17 / 90

第 17 天:极限、导数与不可导性

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

由极限定义求导数

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

对 f(x)=x^2 在 a=3 处推导 f'(a)=lim(h->0)[f(a+h)-f(a)]/h,指明约分时 h != 0 以及双侧极限假设。

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; worked examples and problem sets,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. 固定点写出定义:f'(3) = lim(h->0) [f(3+h) - f(3)]/h。说清 h 是什么:一个非零的步长,可正可负。
2. 根据 Day 16 活动 4 的割线斜率(6.1、6.01、……)预测结果。
3. 相减之前先把 f(3+h) 完全展开,再把 f(3) 作为整体减去。
4. 从分子中提出 h 并约去,在约分旁写上“当 h != 0 时”。
5. 然后才在化简后的式子里让 h 趋近 0。极限描述的是附近的 h,而不是原商式在 h = 0 处的值。
6. 用 h = 0.01 和 h = -0.01 做数值检验,再对练习题重复同样的推导。

时间安排(120 分钟):阅读 30 + 练习 60 + 检查 30。 阅读:OpenStax 第 3.1 节(导数的定义)。练习:(a)-(c)。检查:独立完成 a=2 的掌握题,并对每个结果做数值检验。

练习与预测记录

(a) 写出 f(3+h),减去 f(3),除以 h,化简后取极限。不要直接跳到幂法则。(b) 对 f(x)=x^2 在一般点 a 处使用同一定义。(c) 对 g(x)=1/x 在 a=2 处使用定义。用 h=0.01 对 (a) 和 (c) 做数值检验。

独立掌握标准

独立对 f(x)=x^2 在 a=2 处推导同样的结果,并说明导数为 4 的理由。

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; worked examples and problem sets

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.

02 120 分钟

带假设的求导法则与多项式实例

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

对多项式应用常数、幂、和、数乘求导法则,同时保留“表达式为实值且在求值点可导”的定义域假设。

操作说明

1. 列出可以使用的法则及其条件:常数法则(d/dx c = 0)、幂法则(d/dx x^n = n x^(n-1))、常数倍法则、和差法则。每条都要求各项在该点可导。
2. 把 q(x) = x^3 - 2x + 1 拆成三项,逐项求导,每一行注明所用法则。
3. 保留系数,指数减一:-2x 就是 -2 x^1,其导数为 -2 x^0 = -2。
4. 组合出 q'(x),再带括号代入 x = 2:3(2)^2 - 2。
5. 用 h = 0.001 的中心差分(手算或计算器)检验结果。
6. 在看解答之前,用同样的流程完成练习题。

时间安排(120 分钟):阅读 25 + 练习 65 + 检查 30。 阅读:OpenStax 第 3.2-3.3 节(作为函数的导数、求导法则)。练习:(a)-(c) 及数值检验。检查:独立完成关于 r(x) 的掌握题,并写明每一条法则。

练习与预测记录

(a) 对 q(x)=x^3-2x+1,推导 q'(x),再计算 q'(2)。展示每一项的导数和数值代入过程。(b) 求出所有使 q'(x)=0 的 x。(c) 对 u(x)=2x^5-3x^2+7x 求导并计算 u'(1)。用 h=0.001 的中心差分检验 (a)。

独立掌握标准

在无协助的情况下求 r(x)=4x^3+x^2-5 的导数并算得 r'(1)=14,说明每一项所用的法则。

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.

03 120 分钟

一个不可导的反例

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

解释为什么 v(x)=|x| 在 0 处连续但不可导:其左、右差商分别为 -1 和 +1,因此不存在共同的双侧导数。

操作说明

1. 先确认连续性:|x| 从两侧都趋近 0 = v(0),所以 v 在 0 处连续。连续是可导的必要条件,但不是充分条件。
2. 写出 0 处的差商:[v(0+h) - v(0)]/h = |h|/h。
3. 按 h 的符号分情况:h 为正时 |h| = h;h 为负时 |h| = -h。绝不要对负的 h 写 |h| = h。
4. 分别在 h = 0.1 和 h = -0.1 处计算,然后写出每个单侧极限。
5. 结论:只有两个单侧极限都存在且相等时,导数才存在。
6. 对练习中的函数做同样的检验:其中一个在 0 处可导,另一个的商会无限增大。

时间安排(120 分钟):阅读 25 + 练习 60 + 检查 35。 阅读:OpenStax 第 3.2 节(可导性与连续性:尖点与竖直切线)。练习:(a)-(c)。检查:独立写出掌握标准要求的解释,再对照。

练习与预测记录

(a) 分别对 h>0 和 h<0 计算 [v(0+h)-v(0)]/h。用 h=.1 和 h=-.1 检验,然后推广。(b) w(x)=x|x| 在 0 处可导吗?用同样的商式。(c) 对 c(x)=x^(1/3)(实数立方根),在 h=0.001 和 h=-0.001 处计算 0 处的商,并说明 h 趋近 0 时会发生什么。

独立掌握标准

独立解释必须包含 0 处的连续性、两个单侧商值,以及“在 0 处不可导”的结论,而不能只说“有个尖角”。

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、导数意义与掌握

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

检索极限、导数、斜率与不可导的概念,用它们把导数解释为局部线性近似,并给出诚实的独立证据。

操作说明

1. 闭卷:在打开笔记、前面的答案或 AI 工具之前,先写出每一部分的答案。
2. 用法则对 s 求导并注明每一条,再用极限定义确认 s'(3):展开 s(3+h),减去 s(3),除以 h。
3. 写切线前先算出 s(3);切线需要一个点和一个斜率。
4. 先用点斜式写出切线,再化成 y = mx + b,并在 x = 3 处检验。
5. 把切线当作 x = 3.1 处的局部线性近似,与真实的 s(3.1) 比较。
6. 对 |x| 在 0 处,把两个单侧差商写成带数值的极限,再用一句话给出结论。
7. 对照参考答案批改。每个遗漏都回看活动 1、2 或 3,并独立重做一道等价题(例如 s 在 x = 1 处)。

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:完整的闭卷题目加线性近似。检查:批改、回看,并独立完成 x=1 的变式。

练习与预测记录

闭卷:对 s(x)=x^2-4x,求 s'(x)、s'(3) 以及 x=3 处的完整切线方程(只给斜率不够)。然后用两句话对比 s 与 |x| 在 0 处的差异,并给出 |x| 的两个单侧差商 lim(h->0+) 和 lim(h->0-)。

独立掌握标准

独立掌握检查:不使用 AI,由极限定义推导 s'(3)(或清楚应用已论证的法则),写出切线,并给出 |x| 反例及两个单侧商。

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.