
【計】 logarithmic differentiation
logarithm
【計】 logarithmic
【經】 logarithm
【計】 differential calculus
【經】 differential
對數微分(Logarithmic Differentiation)是微積分中用于簡化特定類型函數求導過程的一種方法,尤其適用于由多個函數相乘、相除或具有變量指數的複雜函數。其核心思想是先對函數取自然對數,再利用對數性質簡化表達式,最後通過隱函數求導得到原函數的導數。
取對數
對函數 ( y = f(x) ) 兩邊取自然對數:
( ln y = ln left( f(x) right) )。
利用對數性質(如 (ln(ab) = ln a + ln b)、(ln(a^b) = b ln a))拆分複雜表達式。
隱函數求導
對等式兩邊關于 ( x ) 求導:
( frac{d}{dx}(ln y) = frac{d}{dx}(ln f(x)) )
左側鍊式法則得 (frac{1}{y} frac{dy}{dx}),右側直接求導。
解出導數
整理方程:
( frac{dy}{dx} = y cdot frac{d}{dx}(ln f(x)) )
代入原函數 ( y = f(x) ) 即得結果。
連乘/連除函數
例如 ( y = x sin x cdot e^x ) ,直接求導需多次用乘積法則,而對數微分可轉化為:
( ln y = 2ln x + ln(sin x) + x ) ,簡化求導過程。
變量指數函數
如 ( y = x^x ) ,取對數後:
( ln y = x ln x ) ,
求導得 (frac{1}{y} y' = ln x + 1) ,故 ( y' = x^x (ln x + 1))。
中文術語 | 英文術語 |
---|---|
對數微分 | Logarithmic Differentiation |
自然對數 | Natural Logarithm ((ln)) |
隱函數求導 | Implicit Differentiation |
鍊式法則 | Chain Rule |
第5章“導數應用”詳述對數微分原理與示例。
Lecture Notes: Logarithmic Differentiation(需訪問課程資源頁)。
詞條"Logarithmic Derivative" 提供數學定義與公式推導。
該方法通過降低函數複雜度提升求導效率,是處理乘積、商、幂指函數導數的标準工具,廣泛應用于工程與物理建模中的微分方程求解。
對數微分(Logarithmic Differentiation)是一種求導方法,適用于形式複雜的函數(如幂指函數、多因子乘積等)。其核心思想是通過對函數取自然對數,将複雜的乘除、幂運算轉化為加減、乘法運算,從而簡化導數計算。
取自然對數
設函數 ( y = f(x) ),首先對兩邊取自然對數:
$$
ln y = ln left[ f(x) right]
$$
這一操作可将乘積轉化為加法(如 ( ln(ab) = ln a + ln b ))、商轉化為減法(如 ( ln(a/b) = ln a - ln b ))、幂轉化為乘法(如 ( ln(a^b) = b ln a ))。
隱函數求導
對等式兩邊關于 ( x ) 求導:
$$
frac{1}{y} cdot frac{dy}{dx} = frac{d}{dx} left[ ln f(x) right]
$$
左邊應用鍊式法則,右邊根據 ( f(x) ) 的具體形式求導。
解出導數
整理得到:
$$
frac{dy}{dx} = y cdot frac{d}{dx} left[ ln f(x) right]
$$
幂指函數(如 ( y = x^x ))
直接求導困難,但對數微分後變為:
$$
ln y = x ln x implies frac{y'}{y} = ln x + 1 implies y' = x^x (ln x + 1)
$$
多因子乘積或商(如 ( y = frac{(x+1) sqrt{x-2}}{x} ))
取對數後展開為加減運算,簡化求導過程。
變量在底數和指數中同時出現(如 ( y = [u(x)]^{v(x)} ))
對數處理将問題轉化為顯式函數求導。
通過這種方法,原本複雜的求導問題可轉化為更易處理的形式,特别適合工程、物理等領域中常見的複合函數。
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