8 导数与微分之求导法则与基本函数的导数
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AI 必备数学 · 第 8 / 21 篇
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郭震 · 2026-06-04
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先抓住主线,再回到代码、配置和图文细节,读起来会更稳。
求导法则是把复杂函数拆开处理。真正容易错的是复合函数,外层和内层的变化都要算进去。
我会先圈出函数层级。看到复合函数时,先写外层,再乘内层导数。
在上一篇中,我们讨论了导数的定义与几何意义,理解了导数如何反映函数的变化率。接下来,我们将深入探讨求导法则和一些基本函数的导数,以便为后续的应用案例奠定基础。
一、求导法则
求导法则是帮助我们快速计算导数的一系列规则。掌握这些法则能够让我们在处理复杂的函数时更加高效。以下是一些常用的求导法则:
学习求导法则时,先识别函数由哪些基本块组成,再决定用和差、乘积、商或链式法则。
1. 常数法则
如果 是一个常数,那么常数的导数为零:
2. 幂法则
对于任意的实数 ,其导数为:
3. 加法法则
如果有两个可导函数 和 ,那么它们的和的导数为:
4. 乘法法则(莱布尼茨法则)
对于两个可导函数 和 ,它们的乘积的导数为:
5. 除法法则
对于两个可导函数 和 (),它们的商的导数为:
6. 链式法则
对于复合函数 ,其导数为:
二、基本函数的导数
了解了求导法则后,我们需要掌握一些基本函数的导数,以便在实际运用中能够迅速进行求导。
学习《导数与微分之求导法则与基本函数的导数》不必一口气吃完所有细节。先挑一个能动手验证的小问题,再顺着图和正文补齐概念。
1. 指数函数
对于自然指数函数 ,其导数为:
对于一般的指数函数 (其中 ),其导数为:
2. 对数函数
自然对数函数的导数为:
对于以 为底的对数:
3. 三角函数
对于基本三角函数,它们的导数如下:
4. 反三角函数
三、案例
让我们通过一个简单的案例来应用这些法则和函数的导数。
假设我们有一个函数:
我们利用加法法则和幂法则来求导:
-
对每一项分别求导:
- 的导数是
- 的导数是
- 的导数是
- 常数 的导数是
-
最终结果为:
我们可以通过 Python 代码来验证:
import sympy as sp
x = sp.symbols('x')
f = 3*x**3 - 5*x**2 + 2*x - 7
f_prime = sp.diff(f, x)
f_prime
运行上述代码,将输出导数 。
读到这里,可以把《导数与微分之求导法则与基本函数的导数》整理成一张复盘表:先说清主线,再拿一个小任务检查结果。
读完《导数与微分之求导法则与基本函数的导数》后,可以先挑一个小样例走完整流程,再判断哪些步骤已经能独立完成。
四、小结
在这一节中,我们学习了求导法则和一些基本函数的导数。这些基本知识将为我们在下篇中讨论切线与变化率的应用做好充分准备。带着这些工具和法则,我们可以轻松解决更复杂的问题。接下来,我们将探讨导数的实际应用。
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常见问题
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导数与微分之求导法则与基本函数的导数适合谁读?
这是 AI 必备数学 系列第 8 / 21 篇,适合正在学习AI 必备数学,并且需要把概念落到操作步骤或判断标准里的读者。
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这篇文章里的图文节点怎么用?
正文里有 6 个图文节点,可以先用它们抓住流程、配置和判断点,再回到对应段落细读。
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