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。
先展开再约分。约分只在 h != 0 时成立;最后的极限问的是 h 趋近零时的行为,而不是商式在 h=0 处的取值。恢复:OpenStax 第 3.1 节,或重做第 16 天的衔接活动。
(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,当 h != 0 时(约分就是除以 h)。
lim(h->0) (6 + h) = 6,所以 f'(3) = 6。无论 h 为正还是为负,6 + h 都趋近 6,所以两个单侧极限都是 6。
数值检验:h = 0.01 得 (9.0601 - 9)/0.01 = 6.01;h = -0.01 得 (8.9401 - 9)/(-0.01) = 5.99。两者与 6 都相差 0.01,正如 6 + h 所预测。
(b) [(a + h)^2 - a^2]/h = (2ah + h^2)/h = 2a + h(h != 0),所以 f'(a) = 2a。a = 3 时再次得到 6;a = 2 时得到 4(掌握题)。这就是 n = 2 时的幂法则,是推导出来的,而不是假定的。
(c) g(2 + h) - g(2) = 1/(2 + h) - 1/2 = (2 - (2 + h))/(2(2 + h)) = -h/(2(2 + h))。
除以 h(h != 0,且 h != -2,使 2 + h 不为零):-1/(2(2 + h))。
h 趋近 0 时它趋近 -1/(2 * 2) = -1/4,所以 g'(2) = -0.25。
数值检验:h = 0.01 时 (1/2.01 - 0.5)/0.01 = (0.497512 - 0.5)/0.01 ≈ -0.2488,接近 -0.25。
常见错误:写成 (3 + h)^2 = 9 + h^2(漏了 6h);约分前就令 h = 0,得到 0/0;把答案留成 6 + h。
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
MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus
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
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.
对比候选资源与选型分析 (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
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
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.
对比候选资源与选型分析 (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
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
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.
对比候选资源与选型分析 (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.