
【计】 exact differential
hidden; latent; secretly
【计】 differential calculus
【经】 differential
潜微分(Latent Differential)是数学分析中用于描述隐式函数或潜在变量变化率的微分形式。该概念常见于多变量微积分和隐函数定理的应用场景,其核心在于通过间接方式推导变量间的依赖关系。
从汉英对照角度,“潜”对应“latent”或“implicit”,体现变量间未直接表达的关联性。其数学表达式可写作: $$ dz = frac{partial z}{partial x}dx + frac{partial z}{partial y}dy $$ 该公式适用于存在约束条件 ( F(x,y,z)=0 ) 的隐函数系统(参考:Thomas' Calculus, 14th Edition)。
与显微分(Explicit Differential)的区别在于,潜微分需通过链式法则解耦复合函数的层级关系,例如在热力学势函数或经济模型参数优化中均有应用。剑桥大学数学系教材指出,该方法是处理非线性系统的关键工具之一(来源:Cambridge University Press, Advanced Calculus)。
根据您提供的搜索信息和当前可查资料,“潜微分”这一术语在现有权威文献中并未明确出现或定义。结合“潜”字的基本含义和相关数学概念,可能存在以下两种解读方向:
“潜”在汉语中主要有以下含义():
若将“潜”与“微分”结合,可能指代某种隐含的、潜在的微分形式,但此用法并非数学标准术语,需进一步语境确认。
若用户存在术语混淆,可参考以下相近概念:
如需进一步探讨,请提供具体语境或修正术语描述。
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