幂法则可用于求像 f(x)=xn 这类函数的导数。然而,如何求更简单的函数,比如 f(x)=5 的导数呢?或者由项组合而成的函数,比如 f(x)=x2+x 的导数呢?
我们需要更多规则来处理这些情况。幸运的是,这些规则很直观,它们直接源于导数作为变化率或切线斜率的思想。在本节中,我们将介绍如何求常数函数以及函数和(或差)的导数。
常数的导数:无变化即零斜率
让我们从最简单的函数类型开始:常数函数。请看以下函数:
f(x)=5
无论您给它任何输入值 x,这个函数总是输出值 5。它的图像是什么样子?它是一条通过 y 轴上 5 的水平线。
常数函数 f(x)=c 的图像是一条水平线。
请记住,导数表示函数图像的切线斜率。水平线的斜率是多少?是零。这条线既不上升也不下降;它的变化率处处为零。
这给我们带来了第一条规则:
常数法则: 如果 c 是一个常数,那么函数 f(x)=c 的导数为零。
使用导数记号:
If f(x)=c, then f′(x)=0.
或者,使用莱布尼茨记号:
dxd(c)=0
这在道理上是讲得通的:如果一个量从不变化(它是常数),那么它的变化率为零。
示例:
- 如果 f(x)=100,那么 f′(x)=0。
- 如果 y=−3.14,那么 dxdy=0。
- dxd(2)=0。
函数的组合:和差法则
现在,如果我们有一个由更简单函数相加或相减形成的函数呢?例如,请看:
h(x)=x2+x
我们知道如何求 x2 的导数(根据幂法则,它是 2x),以及 x 的导数(它表示 x1,所以根据幂法则,它的导数是 1x0=1)。相加操作如何影响导数呢?
微积分提供了一个直接的规则:函数和的导数就是它们各自导数的和。这同样适用于差。
和法则: 如果 h(x)=f(x)+g(x),那么 h′(x)=f′(x)+g′(x)。
用莱布尼茨记号表示:
dxd[f(x)+g(x)]=dxdf(x)+dxdg(x)
差法则: 如果 h(x)=f(x)−g(x),那么 h′(x)=f′(x)−g′(x)。
用莱布尼茨记号表示:
dxd[f(x)−g(x)]=dxdf(x)−dxdg(x)
基本上,您可以逐项对函数求导。
让我们将此应用于我们的示例 h(x)=x2+x:
- 求第一项 x2 的导数。根据幂法则,dxd(x2)=2x。
- 求第二项 x 的导数。根据幂法则,dxd(x)=1。
- 将结果相加:h′(x)=2x+1。
处理常数倍数
像 f(x)=3x2 这样的函数呢?这里,x2 乘以一个常数 3。对此也有一个简单规则。常数因子在求导时只需“跟随”即可。
常数乘法法则: 如果 h(x)=c⋅f(x),其中 c 是一个常数,那么 h′(x)=c⋅f′(x)。
用莱布尼茨记号表示:
dxd[c⋅f(x)]=c⋅dxdf(x)
因此,对于 f(x)=3x2:
- 识别常数倍数:c=3。
- 识别被乘函数:f(x)=x2。
- 求该函数的导数:dxd(x2)=2x。
- 将结果乘以该常数:f′(x)=3⋅(2x)=6x。
综合运用
现在我们可以结合常数法则、和差法则、常数乘法法则和幂法则来对任何多项式函数求导。多项式就是各项之和,其中每项都是一个常数乘以 x 的非负整数次幂(比如 5x3−2x+7)。
让我们求 p(x)=4x3−5x2+x−2 的导数。
我们可以逐项求导:
- 项 1: 4x3
- x3 的导数是 3x2。
- 应用常数乘法法则:dxd(4x3)=4⋅(3x2)=12x2。
- 项 2: −5x2
- x2 的导数是 2x。
- 应用常数乘法法则:dxd(−5x2)=−5⋅(2x)=−10x。
- 项 3: +x(或 +1x1)
- x1 的导数是 1x0=1。
- 应用常数乘法法则(此处可选):dxd(1x)=1⋅(1)=1。
- 项 4: −2
- 这是一个常数。
- 应用常数法则:dxd(−2)=0。
现在,使用和差法则合并各项的导数:
p′(x)=12x2−10x+1−0
p′(x)=12x2−10x+1
有了这些法则(常数法则、常数乘法法则、和差法则和幂法则),您现在拥有了求任何多项式函数导数的工具。它们构成了微分的基本工具集,我们将在研究如何优化函数(机器学习模型训练中的一项核心任务)时大量使用它们。