【数学】微分
定义
函数的微分又叫导数。函数f(x)的导数定义如下:
f′(x)=Δx→0limΔxf(x+Δx)−f(x)
或者也可以记作如下形式(莱布尼茲记法):
dxdf(x)=dxf(x+dx)−f(x)
注意!dxdf(x)中的f(x)不放在分号上也可以,替换成 y 表示也可以。并且其中的 dy,dx 都是参数而不是符号,本质都是一个未知增量值,这意味它们是可以参与运算和变形的。
计算
求解函数导数的过程叫做“微分法”。利用定义中的公式可以很容易的计算,例如下面计算dxdx2。
dxdx2=Δx→0limΔx(x+Δx)2−x2=Δx→0limΔxx2+2xΔx+Δx2−x2=Δx→0limΔx2xΔx+Δx2=Δx→0lim2x+Δx=2x
利用此方法便可以学会自行求解导数,或者也可以直接查找导数列表来获得已计算的常用导数:
https://www.shuxuele.com/calculus/derivatives-rules.html
求导法则
虽然可以利用导数列表快速求解导数,但要注意的是,导数计算并不总是满足分配律的,因此必须要学会求导法则,将函数拆解后再确认可用的导数列表项。
- 乘以常数:(cf)′=cf′
- 幂次方法则:(xn)′=nxn−1
- 加法(和)法则:(f+g)′=f′+g′
- 减法(差)法则:(f−g)′=f′−g′
- 乘法(积)法则:(fg)′=f′g+fg′
- 除法(商)法则:(gf)′=g2f′g−fg′
- 倒数法则:(f1)′=f2−f′
- 链式法则:(f(g))′=f′(g)g′
链式法则还支持另一种记法:
dxdy=dudydxdu
其中u=f(x),y=f(u)。相当于先将关于 x 的一部分表达式看成一个完整的自变量(即将其视作 x,因此求导法则也发生变换),以便适配导数列表中的公式来求导,最后再乘上该自变量的实际导数来获取最终结果。
例如求解dxdsin(x2):
- 设 x2=u,则 sin(u)′=cos(u)。
- 而实际 u 的导数为 (x2)′=2x。
- 两者相乘得 2xcos(u)。
- 最后还原 u 得到最终结果:dxdsin(x2)=2xcos(x2)
隐微分法
隐函数一种特殊类型的函数,求解隐函数的导数有两种方法:
- 转为显函数再求导 dxdy(但有些函数的显函数形式很难求导,甚至不可能)。
- 对两边直接求导 dxdf(x)(此处f(x)=y,仅代表两边式子),再求解计算过程中出现的 dxdy 的值。
例如对函数 10x4−18xy2+10y3=48 中由 x 组成的 y 的显函数求导。由于 y=f(x) 的显函数形式无法列出,故采用方法 2 直接两边求导。
dxd(10x4−18xy2+10y3)dxd(10x4)−dxd(18xy2)+dxd(10y3)40x3−((18x)′y2+18x(y2)′)+30y2(y)′40x3−(18y2+18x∗2y(y)′)+30y2(y)′40x3−18y2−36xy(y)′+30y2(y)′−36xy(y)′+30y2(y)′−18xy(y)′+15y2(y)′3(5y2−6xy)y′dxdy=dxd(48)=0=0=0=0=18y2−40x3=9y2−20x3=9y2−20x3=3(5y2−6xy)9y2−20x3
此外隐微分法还可用于在根本不知道反函数形式的情况下,求解反函数的导数。例如求解 sin−1:
已知 y=sin−1(x),则 x=sin(y),再对该函数求导即可:
dxdx1dxdydxdydxdy=dxdsin(y)=cos(y)dxdy=cos(y)1=1−sin2(y)1(基于三角函数cos2(x)+sin2(x)=1的变形)=1−x21(带入x=sin(y))
隐微分法的作用
- 因为隐微分法解除的导数通常带有 y 值,因此这种导数可以用于获取一个 x 有多种 y 值函数的坡度,例如圆形公式。
- 很多函数无法直接求解,但利用隐微分法可以方便的求出它们的导数,再借助导数我们便可以推测出这些函数的大致情况。
二次导数
也即导数的导数,记作:
f′′(x)=dx2d2f(x)=dxddxd(fx)
可微分
函数可微分表示该函数存在导数。而有些函数是没有导数的,例如:
- ∣x∣不可微分,因为左右极限不同。
- ⌊x⌋和⌈x⌉不可微分,因为整数值之间不连续。
- 当 x=0 时 x21 不可微分,因为函数是未定义的(除 0)。
但要注意的时,如果规定了定义域,部分函数也将可微。
可微的函数就可以用微积分处理,同时函数可微表明该函数是连续的。
求解极值
极值是局部(部分定义域)的最值,最值是一个函数的最大或最小值(全部定义域)。
导数可用于求解极值,因为函数的极值处恰好是坡度(函数值增减方向)改变的时候,从极限的角度来看,此处的函数图像是平坦的,所以其导数为 0。
判断极大或极小
利用二次导数,通过导数的变化方向就可猜出当前的极值是极大还是极小:
- 小于 0:导数图像开始下降,说明函数值之前是上升,现在值下降,所以是极大值。
- 大于 0:导数图像开始上升,说明函数值之前是下降,现在值上升,所以是极小值。
- 等于 0:该检测方法无法检测,一般表明是鞍点(函数图像平坦,但不是极值)。
求解上凹下凹和拐点
上凹(也称下凸或凸)和下凹(也称上凸或凹)是两种函数特征。函数图形成碗装,凹槽朝上叫上凹,朝下叫下凹。而在上凹(下凹)变成下凹(上凹)的一个点叫拐点。
将一个凹两边的拐点相连成直线,上凹区间的函数值永远小于该直线,下凹则是永远大于,而这便是上凹和下凹的定义:
上凹:f(ta+(1−t)b)≤tf(a)+(1−t)f(b)
下凹:f(ta+(1−t)b)≥tf(a)+(1−t)f(b)
其中 ta+(1−t)b 表示 a 到 b 区间的任意值,其中 t 为 0-1 的实数。
利用导数判断凹的方向
导数就是函数图形的坡度,而坡度变换也能反映函数的凹方向:
- 若导数连续增大,函数是上凹。
- 若导数连续减小,函数是下凹。
也即:
- 若二阶导数是正数,函数是上凹。
- 若二阶导数是负数,函数是下凹。