MindMap Gallery 微分与导数
这是一篇关于微分与导数的思维导图,包含微分与导数的概念、微分与导数的应用等。希望可以对你有所帮助!
微分与导数
微分与导数的概念
微分
概念:dy=Ax ∆x(∆x→0)
几何意义:设Δx是曲线y = f(x)上的点M的在横坐标上的增量,Δy是曲线在点M对应Δx在纵坐标上的增量,dy是曲线在点M的切线对应Δx在纵坐标上的增量。
微分公式
导数
定义:设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义,当自变量x在x0处有增量Δx,(x0 Δx)也在该邻域内时,相应地函数取得增量Δy=f(x0 Δx)-f(x0);如果Δy与Δx之比,当Δx→0时极限存在,则称函数y=f(x)在点x0处可导。不是所有的函数都有导数,一个函数也不一定在所有的点上都有导数。
几何意义:曲线过切点的切线的斜率。
运算法则:包括四则运算,复合函数求导以及隐函数求导
导数公式
高阶导数
由隐函数、参数方程确定的函数的导数
隐函数
直接对登时两边同时求导
对数求导法则
参数方程
一阶导x,y分别对t求导
二阶导将一阶导作为新的y
导数应用
单调性(一阶导反应)
驻点:导数为0的点
拐点:二阶导为0的点
极值
凹凸性(二阶导反应)
函数图像
可微、可导、连续的关系
连续未必可导
可导一定连续
可微一定可导
微分与导数的应用
微分与导数的应用实例
可求解函数的线性主要部分
可求解函数的特殊点
可大概判断函数的图像所具有的特点
能够较为精确的作出函数图像
可以解决物理学中的速度以及加速度等
能够证明一些定理,法则等
能解决生活中的一些优化问题,求解最值等
微分与导数的应用技巧
利用可微、可导、连续之间的关系
熟练掌握高阶导数的求导运算
利用介值定理、最值定理等进行相关证明
利用函数单调性与凹凸性的特点