导数——平均变化率与瞬时变化率

本讲教育信息

一. 教学内容:

二. 本周教学目标:

1、了解导数概念的广阔背景,体会导数的思想及其内涵.

2、通过函数图象直观理解导数的几何意义.

三. 本周知识要点:

(一)平均变化率

1、情境:观察某市某天的气温变化图

2、一般地,函数f(x)在区间[x1,x2]上的平均变化率

平均变化率是曲线陡峭程度的“数量化”,曲线陡峭程度是平均变化率“视觉化”.

(二)瞬时变化率——导数

1、曲线的切线

如图,设曲线c是函数的图象,点是曲线 c 上一点作割线PQ,当点Q 沿着曲线c无限地趋近于点P,割线PQ无限地趋近于某一极限位置PT我们就把极限位置上的直线PT,叫做曲线c在点P 处的切线

割线PQ的斜率为,即当时,无限趋近于点P的斜率.

2、瞬时速度与瞬时加速度

1)瞬时速度定义:运动物体经过某一时刻(某一位置)的速度,叫做瞬时速度.

2)确定物体在某一点A处的瞬时速度的方法:

要确定物体在某一点A处的瞬时速度,从A点起取一小段位移AA1,求出物体在这段位移上的平均速度,这个平均速度可以近似地表示物体经过A点的瞬时速度.

当位移足够小时,物体在这段时间内的运动可认为是匀速的,所得的平均速度就等于物体经过A点的瞬时速度.

我们现在已经了解了一些关于瞬时速度的知识,现在已经知道物体做直线运动时,它的运动规律用函数表示为sst),也叫做物体的运动方程或位移公式,现在有两个时刻t0t0t,现在问从t0t0t这段时间内,物体的位移、平均速度各是:

位移为Δsst0+Δt)-st0)(Δt称时间增量)

平均速度

根据对瞬时速度的直观描述,当位移足够小,现在位移由时间t来表示,也就是说时间足够短时,平均速度就等于瞬时速度.

现在是从t0t0+Δt,这段时间是Δt. 时间Δt足够短,就是Δt无限趋近于0.当Δt→0时,位移的平均变化率无限趋近于一个常数,那么称这个常数为物体在t= t0的瞬时速度

同样,计算运动物体速度的平均变化率,当Δt→0时,平均速度无限趋近于一个常数,那么这个常数为在t= t0时的瞬时加速度.

3、导数

设函数在(a,b)上有定义,.若无限趋近于0时,比值 无限趋近于一个常数A,则称f(x)在x=处可导,并称该常数A为函数在处的导数,记作.

几何意义是曲线上点()处的切线的斜率.

导函数(导数):如果函数在开区间内的每点处都有导数,此时对于每一个,都对应着一个确定的导数,从而构成了一个新的函数,称这个函数为函数在开区间内的导函数,简称导数,也可记作.

 

【典型例题】

1水经过虹吸管从容器甲中流向容器乙,t s后容器甲中水的体积(单位:),计算第一个10s内V的平均变化率.

解:在区间[0,10]上,体积V的平均变化率为

即第一个10s内容器甲中水的体积的平均变化率为.

2已知函数,,分别计算在区间[-3,-1],[0,5]上函数及的平均变化率.

解:函数在[-3,-1]上的平均变化率为

在[-3,-1]上的平均变化率为

函数在[0,5]上的平均变化率为

在[0,5]上的平均变化率为

 

3、已知函数,分别计算函数在区间[1,3],[1,2],[1,1.1],[1,1.001]上的平均变化率.

解:函数在区间[1,3]上的平均变化率为

函数在[1,2]上的平均变化率为

函数在[1,1.1]上的平均变化率为

函数在[1,1.001]上的平均变化率为

 

例4物体自由落体的运动方程sst)=gt2,其中位移单位m,时间单位s,g=9.8 m/s2. 求t=3这一时段的速度.

解:取一小段时间[3,3+Δt],位置改变量Δsg(3+Δt2g·32=(6+ΔtΔt,平均速度g(6+Δt

Δt无限趋于0时,无限趋于3g=29.4 m/s.

例5已知质点M按规律s=2t2+3做直线运动(位移单位:cm,时间单位:s),

(1)当t=2,Δt=0.01时,求.

(2)当t=2,Δt=0.001时,求.

(3)求质点Mt=2时的瞬时速度.

分析:Δs即位移的改变量,Δt即时间的改变量,即平均速度,当Δt越小,求出的越接近某时刻的速度.

解:∵=4t+2Δt

∴(1)当t=2,Δt=0.01时,=4×2+2×0.01=8.02 cm/s.

(2)当t=2,Δt=0.001时,=4×2+2×0.001=8.002 cm/s.

(3) Δt0 (4t+2Δt)=4t=4×2=8 cm/s

 

例6曲线的方程为yx2+1,那么求此曲线在点P(1,2)处的切线的斜率,以及切线的方程.

解:设Q(1+,2+),则割线PQ的斜率为:

斜率为2

∴切线的斜率为2.

切线的方程为y-2=2(x-1),即y=2x

【模拟试题】

1、若函数f(x)=2x2+1,图象上P(1,3)及邻近点Q(1+Δx,3+Δy), 则=(   )

A. 4       B. 4Δx         C. 4+2Δx           D. 2Δx

2、一直线运动的物体,从时间到时,物体的位移为,那么时,为(     )

A. 从时间到时,物体的平均速度; B. 在时刻时该物体的瞬时速度;

C. 当时间为时物体的速度;           D. 从时间到时物体的平均速度

3、已知曲线y=2x2上一点A(1,2),求(1)点A处的切线的斜率.(2)点A处的切线方程.

4、求曲线yx2+1在点P(-2,5)处的切线方程.

5、求y=2x2+4x在点x=3处的导数.

6、一球沿一斜面自由滚下,其运动方程是sst)=t2(位移单位:m,时间单位:s),求小球在t=5时的瞬时速度

7、质点M按规律s=2t2+3做直线运动(位移单位:cm,时间单位:s),求质点Mt=2时的瞬时速度.

 

 

【试题答案】

1、B

2、B

3、解:(1)时,k

∴点A处的切线的斜率为4.

(2)点A处的切线方程是y-2=4(x-1)即y=4x-2

4、解:时,k

∴切线方程是y-5=-4(x+2),即y=-4x-3.

5、解:Δy=2(3+Δx2+4(3+Δx)-(2×32+4×3)=2(Δx2+16Δx=2Δx+16

∴时,y′|x=3=16

6、解:时,瞬时速度v=(10+Δt)=10 m/s.

∴瞬时速度v=2t=2×5=10 m/s.

7、解:时,瞬时速度v==(8+2Δt)=8cm/s

时间: 2024-08-10 10:40:49

导数——平均变化率与瞬时变化率的相关文章

02 导数悖论

视频原址:https://www.bilibili.com/video/av10352133/ 导数到底是什么? 有一种说法是,导数就是函数的瞬时变化率. 但是这种说法有一个悖论,变化需要一个时间段让变化发生.而瞬时,一个时间点上也就没有变化的余地了. 我们还是从之前的小汽车的例子中探寻导数的意义. 我们让一辆小汽车从静止到加速,然后减速最后停止. 这个过程中,总共向前走了100米,用时10秒. 我们以用时为x轴,以汽车前进的距离为y轴,那么汽车整个移动的过程可以得到如下图形: 这个图形中 前段

函数的导数概念

一.函数的导数的引入 如图所示,已知函数\(y=f(x)\),给定其上的两个点\(A(x_0,y_0)\)和\(B(x_0+\Delta x,y_0+\Delta y)\),则经过这两个点的直线\(AB\),我们称为函数的割线,表达式\(\cfrac{\Delta y}{\Delta x}\)称为函数在\((x_0,x_0+\Delta x)\)上的平均变化率,也就是割线的斜率\(k=\cfrac{\Delta y}{\Delta x}\), 当点\(B\)沿着函数图像向点\(A\)靠近时,即\

[知识点]数论之导数

1.前言 又开始一年一度的组合数学课了.去年这个时候我可以说是一句话都没听懂,如今一年过去了,虽然高一已经过去了,然并卵啊!三个小时,学完了排列组合,函数极限,导数,微分,定积分与不定积分,我要去问问数学组的学了多久...所以只能课后再来吃点补品了. 2.函数变化率 任何函数,均存在自己的变化率.变化率并不是变化,所以不带单位.如图所示,观察其中的△y. 当x=0->1,函数y值增加了△y=f[1]-f[0]=4,则此时的变化率为:△y/△x=4/1=4: 当x=1->2,函数y值增加了△y=

从导数的物理意义理解梯度下降

机器学习中常会用随机梯度下降法求解一个目标函数 L(Θ) ,并且常是最小化的一个优化问题: min L(Θ) 我们所追求的是目标函数能够快速收敛或到达一个极小值点.而随机梯度法操作起来也很简单,不过是求偏导数而已,但是为什么是这样呢?为什么算出偏导数就能说下降得最快?初期并不很明了,后来看过一些数学相关的知识才稍微明白了一点,以下内容算是一个理解梯度的渐进过程.如果不当之处,欢迎指正. 以下关于梯度下降法,导数,偏导数的内容可在维基百科中找到,关于方向导数与梯度的内容可在高等数学书中找到. 预备

深度学习-最优化笔记

作者:杜客链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Optimization Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 简介 损失函数可视化 最优化 策略#1:随机搜索 策略#2:随机局部搜索 策略#3

极限和连续 limits + Continue

上一节我们将导数定义为切线的斜率,这是一种几何解释.我们求出了1/x的斜率为 -1/x2 求出了 f(x) = xn 的斜率是 f"(x) = n*xn-1  这些几何的推导都是根据y-y0  = k * ( x - x0 ).得来的. 这一节我们重新审视 何是导数?我们将导数定义为变化率. 当做图  y = f(x)的时候我们可以从变化率的角度而言记录x以及y的变化.也就是记录了平均相对变化率 => Δx/Δy,这是一种平均变化. 通常我们可以将x当成时间,这时候y就可以当成另一种变化量

排队理论之性能分析 - Little Law & Utilization Law

了解一个系统的性能一般是參考一些度量值(Metric),而怎样计算出这些Metric就是我们要讨论的.Little Law(排队理论:利特儿法则)和Utilization Law是Performance Engineering(System Engineering的一部分)经常使用的法则,它们都是数学理论,因此可作为性能计算的理论根据.具体分析两个法则超出了我个人的知识范围.因此我将只谈一下怎样应用. 在这之前我有写过存储系统性能 - 带宽计算,当中就应用到了Little Law和Utiliza

【神经网络和深度学习】笔记 - 第二章 反向传播算法

上一章中我们遗留了一个问题,就是在神经网络的学习过程中,在更新参数的时候,如何去计算损失函数关于参数的梯度.这一章,我们将会学到一种快速的计算梯度的算法:反向传播算法. 这一章相较于后面的章节涉及到的数学知识比较多,如果阅读上有点吃力的话也可以完全跳过这一章,把反向传播当成一个计算梯度的黑盒即可,但是学习这些数学知识可以帮助我们更深入的理解神经网络. 反向传播算法的核心目的是对于神经网络中的任何weight或bias计算损失函数$C$关于它们的偏导数$\frac{\partial C}{\par

prometheus杂碎

一个监控及告警的系统,内含一个TSDB(时序数据库).在我而言是一个数采程序 重要成员分三块 exploter:实际是外部接口,让各个程序实现这个接口,供普罗米修斯定时从此接口中取数 alert:告警模块 prometheus:实际上是数采模块+存储模块,但是它的存储不是持久化的 普罗米修斯的数据是一个值时间序列,例如 website_request_count{method="GET",path="/home/index",query="id=2&quo