分数阶导数简介-徐杭
高中数学分数阶导数

分数阶导数1引言我们都熟悉的导数的定义。
通常记作1()()df x D f x dx 或 222()()d f x D f x dx 或这些都是很容易理解的。
我们同样也熟悉一些有关导数的性质,例如[()()]()()D f x f y Df x Df y +=+但是像这样的记号1/21/21/2()D ()d f x f x dx或者又代表什么意思呢?大多数的读者之前肯定没有遇到过导数的阶数是1/2的。
因为几乎没有任何教科书会提到它。
然而,这个概念早在18世纪,Leibnitz 已经开始探讨。
在之后的岁月里,包括L’Hospital, Euler,Lagrange, Laplace, Riemann, Fourier, Liouville 等数学大家和其他一些数学家也出现过或者研究过的概念。
现在,关于“分数微积分”的文献已经大量存在。
近期关于“分数微积分”的两本研究生教材也出版了,就是参考文献[9]和[11]。
此外,两篇在会议上发表的论文[7]和[14]也被收录。
Wheeler 在文献[15]已编制了一些可读性较强,较易理解的资料,虽然这些都还没有正式出版。
本论文的目的是想用一种亲和的口吻去介绍分数阶微积分。
而不是像平常教科书里面的从定义-引理-定理的方法介绍它。
我们寻找了一个新的想法去介绍分数阶导数。
首先我们从熟悉的n 阶导数的例子开始,比如D n axn axe a e =。
然后用其他数字取代自然数字n 。
这种方式,感觉像是侦探一样,步步深入。
我们将寻求蕴含在这个构思里面的数学结构。
我们在探讨了各种思路,对分数阶导数的概念后,才对分数阶导数给出正式定义。
(如果想快速浏览它的正式定义,请参见米勒的优秀论文,参考文献[8]。
)随着探究的深入,我们会不时地让读者去思考一些问题。
对这些问题的答案将在本文的最后一节呈现。
那到底什么是一个分数阶导数呢?让我们一起来看看吧……2指数函数的分数阶导数我们将首先研究指数函数ax e 的导数。
导数概念课件

泰勒展开的应用
泰勒公式不仅仅应用于提高函数的逼近精 度,更可将问题转化成求某个数列的极限 问题。
总结
导数是微积分学中基础和重要的概念。在本节中我们介绍了导数的本质、作用和局限性。
1
导数的本质
导数是用于衡量函数在某一点上的切线斜率或增长速率的概念。
2
导数的作用
导数在最值问题、曲率问题和斜率问题的解法中具有重要作用。
导数概念ppt课件
本PPT课件将教授导数的概念和应用。了解导数的定义、性质和求法,为最值 问题、曲率问题和斜率问题的解法提供基础。
导数的定义
导数用于衡量函数在某一点上的切线斜率或增长速率。本节将讲解坡度与导数、切线与导数之间 的关系。
坡度
斜率的简称,描述了曲 线的陡峭程度。
导数
函数在某一点上的切线 斜率,
利用导数求曲线的斜率
导数可用于计算曲线在某一 点上切线的斜率。
利用导数求曲线的凹凸 性及驻点
导数可以描述函数凹凸性 及驻点,对函数图像进行全 面分析。
练习题
本节将提供练习题,让您巩固导数的概念和常见的应用场景之间的联系。
选择题
加深对导数基本概念的 认知和理解。
计算题
巩固求导数的方法和技 巧。
应用题
切线
曲线在某一点上的切线, 与导数相关。
导数的求法
本节主要介绍三种求导数的方式:函数图像、函数公式和复合函数。对于函数图像,可以通过 绘制切线并计算斜率来求导数。而对于函数公式,可以通过求导数公式计算更为方便。
1
函数图像
通过绘制切线并计算斜率来求导数。
2
函数公式
通过求导数公式计算,比如可用一元多次函数求导法。
应用
导数不仅在理论中具有重要性,也在实际问题中发挥巨大作用。本节将从最值问题、曲率问题和 斜率问题三个方面,介绍导数在不同应用场景中的运用。
分数二阶导数

分数二阶导数
分数阶导数是一个数学概念,它描述了函数在某个点的导数与该点的位置之间的关系。
具体来说,分数阶导数可以用来描述函数在某个点的斜率与该点位置的幂次关系。
在数学中,整数阶导数是指函数在某一点的导数,表示函数在该点的斜率。
而分数阶导数则是指函数的导数的阶次不是整数。
例如,如果一个函数的二阶导数是1/2,那么这个函数就是分数阶导数。
分数阶导数的计算方法与整数阶导数类似,但需要用到一些特殊的数学公式和技巧。
常用的分数阶导数公式包括:
1.分数阶导数的定义公式:(D^a f(x) = \frac{d^a}{dx^a} f(x))
2.分数阶导数的链式法则:(D^a [f(g(x))] = f'(g(x)) \cdot D^a g(x))
3.分数阶导数的幂规则:(D^a [x^n] = n \cdot x^{n-a})
其中,(D^a) 表示分数阶导数,(f(x)) 表示函数,(f'(x)) 表示函数的一阶导数,(g(x)) 表示另一个函数,(n) 和 (a) 是正整数。
总结来说,分数阶导数是指函数的导数的阶次不是整数的情形,它描述了函数在某个点的斜率与该点位置的幂次关系。
常用的计算方法包括定义公式、链式法则和幂规则等。
分数阶导数的新发展_记忆依赖型导数概念

记忆依赖型导数概念简介王金良博士 2012-2-24数学像一棵大树,根植于其他学科的沃土,却又以自己的方式向上开枝散叶,而其果实和木材却往往被挪为他用。
在17世纪分数阶导数已是这棵大树上的一根枝条,但是由于其定义太过抽象无人觉得它有实用价值。
直到近几十年人们才意识到它比通常的导数具有更强的表现力,能够更好地反映事物的变化,其相应的理论和应用研究才多起来。
目前分数阶导数已被用于粘弹性和流变学、电力工程、生物学、信号处理和控制工程等学科[1]。
其实,分数阶导数之所以能够有如此广泛的应用是因为它能在一定程度上反映某些动力过程的“记忆依赖性”[2](指当前状态对过去状态具有依赖性)。
但是,用分数阶导数来刻画这种记忆依赖性存在两点不足:1) 记忆依赖区间[a ,t ]随时间t 增加而不断增大(a 是某个给定的数),但实际的物理过程对过去状态的依赖一般是某个有限的时间段[,t ]t τ−,其中τ为时滞;2)所定义的积分中关于过去的依赖权重函数是一个具有奇异性的确定函数,不能满足不同物理过程对权重函数的灵活性要求。
针对分数阶导数的上述缺陷,我们在文[3]中提出了一种新导数——“记忆依赖型导数”来代替分数阶导数,以便更好地刻画各种具有记忆依赖性的动力过程。
1 分数阶导数概念分数阶导数的概念可以追溯到1695年,当时de l’Hospital 问了一个著名的问题“导数在时表示什么意思?”从那以后数学上产生了一个新分支——分数阶微积分学。
它是对通常整数阶导数的推广,其基本思想是将分数阶导数看成是某个积分的逆运算,而这个积分通常被选为Riemann-Liouville 形式/n n d f dx 1/2n =[4]:1()()(),[,],0()ta a t s J f t f s ds t ab αααα−−=∈Γ∫> (1) 此处要求()f t 在给定区间[,上可积,]a b Γ是Gamma 函数。
其相应的α阶Riemann- Liouville 型分数阶导数定义为()()()(),m t m m a a m a d D f t D J f t K t s f s ds dt ααα−⎡⎤==−⎢⎥⎣⎦∫ (2) 在这里m 是一个整数满足1m m α−<≤m ,D 是通常的m 阶导数,积分核定义为:1()()()m t s K t s m αα.α−−−−=Γ− (3) 从历史上来看,这种导数定义的最早,其相应的数学理论也已经发展的比较完善了,但是却很难应用于解决实际问题。
高二数学导数模块知识点总结(3篇)

高二数学导数模块知识点总结(3篇)高二数学导数模块知识点总结(精选3篇)高二数学导数模块知识点总结篇1导数:导数的意义-导数公式-导数应用(极值最值问题、曲线切线问题)1、导数的定义:在点处的导数记作:2、导数的几何物理意义:曲线在点处切线的斜率①=f/(_0)表示过曲线=f(_)上P(_0,f(_0))切线斜率。
V=s/(t)表示即时速度。
a=v/(t)表示加速度。
3、常见函数的导数公式:4、导数的四则运算法则:5、导数的应用:(1)利用导数判断函数的单调性:设函数在某个区间内可导,如果,那么为增函数;如果,那么为减函数;注意:如果已知为减函数求字母取值范围,那么不等式恒成立。
(2)求极值的步骤:①求导数;②求方程的根;③列表:检验在方程根的左右的符号,如果左正右负,那么函数在这个根处取得极大值;如果左负右正,那么函数在这个根处取得极小值;(3)求可导函数最大值与最小值的步骤:ⅰ求的根;ⅱ把根与区间端点函数值比较,最大的为最大值,最小的是最小值。
导数与物理,几何,代数关系密切:在几何中可求切线;在代数中可求瞬时变化率;在物理中可求速度、加速度。
学好导数至关重要,一起来学习高二数学导数的定义知识点归纳吧!导数是微积分中的重要基础概念。
当函数=f(_)的自变量_在一点_0上产生一个增量Δ_时,函数输出值的增量Δ与自变量增量Δ_的比值在Δ_趋于0时的极限a如果存在,a即为在_0处的导数,记作f(_0)或df(_0)/d_。
导数是函数的局部性质。
一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。
如果函数的自变量和取值都是实数的话,函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜率。
导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。
例如在运动学中,物体的位移对于时间的导数就是物体的瞬时速度。
不是所有的函数都有导数,一个函数也不一定在所有的点上都有导数。
若某函数在某一点导数存在,则称其在这一点可导,否则称为不可导。
分数阶leibniz法则

分数阶leibniz法则分数阶Leibniz法则是微积分中常用的一种计算方法,也称为分数阶多项式展开法则。
它与常规的Leibniz法则相似,但是使用的是分数阶导数来适应复杂函数的分数阶微积分。
一、分数阶导数分数阶导数是指将微积分中的整数阶导数扩展到分数阶导数,它主要用来描绘不光滑的函数或不充分可微分的物理现象。
分数阶导数可以用两种方法来定义:一种是通过傅立叶变换,另一种是通过Riemann-Liouville分数阶积分。
定义如下:$$D^{v}_{x}f(x)=\frac{1}{\Gamma(n-v)}\frac{d^n}{dx^n}\int^{x}_{0}\frac{f(t)}{(x-t)^{v+1-n}}dt$$其中,v是一个实数,f(x)是函数,$\Gamma$是gamma函数,n是大于v的最小整数。
常规Leibniz法则用于求两个函数的乘积的导数。
如果f(x)和g(x)是两个函数,则它们的乘积的导数可以表示为:$$\frac{d}{dx}(f(x)g(x))=f'(x)g(x)+f(x)g'(x)$$$$D^v_x (f(x)g(x))=\sum_{k=0}^{v} {v\choose k} D^{v-k}_x f(x) D^k _x g(x)$$其中,v是一个实数,f(x)和g(x)是函数。
在这个公式中,D表示分数阶导数,${v\choose k}$表示组合数。
这个公式可以解释为:通过求取所有D^{v-k}_x f(x)的k阶导数,以及所有D^k _x g(x)的v-k阶导数,然后将它们相乘,并用组合数加权求和来得到两个函数的乘积的分数阶导数。
四、例子以$f(x)=x^{\alpha}$和$g(x)=x^{\beta}$为例,其中$\alpha$和$\beta$是实数。
首先,使用常规Leibniz法则求出它们的一阶导数,$$\frac{d}{dx}(x^{\alpha}x^{\beta})=\alpha x^{\alpha-1}x^{\beta}+\betax^{\alpha} x^{\beta-1}$$$$D^{\gamma}_{x}(x^{\alpha}x^{\beta})=\sum_{k=0}^{\gamma}\frac{\gamma!}{k!(\gamma-k)!}D^{\gamma-k}_{x} (\alpha x^{\alpha-1}x^{\beta})D^k_{x}(\betax^{\alpha}x^{\beta-1})$$$$=\sum_{k=0}^{\gamma}\frac{\gamma!}{k!(\gamma-k)!}\al pha(\alpha-1)\cdots(\alpha-k+1)x^{\alpha-k}x^{\beta}+$$$$\sum_{k=0}^{\gamma}\f rac{\gamma!}{k!(\gamma-k)!}\beta(\beta-1)\cdots(\beta-k+1)x^{\alpha}x^{\beta-k }$$这个公式可以用来计算更为复杂的函数乘积的导数,例如用于模拟金融工具价格波动时的模型。
时空分数阶导数算子讲解

时空分数阶导数算子BORIS BAEUMERMARK M. MEERSCHAERTJEFF MORTENSEN摘要不规则扩散的演化方程在空间和时间中使用分数阶导数。
在时空间的变量的连接产生了新型的分数阶导数算子。
本文讨论一些算子的数学基础。
简介在经典扩散中,微粒以通常的钟型的模式传播,其宽度与时间的平方根相关。
当生长率或粒子分布的形状经典模型预测不同时发生异常扩散。
异常扩散在可以许多物理现象中观察到,并激励新的数学模型和物理模型的发展[5,6,7,13,16,20]。
一些最成功的模型采用分数阶导数[21,27],其实就是异常扩散中常见整数情况的衍生物。
建立异常扩散的物理模型一种方法是源于全体粒子在随机过程中的极限分布。
连续时间下的随机漫步[22,29] 一直是最有用的[18,20,30],其中每个随机粒子跳跃后会有随机的等待时间。
非常大的颗粒的跳跃与空间分数阶导数[14]有关,而很长的等待时间会产生时间的分数阶导数[18,26]。
同样的模型方程也被应用到混沌动力学[31]和经济学28]。
在连续时间的随机漫步中,颗粒跳跃的大小可以取决于在跳跃之间的等待时间。
对于这些模型,颗粒的极限分布受控于涉及时空分数阶导数算子的分数阶微分方程[3,19]。
本文建立了这些算子的数学基础。
尤其是,它们被证明是某些连续卷积半群的生成元,并且它们的域表现为一个合适的函数空间,其中的乘法的运算在傅立叶拉普拉斯空间的产物。
普通空时算子的一般形式被给出。
在这方面的发展中所使用的技术手段是算子半群[1,11,23],和算子稳定的概率分布的理论[12,15]。
分数阶导数和异常扩散让(,)C c t 表示粒子在位置x 处和时间t 时的相对浓度。
经典扩散方程212t x C C ∂=∂可以使用傅立叶变换(,)(,)ikx c k t e C x t dx =⎰求解,这把扩散方程转化为一个常微分方程的21/()2dc dt ik c =。
Hausdroff分数阶灰色模型及城市空气质量的预测研究

Hausdorff分数阶灰色模型建立
基于Hausdorff分 数阶导…
在传统灰色预测模型的基础上, 引入Hausdorff分数阶导数,建 立新的预测模型,以提高预测精 度。
数据预处理
模型参数选择
对原始数据进行预处理,如缺失 值填充、异常值处理等,以保证 模型输入数据的可靠性。
根据实际问题的特点,选择合适 的模型参数,包括时间窗口长度 、分数阶导数的阶次等。
收集城市空气质量 历史数据
从相关机构或数据库获取城市历 史空气质量数据,包括各种污染 物的浓度值。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗和整理 ,去除异常值和缺失值,确保数 据的质量和准确性。
基于Hausdorff分 数阶灰…
根据处理后的数据,利用 Hausdorff分数阶灰色模型进行 预测,建立相应的数学模型,并 使用适当的软件工具进行计算和 分析。
模型训练与预测
利用训练数据集对模型进行训练 ,并利用测试数据集对模型进行 验证和预测。
03
基于Hausdorff分数阶灰 色模型的空气质量预测研
究
基于Hausdorff分数阶灰色模型的空气质量预测流程
收集城市空气质量历史数据,包括各项 污染物的浓度值和时间信息。
使用得到的分数阶灰色预测模型对未来 空气质量进行预测。
高的预测精度和稳定性。
该研究为城市空气质量的预测 和管理提供了新的思路和方法
。
研究展望与建议
进一步拓展Hausdorff分数阶灰色模型在空气质量预 测领域的应用范围,与其他模型进行比较,以验证 其优越性。
加强与环境保护部门、气象部门等合作,开展更为 深入的结合大数据和人工智能等技术手段,对模型进行 优化和完善,提高预测精度和效率,为城市空气
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0
e t t 1dt 为 Gamma 函数 [2 ] 。
结合上面的 阶 Riemann-Liouville 分数阶积分的定义以及经典微积分中的整数阶微积 分
[13]
可以给出如下的 阶Riemann-Liouville分数阶微分的定义:
[1]
定义 2
设 f C 0, , 0 , m 是大于或等于 的最小正整数( m 1 ),记
导数的初步推广——分数阶导数的简介
08990217 徐 杭 数学与应用数学 综合理科 082 班 指导教师:张 翼 数理与信息工程学院
【摘 要】 分数阶导数已经在较多地方发挥重要作用。 本文首先阐述了分数阶导数的研究现 状, 然后通过对分数阶导数的几种不同定义, 进行分析与比较, 说明它们的一些联系。 并举 出了一些实际应用分数阶导数的例子。 【关键词】分数阶导数;Riemann-Liouville 定义;Grunwald-Letnikov 定义;Caputo 定义
1. 引言
分数阶导数,简单来讲就是对整数阶导数理论的拓展。例如,我们一般对某个性质较好 的可导函数,可以求出它的一阶导数、二阶导数、 ……、 n 阶导数。那么我们是否可以对 函数求分数阶导数呢?比如
1 导数。再如某个函数不满足求导条件,我们是否可以使用微 2
积分理论对这个函数进行分析性质的研究呢?根据多方文献的参考得知, 答案是肯定的, 这 也是分数阶导数产生的源动力。 早在 1695 年,Leibniz 给 L’Hospital 写了一封信,问:“整数阶导数的概念能否自然地推 广到非整数阶导数。 ” L’Hospital 对这个问题感到很新奇, 作为回信他反问了一个简单的问题: “如果求导的次数为
h 0
f ( x 2h) 2 f ( x h ) f ( x ) h
(6)
那么对于 n 阶导数来说就是以下的(7)式:
d n f ( x) lim
1 h 0 h n
m0
(1)
n
m
n 1 f ( x mh) lim 0 h hn m
m0
(1)
n
m
n! f ( x mh( ) 7) m !(n m)!
从 (7 ) 式整数阶的导数我们可以从形式上得到分数阶导数的级数定义。 从形式上式 (7) 中的 n 可以推广到非整数 R ,组合数
n! ( 1) 可以用 Gamma 函数 来 m !(n m)! m !( m 1)
(m) x f t dt , 0 m 1 m 1 (m ) 0 ( x t ) 1 m D f x m d f ( x) , m N dx m
(9)
为函数 f ( x) 的 阶Caputo分数导数。
3
dx
m
3.1.2Riemann-Liouville 分数阶导数的性质 设 f ( x) , g ( x) 是满足定义1的函数, a 为任一常数, 为分数, Re( ) 0 ,则有文 献【1】得到以下两条线性的性质: 性质1: D 性质2: D
f ( x) g ( x) D f ( x) D g ( x) 。 af ( x) aD f ( x) 。
[12] [12]
: (1)有限差分法:显示格式,隐式
格式,Crank-Nicholson 格式,预估校正算法,线性算法等; (2)级数逼近法:变分迭代法, Adomian 分解法,同伦摄动法,通论分析法,微分转换法等; (3)有限元法; (4)无网格方 法; (5)一些新的算法:矩阵转化法,外推法等。 以上这些数值算法各有优缺点, 不同的条件与方程适用于不同的算法, 这需要我们对各 种方法比较熟悉,能够比较灵活的应用。否则很容易得到错误的计算结果。另外一个难点是 在数值计算中使用哪一个分数阶导数的定义, 这就涉及到定义的选择问题。 根据大量文献参 考后,一般在时间分数阶导数的计算中一般使用 Caputo 定义,在空间分数阶导数方程的数 值计算中较多的使用 Riemann-Liouville 定义和级数定义。
[1]
设 f 在 0, 上逐段连续,且在 J 0, 的任何有限子区间上可积,
对 t 0, Re( ) 0 ,称
D f ( x)
1 x ( x t ) 1 f (t )dt 0 ( )
(1)
为函数 f ( x) 的 阶 Riemann-Liouville 积分(简称 R-L 积分) ,并且记为 f ( x) L0 J 。其 中 ( )
[3]
、软物质研究、地震分析
[9 ]
[4]
、粘弹性阻尼器
[10][11]
[5 ~8]
、电力分形网络、分数阶正弦振荡器、
分形理论
、分数阶PID控制器设计
。但是由于分数阶微积分具有历史依赖性与全域
相关性,增加了分数阶导数方程的数值计算复杂性。 在数值算法方面主要存在的问题有: (1)长时间历程问题一直没有找到一个满意的解决 途径,在数值模拟中,随着时间历程的增加计算量成指数增长。同时一些学者提出的短期记 忆方法只对很少一些情况有效, 并不具有普适性。 因而长时间历程问题的解决任重道远。 (2) 在原有算法基础上开发出时间-空间混合的分数阶导数方程的算法和软件。 一种数学工具要 在工程中有广泛的应用, 那么就必须有成熟的算法与软件, 像有限元的计算模拟软件就有很 多,所以有限元才能在工程界有如 此广泛的应用。 (3)分数阶导数的定义还不完善,现在 分数阶导数的定义有多种,至今还没有一个完善到大多数学者能够接受的定义。 现阶段,分数阶导数方程的数值算法主要包括
3. 分数阶导数的定义
2
关于分数阶导数的定义,许多数学家各自从不同角度入手, 给分数阶导数分别以不同的 定义。 其定义的合理性与科学性已在实践中得以检验。 这个数学分支的发展已在实际问题中, 得到了广泛的应用。本文这部分重点将分析各种不同的定义,也说明各种定义之间的区别与 联系。为了区分整数 n 阶导数的表示形式
m 0 。则称
D f ( x) D m D f ( x) , 0, x 0
(2)
为函数 f 的 阶Riemann-Liouville微分。 应用定义1可得 阶Riemann-Liouville微分如下:
m D f ( x) D m D f ( x) D
1 ,那么将会是怎样的情况呢?”在这一年的 9 月 30 号,Leibniz 给 2
[1][2]
L’Hospital 回信写到: “这会导致悖论,不过总有一天会得到有用的结果。 ”这个特殊的日子 1695 年 9 月 30 号被认为分数阶微积分的诞生日。
自 1695 年,分数阶导数的研究已经经历了三百多年。但是早期分数阶导数的研究主要 存在于理论数学领域。 在很长的一段时间内, 分数阶微积分的研究没有得到自然科学与工程 科学研究人员的关注, 基本上没有相关的应用文章发表。 分数阶微积分的研究热潮是在二十 世纪七十年代,主要原因是因为研究人员发现分形几何、幂律现象与记忆过程
'
lim
f '' ( x) lim
h 0
f ( x h1 h2 ) f ( x h1 ) f ( x h2 ) f ( x) lim h2 0 h2 h2 (5) h1
通过选择相同变量 h,令 h h1 h2 , 则(5)式等价于
f '' ( x) lim
1
图1 分数阶导数主要具有以下优势: 1.分数阶导数具有全局相关能较好地体现系统函数发展 的历史依赖过程;而整数阶导数具有局部性,不适合描述有历史依赖过程。 2.分数阶导数 模型克服了经典整数阶微分模型理论与实验结果吻合不好的严重缺点, 使用较少几个参数就 可获得很好的效果。3.在描述复杂物理力学问题时,与非线性模型比较,分数阶模型的物理 意义更清晰,表述更简洁。 2.2 数值方法的研究现状 近年来分数阶微积分被广泛的应用于反常扩散、信号处理与控制、流体力学、图像处理
t a
描述。而求和的上限(并非整数 n )也变成是 h (其中 t 和 a 分别是微分的上极限和下极 限) 。所以我们得到了用级数定义的分数阶导数(如下(8)式) ,又称 the Grunwald-Letnikov fractional derivative。 定义 3
[14] [14]
1 d f ( x) lim n h 0 h
1 x ( x t ) 1 f (t )dt 0 ( ) x 1 D m ( x t ) m 1 f (t )dt 0 (m ) 1 (m ) dm
x
x 0
m 1
f ( x t )dt
( m 1 m) (3)
3.4 三种分数阶导数定义的关系 Riemann-Liouville 定义是 Grunwald-Letnikov 定义的扩充,其应用范围也就更广泛。与 Grunwald-Letnikov 定义扩展到 Riemann-Liouville 定义的思维方式相似 , Caputo 定义也是对 Grunwald-Letnikov定义的另一种改进。对于函数 f ( x) 的正的非整数 阶导数,先进行 m 阶 导数, 再进行 m 阶积分。 Riemann-Liouville定义与Caputo定义都是对Grunwald-Letnikov定义的改进。在阶数 为 负实数和正整数时, 它们是等价的。由文献【15】分析可知,在条件:(1)函数 f ( x) 有 m 1 阶连续导数, m 至少取 [ ] n 1 。(2) f
m0
(1)
t a h
m
( 1) f ( x mh) m !( m 1)