x-xuv0对x的偏导（θ对x求偏导）

隐函数求偏导,具体过程

1、例题：如图片所示。方程的左右两边同时求出关于x的偏导数。求出u关于x的导数，期中u为符合函数，u=f（x，y，z），x=x，y=0*x，z=（x，y）。将z关于x的导数带入u关于x的导数中。最后将（x，y）带入方程中解出z为1或者2，带入式子中得到结果。

2、求隐函数的二阶偏导分两部：（1）在方程两边先对X求一阶偏导得出Z关于X的一阶偏导，然后再解出Z关于X的一阶偏导。（2）再在原来求过一阶偏导的方程两边对X再求一次偏导.此方程当中一定既含有X的一阶偏导，也含有二阶偏导。

3、方程F（x，y，z）=0确定隐函数z=z（x，y）。偏导数的求法有以下几种：公式法。αz/αx＝-Fx/Fz，αz/αy＝-Fy/Fz。这里要注意到的是Fx，Fy，Fz求导时，另外两个变量都看作是常量，就是个纯粹的三元函数求导。因为对于函数F来说，x，y，z没有自变量因变量之分，统统都是自变量。

4、求隐函数的二阶偏导分两步在方程两边先对X求一阶偏导得出Z关于X的一阶偏导，然后再解出Z关于X的一阶偏导。

...z=δ(x-y,y-z)所确定,其中δ(u,v)有一阶连续偏导数,求z对x的二...

本题是二元隐函数求偏导，方法是运用链式求导法则 chain rule；求出一阶偏导后，继续求导二阶偏导数，然后将其中的一阶偏导数，用前面的一阶偏导结果代入即可。

本题是一道二元隐函数 implicit function with two variables；它的求导方法是 chain rule 链式求导法则；具体解答过程如下，如有疑问，欢迎追问，有问必直到满意；若点击放大，图片更加清晰。

这样，将三维的偏微分方程（13）变成了二维偏微分方程（14），即将（x，y，z）三维空间中的电位U（x，y，z）变换为（x，z）二维空间中的变换电位V（x，λ，z）。

偏导数的表示符号为：是希腊字母δ的古典写法，数学里只用作表示偏导数的记号，在表示偏导数的时候，一般不念字母名称，中国人大多念作“偏”（例如 z对x的偏导数，念作“偏z偏x”）。

x+y+xzy=0,分别对x,y求偏导

1、如果偏导数都等于零 那么说明f（x，y，z）不是关于x，y，z的函数，或者说相对于x，y，z来说f（x，y，z）是一个常数。

2、方程两边分别对x，y求导，对x求导时y是常量，对y求导时x是常量，而z始终是关于x，y的函数。所以得到：Fx+Fz*αz/αx＝0，Fy+Fz*αz/αy=0，得解αz/αx与αz/αy。微分法。

3、假设方程 F（x， y， z） = 0 决定了隐函数 f（x， y），我们可以使用隐函数定理来计算其偏导数。

4、解：三个未知数（x，y，z），两个线性无关的方程组，则任意未知数都可以表为另外两个未知数的函数。也即，有y=y（x），z=z（x）事实上，这里求的应该是dy/dx，dz/dx，以及dy/dx，不应说成求偏导。

5、先对x求偏导把y当常数 x当未知数求导得结果M 再对M求偏导把x当常数 y当未知数求导得结果N 最后求偏导的结果就是N 数学中，一个多变量的函数的偏导数，就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定（相对于全导数，在其中所有变量都允许变化）。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。

6、ux是u对x的偏导数，Fx是函数式对x的偏导数，实际上二者是一样的。Z=（x，y），表示Z是中间变量，它是x，y的函数。亦即u只是x，y的函数。ux，要求x，y，z各对x求导，注意：xx可求，yx=0，zx是中间变量对x求导。F（x，y，z）=0不是偏导数的表示法。它是u的隐函数式。

关于多元微分学,对x求导有时候z看作常数,有时候z又要对x求偏导,或许我...

地位是一样，是指可以对x求偏导，也可以对y求，也可以对z求。也就是全微分时 肯定是 ccdx+ffdy+hhdz的形式 而具体求偏导过程中，如果y，z与x无关。那么相对x这个变量来说，他就毫无关系。那自然，就看做常数了。

如果是函数求导，另外的是常数；如果是方程两边求导，注意可能是变量。

比如说 对x求偏导 就需要把y z 看成常数 对y求偏导，就把x， z看成常数。。

自变量是x，y和z都是x的函数，用隐函数求导法则求导。图二是对多元函数求偏导数，对于多元函数来说，x，y，z都是自变量，关于某个自变量的偏导数只针对这个自变量的变化率，与其它的自变量无关，因此其它的自变量都看作常数。简言之，隐函数求导与多元函数求偏导数是完全不同的概念，不能混为一谈。

对x，y，z，其中任意一个分量求偏导时，其他的分量就要看作是常数的，你说的隐函数求导法则也没错，但我感觉没有什么关系。

用方法二时，左端求偏导对x求偏导时，注意左端是幂指数函数，应该按幂指数函数求导方法，并注意z是x的函数。而你左端求偏导时，你开始用指数函数求偏导时，将z看成常数了，这是错误的。左端是幂指数函数，不是指数函数！具体的这道多元函数微分学关于隐函数求导问题，详细说明见上。