微分和导数的关系

高等数学上核心概念:谈谈导数,微分,积分之间的关系(微分篇) 接上一篇博客,导数讲完之后,来讲微分 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40163242/article/details/89003225 话说微分这个概念是很容易被误解的。因为它往往是和导函数在一起出现的,所以,我大一的时候,那时没怎么理解这其中的道理,因为很多题求微分的过程就是求导,所以认为微分和导数就是没什么差别的东西。这其实并不是我一个人这样误解了,很多人都是这样。... 阅读详情

在初学微分和导数时,虽然感觉概念不复杂,但是我对两者的关系有点模糊,比如以下问题就觉得模棱两可:

  • 对于导数链式法则, dydx=dydududxdydx=dydududx,可以理解为约去dudu,所以等式相等。但假如有F(x,y),dydx=−∂F/∂x∂F/∂yF(x,y),dydx=−∂F/∂x∂F/∂y ,通过消去∂F∂F,我们是否可以推出 dydx=−dydxdydx=−dydx?

  • ∫badydxdx⟹∫bady⟹y|ba∫abdydxdx⟹∫abdy⟹y|ab,这里实实在在地消去了dxdx。

  • d(uv)=(u+du)(v+dv)−uv=udv+vdu+dudvd(uv)=(u+du)(v+dv)−uv=udv+vdu+dudv,然后说dudvdudv太小了,所以忽略掉,得到微分的乘法法则:d(uv)=udv+vdud(uv)=udv+vdu,难道 udvudv和vduvdu 不小?

我当时脑子一片混乱,到底dxdx、dudu、dvdv是什么东西?为什么有的地方可以消去,有的地方不可以消去?

其实在各个历史时期,导数和微分的定义是不一样的,要想解答上面的疑问,还得从微积分的发展历史中寻找答案。

我尝试讲一下微积分发展的历史和数学思想,主要针对y=f(x)y=f(x)这样的一元函数。

 

1. 古典微积分

牛顿和莱布尼兹各自独立发明了微积分,下面我采用莱布尼兹的微积分符号进行说明(要了解各种微积分符号,可以参看维基百科。

1.1 为什么会出现导数?

导数不是牛顿和莱布尼兹发明的,他们之前的数学家已经对曲线的切线进行了研究。在解决曲面(一维函数是曲线,即一维曲面)下面积时,牛顿和莱布尼兹确定了导数的定义。

在微积分出现之前,曲线下的面积是一个很复杂的问题,微积分求解的主要思想是把曲线下的面积划分成无数个矩形面积之和。

这里写图片描述

直觉告诉我们,如果nn越大,则这个近似越准确:

这里写图片描述

这时,无穷小量dxdx(ΔxΔx是把曲线底分成n份的间隔长度)出现了。无穷小量dxdx是建立微积分的基础,莱布尼兹介绍微积分的论文就叫做《论深度隐藏的几何学及无穷小与无穷大的分析》。

在当时的观点下,无穷小量dxdx到底是什么也是有争论的,有数学家打比喻:“无穷小量就好比山上的灰尘,去掉和增加都没有什么影响”,很显然有人认为无穷小量dxdx是真实存在的。

在具体计算曲面下面积,即我们现在所说的定积分的时候,必然会遇到导数的问题,所以很自然的开始了对导数的定义和讨论。

1.2 导数的古典定义

在曲线上取两点,连接起来,就称为曲线的割线:

这里写图片描述

割线可以反应曲线的平均变化率,也就是说这一段大概的趋势是上升还是下降,上升了多少,但是并不精确。

这里写图片描述

有了切线之后,我们进一步定义导数:

这里写图片描述

从这张图得出导数的定义:f′(x)=dydxf′(x)=dydx,而 dxdx 和 dydy 被称为 xx 和 yy 的微分,都是无穷小量,所以导数也被莱布尼兹称为微商(微分之商)。

1.3 无穷小量导致的麻烦

上节的图实际上是矛盾的: 
这里写图片描述

所以就切线的定义而言,微积分的基础就是不牢固的。

无穷小量的麻烦还远远不止这一些, x2x2的导数是这样计算的: 
这里写图片描述

仔细看运算过程, 无穷小量dxdx先是在约分中被约掉,然后又在加法中被忽略,也就是说dxdx先被当作非0的量,又被当作了0。这就是大主教贝克莱(就是在高中政治书被嘲笑的唯心主义的代表)攻击的像幽灵一样的数,一会是0一会又不是0。

无穷小量和无穷小量相除为什么可以得到不一样的值?难道不应该都是1吗?

无穷小量还违反了阿基米德公理,这个才是更严重的缺陷。康托尔证明过,如果阿基米德公理被违背的话会出大问题。

一边是看起来没有错的微积分,一边是有严重缺陷的无穷小量,这就是第二次数学危机。数学的严格性受到了挑战,“对于数学,严格性不是一切,但是没有了严格性就没有了一切”。

1.4 对于古典微积分的总结

  • 切线:通过割线和无穷小量定义了切线。

  • 导数:通过切线和无穷小量定义了导数,导数是曲线在某点处切线的斜率,导数的值等于微商。

  • 微分:微分是微小的增量,即无穷小量。 
     

2. 基于极限重建微积分

莱布尼兹、欧拉等都认识到了无穷小量导致的麻烦,一直想要拼命修补,但是这个问题到200年后,19世纪极限概念的清晰之后,才得到解决。解决办法是,完全摈弃无穷小量,基于极限的概念重新建立微积分。

2.1 极限

现在都是用 ϵ−δϵ−δ 语言描述极限:

这里写图片描述

可以看到,极限的描述并没有用到无穷小量dxdx。

2.2 导数的极限定义

这里写图片描述

用极限重新严格定义,导数已经脱离了微商的概念。此时,导数应该被看成一个整体。

不过我们仍然可以去定义什么是微分。说到这里,真是有点剧情反转,古典微积分是先定义微分再有的导数,极限微积分却是先定义导数再有的微分。

这里写图片描述

从Δy=f′(x0)Δx+aΔxΔy=f′(x0)Δx+aΔx得出, ΔyΔy由两部分组成,通过图来观察一下几何意义:

这里写图片描述

dy=f′(x)Δxdy=f′(x)Δx,这是 dydy的定义。

令函数f(x)f(x)的一个函数为y=xy=x(用线性函数去逼近原函数),f′(x)=1f′(x)=1, y=x⟹dy=1Δx⟹dx=Δxy=x⟹dy=1Δx⟹dx=Δx,这是dxdx的定义。

最后我们得到 dy=f′(x)dx⟹dydx=f′(x)dy=f′(x)dx⟹dydx=f′(x): 
这里写图片描述

2.3 对于极限微积分的总结

  • 导数:导数被定义为一个极限,其几何意义是曲线变化率。导数值是一个常数,是一个常量。开区间内的导数值集合起来,就成为导函数。

  • 微分:微分是函数的局部线性近似,就是一个线性函数,局部看起来很接近原函数,导数是这个线性函数的系数。其意义是变化的具体数值,是一个变量。

  • 切线:有了导数之后,就可以确定切线。 
     

3. 疑问的解答

微积分实际上被发明了两次,古典微积分和极限微积分可以说是两个东西。我们再来比较一下古典微积分和极限微积分。

3.1 古典微积分与极限微积分的对比

  • 古典微积分是先定义微分再定义导数,极限微积分是先定义导数再定义微分。

  • 古典微积分的导数是基于无穷小量定义的,极限微积分的导数是基于极限定义的。

  • 古典微积分的微分是无穷小量,极限微积分的微分是一个线性函数。

  • 古典微积分的定积分是求无穷小矩形面积的和,极限微积分的定积分是求黎曼和。

  • 古典微积分的切线是可以画出来的,极限微积分的切线是算出来的。

  • 古典微积分的建立过程很直观,极限微积分的建立过程更抽象。

古典微积分最大的好处就是很直观,不过也是因为太直观了,所以我们一直都无法忘记它带来的印象,也对我们理解极限微积分造成了障碍。也让我们在实际应用中造成了错误的理解。

3.2 疑问的解答

之前的疑惑主要是由于古典微积分带来的。

  • dydx=dydududxdydx=dydududx ,在古典微积分中可以理解为消去,但是在极限微积分中我们应该认识到,这两个 du 实际上是不同的函数。

  • ∫badydxdx∫abdydxdx古典微积分中, dxdx确实表明是无穷多个矩形的底边,消去也是合理的,而极限微积分中,∫badx∫abdx是求黎曼和,我们可以把 ∫ba∫ab当作左括号, dxdx当作右括号,就好比 (2+6)=8(2+6)=8 ,计算完毕之后,括号自然就消失了。

  • d(uv)=(u+du)(v+dv)−uv=udv+vdu+dudvd(uv)=(u+du)(v+dv)−uv=udv+vdu+dudv在古典微积分中这么计算没有错误,只是 dudv 的消去也是不严谨的,而极限微积分中应该重新用极限的方法进行证明,这里不再列出。

实际上,古典微积分已经被摒弃了。我们应该重新从极限的角度去认识微积分。

3.3 古典微积分的用处

我们应该从古典微积分,以直代曲、化整为零的数学思想出发去开始认识微积分。

并且,莱布尼兹一直认为数学符号应该具有启发性,他设计的微积分符号确实很符合直觉,我们可以继续借用他的符号来描述微积分。

 

4. 无穷小量的逆袭

有的数学家还是对无穷小量念念不忘,最后真的发明了既可以兼容无穷小量又不会出现问题的实数,即超实数。

基于超实数,数学家又重新定义了微积分,这次定义的微积分又很像莱布尼兹时代的微积分。这门学科被称为非标准分析(基于没有无穷小量的实数体系的微积分,就是标准分析)。

5. 多元函数的微分

多元函数f(x,y)f(x,y)在(x0,y0)(x0,y0)处可微(可全微分),也就是说f(x,y)f(x,y)可以在(x0,y0)(x0,y0)处,找到唯一的线性函数逼近,这个线性函数就叫做全微分函数。

全微分函数在分量上的系数叫做偏导数,是其一个属性。

原文转载自:https://blog.youkuaiyun.com/yjk13703623757/article/details/77460905

【高等数学】导数与微分2 本文还有第一部分,包含导数的概念、函数求导法则、高阶导数一般地,如果变量xxx和yyy满足一个方程F(x,y)=0F(x,y)=0F(x,y)=0,在一定条件下,当xxx取某区间内的任一值时,相应地总有满足这方程的唯一的yyy值存在,那么就说方程F(x,y)=0F(x,y)=0F(x,y)=0在该区间内确定了一个隐函数例1:求由方程ex+xy−e=0e^x+xy-e=0ex+xy−e=0所确定的隐函数的导数dydx\frac{dy}{dx}dxdy​两边同时对xxx求导得 eydydx+y+xdydx=0d 阅读详情

相关推荐

高数 | 【概念剖析】多元函数的偏导数、方向导数、梯度以及微分之间的关系

本篇文章,探讨下多元函数微分学下的一些知识点之间的关系。包括全微分、偏导数、方向导数、梯度、全导数等内容。 一、导数和微分到底是什么,以及为什么会有这些概念 导数和微分其实就是数学家创造的两个代数工具,是为了从代数的角度来描述函数图像在几何上的变化。说白了,就是每次描述函数图像变化,不用再画图了,有了这个,直接用算式算算就行了。因此导数和微分也是沟通几何和代数的重要桥梁之一。而导数描述的是函数在一点处的变化快慢的趋势,是一个变化的速率,微分描述的是函数从一点(移动一个无穷小量)到另一点的变化幅度

"You are worthy! You can do it!" 8181

10秒!看清导数与微分的关系

先上表格,理清导数与微分的区别在哪。

dally2的博客 1万+

人工智能之数学基础:微分的介绍以及导数和微分之间的关系

函数yfx) 在点x0​ 处的导数为:若该极限存在,则称fx) 在x0​ 处可导。关键点导数是增量比Δy​ / Δx的极限,反映了函数变化的瞬时速率;导数存在要求函数在x0​ 处连续,但连续不一定可导(如fx)=∣x∣ 在x=0 处连续但不可导)。导数是微分的“灵魂”,定义了变化的本质;微分是导数的“载体”,将瞬时变化率转化为可操作的线性工具。

huanfeng_AI的博客 298

导数和微分

flyfish 导数和微分在本质上都是研究函数变化的工具,但导数更侧重于变化率,而微分更侧重于线性近似和变化量。

二分掌柜的 4962

UE5 C++教程(一、基本结构)

虚幻API由三块组成,分别是Runtime,Developer utilitiew,functionality for the Editor,大多数游戏性编程只使用运行时模块,最常见的三个是Corn、CornUObject和Engine。

skycol的博客 1万+

龙虾 Skill 技能库|OpenClaw+Hermes 全集成 一键调用所有 AI 技能

龙虾 Skill 技能库、OpenClaw、Hermes Agent、AI 技能集成、本地 AI 自动化、办公工具、数字员工

weixin_42219287的博客 625

什么是微分?导数和微分的区别是什么?微分和积分的联系?

先总的抽象地说一下微分是什么,假设有一个函数y=f(x)。假设y轴上有一个增量,把这个增量叫做Δy。字面上理解,什么是增量?就是增大的量,那么可以这么用式子表示,Δy = f(x+Δx) - f(x),Δx是一个x轴上的增量。当Δx无限接近于0的时候,Δy就是微分,记为dy。为什么当Δx无限接近于0的时候,这个增量就是微分呢?继续往下看,图1部分有解释。 导数的定义式子:f '(x0...

baidu_39491365的博客 5万+

Unity四部曲(核心)

需要先改成Cube复杂的展开留到unity进阶再说。

ultraman1234566的博客 2797

导数和微分的关系

导数描述了函数在某一点处的变化率。f′xlim⁡h→0fxh−fxhf′xh→0lim​hfxh−fx​这表示当 ( h ) 趋近于 0 时,函数 ( f(x) ) 在 ( x ) 处的瞬时变化率。微分是导数的一个应用,它描述了函数在某一点处的线性近似。dff′xdxdff′xdx这里 ( dx ) 是一个无穷小量,表示 ( x ) 的微小变化。

hello! 1210

ECMWF等大气数据批量下载(Python API)详细步骤

ECMWF等大气数据批量下载(Python API) 遥感方向做热红外温度反演,不可避免的要用到大气廓线数据,大气数据具有实时性,比如2018年9月1日的早上8点的影像,为了提高反演精度就需要用到时间上与其相差尽可能接近的大气数据,用于消除大气的影响,如果数据量较少我们可以查看影像的时间和空间范围进行下载,但是如果处理某个较大区域时可能涉及到大量的影像,如果一景一景对应查找去下载会很麻烦,因此针对大量数据的自动批量下载很有必要。本文根据 https://cds.climate.copernicus.eu/#

liuxiaojiangtobeno1的博客 1万+

JMeter压测Dubbo接口的完整落地方案(适配3.x)

Dubbo作为主流Java微服务RPC框架,其接口压测长期面临协议私有、注册发现复杂、序列化耦合度高等技术门槛。理解Dubbo基于TCP长连接、泛化调用与SPI扩展机制的核心原理,是实现稳定压测的前提;技术价值在于绕过HTTP网关直击服务核心链路,保障大促等关键场景的性能可信度;典型应用场景包括电商订单链路压测、风控/库存等内部Dubbo服务SLA验证,以及CI/CD中性能左移实践。本文聚焦Dubbo 3.x版本,提供零第三方插件、可复用、避坑的JMeter Java Sampler落地路径。

weixin_33700809的博客 551

导数和微分的关系(初级版)

导数与微分的关系,就像光具有波粒二象性:导数是。

2403_86977424的博客 2019

WPF+MVVM案例实战(一)- 设备状态LED灯变化实现

采用WPF+MVVM框架实现,MVVM框架使用CommunityToolkit.Mvvm 依赖包,代码案例部署了三个LED灯,按照红黄绿三色后台自动刷新状态进行变化,根据后台数据不同,UI层显示不同颜色。

lingshuangcanxue 1382

一元函数中的导数、微分和不定积分的关系

本文分析了导数、微分和不定积分之间的关系,分析不一定正确,发出来请大家指正。

老猿Python 7471

理想L9高通QAM8797座舱域控制器全拆解|全网独家复现 硬件架构升级、电源散热优化、多屏低延迟交互、车机系统赋能高端智能座舱落地

随着智能汽车向舱驾一体、全域智能化、多模交互方向迭代,传统单一功能座舱芯片已无法满足多屏高刷渲染、全车AI语音、车内视觉感知、高速车载通信的叠加算力需求。2026款全新理想L9作为旗舰级智能SUV,全面搭载高通新一代旗舰座舱域控制器QAM8797,搭配自研马赫M100 AI芯片、国产车规主控芯片,构建起高性能、高可靠、低延迟的车载中央计算平台。

getusushu的博客 387

ArcGIS笔记2_如何将经纬度WGS84地理坐标系转换为米单位CGCS2000投影坐标系

本博文则主要讲解,如果我们手里拿到的shp文件是在ArcGIS中,如何将经纬度WGS84地理坐标系转换为米单位CGCS2000投影坐标系。

晏长街的博客 4万+

偏导数、微分、以及导数到底有什么关系和区别?

偏导数、微分、以及导数到底有什么关系和区别? https://www.zhihu.com/question/265021971

bl128ve900的博客 6030

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

可微和可导的关系,全微分、偏微分、偏导数

请参考:多元函数中可微与可导的直观区别是什么、全微分 对于一元函数,可微和可导是一回事 对于多元函数来讲,可微指的是全微分,可导指的是偏导数 偏微分就好比过这一点的一个截面的切线,偏导数就是该切线的斜率 全微分要求过这一点的所有的截面切线(360°无死角),共同所在的平面。 所以偏导数存在不一定存在全微分,但是反过来,如果多元函数可微,就一定可导。 ...

2万+

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

的导数是什么_微分和导数的关系是什么?两者的几何意义有什么不同?为什么要定义微分 ?...

配图:莱布尼兹微分和导数,我在初学的时候感觉概念虽然不复杂,但是始终有点模糊,比如以下一些问题就觉得模棱两可:(1)对于导数的链式法则可以理解为可以约去,所以两者相等。但假如有,通过消去我们是否可以得到(2)有时又好像实实在在的消去了。(3)然后说太小了,所以忽略,得到了微分的乘法法则,难道和不小!!我当时脑袋一片混乱,到底或者说是什么东西?为什么有...

weixin_33121737的博客 824

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

二元函数连续与偏导数存在的关系_二元函数连续、偏导数和全微分之间的关系...

龙源期刊网http://www.qikan.com.cn二元函数连续、偏导数和全微分之间的关系作者:张宇红来源:《山东工业技术》2019年第12期摘要:通过证明或反例说明二元函数连续、偏导数,全微分之间的关系。关键词:二元函数;连续;偏导数;全微分DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.12.202對于一元函数来讲,连续、导数和微分之间的关系比较简单:可导与可微是等价...

weixin_32147929的博客 3500

微分和导数的关系是什么?两者的几何意义有什么不同?为什么要定义微分 ?...

撸了今年阿里、头条和美团的面试,我有一个重要发现.......>>> ...

wwhl.wang 811

导数,微分,偏导,全微分,方向导数,梯度

多元函数与一元函数有一个很大的区别在于定义域的不同:一元函数自变量就在x轴上,因此趋近的方向只有某点的左右两侧,因此,考察一元函数极限的时候,仅考虑左邻域和右邻域即可。但是多变量微分变得复杂,趋向方式是无限种可能的。 比如:二元函数,定义域在一个平面内,趋近方式可以是直线,也可以是曲线。 1.导数 2.微分 3.微分与导数的关系 4.偏导 类比于一元函数,也想研究函数的变化率问题,在日常生活中,我们经常遇到这样的问题,一个值和许多元素相关,我们习惯只改变一个变量值,其它变量值固定,看变化的情况。 这

Anne033的博客 8640

多元函数的极限,连续,偏导数,全微分之间的关系(学习笔记)

1.相关概念的复习 2.一个例子 3.连续,偏导数和微分的关系

GW_Krystal的博客 1万+

一元函数 导数、连续、微分的关系

1.微分,表示在一个极小区间里面函数的变化值: 用式子表示为 dy=lim[(f(x)-f(xo)] (x->xo) , 令 y=f(x) , 则有 ** dy= (dy/dx)dx=y’ * dx ** 其中[ ** dx=x-xo ->0 , dy=f(x)-f(x0) ** ] 由上面的结论我们就可以退出洛必达法则: f(x)/ g(...

qq_38357239的博客 6222
上一篇: opencv模板匹配(matchTemplate)做定位
下一篇: 贪婪算法的分析与实现
LiBin1103
博客等级 码龄9年 38粉丝 68原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值