数学|很难想象没有导数的数学和物理学,导数概念背后的直觉及其应用


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我们都或多或少地接触过导数 。 互联网上有很多关于导数的定义 。 它是一个函数的图形的切线的斜率 。 或者 , 它是 \"瞬时变化率\" 。 尽管上述定义在技术上并无不妥 , 但它们并没有抓住导数的本质 。
让我们退一步来说 。 在数学中 , 我们用数学函数来模拟一个物理量(甚至非物理量)的行为如何取决于另一个量 。 例如 , 考虑下面这个函数 。

  • 两个质量之间的引力
函数F计算了两个质量在距离r处的引力 。 我们说力F是因变量 , 而 r , 即距离 , 是自变量 。 r 的值决定了 F 的值 。 引力是距离的函数 , 我们写成F=F(r) 。
我们可以想出一个更简单的函数 。 比方说f(x)=x2 。 这个函数可以代表一个力或我们选择的任何量 。
一个函数是一个依赖于另一个量的量 。 这种依赖关系的确切性质是由函数的公式描述的 。 然而 , 公式中没有描述的是这种依赖关系的“敏感度” 。 考虑一下我们之前提到的函数F=F(r) 。 尽管我们有引力的公式 , 但我们不知道引力对自变量距离的变化有多大的反应 。 也就是说 , 如果我们改变了距离 , 力会改变多少?这就是衍生出导数概念的问题 。
函数f=f(x)的导数告诉我们 , 当我们把参数x改变一些时 , 函数f(x)的变化有多快 。 如果 \"df \"代表函数f(x)的微小变化 , \"dx \"代表自变量 \"x \"的微小变化 , 那么导数就是比例因子 。
应用很难想象没有导数的数学和物理学 。 我们现在将看到这个概念的一些应用 , 以及为什么使用它不仅是必要的 , 而且是合乎逻辑的 。
  • 艾萨克-牛顿和戈特弗里德-威廉-莱布尼茨独立发展了无穷小微积分理论 。
数学导数在数学中的一个直接应用是当我们试图判断一个函数是(单调)增还是减 。 牢记导数的定义 , 要想得出这个想法并不难 。 如果一个函数f(x)的导数是正的 , 那么这个函数将是单调增的 , 如果是负的 , 它就是单调减的 。 在这篇文章中 , 我所关心的不是精确的数学 , 而是背后的直觉 。 想一下 , 如果我们把 \"x \"改变一个很小的量 \"dx\" , 而f(x)改变的量 \"df \"是正的 , 这意味着f正在变大 。 换句话说 , 这个函数在增加 。 同样的说法也适用于递减函数 。
当我们试图确定一个函数的最小值和最大值时 , 导数也会很有用 。 让我们再想一下 , 在一个函数达到其最大值的地方 , 导数必须是什么?当然 , 它必须是零 。 只有当 \"df \"为零时 , 函数才会出现最小值或最大值 。
【数学|很难想象没有导数的数学和物理学,导数概念背后的直觉及其应用】
物理学导数在物理学中也发挥着重要的作用 。 什么是速度??我们可以说它是一个物体行进的距离除以到达那里的时间 , 但这只能告诉我们平均速度 。 我们感兴趣的是如何定义瞬时速度 , 即一个物体在每个时间点上的速度和方向 。

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