【高等数学】导数与微分

本文涉及知识点

数学

预备知识

对函数可以在其定义域的一部分上定义单调性,设函数f(x)的定义域的D,任意 A ⊆ D A\subseteq D A⊆D,任取 x 1 , x 2 ∈ A , x 1 < x 2 x1,x2\in A,x1<x2 x1,x2∈A,x1<x2,如果:

f(x1)<f(x2)    ⟺    \iff ⟺ f(x)在A上单调递增。

f(x1)>f(x2)    ⟺    \iff ⟺ f(x)在A上单调递减。

函数导数定义

假设函数y=f(x)在点x0处的领域内有定义,当自变量x在x0处取得增量 Δ x \Delta x Δx(x+ Δ x \Delta x Δx仍然在x0的领域内)。相应函数的增量 Δ y = f ( x 0 + Δ x ) − f ( x 0 ) \Delta y=f(x0+\Delta x)-f(x0) Δy=f(x0+Δx)−f(x0)。如果 Δ y Δ x 在 x → 0 \frac {\Delta y} {\Delta x}在 x \to 0 ΔxΔy在x→0时的极限存在,称为函数y=f(x)在x0处可导,记作 f ′ ( x 0 ) f'(x0) f′(x0),公式为:
f ′ ( x 0 ) = lim ⁡ Δ x → 0 f ( x 0 + Δ x ) − f ( x 0 ) Δ x f'(x_0)=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{f(x_0+\Delta x)-f(x_0)}{\Delta x} f′(x0)=Δx→0limΔxf(x0+Δx)−f(x0)。
性质一 :可导一定连续, Δ x 是无穷小, Δ y 必定是等价无穷小或低阶无穷小,否则 Δ y Δ x 是无穷大。 \Delta x 是无穷小,\Delta y 必定是等价无穷小或低阶无穷小,否则 \frac {\Delta y}{\Delta x}是无穷大。 Δx是无穷小,Δy必定是等价无穷小或低阶无穷小,否则ΔxΔy是无穷大。
几何含义:切线斜率。

不可导的四种情况

一,此点无定义。如: 1 x \frac 1 x x1在0处。

二,此点不连续。如符号函数在0处。

三,此点不光滑。此点左切斜率 ≠ \neq =右切斜率。如y=|x|。x=0处,左切斜率是-1,右切斜率1。

四,斜率无穷大。 x 2 / 3 x^{2/3} x2/3, ( Δ x ) 2 ( Δ X ) 3 \frac {(\Delta x)^2}{(\Delta X)^3} (ΔX)3(Δx)2 分子是低阶无穷小,分母是高阶无穷小。故左导是负无穷大,右导是正无穷大。

求导

函数得和、差、积、商得求导法则

定理1 :如果函数u=u(x),v=v(x)都在点x具有导数,那么它们得和、差、积、商(分母为0得点除外)都在点x具有导数。且:

u ( x ) ± v ( x ) \] ′ = u ′ ( x ) ± v ′ ( x ) \[u(x)\\pm v(x)\]'=u'(x)\\pm v'(x) \[u(x)±v(x)\]′=u′(x)±v′(x) \[ u ( x ) v ( x ) \] ′ = u ′ ( x ) v ( x ) + u ( x ) v ′ ( x ) \[u(x)v(x)\]'=u'(x)v(x)+u(x)v'(x) \[u(x)v(x)\]′=u′(x)v(x)+u(x)v′(x) \[ u ( x ) v ( x ) \] ′ = u ′ ( x ) v ( x ) − u ( x ) v ′ ( x ) v 2 ( x ) \[\\frac {u(x)} {v(x)}\]'=\\frac{u'(x)v(x)-u(x)v'(x)}{v\^2(x)} \[v(x)u(x)\]′=v2(x)u′(x)v(x)−u(x)v′(x) ### 反函数求导法则 **定理二** :如果函数x=f(y)在区间I单调、可导且f'(y) ≠ 0 \\neq 0 =0,那么它得返回y=f\^{-1}(x)在区间 I x = x ∣ x = f ( y ) , y ∈ I I_x={x\|x=f(y),y\\in I} Ix=x∣x=f(y),y∈I内也是可导得。且 \[ f − 1 ( x ) \] ′ = 1 f ′ ( y ) \[f\^{-1}(x)\]'=\\frac 1 {f'(y)} \[f−1(x)\]′=f′(y)1 ### 复合函数的求导法则 **定理三** :如果u=g(x)在点x处可导,而y=f(u)在点u=g(x)处可导,那么符合函数y=f\[g(x)\]处可导,且其导数为: d y d x = f ′ ( u ) . g ′ ( x ) \\frac {dy} {dx}=f'(u).g'(x) dxdy=f′(u).g′(x) ### 常数和基本初等函数的导数公式 一, ( C ) ′ = 0 (C)'=0 (C)′=0 二, ( x u ) ′ = u x u − 1 (x\^u)'=ux\^{u-1} (xu)′=uxu−1 三, ( sin ⁡ x ) ′ = cos ⁡ x (\\sin x)'=\\cos x (sinx)′=cosx 四, ( cos ⁡ x ) ′ = − sin ⁡ x (\\cos x)'=-\\sin x (cosx)′=−sinx 五, ( tan ⁡ x ) ′ = sec ⁡ 2 x (\\tan x)'=\\sec\^2 x (tanx)′=sec2x 六, ( cot ⁡ x ) ′ = − csc ⁡ 2 x (\\cot x)'=-\\csc\^2 x (cotx)′=−csc2x 七, ( sec ⁡ x ) ′ = sec ⁡ x tan ⁡ x (\\sec x)'=\\sec x \\tan x (secx)′=secxtanx 八, ( csc ⁡ x ) ′ = − csc ⁡ x cot ⁡ x (\\csc x)'=-\\csc x \\cot x (cscx)′=−cscxcotx 九, ( a x ) = a x l n a ( a \> 0 , a ≠ 1 ) (a\^x)=a\^xlna(a\>0,a\\neq 1) (ax)=axlna(a\>0,a=1) 十, ( e x ) ′ = e x (e\^x)'=e\^x (ex)′=ex 十一, ( l o g a x ) ′ = 1 x ln ⁡ a (log_a x)'=\\frac 1 {x\\ln a} (logax)′=xlna1 十二, ( ln ⁡ x ) ′ = 1 x (\\ln x)'=\\frac 1 x (lnx)′=x1 十三, ( arcsin ⁡ x ) ′ = 1 1 − x 2 (\\arcsin x)'=\\frac 1 {\\sqrt{1-x\^2}} (arcsinx)′=1−x2 1 十四, ( arccos ⁡ x ) ′ = − 1 1 − x 2 (\\arccos x)'=-\\frac 1 {\\sqrt {1-x\^2}} (arccosx)′=−1−x2 1。 十五, ( arctan ⁡ x ) ′ = 1 1 + x 2 (\\arctan x)'=\\frac 1 {1+x\^2} (arctanx)′=1+x21 十六, ( a r c c o t x ) ′ = 1 1 + x 2 (arccot x)'=\\frac 1 {1+x\^2} (arccotx)′=1+x21 #### 三角函数求导过程 ( sin ⁡ x ) ′ = cos ⁡ x (\\sin x)'=\\cos x (sinx)′=cosx证明过程如下: sin ⁡ ( x + h ) − s i n ( x ) h = 2 cos ⁡ ( x + h / 2 ) sin ⁡ ( h / 2 ) h = cos ⁡ ( x + h / 2 ) sin ⁡ ( h / 2 ) h / 2 = c o s ( x + h / 2 ) = cos ⁡ x \\frac {\\sin(x+h)-sin(x)} h=\\frac {2\\cos(x+h/2)\\sin(h/2)}h=\\frac {\\cos(x+h/2)\\sin(h/2)}{h/2}=cos(x+h/2)=\\cos x hsin(x+h)−sin(x)=h2cos(x+h/2)sin(h/2)=h/2cos(x+h/2)sin(h/2)=cos(x+h/2)=cosx ( cos ⁡ x ) ′ = cos ⁡ ( x + h ) − cos ⁡ x h = − 2 sin ⁡ ( x + h / 2 ) sin ⁡ ( h / 2 ) h = − sin ⁡ ( x + h / 2 ) = − sin ⁡ x (\\cos x)'=\\frac {\\cos(x+h)-\\cos x} h=-2\\frac{\\sin(x+h/2)\\sin(h/2)} h=-\\sin(x+h/2)=-\\sin x (cosx)′=hcos(x+h)−cosx=−2hsin(x+h/2)sin(h/2)=−sin(x+h/2)=−sinx ##### 三角函数和差化积 sin ⁡ A + sin ⁡ B = 2 sin ⁡ A + B 2 cos ⁡ A − B 2 sin ⁡ A − s i n B = 2 cos ⁡ A + B 2 sin ⁡ A − B 2 cos ⁡ A + cos ⁡ B = 2 cos ⁡ A + B 2 cos ⁡ A − B 2 cos ⁡ A − cos ⁡ B = − 2 sin ⁡ A + B 2 sin ⁡ A − B 2 \\sin A + \\sin B=2\\sin \\frac{A+B}2 \\cos \\frac {A-B} 2 \\\\ \\sin A - sin B=2\\cos \\frac {A+B}2 \\sin \\frac{A-B} 2\\\\ \\cos A+\\cos B=2\\cos \\frac {A+B} 2 \\cos \\frac {A-B} 2\\\\ \\cos A- \\cos B=-2 \\sin \\frac{A+B}2 \\sin \\frac{A-B}2 sinA+sinB=2sin2A+Bcos2A−BsinA−sinB=2cos2A+Bsin2A−BcosA+cosB=2cos2A+Bcos2A−BcosA−cosB=−2sin2A+Bsin2A−B #### 其它 根据导数的四则运算 ( tan ⁡ x ) ′ = ( sin ⁡ x cos ⁡ x ) ′ = cos ⁡ x cos ⁡ x − sin ⁡ x ( − sin ⁡ x ) cos ⁡ 2 x = 1 cos ⁡ 2 x (\\tan x)'=(\\frac {\\sin x}{\\cos x})'=\\frac{\\cos x \\cos x - \\sin x (-\\sin x)}{\\cos\^2 x}=\\frac 1 {\\cos\^2 x} (tanx)′=(cosxsinx)′=cos2xcosxcosx−sinx(−sinx)=cos2x1 ( cot ⁡ x ) ′ = ( cos ⁡ x sin ⁡ x ) ′ = ( − sin ⁡ x ) sin ⁡ x − cos ⁡ x cos ⁡ x sin ⁡ 2 x = − 1 sin ⁡ 2 x (\\cot x)'=(\\frac {\\cos x}{\\sin x})'=\\frac{(-\\sin x)\\sin x - \\cos x \\cos x}{\\sin\^2 x}=\\frac {-1}{\\sin\^2 x} (cotx)′=(sinxcosx)′=sin2x(−sinx)sinx−cosxcosx=sin2x−1 ( sec ⁡ x ) ′ = ( 1 cos ⁡ x ) ′ = − ( − sin ⁡ x ) cos ⁡ 2 x = sec ⁡ x tan ⁡ x (\\sec x)'=(\\frac 1 {\\cos x})'=\\frac {-(-\\sin x)}{\\cos\^2 x}=\\sec x \\tan x (secx)′=(cosx1)′=cos2x−(−sinx)=secxtanx ( csc ⁡ x ) ′ = ( 1 sin ⁡ x ) ′ = − cos ⁡ x s i n 2 x = − csc ⁡ x cot ⁡ x (\\csc x)'=(\\frac 1 {\\sin x})'=\\frac {-\\cos x}{sin\^2 x}=-\\csc x \\cot x (cscx)′=(sinx1)′=sin2x−cosx=−cscxcotx ### 指数函数求导 f ( x ) = a x , a \> 0 , a ≠ 1 , f ′ ( x ) = lim ⁡ Δ x → 0 a x + Δ x − a x Δ x = a x lim ⁡ Δ x → 0 a Δ x − 1 Δ x f(x)=a\^x,a\>0,a\\neq 1, f'(x)=\\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0}\\frac {a\^{x+\\Delta x}-a\^x}{\\Delta x}=a\^x\\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0} \\frac {a\^{\\Delta x}-1}{\\Delta x} f(x)=ax,a\>0,a=1,f′(x)=Δx→0limΔxax+Δx−ax=axΔx→0limΔxaΔx−1 = a x lim ⁡ Δ x → 0 Δ x ln ⁡ a Δ x a\^x\\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0} \\frac {\\Delta x \\ln a}{\\Delta x} axΔx→0limΔxΔxlna 根据等价极限 = a x ln ⁡ a a\^x\\ln a axlna ### 对数求导 f ( x ) = l o g a x , f ′ ( x ) = lim ⁡ Δ x → 0 log ⁡ a ( x + Δ x ) − l o g a x Δ x = lim ⁡ Δ x → 0 log ⁡ a ( 1 + Δ x x ) Δ x f(x)=log_a x,f'(x)=\\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0}\\frac{\\log a (x+\\Delta x)-log_a x}{\\Delta x}=\\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0}\\frac{\\log_a (1+\\frac {\\Delta x}{x})}{\\Delta x} f(x)=logax,f′(x)=Δx→0limΔxloga(x+Δx)−logax=Δx→0limΔxloga(1+xΔx) =\> lim ⁡ Δ x → 0 ln ⁡ ( 1 + Δ x x ) Δ x ln ⁡ a \\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0}\\frac{\\ln (1+\\frac {\\Delta x}{x})}{\\Delta x \\ln a} Δx→0limΔxlnaln(1+xΔx) 根据换底公式 =\> lim ⁡ Δ x → 0 Δ x ÷ x Δ x ln ⁡ a \\lim\\limits_{\\Delta x \\to 0}\\frac{\\Delta x \\div x }{\\Delta x \\ln a} Δx→0limΔxlnaΔx÷x根据等价极限 =\> 1 x l n a \\frac 1 { x lna} xlna1 ### 幂函数求导 f ( x ) = x a = e a l n x f(x)=x\^a=e\^{alnx} f(x)=xa=ealnx = e a l n x ( a ln ⁡ x ) ′ e\^{alnx}(a\\ln x)' ealnx(alnx)′ 复合函数求导 = e a ln ⁡ x a 1 x e\^{a\\ln x}a \\frac 1 x ealnxax1 = x a a ÷ x x\^a a \\div x xaa÷x = a x a − 1 a x \^{a-1} axa−1 ### 反三角函数求导 令 y = f ( x ) = arcsin ⁡ x , f ′ ( x ) = 1 sin ⁡ ′ y = 1 cos ⁡ y = 1 1 − sin ⁡ 2 y = 1 1 − x 2 y=f(x)=\\arcsin x,f'(x)=\\frac 1 {\\sin' y}=\\frac 1 {\\cos y}=\\frac 1 {\\sqrt {1-\\sin\^2 y}}=\\frac 1 {\\sqrt{1-x\^2}} y=f(x)=arcsinx,f′(x)=sin′y1=cosy1=1−sin2y 1=1−x2 1 令 y = f ( x ) = arccos ⁡ x , f ′ ( x ) = 1 cos ⁡ ′ y = − 1 sin ⁡ y = − 1 1 − c o s 2 y = − 1 1 − x 2 y=f(x)=\\arccos x,f'(x)=\\frac 1 {\\cos' y}=\\frac {-1}{\\sin y}=\\frac {-1} {\\sqrt {1 - cos\^2 y}}=\\frac {-1} {\\sqrt {1 - x\^2}} y=f(x)=arccosx,f′(x)=cos′y1=siny−1=1−cos2y −1=1−x2 −1 令 y = f ( x ) = arctan ⁡ x , f ′ ( x ) = 1 tan ⁡ ′ y = cos ⁡ 2 y = cos ⁡ 2 y sin ⁡ 2 y + cos ⁡ 2 y y=f(x)=\\arctan x,f'(x)=\\frac 1 {\\tan' y}=\\cos\^2 y=\\frac {\\cos\^2 y}{\\sin\^2 y + \\cos\^2 y} y=f(x)=arctanx,f′(x)=tan′y1=cos2y=sin2y+cos2ycos2y 1 tan ⁡ 2 y + 1 \\frac 1 {\\tan\^2y+1} tan2y+11分子分母除以 cos ⁡ 2 x \\cos\^2 x cos2x = 1 x 2 + 1 \\frac 1 {x\^2+1} x2+11 反正切请自行证明 ## 显函数与隐函数 **显函数** Explicit Function),如果一个函数直接表示为 因变量 = f(自变量) 的形式,即明确解出因变量,则称为显函数。 **隐函数** :(Implicit Function),如果函数关系由 方程 F(x,y)=0(或多个变量)确定,没有显式解出因变量,则称为隐函数。 求 e y + x y − e = 0 e\^y+xy-e=0 ey+xy−e=0所确定的隐函数的导数 d y d x \\frac {dy}{dx} dxdy。类似复合函数求导。 ( e y ) y ′ + ( x y ′ + y ) − 0 = 0 (e\^y)y'+(xy'+y)-0=0 (ey)y′+(xy′+y)−0=0 =\> ( e y + x ) y ′ = − y (e\^y+x)y'=-y (ey+x)y′=−y =\> y ′ = − y e y + x y'=\\frac {-y}{e\^y+x} y′=ey+x−y ## 对数求导法 对y=f(x)左右两端求对数。如: y = x sin ⁡ x y =x\^{\\sin x} y=xsinx, \>0。 l n y = l n ( x sin ⁡ x ) = ln ⁡ ( e ln ⁡ x sin ⁡ x ) ln y= ln (x \^{\\sin x})=\\ln (e \^ {\\ln x \\sin x}) lny=ln(xsinx)=ln(elnxsinx) =\> ln ⁡ y = ln ⁡ x sin ⁡ x \\ln y=\\ln x \\sin x lny=lnxsinx ( 1 y ) y ′ = ( 1 x ) sin ⁡ x + ln ⁡ x ( cos ⁡ x ) (\\frac 1 y)y'=(\\frac 1 x)\\sin x + \\ln x(\\cos x) (y1)y′=(x1)sinx+lnx(cosx) 求导 y ′ = x sin ⁡ x ( cos ⁡ x ln ⁡ x + sin ⁡ x ÷ x ) y'=x\^{\\sin x}(\\cos x \\ln x + \\sin x \\div x) y′=xsinx(cosxlnx+sinx÷x)用x替换y ## 参数方程求导 d y d x = d y ÷ d t d x ÷ d t \\frac {dy}{dx}=\\frac {dy \\div dt}{dx \\div dt} dxdy=dx÷dtdy÷dt ## 高阶导数的线性法则(莱布尼茨线性性质) 如果函数u=u(x)与函数v=v(x)在点x处都有n阶导数, u ( n ) u\^{(n)} u(n)表示u的n阶导数。则: ( u ± v ) ( n ) = u ( n ) ± v ( n ) (u\\pm v)\^{(n)}=u\^{(n)} \\pm v\^{(n)} (u±v)(n)=u(n)±v(n) 用数学归纳法证明。n=1时,复合导数的四则运算。如果n=m时成立,则n=m+1时必定成立。 ( u ± v ) ( m + 1 ) = ( u m ± v m ) ′ = u ( m + 1 ) ± v ( m + 1 ) (u \\pm v)\^{(m+1)}=(u\^{m}\\pm v\^{m})'=u\^{(m+1)}\\pm v\^{(m+1)} (u±v)(m+1)=(um±vm)′=u(m+1)±v(m+1) ## 莱布尼茨公式(Leibniz formula) ( u v ) ( n ) = u ( n ) v + n u ( n − 1 ) v ′ + n ( n − 1 ) 2 ! u n − 2 v ′ ′ + ⋯ u v ( n ) (uv)\^{(n)}=u\^{(n)}v+nu\^{(n-1)}v'+\\frac{n(n-1)}{2!}u\^{n-2}v'' + \\cdots uv\^{(n)} (uv)(n)=u(n)v+nu(n−1)v′+2!n(n−1)un−2v′′+⋯uv(n) ( u v ) ( n ) = ∑ k = 0 n C n k u ( n − k ) v ( k ) (uv)\^{(n)}=\\sum\\limits_{k=0}\^{n}C_n\^ku\^{(n-k)}v\^{(k)} (uv)(n)=k=0∑nCnku(n−k)v(k) 下面用数学归纳法来证明: n等于1时, ( u v ) ′ = u ′ v + u v ′ (uv)'=u'v+uv' (uv)′=u′v+uv′成立。 假定m=n成立,则m=n+1也成立。令 ( u v ) ( n ) 的第 i 项时 f ( i , n ) (uv)\^{(n)}的第i项时f(i,n) (uv)(n)的第i项时f(i,n) ( u v ) n + 1 = ( ( u v ) ( n ) ) ′ = ∑ k : 0 n f ′ ( i , n ) (uv)\^{n+1}=((uv)\^{(n)})'=\\sum\\limits_{k:0}\^n f'(i,n) (uv)n+1=((uv)(n))′=k:0∑nf′(i,n) f ′ ( k , n ) = C n k ( u n − k + 1 v ( k ) + u ( n − k ) v ( k + 1 ) ) f'(k,n)=C_n\^k(u\^{n-k+1}v\^{(k)}+u\^{(n-k)}v\^{(k+1)}) f′(k,n)=Cnk(un−k+1v(k)+u(n−k)v(k+1)) f ( k , n + 1 ) = ? u ( n + 1 − k v k = f ( k , n ) 的左半部分 + f ( k − 1 , n ) 的右半部分 f(k,n+1)=?u\^{(n+1-k}v\^{k}= f(k,n)的左半部分+f(k-1,n)的右半部分 f(k,n+1)=?u(n+1−kvk=f(k,n)的左半部分+f(k−1,n)的右半部分 f ( 0 , n + 1 ) 的系数 = f ( n , k ) 的左半部分的系数 = 1 = C n + 1 0 f(0,n+1)的系数=f(n,k)的左半部分的系数=1=C_{n+1}\^0 f(0,n+1)的系数=f(n,k)的左半部分的系数=1=Cn+10 f ( k , n + 1 ) 的系统 = C n k + C n k − 1 = C n + 1 k , 1 \< k ≤ n f(k,n+1)的系统=C_n\^k+C_n\^{k-1}=C_{n+1}\^k,1\ 如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程 ### 测试环境 操作系统:win7 开发环境: VS2019 **C++17** 或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 **C++17** 如无特殊说明,本**算法**用\*\*C++\*\*实现。

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