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数学分析
第四篇 一元函数导数与微分
可微性
最后
更新:
2025-03-15 10:36
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可微性
## 6.4.2 微分与增量的关系,可微性 在上面已经看到,微分是因变量增量中关于自变量增量的线性部分,但这是在可导的前提下得到的.下面提出可微性的独立定义。 定义 6.4 (可微性的定义)若存在一个常数 $k$ ,使得函数 $y=f(x)$ 在点 $x_0$ 的增量 $$ \Delta y=f\left(x_0+\Delta x\right)-f\left(x_0\right)=k \Delta x+o(\Delta x)(\Delta x \rightarrow 0) ...(6.11) $$ 则称 $y=f(x)$ 在点 $x_0$ 可微,称(6.11)右边的线性项 $k \Delta x$ 为 $y=f(x)$ 在点 $x_0$ 的微分,并记为 $$ d y=k d x $$ 其中 $d x=\Delta x$ . 这里立即产生一个问题,即前面已经定义过微分为 $d y=f^{\prime}\left(x_0\right) d x$ ,而上面又定义一个微分,两者是什么关系?这个问题由下面的定理解决,它同时回答了本节开始时提出的问题,即为什么在正方形面积,圆面积和球体积等例子中,函数增量的线性主部的系数恰好是函数的导数。 定理 $6.5 y=f(x)$ 在点 $x_0$ 可微的充分必要条件是 $y=f(x)$ 在点 $x_0$ 处可导,且这时有 $$ \begin{aligned} \Delta y=f\left(x_0+\Delta x\right)-f\left(x_0\right) & =f^{\prime}\left(x_0\right) \Delta x+o(\Delta x)(\Delta x \rightarrow 0) \\ & =d y+o(\Delta x)(\Delta x \rightarrow 0) . \end{aligned} $$ 注 若不用增量和微分记号,则(6.12)可写为 $$ f(x)=f\left(x_0\right)+f^{\prime}\left(x_0\right)\left(x-x_0\right)+o\left(x-x_0\right)\left(x \rightarrow x_0\right) . $$ 证 充分性( $\Longleftarrow$ )。若 $y=f(x)$ 于点 $x_0$ 可导,则有 $\lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{\Delta y}{\Delta x}=f^{\prime}\left(x_0\right)$ ,从而就有 $$ \frac{\Delta y}{\Delta x}=f^{\prime}\left(x_0\right)+o(1)(\Delta x \rightarrow 0) $$ 乘以 $\Delta x \neq 0$ 就得到 $$ \Delta y=f^{\prime}\left(x_0\right) \Delta x+o(\Delta x)(\Delta x \rightarrow 0) $$ 从而可导必可微,且 $k=f^{\prime}\left(x_0\right)$ . 必要性 $(\Longrightarrow)$ .因 $y=f(x)$ 于点 $x_0$ 可微,故存在常数 $k$ ,使成立 $$ \Delta y=f\left(x_0+\Delta x\right)-f\left(x_0\right)=k \Delta x+o(\Delta x)(\Delta x \rightarrow 0) $$ 除以 $\Delta x \neq 0$ 就得到差商 $$ \frac{\Delta y}{\Delta x}=k+\frac{o(\Delta x)}{\Delta x}(\Delta x \rightarrow 0) $$ 右边的第二项为 $o(1)(\Delta x \rightarrow 0)$ ,于是已经得到 $$ \lim _{\Delta x \rightarrow 0} \frac{\Delta y}{\Delta x}=k $$ 因此 $y=f(x)$ 于点 $x_0$ 可导,且 $f^{\prime}\left(x_0\right)=k$ ,于是(6.12)成立. 注 1 今后经常将可导与可微作为同义词来使用,但应当看到,它们虽然等价,然而却具有完全不同的意义.如前所说,**导数就是函数在某点的变化率,而微分则提供了函数在该点邻近的线性近似**.此外还可以提前告诉读者,在将来的多元微积分中,**多元函数的可微与可(偏)导是不等价的**. 注 2 习惯上经常将定义 6.4 的(6.11)中的 $k \Delta x$ 称为线性主部,但"主部"的名称有不严格处.例如,若在点 $x_0$ 处 $y^{\prime}\left(x_0\right)=0$ ,则 $d y=0, \Delta y=o(\Delta x)(\Delta x \rightarrow 0)$ ,其中根本没有线性主部.只有当 $k=y^{\prime}\left(x_0\right) \neq 0$ 时,在 $\Delta y$ 中的第二项与第一项之比才是无穷小量: $$ \frac{o(\Delta x)}{k \Delta x}=\frac{o(1)}{k} \rightarrow 0(\Delta x \rightarrow 0) $$ 这时 $d y$ 才是 $\Delta y$ 中的"主部". 从可微性的定义知道,当 $\Delta x$ 充分小时,可以用微分 $d y=y^{\prime}\left(x_0\right) \Delta x$ 来代替增量 $\Delta y$ .这样所引起的误差关于 $\Delta x$ 是高阶无穷小量.由于 $d y$ 是 $d x$ 的线性函数,计算特别方便,而从 $\Delta x$ 计算 $\Delta y$ 则可能复杂得多.因此利用 $$ \Delta y \approx d y $$ 是许多近似计算公式的来源.特别从上面的公式(6.12)可见有 $$ \frac{\Delta y-d y}{\Delta x}=o(1)(\Delta x \rightarrow 0) $$ 这清楚地表明用微分 $d y$ 代替增量 $\Delta y$ 所带来的相对误差可以任意小,只要 $\Delta x$ 足够小。 下面是两个具体例子,它们分别与相对误差和绝对误差有关. **例题 6.30** 已知某正方体受热后体积膨胀了 $0.03 \%$ ,问每边伸长了百分之几? 解 从体积公式 $V=x^3$ 有 $$ d V=3 x^2 d x $$ 已知 $\frac{ d V}{V}=0.0003$ ,因此就有 $$ \frac{d x}{x}=\frac{d V}{3 x^3}=\frac{1}{3} \cdot \frac{d V}{V} $$ 可见每边伸长约 $0.01 \%$ . **例题6.31** 如图 6.13 所示,直接测量仰角 $\alpha$ 和水平距离 $a$ ,然后通过公式 $h=$ $a \tan \alpha$ 确定高度 $h$ 。现在估计由于测量 $\alpha$时的误差而产生的影响.这就是要估计 $$ \Delta h=a \tan (\alpha+\Delta \alpha)-a \tan a $$ 当 $\Delta \alpha$ 充分小时,可以用微分 $d h$ 代替 $\Delta h$而得到简单的线性关系: $$ d h=\left(a \sec ^2 \alpha\right) d \alpha $$  现在给一个数值例子,即当标称值(即读数)为 $\alpha=30^{\circ}, a=10$ 米时,若 $\Delta \alpha= d \alpha= \pm 1^{\circ}$ ,则有 $h=10 / \sqrt{3} \approx 5.77$ 米,而误差 ${ }^{(1)}$ $$ d h= \pm 10 \cdot\left(\frac{2}{\sqrt{3}}\right)^2 \cdot \frac{2 \pi}{360}=\frac{2 \pi}{27} \approx \pm 0.23 \text { 米, } $$ 因此最后的测量结果是 $$ h=5.77 \pm 0.23 \text { 米, } $$ 或者说 5.54 米 $\leqslant h \leqslant 6$ 米. 小结 一般而言,直接使用定义计算 $\Delta y=y(x+\Delta x)-y(x)$ 并进行估计往往比较复杂,若能求出导数 $y^{\prime}(x)$ ,则就可以用简单的线性关系 $d y=y^{\prime}(x) d x$ 来代替 $\Delta y$ ,这是导数的应用之一.
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