《函数的导数和积分》PPT课件.ppt
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1、第第7 7章章 函数的导数和积分函数的导数和积分n对于可导的函数的导数也是一个函数,称作的导函数。寻找已知的函数在某点的导数或其导函数的过程称为求导,反之已知导函数,也可以倒过来求原来的函数。n求导和积分是一对互逆的操作,它们都是微积分学中最为基础的概念。微积分基本定理说明了求原函数与积分是等价的。在微积分中,积分是微分的逆运算,即知道了函数的导函数,反求原函数。在应用上,积分作用不仅如此,它被大量应用于求和(例如求曲边三角形的面积),这巧妙的求解方法是积分特殊的性质决定的。7.1 7.1 函数的导数函数的导数n7.1.1 7.1.1 函数导数的解析解函数导数的解析解n使用符号求导函数的调用格
2、式是:n diff(fun,x,n)n其中,fun是函数符号表达式;x是符号自变量;n是求导的阶数(n为1时可以省略)。n例例7-1 7-1 计算函数的一阶和二阶导数。n%求函数导数解析解nsyms x%定义表达式中的符号变量nf=sqrt(cos(x)-x*sin(x);%定义函数表达式ndisp(函数的1阶导数:),f1=diff(f)ndisp(函数的2阶导数:),f2=diff(f,2)nM文件运行结果:n函数的1阶导数:nf1=n-1/2/cos(x)(1/2)*sin(x)-sin(x)-x*cos(x)n函数的2阶导数:nf2=n-1/4/cos(x)(3/2)*sin(x)2-
3、1/2*cos(x)(1/2)-2*cos(x)+x*sin(x)n7.1.2 7.1.2 二维函数和参数方程的偏导数二维函数和参数方程的偏导数n1、二维函数的偏导数n使用符号求二维函数fun(x,y)偏导数的函数调用格式是:n diff(diff(fun,x),y)n diff(diff(fun,y),x)n其中,fun是函数符号表达式;x和y是符号自变量n例例7-27-2 计算二维函数的2阶偏导数:n%求二维函数2阶偏导数解析解nsyms x y%定义表达式中的符号变量nf=x2*y/(x+y)3;%定义二维函数表达式ndisp(对变量x的2阶偏导数:)nd2x=diff(f,x,2)nd
4、isp(对变量y的2阶偏导数:)nd2y=diff(f,y,2)ndisp(函数的2阶偏导数:)ndxy=diff(diff(f,x),y)ndisp(函数的2阶偏导数的简化符号表达式:)nsdxy=simplify(dxy)nM文件运行结果:n对变量x的2阶偏导数:nd2x=n2*y/(x+y)3-12*x*y/(x+y)4+12*x2*y/(x+y)5n对变量y的2阶偏导数:nd2y=n-6*x2/(x+y)4+12*x2*y/(x+y)5n函数的2阶偏导数:ndxy=n2*x/(x+y)3-6*x*y/(x+y)4-3*x2/(x+y)4+12*x2*y/(x+y)5n函数的2阶偏导数的
5、简化符号表达式:nsdxy=n-x*(x2-7*x*y+4*y2)/(x+y)5n2、参数方程的偏导数n设参数方程为 和 ,计算参数方程k阶导数 的函数调用格式是:n diff(f,t,k)/diff(g,t,k)n例例7-37-3 计算参数方程导数 解析解,并计算当 时的数值解。n%求参数方程导数的解析解nsyms t%定义参数方程中的符号变量nx=log(cos(t);%定义参数方程1ny=cos(t)-t*sin(t);%定义参数方程2ndydx1=diff(y,t)/diff(x,t);ndisp(参数方程的1阶导数的简化符号表达式:)nsdydx1=simplify(dydx1)nd
6、ydx2=diff(y,t,2)/diff(x,t,2);ndisp(参数方程的2阶导数的简化符号表达式:)nsdydx2=simplify(dydx2)n%计算t=pi/3时的二阶导数值(有效数字6位)ns2=vpa(subs(dydx2,t,pi/3),6);ndisp(t=pi/3时的二阶导数值:),s2nM文件运行后得到的计算结果:n参数方程的1阶导数的简化符号表达式:nsdydx1=n(2*sin(t)+t*cos(t)*cos(t)/sin(t)n参数方程的2阶导数的简化符号表达式:nsdydx2=n-(-3*cos(t)+t*sin(t)*cos(t)2nt=pi/3时的二阶导数
7、值:ns2=n.148275n因此,参数方程一阶和二阶导数的解析解是:n7.1.3 n7.1.3 n维函数的偏导数维函数的偏导数n1、n维隐函数的偏导数n设n维隐函数为 ,由于变量之间偏导数的关系是n则计算变量 对变量 的偏导数的函数调用格式是:n -diff(f,xj)/diff(f,xi)n例例7-47-4 计算二维隐函数n偏导数的解析解。n%求二维隐函数偏导数的解析解nsyms x y%定义函数表达式中的符号变量nf=(x2-2*x)*exp(-x2-y2-x*y);%定义二维隐函数表达式ndydx=-diff(f,x)/diff(f,y);%计算二维隐函数的偏导数dy/dxndisp(
8、二维隐函数偏导数的简化符号表达式)nsdydx=simplify(dydx)nM文件运行后得到的计算结果:n二维隐函数偏导数的简化符号表达式:nsdydx=n-(-2*x+2+2*x3+x2*y-4*x2-2*x*y)/x/(x-2)/(2*y+x)n因此,二维隐函数偏导数的解析解是:n2、jacobion矩阵n设有n个自变量 的m个函数n相应的偏导数构成jacobion矩阵为n运用MATLAB符号工具箱函数可以直接求出jacobion矩阵n jacobion(f,x)n其中,f是n维函数,x是n维向量。n该函数用于计算n维函数f对n维向量x的jacobion矩阵,其第i行、第j列的值为。当f
9、为数量时,所得的值为f的梯度。当v为数量时,该函数相当于diff(f,x)。n例例7-57-5 已知三维函数 试计算它的偏导数。n%计算多维函数的导数nsyms x y znf1=x*y*z;f2=x2-y;f3=x+z;ndisp(多维函数表达式向量:)nf=f1;f2;f3ndisp(多维函数的偏导数矩阵:)nJ=jacobian(f,x y z)nM文件运行结果:n多维函数表达式向量:nf=x*y*zn x2-yn x+zn多维函数的偏导数矩阵:nJ=n y*z,x*z,x*yn 2*x,-1,0n 1,0,1n因此,三维函数的偏导数矩阵是:n7.1.4 7.1.4 数值微分数值微分n根
10、据函数在一些离散点的函数值,推算它在某点的导数或某高阶导数的近似值。通常用差商代替微商,或用一能近似代替该函数的较简单的函数(如多项式、样条函数)的相应导数作为所求导数的近似值。针对实验数据X(向量或多维数组)数值微分,由于函数表达式是未知的,需要采用数值解法(中心差分方法的微分算法)。n例例7-67-6 已知一组实验数据如表7-1所示,试计算它的4阶微分。表7-1 实验数据x0.00000.20000.40000.60000.80001.0000y0.39270.56720.69820.79410.86140.9053n%用中心差分方法的数值微分算法nfunction dy,dx=diff_
11、ctr(y,dt,n)nyx1=y 0 0 0 0 0;yx2=0 y 0 0 0 0;yx3=0 0 y 0 0 0;nyx4=0 0 0 y 0 0;yx5=0 0 0 0 y 0;yx6=0 0 0 0 0 y;nswitch nn case 1n dy=(-diff(yx1)+7*diff(yx2)n+7*diff(yx3)-diff(yx4)/(12*dt);l0=3;n case 2n dy=(-diff(yx1)+15*diff(yx2)-15*diff(yx3)+diff(yx4)/(12*dt2);l0=3;n case 3n dy=(-diff(yx1)+7*diff(yx
12、2)-6*diff(yx3)-6*diff(yx4)+7*diff(yx5)-diff(yx6)/(8*dt3);l0=5;n case 4n dy=(-diff(yx1)+11*diff(yx2)-28*diff(yx3)+28*diff(yx4)-11*diff(yx5)+diff(yx6)/(6*dt3);l0=5;nEndndy=dy(l0+1:end-l0);ndx=(1:length(dy)+l0-2-(n2)*dt;n%用中心差分方法的数值微分算法调用M文件nsx=0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000;nsy=0.3927 0.567
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