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导数

概述

从极限的直观出发,用割线趋近切线引出导数——函数在某点的瞬时变化率,几何上即该点切线的斜率。给出常函数、幂函数、指数、对数与正弦余弦的求导公式,以及和、差、积、商的运算法则。应用部分讲用导数的正负判断单调性、由极值点必要条件与两侧变号判定极值、闭区间上比较极值与端点求最值,并延伸到构造函数证明不等式和讨论方程零点个数。末尾扩展链式法则、高阶导数与微积分。

参考资料​

极限​

简单来说,函数的 极限 就是当 xx 趋近于 x0x_0 时,f(x)f(x) 会越来越靠近某个 确定 的值 tt,这个值就是函数 f(x)f(x) 在 x0x_0 处的极限,记作:

lim⁡x→x0f(x)=t\lim_{x\to x_0}f(x)=t
示例

求极限 lim⁡x→+∞3x−1x+3\lim_{x\to+\infty}\frac{3x-1}{x+3}。

xx3x−13x-1x+3x+3(3x−1)/(x+3)(3x-1)/(x+3)
1122440.50.5
1010292913132.230769230772.23076923077
1001002992991031032.902912621362.90291262136
1000100029992999100310032.990029910272.99002991027
1000010000299992999910003100032.999000299912.99900029991
1000001000002999992999991000031000032.9999000032.999900003

随着 xx 趋近于 +∞+\infty,函数值逐渐趋近 33,所以 lim⁡x→+∞3x−1x+3=3\lim_{x\to+\infty}\frac{3x-1}{x+3}=3。

切线​

定义​

《人教版高中数学·选择性必修二》:在曲线 y=f(x)y=f(x) 上任取一点 P(x,f(x))P(x,f(x)),如果当点 P(x,f(x))P(x,f(x)) 沿着曲线 y=f(x)y=f(x) 无限趋近于点 P0(x0,f(x0))P_0(x_0,f(x_0)) 时,割线 P0PP_0P 无限趋近于一个确定的位置,这个确定位置的直线称为曲线 y=f(x)y=f(x) 在点 P0P_0 处的切线(tangent line)。

理解​

切线就是一条 恰好碰到 曲线上某一点的直线。

斜率​

在初中阶段,我们学过一次函数 y=kx+by=kx+b,其中 kk 就是直线的 斜率。

两点确定一条直线 y=kx+by=kx+b,设两点分别为 A(x1,y1)A(x_1,y_1) 和 B(x2,y2)B(x_2,y_2)。

代入一次函数:

{y1=kx1+by2=kx2+b\begin{cases} y_1=kx_1+b \\ y_2=kx_2+b \end{cases}

用第二个减去第一个:

y2−y1=k(x2−x1)y_2-y_1=k(x_2-x_1)

解得:

k=y2−y1x2−x1=ΔyΔxk=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}=\frac{\Delta y}{\Delta x}

所以斜率 kk 等于 两点纵横坐标之差之比,即 纵横坐标增量之比。

概念​

定义​

《人教版高中数学·选择性必修二》:假设函数 y=f(x)y=f(x) 在点 x0x_0 处的邻域内有定义,当自变量 xx 在 x0x_0 处取得增量 Δx\Delta x,相对应的函数取得增量 Δy\Delta y,如果 ΔyΔx\frac{\Delta y}{\Delta x} 在 Δx→0\Delta x\to 0 时的极限存在,那么称函数 y=f(x)y=f(x) 在点 x0x_0 处可导。

理解​

导数就是函数在某点处的 瞬时变化率。

f(x)f(x) 的导数通常记为 f′(x)f'(x) 或 y′y',而一个式子的导数通常在最后加 撇号(′')。

示例

ax2+bx+cax^2+bx+c 的导数可以写作 (ax2+bx+c)′(ax^2+bx+c)'。

代数意义​

平均速度:一段路程的变化(Δs\Delta s)和时间的变化(Δt\Delta t)之比,即:

V=ΔsΔtV=\frac{\Delta s}{\Delta t}

瞬时速度:瞬间路程的变化(Δs\Delta s)和时间的变化(Δt\Delta t)之比,此时 Δt→0\Delta t\to 0,即:

V=lim⁡Δt→0ΔsΔtV=\lim_{\Delta t\to 0}\frac{\Delta s}{\Delta t}
提示

这里不区分「速度与速率」「路程与位移」。

而 瞬时变化率 和 瞬时速度 类似,即:

f′(x)=lim⁡Δx→0ΔyΔxf'(x)=\lim_{\Delta x\to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}

函数在 xx 处的函数值为 f(x)f(x),增加 Δx\Delta x 后,函数值变成 f(x+Δx)f(x+\Delta x),所以增量 Δy\Delta y 就是 f(x+Δx)−f(x)f(x+\Delta x)-f(x)。

所以 f(x)f(x) 的导数计算公式为:

f′(x)=lim⁡Δx→0ΔyΔx=lim⁡Δx→0f(x+Δx)−f(x)Δxf'(x)=\lim_{\Delta x\to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}=\lim_{\Delta x\to 0}\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}

几何意义​

f′(x)=lim⁡Δx→0ΔyΔxf'(x)=\lim_{\Delta x\to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}

不难发现 ΔyΔx\frac{\Delta y}{\Delta x} 就是切线斜率 kk 的定义,所以导数的几何意义是 函数在某点处切线的斜率。

提示

有限个无穷小量相加减结果是无穷小量,无穷小量乘或除以任意有限的量结果是无穷小量。

示例

已知 f(x)=Cf(x)=C(CC 为常数),求 f′(x)f'(x)。

f′(x)=lim⁡Δx→0f(x+Δx)−f(x)Δx=lim⁡Δx→0C−CΔx=0\begin{aligned} f'(x) & =\lim_{\Delta x\to 0}\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x} \\ & =\lim_{\Delta x\to 0}\frac{C-C}{\Delta x}=0 \end{aligned}

公式​

常函数​

f(x)=Cf(x)=C f′(x)=0f'(x)=0

幂函数​

f(x)=xa(a∈R,a≠0)f(x)=x^a(a\in\mathbb{R},a\ne 0) f′(x)=axa−1f'(x)=ax^{a-1}
提示
f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f′(x)=(x−1)′=−x−2=−1x2f'(x)=(x^{-1})'=-x^{-2}=-\frac{1}{x^2}

指数函数​

f(x)=ax(a>0)f(x)=a^x(a>0) f′(x)=axln⁡af'(x)=a^x\ln a
提示
f(x)=exf(x)=e^xf′(x)=exln⁡e=exf'(x)=e^x\ln e=e^x

对数函数​

f(x)=log⁡ax(a>0,a≠1)f(x)=\log_a x(a>0,a\ne 1) f′(x)=1xln⁡af'(x)=\frac{1}{x\ln a}
提示
f(x)=ln⁡xf(x)=\ln xf′(x)=1xln⁡e=1xf'(x)=\frac{1}{x\ln e}=\frac{1}{x}

三角函数​

f(x)=sin⁡xf(x)=\sin x f′(x)=cos⁡xf'(x)=\cos x f(x)=cos⁡xf(x)=\cos x f′(x)=−sin⁡xf'(x)=-\sin x

公式总结​

  • C′=0C'=0(CC 为常数)
  • (xa)′=axa−1(x^a)'=ax^{a-1}(a∈R,a≠0a\in\mathbb{R}, a\ne 0)
  • (ax)′=axln⁡a(a^x)'=a^x\ln a(a>0a>0)
  • (log⁡ax)′=1xln⁡a(\log_a x)'=\frac{1}{x\ln a}(a>0,a≠1a>0,a\ne 1)
  • (sin⁡x)′=cos⁡x(\sin x)'=\cos x
  • (cos⁡x)′=−sin⁡x(\cos x)'=-\sin x

运算​

和差的导数​

[f(x)±g(x)]′=f(x)′±g(x)′[f(x)\pm g(x)]'=f(x)'\pm g(x)'

积的导数​

[f(x)⋅g(x)]′=f(x)′g(x)+f(x)g(x)′[f(x)\cdot g(x)]'=f(x)'g(x)+f(x)g(x)'
提示
[k⋅f(x)]′=k′f(x)+kf′(x)=kf′(x)[k\cdot f(x)]'=k'f(x)+kf'(x)=kf'(x)

商的导数​

[f(x)g(x)]′=f(x)′g(x)−f(x)g(x)′[g(x)]2(g(x)≠0)[\frac{f(x)}{g(x)}]'=\frac{f(x)'g(x)-f(x)g(x)'}{[g(x)]^2}(g(x)\ne 0)
提示
[1f(x)]′=1′f(x)−f(x)′[f(x)]2=−f(x)′[f(x)]2(f(x)≠0)\left[\frac{1}{f(x)}\right]'=\frac{1'f(x)-f(x)'}{[f(x)]^2}=-\frac{f(x)'}{[f(x)]^2}(f(x)\ne 0)

公式总结​

  • [f(x)±g(x)]′=f(x)′±g(x)′[f(x)\pm g(x)]'=f(x)'\pm g(x)'
  • [f(x)⋅g(x)]′=f(x)′g(x)+f(x)g(x)′[f(x)\cdot g(x)]'=f(x)'g(x)+f(x)g(x)'
  • [f(x)g(x)]′=f(x)′g(x)−f(x)g(x)′[g(x)]2(g(x)≠0)[\frac{f(x)}{g(x)}]'=\frac{f(x)'g(x)-f(x)g(x)'}{[g(x)]^2}(g(x)\ne 0)

应用​

导数刻画函数在 某一点 的变化率,因此可用于研究函数的 单调性、极值 与 最值,进而处理 不等式证明、零点个数 等问题。

单调性​

设 f(x)f(x) 在区间 II 上可导:

  • 若 ∀x∈I,f′(x)≥0\forall x\in I,f'(x)\geq 0(且不恒为 00),则 f(x)f(x) 在 II 上 单调递增。
  • 若 ∀x∈I,f′(x)≤0\forall x\in I,f'(x)\leq 0(且不恒为 00),则 f(x)f(x) 在 II 上 单调递减。

求 f(x)f(x) 单调区间的标准步骤:

  1. 求定义域。
  2. 求 f′(x)f'(x)。
  3. 解 f′(x)>0f'(x)>0 和 f′(x)<0f'(x)<0,得到的解集即为单调递增、递减区间。
提示

单调区间必须写在 定义域之内,且分隔的区间之间一般用 逗号 而不用并集符号 ∪\cup。

示例

求 f(x)=x3−3xf(x)=x^3-3x 的单调区间。

f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1)f'(x)=3x^2-3=3(x-1)(x+1)。

  • f′(x)>0  ⟺  x<−1f'(x)>0\iff x<-1 或 x>1x>1,即递增区间为 (−∞,−1)(-\infty,-1) 和 (1,+∞)(1,+\infty)。
  • f′(x)<0  ⟺  −1<x<1f'(x)<0\iff-1<x<1,即递减区间为 (−1,1)(-1,1)。

极值​

设 x0x_0 是 f(x)f(x) 定义域内一点,若存在 x0x_0 的某邻域 UU 使得 ∀x∈U,f(x)≤f(x0)\forall x\in U,f(x)\leq f(x_0)(或 ≥f(x0)\geq f(x_0)),则称 f(x0)f(x_0) 是 f(x)f(x) 的一个 极大值(或 极小值),x0x_0 称为 极值点。

极值点的必要条件:若 x0x_0 是可导函数 f(x)f(x) 的极值点,则 f′(x0)=0f'(x_0)=0。

提示

f′(x0)=0f'(x_0)=0 是极值点的 必要不充分 条件。例如 f(x)=x3f(x)=x^3 在 x=0x=0 处 f′(0)=0f'(0)=0,但 x=0x=0 不是 极值点。

判断 x0x_0 是否为极值点,需进一步看 f′(x)f'(x) 在 x0x_0 两侧是否 变号:

  • 左负右正   ⟹  \implies 极小值。
  • 左正右负   ⟹  \implies 极大值。
  • 同号   ⟹  \implies 不是 极值。

最值​

闭区间 [a,b][a,b] 上的连续函数 f(x)f(x) 必有 最大值 和 最小值,且必在 极值点 或 端点 处取得。

求最值的标准步骤:

  1. 求 f(x)f(x) 在 (a,b)(a,b) 内所有满足 f′(x)=0f'(x)=0 的点。
  2. 计算这些点及 f(a),f(b)f(a),f(b) 的函数值。
  3. 比较大小,最大者为最大值,最小者为最小值。
示例

求 f(x)=x3−3xf(x)=x^3-3x 在 [−2,2][-2,2] 上的最值。

由上例,f′(x)=0  ⟹  x=±1f'(x)=0\implies x=\pm 1,均在区间内。

  • f(−2)=−2f(-2)=-2,f(−1)=2f(-1)=2,f(1)=−2f(1)=-2,f(2)=2f(2)=2。
  • 最大值为 22(在 x=−1x=-1 与 x=2x=2 取得),最小值为 −2-2(在 x=−2x=-2 与 x=1x=1 取得)。

不等式证明​

证明不等式 f(x)≥g(x)f(x)\geq g(x) 的常用思路:构造 h(x)=f(x)−g(x)h(x)=f(x)-g(x),借助导数证明 h(x)h(x) 的最小值 ≥0\geq 0。

示例

证明 ∀x>0,ln⁡x≤x−1\forall x>0,\ln x\leq x-1。

构造 h(x)=x−1−ln⁡xh(x)=x-1-\ln x,x>0x>0。

h′(x)=1−1x=x−1xh'(x)=1-\dfrac{1}{x}=\dfrac{x-1}{x}。

  • 0<x<10<x<1 时 h′(x)<0h'(x)<0,hh 单调递减;
  • x>1x>1 时 h′(x)>0h'(x)>0,hh 单调递增。

故 h(x)≥h(1)=0h(x)\geq h(1)=0,即 ln⁡x≤x−1\ln x\leq x-1。等号当且仅当 x=1x=1 取得。

零点个数​

讨论方程 f(x)=0f(x)=0 的根的个数,本质是讨论 y=f(x)y=f(x) 与 xx 轴 交点 的个数。

常用思路:

  1. 求 f′(x)f'(x),分析单调性,画出大致图像。
  2. 计算 极值 与 端点值 / 极限值,根据零点存在定理判断。
  3. 含参问题:转化为 参数分离 a=g(x)a=g(x),再讨论水平直线 y=ay=a 与 y=g(x)y=g(x) 图像的交点个数。
提示

参数分离 是处理 恒成立 与 零点存在 含参问题的利器:将参数 aa 解出后,问题转化为 y=ay=a 与某个不含参函数图像的位置关系,从而避开分类讨论。

扩展​

链式法则​

假设有三个相互咬合的齿轮,分别对应转动角度为 xx、g(x)g(x) 和 f(g(x))f(g(x))。

g′(x)g'(x) 表示第二个齿轮相对于第一个齿轮的传动速度比,f′(g(x))f'(g(x)) 表示第三个齿轮相对于第二个齿轮的传动速度比。

第一个齿轮的速度变化为 Δx\Delta x,第三个齿轮的速度变化则是 f′(g(x))g′(x)f'(g(x))g'(x),所以复合函数的导数是各部分导数的乘积。

[f(g(x))]′=f′(g(x))g′(x)[f(g(x))]'=f'(g(x))g'(x)

高阶导数​

零阶导数即原函数,一阶导数为零阶导数的导数;二阶导数为一阶导数的导数;三阶导数为二阶导数的导数,依此类推……

一个函数 f(x)f(x) 的 nn 阶导数就是对原函数求导 nn 次,一般写作 f(n)(x)f^{(n)}(x)。

f(n)(x)=[f(n−1)(x)]′f^{(n)}(x)=[f^{(n-1)}(x)]'

微积分​

详见 《微积分入门指南》。