高考申論題
111年
[核子工程] 微積分與微分方程
第 一 題
📖 題組:
三、令 f(x, y) = x² + y³。(每小題 10 分,共 20 分) (一)求函數 f 在點(1, -1)之梯度向量(gradient vector)。 (二)求函數 f 在點(1, -1)之方向導數(directional derivative)之最大值。
三、令 f(x, y) = x² + y³。(每小題 10 分,共 20 分) (一)求函數 f 在點(1, -1)之梯度向量(gradient vector)。 (二)求函數 f 在點(1, -1)之方向導數(directional derivative)之最大值。
📝 此題為申論題,共 2 小題
小題 (一)
求函數 f 在點(1, -1)之梯度向量(gradient vector)。
思路引導 VIP
看到求梯度向量(gradient vector),直接聯想其定義為函數對各變數之偏導數所構成的向量。解題分兩步:先分別對 x 和 y 進行偏微分求出偏導函數,再將指定的座標點代入即可得出數值向量。
小題 (二)
求函數 f 在點(1, -1)之方向導數(directional derivative)之最大值。
思路引導 VIP
看到「方向導數之最大值」,應立即聯想到方向導數與梯度的內積關係 D_u f = ∇f · u。因為單位向量長度為 1,當方向與梯度向量完全同向時,內積達到最大,故方向導數的最大值即為「梯度向量的長度(範數) |∇f|」。