17 / 90

Day 17: 極限・導関数・微分不可能性

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

極限の定義から導関数を導く

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

f(x)=x^2 の a=3 で f'(a)=lim(h->0)[f(a+h)-f(a)]/h を導き、約分の際の h != 0 と両側極限の仮定を明示する。

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; worked examples and problem sets 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. 点を固定して定義を書く:f'(3) = lim(h->0) [f(3+h) - f(3)]/h。h が何かを言葉にする:正にも負にもなる、0 でない刻み幅である。
2. Day 16 活動 4 の割線の傾き(6.1、6.01、…)から値を予測する。
3. 引き算の前に f(3+h) を完全に展開し、f(3) をひとまとまりとして引く。
4. 分子から h をくくり出して約分し、約分の横に「h != 0 のとき」と書く。
5. その後で初めて、簡約した式で h を 0 に近づける。極限は h = 0 での元の商ではなく、近くの h についての主張である。
6. h = 0.01 と h = -0.01 で数値的に確かめ、演習項目でも同じ導出を繰り返す。

時間配分(120 分):読解 30 + 演習 60 + 確認 30。 読解:OpenStax 3.1 節(導関数の定義)。演習:項目 (a)-(c)。確認:a=2 の習熟項目を補助なしで解き、各結果を数値で確かめる。

練習と予測ログ

(a) f(3+h) を書き、f(3) を引き、h で割り、簡約して極限を取る。いきなりべき乗の法則を使わないこと。(b) 同じ定義を f(x)=x^2 の一般の点 a で使う。(c) g(x)=1/x の a=2 で定義を使う。(a) と (c) を h=0.01 で数値的に確かめる。

独立習得基準

独力で f(x)=x^2 の a=2 について同じ結果を導き、導関数の値が 4 になる理由を述べる。

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; worked examples and problem sets

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.

02 120 分

仮定つきの微分公式と多項式の例

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

定数・べき乗・和・定数倍の微分公式を多項式に適用し、式が実数値で評価点で微分可能であるという定義域の仮定を保持する。

手順

1. 使ってよい法則と、それぞれに必要な条件を列挙する:定数の法則(d/dx c = 0)、べき乗の法則(d/dx x^n = n x^(n-1))、定数倍の法則、和と差の法則。どれも、各項がその点で微分可能であることを必要とする。
2. q(x) = x^3 - 2x + 1 を三つの項に分け、一項ずつ微分し、各行に使った法則を書く。
3. 係数はそのまま残し、指数を一つ下げる:-2x は -2 x^1 なので、導関数は -2 x^0 = -2。
4. q'(x) を組み立ててから、括弧を付けて x = 2 を代入する:3(2)^2 - 2。
5. h = 0.001 の中心差分で、手計算か電卓で結果を確かめる。
6. 解答例を見る前に、演習項目でも同じ手順を繰り返す。

時間配分(120 分):読解 25 + 演習 65 + 確認 30。 読解:OpenStax 3.2-3.3 節(関数としての導関数、微分法則)。演習:項目 (a)-(c) と数値確認。確認:r(x) の習熟項目を補助なしで、すべての法則を明記して解く。

練習と予測ログ

(a) q(x)=x^3-2x+1 について q'(x) を導き、q'(2) を計算する。各項の導関数と数値の代入を示す。(b) q'(x)=0 となるすべての x を求める。(c) u(x)=2x^5-3x^2+7x を微分し、u'(1) を求める。(a) を h=0.001 の中心差分で確かめる。

独立習得基準

支援なしで r(x)=4x^3+x^2-5 を微分し r'(1)=14 を評価し、各項に使った規則を示す。

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.

03 120 分

微分不可能な反例

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

v(x)=|x| が 0 で連続だが微分不可能な理由を説明する:左右の差商が -1 と +1 となり、共通の両側微分係数が存在しないためである。

手順

1. まず連続性を確かめる:|x| は両側から 0 = v(0) に近づくので、v は 0 で連続である。連続性は微分可能性の必要条件だが、十分条件ではない。
2. 0 での差分商を書く:[v(0+h) - v(0)]/h = |h|/h。
3. h の符号で場合分けする:正の h では |h| = h、負の h では |h| = -h。負の h に対して |h| = h と書いてはならない。
4. それぞれの場合を h = 0.1 と h = -0.1 で評価し、各片側極限を述べる。
5. 結論:両方の片側極限が存在して等しいときだけ、微分係数が存在する。
6. 同じ判定を演習の関数に適用する。一つは 0 で微分可能で、一つは商が限りなく大きくなる。

時間配分(120 分):読解 25 + 演習 60 + 確認 35。 読解:OpenStax 3.2 節(微分可能性と連続性:角と垂直接線)。演習:項目 (a)-(c)。確認:習熟基準が求める説明を補助なしで書き、比べる。

練習と予測ログ

(a) h>0 と h<0 に分けて [v(0+h)-v(0)]/h を計算する。h=.1 と h=-.1 で確認し、一般化する。(b) w(x)=x|x| は 0 で微分可能か。同じ商を使う。(c) c(x)=x^(1/3)(実数の立方根)について、h=0.001 と h=-0.001 で 0 における商を計算し、h を 0 に近づけると何が起こるか述べる。

独立習得基準

独立した説明には、0 での連続性、両方の片側商の値、そして「角がある」だけでなく「0 で微分不可能」という結論を含めること。

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・導関数の意味・習得

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

極限・導関数・傾き・微分不可能の考えを想起し、導関数を局所線形近似として解釈し、正直な独立証拠を示す。

手順

1. 閉巻:ノート、前の解答、AI ツールを開く前に、すべての部分に答えを書く。
2. 法則を名指ししながら s を微分し、次に極限による定義で s'(3) を確かめる:s(3+h) を展開し、s(3) を引き、h で割る。
3. 接線を書く前に s(3) を計算する。接線には点と傾きの両方が必要である。
4. 接線を点傾き形で書き、y = mx + b に直し、x = 3 で確かめる。
5. 接線を x = 3.1 での局所的な一次近似として使い、本当の s(3.1) と比べる。
6. 0 での |x| について、二つの片側差分商を値付きの極限として書き、結論を一文で述べる。
7. 参照解答と照らして採点する。誤りごとに活動 1、2、3 のいずれかを見直し、同等の問題(たとえば x = 1 での s)を補助なしで解き直す。

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:閉巻の問題全体と一次近似。確認:採点し、見直し、x=1 の変形問題を補助なしで解く。

練習と予測ログ

閉巻で:s(x)=x^2-4x について s'(x)、s'(3)、x=3 での接線の方程式全体を求める(傾きだけでは不十分)。次に s と 0 における |x| を二文で対比し、|x| の両側の差商 lim(h->0+) と lim(h->0-) を含める。

独立習得基準

独立習得チェック:AI なしで、極限の定義から s'(3) を導くか正当化した規則を明確に適用し、接線を書き、両方の片側商を添えて |x| の反例を示す。

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.