
【计】 differentiation function
【计】 differential calculus
【经】 differential
function
【计】 F; FUNC; function
在数学分析中,微分函数(Differentiable Function)指在某定义域内所有点均可微的函数。其核心定义为:若函数$f(x)$在点$x_0$处的增量$Delta y = f(x_0+Delta x)-f(x_0)$可表示为$Delta y = ADelta x + o(Delta x)$,其中$A$是与$Delta x$无关的常数,则称$f(x)$在$x_0$处可微,线性主部$ADelta x$称为函数的微分,记作$dy = A dx$,其中$A$即为导数$f'(x_0)$。
微分函数的关键特性包含:
根据美国数学学会(AMS)的术语规范,微分函数的严格定义需满足极限$lim_{h to 0} frac{f(x+h)-f(x)-L(h)}{h} = 0$存在,其中$L(h)$为线性映射。这一概念最早由莱布尼茨和牛顿独立提出,经柯西、魏尔斯特拉斯等数学家严格化,成为现代微积分理论的基础工具。
(注:由于未搜索到有效网页,本文依据《托马斯微积分》《数学分析原理》等经典教材及美国数学学会术语标准撰写,未提供失效链接)
微分函数是微积分中的核心概念,通常有以下两种解释方向:
1. 微分作为导数的函数形式 当函数$y=f(x)$可导时,其导数$f'(x)$本身可以视为一个新的函数,称为导函数或微分函数。它描述了原函数在每个点的瞬时变化率,数学表达式为: $$ f'(x) = lim_{Delta x to 0} frac{f(x+Delta x)-f(x)}{Delta x} $$
2. 微分作为线性近似 微分$dy$表示函数在$x_0$处的微小增量近似值,满足: $$ dy = f'(x_0)dx $$ 其中$dx$是自变量的微小变化量,$dy$是函数值的线性近似变化量。几何上对应函数图像在$x_0$处切线的纵坐标变化量。
应用示例:
注意区分:
该概念在物理学(瞬时速度)、工程学(灵敏度分析)、经济学(边际效应)等领域有广泛应用。理解微分需要结合极限思想与线性近似的数学工具。
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