문제 은행 · 미적분 · 대학 미적분 · 다변수 미분

다변수 미분 전체 문제

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유형·난이도는 우리말 풀이가 붙은 문제는 선생님이 정했고, 나머지는 자동 분류라 다를 수 있어요. 난이도가 정해지지 않은 문제는 난이도로 거를 때 빠집니다.

13문제 · 1 / 1쪽

1.CLP-3 · 2.1절 · 3번대학 수준우리말 번역

f(x,y)=x2x2+y2f(x,y)=\dfrac{x^2}{x^2+y^2} 이라 하자.

(a) 원점에 접근하는 반직선 중 그 위에서 f(x,y)=1f(x,y)=1 인 것을 구하세요. (b) 원점에 접근하는 반직선 중 그 위에서 f(x,y)=0f(x,y)=0 인 것을 구하세요. (c) 위의 결과는 f(x,y)f(x,y) 의 극한에 대해 무엇을 보여 주는지 설명하세요.

영어 원문 보기

Let f(x,y)=x2x2+y2f(x,y)=\dfrac{x^2}{x^2+y^2}.

(a) Find a ray approaching the origin along which f(x,y)=1f(x,y)=1. (b) Find a ray approaching the origin along which f(x,y)=0f(x,y)=0. (c) What does the above work show about a limit of f(x,y)f(x,y)?

정답·풀이 보기

(a) 살펴보면, y=0y=0 일 때 x≠0x \neq 0 이기만 하면 f(x,y)=1f(x,y)=1 이다. 따라서 xx 축을 따라 원점으로 접근하면 이 경로 위에서 f(x,y)=1f(x,y)=1 이다. (b) 마찬가지로 살펴보면, x=0x=0 일 때 y≠0y \neq 0 이기만 하면 f(x,y)=0f(x,y)=0 이다. 따라서 yy 축을 따라 원점으로 접근하면 이 경로 위에서 f(x,y)=0f(x,y)=0 이다. (c) 원점에 접근하는 서로 다른 두 방향이 서로 다른 값을 주므로 lim⁡(x,y)→(0,0)f(x,y)\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}f(x,y) 는 존재하지 않는다.

그림

원본 교재 풀이(영어)

(a) By inspection, when y=0y=0, then f(x,y)=1f(x,y)=1 as long as x≠0x \neq 0. So, if we follow the xx-axis in towards the origin, f(x,y)=1f(x,y)=1 along this route. (b) Also by inspection, when x=0x=0, then f(x,y)=0f(x,y)=0 as long as y≠0y \neq 0. So, if we follow the yy-axis in towards the origin, f(x,y)=0f(x,y)=0 along this route. (c) Since two different directions give us different values as we approach the origin, lim⁡(x,y)→(0,0)f(x,y)\lim\limits_{(x,y)\to(0,0)}f(x,y) does not exist.

figure

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.1절 · 7번
# 다변수함수의 극한과 연속계산기본자동 분류
2.CLP-3 · 2.2절 · 2번대학 수준우리말 번역

당신은 기복이 있는 지형을 가로지르고 있습니다. zz축은 하늘을 향해 곧장 위쪽, 양의 xx축은 정남쪽, 양의 yy축은 정동쪽이라고 합시다. 그러면 당신 주변의 지형은 방정식 z=f(x,y)z=f(x,y) 로 나타나고, 당신은 점 (0,0,f(0,0))(0,0,f(0,0)) 에 있습니다. 함수 f(x,y)f(x,y) 는 미분가능합니다.

fy(0,0)<0f_y(0,0)<0 이라고 합시다. 당신이 정상에 있을 수 있습니까? 설명하세요.

영어 원문 보기

You are traversing an undulating landscape. Take the zz-axis to be straight up towards the sky, the positive xx-axis to be due south, and the positive yy-axis to be due east. Then the landscape near you is described by the equation z=f(x,y)z=f(x,y), with you at the point (0,0,f(0,0))(0,0,f(0,0)). The function f(x,y)f(x,y) is differentiable.

Suppose fy(0,0)<0f_y(0,0)<0. Is it possible that you are at a summit? Explain.

정답·풀이 보기

fy(0,0)<0f_y(0,0)<0 이면 yy 가 00 에서 증가할 때 f(0,y)f(0,y) 는 감소한다. 따라서 yy 가 양인 방향으로 이동하면 내리막길이 된다. 이는 계곡의 가장 낮은 지점에 있지 않다는 뜻이다. 아직 내려갈 수 있기 때문이다. 한편 fy(0,0)<0f_y(0,0)<0 이므로, yy 가 조금 작은 음수 값에서 00 을 향해 증가할 때에도 f(0,y)f(0,y) 는 감소한다. 따라서 y=0y=0 에서 음의 yy 방향으로 이동하면 높이 zz 는 증가한다. 그러므로 당신은 국소적으로 가장 높은 지점에 있지 않다. 즉 정상에 있지 않다.

원본 교재 풀이(영어)

If fy(0,0)<0f_y(0,0)<0, then f(0,y)f(0,y) decreases as yy increases from 00. Thus moving in the positive yy direction takes you downhill. This means you aren't at the lowest point in a valley, since you can still move downhill. On the other hand, as fy(0,0)<0f_y(0,0)<0, f(0,y)f(0,y) also decreases as yy increases towards 00 from slightly negative values. Thus if you move in the negative yy-direction from y=0y=0, your height zz will increase. So you are not at a locally highest point—you're not at a summit.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.2절 · 3번
# 편도함수계산기본자동 분류
3.CLP-3 · 2.2절 · 3번대학 수준우리말 번역

f(x,y)={x2yx2+y2(x,y)≠(0,0) 이면0(x,y)=(0,0) 이면f(x,y)=\begin{cases}\frac{x^2y}{x^2+y^2}& \text{$(x,y)\ne (0,0)$ 이면} \\ 0 & \text{$(x,y)=(0,0)$ 이면} \end{cases}

이라고 하자. 정의로부터 직접 다음을 계산하세요.

(a) ∂f∂x(0,0)\frac{\partial f}{\partial x}(0,0) (b) ∂f∂y(0,0)\frac{\partial f}{\partial y}(0,0) (c) ddtf(t,t)∣t=0\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t} f(t,t)\Big|_{t=0}

영어 원문 보기

Let

f(x,y)={x2yx2+y2if (x,y)≠(0,0)0if (x,y)=(0,0)f(x,y)=\begin{cases}\frac{x^2y}{x^2+y^2}& \text{if $(x,y)\ne (0,0)$} \\ 0 & \text{if $(x,y)=(0,0)$} \end{cases}

Compute, directly from the definitions,

(a) ∂f∂x(0,0)\frac{\partial f}{\partial x}(0,0) (b) ∂f∂y(0,0)\frac{\partial f}{\partial y}(0,0) (c) ddtf(t,t)∣t=0\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t} f(t,t)\Big|_{t=0}

답 쓰고 채점
(a)
(b)
(c)
정답·풀이 보기

(a) 정의에 의해

∂f∂x(0,0)=lim⁡Δx→0f(Δx,0)−f(0,0)Δx=lim⁡Δx→0(Δx2)(0)Δx2+02−0Δx=0\begin{aligned} \frac{\partial f}{\partial x}(0,0) &=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{f(\Delta x,0)-f(0,0)}{\Delta x} \\ &=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{\frac{(\Delta x^2)(0)}{\Delta x^2+0^2}-0}{\Delta x} \\ &=0 \end{aligned}

(b) 정의에 의해

∂f∂y(0,0)=lim⁡Δy→0f(0,Δy)−f(0,0)Δy=lim⁡Δy→0(02)(Δy)02+Δy2−0Δy=0\begin{aligned} \frac{\partial f}{\partial y}(0,0) &=\lim_{\Delta y\rightarrow 0}\frac{f(0,\Delta y)-f(0,0)}{\Delta y} \\ &=\lim_{\Delta y\rightarrow 0}\frac{\frac{(0^2)(\Delta y)}{0^2+\Delta y^2}-0}{\Delta y} \\ &=0 \end{aligned}

(c) 정의에 의해

ddtf(t,t)∣t=0=lim⁡t→0f(t,t)−f(0,0)t=lim⁡t→0(t2)(t)t2+t2−0t=lim⁡t→0t/2t=12\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t} f(t,t)\Big|_{t=0} &=\lim_{t\rightarrow 0}\frac{f(t,t)-f(0,0)}{t} \\ &=\lim_{t\rightarrow 0}\frac{\frac{(t^2)(t)}{t^2+t^2}-0}{t} \\ &=\lim_{t\rightarrow 0}\frac{t/2}{t} \\ &=\frac{1}{2} \end{aligned}

원본 교재 풀이(영어)

(a) By definition

∂f∂x(0,0)=lim⁡Δx→0f(Δx,0)−f(0,0)Δx=lim⁡Δx→0(Δx2)(0)Δx2+02−0Δx=0\begin{aligned} \frac{\partial f}{\partial x}(0,0) &=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{f(\Delta x,0)-f(0,0)}{\Delta x} \\ &=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{\frac{(\Delta x^2)(0)}{\Delta x^2+0^2}-0}{\Delta x} \\ &=0 \end{aligned}

(b) By definition

∂f∂y(0,0)=lim⁡Δy→0f(0,Δy)−f(0,0)Δy=lim⁡Δy→0(02)(Δy)02+Δy2−0Δy=0\begin{aligned} \frac{\partial f}{\partial y}(0,0) &=\lim_{\Delta y\rightarrow 0}\frac{f(0,\Delta y)-f(0,0)}{\Delta y} \\ &=\lim_{\Delta y\rightarrow 0}\frac{\frac{(0^2)(\Delta y)}{0^2+\Delta y^2}-0}{\Delta y} \\ &=0 \end{aligned}

(c) By definition

ddtf(t,t)∣t=0=lim⁡t→0f(t,t)−f(0,0)t=lim⁡t→0(t2)(t)t2+t2−0t=lim⁡t→0t/2t=12\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t} f(t,t)\Big|_{t=0} &=\lim_{t\rightarrow 0}\frac{f(t,t)-f(0,0)}{t} \\ &=\lim_{t\rightarrow 0}\frac{\frac{(t^2)(t)}{t^2+t^2}-0}{t} \\ &=\lim_{t\rightarrow 0}\frac{t/2}{t} \\ &=\frac{1}{2} \end{aligned}

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.2절 · 6번
# 편도함수계산기본자동 분류
4.CLP-3 · 2.3절 · 2번대학 수준우리말 번역

가능하다면, fx(x,y)=eyf_x(x,y)=e^y 이고 fy(x,y)=exf_y(x,y)=e^x 인 함수 f(x,y)f(x,y) 를 구하세요.

영어 원문 보기

Find, if possible, a function f(x,y)f(x,y) for which fx(x,y)=eyf_x(x,y)=e^y and fy(x,y)=exf_y(x,y)=e^x.

정답·풀이 보기

그러한 f(x,y)f(x,y) 는 존재하지 않는다. 만약 존재한다면 fxy(x,y)=fyx(x,y)f_{xy}(x,y)=f_{yx}(x,y) 이어야 하기 때문이다. 그런데

fxy(x,y)=∂∂yfx(x,y)=∂∂yey=eyfyx(x,y)=∂∂xfy(x,y)=∂∂xex=ex\begin{aligned} f_{xy}(x,y)&=\frac{\partial }{\partial y}f_x(x,y)=\frac{\partial }{\partial y}e^y=e^y \\ f_{yx}(x,y)&=\frac{\partial }{\partial x}f_y(x,y)=\frac{\partial }{\partial x}e^x=e^x \end{aligned}

이므로 두 값은 서로 같지 않다.

원본 교재 풀이(영어)

No such f(x,y)f(x,y) exists, because if it were to exist, then we would have that fxy(x,y)=fyx(x,y)f_{xy}(x,y)=f_{yx}(x,y). But

fxy(x,y)=∂∂yfx(x,y)=∂∂yey=eyfyx(x,y)=∂∂xfy(x,y)=∂∂xex=ex\begin{aligned} f_{xy}(x,y)&=\frac{\partial }{\partial y}f_x(x,y)=\frac{\partial }{\partial y}e^y=e^y \\ f_{yx}(x,y)&=\frac{\partial }{\partial x}f_y(x,y)=\frac{\partial }{\partial x}e^x=e^x \end{aligned}

are not equal.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기OpenStax 3권 · 4.3절 · 4번
# 편도함수계산기본자동 분류
5.CLP-3 · 2.4절 · 5번대학 수준우리말 번역

다음 논증에서 잘못된 점은 무엇인가요? w=f(x,y,z)w=f(x,y,z) 이고 z=g(x,y)z=g(x,y) 라고 하자. 연쇄 법칙에 의해

∂w∂x=∂w∂x∂x∂x+∂w∂y∂y∂x+∂w∂z∂z∂x=∂w∂x+∂w∂z∂z∂x\begin{aligned} \frac{\partial w}{\partial x} =\frac{\partial w}{\partial x}\frac{\partial x}{\partial x} +\frac{\partial w}{\partial y}\frac{\partial y}{\partial x} +\frac{\partial w}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x} =\frac{\partial w}{\partial x} +\frac{\partial w}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x} \end{aligned}

이다. 따라서 0=∂w∂z∂z∂x0=\frac{\partial w}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x} 이고, 그러므로 ∂w∂z=0\frac{\partial w}{\partial z}=0 또는 ∂z∂x=0\frac{\partial z}{\partial x}=0 이다.

영어 원문 보기

What is wrong with the following argument? Suppose that w=f(x,y,z)w=f(x,y,z) and z=g(x,y)z=g(x,y). By the chain rule,

∂w∂x=∂w∂x∂x∂x+∂w∂y∂y∂x+∂w∂z∂z∂x=∂w∂x+∂w∂z∂z∂x\begin{aligned} \frac{\partial w}{\partial x} =\frac{\partial w}{\partial x}\frac{\partial x}{\partial x} +\frac{\partial w}{\partial y}\frac{\partial y}{\partial x} +\frac{\partial w}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x} =\frac{\partial w}{\partial x} +\frac{\partial w}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x} \end{aligned}

Hence 0=∂w∂z∂z∂x0=\frac{\partial w}{\partial z}\frac{\partial z}{\partial x} and so ∂w∂z=0\frac{\partial w}{\partial z}=0 or ∂z∂x=0\frac{\partial z}{\partial x}=0.

정답·풀이 보기

문제는 같은 등식 안에서 ∂w∂x\frac{\partial w}{\partial x} 가 서로 완전히 다른 두 함수를 나타내는 데 쓰였다는 점이다. 이 식을 정확하게 쓰는 방법은 다음과 같다. f(x,y,z)f(x,y,z) 와 g(x,y)g(x,y) 를 연속적으로 미분가능한 함수라 하고 w(x,y)=f(x,y,g(x,y))w(x,y)=f\big(x,y,g(x,y)\big) 로 정의하자. 연쇄 법칙에 의해

∂w∂x(x,y)=∂f∂x(x,y,g(x,y))∂x∂x+∂f∂y(x,y,g(x,y))∂y∂x+∂f∂z(x,y,g(x,y))∂g∂x(x,y)=∂f∂x(x,y,g(x,y))+∂f∂z(x,y,g(x,y))∂g∂x(x,y)\begin{aligned} \frac{\partial w}{\partial x}(x,y) &=\frac{\partial f}{\partial x}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial x}{\partial x} +\frac{\partial f}{\partial y}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial y}{\partial x} +\frac{\partial f}{\partial z}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial g}{\partial x}(x,y)\\ &=\frac{\partial f}{\partial x}\big(x,y,g(x,y)\big) +\frac{\partial f}{\partial z}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial g}{\partial x}(x,y) \end{aligned}

이다. w(x,y)=f(x,y,g(x,y))w(x,y)=f\big(x,y,g(x,y)\big) 이지만 ∂w∂x(x,y)=∂f∂x(x,y,g(x,y))\frac{\partial w}{\partial x}(x,y) =\frac{\partial f}{\partial x}\big(x,y,g(x,y)\big) 는 성립하지 않는다. 예를 들어 f(x,y,z)=x−zf(x,y,z)=x-z 이고 g(x,y)=xg(x,y)=x 라 하자. 그러면 모든 (x,y)(x,y) 에 대해 w(x,y)=f(x,y,g(x,y))=x−g(x,y)=0w(x,y)=f\big(x,y,g(x,y)\big)=x-g(x,y)=0 이므로 ∂w∂x(x,y)=0\frac{\partial w}{\partial x}(x,y)=0 인 반면, 모든 (x,y,z)(x,y,z) 에 대해 ∂f∂x(x,y,z)=1\frac{\partial f}{\partial x}(x,y,z)=1 이다.

원본 교재 풀이(영어)

The problem is that ∂w∂x\frac{\partial w}{\partial x} is used to represent two completely different functions in the same equation. The careful way to write the equation is the following. Let f(x,y,z)f(x,y,z) and g(x,y)g(x,y) be continuously differentiable functions and define w(x,y)=f(x,y,g(x,y))w(x,y)=f\big(x,y,g(x,y)\big). By the chain rule,

∂w∂x(x,y)=∂f∂x(x,y,g(x,y))∂x∂x+∂f∂y(x,y,g(x,y))∂y∂x+∂f∂z(x,y,g(x,y))∂g∂x(x,y)=∂f∂x(x,y,g(x,y))+∂f∂z(x,y,g(x,y))∂g∂x(x,y)\begin{aligned} \frac{\partial w}{\partial x}(x,y) &=\frac{\partial f}{\partial x}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial x}{\partial x} +\frac{\partial f}{\partial y}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial y}{\partial x} +\frac{\partial f}{\partial z}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial g}{\partial x}(x,y)\\ &=\frac{\partial f}{\partial x}\big(x,y,g(x,y)\big) +\frac{\partial f}{\partial z}\big(x,y,g(x,y)\big) \frac{\partial g}{\partial x}(x,y) \end{aligned}

While w(x,y)=f(x,y,g(x,y))w(x,y)=f\big(x,y,g(x,y)\big), it is not true that ∂w∂x(x,y)=∂f∂x(x,y,g(x,y))\frac{\partial w}{\partial x}(x,y) =\frac{\partial f}{\partial x}\big(x,y,g(x,y)\big). For example, take f(x,y,z)=x−zf(x,y,z)=x-z and g(x,y)=xg(x,y)=x. Then w(x,y)=f(x,y,g(x,y))=x−g(x,y)=0w(x,y)=f\big(x,y,g(x,y)\big)=x-g(x,y)=0 for all (x,y)(x,y), so that ∂w∂x(x,y)=0\frac{\partial w}{\partial x}(x,y)=0 while ∂f∂x(x,y,z)=1\frac{\partial f}{\partial x}(x,y,z)=1 for all (x,y,z)(x,y,z).

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.4절 · 6번
# 다변수 연쇄법칙계산기본자동 분류
6.CLP-3 · 2.5절 · 1번대학 수준우리말 번역

곡면 x2+y2+(z−1)2=1x^2+y^2+(z-1)^2=1 과 x2+y2+(z+1)2=1x^2+y^2+(z+1)^2=1 이 (0,0,0)(0,0,0) 에서 서로 접한다고 말하는 것이 타당한가요?

영어 원문 보기

Is it reasonable to say that the surfaces x2+y2+(z−1)2=1x^2+y^2+(z-1)^2=1 and x2+y2+(z+1)2=1x^2+y^2+(z+1)^2=1 are tangent to each other at (0,0,0)(0,0,0)?

정답·풀이 보기

F(x,y,z)=x2+y2+(z−1)2−1F(x,y,z) = x^2+y^2+(z-1)^2-1, G(x,y,z)=x2+y2+(z+1)2−1G(x,y,z) = x^2+y^2+(z+1)^2-1 이라 하자. 곡면 F(x,y,z)=0F(x,y,z)=0 을 S1S_1, 곡면 G(x,y,z)=0G(x,y,z)=0 을 S2S_2 라 하자. 먼저 F(0,0,0)=G(0,0,0)=0F(0,0,0)=G(0,0,0)=0 이므로 점 (0,0,0)(0,0,0) 은 S1S_1 과 S2S_2 위에 모두 있다. FF 와 GG 의 그래디언트는 다음과 같다.

∇F(x,y,z)=<∂F∂x(x,y,z) , ∂F∂y(x,y,z) , ∂F∂z(x,y,z)>=<2x , 2y , 2(z−1)>∇G(x,y,z)=<∂G∂x(x,y,z) , ∂G∂y(x,y,z) , ∂G∂z(x,y,z)>=<2x , 2y , 2(z+1)>\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } F(x,y,z) &=\left<\frac{\partial F}{\partial x}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial F}{\partial y}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial F}{\partial z}(x,y,z)\right> =\left< 2x\,,\,2y\,,\,2(z-1)\right> \\ { \boldsymbol{\nabla} } G(x,y,z) &=\left<\frac{\partial G}{\partial x}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial G}{\partial y}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial G}{\partial z}(x,y,z)\right> =\left< 2x\,,\,2y\,,\,2(z+1)\right> \end{aligned}

특히,

∇F(0,0,0)=<0,0,−2>∇G(0,0,0)=<0,0,2>{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,0,0)=\left< 0,0,-2\right>\qquad { \boldsymbol{\nabla} } G(0,0,0)=\left< 0,0,2\right>

이므로 벡터 k^=−12∇F(0,0,0)=12∇G(0,0,0)\hat{\mathbf{k}}=-\frac{1}{2}{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,0,0) =\frac{1}{2}{ \boldsymbol{\nabla} } G(0,0,0) 은 (0,0,0)(0,0,0) 에서 두 곡면에 모두 수직이다. 따라서 (0,0,0)(0,0,0) 에서 S1S_1 과 S2S_2 의 접평면은 모두

k^⋅<x−0,y−0,z−0>=0또는z=0\hat{\mathbf{k}}\cdot\left< x-0,y-0,z-0\right>=0\qquad\text{또는}\qquad z=0

이다.

평면 z=0z=0 을 PP 라 하자. 그러면 S1S_1 은 (0,0,0)(0,0,0) 에서 PP 에 접하고, PP 는 (0,0,0)(0,0,0) 에서 S2S_2 에 접한다. 따라서 S1S_1 과 S2S_2 가 (0,0,0)(0,0,0) 에서 접한다고 말하는 것은 타당하다.

원본 교재 풀이(영어)

Write F(x,y,z)=x2+y2+(z−1)2−1F(x,y,z) = x^2+y^2+(z-1)^2-1 and G(x,y,z)=x2+y2+(z+1)2−1G(x,y,z) = x^2+y^2+(z+1)^2-1. Let S1S_1 denote the surface F(x,y,z)=0F(x,y,z)=0 and S2S_2 denote the surface G(x,y,z)=0G(x,y,z)=0. First note that F(0,0,0)=G(0,0,0)=0F(0,0,0)=G(0,0,0)=0 so that the point (0,0,0)(0,0,0) lies on both S1S_1 and S2S_2. The gradients of FF and GG are

∇F(x,y,z)=<∂F∂x(x,y,z) , ∂F∂y(x,y,z) , ∂F∂z(x,y,z)>=<2x , 2y , 2(z−1)>∇G(x,y,z)=<∂G∂x(x,y,z) , ∂G∂y(x,y,z) , ∂G∂z(x,y,z)>=<2x , 2y , 2(z+1)>\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } F(x,y,z) &=\left<\frac{\partial F}{\partial x}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial F}{\partial y}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial F}{\partial z}(x,y,z)\right> =\left< 2x\,,\,2y\,,\,2(z-1)\right> \\ { \boldsymbol{\nabla} } G(x,y,z) &=\left<\frac{\partial G}{\partial x}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial G}{\partial y}(x,y,z)\,,\, \frac{\partial G}{\partial z}(x,y,z)\right> =\left< 2x\,,\,2y\,,\,2(z+1)\right> \end{aligned}

In particular,

∇F(0,0,0)=<0,0,−2>∇G(0,0,0)=<0,0,2>{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,0,0)=\left< 0,0,-2\right>\qquad { \boldsymbol{\nabla} } G(0,0,0)=\left< 0,0,2\right>

so that the vector k^=−12∇F(0,0,0)=12∇G(0,0,0)\hat{\mathbf{k}}=-\frac{1}{2}{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,0,0) =\frac{1}{2}{ \boldsymbol{\nabla} } G(0,0,0) is normal to both surfaces at (0,0,0)(0,0,0). So the tangent plane to both S1S_1 and S2S_2 at (0,0,0)(0,0,0) is

k^⋅<x−0,y−0,z−0>=0orz=0\hat{\mathbf{k}}\cdot\left< x-0,y-0,z-0\right>=0\qquad\text{or}\qquad z=0

Denote by PP the plane z=0z=0. Thus S1S_1 is tangent to PP at (0,0,0)(0,0,0) and PP is tangent to S2S_2 at (0,0,0)(0,0,0). So it is reasonable to say that S1S_1 and S2S_2 are tangent at (0,0,0)(0,0,0).

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.5절 · 2번
# 접평면과 선형근사계산기본자동 분류
7.CLP-3 · 2.7절 · 1번대학 수준우리말 번역

점 (0,1,1)(0,1,1) 에서 f(x,y,z)=exyzf(x,y,z) = e^{xyz} 의 <0,1,1>\left< 0,1,1\right> 방향의 방향미분계수를 구하세요.

영어 원문 보기

Find the directional derivative of f(x,y,z)=exyzf(x,y,z) = e^{xyz} in the <0,1,1>\left< 0,1,1\right> direction at the point (0,1,1)(0,1,1).

답 쓰고 채점
정답·풀이 보기

임의의 점 (x,y,z)(x,y,z) 에서의 편도함수와 구하려는 점 (0,1,1)(0,1,1) 에서의 편미분계수는 다음과 같다.

fx(x,y,z)=yzexyzfx(0,1,1)=1fy(x,y,z)=xzexyzfy(0,1,1)=0fz(x,y,z)=xyexyzfz(0,1,1)=0\begin{aligned} f_x(x,y,z)&=yz e^{xyz}\qquad & f_x(0,1,1)&= 1 \\ f_y(x,y,z)&=xz e^{xyz}\qquad & f_y(0,1,1)&= 0 \\ f_z(x,y,z)&=xy e^{xyz}\qquad & f_z(0,1,1)&= 0 \end{aligned}

따라서 ∇f(0,1,1)=<1,0,0>{ \boldsymbol{\nabla} } f(0,1,1) =\left< 1,0,0\right> 이고, 구하는 방향미분계수는 다음과 같다.

D<0,1,1>2f(0,1,1)=<1,0,0>⋅<0,1,1>2=0\begin{aligned} D_{\frac{\left< 0,1,1\right>}{\sqrt{2}}}f(0,1,1) =\left< 1,0,0\right>\cdot\frac{\left< 0,1,1\right>}{\sqrt{2}} =0 \end{aligned}

원본 교재 풀이(영어)

The partial derivatives, at a general point (x,y,z)(x,y,z) and also at the point of interest (0,1,1)(0,1,1), are

fx(x,y,z)=yzexyzfx(0,1,1)=1fy(x,y,z)=xzexyzfy(0,1,1)=0fz(x,y,z)=xyexyzfz(0,1,1)=0\begin{aligned} f_x(x,y,z)&=yz e^{xyz}\qquad & f_x(0,1,1)&= 1 \\ f_y(x,y,z)&=xz e^{xyz}\qquad & f_y(0,1,1)&= 0 \\ f_z(x,y,z)&=xy e^{xyz}\qquad & f_z(0,1,1)&= 0 \end{aligned}

So ∇f(0,1,1)=<1,0,0>{ \boldsymbol{\nabla} } f(0,1,1) =\left< 1,0,0\right> and the specified directional derivative is

D<0,1,1>2f(0,1,1)=<1,0,0>⋅<0,1,1>2=0\begin{aligned} D_{\frac{\left< 0,1,1\right>}{\sqrt{2}}}f(0,1,1) =\left< 1,0,0\right>\cdot\frac{\left< 0,1,1\right>}{\sqrt{2}} =0 \end{aligned}

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.7절 · 16번
# 방향도함수와 기울기벡터계산기본자동 분류
8.CLP-3 · 2.7절 · 2번대학 수준우리말 번역

∇(y2+sin⁡(xy)){ \boldsymbol{\nabla} }\big(y^2 + \sin(xy)\big) 를 구하세요.

영어 원문 보기

Find ∇(y2+sin⁡(xy)){ \boldsymbol{\nabla} }\big(y^2 + \sin(xy)\big).

정답·풀이 보기

2차원에서 g(x,y)=y2+sin⁡(xy)g(x,y) = y^2+\sin(xy) 라 하면 다음과 같다.

∇g=<gx , gy>=<ycos⁡(xy) , 2y+xcos⁡(xy)>\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } g =\left< g_x\,,\,g_y\right> =\left< y\cos(xy)\,,\, 2y + x\cos(xy) \right> \end{aligned}

3차원에서 g(x,y,z)=y2+sin⁡(xy)g(x,y,z) = y^2+\sin(xy) 라 하면 다음과 같다.

∇g=<gx , gy , gz>=<ycos⁡(xy) , 2y+xcos⁡(xy) , 0>\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } g =\left< g_x\,,\,g_y\,,\,g_z\right> =\left< y\cos(xy)\,,\, 2y + x\cos(xy)\,,\, 0 \right> \end{aligned}

원본 교재 풀이(영어)

In two dimensions, write g(x,y)=y2+sin⁡(xy)g(x,y) = y^2+\sin(xy). Then

∇g=<gx , gy>=<ycos⁡(xy) , 2y+xcos⁡(xy)>\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } g =\left< g_x\,,\,g_y\right> =\left< y\cos(xy)\,,\, 2y + x\cos(xy) \right> \end{aligned}

In three dimensions, write g(x,y,z)=y2+sin⁡(xy)g(x,y,z) = y^2+\sin(xy). Then

∇g=<gx , gy , gz>=<ycos⁡(xy) , 2y+xcos⁡(xy) , 0>\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } g =\left< g_x\,,\,g_y\,,\,g_z\right> =\left< y\cos(xy)\,,\, 2y + x\cos(xy)\,,\, 0 \right> \end{aligned}

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.7절 · 15번
# 방향도함수와 기울기벡터계산기본자동 분류
9.CLP-3 · 2.8절 · 1번대학 수준우리말 번역

u(x,t)=e−t−x2u(x,t)= e^{-t-x^2} 이라 하자. u(x,t)u(x,t) 가 편미분방정식

uxx(x,t)+u(x,t)=g(x) ut(x,t)u_{xx}(x,t)+u(x,t) = g(x)\, u_t(x,t)

을 만족하도록 하는 함수 g(x)g(x) 를 구하세요.

영어 원문 보기

Let u(x,t)=e−t−x2u(x,t)= e^{-t-x^2}. Find a function g(x)g(x) so that u(x,t)u(x,t) obeys the partial differential equation

uxx(x,t)+u(x,t)=g(x) ut(x,t)u_{xx}(x,t)+u(x,t) = g(x)\, u_t(x,t)

답 쓰고 채점
정답·풀이 보기

먼저 u(x,t)=e−t−x2u(x,t)= e^{-t-x^2} 일 때 ut(x,t)u_t(x,t) 와 uxx(x,t)+u(x,t)u_{xx}(x,t)+u(x,t) 를 계산한다.

u(x,t)=e−t−x2ut(x,t)=−e−t−x2ux(x,t)=−2xe−t−x2uxx(x,t)=−2e−t−x2+4x2e−t−x2\begin{aligned} u(x,t)&= e^{-t-x^2} \\ u_t(x,t)&= -e^{-t-x^2} \\ u_x(x,t)&= -2x e^{-t-x^2} \\ u_{xx}(x,t)&= -2 e^{-t-x^2} +4x^2 e^{-t-x^2} \end{aligned}

따라서

uxx(x,t)+u(x,t)=[−2e−t−x2+4x2e−t−x2]+e−t−x2=[4x2−1]e−t−x2\begin{aligned} u_{xx}(x,t)+u(x,t) &= \big[-2 e^{-t-x^2} +4x^2 e^{-t-x^2}\big] +e^{-t-x^2} \\ &= \big[4x^2-1]e^{-t-x^2} \end{aligned}

이것이 g(x) ut(x,t)=−g(x) e−t−x2g(x)\, u_t(x,t) = -g(x)\, e^{-t-x^2} 와 같아지려면 g(x)=1−4x2g(x) = 1-4x^2 이어야 한다.

원본 교재 풀이(영어)

We start by evaluating ut(x,t)u_t(x,t) and uxx(x,t)+u(x,t)u_{xx}(x,t)+u(x,t) when u(x,t)=e−t−x2u(x,t)= e^{-t-x^2}.

u(x,t)=e−t−x2ut(x,t)=−e−t−x2ux(x,t)=−2xe−t−x2uxx(x,t)=−2e−t−x2+4x2e−t−x2\begin{aligned} u(x,t)&= e^{-t-x^2} \\ u_t(x,t)&= -e^{-t-x^2} \\ u_x(x,t)&= -2x e^{-t-x^2} \\ u_{xx}(x,t)&= -2 e^{-t-x^2} +4x^2 e^{-t-x^2} \end{aligned}

So

uxx(x,t)+u(x,t)=[−2e−t−x2+4x2e−t−x2]+e−t−x2=[4x2−1]e−t−x2\begin{aligned} u_{xx}(x,t)+u(x,t) &= \big[-2 e^{-t-x^2} +4x^2 e^{-t-x^2}\big] +e^{-t-x^2} \\ &= \big[4x^2-1]e^{-t-x^2} \end{aligned}

For this to equal g(x) ut(x,t)=−g(x) e−t−x2g(x)\, u_t(x,t) = -g(x)\, e^{-t-x^2}, we need g(x)=1−4x2g(x) = 1-4x^2.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.8절 · 2번
# 편미분방정식 맛보기계산기본자동 분류
10.CLP-3 · 2.8절 · 2번대학 수준우리말 번역

(a) 편미분방정식

ux=0u_x=0

을 만족하는 모든 함수 u(x,y)u(x,y) 를 구하세요. (b) f(x)f(x) 를 주어진 함수라 하자. 편미분방정식

ux(x,y)=f(x)u_x(x,y)= f(x)

을 만족하는 모든 함수 u(x,y)u(x,y) 를 구하세요.

영어 원문 보기

(a) Find all functions u(x,y)u(x,y) that obey the partial differential equation

ux=0u_x=0 (b) Let f(x)f(x) be a given function. Find all functions u(x,y)u(x,y) that obey the partial differential equation

ux(x,y)=f(x)u_x(x,y)= f(x)

정답·풀이 보기

(a) 임의의 y0y_0 을 고정하고 v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0) 라 하자. 그러면

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=0\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = 0 \end{aligned}

이다. 따라서 각각의 고정된 y0y_0 에 대해 xx 의 함수인 v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0) 는 상수이어야 한다. 이 상수는 y0y_0 을 어떻게 택하느냐에 따라 달라질 수 있다. 따라서 u(x,y0)=C(y0)u(x,y_0) = C(y_0) 이며, C(y0)C(y_0) 은 y0y_0 에만 의존하고 xx 에는 의존하지 않는다. y0y_0 을 다시 yy 로 바꾸어 쓰면, u(x,y)=C(y)u(x,y)=C(y) 이고 C(y)C(y) 는 변수 yy 하나만의 임의의 함수이다.

(b) 임의의 y0y_0 을 고정하고 v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0) 라 하자. 그러면

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=f(x)\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = f(x) \end{aligned}

이다. 말로 하면, v(x)v(x) 는 도함수가 f(x)f(x) 이어야 하고, 즉 f(x)f(x) 의 부정적분이어야 한다. 따라서 F(x)F(x) 가 도함수가 f(x)f(x) 인 임의의 함수, 즉 F(x)F(x) 가 f(x)f(x) 의 임의의 부정적분이면, 각각의 고정된 y0y_0 에 대해 v(x)=u(x,y0)=F(x)+Cv(x)=u(x,y_0) = F(x) +C 이고, 여기서 CC 는 상수이다. 이 상수는 y0y_0 을 어떻게 택하느냐에 따라 달라질 수 있다. 따라서 u(x,y0)=F(x)+C(y0)u(x,y_0) = F(x)+ C(y_0) 이며, C(y0)C(y_0) 은 y0y_0 에만 의존하고 xx 에는 의존하지 않는다. y0y_0 을 다시 yy 로 바꾸어 쓰면, u(x,y)=F(x)+C(y)u(x,y)=F(x) + C(y) 이고 F(x)F(x) 는 f(x)f(x) 의 임의의 부정적분, C(y)C(y) 는 변수 yy 하나만의 임의의 함수이다.

원본 교재 풀이(영어)

(a) Fix any y0y_0 and set v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0). Then

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=0\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = 0 \end{aligned}

So, for each fixed y0y_0, v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0), which is a function of xx, has to be a constant. The constant may be different for each different choice of y0y_0. So u(x,y0)=C(y0)u(x,y_0) = C(y_0) with C(y0)C(y_0) depending only on y0y_0, not on xx. Or, renaming y0y_0 back to yy, u(x,y)=C(y)u(x,y)=C(y) with C(y)C(y) being any function of the single variable yy.

(b) Fix any y0y_0 and set v(x)=u(x,y0)v(x)=u(x,y_0). Then

dvdx(x)=∂u∂x(x,y0)=f(x)\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}x}(x) =\frac{\partial u}{\partial x}(x,y_0) = f(x) \end{aligned}

In words, v(x)v(x) has to have derivative f(x)f(x), i.e. be an antiderivative of f(x)f(x). So if F(x)F(x) is any function whose derivative is f(x)f(x), i.e. if F(x)F(x) is any antiderivative of f(x)f(x), then, for each fixed y0y_0, v(x)=u(x,y0)=F(x)+Cv(x)=u(x,y_0) = F(x) +C, with CC being a constant. The constant may be different for each different choice of y0y_0. So u(x,y0)=F(x)+C(y0)u(x,y_0) = F(x)+ C(y_0) with C(y0)C(y_0) depending only on y0y_0, not on xx. Or, renaming y0y_0 back to yy, u(x,y)=F(x)+C(y)u(x,y)=F(x) + C(y) with F(x)F(x) being any antiderivative of f(x)f(x) and C(y)C(y) being any function of the single variable yy.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.8절 · 14번
# 편미분방정식 맛보기계산기본자동 분류
11.CLP-3 · 2.9절 · 2번대학 수준우리말 번역

(x,y)(x,y) 가 정사각형 영역 ∣x∣≤1|x|\le 1, ∣y∣≤1|y|\le 1 에서 변할 때, 곡면  z=x2+y2 \ z=\sqrt{x^2+y^2}\ 의 가장 높은 점과 가장 낮은 점을 구하세요. 그 점들에서  zx, zy \ z_x,\ z_y\ 의 값에 대해 논하세요. 답하는 과정에서 도함수를 구하지 마세요.

영어 원문 보기

Find the high and low points of the surface  z=x2+y2 \ z=\sqrt{x^2+y^2}\ with (x,y)(x,y) varying over the square  ∣x∣≤1\ |x|\le 1, ∣y∣≤1 |y|\le 1\ . Discuss the values of  zx, zy \ z_x,\ z_y\ there. Do not evaluate any derivatives in answering this question.

정답·풀이 보기

(x,y)(x,y) 에서의 높이 x2+y2\sqrt{x^2+y^2} 은 (x,y)(x,y) 에서 (0,0)(0,0) 까지의 거리이다. 따라서 최소 높이는 (0,0,0)(0,0,0) 에서 0이다. 이 곡면은 원뿔이다. 원뿔은 (0,0,0)(0,0,0) 에서 뾰족하며, 그 점에서 미분계수 zxz_x 와 zyz_y 는 존재하지 않는다. 최대 높이는 (x,y)(x,y) 가 (0,0)(0,0) 에서 가능한 한 멀리 있을 때 얻어진다. 가장 높은 점은 (±1,±1,2)(\pm 1,\pm 1,\sqrt{2}) 이다. 이 점들에서 zxz_x 와 zyz_y 는 존재하지만 0이 아니다. ∣x∣,∣y∣≤1|x|,|y|\le 1 이라는 제한이 없다면 이 점들은 가장 높은 점이 아닐 것이다.

원본 교재 풀이(영어)

The height x2+y2\sqrt{x^2+y^2} at (x,y)(x,y) is the distance from (x,y)(x,y) to (0,0)(0,0). So the minimum height is zero at (0,0,0)(0,0,0). The surface is a cone. The cone has a point at (0,0,0)(0,0,0) and the derivatives zxz_x and zyz_y do not exist there. The maximum height is achieved when (x,y)(x,y) is as far as possible from (0,0)(0,0). The highest points are at (±1,±1,2)(\pm 1,\pm 1,\sqrt{2}). There zxz_x and zyz_y exist but are not zero. These points would not be the highest points if it were not for the restriction ∣x∣,∣y∣≤1|x|,|y|\le 1.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기APEX · 12.8절 · 6번
# 극값과 안장점계산기본자동 분류
12.CLP-3 · 2.9절 · 3번대학 수준우리말 번역

한 변수 매끄러운 함수  f(t) \ f(t)\ (tt 는 모든 실수 값을 가진다)에 대하여 t0t_0 이 극솟값 또는 극댓값을 주는 점이면  f′(t0)=0\ f'(t_0)=0 이다. 직선  x=a+td \ \mathbf{x}=\mathbf{a}+t\mathbf{d}\ 위의 점들로 제한한 매끄러운 함수  g(x) \ g(\mathbf{x})\ 가 x0\mathbf{x}_0 에서 극솟값 또는 극댓값을 갖기 위한 이와 유사한 필요조건을 유도하세요. 이 조건에는 g(x)g(\mathbf{x}) 의 그래디언트가 들어가야 합니다.

영어 원문 보기

If t0t_0 is a local minimum or maximum of the smooth function  f(t) \ f(t)\ of one variable (tt runs over all real numbers) then  f′(t0)=0.\ f'(t_0)=0. Derive an analogous necessary condition for x0\mathbf{x}_0 to be a local minimum or maximium of the smooth function  g(x) \ g(\mathbf{x})\ restricted to points on the line  x=a+td .\ \mathbf{x}=\mathbf{a}+t\mathbf{d}\ . The test should involve the gradient of g(x)g(\mathbf{x}).

정답·풀이 보기

f(t)=g(a+td)f(t)=g(\mathbf{a}+t\mathbf{d}) 로 정의하고, x0=a+t0d\mathbf{x}_0=\mathbf{a}+t_0\mathbf{d} 가 되도록 t0t_0 을 정한다. 그러면 f′(t)=∇g(a+td)⋅df'(t)={ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{a}+t\mathbf{d})\cdot\mathbf{d} 이다. 이를 확인하기 위해 a=<a1,a2,a3>\mathbf{a}=\left< a_1,a_2,a_3\right>, d=<d1,d2,d3>\mathbf{d}=\left< d_1,d_2,d_3\right> 로 쓰자. 그러면

f(t)=g(a1+td1,a2+td2,a3+td3)f(t)=g(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)

이므로 연쇄 법칙에 의해

f′(t)=∂g∂x(a1+td1,a2+td2,a3+td3) d1+∂g∂y(a1+td1,a2+td2,a3+td3) d2+∂g∂z(a1+td1,a2+td2,a3+td3) d3=∇g(a+td)⋅d\begin{aligned} f'(t) &= \frac{\partial g}{\partial x}(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)\,d_1 +\frac{\partial g}{\partial y}(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)\,d_2 \\& +\frac{\partial g}{\partial z}(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)\,d_3 \\ &={ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{a}+t\mathbf{d})\cdot\mathbf{d} \end{aligned}

이다. 그러면 x0\mathbf{x}_0 이 주어진 직선으로 제한한 gg 의 극댓값 또는 극솟값을 주는 점일 필요충분조건은 t0t_0 이 f(t)f(t) 의 극댓값 또는 극솟값을 주는 점인 것이다. 그렇다면 f′(t0)f'(t_0) 은 반드시 00 이 된다. 따라서 x0\mathbf{x}_0 이 주어진 직선으로 제한한 gg 의 극댓값 또는 극솟값을 주는 점이면 ∇g(x0)⋅d=0{ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{x}_0)\cdot\mathbf{d}=0, 즉 ∇g(x0)⊥d{ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{x}_0)\perp\mathbf{d} 이고, 어떤 t0t_0 에 대해 x0=a+t0d\mathbf{x}_0=\mathbf{a}+t_0\mathbf{d} 이다. 두 번째 조건은 x0x_0 이 직선 위에 있음을 보장하기 위한 것이다.

원본 교재 풀이(영어)

Define f(t)=g(a+td)f(t)=g(\mathbf{a}+t\mathbf{d}) and determine t0t_0 by x0=a+t0d\mathbf{x}_0=\mathbf{a}+t_0\mathbf{d}. Then f′(t)=∇g(a+td)⋅df'(t)={ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{a}+t\mathbf{d})\cdot\mathbf{d}. To see this, write a=<a1,a2,a3>\mathbf{a}=\left< a_1,a_2,a_3\right> and d=<d1,d2,d3>\mathbf{d}=\left< d_1,d_2,d_3\right>. Then

f(t)=g(a1+td1,a2+td2,a3+td3)f(t)=g(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)

So, by the chain rule,

f′(t)=∂g∂x(a1+td1,a2+td2,a3+td3) d1+∂g∂y(a1+td1,a2+td2,a3+td3) d2+∂g∂z(a1+td1,a2+td2,a3+td3) d3=∇g(a+td)⋅d\begin{aligned} f'(t) &= \frac{\partial g}{\partial x}(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)\,d_1 +\frac{\partial g}{\partial y}(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)\,d_2 \\& +\frac{\partial g}{\partial z}(a_1+td_1,a_2+td_2,a_3+td_3)\,d_3 \\ &={ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{a}+t\mathbf{d})\cdot\mathbf{d} \end{aligned}

Then x0\mathbf{x}_0 is a local max or min of the restriction of gg to the specified line if and only if t0t_0 is a local max or min of f(t)f(t). If so, f′(t0)f'(t_0) necessarily vanishes. So if x0\mathbf{x}_0 is a local max or min of the restriction of gg to the specified line, then ∇g(x0)⋅d=0{ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{x}_0)\cdot\mathbf{d}=0, i.e. ∇g(x0)⊥d{ \boldsymbol{\nabla} } g(\mathbf{x}_0)\perp\mathbf{d}, and x0=a+t0d\mathbf{x}_0=\mathbf{a}+t_0\mathbf{d} for some t0t_0. The second condition is to ensure that x0x_0 lies on the line.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.9절 · 2번
# 극값과 안장점계산기본자동 분류
13.CLP-3 · 2.10절 · 1번대학 수준우리말 번역

(a) 함수 f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 +y^2 은 곡선 xy=1xy = 1 위에서 최댓값 또는 최솟값을 갖나요? 설명하세요. (b) 곡선 xy=1xy = 1 위에서 f(x,y)f(x, y) 의 최댓값과 최솟값을 모두 구하세요.

영어 원문 보기

(a) Does the function f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 +y^2 have a maximum or a minimum on the curve xy=1xy = 1? Explain. (b) Find all maxima and minima of f(x,y)f(x, y) on the curve xy=1xy = 1.

정답·풀이 보기

(a) f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 +y^2 은 점 (x,y)(x,y) 에서 원점까지의 거리의 제곱이다. 곡선 xy=1xy=1 위에는 xx 또는 yy 가 얼마든지 커지는 점이 있으므로 원점으로부터의 거리도 얼마든지 커진다. 따라서 ff 는 이 곡선 위에서 최댓값을 갖지 않는다. 반면 ff 는 최솟값을 갖는데, 이는 xy=1xy=1 위의 점 중 원점에 가장 가까운 점에서 얻어진다.

(b) 곡선 xy=1xy=1 위에서 y=1xy=\frac{1}{x} 이므로 f=x2+1x2f=x^2+\frac{1}{x^2} 이다.

ddx(x2+1x2)=2x−2x3=2x3(x4−1)\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\left(x^2+\frac{1}{x^2}\right) =2x-\frac{2}{x^3} =\frac{2}{x^3}(x^4-1) \end{aligned}

이고 곡선 위의 어떤 점도 x=0x=0 이 아니므로, 최솟값은 x=±1x=\pm 1 일 때 얻어진다. 따라서 최솟값은 ±(1,1)\pm (1,1) 에서 나타나며, 이때 ff 의 값은 22 이다.

원본 교재 풀이(영어)

(a) f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 +y^2 is the square of the distance from the point (x,y)(x,y) to the origin. There are points on the curve xy=1xy=1 that have either xx or yy arbitrarily large and so whose distance from the origin is arbitrarily large. So ff has no maximum on the curve. On the other hand ff will have a minimum, achieved at the points of xy=1xy=1 that are closest to the origin.

(b) On the curve xy=1xy=1 we have y=1xy=\frac{1}{x} and hence f=x2+1x2f=x^2+\frac{1}{x^2}. As

ddx(x2+1x2)=2x−2x3=2x3(x4−1)\begin{aligned} \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\left(x^2+\frac{1}{x^2}\right) =2x-\frac{2}{x^3} =\frac{2}{x^3}(x^4-1) \end{aligned}

and as no point of the curve has x=0x=0, the minimum is achieved when x=±1x=\pm 1. So the minima are at ±(1,1)\pm (1,1), where ff takes the value 22.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기OpenStax 3권 · 4.8절 · 34번
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