微分derivative
首先回顾微分的概念。
如下图所示,蓝色弧线表示函数y=x3,或写作f(x)=x3。
红色线表示函数弧线上任意点的切线tangent。
黑色水平横线的长度则表示了切线斜率的值(y=kx+m方程中的k值),这里仅示意数值大小。
曲线上某点的导数即是这个点上切线的斜率Δy/Δx。
如何计算某点上导数的数值(即黑色横线的长度)?当然我们可以假设Δx是极小的0.0001,根据x=4和x=4.0001计算得到y值的差,就当做是Δy,然后Δy除以0.0001就可以得出近似值,为什么说是近似值?因为这里的0.0001并不是真的趋近于0的极小值,Δy当然也不对。
要精确计算某点上的导数(斜率),似乎就应使用此点上真正趋近于0的极小值Δx以及对应的Δy,这里的Δx和Δy叫做此点的微分。
微分方程differential equation
无限趋近于0的神秘Δx和Δy永远无法获得,那么是不是就没有可能得到精确的斜率了呢?
当然有办法,由于我们要的并不是Δx和Δy,而是是Δy/Δx,如果我们能从原来的f(x)推导出Δy/Δx的表达式,就可以求出斜率的精确值。
比如对于f(x)=x2的导数可以进行如下推导:
由于Δx是趋近于0的极限值,所以可以直接忽略,得到:
也就是
这种能够从x直接求出导数f'(x)或者说dy/dx的方程,就叫做微分方程。
可导与不可导differentiable & Non-differentiable
从上面的推导可以看出,并不是所有方程都像f(x)=x2这样可以通过展开然后轻易的去掉Δx从而等号右侧最终获得只关于x的算式。
如果一个函数无法推导出对应的微分方程,那么就说是不可导的。当然有些函数曲线只在x的某个范围内可以找出微分方程,那么就只能说它在这个区间是可导的。
下面是几个常见的导数计算公式:
导数的四则运算:
每个人的智能新时代
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