目录

微积分 - 导数的应用

函数的极值

绝对(全局)极值

  1. 定义:绝对极值

    设 $f$ 是定义域为 D 的函数,$ c \in D $,则 $f(c)$ 是:

    • $f$ 是 D 上的绝对最大值,当且仅当对一切 $x \in D$,有 $ f(x) \leq f(c)$
    • $f$ 是 D 上的绝对最小值,当且仅当对一切 $x \in D$,有 $ f(x) \neq f(c)$
  2. 定理:连续函数的极值定理

    如果 $ f(x) $ 是闭区间 $I$ 上的连续函数,那么 $ f(x) $ 在 $I$ 的某些点处即能取到其绝对最大值 M,也能取到绝对最小值 m

局部(相对)极值

  1. 定义:局部极值

    设 c 是函数 $f(x)$ 定义域的内点,则 $f(c)$是:

    • 在 c 的局部最大值,当且仅当对包含 c 的某个开区间中的一切 x ,有 $ f(x) \leq f(c) $
    • 在 c 的局部最小值,当且仅当对包含 c 的某个开区间中的一切 x ,有 $ f(x) \neq f(c) $

求极值

  1. 定理:局部极值

    如果函数 $f$ 在其定义域的内点 c 点取到局部最大值或局部最小值,又若在 c 点 $f’$ 存在,那么: $$ f’(c) = 0 $$

  2. 定义:临界点

    函数 $f$ 的定义域中的一点称为 $f$ 的临界点,如果在该点处 $ f’ = 0 $ 或者 $f’$ 不存在

  3. 怎么求闭区间商连续函数的极值

    • 第一步:计算$f$在所有临界点和端点处的值
    • 第二步:从这些值中取最大和最小值

中值定理和微分方程

Roller 定理

假设 $ y = f(x) $ 在 [a,b] 的每一点连续,又连续它在(a,b)的每一点可微,如果: $$ f(a) = f(b) = 0 $$ 那么(a,b)中至少有一个数 c,$f’(c)$ = 0

中值定理

中值定理就是在斜线上的 Roller 定理

假设 $ y = f(x) $ 在闭区间[a,b]上连续而且在区间(a,b)的内点处可微,那么(a,b)中至少有一点 c ,使下述公式成立 $$ \frac{f(b) - f(a)}{b - a} = f’(c) $$

物理解释

把数 $(f(b) - f(a)) / (b - a)$ 设想为 $f$ 在 [a,b]上的平均变化率而 $f’(c)$ 是 $f$ 在 x = c 的瞬时变化率.

中值定理是说,在某个内点处的瞬时变化率一定等于整个区间上的平均变化率

数学推论

  1. 推论:导数为零的函数一定是常数函数
  2. 推论:在区间上具有相同导函数的函数互相差一个常数

微分方程以及抛射体的高度

微分方程就是把未知函数及其一个或多个导数联系在一起的方程

一个函数称为微分方程的一个解,若该函数的导数满足该微分方程

图形的形状

增函数和减函数的一阶导数检验法

  1. 定义:增函数,减函数

    设 $f$ 是定义在区间 I 上的函数,那么:

    • $f$ 在 I 上是增函数,如果对所有 I 中的 $x_1$ 和 $x_2$,$x_1 < x_2 \Rightarrow f(x_1) < f(x_2)$
    • $f$ 在 I 上是减函数,如果对所有 I 中的 $x_1$ 和 $x_2$,$x_1 < x_2 \Rightarrow f(x_1) > f(x_2)$
  2. 推论:增函数和减函数的一阶导数检验法

    假设 $f$ 在 [a,b] 上连续并在(a,b)上可微

    如果在 (a,b)的每一点处 $f’ > 0$,那么$f$ 在 [a,b] 上是增函数

    如果在 (a,b)的每一点处 $f’ < 0$,那么$f$ 在 [a,b] 上是减函数

局部极值的一阶导数检验法

在临界点 x = c 处

  1. $f$ 有局部最小值,如果 $f’$ 在 c 从负变到正
  2. $f$ 有局部最大值,如果 $f’$ 在 c 从正变到负
  3. $f$ 没有局部极值,如果 $f’$ 在 c 的两边正负号相同

凹性

  1. 定义:凹形

    可微函数 $y = f(x)$ 的图形是

    • 在开区间 I 上凹向上的,如果 $y’$ 在 I 上递增
    • 在开区间 I 上凹向下的,如果 $y’$ 在 I 上递减

凹形的二阶导数检验法

二次可微函数 $y = f(x)$ 的图形

  • 在 $y’’ > 0$ 的任何区间上是凹向上的
  • 在 $y’’ < 0$ 的任何区间上是凹向下的

拐点

一点称为函数的拐点,如果函数在该点有切线而且在该店改变函数的凹形

局部极值的二阶导数检验法

  1. 如果$f’(c) = 0$ 且 $f’’(c) < 0$,那么 $f$ 在 $x = c$ 取到局部最大值
  2. 如果$f’(c) = 0$ 且 $f’’(c) > 0$,那么 $f$ 在 $x = c$ 取到局部最小值

用手画 $ y = f(x) $ 的图形的一般步骤

  1. 求 $y’$ 和 $y’’$
  2. 求曲线的上升和下降空间
  3. 确定曲线的凹形
  4. 综合并展示曲线的总的样子
  5. 点出特定的点并粗略画出曲线的图形

从函数的导数了解函数

https://raw.githubusercontent.com/vlicecream/cloudImage/main/image-20250908191333995.png

自治微分方程的图形解

平衡点和相直线

  1. 自治微分方程

    对方称 $y^2 = x + 1$ 隐式的求导数就给出: $$ 2y\frac{dy}{dx} = 1 \quad \frac{dy}{dx} = \frac{1}{2y} $$ 这一微分方程,其中 dy/dx 只是 y 的函数,称为自治微分方程

  2. 定义:平衡点或者静止点

    如果 dy/dx = g(y) 是自治微分方程,那么使得 dy/dx = 0 的 y 的值称为平衡点或静止点

稳定和不稳定平衡点