out[5]=
代替给出显函数 ,可以告诉 D 隐含依赖 . 那么 D[y,x,NonConstants->{y}] 表示 隐含依赖 .
In[6]:=
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Out[6]=
D[f,{{x1,x2,}}]标量函数 的梯度
D[f,{{x1,x2,},2}]f 的海塞(Hessian)矩阵
D[f,{{x1,x2,},n}]n 阶泰勒级数系数
D[{f1,f2,},{{x1,x2,}}]向量函数 f 的雅可比(Jacobian)行列式

向量导数.

这给出函数 的梯度.
In[7]:=
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Out[7]=
这给出海塞矩阵.
In[8]:=
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Out[8]=
这给出一个向量函数的雅可比行列式.
In[9]:=
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Out[9]=