[高数]高数部分-Part II 导数与微分
Part II 导数与微分
一元函数微分的定义
\(\lim \limits_{\triangle x \to 0} \frac{f(x_{0}+\triangle x)-f(x_{0})}{\triangle x} 记为{f}'(x_{0})\)
一元函数定义注意点
- 左右有别
- \(\lim \limits_{\triangle x \to 0_{+}} \frac{f(x_{0}+\triangle x)-f(x_{0})}{\triangle x} = {f}'(x_{0}) 右导数\)
- \(\lim \limits_{\triangle x \to 0_{-}} \frac{f(x_{0}+\triangle x)-f(x_{0})}{\triangle x} = {f}'(x_{0}) 左导数\)
- \(因此{f}'(x_{0})存在\Leftrightarrow {f}'_{-}(x_{0}={f}'_{+}(x_{0})\)
- 广义化狗
- \(\triangle x \rightarrow (广义化)狗\)
- \(\lim \limits_{狗 \to 0} \frac{f(x_{0}+狗)-f(x_{0})}{狗}\)
- 一静一动
- \(\lim \limits_{\triangle x \to 0} \frac{f(x_{0}+\triangle x)-f(x_{0}-\triangle x)}{2\triangle x}={f}'(x_{0})...就是典型错误\)
- 换元法
- \(换元法,令x_{0}+\triangle x =x \Rightarrow \lim \limits_{ x \to x_{0}} \frac{f(x)-f(x_{0})}{x-x_{0}}={f}'(x_{0})\)
基本求导公式
\({(x^a)}'=ax^{a-1}\)
\({(a^x)}'=a^xlna\)
\({(e^x)}'=e^x\)
\({(lnx)}'=\frac{1}{x}\)
\({(sinx)}'=cosx\)
\({(cosx)}'=-sinx\)
\({(tanx)}'=sec^2x\)
\({(cotx)}'=-cscx^2x\)
\({(secx)}'=-secxtanx\)
\({(cscx)}'=-cscxcotx\)
\({(arcsinx)}'=\frac{1}{\sqrt{1-x^2}}\)
\({(arccosx)}'=-\frac{1}{\sqrt{1-x^2}}\)
\({(arctanx)}'=\frac{1}{1+x^2}\)
\({(arccotx)}'=-\frac{1}{1+x^2}\)
\({(ln(x+\sqrt{x^2+1}))}'=\frac{1}{x^2+1}\)
\({(ln(x+\sqrt{x^2-1}))}'=\frac{1}{x^2-1}\)
基本求导方法
复合函数求导、隐函数求导、对数求导法、反函数求导、参数方程求导
复合函数求导
复合函数一层层分层求导,幂指函数化为复合指数函数
隐函数求导
显函数:y=f(x),隐函数F(x,y)=0
方法:在F(x,y)=0两遍同时对x求导,只需注意y=y(x)即可(复合求导)
对数求导法
对多项目相乘、相除、开方乘方得来的式子,先取对数再求导,称为对数求导。
反函数求导
\(\frac{dy}{dx}={y}' \Rightarrow \frac{dx}{dy} = \frac{1}{{y}'}\)
参数方程求导
\(\begin{cases} {x=x(t)} &\\ {y=y(t)} \end{cases},t为参数\)
显函数
解析式中明显地用一个变量的代数式表示另一个变量时,称为显函数。
一个函数如果能用形如 的解析式表示,其中 分别是函数的自变量与因变量,则此函数称为显函数,如 等都是显函数。
隐函数
隐函数(implicit function)是由隐式方程所隐含定义的函数,比如\(y={\sqrt {1-x^{2}}}\)是由\(x^{2}+y^{2}-1=0\)确定的函数。而可以直接用含自变量的算式表示的函数称为显函数,也就是通常所说的函数,如\(y=\cos(x)\)。
[高数]高数部分-Part II 导数与微分的更多相关文章
- 高吞吐高并发Java NIO服务的架构(NIO架构及应用之一)
高吞吐高并发Java NIO服务的架构(NIO架构及应用之一) http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 Java NIO成功的应用在了各种分布式.即时通信和中 ...
- HDU 4160 Dolls (最小路径覆盖=顶点数-最大匹配数)
Dolls Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submiss ...
- catalan 数——卡特兰数(转)
Catalan数——卡特兰数 今天阿里淘宝笔试中碰到两道组合数学题,感觉非常亲切,但是笔试中失踪推导不出来后来查了下,原来是Catalan数.悲剧啊,现在整理一下 一.Catalan数的定义令h(1) ...
- 由 12306.cn 谈谈高并发+高负载网站性能技术
12306.cn 网站挂了,被全国人民骂了.我这两天也在思考这个事,我想以这个事来粗略地和大家讨论一下网站性能的问题.因为仓促,而且完全基于本人有限的经验和了解, 所以,如果有什么问题还请大家一起讨论 ...
- (转载)Catalan数——卡特兰数
Catalan数——卡特兰数 今天阿里淘宝笔试中碰到两道组合数学题,感觉非常亲切,但是笔试中失踪推导不出来后来查了下,原来是Catalan数.悲剧啊,现在整理一下 一.Catalan数的定义令h(1) ...
- 高并发&高可用系统的常见应对策略 秒杀等-(阿里)
对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的 ...
- PHP高并发高负载系统架构
PHP高并发高负载系统架构 1.为什么要进行高并发和高负载的研究 1.1.产品发展的需要 1.2.公司发展的需要 1.3.当前形式决定的 2.高并发和高负载的约束条件 2.1.硬件 2.2.部署 2. ...
- 人人都可以开发高可用高伸缩应用——论Azure Service Fabric的意义
今天推荐的文章其实是微软的一篇官方公告,宣布其即将发布的一个支撑高可用高伸缩云服务的框架--Azure Service Fabric. 前两天,微软Azure平台的CTO Mark Russinovi ...
- java处理高并发高负载类网站的优化方法
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF ...
随机推荐
- 01 nodejs MVC gulp 项目搭建
文本内容 使用generator-express创建nodejs MVC DEMO 使用gulp实时编译项目 npm安装二进制包,无须再编译wget https://nodejs.org/dist/v ...
- jenkins之邮箱设置
- zabbix之二进制安装
#:参考官方网站 https://www.zabbix.com/documentation/4.0/manual/installation/install_from_packages/debian_u ...
- java 9+版本中,接口的内容总结
java 9+版本中,接口的内容可以有: 1.成员变量其实是常量,格式: [public] [static] [final] 数据类型 常量名称=数据值: 注意: 常量必须进行赋值,而且一旦赋值不 ...
- python3约瑟夫环问题
问题描述:n个人围成一个圈,从第一个人开始数1,数到第k个出局,然后下一个人继续从1数,求出局人编号 思路:将所有人编号放到数组里,一个人出局后,下一个人加上k对数组长度求余,得出下一个要删除的编号. ...
- tableau添加参考线
一.将数据窗口切换至分析窗口-点击自定义-参考线 二.出现编辑参考线和参考区间的界面(整个表指的是整个视图,每区指的是如下2018就是一个区,每单元格指的是横轴的最小值) 三.我们分别为每区添加最大值 ...
- thinkPhp不为空查询
$filter['查询的字段']=array('NEQ',' ');注意:引号里是一个空格 也可以$filter['查询的字段']=array('exp','is not null'); ->w ...
- 转:UITableView学习笔记
UITableView学习笔记 作者:一片枫叶 看TableView的资料其实已经蛮久了,一直想写点儿东西,却总是因为各种原因拖延,今天晚上有时间静下心来记录一些最近学习的 TableV ...
- Flask与Django的比较
Flask与Django的区别 Flask Flask确实很"轻",不愧是Micro Framework,从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨,除非二者均为深入使用过 ...
- Docker从入门到精通(八)——Docker Compose
恭喜大家,学到这里,对于 docker 的基础玩法大家应该都会了,下面会介绍 docker的一些编排工具. 1.为什么需要 Docker Compose? 官网镇楼:https://www.runoo ...