Derivatives of Polynomials and Exponential Functions
一些数的微分值
常数的微分值
对应的推理
Paste_Image.png图像:
Paste_Image.png常数微分值定理:
莱布尼茨 写法 的结论:
Paste_Image.pngPower Functions 幂函数
对应幂函数的归纳
(自己简单一点描述)
一次幂
y = x 的 微分值为1
Paste_Image.png
图像:
Paste_Image.png二次幂,三次幂
这里就直接写结果, 不推导了
Paste_Image.png
四次幂
简单推导 (因为连续,并且没有拐点,就简单求Δ极限即可)
Paste_Image.png得出结论:
Paste_Image.png幂函数结论
结论 (n为正整数)
第一种证明
Paste_Image.png第二种证明
Paste_Image.png一些其他结论
为 -1 次方的时候
Paste_Image.png
为 1/2 次方的时候
Paste_Image.png
通用结论 (n为任意实数)
Paste_Image.pngNew Derivatives from Old 新的导数
就是一些常数,函数的加减乘除 相关运算结果的 导数
The Constant Multiple Rule 常数乘法
Paste_Image.pngThe Sum Rule 函数和
Paste_Image.pngThe Difference Rule 函数差
Paste_Image.pngExponential Functions 指数函数
指数函数,简单推导
Paste_Image.png因为
在 0点的微分值 为
所以,可以简写为:
Paste_Image.png定理
我们可以推出, 对应e相关的f'(0) 的值 为 1
Paste_Image.png
对应的图像:
Paste_Image.pngDerivative of the Natural Exponential Function 自然指数函数的导数
根据
我们可以推出:
图像的理解:
Paste_Image.png例子 8
y = e^x 和 y = 2x 在 哪个点 相切?
我们知道 y = e^x 的 导数, 就是 e^x
也就是对应的切线的斜率。
这里y = 2x 是 和 y = e^x 相切
如果 斜率为2,则对应横坐标值为a, 点为(a,e^a)
就是:
**e^a = 2 **
=>
** a = ln2 **
所以, (a,e^a)就是 (ln2, 2)
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