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  • 本文关键词:如何打出latex公式,markdown公式语法,latex积分符号怎么打,latex 大括号怎么输入,latex 的空格怎么打?
    • 环境
    • 标题
    • 字体
    • 引用
    • 基本命令
    • 数学公式
      • 1. 2个$之间的公式 表示行内公式
      • 2. 4个$中间的公式表示段落之间的公式,并且能够实现自动居中。
      • 3. 分数
      • 4. 开方
      • 5. 矩阵
      • 6. 大括号
      • 7. 求和、积分、极限
      • 9. 空格
  • 常见的一些数学公式
    • 1. 三角函数公式:
    • 2.导数公式:
    • 3.积分公式:
    • 4. 矩阵运算公式:
    • 5.概率公式:
    • 6.微积分公式:
    • 7.线性代数公式:
    • 8常见的特殊符号:
      • 多重积分的公式

本文关键词:如何打出latex公式,markdown公式语法,latex积分符号怎么打,latex 大括号怎么输入,latex 的空格怎么打?

LaTeX是一种专业的排版系统,广泛用于科技出版物、学术论文、书籍等领域。下面是一些常见的LaTeX语法和命令:本文使用的Markdown ,可能与原版的latex,使用的[]表示有一定区别,不过一些符号是通用的。
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环境

\begin{document} 和 \end{document} 表示文档内容
\begin{equation} 和 \end{equation} 表示数学公式
\begin{figure} 和 \end{figure} 表示插图
\begin{table} 和 \end{table} 表示表格

标题

\title{标题} 表示文档标题
\author{作者} 表示文档作者
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字体

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引用

\label{标签名} 在标题、图表等对象处设置标签
\ref{标签名} 引用标签所在对象的编号
\cite{参考文献} 引用参考文献

基本命令

% 表示注释

$ 表示数学模式

_ 和 ^ 表示下标和上标

数学公式

1. 2个$之间的公式 表示行内公式

例如:$E = mc^2$

例如: E = m c 2 E = mc^2 E=mc2

2. 4个$中间的公式表示段落之间的公式,并且能够实现自动居中。

例如下式:                         $$E = mc^2$$

例如下式: E = m c 2 E = mc^2 E=mc2

3. 分数

使用 \frac{分子}{分母} 命令表示分数,例如:

$\frac{1}{2}$小              $\dfrac{a}{b}$大

1 2 \frac{1}{2} 21                a b \dfrac{a}{b} ba

4. 开方

使用 \sqrt{} 命令表示开方,\sqrt[n]{x} 表示n次方根,例如:
$\sqrt{x}$              $\sqrt[3]{a^3 + b^3}$

x \sqrt{x} x               a 3 + b 3 3 \sqrt[3]{a^3 + b^3} 3a3+b3

5. 矩阵

使用 \begin{matrix} 和 \end{matrix} 表示矩阵,这个矩阵必须回车分行,例如:
$\begin{matrix} 
1 & 2 & 5\\
3 & 4 & 6\\
\end{matrix}$

1 2 5 3 4 6 \begin{matrix} 1 & 2 &5\\ 3 & 4 &6\\ \end{matrix} 132456

6. 大括号

使用 \left{ 和 \right} 表示单左侧大括号,例如:
$f(x) = \left\{
\begin{aligned}
&0, \quad x < 0 \\
&1, \quad \quad \quad \quad x \geq 0
\end{aligned}
\right.$

f ( x ) = { 0 , x < 0 1 , x ≥ 0 f(x) = \left\{ \begin{aligned}&0, \quad x < 0 \\ &1, \quad \quad \quad \quad x \geq 0 \end{aligned} \right. f(x)={0,x<01,x0

7. 求和、积分、极限

使用 \sum、\int、\lim 等命令表示求和、积分、极限,例如:

$\sum_{i=1}^n i$         $\int_ a^b f(x)dx$           $\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x}$

∑ i = 1 n i \sum_{i=1}^n i i=1ni            ∫ a b f ( x ) d x \int_a^b f(x)dx abf(x)dx           lim ⁡ x → 0 sin ⁡ x x \lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} limx0xsinx

8.矢量箭头
使用 \vec 命令表示矢量,例如:

$\vec{a}$               $\vec{AB}$

   a ⃗ \vec{a} a              A B ⃗ \vec{AB} AB

9. 空格

使用\quad 表示空格,例如:

$a+b=c,\quad c=a+b$

a + b = c , c = a + b a+b=c,\quad c=a+b a+b=c,c=a+b

常见的一些数学公式

1. 三角函数公式:

  • 正弦定理: a sin ⁡ A = b sin ⁡ B = c sin ⁡ C = 2 R \frac{a}{\sin A}=\frac{b}{\sin B}=\frac{c}{\sin C}=2R sinAa=sinBb=sinCc=2R

  • 正弦定理:$\frac{a}{\sin A}=\frac{b}{\sin B}=\frac{c}{\sin C}=2R$

  • 余弦定理: c 2 = a 2 + b 2 − 2 a b cos ⁡ C c^2=a^2+b^2-2ab\cos C c2=a2+b22abcosC

  • 余弦定理:$c^2=a^2+b^2-2ab\cos C$

  • 正弦和余弦的和差公式:

  • sin ⁡ ( x ± y ) = sin ⁡ x cos ⁡ y ± cos ⁡ x sin ⁡ y \sin(x\pm y)=\sin x\cos y\pm\cos x\sin y sin(x±y)=sinxcosy±cosxsiny cos ⁡ ( x ± y ) = cos ⁡ x cos ⁡ y ∓ sin ⁡ x sin ⁡ y \cos(x\pm y)=\cos x\cos y\mp\sin x\sin y cos(x±y)=cosxcosysinxsiny

  • 正弦和余弦的和差公式:$\sin(x\pm y)=\sin x\cos y\pm\cos x\sin y$,$\cos(x\pm y)=\cos x\cos y\mp\sin x\sin y$

  • 三角函数的平方和恒等式: sin ⁡ 2 x + cos ⁡ 2 x = 1 \sin^2x+\cos^2x=1 sin2x+cos2x=1

  • 三角函数的平方和恒等式:$\sin^2x+\cos^2x=1$

2.导数公式:

  • 基本导数公式:
    ( k ) ′ = 0 (k)'=0 (k)=0
    ( x n ) ′ = n x n − 1 (x^n)'=nx^{n-1} (xn)=nxn1
    ( sin ⁡ x ) ′ = cos ⁡ x (\sin x)'=\cos x (sinx)=cosx
    ( cos ⁡ x ) ′ = − sin ⁡ x (\cos x)'=-\sin x (cosx)=sinx
    ( e x ) ′ = e x (e^x)'=e^x (ex)=ex
    ( ln ⁡ x ) ′ = 1 x (\ln x)'=\frac{1}{x} (lnx)=x1
  • 导数的四则运算法则:
    ( f ( x ) ± g ( x ) ) ′ = f ′ ( x ) ± g ′ ( x ) (f(x)\pm g(x))'=f'(x)\pm g'(x) (f(x)±g(x))=f(x)±g(x)
    ( k ⋅ f ( x ) ) ′ = k ⋅ f ′ ( x ) (k\cdot f(x))'=k\cdot f'(x) (kf(x))=kf(x)
    ( f ( x ) ⋅ g ( x ) ) ′ = f ′ ( x ) ⋅ g ( x ) + f ( x ) ⋅ g ′ ( x ) (f(x)\cdot g(x))'=f'(x)\cdot g(x)+f(x)\cdot g'(x) (f(x)g(x))=f(x)g(x)+f(x)g(x)
    ( f ( x ) g ( x ) ) ′ = f ′ ( x ) g ( x ) − f ( x ) g ′ ( x ) g 2 ( x ) \left(\frac{f(x)}{g(x)}\right)'=\frac{f'(x)g(x)-f(x)g'(x)}{g^2(x)} (g(x)f(x))=g2(x)f(x)g(x)f(x)g(x)
基本导数公式:
$(k)'=0$,
$(x^n)'=nx^{n-1}$,
$(\sin x)'=\cos x$,
$(\cos x)'=-\sin x$,
$(e^x)'=e^x$,
$(\ln x)'=\frac{1}{x}$
导数的四则运算法则:
$(f(x)\pm g(x))'=f'(x)\pm g'(x)$,
$(k\cdot f(x))'=k\cdot f'(x)$,
$(f(x)\cdot g(x))'=f'(x)\cdot g(x)+f(x)\cdot g'(x)$,
$\left(\frac{f(x)}{g(x)}\right)'=\frac{f'(x)g(x)-f(x)g'(x)}{g^2(x)}$

3.积分公式:

  • 基本积分公式:
  • ∫ k d x = k x + C \int k dx=kx+C kdx=kx+C
  • ∫ x n d x = x n + 1 n + 1 + C \int x^n dx=\frac{x^{n+1}}{n+1}+C xndx=n+1xn+1+C
  • ∫ sin ⁡ x d x = − cos ⁡ x + C \int \sin x dx=-\cos x+C sinxdx=cosx+C
  • ∫ cos ⁡ x d x = sin ⁡ x + C \int \cos x dx=\sin x+C cosxdx=sinx+C
  • ∫ e x d x = e x + C \int e^x dx=e^x+C exdx=ex+C
  • ∫ 1 x d x = ln ⁡ ∣ x ∣ + C \int \frac{1}{x} dx=\ln |x|+C x1dx=lnx+C
  • 积分的线性运算法则:
  • ∫ ( f ( x ) ± g ( x ) ) d x = ∫ f ( x ) d x ± ∫ g ( x ) d x \int (f(x)\pm g(x))dx=\int f(x)dx\pm\int g(x)dx (f(x)±g(x))dx=f(x)dx±g(x)dx
  • ∫ k ⋅ f ( x ) d x = k ⋅ ∫ f ( x ) d x \int k\cdot f(x)dx=k\cdot\int f(x)dx kf(x)dx=kf(x)dx
  • ∫ f ′ ( x ) ⋅ g ( x ) d x = f ( x ) ⋅ g ( x ) − ∫ f ( x ) ⋅ g ′ ( x ) d x \int f'(x)\cdot g(x)dx=f(x)\cdot g(x)-\int f(x)\cdot g'(x)dx f(x)g(x)dx=f(x)g(x)f(x)g(x)dx
  • 积分换元法:
  • ∫ f ( g ( x ) ) g ′ ( x ) d x = ∫ f ( u ) d u \int f(g(x))g'(x)dx=\int f(u)du f(g(x))g(x)dx=f(u)du,其中 u = g ( x ) u=g(x) u=g(x)
基本积分公式:
$\int k dx=kx+C$,
$\int x^n dx=\frac{x^{n+1}}{n+1}+C$,
$\int \sin x dx=-\cos x+C$,
$\int \cos x dx=\sin x+C$,
$\int e^x dx=e^x+C$,
$\int \frac{1}{x} dx=\ln |x|+C$
积分的线性运算法则:
$\int (f(x)\pm g(x))dx=\int f(x)dx\pm\int g(x)dx$,
$\int k\cdot f(x)dx=k\cdot\int f(x)dx$,
$\int f'(x)\cdot g(x)dx=f(x)\cdot g(x)-\int f(x)\cdot g'(x)dx$
积分换元法:
$\int f(g(x))g'(x)dx=\int f(u)du$,其中$u=g(x)$

4. 矩阵运算公式:

  • 矩阵的乘法: C i j = ∑ k = 1 n A i k B k j C_{ij}=\sum_{k=1}^nA_{ik}B_{kj} Cij=k=1nAikBkj
  • 矩阵的逆:若矩阵 A A A可逆,则 A − 1 = 1 det ⁡ ( A ) ⋅ a d j ( A ) A^{-1}=\frac{1}{\det(A)}\cdot adj(A) A1=det(A)1adj(A),其中 det ⁡ ( A ) \det(A) det(A)为矩阵 A A A的行列式, a d j ( A ) adj(A) adj(A)为矩阵 A A A的伴随矩阵
    矩阵的转置: ( A T ) i j = A j i (A^T)_{ij}=A_{ji} (AT)ij=Aji

5.概率公式:

  • 条件概率公式: P ( A ∣ B ) = P ( A ∩ B ) P ( B ) P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)} P(AB)=P(B)P(AB)
  • 全概率公式: P ( A ) = ∑ i P ( A ∣ B i ) P ( B i ) P(A)=\sum_iP(A|B_i)P(B_i) P(A)=iP(ABi)P(Bi),其中 B i B_i Bi为样本空间的一个划分
  • 贝叶斯公式: P ( B i ∣ A ) = P ( A ∣ B i ) P ( B i ) ∑ j P ( A ∣ B j ) P ( B j ) P(B_i|A)=\frac{P(A|B_i)P(B_i)}{\sum_j P(A|B_j)P(B_j)} P(BiA)=jP(ABj)P(Bj)P(ABi)P(Bi),其中 B i B_i Bi为样本空间的一个划分
条件概率公式:$P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}$
全概率公式:$P(A)=\sum_iP(A|B_i)P(B_i)$,其中$B_i$为样本空间的一个划分
贝叶斯公式:$P(B_i|A)=\frac{P(A|B_i)P(B_i)}{\sum_j P(A|B_j)P(B_j)}$,其中$B_i$为样本空间的一个划分

6.微积分公式:

牛顿-莱布尼茨公式:
∫ a b f ( x ) d x = F ( b ) − F ( a ) \int_a^b f(x)dx=F(b)-F(a) abf(x)dx=F(b)F(a),其中 F ( x ) F(x) F(x) f ( x ) f(x) f(x)的一个原函数
洛必达法则:
lim ⁡ x → a f ( x ) g ( x ) \lim\limits_{x\rightarrow a}\frac{f(x)}{g(x)} xalimg(x)f(x)存在,则 lim ⁡ x → a f ( x ) g ( x ) = lim ⁡ x → a f ′ ( x ) g ′ ( x ) \lim\limits_{x\rightarrow a}\frac{f(x)}{g(x)}=\lim\limits_{x\rightarrow a}\frac{f'(x)}{g'(x)} xalimg(x)f(x)=xalimg(x)f(x)
泰勒公式:
f ( x ) = ∑ n = 0 ∞ f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n f(x)=\sum_{n=0}^\infty\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n f(x)=n=0n!f(n)(a)(xa)n,其中 f ( n ) ( a ) f^{(n)}(a) f(n)(a)表示 f ( x ) f(x) f(x) x = a x=a x=a处的 n n n阶导数

牛顿-莱布尼茨公式:
$\int_a^b f(x)dx=F(b)-F(a)$,其中$F(x)$为$f(x)$的一个原函数
洛必达法则:
若$\lim\limits_{x\rightarrow a}\frac{f(x)}{g(x)}$存在,则$\lim\limits_{x\rightarrow a}\frac{f(x)}{g(x)}=\lim\limits_{x\rightarrow a}\frac{f'(x)}{g'(x)}$
泰勒公式:
$f(x)=\sum_{n=0}^\infty\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n$,其中$f^{(n)}(a)$表示$f(x)$在$x=a$处的$n$阶导数

7.线性代数公式:

向量的点乘:
a ⃗ ⋅ b ⃗ = ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ cos ⁡ θ \vec{a}\cdot\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\cos\theta a b =a ∣∣b cosθ,其中 θ \theta θ a ⃗ \vec{a} a b ⃗ \vec{b} b 之间的夹角
向量的叉乘:
a ⃗ × b ⃗ = ∣ a ⃗ ∣ ∣ b ⃗ ∣ sin ⁡ θ ⋅ n ⃗ \vec{a}\times\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\sin\theta\cdot\vec{n} a ×b =a ∣∣b sinθn ,其中 n ⃗ \vec{n} n a ⃗ \vec{a} a b ⃗ \vec{b} b 的法向量,方向由右手定则确定
矩阵的秩:
矩阵 A A A的秩为其行(或列)最大线性无关组的大小
矩阵的特征值和特征向量:
λ \lambda λ v ⃗ \vec{v} v 满足 A v ⃗ = λ v ⃗ A\vec{v}=\lambda\vec{v} Av =λv ,则 λ \lambda λ为矩阵 A A A的特征值, v ⃗ \vec{v} v 为矩阵 A A A的对应特征向量

向量的点乘:
$\vec{a}\cdot\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\cos\theta$,其中$\theta$为$\vec{a}$和$\vec{b}$之间的夹角
向量的叉乘:
$\vec{a}\times\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|\sin\theta\cdot\vec{n}$,其中$\vec{n}$为$\vec{a}$和$\vec{b}$的法向量,方向由右手定则确定
矩阵的秩:矩阵$A$的秩为其行(或列)最大线性无关组的大小
矩阵的特征值和特征向量:
若$\lambda$和$\vec{v}$满足$A\vec{v}=\lambda\vec{v}$,则$\lambda$为矩阵$A$的特征值,$\vec{v}$为矩阵$A$的对应特征向量

8常见的特殊符号:

  • 1.数字和基本运算符号:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 + - × ÷ =
    0123456789 + − × ÷ = 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 + - \times \div = 0123456789+×÷=
    ±    ⋅    ∩    ∪    ≥    ≤    ≠    ≈    ≡ \pm\; \cdot\; \cap\; \cup\; \geq\; \leq\; \neq\; \approx\; \equiv ±=
$0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 + - \times \div =$
$\pm\;  \cdot\; \cap\; \cup\; \geq\; \leq\; \neq\; \approx\; \equiv$
  • 2.希腊字母
    α 、 β 、 γ 、 δ 、 ϵ \alpha、\beta、\gamma、\delta、\epsilon αβγδϵ
    ε 、 ζ 、 η 、 θ 、 ϑ \varepsilon、\zeta、\eta、\theta、\vartheta εζηθϑ
    ι 、 κ 、 λ 、 μ 、 ν \iota、\kappa、\lambda、\mu、\nu ικλμν
    ξ 、 π 、 ρ 、 ϱ 、 σ \xi、\pi、\rho、\varrho、\sigma ξπρϱσ
    ς 、 τ 、 υ 、 ϕ 、 φ \varsigma、\tau、\upsilon、\phi、\varphi ςτυϕφ
    χ 、 ψ 、 ω \chi、\psi、\omega χψω
$\alpha、\beta、\gamma、\delta、\epsilon$
$\varepsilon、\zeta、\eta、\theta、\vartheta$
$\iota、\kappa、\lambda、\mu、\nu$ 
$\xi、\pi、\rho、\varrho、\sigma$
$\varsigma、\tau、\upsilon、\phi、\varphi$
$\chi、\psi、\omega$

3.上下标
上下标:、,分别表示上标和下标。例如,a2表示a的平方,x_n表示x的下标为n。LaTeX中也支持多级上下标,例如:a{i,j}^2表示a的下标为i、上标为2,同时下标为j。
a 2 , a i a^2,a_i a2,ai $a^2,a_i$
4.积分符号:∫,表示积分。在LaTeX中,可以使用\int命令表示积分符号。

5.极限符号:lim,表示极限。在LaTeX中,可以使用\lim命令表示极限符号。

6.级数符号:∑,表示级数。在LaTeX中,可以使用\sum命令表示级数符号。

7.微分符号:d,表示微分符号。在LaTeX中,可以使用\mathrm{d}命令表示微分符号。

8.特殊符号:∞,表示无穷大。在LaTeX中,可以使用\infty命令表示无穷大符号。

9.向量符号:→,表示向量。在LaTeX中,可以使用\vec命令表示向量符号。
10.偏导数(Partial derivative)通常用符号 ∂ \partial 表示。在 LaTeX 中,可以使用以下命令来输入偏导数符号:

\partial:输入 ∂ \partial 符号。
例如,偏导数 ∂ f ∂ x \frac{\partial f}{\partial x} xf 可以用 LaTeX 表示为:

\frac{\partial f}{\partial x}

下面是几个连续偏导的公式及其 LaTeX 表示:

f ( x , y ) = x 2 y 3 f(x,y) = x^2y^3 f(x,y)=x2y3,求 ∂ 2 f ∂ x 2 \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} x22f ∂ 2 f ∂ x ∂ y \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} xy2f
对应的 LaTeX 公式为:

\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2y^3, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} = 6xy^2

多重求和:
∑ i = 1 m ∑ j = 1 n a i , j = a 1 , 1 + a 1 , 2 + ⋯ + a 1 , n + a 2 , 1 + ⋯ + a m , n \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} a_{i,j} = a_{1,1} + a_{1,2} + \cdots + a_{1,n} + a_{2,1} + \cdots + a_{m,n} i=1mj=1nai,j=a1,1+a1,2++a1,n+a2,1++am,n

\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} a_{i,j} = a_{1,1} + a_{1,2} + \cdots + a_{1,n} + a_{2,1} + \cdots + a_{m,n}

其中,外层求和符号控制 i i i 的变化,内层求和符号控制 j j j 的变化, a i , j a_{i,j} ai,j 表示求和的元素。

多重积分的公式

二重积分:
∬ D f ( x , y ) d x d y \iint_{D} f(x,y) \mathrm{d}x\mathrm{d}y Df(x,y)dxdy

\iint_{D} f(x,y) \mathrm{d}x\mathrm{d}y

其中, D D D 表示积分区域, f ( x , y ) f(x,y) f(x,y) 表示被积函数, d x d y \mathrm{d}x\mathrm{d}y dxdy 表示积分元。
三重积分:
∭ E f ( x , y , z ) d x d y d z \iiint_{E} f(x,y,z) \mathrm{d}x\mathrm{d}y\mathrm{d}z Ef(x,y,z)dxdydz

\iiint_{E} f(x,y,z) \mathrm{d}x\mathrm{d}y\mathrm{d}z

其中, E E E 表示积分区域, f ( x , y , z ) f(x,y,z) f(x,y,z) 表示被积函数, d x d y d z \mathrm{d}x\mathrm{d}y\mathrm{d}z dxdydz 表示积分元。
重积分的换元法公式:
对于 n n n 元函数 f ( x 1 , x 2 , ⋯   , x n ) f(x_1, x_2, \cdots, x_n) f(x1,x2,,xn) 和一个可逆变换 T : R n → R n \boldsymbol{T}: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n T:RnRn,设 D D D E E E 分别是 n n n 维空间中两个紧致的闭区域,且 T \boldsymbol{T} T D D D 一一映射到 E E E 上,且 T \boldsymbol{T} T 的雅可比行列式 J T J_T JT E E E 上非零,则有:
∭ E f ( x ) d V \iiint_{E} f(\boldsymbol{x}) \mathrm{d}V Ef(x)dV= ∭ D f ( T ( u ) ) ∣ J T ( u ) ∣ d V ′ \iiint_{D} f(\boldsymbol{T}(\boldsymbol{u})) |J_T(\boldsymbol{u})| \mathrm{d}V' Df(T(u))JT(u)dV
其中, d V \mathrm{d}V dV d V ′ \mathrm{d}V' dV 分别表示 n n n 维空间中的体积元素, ∣ J T ( u ) ∣ |J_T(\boldsymbol{u})| JT(u) 表示雅可比行列式的绝对值, x = ( x 1 , x 2 , ⋯   , x n ) \boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \cdots, x_n) x=(x1,x2,,xn) u = ( u 1 , u 2 , ⋯   , u n ) \boldsymbol{u} = (u_1, u_2, \cdots, u_n) u=(u1,u2,,un) 分别表示 n n n 维空间中的点。对应的 LaTeX 公式比较复杂,可以在需要时搜索使用。

具体的一些关于符号的标定:
https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/70156489

下面是几个连续偏导的公式及其 LaTeX 表示:

f ( x , y ) = x 2 y 3 f(x,y) = x^2y^3 f(x,y)=x2y3,求 ∂ 2 f ∂ x 2 \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} x22f ∂ 2 f ∂ x ∂ y \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} xy2f

∂ 2 f ∂ x 2 = 2 y 3 , ∂ 2 f ∂ x ∂ y = 6 x y 2 \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2y^3, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} = 6xy^2 x22f=2y3,xy2f=6xy2

\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2y^3, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} = 6xy^2

f ( x , y , z ) = x 2 y z + 1 x + ln ⁡ ( y z ) f(x,y,z) = x^2yz + \frac{1}{x} + \ln(yz) f(x,y,z)=x2yz+x1+ln(yz),求 ∂ 2 f ∂ x 2 \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} x22f ∂ 2 f ∂ y 2 \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} y22f ∂ 2 f ∂ z 2 \frac{\partial^2 f}{\partial z^2} z22f
∂ 2 f ∂ x 2 = 2 y z 1 x 3 , ∂ 2 f ∂ y 2 = 0 , ∂ 2 f ∂ z 2 = 0 \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2yz\frac{1}{x^3}, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} = 0, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial z^2} = 0 x22f=2yzx31,y22f=0,z22f=0

\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 2yz\frac{1}{x^3}, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} = 0, \quad \frac{\partial^2 f}{\partial z^2} = 0

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