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。
約分の前に展開する。約分が有効なのは h != 0 のときだけで、最後の極限は h がゼロに近づくときの振る舞いを問うのであって、商の h=0 での値ではない。回復:OpenStax 3.1 節、または Day 16 の橋渡しをやり直す。
(a) f(3 + h) = (3 + h)^2 = 9 + 6h + h^2。
f(3 + h) - f(3) = 9 + 6h + h^2 - 9 = 6h + h^2。
[f(3 + h) - f(3)]/h = (6h + h^2)/h = 6 + h(h != 0 のとき。約分は h で割る操作である)。
lim(h->0) (6 + h) = 6、よって f'(3) = 6。h が正でも負でも 6 + h は 6 に近づくので、両方の片側極限が 6 である。
数値確認:h = 0.01 では (9.0601 - 9)/0.01 = 6.01、h = -0.01 では (8.9401 - 9)/(-0.01) = 5.99。どちらも 6 から 0.01 ずれており、6 + h の予測どおりである。
(b) [(a + h)^2 - a^2]/h = (2ah + h^2)/h = 2a + h(h != 0)、よって f'(a) = 2a。a = 3 で再び 6、a = 2 で 4(習熟項目)。これは n = 2 のべき乗の法則を、仮定せずに導いたものである。
(c) g(2 + h) - g(2) = 1/(2 + h) - 1/2 = (2 - (2 + h))/(2(2 + h)) = -h/(2(2 + h))。
h で割る(h != 0、かつ 2 + h が 0 にならないよう h != -2):-1/(2(2 + h))。
h を 0 に近づけると -1/(2 * 2) = -1/4 に近づくので g'(2) = -0.25。
数値確認:h = 0.01 で (1/2.01 - 0.5)/0.01 = (0.497512 - 0.5)/0.01 ≈ -0.2488、-0.25 に近い。
よくある誤り:(3 + h)^2 = 9 + h^2 と書く(6h が抜ける)。約分の前に h = 0 とおき 0/0 になる。答えを 6 + h のまま残す。
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
MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus
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
Independent-study teaching sequence with lectures, worked recitations, problem sets and solutions for Days 16-19; OpenStax remains the numbered written reference.
Functions, algebra and high-school trigonometry.
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)
Stable numbered text and exercises; retained alongside the lecture and recitation sequence.
Visual motivation without an answer-keyed exercise sequence; retained for intuition.
OpenStax Calculus Volume 1
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
Open, systematic treatment of the limit definition and derivative rules with stable section locations.
Algebra, coordinate geometry, and function notation
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)
Strong exercises and transcripts, but the noncommercial share-alike terms and course navigation make OpenStax the primary stable text.
Useful reference, but rights and redistribution terms are less suitable for embedded recovery material.
A primary API reference for numerical derivative step-size behavior; it complements rather than replaces the hand derivation.
SciPy numerical derivative reference
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
Documents numerical differentiation as an approximation with finite step sizes and stopping criteria.
Python arithmetic and the definition of a derivative
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)
Array-oriented gradient estimation on sampled grids; the SciPy derivative reference matches the pointwise finite-difference helper the exercises implement.
Symbolic rather than numerical differentiation; useful for exact cross-checks but not the finite-difference practice target.