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第 16 天:函数、斜率与极限

通过定义、分步推导、检索练习与诚实的数值证据,让函数与变化变得可计算。

数学与微积分 480 分钟主动学习(8 小时专注学习)
01 120 分钟

作为映射的函数

Agent 辅助工程检查

前提条件

完成前一项活动;如遇困难,使用列出的恢复来源。

学习目标

把函数理解为一种规则:它把定义域中每个允许的输入恰好映射到一个输出。在使用公式前先建立表格,并说明定义域、值域、单位与假设。

操作说明

1. 先读定义:从定义域 D 出发的函数 f,给 D 中每个输入 x 恰好指定一个输出 f(x)。动用公式之前,先写出 D、输出集合和单位(这里只是普通的数)。
2. 计算前先预测:哪个输入给出最小输出?哪些输入对会得到相同的输出?
3. 逐列建表:先 x,再 x^2,最后 x^2+1。最常见的失误出在“先平方再加 1”这一步;(-2)^2 是 4,不是 -4。
4. 值域要从代数推出,而不只看表:对每个实数 x 都有 x^2 ≥ 0,所以 x^2+1 ≥ 1;并且每个 y ≥ 1 都能由 x = sqrt(y-1) 取到。
5. 用练习题检验定义:只要某个输入对应了两个不同的输出,这个关系就不再是函数。
6. 把预测与表格对比,如有不符,用一句话记录。

时间安排(120 分钟):阅读 30 + 练习 60 + 检查 30。 阅读:OpenStax《微积分》第 1 卷第 2.1 节(定义、定义域与值域、竖线检验)。练习:表格以及练习 (b)(c)。检查:合上笔记重做掌握标准中的题目,再与参考答案逐行对照。

练习与预测记录

(a) 对 f(x)=x^2+1,为 x=-2,-1,0,1,2 列表。说明它在实数范围内的定义域和值域。然后解释为什么一个输入不能有两个输出。(b) 对 h(x)=sqrt(x-2),写出实数定义域和值域,并计算 h(2)、h(3)、h(6)。(c) 判断下列各项是否是 x 的函数:关系 {(1,2), (2,3), (1,4)},以及规则 x = y^2。

独立掌握标准

在无人协助的情况下,给出定义域和值域的定义,算出五个正确输出,并说出“每个输入恰好一个输出”这一假设。

权威来源资源与出处

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

OpenStax Calculus Volume 1

作者 / 机构: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

验证版本与日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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

作者 / 机构: SciPy Developers | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

验证版本与日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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 分钟

平均变化率与割线斜率

独立掌握检查(无 AI 辅助)

前提条件

完成前一项活动;如遇困难,使用列出的恢复来源。

学习目标

用 (f(b)-f(a))/(b-a) 计算平均变化率,解释其单位,并区分经过两点的割线与在一点处的切线。

操作说明

学习来源:在本活动现有的阅读与练习时段内,参考 MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus 的 Unit 1: Differentiation; Part A: Definition and Basic Rules; derivative introduction and worked practice,用自己的话解释一处与本地任务的联系。保留现有练习与验收检查;若外部资料无法访问,使用课程自写的解释。1. 把端点记为 a 和 b,分别计算 f(a) 和 f(b),写出两个点 (a, f(a)) 和 (b, f(b))。
2. 根据形状预测斜率的符号:x^2+1 在 x ≥ 0 时递增,所以在 [2,5] 上斜率应为正。
3. 写出商 (f(b)-f(a))/(b-a),分子与分母保持相同的顺序,并标上单位:输出单位 / 输入单位。
4. 用点斜式 y - f(a) = m(x - a) 把斜率写成割线方程,并检查它经过 (b, f(b))。
5. 让区间向 a = 2 收缩,观察平均斜率的变化;这张表就是通往 Day 17 导数的桥梁。
6. 对比预测与结果;如不一致,先重新计算端点值。

时间安排(120 分钟):阅读 25 + 练习 65 + 检查 30。 阅读:OpenStax 第 2.2 节(割线斜率、平均变化率)。练习:(a)-(d)。检查:独立完成 f(x)=3x-4 的掌握题,再对照。

练习与预测记录

(a) 对函数 f(x)=x^2+1 在 [2,5] 上,计算端点值、平均变化率和割线斜率。计算前先预测斜率是否为正。(b) 写出这条割线的方程,并在 x=5 处验证。(c) 计算 [2,2.5]、[2,2.1]、[2,2.01] 上的平均变化率,并描述规律。(d) 若 x 是以秒计的时间、f(x) 是以米计的距离,说明 (a) 中斜率的单位和含义。

独立掌握标准

独立计算 f(x)=3x-4 在 [1,6] 上的平均斜率(结果为 3),并解释为什么割线需要两个不同的输入。

权威来源资源与出处

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

MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus

作者 / 机构: MIT OpenCourseWare (David Jerison) | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: Unit 1: Differentiation; Part A: Definition and Basic Rules; derivative introduction and worked practice

验证版本与日期: Public edition checked 2026-11-01; moving pages may change

入选理由:

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

来源前置条件:

Functions, algebra and high-school trigonometry.

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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

作者 / 机构: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

验证版本与日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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

作者 / 机构: SciPy Developers | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

验证版本与日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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 分钟

用邻近值认识极限

Agent 辅助工程检查

前提条件

完成前一项活动;如遇困难,使用列出的恢复来源。

学习目标

把双侧极限当作对邻近输出值的预测来使用,说明逼近假设,并在不暗中重新定义原函数的前提下化简可去间断点。

操作说明

1. 代入前先检查定义域:g(x)=(x^2-1)/(x-1) 只在 x != 1 时有定义。代入 x = 1 得到 0/0,这不是一个值。
2. 因式分解前,先根据表达式的形状预测极限。
3. 分解 x^2 - 1 = (x - 1)(x + 1) 并约去 (x - 1),同时写明:因为 x != 1,约分才成立。
4. 用原式从两侧建表(x = 0.9, 0.99 和 x = 1.01, 1.1),再确认化简后的式子给出相同的值。
5. 只有当左右两侧的值趋近同一个数时,才写双侧极限;否则写“不存在”,并给出两个单侧极限。
6. 写解答时把 g(1) 和极限分开:前者是函数值,后者描述附近的取值。

时间安排(120 分钟):阅读 30 + 练习 60 + 检查 30。 阅读:OpenStax 第 2.3 节(极限法则、可去间断点、单侧极限)。练习:(a)-(c)。检查:不借助任何帮助,书面解释 g(1) 与极限的区别,再对照。

练习与预测记录

(a) 设 g(x)=(x^2-1)/(x-1),x != 1。分解分子,用 x=.9,.99,1.01,1.1 制作 1 附近的数值表,并说明 lim(x->1)g(x)。按给定规则,g(1) 有定义吗?(b) 对 k(x)=(x^2-4)/(x-2) 在 x=2 附近重复,使用 x=1.9 和 2.1。(c) 对 s(x)=|x|/x,计算 s(-0.1)、s(-0.01)、s(0.01)、s(0.1),判断 lim(x->0)s(x) 是否存在。

独立掌握标准

不使用 AI,解释 g(1) 与极限的区别,并正确预测四个表值和双侧极限。

权威来源资源与出处

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

OpenStax Calculus Volume 1

作者 / 机构: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

验证版本与日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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

作者 / 机构: SciPy Developers | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

验证版本与日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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 分钟

检索练习与独立衔接

独立掌握检查(无 AI 辅助)

前提条件

完成前一项活动;如遇困难,使用列出的恢复来源。

学习目标

检索函数、割线斜率与极限的概念,并把它们与“瞬时导数是割线斜率的极限”这一思想联系起来。记录预测、演算、观察和一次恢复行动。

操作说明

1. 闭卷作答:在每一题都写出答案之前,笔记、本页前面的答案和 AI 工具都保持关闭。
2. 代入任何数字之前,先写出以 3 + h 为端点的一般商式。
3. 完整展开 (3 + h)^2,减去 p(3),写明 h != 0 之后再约去 h。
4. 对 h = 0.1, 0.01, 0.001 以及 h = -0.1, -0.01 计算化简后的商,覆盖 3 的两侧。
5. 用自己的话说明在 3 处存在导数所需的假设。
6. 然后再打开参考答案,逐行标记“一致”或“遗漏”,每个遗漏都记下你要回看的活动(1、2 或 3)。恢复是对一道等价的新题重新作答,而不是抄答案。

时间安排(120 分钟):阅读 15 + 练习 60 + 检查 45。 阅读:只看自己在活动 1-3 中的笔记。练习:闭卷完成 (1)-(4)。检查:批改作答,回看每个遗漏对应的活动,然后在 a=1 处重做第 (4) 题。

练习与预测记录

闭卷完成:(1) 求 p(x)=x^2 在 [3,3.1] 上的平均斜率;(2) 预测当第二个端点趋近 3 时会发生什么;(3) 说明在 x=3 处存在导数所需的假设。展示每一次代入。(4) 在 a=-1 处重复 (1)-(2):写出 p 在 [-1,-1+h] 上的商式并求其极限。

独立掌握标准

独立掌握检查:不使用 AI、不查答案,推导含 h 的表达式,代入 h=.1 求值,并用完整步骤论证极限值 6。

权威来源资源与出处

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

OpenStax Calculus Volume 1

作者 / 机构: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

验证版本与日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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

作者 / 机构: SciPy Developers | 原始出处链接 ↗

对应章节 / 时间戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

验证版本与日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入选理由:

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

来源前置条件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(离线弹性):

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

对比候选资源与选型分析 (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.