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P18-P20微分

P18-P20微分

作者: 陈文瑜 | 来源:发表于2019-09-29 23:28 被阅读0次

微分

  • 本质上是一个近似值
    \Delta x \quad \Delta y = y(x_0 +\Delta x)-y(x_0)

  • 有的时候没有必要那么精细,减少计算量

  • 求增加的面积
    \Delta S = (x_0 + \Delta x)^2 - x_0^2 = 2x_0 \Delta x +(\Delta x)^2 \approx 2x_0 \Delta x

  • 其实这个x_0是常量,\Delta x为变量

  • 可以表示为
    \Delta y = A \Delta x +o(\Delta x)

  • 可微 可导

  • dy = f^\prime (x_0)\Delta x = f^\prime(x)dx

  • \Delta x =dx \quad \Delta y \approx dy

  • 好的,微商来了(导数定义)
    \frac{dy}{dx} (这里是整体,上边独立) = f^\prime (x)

  • 微分 也有四则运算 和求导相同

  • dy \quad d(uv) \quad d(u+v) \quad d(\frac uv)

例子:
x^2 +2xy -y^2 = 2x

  • 两边微分
    2xdx + 2ydx + 2xdy -2ydy = 2dx

应用

  • 近似值 \Delta x较小,效果才好
    f(x_0+\Delta x ) \approx f(x_0)+f^\prime (x_0) \Delta x
  • 举例:x \rightarrow 0
    \sqrt[n]{1\pm x} \approx 1\pm \frac xn \quad e^x \approx 1+x \quad
    ln(1+x) \approx x \quad \frac{1}{1+x} \approx 1-x

泰勒定理

  • 总用一次函数代替,似乎不太好
  • 用n次多项式会不会好一点
  • 那什么时候用多项式来代替呢
  • 多项式是什么呢
  • 误差多大
    f(x) = f(x_0) + \frac {f^\prime (x_0)}{1!}(x-x_0) + \frac {f^{\prime\prime} (x_0)}{2!}(x-x_0)^2 +...+\frac {f^{(n)} (x_0)}{n!}(x-x_0)^n +R_n(x)
    其中R_n(x) =\frac {f^{(n+1)} (\xi )}{(n+1)!}(x-x_0)^{(n+1)}
    e^x \approx 1+x + \frac{x^2}{2!}+...+\frac {x^n}{n!}
    sinx \approx x- \frac{1}{3!}x^3 +\frac {1}{5!}x^5

洛必达法则

  • 解决 \frac 00 \quad \frac \infty \infty
    \lim_{x \rightarrow x_0} \frac {f(x)}{g(x)} = \lim_{x \rightarrow x_0} \frac {f^\prime (x)}{g^\prime(x)} = a (或 \infty)

单调性

  • f^\prime (x)>0
  • f^\prime (x)<0

凹凸 性

  • f(\frac {x_1+x_2}{2}) < \frac {f(x_1)+f(x_2)}{2}
  • f^{\prime \prime} (x) >0

函数的极值 和最值

  • 极大值
    U(x_0) \quad \forall x \in U(\hat x_0) \quad f(x)<f(x_0)
  • 驻点
  • 最值点

函数作图

  • 渐近线 水平 垂直 斜
  • 定义域
  • 凹凸性

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