导数与微分的matlab求解
caputo分数阶微分方程求解 matlab 概述及解释说明

caputo分数阶微分方程求解matlab 概述及解释说明1. 引言1.1 概述在科学和工程领域中,微分方程是一种常见的数学模型,用于描述物质或现象之间的相互关系。
传统的微分方程主要基于整数阶导数进行建模和求解。
然而,许多现实中的问题不能仅用整数阶微分方程来完全描述,因此引入了分数阶微积分的概念。
Caputo分数阶微积分是世界上最早发表的一种分数阶导数定义方法之一,它在描述长尾动力学、非平衡统计物理、带记忆材料等领域具有广泛应用。
使用Caputo分数阶微积分可以更准确地对现实世界中各种复杂过程进行建模和仿真。
1.2 文章结构本文将首先介绍Caputo分数阶微积分的基本概念和定义,然后重点关注Caputo分数阶微分方程及其特性。
接下来,我们将详细探讨MATLAB在求解Caputo分数阶微分方程中所起到的关键作用,并提供实际示例以说明其应用方法和步骤。
随后,我们将选择一个具体的Caputo分数阶微分方程案例进行研究和求解,并通过结果及讨论来评估算法的效率。
最后,我们将对本文进行总结,并提出现有问题和未来工作方向的展望。
1.3 目的本文的主要目的是介绍Caputo分数阶微分方程在MATLAB中的求解方法,并通过案例研究和讨论来验证其有效性和实用性。
通过本文的阐述,读者将能够理解Caputo分数阶微积分的基本概念、MATLAB在求解Caputo分数阶微分方程中所采用的方法以及其应用领域。
此外,本文还旨在鼓励读者进一步研究该领域并探索新的解决方案。
2. Caputo分数阶微分方程概述:2.1 分数阶微积分简介分数阶微积分是传统整数阶微积分的推广,它引入了非整数阶导数和非整数阶积分的概念。
与整数阶微积分不同,分数阶导数和积分可以表现出一种记忆性的特点,使得在描述复杂自然现象、非线性动力学系统、多尺度问题等方面具有更好的适用性。
2.2 Caputo分数阶导数定义与性质Caputo导数是一种常用的描述物理过程中记忆效应的方法。
基于MATLAB导数与微积分应用的实验教学

%把积分结果输 出给符号 8 输出 a=19 24 4 4 1/6 1・2 ( / )+110 7 5/ 5 30 14 60 2 37 6 6 70—6 7 04 0 26 /
3 B7 4 0 5{2(/ 12)+ 42 5・ ^34) 6/ 2 2( /
输入 b vBa : p()%把符号 a 变为数值
再输人 :r 避(对 函数 的二阶导数 d d f翟 2
结果显示 : ̄ ; d2 6+2 0・x " 3 2 求函数 的积分 . 求 X + z 的积分 , 0 y + 因为积分 涉及到定 积分 和不定积分 , 丽且还 有多重积分 。 对于这样的表达式如何进行 积分 。 以及对 哪个符号进行 积 分是这个实验需要掌握的重要内容 。
m彩磐( y+ dy +2 )d x zd
的积分结 果时候可以用如下程序来执行 : 输入 sms ; y Y x
a n(n(n( ' :itititx2+y +z z sr( Y , ' ,qtX ) x 2, 2 ,, ,) ) x12 Y , ,qtx , ) Y sr( ) x
基于 M T A A L B导数 与微积分应用 的实验教学
李廷超 湖南城建职业技 术学院 4 10 l 11
【 摘 要 】 A L B是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语 言。它集成 了 M TA 数值计算、 矩阵计算和图形绘制功能。无论在工程 实践还是在理论 教 学中都有着及其重要的作用, 文章在分析教学实验重要应用的基础上举例说 明了 M TA 在 导敷与微积分应用教 学中的作用。 AL B 【 关键谭 J A I B 数学教学 截积分 T. M A
matlab求解微分代数方程

文章主题:探索数学求解软件Matlab在微分代数方程求解中的应用1. 引言微分代数方程(DAE)是描述物理系统中的相互依赖性和复杂性的数学模型。
解决这类方程对于现代科学和工程领域至关重要。
Matlab作为一种强大的数学计算软件,在微分代数方程求解中具有独特的优势。
本文将从简单到复杂的方式,探讨Matlab在DAE求解中的应用,并共享个人见解。
2. DAE的基本概念微分代数方程是描述包含未知函数及其导数或导数与未知函数的组合的方程。
通常的形式为F(x, x', t) = 0,其中x为未知函数,x'为其导数,t为自变量。
在实际应用中,这些方程往往伴随着初始条件和边界条件。
3. Matlab在解常微分方程(ODE)中的应用Matlab拥有丰富的ODE求解函数,如ode45、ode23等,可用于求解各种常微分方程。
这些函数可以自动选择适当的数值积分方法,并提供了方便的接口和参数设置,极大地简化了求解过程。
4. DAE求解方法的挑战与ODE相比,DAE的求解更具挑战性。
由于包含了代数变量和微分变量,常规的数值积分方法难以直接应用。
而且,方程的初始条件和边界条件也增加了求解的复杂性。
5. Matlab在DAE求解中的工具Matlab提供了一系列专门用于DAE求解的函数和工具包,如dare和ddesd等。
这些工具在模型建立、数值解法选择、收敛性分析等方面都具有独特的优势。
6. 案例分析:用Matlab求解电路模型的DAE以电路模型的DAE为例,通过Matlab可以快速建立系统的数学模型,并进行数值求解。
通过对参数的调节和模型的分析,可以更好地理解电路的动态特性,帮助优化设计和故障诊断。
7. 总结与展望通过本文的探讨,我们更深入地了解了Matlab在微分代数方程求解中的重要性和应用。
在未来,随着科学技术的发展,Matlab在此领域的功能和性能将得到进一步的提升,为工程科学领域提供更强大的支持。
个人观点:Matlab作为一种综合性的科学计算软件,对微分代数方程的求解起着至关重要的作用。
matlab利用ode45求解二元二阶微分方程

题目:探究matlab利用ode45求解二元二阶微分方程的方法与应用在数学和工程领域,微分方程是一类重要的数学工具,它可以描述自然界中众多的现象和规律。
而求解微分方程的问题一直是科学家和工程师们所关注的重要问题之一。
在计算机辅助数学建模领域,matlab作为一种强大的数值计算工具,可以通过内置的函数ode45来求解常微分方程初值问题。
本文将探讨matlab利用ode45求解二元二阶微分方程的方法与应用。
一、二元二阶微分方程的基本概念二元二阶微分方程是指含有两个自变量、二阶导数和一阶导数的微分方程。
一般形式如下:\[ F(x, y, \frac{dy}{dx}, \frac{d^2y}{dx^2}) = 0 \]其中x为自变量,y为因变量,\(\frac{dy}{dx}\)为y关于x的一阶导数,\(\frac{d^2y}{dx^2}\)为y关于x的二阶导数。
二、matlab中ode45函数的基本原理在matlab中,ode45是求解常微分方程初值问题的函数,它使用了一种自适应步长的Runge-Kutta方法来求解微分方程。
ode45可以求解一阶或高阶的常微分方程组,是matlab中最常用的求解微分方程的函数之一。
对于二元二阶微分方程,可以通过一些简单的变换和处理,转化为一组一阶微分方程的形式,然后利用ode45进行求解。
三、matlab利用ode45求解二元二阶微分方程的具体步骤1. 将二元二阶微分方程转化为一组一阶微分方程。
对于形如\(\frac{d^2y}{dx^2} = f(x, y, \frac{dy}{dx})\)的二阶微分方程,可以引入新的变量z = \(\frac{dy}{dx}\),转化为一组一阶微分方程:\[\frac{dy}{dx} = z\]\[\frac{dz}{dx} = f(x, y, z)\]2. 编写matlab脚本文件。
在matlab中,编写脚本文件来定义微分方程的函数形式,并调用ode45函数来求解微分方程。
2 MATLAB函数导数(微分)与积分

Exam ple3
求
1 1 x2
dx
解: >> clear >> syms x >> int(1/(1+x^2),x,-inf,+inf) ans = pi
将 四 边 折 起 做 成 一 个 无盖 的 方 盒 。 问 截 掉 的
小 正 方 形 边 长 多 少 时 ,所 得 方 盒 的 容 积 最 大
解:(1)问题假设:设截掉小正方形边长为x; 方盒容积为V
(2)模型建立: V (6 2x)2 x
(3)模型求解: V ( x) 0 x
>> syms x >> dy=diff('(6-2*x)^2*x',x) dy = -4*(6-2*x)*x+(6-2*x)^2 >> x0=solve(dy) x0 =
三、利用Matlab求函数零点
1、求多项式的根 设多项式f ( x) Axa Bxb Cxc Sx T 命令格式为: roots([A,B,C,…..,S,T])=求f(x)=0的根 注意(remark): (1)系数要按由高到低依次来输入。 (2)中间某个次数没有认为系数为零。
Example4 求隐函数y sin(x y)的导数。
>> syms x y >> diff('y(x)=sin(x+y(x))','x') ans = diff(y(x),x) = cos(x+y(x))*(1+diff(y(x),x))
matlab差分法解微分方程

matlab差分法解微分方程在MATLAB中,差分法是一种常用的数值方法,用于解决微分方程。
差分法的基本思想是将微分方程中的导数用离散的差分近似表示,然后通过迭代计算得到方程的数值解。
下面我将从多个角度来解释如何使用差分法在MATLAB中解微分方程。
1. 离散化,首先,我们需要将微分方程离散化,将自变量和因变量分成若干个离散的点。
例如,可以选择一个均匀的网格,将自变量的取值离散化为一系列的点。
这样,微分方程中的导数可以用差分近似来表示。
2. 差分近似,使用差分近似来代替微分方程中的导数。
最常见的差分近似方法是中心差分法。
对于一阶导数,可以使用中心差分公式,f'(x) ≈ (f(x+h) f(x-h)) / (2h),其中h是离散化步长。
对于二阶导数,可以使用中心差分公式,f''(x) ≈ (f(x+h) 2f(x) + f(x-h)) / (h^2)。
根据微分方程的类型和边界条件,选择适当的差分近似方法。
3. 矩阵表示,将差分近似后的微分方程转化为矩阵形式。
通过将微分方程中的各项离散化,可以得到一个线性方程组。
这个方程组可以用矩阵表示,其中未知量是离散化后的因变量。
4. 数值求解,使用MATLAB中的线性代数求解函数,例如backslash运算符(\)或者LU分解等,求解得到线性方程组的数值解。
这个数值解就是微分方程的近似解。
需要注意的是,差分法是一种数值方法,所得到的解是近似解,精确度受离散化步长的影响。
通常情况下,可以通过减小离散化步长来提高数值解的精确度。
此外,对于某些特殊类型的微分方程,可能需要采用更高级的差分方法,如龙格-库塔法(Runge-Kutta method)或有限元方法(Finite Element Method)等。
综上所述,差分法是一种常用的数值方法,可以在MATLAB中用于解决微分方程。
通过离散化、差分近似、矩阵表示和数值求解等步骤,可以得到微分方程的数值解。
matlab微分方程组求解代码

一、概述Matlab是一款功能强大的数学软件,它可以对微分方程组进行求解并得到精确的数值解。
微分方程组是描述自然现象的数学模型,经常出现在物理、化学、生物等领域的科学研究中。
掌握如何使用Matlab 对微分方程组进行求解是非常重要的。
二、微分方程组求解基本原理微分方程组是由多个未知函数及其导数的方程组成。
通常情况下,微分方程组很难直接求解,需要借助数值方法进行近似求解。
Matlab 提供了丰富的工具和函数来解决微分方程组求解的问题,其中最常用的是ode45函数。
三、Matlab微分方程组求解代码示例以下是一个简单的二阶微分方程组的求解代码示例:```function dydt = myODE(t, y)dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -y(1) - 0.1*y(2);end[t, y] = ode45(myODE, [0 20], [1 0]);plot(t, y(:,1))```在这个示例中,我们首先定义了一个函数myODE来描述微分方程组的右端。
然后使用ode45函数对微分方程组进行求解,得到了微分方程组的数值解,并利用plot函数进行了可视化展示。
四、常见问题及解决方法在使用Matlab进行微分方程组求解时,可能会遇到一些常见问题,以下是一些常见问题及解决方法:1. 参数设置错误:在使用ode45函数时,需要正确设置求解的时间范围和初始条件,否则可能得到错误的结果。
可以通过仔细阅读ode45函数的文档来解决这个问题。
2. 数值稳定性:对于一些复杂的微分方程组,数值求解可能会遇到数值稳定性问题,导致结果不准确。
可以尝试调整ode45函数的参数或者使用其他数值解法来提高数值稳定性。
五、总结通过本文的介绍,我们了解了在Matlab中如何对微分方程组进行求解。
Matlab提供了丰富的工具和函数来解决微分方程组求解的问题,有效提高了微分方程组求解的效率和精度。
用Matlab求解函数的导数

用Matlab求解函数的导数标题:使用MATLAB求解函数的导数摘要:MATLAB是一种强大的数学软件,可用于解决各种数学问题。
本文将探讨如何使用MATLAB求解函数的导数。
我们将从简单的数值方法开始,逐步介绍MATLAB中提供的不同工具和技术,以获得更精确和高效的导数计算结果。
此外,我们还将分享对导数概念及其在数学和科学领域中的实际应用的理解。
导论:导数是微积分中一个重要的概念,用于描述函数在某一点的变化率。
求解函数的导数在数学、物理、工程等领域中具有广泛的应用。
使用MATLAB可以更方便地进行导数计算,并得到高质量的结果。
I. 数值导数方法在MATLAB中,最简单的求解导数的方法是使用数值差商近似。
通过计算函数在两个非常接近的点上的斜率来估计导数。
我们将演示如何使用数值差商近似来计算函数的导数,并讨论其精度和收敛性。
II. 符号导数计算MATLAB还提供了符号计算工具箱,可以通过符号表达式来求解函数的导数。
我们将介绍如何使用符号计算工具箱来获取函数的符号导数,并讨论符号计算与数值方法的比较。
III. 数值优化方法对于复杂的函数或需要高精度的导数计算,数值优化方法可以提供更准确的结果。
我们将介绍MATLAB中的几种高级数值优化方法,如梯度法和拟牛顿法,并演示如何在MATLAB中应用它们来求解函数的导数。
IV. 应用实例在本节中,我们将通过一些实际的应用示例来展示导数的重要性。
我们将通过MATLAB来解决一些典型的问题,如最小二乘拟合、优化问题和微分方程求解,以展示导数在不同领域中的实际应用。
总结与展望:通过本文,我们了解了如何使用MATLAB求解函数的导数。
我们从数值方法开始,逐步介绍了符号计算和数值优化方法,并演示了导数在实际问题中的应用。
MATLAB提供了丰富的工具和函数,能够满足不同需求的导数计算,并提供高质量的结果。
在今后的研究中,我们可以进一步探索MATLAB在数学建模、优化和控制等领域中的导数求解能力。
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7.1
导数概念
1.导数的定义
设函数 在点 的某个邻域内有定义,当自变量 在 处取得增量 (假设点 仍在该邻域内)时,相应的函数取得增量 ;如果 与 之比当 时的极 限存在,则称函数 在点 处可导,并称这个极限为函数 在点 处的导数,记为 ,即 也可记作 或 。 即可得到导函数的定义式 的定义,导数
图
函数导数的图形直观表示
2.隐函数的导数
方程 表示一个函数,因为当自变量 在 内取值时,变量 有确定的值 与之对应。例如,当 时, ;当 时, ,等等,这样的函数称为隐函数。 一般的,如果变量 和 满足一个方程 ,在一定条件下,当 取某区间内的任一 值时,相应的总有满足这方程的唯一的 值存在,那么就说方程 在该区间内确定了一 个隐函数。 隐函数求导的一般采用如下步骤: 方程两边同时对 求导,这里应注意 ;
曲率推导示意图
对于直线来说,切线与直线本身重合,当点沿直线移动时,切线的倾角 不变, ,从而 。这就是说,直线上任意点 处的曲率都等于零,这与我 们直觉认识到的“直线不弯曲”一致。 对于半径为 的圆,其上点 、 处的切线所夹的角 等于中心角 ( 为圆心) ,又 ,于是
从而 ,即圆上各点处的曲率都等于半径 的倒数 ,这就是说,圆的弯曲程 度到处一样,且半径越小曲率越大,即圆弯曲得越厉害。 下面不加证明地给出曲线 上任意点的实际计算曲率的公式,如下:
y B
C A aO ξ ξ b x
拉格朗日中值定理图形直观表示
3.柯西中值定理
前面已经指出,如果连续曲线弧 上除端点外处处具有不垂直于横轴的切线,那么这 段弧上至少有一点 ,使曲线在点 处的切线平行于弦 。设 由参数方程
表示,如图所示。其中 为参数,那么曲线上点 弦 的斜率为 假定点 对应于参数
处的切线的斜率为
图
弧微分求解示意图
2.曲率及其计算公式
在实际中,我们通常使用曲率来描述曲线的弯曲程度。 设曲线 是光滑的,在曲线 上选定一点 作为度量弧 的基点。设曲线上点 对应 于弧 ,在点 处切线的倾角为 (这里假定曲线 所在的平面上已设定了 坐标系), 曲线上另外一点 对应于弧 ,在点 处切线的倾角为 ,如图所示,那么,弧段 的长度为 ,当动点从 移动到 时切线转过的角度为 。 我们用比值 ,即单位弧段上切线转过的角度的大小来表达弧段 的平均弯曲程度 ,把该比值叫做弧段 的平均曲率,并记作 ,即 当 ,即 时(即 时),上述平均曲率的极限叫做曲线 在点 处的曲率,记作
第7章 导数与微分的MATLAB求解
编者
Outline
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8 7.9 7.10 7.11 7.12
导数概念 导数的MATLAB符号求解 函数的微分 微分中值定理 洛必达法则 泰勒公式 函数的单调性与曲线的凹凸性 函数的极值与最值 曲线的渐近线 曲率 方程的近似解 导数的数值求解
,其中 为曲线
为常数,则 的垂直
斜渐近线:如果
成立,则称
是曲线
的斜渐近线,
可以证明:
7.10 曲率
1.弧微分
函数 在区间 内具有连续导数。在曲线 上取固定点 作为度量弧长 的基点(如图所示),并规定依 增大的方向作为曲线的正向。对曲线上任一点 ,规 定有向弧段 的值 (简称为弧 )如下: 的绝对值等于这弧段的长度,当有向弧段 的方向与曲线的正向一致时 ,相反时 。显然,弧 与 存在函数关系 ,而且 为 的单调增加函数。而且我们可以求得 这就是弧微分公式。
若曲线由参数方程
给出,则可利用参数方程所确定t ) (t ) (t ) (t )
2 2 2 (t ) (t ) 3
3.曲率圆与曲率半径
设曲线 在点 处的曲率为 ,在点 处的曲线的法线上,在凹的一侧取 一点 ,使 ,以 为圆心, 为半径作圆,如图1所示,这个圆叫做曲线在点 处的曲率圆,曲率圆的圆心 叫做曲线在点 处的曲率中心,曲率圆的半径 叫做曲线在 点 处的曲率半径。
将上面导数的定义式中的 换为 根据函数 在点 处的导数
是一个极限,而极限存在的充分必要条件是左、右极限都存在且相等,因此 存在即 点 处可导的充分必要条件是左、右极限 及 都存在且相等。这两个极限分别称为函数 在点 处的左导数和右导数,记作 ,即 现在可以说,函数 且相等。 在点 处可导的充分必要条件是左导数 和右导数
,那么曲线上点
处的切线平行于弦
,可表示为
柯西中值定理图形直观表示
7.5
如果当
洛必达法则
时,两个函数 与 都区域零或趋于无穷大,那么极限
1. 型洛必达法则
可能存在,也可能不存在。通常把这种极限叫做未定式,并分别简记为 式极限我们通常使用洛必达法(L'Hospital)则求解,本小节先介绍 型未定式的求解方法。 这里不加证明的给出如下两个定理: 设函数 与 满足: 当 时,函数 与 都趋于无穷大; 在点 的某去心邻域内, 与 都存在且 存在(或为无穷大),
在经过点
时,曲
7.8
设函数
函数的极值与最值
在点 的某邻域 内有定义,如果对于去心邻域 内的任一 ,有
1.函数的极值及其求法
那么就称 是函数 的一个极大值(或极小值)。 函数的极大值与极小值统称为函数的极值,使函数取得极值的点称为极值点。下面给 出可导函数取得极值的必要条件和充分条件: 必要条件:设函数 在点 处可导,且在 处取得极值,那么 。 第一充分条件:设函数 在点 处连续,且在 的某去心邻域 内可导, 若 时, ,而在 时, ,则 在点 处取得极大值; 若 时, ,而在 时, ,则 在点 处取得极小值; 若 时, 的符号保持不变,则 在 处没有极值。 第二充分条件:设函数 在点 处具有二阶导数,且 , ,那么 当 时,函数 在 处取得极大值; 当 时,函数 在 处取得极小值。
那么称
在 上的图形是(向上)凹的(或凹弧);如果恒有
那么称
在
上的图形是(向上)凸的(或凸弧)。
如果函数 在区间 内具有二阶导数,那么可以利用二阶导数的符号来判定曲线的凹凸性,这就 是下面的曲线凹凸性的判定定理。这里仅就 为闭区间的情形来叙述曲线凹凸性的判定定理,当 不是 闭区间时,定理类同。
设 在区间 上连续,在 内具有一阶和二阶导数,那么 若在 内 ,则 在 上的图形是凹的; 若在 内 ,则 在 上的图形是凸的。 一般的,设 在区间 上连续, 是 的内点,如果曲线 线的凹凸性改变了,那么就称点 为曲线的拐点。
上连续,在 内可导,在 上任取两点 ,应用拉格朗
函数单调性的判定法
设函数 在 日中值定理,得到 由于 于是 即 表明函数 那么也有
,因此,如果在
内导数
保持正号,即
,那么也有
。
在 上单调增加。同理,如果在 。于是 ,即
内导数 ,表明函数
保持负号,即 , 在 上单调减少。 内可导,
归纳以上讨论,即得以下定理:设函数 如果在 内 ,那么函数 在 如果在 内 ,那么函数 在
那么
7.6
泰勒公式
在含有 的某个开区间 内具有直到
泰勒(Taylor)中值定理:如果函数 阶的导数,则对任一 ,有
其中
这里 是 与 之间的某个值。 多项式 称为函数 按 的幂展开的 次泰勒多项式,上述公式称为 按 的幂展开的带有拉格朗日型余项的 阶泰勒公式,而 称为拉格 朗日型余项。
7.7
1
函数的单调性与曲线的凹凸性
或 。关于未定 和 时的
;
那么
2. 型洛必达法则
下面我们着重介绍 型的洛必达法则,事实上,这种形式的洛必达法则在实际中用的 较多,而且 型也可以由 型变换得到,关于该种类型的洛必达法则同样有以下两个定理: 设函数 与 满足: 当 时,函数 与 都趋于零; 在点 的某去心邻域内, 与 都存在且 ; 存在(或为无穷大),
在 上连续,在 上单调增加; 上单调减少。
2.曲线的凹凸性与拐点
我们从几何上可以看到,在有的曲线弧上,如果任取两点,则联结这两点间的弦总位于这两点间的 弧段的上方,而有的曲线弧,则正好相反。曲线的这种性质就是曲线的凹凸性。因此曲线的凹凸性可以 用联结曲线弧上任意两点的弦的中点与曲线弧上相应点(即具有相同横坐标的点)的位置关系来描述, 下面给出曲线凹凸性的定义。 设 在区间 上连续,如果对 上任意两点 ,恒有
2.微分的几何意义
在直角坐标系中,函数 个确定点 ,当自变量 图可知: 的图形是一条曲线。对于某一固定的 有微小增量 时,就得到曲线上另一点 值,曲线上有一 ,由
过点 即
作曲线的切线 。
,它的倾角为
,则
微分的几何意义
7.4
微分中值定理
在点 的某邻域 内有定义,
1. 罗尔定理
为更好地理解罗尔定理,先介绍费马引理:设函数 并且在 处可导,如果对任意的 ,有
整理求得
的表达式,即为隐函数的导数。 ,则 可以由如下递推公式求出:
3.由参数方程所确定的函数的导数
若已知参数方程
7.3
1
函数的微分
微分的定义
设函数 在某区间内有定义, 及 在该区间内,如果增量 可表示为 其中 是不依赖于 的常数,那么称函数 在点 是可微的,而 叫做函数 在点 相应于自变量增量 的微分,记作 ,即 下面讨论函数可微的条件。设函数 在点 可微,则由 两边同时除以 ,得 于是,当 时,由上式就可得到 因此,如果函数 在点 可微,则 在点 也一定可导(即 存在),且 反之,如果 在点 可导,即 存在,根据极限与无穷小的关系,上式可写成 其中 ,由此又有 因 ,且 不依赖于 ,故 所以函数 在点 也是可微的。 通常把自变量 的增量 称为自变量的微分,记作 ,即 。于是,函数 的微 分又可记作 从而有 ,这就是说,函数的微分 因此,导数也叫做“微商”。 与自变量的微分 之商等于该函数的导数。