导数(英语:Derivative)是微积分学中重要的基础概念。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数f的自变量在一点x0上产生一个增量h时,函数输出值的增量与自变量增量h的比值在h趋于0时的极限如果存在,即为f在x0处的导数。
导数(英语:Derivative)是微积分学中重要的基础概念。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数f的自变量在一点x0上产生一个增量h时,函数输出值的增量与自变量增量h的比值在h趋于0时的极限如果存在,即为f在x0处的导数。
一阶导数
derivative
数学
变化率
数学概念
导数derivative由速度问题和切线问题抽象出来的数学概念。又称变化率。
如一辆汽车在10小时内走了600千米,它的平均速度是60千米/小时,但在实际行驶过程中,是有快慢变化的,不都是60千米/小时。
为了较好地反映汽车在行驶过程中的快慢变化情况,可以缩短时间间隔,设汽车所在位置x与时间t的关系为x=f(t),那么汽车在由时刻t0变到t1这段时间内的平均速度是[f(t1)-f(t0)/t1-t0],当t1与t0很接近时,汽车行驶的快慢变化就不会很大,平均速度就能较好地反映汽车在t0到t1这段时间内的运动变化情况,自然就把极限[f(t1)-f(t0)/t1-t0]作为汽车在时刻t0的瞬时速度,这就是通常所说的速度。
一般地,假设一元函数y=f(x)在x0点的附近(x0-a,x0+a)内有定义,当自变量的增量Δx=x-x0→0时函数增量Δy=f(x)-f(x0)与自变量增量之比的极限存在且有限,就说函数f在x0点可导,称之为f在x0点的导数(或变化率),记作f′(x0),即
f′(x0)=Δy/Δx(Δx→0)。
若极限为无穷大,称之为无穷大导数。
若函数f在区间I的每一点都可导,便得到一个以I为定义域的新函数,记作f′,称之为f的导函数,简称为导数。
函数y=f(x)在x0点的导数f′(x0)的几何意义:表示曲线l在P0〔x0,f(x0)〕点的切线斜率。
导数是微积分中的重要概念。
当自变量的增量趋于零时,因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时,称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。[1]
物理学、几何学、经济学等学科中的一些重要概念都可以用导数来表示。如,导数可以表示运动物体的瞬时速度和加速度、可以表示曲线在一点的斜率、还可以表示经济学中的边际和弹性。
y=f(x)的导数f′就是f的一阶导数。
一阶导数表示的是函数的变化率,最直观的表现就在于函数的单调性。
定理:设f(x)在[a,b]上连续,在(a,b)内具有一阶导数,那么,
(1)若在(a,b)内f'(x)>0,则f(x)在[a,b]上的图形单调递增;
(2)若在(a,b)内f’(x)<0,则f(x)在[a,b]上的图形单调递减;
(3)若在(a,b)内f'(x)=0,则f(x)在[a,b]上的图形是平行(或重合)于x轴的直线,即在[a,b]上为常数。
函数的导数就是一点上的切线的斜率。当函数单调递增时,斜率为正,函数单调递减时,斜率为负。
1.导数与极限的关系·阳光高考网
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