微分dy与改变量Δy的关系【动画理解】
微分定义
自变量在点 xxx 处的改变量 Δx\Delta xΔx 函数 y=f(x)y=f(x)y=f(x) 的相应改变量 Δy\Delta yΔy可以表示为
Δy=AΔx+o(Δx)(Δx→0)\Delta y=A\Delta x+o(\Delta x)(\Delta x\rightarrow 0) Δy=AΔx+o(Δx)(Δx→0)
AΔxA\Delta xAΔx 为 Δy\Delta yΔy 的线性主部,即为函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)在点 xxx 处的微分,记作:
dy=AΔx=f′(x)dxdy=A\Delta x=f'(x)dx dy=AΔx=f′(x)dx
微分dy与改变量Δy的关系
当 Δx→0\Delta x \rightarrow 0Δx→0 时,自变量改变量Δx\Delta xΔx、 微分Δy\Delta yΔy、函数改变量dydydy 有下述关系
一、当 Δx→0\Delta x \rightarrow 0Δx→0 时,Δy−dy\Delta y - dyΔy−dy 是一个比 Δx\Delta xΔx 高阶的无穷小量
意思是:Δy−dy\Delta y - dyΔy−dy 【M’T】趋于0的速度 >>> Δx\Delta xΔx【MN】 趋于0的速度
即分子趋于0的速度大于分母趋于0的速度
limΔx→0Δy−dyΔx=limΔx→0Δy−AΔxΔx=0\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{\Delta y - dy}{\Delta x}=\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{\Delta y - A\Delta x}{\Delta x}=0 Δx→0limΔxΔy−dy=Δx→0limΔxΔy−AΔx=0
二、当 A=f′(x)≠0A=f'(x)\neq0A=f′(x)=0 时,微分dydydy 与函数改变量 Δy\Delta yΔy 的差是一个比 Δy\Delta yΔy 高阶的无穷小量
意思是:Δy−dy\Delta y - dyΔy−dy 【M’T】趋于0的速度 >>> Δy\Delta yΔy【M’N】 趋于0的速度
即分子趋于0的速度大于分母趋于0的速度
limΔx→0Δy−dyΔy=limΔx→0o(Δx)AΔx+o(Δx)=limΔx→01A[Δx/o(Δx)]+1=0\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{\Delta y - dy}{\Delta y}=\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{o(\Delta x)}{A\Delta x+o(\Delta x)}=\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{1}{A[\Delta x/o(\Delta x)]+1}=0 Δx→0limΔyΔy−dy=Δx→0limAΔx+o(Δx)o(Δx)=Δx→0limA[Δx/o(Δx)]+11=0
三、当 A=f′(x)≠0A=f'(x)\neq0A=f′(x)=0 时,dy=AΔxdy=A\Delta xdy=AΔx 与 Δy\Delta yΔy 是等价无穷小量
意思是:dydydy 【TN】趋于0的速度 === Δy\Delta yΔy【M’N】 趋于0的速度
即分子趋于0的速度 === 分母趋于0的速度
limΔx→0Δydy=limΔx→0AΔx+o(Δx)AΔx=1+0=1\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{\Delta y}{dy}=\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{A\Delta x+o(\Delta x)}{A\Delta x}=1+0=1 Δx→0limdyΔy=Δx→0limAΔxAΔx+o(Δx)=1+0=1
四、当 A=f′(x)≠0A=f'(x)\neq0A=f′(x)=0 时,dy=AΔxdy=A\Delta xdy=AΔx 与 Δx\Delta xΔx 是同阶无穷小量
意思是:dydydy 【TN】趋于0的速度 是 Δx\Delta xΔx【MN】 趋于0的速度的A倍
即分子趋于0的速度 === A×分母趋于0的速度
limΔx→0dyΔx=limΔx→0AΔxΔx=A≠0\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{dy}{\Delta x}=\lim_{\Delta x \rightarrow 0}\frac{A\Delta x}{\Delta x}=A\neq 0 Δx→0limΔxdy=Δx→0limΔxAΔx=A=0
微分dy与改变量Δy的关系【动画理解】相关推荐
- python 卡方分布值_python数据分析探索变量之间的关系
探索变量之间的关系 引言 深入探索分析数据价值有几个重要步骤:①变量的分布检验,②探索变量间的关系,③建立关系模型,④评估,⑤总结结论与建议.接下来看看数据分析的重要一环–「探索变量间的关系」. 1 ...
- 计算对数似然函数改变量
已知最大熵模型为 P w ( y ∣ x ) = 1 Z w ( x ) e x p ( ∑ i = 1 n w i f i ( x , y ) ) P_{w}(y|x)=\frac{1}{Z_{w} ...
- correl函数相关系数大小意义_相关系数越大,说明两个变量之间的关系就越强吗...
展开全部 相关系数越大,说明两个变量之间的关系就越强.当相关系数为1时,两个变量其e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333431353431实 ...
- R语言ggplot2可视化散点图、可视化两个数值变量之间的关系、使用geom_smooth函数基于loess方法拟合数据点之间的趋势关系曲线、自定义数据点的大小、色彩、添加主标题、副标题、题注信息
R语言ggplot2可视化散点图.可视化两个数值变量之间的关系(Scatter plot).使用geom_smooth函数基于loess方法拟合数据点之间的趋势关系曲线.自定义数据点的大小.色彩.添加 ...
- R语言使用DALEX包的model_profile函数对caret包生成的多个算法模型的离散变量进行分析、使用偏依赖图(Partial Dependence Plots)解释某个离散特征和目标y的关系
R语言使用DALEX包的model_profile函数对caret包生成的多个算法模型的离散变量进行分析.使用偏依赖图(Partial Dependence Plots)解释某个离散特征和目标值y的关 ...
- Python使用matplotlib可视化散点图、可视化两个数值变量之间的关系(Scatter plot)
Python使用matplotlib可视化散点图.可视化两个数值变量之间的关系(Scatter plot) 目录 Python使用matplotlib可视化散点图.可视化两个数值变量之间的关系(Sca
- java volatile 死锁_Java 多线程:volatile 变量、happens-before 关系及内存一致性
原标题:Java 多线程:volatile 变量.happens-before 关系及内存一致性 来源:ImportNew - paddx 更新 请参考来自 Jean-philippe Bempel ...
- 3.5 矩阵 $4$ 个空间和方程 $A\mathbf{x}=\mathbf{y}$ 的关系
矩阵 444 个空间和方程 Ax=yA\mathbf{x}=\mathbf{y}Ax=y 的关系 已经介绍了矩阵 AAA 的 333 个空间,列空间 {Av}\{A\mathbf{v}\}{Av} : ...
- (106)System Verilog类中变量双向约束关系
(106)System Verilog类中变量双向约束关系 1.1 目录 1)目录 2)FPGA简介 3)System Verilog简介 4)System Verilog类中变量双向约束关系 5)结 ...
最新文章
- 大数据分析,在中国,找个身高1米7年入20万的老公,到底有多难?
- 独家 | 用随机森林预测“美版拼多多”商品销量
- C#的变迁史 - C# 2.0篇
- Netty 支持的功能与特性
- [04-05]box框模型(Box Model)定义了元素框处理元素内容、内边距、边框和外边距的方式...
- stanford corenlp的TokensRegex
- C++学习心得总结【20181128】
- 无法生成会话打印机,点打印提示没有选择的打印机
- bzoj3144 [Hnoi2013]切糕
- FPGA设计中遇到的奇葩问题之“芯片也要看出身”(二)
- sop4封装尺寸图_扇出型面板级封装技术的演进
- 训练集和测试集损失函数
- 系统封装 如何加载PE到Easyboot进行合盘
- HTML小游戏4 —— 简易版英雄联盟(附完整源码)
- 时空跳跃者的追捕行动解题报告
- mysql 只读_MySQL设置只读模式
- PHP开发的H5即时通讯聊天系统源码 带群聊 可封装APP
- 面试中常考的数学题——截木棍、圆上取点、赛马、红蓝墨水,测试毒药、坐到正确座位问题
- 常见html5营销类型有哪些,常见的品牌营销都有哪几种形式
- Codeforces-Round#548(Div.2)-C-Edgy Trees-快速幂
热门文章
- 【吐血整理】Python 常用的几种高阶函数和简单的迭代函数
- Activiti~相关概念
- java报销系统的参考文献_java毕业设计_springboot框架的企业报销管理与实现
- c语言推流,1小时学会:最简单的iOS直播推流(一)介绍
- 一百行代码实现微信朋友圈九宫格图片显示
- python 对角阵_python-Numpy分区对角矩阵
- linux怎么安装输入法软件下载,百度输入法linux版下载
- AtCoder Regular Contest 084
- 中国第一份OA系统用户实名口碑选型报告(选型宝重磅发布!)
- XSY1659 [HNOI2012]永无乡