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Day 16: 関数・傾き・極限

定義・導出例・想起練習・正直な数値的証拠を通じて、関数と変化を計算可能にする。

数学・微積分 480 分のアクティブ学習(8 時間の集中学習)
01 120 分

写像としての関数

Agent支援エンジニアリングチェック

前提条件

前の活動を終え、行き詰まったら記載の回復ソースを使うこと。

学習目標

関数を、定義域内の許された各入力をちょうど一つの出力に対応させる規則として扱う。公式を使う前に表を作り、定義域・値域・単位・仮定を明示する。

手順

1. まず定義を読む:定義域 D から出る関数 f は、D のすべての入力 x にちょうど一つの出力 f(x) を割り当てる。式に触れる前に、D、出力の集合、単位(ここでは単なる数)を書く。
2. 計算の前に予測する:どの入力が最小の出力を与えるか、どの入力の組が同じ出力を共有するか。
3. 表を列ごとに作る:x、次に x^2、次に x^2+1。1 を足す前に平方する段階で誤りが最も多い。(-2)^2 は 4 であり、-4 ではない。
4. 値域は表だけでなく代数から読み取る:すべての実数 x で x^2 ≥ 0 なので x^2+1 ≥ 1。さらに y ≥ 1 のどの値も x = sqrt(y-1) で実現される。
5. 演習項目で定義を試す:一つの入力が二つの異なる出力と対になった時点で、その関係は関数ではない。
6. 予測と表を比べ、食い違いがあれば一文で記録する。

時間配分(120 分):読解 30 + 演習 60 + 確認 30。 読解:OpenStax Calculus Vol. 1 の 2.1 節(定義、定義域と値域、垂直線テスト)。演習:表と演習項目 (b)(c)。確認:ノートを閉じて習熟項目をやり直し、参照解答と一行ずつ比べる。

練習と予測ログ

(a) f(x)=x^2+1 について、x=-2,-1,0,1,2 の表を作る。実数全体での定義域と値域を述べる。さらに、一つの入力が二つの出力を持てない理由を説明する。(b) h(x)=sqrt(x-2) について実数の定義域と値域を述べ、h(2)、h(3)、h(6) を計算する。(c) 次のそれぞれが x の関数かどうか判定する:関係 {(1,2), (2,3), (1,4)}、および規則 x = y^2。

独立習得基準

支援なしで、定義域と値域を定義し、五つの正しい出力を示し、「入力ごとに出力はちょうど一つ」という仮定を挙げる。

権威ある出典リソースと出典情報

linking CC BY-NC-SA 4.0 attribution noncommercial share-alike

OpenStax Calculus Volume 1

著者・提供機関: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

検証バージョンと日付: 3rd edition, verified 2026-10-30

選定理由:

Open, systematic treatment of the limit definition and derivative rules with stable section locations.

ソース前提知識:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全フォールバック(オフライン回復性):

The authored derivations, tables, and exercises in these three Study Days are complete offline recovery material; use the linked section only for optional comparison.

比較対象候補リソースと選定評価 (3)
MIT OpenCourseWare 18.01SC Single Variable Calculus ↗ compared_selected_for_visual_practice [CC BY-NC-SA 4.0]

Strong exercises and transcripts, but the noncommercial share-alike terms and course navigation make OpenStax the primary stable text.

Paul's Online Math Notes: Calculus I ↗ compared_rejected_for_reuse [All Rights Reserved]

Useful reference, but rights and redistribution terms are less suitable for embedded recovery material.

SciPy Numerical Differentiation Documentation ↗ compared_selected_for_numerics [BSD-3-Clause]

A primary API reference for numerical derivative step-size behavior; it complements rather than replaces the hand derivation.

linking BSD-3-Clause

SciPy numerical derivative reference

著者・提供機関: SciPy Developers | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

検証バージョンと日付: SciPy documentation, verified 2026-10-30

選定理由:

Documents numerical differentiation as an approximation with finite step sizes and stopping criteria.

ソース前提知識:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全フォールバック(オフライン回復性):

The local Day 18 tables and pure-Python snippets reproduce the relevant finite-difference behavior without SciPy.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
NumPy: numpy.gradient ↗ compared_alternative [BSD 3-Clause License]

Array-oriented gradient estimation on sampled grids; the SciPy derivative reference matches the pointwise finite-difference helper the exercises implement.

SymPy Calculus tutorial ↗ compared_alternative [BSD License]

Symbolic rather than numerical differentiation; useful for exact cross-checks but not the finite-difference practice target.

02 120 分

平均変化率と割線の傾き

独立習得チェック(AI 支援なし)

前提条件

前の活動を終え、行き詰まったら記載の回復ソースを使うこと。

学習目標

関数の平均変化率を (f(b)-f(a))/(b-a) で計算し、その単位を解釈し、二点を通る割線と一点での接線を区別する。

手順

参照資料: この活動に割り当てられた既存の読解・練習時間内で、MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus の Unit 1: Differentiation; Part A: Definition and Basic Rules; derivative introduction and worked practice を参照し、ローカル課題とのつながりを一つ自分の言葉で説明する。既存の演習と合格基準は維持し、外部資料が開けない場合は本コース独自の説明を使う。1. 端点を a と b と名付け、f(a) と f(b) を別々に計算し、二点 (a, f(a)) と (b, f(b)) を書く。
2. 形から傾きの符号を予測する:x^2+1 は x ≥ 0 で増加するので、[2,5] 上の傾きは正のはずである。
3. 商 (f(b)-f(a))/(b-a) を作る。分子と分母の順序をそろえ、単位(出力の単位 / 入力の単位)を付ける。
4. 点傾き形 y - f(a) = m(x - a) で傾きを割線の式にし、(b, f(b)) を通ることを確かめる。
5. 区間を a = 2 に向けて縮め、平均の傾きの変化を観察する。この表が Day 17 の導関数への橋渡しになる。
6. 予測と結果を比べる。食い違えば、まず端点の値を計算し直す。

時間配分(120 分):読解 25 + 演習 65 + 確認 30。 読解:OpenStax 2.2 節(割線の傾き、平均変化率)。演習:項目 (a)-(d)。確認:f(x)=3x-4 の習熟項目を補助なしで解き、比べる。

練習と予測ログ

(a) 関数 f(x)=x^2+1 について、区間 [2,5] の端点の値、平均変化率、割線の傾きを計算する。計算する前に、傾きが正になるかどうかを予測する。(b) その割線の式を書き、x=5 で確かめる。(c) [2,2.5]、[2,2.1]、[2,2.01] での平均変化率を計算し、規則性を述べる。(d) x が秒単位の時刻、f(x) がメートル単位の距離なら、(a) の傾きの単位と意味を述べる。

独立習得基準

独力で f(x)=3x-4 の [1,6] における平均の傾きを 3 と計算し、割線が二つの異なる入力を使う理由を説明する。

権威ある出典リソースと出典情報

linking CC BY-NC-SA 4.0 noncommercial share-alike

MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus

著者・提供機関: MIT OpenCourseWare (David Jerison) | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Unit 1: Differentiation; Part A: Definition and Basic Rules; derivative introduction and worked practice

検証バージョンと日付: Public edition checked 2026-11-01; moving pages may change

選定理由:

Independent-study teaching sequence with lectures, worked recitations, problem sets and solutions for Days 16-19; OpenStax remains the numbered written reference.

ソース前提知識:

Functions, algebra and high-school trigonometry.

安全フォールバック(オフライン回復性):

Use the original localized explanations, exercises and checks already present in this activity; no external account or purchase is required for that fallback.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
OpenStax Calculus Volume 1 ↗ compared_alternative [CC BY-NC-SA 4.0]

Stable numbered text and exercises; retained alongside the lecture and recitation sequence.

Essence of Calculus ↗ compared_alternative [Copyright 3Blue1Brown / Grant Sanderson (no general open license)]

Visual motivation without an answer-keyed exercise sequence; retained for intuition.

linking CC BY-NC-SA 4.0 attribution noncommercial share-alike

OpenStax Calculus Volume 1

著者・提供機関: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

検証バージョンと日付: 3rd edition, verified 2026-10-30

選定理由:

Open, systematic treatment of the limit definition and derivative rules with stable section locations.

ソース前提知識:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全フォールバック(オフライン回復性):

The authored derivations, tables, and exercises in these three Study Days are complete offline recovery material; use the linked section only for optional comparison.

比較対象候補リソースと選定評価 (3)
MIT OpenCourseWare 18.01SC Single Variable Calculus ↗ compared_selected_for_visual_practice [CC BY-NC-SA 4.0]

Strong exercises and transcripts, but the noncommercial share-alike terms and course navigation make OpenStax the primary stable text.

Paul's Online Math Notes: Calculus I ↗ compared_rejected_for_reuse [All Rights Reserved]

Useful reference, but rights and redistribution terms are less suitable for embedded recovery material.

SciPy Numerical Differentiation Documentation ↗ compared_selected_for_numerics [BSD-3-Clause]

A primary API reference for numerical derivative step-size behavior; it complements rather than replaces the hand derivation.

linking BSD-3-Clause

SciPy numerical derivative reference

著者・提供機関: SciPy Developers | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

検証バージョンと日付: SciPy documentation, verified 2026-10-30

選定理由:

Documents numerical differentiation as an approximation with finite step sizes and stopping criteria.

ソース前提知識:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全フォールバック(オフライン回復性):

The local Day 18 tables and pure-Python snippets reproduce the relevant finite-difference behavior without SciPy.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
NumPy: numpy.gradient ↗ compared_alternative [BSD 3-Clause License]

Array-oriented gradient estimation on sampled grids; the SciPy derivative reference matches the pointwise finite-difference helper the exercises implement.

SymPy Calculus tutorial ↗ compared_alternative [BSD License]

Symbolic rather than numerical differentiation; useful for exact cross-checks but not the finite-difference practice target.

03 120 分

近くの値から極限を読む

Agent支援エンジニアリングチェック

前提条件

前の活動を終え、行き詰まったら記載の回復ソースを使うこと。

学習目標

両側極限を近傍の出力値の予測として使い、近づける際の仮定を述べ、元の関数を黙って再定義せずに除去可能な穴を簡約する。

手順

1. 代入の前に定義域を確認する:g(x)=(x^2-1)/(x-1) は x != 1 でのみ定義される。x = 1 を代入すると 0/0 となり、これは値ではない。
2. 因数分解する前に、式の形から極限を予測する。
3. x^2 - 1 = (x - 1)(x + 1) と因数分解して (x - 1) を約分し、x != 1 だから約分が正当であると書く。
4. 両側からの表(x = 0.9, 0.99 と x = 1.01, 1.1)を元の式で作り、簡約した式でも同じ値になることを確かめる。
5. 左右の値が同じ数に近づくときだけ両側極限を述べる。そうでなければ「存在しない」と書き、両方の片側極限を示す。
6. 記述では g(1) と極限を区別する:前者は関数の値、後者は近くの値の振る舞いである。

時間配分(120 分):読解 30 + 演習 60 + 確認 30。 読解:OpenStax 2.3 節(極限法則、除去可能な不連続点、片側極限)。演習:項目 (a)-(c)。確認:g(1) と極限の違いを補助なしで書いて説明し、比べる。

練習と予測ログ

(a) x != 1 で g(x)=(x^2-1)/(x-1) とする。分子を因数分解し、x=.9,.99,1.01,1.1 を使って 1 付近の表を作り、lim(x->1)g(x) を述べる。与えられた規則で g(1) は定義されているか。(b) k(x)=(x^2-4)/(x-2) について、x=1.9 と 2.1 を使い x=2 付近で同じことを行う。(c) s(x)=|x|/x について s(-0.1)、s(-0.01)、s(0.01)、s(0.1) を計算し、lim(x->0)s(x) が存在するか判定する。

独立習得基準

AI なしで g(1) と極限の違いを説明し、四つの表の値と両側極限を正しく予測する。

権威ある出典リソースと出典情報

linking CC BY-NC-SA 4.0 attribution noncommercial share-alike

OpenStax Calculus Volume 1

著者・提供機関: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

検証バージョンと日付: 3rd edition, verified 2026-10-30

選定理由:

Open, systematic treatment of the limit definition and derivative rules with stable section locations.

ソース前提知識:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全フォールバック(オフライン回復性):

The authored derivations, tables, and exercises in these three Study Days are complete offline recovery material; use the linked section only for optional comparison.

比較対象候補リソースと選定評価 (3)
MIT OpenCourseWare 18.01SC Single Variable Calculus ↗ compared_selected_for_visual_practice [CC BY-NC-SA 4.0]

Strong exercises and transcripts, but the noncommercial share-alike terms and course navigation make OpenStax the primary stable text.

Paul's Online Math Notes: Calculus I ↗ compared_rejected_for_reuse [All Rights Reserved]

Useful reference, but rights and redistribution terms are less suitable for embedded recovery material.

SciPy Numerical Differentiation Documentation ↗ compared_selected_for_numerics [BSD-3-Clause]

A primary API reference for numerical derivative step-size behavior; it complements rather than replaces the hand derivation.

linking BSD-3-Clause

SciPy numerical derivative reference

著者・提供機関: SciPy Developers | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

検証バージョンと日付: SciPy documentation, verified 2026-10-30

選定理由:

Documents numerical differentiation as an approximation with finite step sizes and stopping criteria.

ソース前提知識:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全フォールバック(オフライン回復性):

The local Day 18 tables and pure-Python snippets reproduce the relevant finite-difference behavior without SciPy.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
NumPy: numpy.gradient ↗ compared_alternative [BSD 3-Clause License]

Array-oriented gradient estimation on sampled grids; the SciPy derivative reference matches the pointwise finite-difference helper the exercises implement.

SymPy Calculus tutorial ↗ compared_alternative [BSD License]

Symbolic rather than numerical differentiation; useful for exact cross-checks but not the finite-difference practice target.

04 120 分

想起と独立した橋渡し

独立習得チェック(AI 支援なし)

前提条件

前の活動を終え、行き詰まったら記載の回復ソースを使うこと。

学習目標

関数・割線の傾き・極限を想起し、瞬間的な導関数が割線の傾きの極限であるという考えにつなげる。予測・計算・観察・回復行動を記録する。

手順

1. 閉巻で取り組む:すべての項目に答えを書き終えるまで、ノート、このページの前の解答、AI ツールは閉じておく。
2. 数を入れる前に、端点 3 + h を使った一般の商を書く。
3. (3 + h)^2 を完全に展開し、p(3) を引き、h != 0 と述べてから h を約分する。
4. 簡約した商を h = 0.1, 0.01, 0.001 と h = -0.1, -0.01 で評価し、3 の両側を確かめる。
5. 3 で微分係数が存在するための仮定を自分の言葉で述べる。
6. その後で参照解答を開き、各行を一致・不一致で印を付け、不一致ごとに見直す活動(1、2、3 のどれか)を記録する。回復とは同等の新しい問題に改めて取り組むことであり、解答を写すことではない。

時間配分(120 分):読解 15 + 演習 60 + 確認 45。 読解:活動 1-3 の自分のノートだけ。演習:項目 (1)-(4) を閉巻で。確認:採点し、不一致の原因となった活動を見直し、項目 (4) を a=1 でもう一度解く。

練習と予測ログ

閉巻で:(1) p(x)=x^2 の [3,3.1] での平均の傾きを求める。(2) 第二の端点が 3 に近づくと何が起こるか予測する。(3) 3 での微分に必要な仮定を述べる。すべての代入を示す。(4) a=-1 で (1)-(2) を繰り返す:[-1,-1+h] 上の p の商を書き、その極限を求める。

独立習得基準

独立習得チェック:AI や解答参照なしで h の式を導き、h=.1 を評価し、極限値 6 を完全な手順で正当化する。

権威ある出典リソースと出典情報

linking CC BY-NC-SA 4.0 attribution noncommercial share-alike

OpenStax Calculus Volume 1

著者・提供機関: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

検証バージョンと日付: 3rd edition, verified 2026-10-30

選定理由:

Open, systematic treatment of the limit definition and derivative rules with stable section locations.

ソース前提知識:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全フォールバック(オフライン回復性):

The authored derivations, tables, and exercises in these three Study Days are complete offline recovery material; use the linked section only for optional comparison.

比較対象候補リソースと選定評価 (3)
MIT OpenCourseWare 18.01SC Single Variable Calculus ↗ compared_selected_for_visual_practice [CC BY-NC-SA 4.0]

Strong exercises and transcripts, but the noncommercial share-alike terms and course navigation make OpenStax the primary stable text.

Paul's Online Math Notes: Calculus I ↗ compared_rejected_for_reuse [All Rights Reserved]

Useful reference, but rights and redistribution terms are less suitable for embedded recovery material.

SciPy Numerical Differentiation Documentation ↗ compared_selected_for_numerics [BSD-3-Clause]

A primary API reference for numerical derivative step-size behavior; it complements rather than replaces the hand derivation.

linking BSD-3-Clause

SciPy numerical derivative reference

著者・提供機関: SciPy Developers | オリジナル出所URL ↗

該当セクション・タイムスタンプ: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

検証バージョンと日付: SciPy documentation, verified 2026-10-30

選定理由:

Documents numerical differentiation as an approximation with finite step sizes and stopping criteria.

ソース前提知識:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全フォールバック(オフライン回復性):

The local Day 18 tables and pure-Python snippets reproduce the relevant finite-difference behavior without SciPy.

比較対象候補リソースと選定評価 (2)
NumPy: numpy.gradient ↗ compared_alternative [BSD 3-Clause License]

Array-oriented gradient estimation on sampled grids; the SciPy derivative reference matches the pointwise finite-difference helper the exercises implement.

SymPy Calculus tutorial ↗ compared_alternative [BSD License]

Symbolic rather than numerical differentiation; useful for exact cross-checks but not the finite-difference practice target.