导数

一个函数\(f(a)=3a\),它是一条直线。下面来简单理解下导数。让 看看函数中几个点,假定\(a=2\),那么\(f(a)\)是\(a\)的3倍等于6,也就是说如果\(a=2\),那么函数\(f(a)=6\)。假定稍微改变一点点\(a\)的值,只增加一点,变为2.001,这时\(a\)将向右做微小的移动。0.001的差别实在是太小了,不能在图中显示出来, 把它右移一点,现在\(f(a)\)等于\(a\)的3倍是6.003,画在图里,比例不太符合。请看绿色高亮部分的这个小三角形,如果向右移动0.001,那么\(f(a)\)增加0.003,\(f(a)\)的值增加3倍于右移的\(a\),因此 说函数\(f(a)\)在\(a=2\),.是这个导数的斜率,或者说,当\(a=2\)时,斜率是3。导数这个概念意味着斜率,导数听起来是一个很可怕、很令人惊恐的词,但是斜率以一种很友好的方式来描述导数这个概念。所以提到导数, 把它当作函数的斜率就好了。更正式的斜率定义为在上图这个绿色的小三角形中,高除以宽。即斜率等于0.003除以0.001,等于3。或者说导数等于3,这表示当 将\(a\)右移0.001,\(f(a)\)的值增加3倍水平方向的量。

现在让从不同的角度理解这个函数。

假设\(a=5\) ,此时\(f(a)=3a=15\)。

把\(a\)右移一个很小的幅度,增加到5.001,\(f(a)=15.003\)。

即在\(a=5\) 时,斜率是3,这就是表示,当微小改变变量\(a\)的值,\(\frac{df(a)}{da}=3\) 。一个等价的导数表达式可以这样写\(\frac{d}{da}f(a)\),不管 是否将\(f(a)\)放在上面或者放在右边都没有关系。

在这个博客中, 讲解导数讨论的情况是 将\(a\)偏移0.001,如果 想知道导数的数学定义,导数是 右移很小的\(a\)值(不是0.001,而是一个非常非常小的值)。通常导数的定义是 右移\(a\)(可度量的值)一个无限小的值,\(f(a)\)增加3倍(增加了一个非常非常小的值)。也就是这个三角形右边的高度。

那就是导数的正式定义。但是为了直观的认识, 将探讨右移\(a=0.001\) 这个值,即使0.001并不是无穷小的可测数据。导数的一个特性是:这个函数任何地方的斜率总是等于3,不管\(a=2\)或 \(a=5\),这个函数的斜率总等于3,也就是说不管\(a\)的值如何变化,如果 增加0.001,\(f(a)\)的值就增加3倍。这个函数在所有地方的斜率都相等。一种证明方式是无论 将小三角形画在哪里,它的高除以宽总是3。

希望带给你一种感觉:什么是斜率?什么是导函数?对于一条直线,在例子中函数的斜率,在任何地方都是3。

2.6 更多的导数例子(More Derivative Examples)

在这个博客中 将给出一个更加复杂的例子,在这个例子中,函数在不同点处的斜率是不一样的,先来举个例子:

在这里画一个函数,\(f(a)={{\text{a}}^{\text{2}}}\),如果\(a=\text{2}\) 的话,那么\(f(a)=4\)。让 稍稍往右推进一点点,现在\(a=\text{2}.\text{001}\) ,则\(f(a)\approx 4.004\) (如果 用计算器算的话,这个准确的值应该为4.004。0.001 只是为了简便起见,省略了后面的部分),如果 在这儿画,一个小三角形, 就会发现,如果把\(a\)往右移动0.001,那么\(f(a)\)将增大四倍,即增大0.004。在微积分中 把这个三角形斜边的斜率,称为\(f(a)\)在点\(a=\text{2}\) 处的导数(即为4),或者写成微积分的形式,当\(a=\text{2}\) 的时候, \(\frac{d}{da}f(a)=4\) 由此可知,函数\(f(a)={{a}^{{2}}}\),在\(a\)取不同值的时候,它的斜率是不同的,这和上个博客中的例子是不同的。

这里有种直观的方法可以解释,为什么一个点的斜率,在不同位置会不同如果 在曲线上,的不同位置画一些小小的三角形 就会发现,三角形高和宽的比值,在曲线上不同的地方,它们是不同的。所以当\(a=2\) 时,斜率为4;而当\(a=5\)时,斜率为10 。如果 翻看微积分的课本,课本会告诉 ,函数\(f(a)={{a}^{{2}}}\)的斜率(即导数)为\(2a\)。这意味着任意给定一点\(a\),如果 稍微将\(a\),增大0.001,那么 会看到\(f(a)\)将增大\(2a\),即增大的值为点在\(a\)处斜率或导数,乘以 向右移动的距离。

注意:导数增大的值,不是刚好等于导数公式算出来的值,而只是根据导数算出来的一个估计值。

为了总结这篇博客的知识, 再来看看几个例子:

假设\(f(a)={{a}^{\text{3}}}\) 如果 翻看导数公式表, 会发现这个函数的导数,等于\(3{{a}^{2}}\)。所以这是什么意思呢,同样地举一个例子: 再次令\(a=2\),所以\({{a}^{3}}=8\) ,如果 又将\(a\)增大一点点, 会发现\(f(a)\approx 8.012\), 可以自己检查一遍,如果 取8.012, 会发现\({{2.001}^{3}}\) ,和8.012很接近,事实上当\(a=2\)时,导数值为\(3×{{2}^{2}}\),即\(3×4=12\)。所以导数公式,表明如果 将\(a\)向右移动0.001时,\(f(a)\) 将会向右移动12倍,即0.012。

来看最后一个例子,假设\(f(a)={{\log }_{e}}a\),有些可能会写作\(\ln a\),函数\(\log a\) 的斜率应该为\(\frac{1}{a}\),所以 可以解释如下:如果\(a\)取任何值,比如又取\(a=2\),然后又把\(a\)向右边移动0.001 那么\(f(a)\)将增大\(\frac{\text{1}}{a}\times \text{0}\text{.001}\),如果 借助计算器的话, 会发现当\(a=2\)时\(f(a)\approx \text{0}\text{.69315}\) ;而\(a=2.001\)时,\(f(a)\approx \text{0}\text{.69365}\)。所以\(f(a)\)增大了0.0005,如果 查看导数公式,当\(a=2\)的时候,导数值\(\frac{d}{da}f(a)=\frac{\text{1}}{\text{2}}\)。这表明如果 把 增大0.001,\(f(a)\)将只会增大0.001的二分之一,即0.0005。如果 画个小三角形 就会发现,如果\(x\) 轴增加了0.001,那么\(y\) 轴上的函数\(\log a\),将增大0.001的一半 即0.0005。所以 \(\frac{1}{a}\) ,当\(a=2\)时这里是 ,就是当\(a=2\)时这条线的斜率。这些就是有关,导数的一些知识。

在这个博客中,只需要记住两点:

  • 第一点,导数就是斜率,而函数的斜率,在不同的点是不同的。在第一个例子中\(f(a)=\text{3}a\) ,这是一条直线,在任何点它的斜率都是相同的,均为3。但是对于函数\(f(a)={{\text{a}}^{\text{2}}}\) ,或者\(f(a)=\log a\),它们的斜率是变化的,所以它们的导数或者斜率,在曲线上不同的点处是不同的。

  • 第二点,如果想知道一个函数的导数, 可参考微积分课本或者维基百科,然后 应该就能找到这些函数的导数公式。

神经网络基础篇:详解导数(Derivatives)的更多相关文章

  1. JavaScript基础篇详解

    全部的数据类型: 基本数据类型: undefined Number Boolean null String 复杂数据类型: object ①Undefined: >>>声明但未初始化 ...

  2. 走向DBA[MSSQL篇] 详解游标

    原文:走向DBA[MSSQL篇] 详解游标 前篇回顾:上一篇虫子介绍了一些不常用的数据过滤方式,本篇详细介绍下游标. 概念 简单点说游标的作用就是存储一个结果集,并根据语法将这个结果集的数据逐条处理. ...

  3. Python基础知识详解 从入门到精通(七)类与对象

    本篇主要是介绍python,内容可先看目录其他基础知识详解,欢迎查看本人的其他文章Python基础知识详解 从入门到精通(一)介绍Python基础知识详解 从入门到精通(二)基础Python基础知识详 ...

  4. I2C 基础原理详解

    今天来学习下I2C通信~ I2C(Inter-Intergrated Circuit)指的是 IC(Intergrated Circuit)之间的(Inter) 通信方式.如上图所以有很多的周边设备都 ...

  5. PHP函数篇详解十进制、二进制、八进制和十六进制转换函数说明

    PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制转换函数说明 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载   中文字符编码研究系列第一期,PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制互相转换函数说明 ...

  6. python 3.x 爬虫基础---Urllib详解

    python 3.x 爬虫基础 python 3.x 爬虫基础---http headers详解 python 3.x 爬虫基础---Urllib详解 前言 爬虫也了解了一段时间了希望在半个月的时间内 ...

  7. 【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3】第三课:卷积神经网络 - 基础篇

    [原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实 ...

  8. RabbitMQ基础知识详解

    什么是MQ? MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表,一端往消息队列中不断写入消息,而另一端则可以读取队列中 ...

  9. Scala进阶之路-Scala函数篇详解

    Scala进阶之路-Scala函数篇详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.传值调用和传名调用 /* @author :yinzhengjie Blog:http: ...

  10. Nmap扫描教程之基础扫描详解

    Nmap扫描教程之基础扫描详解 Nmap扫描基础扫描 当用户对Nmap工具了解后,即可使用该工具实施扫描.通过上一章的介绍,用户可知Nmap工具可以分别对主机.端口.版本.操作系统等实施扫描.但是,在 ...

随机推荐

  1. Linux第一次周总结

    第一章  初识 Linux 1.Linux简介 Linux,一般指GNU/Linux(单独的Linux内核并不可直接使用,一般搭配GNU套件,故得此称呼),是一种免费使用和自由传播的类UNIX操作系统 ...

  2. 后缀自动机 (SAM) 的构造及应用

    cnblogs 怎么又炸了. 为什么又可爱又强的 xxn 去年 9 月就会的科技樱雪喵现在还不会呢 /kel. 感觉 SAM 的教程已经被前人写烂了啊.那就写点个人学习过程中对 SAM 的理解. 参考 ...

  3. matlab快速入门笔记

    命名规则: clc:清除命令行的所有命令 clear all:清除所有工作区的内容 注释:两个% + 空格 %% matlab的数据类型 1.数字 3 3 * 5 3 / 5 3 + 5 3 - 5 ...

  4. TOPSIS模型

    TOPSIS模型主要是用于评估类模型 一些基本概念: 因为TOPSIS模型是用于评价类的模型,所以会有一些指标的概念,所有指标并非越大越好,例如我们在评价一人的时候会有成绩.和他人发生争吵的次数这两个 ...

  5. 2023华为杯·第二届中国研究生网络安全创新大赛初赛复盘 Writeup

    A_Small_Secret 题目压缩包中有个提示和另一个压缩包On_Zen_with_Buddhism.zip,提示内容如下: 除了base64还有什么编码 MFZWIYLEMFSA==== asd ...

  6. C#.NET 国密SM4 CBC 对称加解密 与JAVA互通 ver:20231103

    C#.NET 国密SM4 CBC 对称加解密 与JAVA互通 ver:20231103 .NET 环境:.NET6 控制台程序(.net core). JAVA 环境:JAVA8,带maven 的JA ...

  7. P5318 查阅文献

    题意大概意思就是分别用dfs与bfs遍历一个图,特殊要求是从编号小的点开始遍历. 用邻接表存图,至今我也没想明白怎么才可以从编号小的点开始遍历,明白是排序,但是不知道如何排序,题解中的排序方法是:按照 ...

  8. MySQL-管理员root@'locahost' 丢失,怎么处理?

    版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. ----- 作者:kirin 跳过授权表 ----> 不开启验证功能(无密码登录) --skip-grant-tables 阻止所有tcp/i ...

  9. c#实现一个简单的管理系统报错System.Data.SqlClient.SqlException”类型的未经处理的异常在 System.Data.dll 中发生【已解决】

    很简单就是把连接数据库语句改成(local)或者"127.0.0.1" 如下 public SqlConnection connect() { string str = @&quo ...

  10. 【GIT】学习day02 | git环境搭建并将项目进行本地管理【外包杯】

    进入终端 输入GitHub或者给gitee的用户名和邮箱地址 然后依次敲入一下信息 git commit -m "init project" git init git add . ...