求导是数学计算中的一个计算方法,导数定义为:当自变量的增量趋于零时,因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时,称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。物理学、几何学、经济学等学科中的一些重要概念都可以用导数来表示。如,导数可以表示运动物体的瞬时速度和加速度、可以表示曲线在一点的斜率、还可以表示经济学中的边际和弹性。数学中的名词,即对函数进行求导,用f'(x)表示。
基本方法
方法
⑴求函数y=f(x)在x处导数的步骤:
① 求函数的增量Δy=f(x+Δx)-f(x)
② 求平均变化率
③ 取极限,得导数。
⑵基本初等函数的导数公式:
1 .C'=0(C为常数);
2 .(X)'=nX (n∈Q);
3 .(sinX)'=cosX;
4 .(cosX)'=-sinX;
5 .(a)'=aIna (ln为自然对数)
特别地,(e)'=e
6 .(logX)'=(1/X)loge=1/(Xlna) (a>0,且a≠1)
特别地,(ln x)'=1/x
7 .(tanX)'=1/(cosX)=(secX)
8 .(cotX)'=-1/(sinX)=-(cscX)
9 .(secX)'=tanX secX
10.(cscX)'=-cotX cscX
⑶导数的四则运算法则:
①(u±v)'=u'±v'
②(uv)'=u'v+uv'
③(u/v)'=(u'v-uv')/ v²
④复合函数的导数
[u(v)]'=[u'(v)]*v' (u(v)为复合函数f[g(x)])
复合函数对自变量的导数,等于已知函数对中间变量的导数,乘以中间变量对自变量的导数–称为链式法则。
导数是微积分的基础,同时也是微积分计算的一个重要的支柱。
重要极限
当 x 趋于0时 sin x=tan x=x
当 x 趋于0时 (1+x)=e
上式等价于 当 x 趋于 正无穷时,(1+1/x)=e
部分证明
(a)'=aIna
b为一个趋于0的量
(f(x+b)-f(x)) / b
=(a-a)/b
=a(a-1)/b
令c=a-1,则c是一个趋于0的量
故b=loga(c+1)
所以上式变为a*c/loga(c+1)
=a*c/(c*loga((c+1)))
=a*c/(c*logae)
=a/logae
=alna
(logaX)'=(1/X)logae=1/(Xlna) (a>0,且a≠1)
b为一个趋于0的量
(f(x+b)-f(x)) / b
=loga(1+b/x)/b
=(b/x)*(loga((1+b/x)))/b
=logae/x
=1/(x*ln a)
表示
用()'表示
求导 – 对数求导法 |
对数求导的法则 根据隐函数求导的方法,对某一函数先取函数的 自然对数 ,然后在求导。 注:此方法特别适用于幂函数的求导问题。 |
例题: 已知x>0,求 此题若对其直接求导比较麻烦,我们可以先对其两边取自然对数,然后再把它看成 隐函数 进行求导,就比较简便些。如下 解答: 先两边取对数: 把其看成隐函数,再两边求导 因为,所以 |
应用实例
程序应用
matlab求导命令diff调用格式:
diff(函数),求函数的一阶导数;
diff(函数,n) 求函数的n阶导数(n是具体整数);
diff(函数,变量名),求对变量的偏导数;
diff(函数,变量名,n),求对的n阶偏导数;
matlab求雅可比矩阵命令jacobian,调用格式:
jacobian([函数;函数;函数] )给出矩阵:
实例
下面给出的是求函数x^2的导数的例子.
输入: syms x ;
diff(x^2);
可以得到结果:ans =2*x
分析:
如果一个极限过程你发现分母为零,那就看分子是不是零。
如果分子也是零,或者尝试一下再化简,能把分子分母共同的无穷小量给约掉,或用洛必达法则;
如果分子不是零,就意味着这个极限是无穷,也即发散的。
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