一是　在定义域里　标注$f$有同一个值的曲线,即等位线,二是　在空间里　画曲面(与一元函数的曲线相对应)。　此外,　等高线　与等位线类似,很多时候不作区别。典型的等高线应用是地图,它可以看作是定义在经度纬度实数对上的函数。　计算机作图　在$Mathematica$中,可使用$Plot3D$作图:　Plot3D　[　Sin　[x]　Sin　[y]^　2　,　{x,　0　,　Pi　},　{y,　0　,　Pi　}]　三元及多元函数　二元函数的概念可以自然地推广到三元的情形。我们无法在三维框架内表示四维空间,但可考虑使用　等位面　来观察其行为。　内部、边界、有界性等概念也可以推广到三元函数。　最后,以上诸概念可以推广到$n$元函数$w　=　f(x_1,　x_2,　\cdots,　x_n)$的情形。　高维函数的极限和连续　-　Limits　and　Continuity　in　Higher　Dimensions　多元函数极限的定义类似于一元函数,但有一个颇重要的区别。　二元函数的极限　在一元函数的情形下,我们说$x$趋于某值,其意义是明确的,自变量沿着$x$轴向指定点靠近。二元情形下,“趋于”变得复杂,因为自变量可以从无数种可能的方向上靠近指定点。　定义:　二元函数的极限　当$(x,　y)$趋于$(x_0,　y_0)$时,函数$f$有极限$L$,如果给定给定任意正数$\epsilon$,存在一个正数$\delta$,使得对所有在$f$定义域中且满足$0　　f(a,　b)$,又存在点满足$f(x,　y)　　0$,则$f$在该点取得局部极大值　如果在$(a,　b),　f_{xx}　>　0且f_{xx}f_{yy}　-　f_{xy}^2　>　0$,则$f$在该点取得局部极小值　如果在$(a,　b),　f_{xx}f_{yy}　-　f_{xy}^2　<　0$,则$f$在该点取得鞍点　如果在$(a,　b),　f_{xx}f_{yy}　-　f_{xy}^2　=　0$,则判别法无法得出结论,需借助它法。　$f_{xx}f_{yy}　-　f_{xy}^2$称为函数的　判别式　,或$Hess$,有时以行列式的形式记忆之。　闭有界区域上的绝对最大值和最小值　与一元函数类似,分为三步:　检查$R$的内点中的临界点　检查边界点　查看列表　拉格朗日乘子　-　Lagrange　Multipliers　有的