
【计】 logarithmic differentiation
logarithm
【计】 logarithmic
【经】 logarithm
【计】 differential calculus
【经】 differential
对数微分(Logarithmic Differentiation)是微积分中用于简化特定类型函数求导过程的一种方法,尤其适用于由多个函数相乘、相除或具有变量指数的复杂函数。其核心思想是先对函数取自然对数,再利用对数性质简化表达式,最后通过隐函数求导得到原函数的导数。
取对数
对函数 ( y = f(x) ) 两边取自然对数:
( ln y = ln left( f(x) right) )。
利用对数性质(如 (ln(ab) = ln a + ln b)、(ln(a^b) = b ln a))拆分复杂表达式。
隐函数求导
对等式两边关于 ( x ) 求导:
( frac{d}{dx}(ln y) = frac{d}{dx}(ln f(x)) )
左侧链式法则得 (frac{1}{y} frac{dy}{dx}),右侧直接求导。
解出导数
整理方程:
( frac{dy}{dx} = y cdot frac{d}{dx}(ln f(x)) )
代入原函数 ( y = f(x) ) 即得结果。
连乘/连除函数
例如 ( y = x sin x cdot e^x ) ,直接求导需多次用乘积法则,而对数微分可转化为:
( ln y = 2ln x + ln(sin x) + x ) ,简化求导过程。
变量指数函数
如 ( y = x^x ) ,取对数后:
( ln y = x ln x ) ,
求导得 (frac{1}{y} y' = ln x + 1) ,故 ( y' = x^x (ln x + 1))。
中文术语 | 英文术语 |
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对数微分 | Logarithmic Differentiation |
自然对数 | Natural Logarithm ((ln)) |
隐函数求导 | Implicit Differentiation |
链式法则 | Chain Rule |
第5章“导数应用”详述对数微分原理与示例。
Lecture Notes: Logarithmic Differentiation(需访问课程资源页)。
词条"Logarithmic Derivative" 提供数学定义与公式推导。
该方法通过降低函数复杂度提升求导效率,是处理乘积、商、幂指函数导数的标准工具,广泛应用于工程与物理建模中的微分方程求解。
对数微分(Logarithmic Differentiation)是一种求导方法,适用于形式复杂的函数(如幂指函数、多因子乘积等)。其核心思想是通过对函数取自然对数,将复杂的乘除、幂运算转化为加减、乘法运算,从而简化导数计算。
取自然对数
设函数 ( y = f(x) ),首先对两边取自然对数:
$$
ln y = ln left[ f(x) right]
$$
这一操作可将乘积转化为加法(如 ( ln(ab) = ln a + ln b ))、商转化为减法(如 ( ln(a/b) = ln a - ln b ))、幂转化为乘法(如 ( ln(a^b) = b ln a ))。
隐函数求导
对等式两边关于 ( x ) 求导:
$$
frac{1}{y} cdot frac{dy}{dx} = frac{d}{dx} left[ ln f(x) right]
$$
左边应用链式法则,右边根据 ( f(x) ) 的具体形式求导。
解出导数
整理得到:
$$
frac{dy}{dx} = y cdot frac{d}{dx} left[ ln f(x) right]
$$
幂指函数(如 ( y = x^x ))
直接求导困难,但对数微分后变为:
$$
ln y = x ln x implies frac{y'}{y} = ln x + 1 implies y' = x^x (ln x + 1)
$$
多因子乘积或商(如 ( y = frac{(x+1) sqrt{x-2}}{x} ))
取对数后展开为加减运算,简化求导过程。
变量在底数和指数中同时出现(如 ( y = [u(x)]^{v(x)} ))
对数处理将问题转化为显式函数求导。
通过这种方法,原本复杂的求导问题可转化为更易处理的形式,特别适合工程、物理等领域中常见的复合函数。
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