第一单元 用python学习微积分(七)第一单元总结

本文回顾了麻省理工学院的单变量微积分课程,讲解了e底法和对数微分的证明,强调了自然对数在变化率表示中的应用,并提供了第一单元的公式总结,包括通用公式、特殊公式及习题解答。讨论了函数连续性的判断方法和对特定函数的求导过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文内容来自学习麻省理工学院公开课:单变量微积分-第一次考试复习-网易公开课

开发环境准备:优快云

目录

一、对 ​ 的证明

1、e底法

2、对数微分法

二、自然对数是自然的

三、第一单元复习

1、通用的公式

2、特殊的公式

3、习题:

(1)​

(2)​

(3) ​

(4) ​

4、其他公式

(1) ​

(2) ​

(3) ​ 求导

(4) 函数在a是否连续,要看a点处函数的左极限切线斜率是否等于右极限切线斜率

(5) 对 ​ 求导


一、对 \frac{d}{dx}x^r = rx^{r-1} 的证明

1、e底法

\frac{d}{dx}x^r = \frac{d}{dx}(e^{lnx})^r = \frac{d}{dx}e^{rlnx} = \frac{d}{dx}rlnx\frac{d}{dx}e^{rlnx} = \frac{r}{x} e^{rlnx}

=\frac{r}{x} x^r =rx^{r-1}

2、对数微分法

ln(x^r) = rln(x)

(ln(x^r))' =(rln(x))' = \frac{r}{x} (由 (ln(u))' = \frac{u'}{u} )

(x^r)' = \frac{r}{x}x^r = rx^{r-1}

二、自然对数是自然的

当考虑变化量时,通常是用变化量除以总量,当FTSE在一天中跌掉27.9, 我们考虑一天跌掉的百分比

\frac{\Delta p}p = \frac{27.9}{6432} = .43% , 而当考虑瞬时变化时则有 \frac{p'}p = (ln(p))'

三、第一单元复习

1、通用的公式

(u+v)' = u' +v'; (cu)' = cu';(uv)' = u'v + v'u; (\frac{u}v)' = \frac{uv' -v'u}{v^2}

\frac{d}{dx}f(u) = f'(u)u'(x)...... [u = u(x)]

2、特殊的公式

(x^r )'= rx^{r-1}

(sin(x))' = cos(x)

(cos(x))' = -sin(x)

tan(x) = \frac{1}{(cos(x))^2} = (sec(x))^2

(sec(x))' = sec(x) tan(x)

(ex)' = ex

(ln(x))' = \frac{1}{x}

(tan^{-1}(x))' = \frac{1}{x^2 +1}......tan^{}-1 =>atan

(sin^{-1}(x))' = \frac{1}{(1-x^2)^{\frac{1}{2}}}......sin^-1=>asin

3、习题:

(1)(sec(x))' = ((cos(x))^-1)' = -(cos(x))^{-2}(-sin(x)) = \frac{sin(x)}{(cos(x))^2}

=sec(x)tan(x)

(2)(ln(sec(x)))' = \frac{1}{sec(x)}(sec(x))' = \frac{sec(x)tan(x)}{sec(x)} = tan(x)

(3) ((x^{10}+8x)^6)' =6(x^{10}+8x)^5(10x^9+8)

(4) (e^{xtan^{-1}x})' = e^{xtan^{-1}x}(xtan^{-1}x)' = e^{xtan^{-1}x}(tan^{-1}x + \frac{x}{x^2+1})

4、其他公式

(1) f(x)' = \lim_{\Delta x \rightarrow 0}{\frac{f(x+\Delta x) - f(x)}{\Delta x}}

(2) \lim_{u \rightarrow 0}{\frac{e^u-1}{u}} = \lim_{u \rightarrow 0}{\frac{e^{u+\Delta u}-e^u}{\Delta u}} = \lim_{u \rightarrow 0}{\frac{e^{u+\Delta u}-e^u}{\Delta u}} =\frac{d}{dx}e^u|_{u=0} = 1

验证下:

from sympy import *
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

u = symbols('u')
y = (np.e**u - 1)/u
limit_expr = limit(y, u, 0) 
limit_expr

(3) y = sin^{-1}(x) 求导

x = sin(y)

\frac{d}{dx}(x = sin(y))

1 = cos(y)y'

y' = \frac{1}{cos(y)} = \frac{1}{(1-(sin(y))^2)^{\frac{1}{2}}} = \frac{1}{(1-x^2)^{\frac{1}{2}}}

(4) 函数在a是否连续,要看a点处函数的左极限切线斜率是否等于右极限切线斜率

(5) 对 y = tan^{-1}(x) 求导

\frac{d}{dx}(tan(y) = x)

(sec(y))^2y' = 1

y' = \frac{1}{(sec(y))^2} = (cos(y))^2

辅助作图:

from sympy import *
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.set_aspect( 1 ) 
def plotText(plt,x,y, text):
plt.text(x+0.1, y+0.01, text, fontsize=12)
    
plt.plot([0,1],[0,0], c='b')    
plt.plot([1,1],[0,tan(45/180*np.pi)], c='c',label='tan(y)....== x')    
plotText(plt, 1, 0.5, 'x')
plt.plot([0,1],[0,tan(45/180*np.pi)],c='r')
plotText(plt, 0.2,0.6,'(1+x^2)^(1/2)')
plotText(plt, 0,0.02,'y')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show() 

cos(y) = \frac{1}{(1 + x^2)^{\frac{1}{2}}}

y' = (cos(y))^2 = (\frac{1}{(1 + x^2)^{\frac{1}{2}}})^2 = \frac{1}{1+x^2}

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

Bullseye

您的鼓励是我最大的动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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