0118數(shù)學(xué)-微分2

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導(dǎo)數(shù)derivative

首先回顧微分的概念肴焊。
如下圖所示,藍(lán)色弧線表示函數(shù)y=x3证鸥,或?qū)懽鱢(x)=x3僚楞。
紅色線表示函數(shù)弧線上任意點(diǎn)的切線tangent。
黑色水平橫線的長度則表示了切線斜率的值(y=kx+m方程中的k值)枉层,這里僅示意數(shù)值大小泉褐。

曲線上某點(diǎn)的導(dǎo)數(shù)即是這個(gè)點(diǎn)上切線的斜率Δy/Δx
如何計(jì)算某點(diǎn)上導(dǎo)數(shù)的數(shù)值(即黑色橫線的長度)鸟蜡?當(dāng)然我們可以假設(shè)Δx是極小的0.0001兴枯,根據(jù)x=4和x=4.0001計(jì)算得到y(tǒng)值的差,就當(dāng)做是Δy矩欠,然后Δy除以0.0001就可以得出近似值财剖,為什么說是近似值?因?yàn)檫@里的0.0001并不是真的趨近于0的極小值癌淮,Δy當(dāng)然也不對(duì)躺坟。

要精確計(jì)算某點(diǎn)上的導(dǎo)數(shù)(斜率),似乎就應(yīng)使用此點(diǎn)上真正趨近于0的極小值Δx以及對(duì)應(yīng)的Δy乳蓄,這里的Δx和Δy叫做此點(diǎn)的微分咪橙。

微分方程differential equation

無限趨近于0的神秘Δx和Δy永遠(yuǎn)無法獲得,那么是不是就沒有可能得到精確的斜率了呢?

當(dāng)然有辦法美侦,由于我們要的并不是Δx和Δy产舞,而是是Δy/Δx,如果我們能從原來的f(x)推導(dǎo)出Δy/Δx的表達(dá)式菠剩,就可以求出斜率的精確值易猫。

比如對(duì)于f(x)=x2的導(dǎo)數(shù)可以進(jìn)行如下推導(dǎo):

\begin{split} \frac{dy}{dx}=& \frac{f(x)-f(x-Δx)}{Δx}\\\\ =& \frac{x^2-(x-Δx)^2}{Δx}\\\\ =& \frac{x^2-x^2+2xΔx-Δx^2}{Δx}\\\\ =& 2x-Δx \end{split}
由于Δx是趨近于0的極限值,所以可以直接忽略具壮,得到:
\frac{dy}{dx}=2x

也就是
f'(x)=2x

這種能夠從x直接求出導(dǎo)數(shù)f'(x)或者說dy/dx的方程准颓,就叫做微分方程

可導(dǎo)與不可導(dǎo)derivable & None-differentiable

從上面的推導(dǎo)可以看出棺妓,并不是所有方程都像f(x)=x2這樣可以通過展開然后輕易的去掉Δx從而等號(hào)右側(cè)最終獲得只關(guān)于x的算式攘已。

如果一個(gè)函數(shù)無法推導(dǎo)出對(duì)應(yīng)的微分方程,那么就說是不可導(dǎo)的怜跑。當(dāng)然有些函數(shù)曲線只在x的某個(gè)范圍內(nèi)可以找出微分方程样勃,那么就只能說它在這個(gè)區(qū)間是可導(dǎo)的

下面是幾個(gè)常見的導(dǎo)數(shù)計(jì)算公式:

f(x)=c \quad \rightarrow \quad f’(x)=0
f(x)=x^a \quad \rightarrow \quad f’(x)=ax^{a-1}
f(x)=a^x \quad \rightarrow \quad f’(x)=a^xlna
f(x)=lnx \quad \rightarrow \quad f’(x)=\frac{1}{x}
f(x)=log_ax \quad \rightarrow \quad f’(x)=\frac{1}{x}log_ae=\frac{1}{xlna}
f(x)=e^x \quad \rightarrow \quad f’(x)=e^x
f(x)=e^-x \quad \rightarrow \quad f’(x)=-e^{-x}
f(x)=sin(x) \quad \rightarrow \quad f’(x)=cos(x)
f(x)=cos(x) \quad \rightarrow \quad f’(x)=-sin(x)
f(x)=ctg(x) \quad \rightarrow \quad f’(x)=sec^2(x)=\frac{1}{cos^2x}
f(x)=ctg(x) \quad \rightarrow \quad f’(x)=-csc^2(x)

導(dǎo)數(shù)的四則運(yùn)算:
[u(x) + v(x)]’ = u’(x) + v’(x)
[u(x) - v(x)]’ = u’(x) - v’(x)
[u(x)?v(x)]′=u′(x)?v(x)+v′(x)?u(x)
[\frac{u(x)}{v(x)}]'=\frac{u'(x)v(x)-v'(x)u(x)}{v^2(x)}


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