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首先提出一个问题:
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导数和微分是一个东西吗
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**不是。它们密切相关,但本质不同。**
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### 一阶情形
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- **导数 (Derivative)**
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- **本质**:一个**函数**(或该函数在某点的值)
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- **含义**:因变量相对于自变量的**变化率**(瞬时斜率)
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- **定义**:$f'(x) = \frac{dy}{dx} = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{\Delta y}{\Delta x}$
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- **微分 (Differential)**
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- **本质**:一个**表达式**或**量**
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- **含义**:函数改变量的**线性主要部分**
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- **定义**:$dy = f'(x) \, dx$
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- 其中 $dx$ 是自变量的微分(任意微小改变量)
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- $dy$ 是因变量沿切线方向的近似改变量
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**一阶关系**:$dy = f'(x) \, dx$
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### 二阶情形
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#### 二阶导数
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- **本质**:一阶导数的导数,仍是一个**函数**
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- **符号**:$f''(x)$, $y''$, $\frac{d^2y}{dx^2}$
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- **含义**:函数**变化率的变化率**,描述函数的**凹凸性**
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- **定义**:$f''(x) = \frac{d}{dx}[f'(x)]$
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#### 二阶微分
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- **本质**:微分的微分,是一个**表达式**
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- **符号**:$d^2y$
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我们知道:$f''(x) =lim_{\Delta x \rightarrow0} \frac{f'(x+\Delta x) - f'(x)}{dx} = \frac{d^2f(x)}{(dx)^2}$
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现在尝试推导这一公式
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由两函数相乘一阶微分公式:$d[f(x).g(x)] = g(x)d[(fx)] + f(x)d[g(x)]$
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得:
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$f''(x) = \frac{d(\frac{df(x)}{dx})}{dx}$
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$= \frac{1}{dx}.\frac{d(df(x))}{dx} + df(x) . \frac{d(\frac{1}{dx})}{dx}$
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$= \frac{d^2f(x)}{(dx)^2} +df(x) . \frac{d(\frac{1}{dx})}{dx}$
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嘿!您猜怎么着!
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出现了额外的一项,与二阶导数公式不符: $df(x) . \frac{d(\frac{1}{dx})}{dx}=-df(x) . \frac{1}{d^2x}. \frac{d({dx})}{dx}$
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问题出在 $d(dx)$ 上:
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我们知道,一阶导数的意义是当 $\Delta x$ 趋于无穷小的时候 $\Delta y$ 的变化率
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实际上,在函数曲线上的任何一点处取函数微分, $dx$ 都是相等的
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即 $dx$ 永远是均匀的,求高阶微分时将其视为常数
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所以:$d(dx) = 0$
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### $f''(x) =lim_{\Delta x \rightarrow0} \frac{f'(x+\Delta x) - f'(x)}{dx} = \frac{d^2f(x)}{(dx)^2}= \frac{d^2f(x)}{dx^2}$
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**注意此处的约定写法**:$(dx)^2$ 写作 $dx^2$(注意:这不是 $d(x^2)$)
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