2011年考研数学：高数基础之导数与微分计算_中大网校
2011年考研数学：高数基础之导数与微分计算
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2011年考研数学：高数基础之导数与微分计算
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共2页,当前第1页&&&&&&[转载]R语言的导数计算 转载自http://blog.fens.me/r-math-derivative/
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|个人分类:|系统分类:|关键词:R 高等数学的导数计算|文章来源:转载
R语言的导数计算(转载自)关于作者：前言高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。我在学习高数的时候绞尽脑汁，但始终都不知道为何而学。生活和工作基本用不到，就算是在计算机行业和金融行业，能直接用到高数的地方也少之又少，学术和实际应用真是相差太远了。不过，R语言为我打开了一道高数应用的大门，R语言不仅能方便地实现高等数学的计算，还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中。因为R语言我重新学习了高数，让生活中充满数学，生活会变得更有意思。本节并不是完整的高数计算手册，仅介绍了导数计算和偏导数计算的R语言实现。目录1. 导数计算导数(Derivative)是微分学的基本概念，用于计算函数的极值。导数的定义为，当函数y=f(x)在x0的某个领域内有定义，当自变量x在x0处取得增加Δx(点x0+Δx仍在该邻域内)时，相应的函数取得增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0)；如果Δy与Δx之比当Δx趋于0时的极限存在，则称函数y=f(x)在点x0处可导，并称这个极限为函数y=f(x)在点x0处的导数，记为f`(x0)，即也记作 y’|x=x0 ，dy/dx|x=x0 或 df(x)/dx|x=x0。通过R语言可以使用deriv()函数直接进行导数的计算，比如要计算 y=x^3 的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为 y’=3x^2，当x=1时，y’=3,当x=2时，y’=12。本节的系统环境用R语言程序实现，代码如下。& dx &- deriv(y ~ x^3, &x&) ; dx &# 生成导数公式expression({ & &.value &- x^3 & &.grad &- array(0, c(length(.value), 1L), list(NULL, c(&x&))) & &.grad[, &x&] &- 3 * x^2 & &attr(.value, &gradient&) &- .grad & &.value})& mode(dx) & & & & & & & & & & & &# 查看dx变量类型[1] &expression&& x&-1:2 & & & & & & & & & & & & &# 给自变量x赋值& eval(dx) & & & & & & & & & & & &# 运行求导计算[1] 1 8 & & & & & & & & & & & & & # 原函数的计算结果attr(,&gradient&) & & & & & & & & # 使用梯度下降法，导函数的计算结果 & & &x[1,] &3 & & & & & & & & & & & & & # x=1,dx=3*1^2=3[2,] 12 & & & & & & & & & & & & & # x=2,dx=3*2^2=12用R语言程序计算的结果，与我们手动计算的结果是一致的。但计算过程其实是有很大区别的，我们手动计算时是通过给定的导数计算公式，变成后完成的计算。而用计算机程序计算时，是使用梯度下降法来计算一阶导数，是一种最优化的近似算法。对于手动计算导数时，如果函数比较复杂而且比较难应用可变形的公式，那么手动计算就会有非常大的困难，而计算机程序的方法是一般地导数计算方法，不会受到公式难于变形的影响。我们使用deriv(expr, name)函数时通常要传2个参数，第一参数expr就是原函数公式，用~号来分隔公式的两边，第二参数name用于指定函数的自变量。deriv()函数会返回一个表达式expression类型变量，再用eval()函数运行这个表达式得到就可得到计算结果，如上面的代码实现。如果希望以函数的形式调用计算公式，那么你还需要传第三个参数func，并让func参数为TRUE，参考下面的代码实现。计算正弦函数y=sin(x)的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为 y’=cos(x)，当x=pi时，y’=-1，当x=4*pi时，y’=1，其中pi=π表示圆周率。& dx &- deriv(y ~ sin(x), &x&, func= TRUE) ; dx & & &# 生成导数公式的调用函数function (x){ & &.value &- sin(x) & &.grad &- array(0, c(length(.value), 1L), list(NULL, c(&x&))) & &.grad[, &x&] &- cos(x) & &attr(.value, &gradient&) &- .grad & &.value}& mode(dx) & & & & & & & & & & & & & & & # 检查dx的类型[1] &function&& dx(c(pi,4*pi)) & & & & & & & & & & & & # 以参数作为自变量，进行函数调用[1] &1. -4.attr(,&gradient&) & & &x & & & & & & & & & & & & & & & & &# 导函数的计算结果[1,] -1 & & & & & & & & & & & & & & & & &# x=pi,dx=cos(pi)=-1[2,] &1 & & & & & & & & & & & & & & & & &# x=4*pi,dx=cos(4*pi)=12. 初等函数的导数公式对于基本的初等函数求导数，通过导数计算公式是可以直接手动完成计算的，下面为一元初等函数的导数计算公式。函数 & & & & &原函数 & & & & & &导函数常数函数 & & &y=C & & & & & & & y'=0幂函数 & & & &y=x^n & & & & & & y'=n*x^(n-1)指数函数 & & &y=a^x & & & & & & y'=a^x*ln(a) & & & & & & &y=exp(1)^x & & & &y'=exp(1)^x对数函数 & & &y=log(x,base=a) & y'=1/(x*ln(a)) (a&0，且a!=1,x&0) & & & & & & &y=ln(x) & & & & & y'=1/x正弦函数 & & &y=sin(x) & & & & &y'=cos(x)余弦函数 & & &y=cos(x) & & & & &y'=-sin(x)正切函数 & & &y=tan(x) & & & & &y'=sec(x)^2=1/cos(x)^2余切函数 & & &y=cot(x) & & & & &y'=-csc(x)^2=1/sin(x)^2正割函数 & & &y=sec(x) & & & & &y'=sec(x)*tan(x)余割函数 & & &y=csc(x) & & & & &y'=-csc(x)*cot(x)反正弦函数 & &y=arcsin(x) & & & y'=1/sqrt(1-x^2)反余弦函数 & &y=arccos(x) & & & y'=-1/sqrt(1-x^2)反正切函数 & &y=arctan(x) & & & y'=1/(1+x^2)反余切函数 & &y=arccot(x) & & & y'=-1/(1+x^2)反正割函数 & &y=arcsec(x) & & & y'=1/abs(x)*(x^2-1)反余割函数 & &y=arccsc(x) & & & y'=-1/abs(x)*(x^2-1)公式的注释：注： 以上公式不完全匹配于R语言函数接下来，我们分别对这些一元初等函数进行一阶导数的计算。设y为原函数，x是y函数的自变量，且只有一个自变量。常数函数计算 y=3+10*x 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=0+10*x ，常数项3的导数为0，当x=1时，y’=10。& dx&-deriv(y~ 3+10*x,&x&,func = TRUE) &# 以函数形式生成导数公式& dx(1) & & & & & & & & & & & & & & & & # 传入自变量，并计算[1] 13 & & & & & & & & & & & & & & & & &# 原函数计算结果y=3+10*1=13attr(,&gradient&) & & &x[1,] 10 & & & & # 导函数计算结果y'=10*1=10幂函数计算 y=x^4 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=4*x^3，当x=2时，y’=32。& dx&-deriv(y~x^4,&x&,func = TRUE)& dx(2)[1] 16attr(,&gradient&) & & &x[1,] 32 & & & & # 导函数计算结果y'=4*x^3=4*2^3=32指数函数计算 y=4^x 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=4^x*ln(4)，当x=2时，y’=22.18071。& dx&-deriv(y~4^x ,&x&,func = TRUE)& dx(2)[1] 16attr(,&gradient&) & & & & & &x[1,] 22.18071 & # 导函数计算结果y'=4^x*log(4)=4*2^3=22.18071计算 y=exp(1)^x 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=exp(1)^x，当x=2时，y’=y=7.389056。& dx&-deriv(y~exp(1)^x ,&x&,func = TRUE)& dx(2)[1] 7.389056attr(,&gradient&) & & & & & &x[1,] 7.389056 & # 导函数计算结果y'=exp(1)^x=exp(1)^2=7.389056对数函数计算 y=ln(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=1/x，当x=2时，y’=0.5。& dx&-deriv(y~log(x),&x&,func = TRUE)& dx(2)[1] 0.6931472attr(,&gradient&) & & & x[1,] 0.5 & # 导函数计算结果y'=1/x=1/2=0.5计算 y=log2(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=1/(x*log(2))，当x=3时，y’=0.4808983。但用R语言编程时，只能计算以自然常数为底的对数的导数，对于原函数不是以自然常数为底的对数，首先要变换成以自然常数为底的对数再进行导数计算，根据对数的换底公式，把以2为底的对数转换为以自然常数为底的对数 y=log2(x)=log(x)/log(2)，& dx&-deriv(y~log(x)/log(2),&x&,func = TRUE)& dx(3)[1] 1.584963attr(,&gradient&) & & & & & & x[1,] 0.4808983 & & & & # 导函数计算结果y'=1/(x*log(2)=1/(3*log(2)=0.4808983正弦函数计算 y=sin(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=cos(x)，当x=pi时，y’=-1，其中pi=π表示圆周率。& dx&-deriv(y~sin(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi)[1] 1.attr(,&gradient&) & & &x[1,] -1 & # 导函数计算结果y'=cos(x)=cos(pi)=-1余弦函数计算 y=cos(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=-sin(x)，当x=pi/2时，y’=-1。& dx&-deriv(y~cos(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi/2)[1] 6.attr(,&gradient&) & & &x[1,] -1 &# 导函数计算结果y'=-sin(x)=-sin(pi/2)=-1正切函数计算 y=tan(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为 y’=sec(x)^2=1/cos(x)^2，当x=pi/6时，y’=1.333333。& dx&-deriv(y~tan(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi/6)[1] 0.5773503attr(,&gradient&) & & & & & &x[1,] 1.333333 &# 导函数计算结果y'=1/cos(x)^2=1/cos(pi/6)^2=1.333333余切函数计算 y=cot(x) 函数的导数，由于R语言没有cot()函数，所以根据三角公式我们动手变形原函数为y=cot(x)=1/tan(x)后再进行导数计算，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=-csc(x)^2=-1/sin(x)^2，当x=pi/6时，y’=-4。& dx&-deriv(y~1/tan(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi/6)[1] 1.732051attr(,&gradient&) & & &x[1,] -4 &# 导函数计算结果y'=-1/sin(x)^2=-1/sin(pi/6)^2=-4反正弦函数计算 y=asin(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=1/sqrt(1-x^2)，当x=pi/6时，y’=1.173757。& dx&-deriv(y~asin(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi/6)[1] 0.5510696attr(,&gradient&) & & & & & &x[1,] 1.173757 &# 导函数计算结果y'=1/sqrt(1-x^2)=1/sqrt(1-(pi/6)^2)=1.173757反余弦函数计算 y=acos(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=-1/sqrt(1-x^2)，当x=pi/8时，y’=-1.08735。& dx&-deriv(y~acos(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi/8)[1] 1.167232attr(,&gradient&) & & & & & &x[1,] -1.08735 & &# 导函数计算结果y'=-1/sqrt(1-x^2)=-1/sqrt(1-(pi/8)^2)=-1.08735反正切函数计算 y=atan(x) 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y’=1/(1+x^2)，当x=pi/6时，y’=0.7848335。& dx&-deriv(y~atan(x),&x&,func = TRUE)& dx(pi/6)[1] 0.4823479attr(,&gradient&) & & & & & & x[1,] 0.7848335 & # 导函数计算结果y'= 1/(1+x^2) = 1/(1+(pi/6)^2)=0.. 二阶导数计算当我们对一个函数进行多次接连的求导计算，会形成高阶导数。一般的，函数y=f(x)的导数y’=f'(x)仍然是x的函数，我们就把y’=f'(x)的导数叫做函数y=f(x)的二阶导数，记作y”，即一阶导数的导数叫做二阶导数，二阶导数的导数叫做三阶导数，N-1阶导数的导数叫做N阶导数，习惯上把二阶以上的导数称之为高阶导数，比如，计算 y=sin(a*x) 函数的二阶导数导数y”，其中a为常数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为一阶导数为y’=a*cos(a*x)，对y’再求导公式变形为，y”=-a^2*sin(a*x)用R语言进行程序实现& a&-2 & & & & & & & & # 设置a的值& dx&-deriv(y~sin(a*x),&x&,func = TRUE) # 生成一阶导数公式& dx(pi/3) & & & & & & & & & & & & & & &# 计算一阶导数[1] 0.8660254attr(,&gradient&) & & &x[1,] -1 & & # 导函数计算结果y'= a*cos(a*x)=2*cos(2*pi/3)=-1& dx&-deriv(y~a*cos(a*x),&x&,func = TRUE) & &# 对一阶导函数求导& dx(pi/3)[1] -1attr(,&gradient&) & & & & & & x[1,] -3.464102 & & # 导函数计算结果y'= -a^2*sin(a*x)=-2^2*sin(2*pi/3)=-3.464102上面二阶导数的计算，我们是动手划分为两次求导进行计算的，利用deriv3()函数其实合并成一步计算。& dx&-deriv3(y~sin(a*x),&x&,func = TRUE) &# 生成二阶导数公式& dx(pi/3) & & & & & & & & & & & & & & & &# 计算导数[1] 0.8660254attr(,&gradient&) & & &x[1,] -1 & & & & # 一阶导数结果attr(,&hessian&), , x & & & & & & x[1,] -3.464102 &# 二阶导数结果我们再计算另外一个二阶导数，计算y=a*x^4+b*x^3+x^2+x+c，其中a,b,c为常数a=2,b=1,c=3，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为一阶导数为y’=2*x^4+x^3+x^2+x+3=4*2*x^3+3*x^2+2*x+1,当x=2时，y’=81，对y’再求导公式变形为，y”=3*4*2*x^2+2*3*x+2，当x=2时，y”=110。& dx&-deriv3(y~a*x^4+b*x^3+x^2+x+c,&x&,func=function(x,a=2,b=1,c=3){}) &# 通过func参数，指定常数值& dx(2)[1] 49attr(,&gradient&) & & &x[1,] 81 & & & & & # 一阶导数结果attr(,&hessian&), , x & & & x[1,] 110 & & & & &# 二阶导数结果这样就直接完成了二阶导数的计算，在R语言中二阶导数是可以直接求出的，想计算更高阶的导数就需要其他的数学工具包了。4. 偏导数计算在一元函数中，我们已经知道导数就是函数的变化率。对于二元函数我们同样要研究它的“变化率”。然而，由于自变量多了一个，情况就要复杂的多。在数学中，一个多变量的函数的偏导数，就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定（相对于全导数，在其中所有变量都允许变化）。偏导数的算子符号为:∂。记作∂f/∂x 或者 f’x。偏导数反映的是函数沿坐标轴正方向的变化率，在向量分析和微分几何中是很有用的。在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化率。在这里我们只学习函数f(x,y)在x0y平面沿着平行于x0y轴和平行于y轴两个特殊方位变动时，f(x,y)的变化率。x方向的偏导：设有二元函数z=f(x,y)，点(x0,y0)是其定义域D内一点.把y固定在y0而让x在x0有增量△x，相应地函数z=f(x,y)有增量(称为对x的偏增量)△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。如果△z与△x之比当△x→0时的极限存在，那么此极限值称为函数z=f(x,y)在(x0,y0)处对x的偏导数(partial derivative)。记作f’x(x0,y0)。y方向的偏导：函数z=f(x,y)在(x0,y0)处对x的偏导数，实际上就是把y固定在y0看成常数后，一元函数z=f(x,y0)在x0处的导数。同样，把x固定在x0,让y有增量△y,如果极限存在那么此极限称为函数z=(x,y)在(x0,y0)处对y的偏导数。记作f’y(x0,y0)同样地，我们可以通过R语言的 deriv()函数进行偏导数的计算。下面我们计算一个二元函数f(x,y)=2*x^2+y+3*x*y^2的偏导数，由于二元函数曲面上每一点都有无穷多条切线，描述这个函数的导数就会相当困难。如果让其中的一个变量y取值为常数，那么就可以求出关于另一个自变量x的偏导数了，即∂f/∂x。下面我们分别对x,y两个自变量求偏导数，设变量y为常数，计算x的偏导数∂f/∂x=4*x+3*y^2，当x=1,y=1时，x的偏导数∂f/∂x=4*x+3*y^2=7。设变量x为常数，计算y的偏导数∂f/∂y=1+6*x*y，当x=1,y=1时，y的偏导数∂f/∂x=1+6*x*y=7。用R语言程序实现。& fxy = expression(2*x^2+y+3*x*y^2) & & # 二元函数公式& dxy = deriv(fxy, c(&x&, &y&), func = TRUE)& dxyfunction (x, y){ & &.expr4 &- 3 * x & &.expr5 &- y^2 & &.value &- 2 * x^2 + y + .expr4 * .expr5 & &.grad &- array(0, c(length(.value), 2L), list(NULL, c(&x&,&y&))) & &.grad[, &x&] &- 2 * (2 * x) + 3 * .expr5 & &.grad[, &y&] &- 1 + .expr4 * (2 * y) & &attr(.value, &gradient&) &- .grad & &.value}& dxy(1,1) & & & & & & & & & & & & &# 设置自变量[1] 6attr(,&gradient&) & & x y & & & & & & & & & & & & & &# 计算结果，x的偏导数为7，y的偏导数为7[1,] 7 7偏导数的程序计算结果与手动计算结果是一致的。下面我们再求一个复杂函数偏导数，计算一个二元函数f(x,y)=x^y + exp(x * y) + x^2 – 2 * x * y + y^3 + sin(x*y)在点(1,3)和点(0,0)的偏导数。R语言程序实现。& fxy = expression(x^y + exp(x * y) + x^2 - 2 * x * y + y^3 + sin(x*y))& dxy = deriv(fxy, c(&x&, &y&), func = TRUE)& dxy(1,3) & & & &# 设置自变量[1] 43.22666attr(,&gradient&) & & & & & &x & & & &y[1,] 56.54 & & & &# 计算结果，x的偏导数为56.28663，y的偏导数为 44.09554& dxy(0,0)[1] 2attr(,&gradient&) & & & x & &y[1,] NaN -Inf & & & & & & & & # 计算结果，x的偏导数无意义，y的偏导数负无穷大对于计算的结果，有异议的同学，可以尝试动手计算。本文我们掌握了R语言对于高等数学的导数计算方法，真的是非常方便，这下更有动力学习高数了。转载自：
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