《导数和图像》(11章)学习笔记

一、上一章遗留的一个小问题: 这一章整体阅读完成之后,算是将上一章遗留的困惑搞清楚了一些: 假设有一个可导函数 f ,它的导数总是正的,它的切线的斜率必定处处为正,故该函数不可能上下起伏,该函数一定是递增的。在第11章将证明这个事实。不管怎样,如果函数 f 总是递增的,那么它一定满足水平线检验。 第10章开始处的一段话 就是上面这句话,出现在第10章的开始处,我是读了好几遍也没有明白“这个事实”指的是“哪个事实”。所以索性就把这段文字中所有可能是“事实”的事情都先罗列出来吧: 1、如果可导函数 f 的导数是正的,该函数一定是递增的; 2、如果函数 f 总是递增的,那么它一定满足水平线检验。 而在第11.2章节中提到: 下面举一个罗尔定理应用的例子:假设有一个函数 f 满足 f’ (x) > 0 (对于所有的 x),在 10.1.1 节中,我们断言该函数一定满足水平线检验。…

《反函数和三角函数》(10章)学习笔记

间断了一些时日,终于将《第十章、反函数和三角函数》阅读完了。整体感觉这一章的内容远比前面第九章简单、少很多。所以只花了一周左右的时间就基本粗读完成了。 在阅读这一章的时候有几个比较明显的困难摆在我的面前:首先就是在函数的反函数为什么可以直接通过对原函数的x和y进行对调,就可以得到,这里花了不少的时间,直到现在我也是似懂非懂、一头雾水。 另外就是这一章其实我并没有从始至终阅读完成,其中有几个三角函数我并不了解。前面一些章节中也有类似的情况,当遇到正割、余割时,我都只是囫囵吞枣的看过去;然后在面对双曲函数的时候则是飞快地翻过去的。 如果今后有时间,或者更准确地说如果用到了吧,再学习这块知识。 这一章阅读的过程中,因为自己的电脑升级了、有了更好用的辅助工具,所以配合着软件、工具,也做了更多的上手尝试。这里有两篇这一章的学习笔记:反函数学习笔记(1)、反函数学习笔记(2)。 当完成第十章的阅读时,其实除了上面笔记中的问题,我还存在着另外一个困惑: 这一章的重点究竟在哪里?是在介绍三角函数么?这可是微积分教材呀!所以这一章的重点应该是在介绍:在已知一个函数的前提下,如何计算这个已知函数的反函数的导数。 罗嗦的解释一下就是:已知函数,不求它的反函数的显式形式、避开它反函数的显式定义,而直接求出这个反函数的导数来。这是我的困惑便产生了:既然是在讲解“函数的反函数求导”,为什么全章都在介绍各种三角函数、反复用各种三角函数去完成举例呢? 它为什么不用多项式函数、指数函数、对数函数等举例,而非要一个个三角函数的拿出来,画出他们的反函数、找出这些反函数的导数呢?这有什么特殊的用意吗?或者,是否是因为反函数求导,更多的出现在三角函数领域中? 我现在只能把这个困惑先放一放,姑且认为也许就是因为三角函数的反函数比较常见、特点比较鲜明吧。 无论如何,这一章阅读完成,接下去我将一鼓作气,尽快将这本书的前半部分——微分——阅读完成。

《指数函数和对数函数》(9章)学习笔记

第九章学习的很辛苦,正如这章引言所说:这是很长的一章内容(注1)。断断续续用了近一个月的时间,也才只将主要内容读完,最后还遗留了一个“双曲函数”没有阅读(因为双曲函数不常见,这一章又实在太长难以坚持,所以放弃最后的双曲章节学习)。 这一章的内容给我的感觉是“又多又乱”,起初阅读的时候总会读着读着就有种莫名其妙、甚至不知所云的感觉。其实直到今天完成阅读,仍然有点儿一头雾水的感觉。我想大概应该有以下几方面的原因: 1、指数函数和对数函数是非常重要的 在工程或自然科学领域,指数函数和对数函数十分重要且常见,第九章的撰写目的则是要从基础概念(什么是指数函数、什么是对数函数),一直讲解到实际应用(指数增长、指数衰变),这样走马观花的快速概览,使得内容上的连贯性变差了,跳跃性比较大,所以读起来有些跟不上作者的思路; 2、全章其实是分成三大部分的 正因为上面提到的全章是从始至终的讲解,在没有完整阅读完成之前,就有一种摸不清脉络的感觉。全章阅读下来,可以发现它的脉络还是非常清晰的:基础介绍(1-2节)、导数与极限(3-4节)、数学计算应用(5节)、工程应用(6节); 3、其中的导数、极限章节阅读的混乱感 尤其是在阅读第3节、第4节时,明显有一种混乱、不知脉络的感觉。 首先是自己对微分课程还不是十分清晰,正是这种不清晰的认识,总感觉微分课程不是应该先引入极限、再从极限的概念完成微分和求导的计算么?可第九章的编排,怎么是先完成指数函数和对数函数的求导、然后又返回去聊他们的极限了呢? 尤其是:极限这么基础的概念,为什么要反而放在求导后面再去介绍?又为什么花费那么大的篇章、篇幅去不断推导各处的极限呢? 我在阅读9.4的时候,总以为这些极限是再给求导做铺垫,而且总是奇怪“求导不是明明已经在9.3中完成了吗?”,正是这样的困惑和对后续的期待,导致9.4看得十分吃力。 在完成全章的阅读,尤其是反复的几遍阅读之后,我似乎明白了它的章节依据:9.3章将的是指数函数和对数函数的求导,这就是全章的“微分课程重点章节”,这一节的学习隐含着一个前提:读者是已经了解了极限的概念的,所以在完成本章1-2节基础课程之后,直接完成9.3的函数求导学习便可以了。 接下来的9.4节(极限)与前面的“9.3求导”已经没有关系了,这里的极限是额外的、深入的研究指数函数和对数函数的图像、在各个重要结点上面的极限情况。同时这一节为了求某些函数的极限,要用到“隐函数求导”机制,所以将这一极限知识放在求导知识的后面:既可以认为它是独立的一个章节、又需要一点点的前节内容基础。 所以9.4的极限章节可以说是独立的,学习它的目的只是对指数函数和对数函数有更细节的了解,而与微分关联不大。 4、后面的几个章节更是彼此独立的话题 如前面总结的,全部第九章内容看上去很多,实际重点只有9.3一节,恰恰与感觉相悖:这一章的核心内容很少。只不过是被9.4节冗长的内容误导了,后面的9.5、9.6、9.7更是与函数求导无关,都是独立的话题。 例如9.5节说的是“取对数求导法”,这是一个利用对数特性完成各类复杂多项式求导的技巧(注2),相当于是一个数学计算的应用技巧;9.6节则是介绍指数增长、指数衰变的话题,是工程应用上的实例介绍。 因为后面的若干章节内容,都是彼此独立(相对独立)的,所以阅读起来并没有依赖关系,此时如果总以为它们是在给后面的内容做铺垫,势必就会被后面“突变”的话题错愕到,茫然又不知所措。 虽说完成了这一章的初步阅读,大体上也觉得自己的理解没有错误,可细细想来其中还是有非常多的不理解的地方,需要再单独花时间详细的列出所有自己囫囵吞枣、不理解的细节,然后再花时间详细推敲。 注解: 注1、幸好手中用的是《普林斯顿微积分读本》第二版、又有这本书的英文版,否则如果只单纯依靠网络上找到的第一版电子版进行学习,那么学习起来也许会更加吃力。通过英文版、第二版的对比阅读,学习起来还是比较容易、能够理解作者究竟是想表达什么内容的; 注2、这就是有纸质第二版和英文版的好处,如果只看第一版内容,就会发现9.5章节的标题是“错误的”,在第一版中,9.5章节翻译成“对数函数求导“,修订版翻译成”取对数求导法“,修订后的文字更准确:这是一种利用对数特性进行数学计算的方法技巧,可以用于完成复杂多项式的简化计算。

“微分和导数”相关章节内容学习笔记

以下笔记为个人学习“微分”时的笔记,比较啰嗦、凌乱,并且其中表述可能存在错误与不准确,个人观点、仅供参考。 一、因变量与自变量的比率: 试想有如下一个函数:,这里的函数名称是,自变量是,函数的计算结果命名为、并称这个结果为因变量。 也就是说当自变量发生变化的时候,整个函数式的结果、也就是因变量会随之产生变化。换言之,会随着的变动而变动。 如果自变量有了的变动,因变量则会联动的产生的变动。此时我们想知道自变量的这个变动会致使因变量产生多大程度的变动、这种联动是以什么程度传递的:是线性的、还是放大的、又或者只会引起很小的扰动、还或者几乎不会导致扰动? 数学上可以用二者变化的比值权衡,也就是因变量受到自变量扰动的程度是。这样如果则意味着自变量的变化会线性影响因变量,如果则意味着自变量的变动会导致因变量产生100倍的放大。 上面提到的也好、也好,都是具体的情况,现实并非这样具体的数值,以这篇文章最开始的函数来看,它的因变量与自变量的比值计算结果是: 这时可以看到对于函数而言,当它的自变量变化一点点、因变量会联动着变化一点点。二者的变化比率计算出来是,也就是因变量的联动量,是,自变量的扰动量,的两倍,多一丢丢。把那一丢丢忽略掉,简化的、大约地说,因变量的联动量是自变量扰动量的两倍。 自变量在哪里开始进行扰动呢?没准儿,自变量可以在数轴上任何一个地方开始做起始点,进行扰动。而自变量在不同的轴坐标点上的扰动,的具体数值都会不同。所以在没有明确从哪点开始扰动时,并不是准确的数值,它只是一个新的函数,要等的起始点明确时、的数值才能明确。 在没有明确前,是个函数,具体而言就是。 假设在处,发生了的扰动,因变量则会产生的联动,而因变量与自变量各自的变动量的比值,为100.001倍,将一丢丢忽略掉之后,就是100倍,这与 当 时 是吻合的。 上面提到的在没有明确前,是一个函数式,这个函数称为“比率函数”。上面提到的当明确时,也就随之有了具体的数值,这个具体的数值,称为“比率”。所以是有两个不同的“阶段”的,比率函数阶段、比率数值阶段: 1、当处于比率函数阶段时,是个函数,描述了原函数因变量与自变量的比值的关系; 2、当处于比率数值阶段时,是个数值,描述了原函数因变量与自变量的比值; 上面两句话几乎完全一样,但是细细品味,第一句是个图像、第二句是个具体的数值结果。 二、微分系数,也就是导数名称的由来: 上面一直在用和表示很小,换种表示的方法,用和来表示,暂且认为只是表示形式上的替换,本质上没有差异。 事实上,这里应该是有着本质的差异的,前者是在表示“增量”,而者表示“极限增量”,前者更侧重于“增量的增”,后者侧重于“极限增量中的近乎于极限痕量”。甚至还有更深层的含义我尚未可知。但不重要,暂且认为二者没有区别,就是形式上的替换好了。 同时给这个或者替换之后的符号一个名称,称它为“微”,很贴切,就是“微小的微”。 这样,或者就可以念出来了,念做“微y比微x”,或者“微y除以微x”。尤其对于是分数形式的,所以这个整体上看就是“微分形式计算式”、简称“微分”。 前面已经计算过,现在用微分形式替换,写成,这其中的“比率函数”是前面商式的结果,做一些变换可以将这个“比率函数”看的更清楚一些: 这里的是“微y”前面的系数,更罗嗦地说它是“比例系数”,既然上面的式子已经改口叫“微分”了,那不妨将这个“比例系数”也改口称为“微分等式系数”,再简称为“微分系数”吧。可是即便将它简称为“微分系数”似乎还是有一些罗嗦的,这里再给它一个新的名称,称微分系数为“导数”。 显然,这一连串的重新命名可以原路啰里啰唆的说回去,“导数”就是之前提到的“比率”,所以和在用“比率”称呼它时是一样的,导数也是有两个阶段的: 导函数阶段,对应着上面提到的“比率函数”;导数阶段,对应着上面提到的“比率数值”阶段。但是通常不会区分导数和导函数,就都用“导数”来说,总之就是没有明确启示数值时,导数是个“函数”,明确了的数值时,导数就已经是一个明确的数值了。