📜  高级差异化

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:13.810000             🧑  作者: Mango

高级差异化

导数用于衡量任何数量的变化率。这个过程称为分化。它可以被认为是微积分理论的基石。从几何上讲,任何函数在特定点的导数给出了函数在该点的切线的斜率。有许多方法可以求解和计算函数的导数。通常的方法是通过链式法则和幂法则进行计算。在某些情况下,函数变得过于复杂而无法计算。在这种情况下,必须遵循某些方法以简化计算。

衍生品

导数被定义为观察到的某些变量/数量的变化率。假设变量或数量由方程 f(x) 控制。该函数的导数表示为\frac{df(x)}{dx}或 F(x)。必须牢记某些函数的导数。这些函数有助于简化导数的计算。下表显示了一些标准函数的派生值。

Function Derivative
sin(x)cos(x)
cos(x)-sin(x)
xnnxn-1
tan(x)sec2(x)
cot(x)cosec2(x)

链式法则

通常这些函数由两个或多个标准函数的组合组成。在这种情况下,找到导数的常用技术是不够的。在这种情况下,链式法则就派上用场了。将 f(x) 和 g(x) 视为两个可微函数,假设它们生成一个新函数h(x) = f(g(x)),它基本上是这些函数的组合。在这种情况下,可以应用如下所述的链式法则,

h'(x) = \frac{dh(x)}{dx} \\      = \frac{df(g(x))}{dx} \\      = \frac{df(g(x))}{dx}\frac{dg}{dx}

高级差异化

有些函数计算导数并不容易。在计算它们的导数之前,它需要一些代数操作。此类函数的示例是隐函数、参数函数、高阶导数和对数导数。所有这些函数都是由标准函数组成的,但是通过简单的链式法则或幂法则来解决它们是非常复杂的。

隐函数的导数

隐式函数是形式为 f(x, y) = 0 的函数。常见的函数是形式为 y = f(x)。这些函数是显式函数,因为 y 的定义被清楚地表达并以 x 表示。在隐函数中,x 和 y 之间的关系并不完全清楚。让我们以这种方法为例。

问题:求函数x 2 + y 2 = 4 的导数。

回答:

参数函数的导数

在上面研究的函数中,函数只有两个变量,并且在它们之间定义了关系。通常,在某些函数中,两个变量之间的关系使用第三个变量来描述。这些函数称为参数函数。例如,x = f(t) 和 y = g(t) 在一个这样的函数中。在这个函数中,变量 x 和 y 是相对于变量“t”定义的。在这种情况下,计算 x 相对于 y 的变化率并不那么清楚。

问题:计算以下函数的导数。

x = t 2和 y = t 3 + 3。

回答:

高阶导数

就像导数被定义为数量的变化率一样。同样,变化率的变化率也可以计算出来。这种衡量导数变化率的导数称为高阶导数。例如,位置的变化率由速度给出,加速度测量速度的变化率。对于函数f(x),

\frac{df}{dx}表示一阶导数。相似地, \frac{d^2f}{dx^2} 表示二阶导数,以此类推。

示例问题

问题 1:求 f(x) = x 3的二阶导数。

回答:

问题 2:求给定函数的导数,

f(x) = sin(x)cos(x)

答案

问题 3:求给定函数的导数,

f(x) = xsin(x)

答案

问题 4:求函数x 2 + 2x + y = 1 的导数。

回答:

问题 5:计算以下函数的导数。

x = t + 5 和 y = 3t 3 + 6。

回答:

问题 6:求 f(x) = e x + sin(x) 的三阶导数。

回答: