3.1
导数的定义
学习目标
- 3.1.1
理解曲线上某一点处切线的含义。
- 3.1.2
计算切线的斜率。
- 3.1.3
将导数识别为差商的极限。
- 3.1.4
计算给定函数在某一点处的导数。
- 3.1.5
将速度描述为变化率。
- 3.1.6
解释平均速度和瞬时速度之间的区别。
- 3.1.7
根据数值表估计导数。
现在我们已经从概念上理解了极限,也掌握了计算极限的方法,这就为学习微积分——研究导数与积分的数学分支——奠定了基础。大多数数学家和历史学家都认为,微积分是由英国人艾萨克·牛顿 和德国人戈特弗里德·莱布尼茨 独立发展的,他们的画像如 图 3.2 所示。所谓牛顿和莱布尼茨创立了微积分,其实是说他们率先认识到了导数与积分之间的联系。两人都受益于巴罗、费马和卡瓦列里等前辈的工作。起初二人的关系似乎是友好的;然而后来却爆发了一场关于谁的成果在先的激烈争议。虽然牛顿很可能确实最先形成了微积分的思想,但我们今天通用的记号则要归功于莱布尼茨。
切线
我们从回顾割线和切线的概念入手,开始学习微积分。回顾之前的内容,我们曾用函数在点 处的割线斜率来估计变化率,也就是一个变量相对于另一个变量的变化快慢。要求割线的斜率,可以选取 附近的一个 值,过点 和 作一条直线,即可得到割线的斜率,如 图 3.3 所示。该直线的斜率由如下差商给出:
我们也可以在上述方程中,将 替换为 (这里 是接近 0 的值),来计算函数在 a 处的割线斜率,即计算过点 和 的直线的斜率。此时,割线的斜率由以下增量为 的差商给出:
定义
设 是定义在包含 的区间 上的函数。如果 在 中,则
(3.1)
是一个差商。
此外,如果选择 使得 在 中,则
(3.2)
是一个增量为 的差商。
上述两种计算割线斜率的表达式如 图 3.3 所示。我们将会看到,这两种方法各有用处。根据具体情况可选用其中之一,选择时主要考虑计算的简便性。
在 图 3.4(a) 中可以看到,当 的值趋近于 时,割线斜率对函数在 处变化率的估计越精确。而且,割线本身也趋近于函数在 处的切线——切线正是割线的极限位置。类似地,图 3.4(b) 显示,当 的值越来越接近 时,割线也趋近于切线。切线在 处的斜率是函数在 处的变化率,如 图 3.4(c) 所示。
在 图 3.5 中,我们画出了 的图形及其在 处的切线,围绕 逐步缩小观察区间。随着区间越来越窄,函数图形与切线几乎重合,使得切线上的值对于接近 的 而言,是函数值的良好近似。事实上, 的图形在 附近看起来几乎是一条直线,即呈局部线性。
下面给出函数图形切线的严格定义。
定义
设 是定义在包含 的开区间上的函数。函数 在 处的切线是过点 且斜率为
(3.3)
的直线,前提是此极限存在。
等价地,我们可以将函数 在 处的切线定义为过点 且斜率为
(3.4)
的直线,前提是此极限存在。
与定义割线斜率时一样,切线斜率也有两种等价的定义形式。本书中两种形式都会用到,选择哪种取决于具体问题。有了函数在一点处切线的严格定义之后,我们就可以用它来求切线方程了。
例
3.1
求切线
求函数 在 处的切线方程。
解
先求切线的斜率。在本例中,使用 公式 3.3。
接下来确定切线经过的一个点。由于该线是函数 在 处的切线,因此它通过点 。我们有 ,因此切线通过点 。
使用斜率 和点 代入点斜式方程,得到 ,化简得 。函数 的图形及其在 处的切线如 图 3.6 所示。
例
3.2
切线斜率的再探
使用 公式 3.4 求函数 在 处的切线斜率。
解
步骤与 例 3.1 非常相似。定义见 公式 3.4。
用另一种定义同样求得了切线斜率,说明两种公式可以互换使用。
例
3.3
求切线方程
求函数 在 处的切线方程。
解
虽然可以使用 公式 3.3,但如前所述,使用 公式 3.4 也能得到相同结果。
我们现在知道切线的斜率为 。要写出切线方程,还需要线上的一个点。因为 。由于切线通过点 ,代入点斜式方程可得切线方程为 。函数 和 的图形如 图 3.7 所示。
检验点
3.1
求函数 在 处的切线斜率。