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第 17 天:極限、導數與不可導性

透過定義、分步推導、檢索練習與誠實的數值證據,讓函數與變化變得可計算。

數學與微積分 480 分鐘主動學習(8 小時專注學習)
01 120 分鐘

由極限定義求導數

Agent 輔助工程檢查

前提條件

完成前一項活動;如遇困難,使用列出的恢復來源。

學習目標

對 f(x)=x^2 在 a=3 處推導 f'(a)=lim(h->0)[f(a+h)-f(a)]/h,指明約分時 h != 0 以及雙側極限假設。

操作說明

學習來源:在本活動現有的閱讀與練習時段內,參考 MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus 的 Unit 1: Differentiation, Part A: Definition and Basic Rules; worked examples and problem sets,用自己的話解釋一處與本地任務的聯繫。保留現有練習與驗收檢查;若外部資料無法存取,使用課程自寫的解釋。1. 固定點寫出定義:f'(3) = lim(h->0) [f(3+h) - f(3)]/h。說清 h 是什麼:一個非零的步長,可正可負。
2. 根據 Day 16 活動 4 的割線斜率(6.1、6.01、……)預測結果。
3. 相減之前先把 f(3+h) 完全展開,再把 f(3) 作為整體減去。
4. 從分子中提出 h 並約去,在約分旁寫上「當 h != 0 時」。
5. 然後才在化簡後的式子裡讓 h 趨近 0。極限描述的是附近的 h,而不是原商式在 h = 0 處的值。
6. 用 h = 0.01 和 h = -0.01 做數值檢驗,再對練習題重複同樣的推導。

時間安排(120 分鐘):閱讀 30 + 練習 60 + 檢查 30。 閱讀:OpenStax 第 3.1 節(導數的定義)。練習:(a)-(c)。檢查:獨立完成 a=2 的精熟題,並對每個結果做數值檢驗。

練習與預測紀錄

(a) 寫出 f(3+h),減去 f(3),除以 h,化簡後取極限。不要直接跳到冪法則。(b) 對 f(x)=x^2 在一般點 a 處使用同一定義。(c) 對 g(x)=1/x 在 a=2 處使用定義。用 h=0.01 對 (a) 和 (c) 做數值檢驗。

獨立掌握標準

獨立對 f(x)=x^2 在 a=2 處推導同樣的結果,並說明導數為 4 的理由。

權威來源資源與出處

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

MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus

作者 / 機構: MIT OpenCourseWare (David Jerison) | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: Unit 1: Differentiation, Part A: Definition and Basic Rules; worked examples and problem sets

驗證版本與日期: Public edition checked 2026-11-01; moving pages may change

入選理由:

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

來源前置條件:

Functions, algebra and high-school trigonometry.

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 / 機構: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

驗證版本與日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 / 機構: SciPy Developers | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

驗證版本與日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 分鐘

帶假設的求導法則與多項式實例

獨立掌握檢查(無 AI 輔助)

前提條件

完成前一項活動;如遇困難,使用列出的恢復來源。

學習目標

對多項式應用常數、冪、和、數乘求導法則,同時保留「表達式為實值且在求值點可導」的定義域假設。

操作說明

1. 列出可以使用的法則及其條件:常數法則(d/dx c = 0)、冪法則(d/dx x^n = n x^(n-1))、常數倍法則、和差法則。每條都要求各項在該點可微。
2. 把 q(x) = x^3 - 2x + 1 拆成三項,逐項求導,每一行註明所用法則。
3. 保留係數,指數減一:-2x 就是 -2 x^1,其導數為 -2 x^0 = -2。
4. 組合出 q'(x),再帶括號代入 x = 2:3(2)^2 - 2。
5. 用 h = 0.001 的中心差分(手算或計算機)檢驗結果。
6. 在看解答之前,用同樣的流程完成練習題。

時間安排(120 分鐘):閱讀 25 + 練習 65 + 檢查 30。 閱讀:OpenStax 第 3.2-3.3 節(作為函數的導數、微分法則)。練習:(a)-(c) 及數值檢驗。檢查:獨立完成關於 r(x) 的精熟題,並寫明每一條法則。

練習與預測紀錄

(a) 對 q(x)=x^3-2x+1,推導 q'(x),再計算 q'(2)。展示每一項的導數和數值代入過程。(b) 求出所有使 q'(x)=0 的 x。(c) 對 u(x)=2x^5-3x^2+7x 求導並計算 u'(1)。用 h=0.001 的中心差分檢驗 (a)。

獨立掌握標準

在無協助的情況下求 r(x)=4x^3+x^2-5 的導數並算得 r'(1)=14,說明每一項所用的法則。

權威來源資源與出處

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

OpenStax Calculus Volume 1

作者 / 機構: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

驗證版本與日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 / 機構: SciPy Developers | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

驗證版本與日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 分鐘

一個不可導的反例

Agent 輔助工程檢查

前提條件

完成前一項活動;如遇困難,使用列出的恢復來源。

學習目標

解釋為什麼 v(x)=|x| 在 0 處連續但不可導:其左、右差商分別為 -1 和 +1,因此不存在共同的雙側導數。

操作說明

1. 先確認連續性:|x| 從兩側都趨近 0 = v(0),所以 v 在 0 處連續。連續是可微的必要條件,但不是充分條件。
2. 寫出 0 處的差商:[v(0+h) - v(0)]/h = |h|/h。
3. 按 h 的正負分情況:h 為正時 |h| = h;h 為負時 |h| = -h。絕不要對負的 h 寫 |h| = h。
4. 分別在 h = 0.1 和 h = -0.1 處計算,然後寫出每個單側極限。
5. 結論:只有兩個單側極限都存在且相等時,導數才存在。
6. 對練習中的函數做同樣的檢驗:其中一個在 0 處可微,另一個的商會無限增大。

時間安排(120 分鐘):閱讀 25 + 練習 60 + 檢查 35。 閱讀:OpenStax 第 3.2 節(可微性與連續性:尖點與鉛直切線)。練習:(a)-(c)。檢查:獨立寫出精熟標準要求的解釋,再對照。

練習與預測紀錄

(a) 分別對 h>0 和 h<0 計算 [v(0+h)-v(0)]/h。用 h=.1 和 h=-.1 檢驗,然後推廣。(b) w(x)=x|x| 在 0 處可微嗎?用同樣的商式。(c) 對 c(x)=x^(1/3)(實數立方根),在 h=0.001 和 h=-0.001 處計算 0 處的商,並說明 h 趨近 0 時會發生什麼。

獨立掌握標準

獨立解釋必須包含 0 處的連續性、兩個單側商值,以及「在 0 處不可導」的結論,而不能只說「有個尖角」。

權威來源資源與出處

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

OpenStax Calculus Volume 1

作者 / 機構: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

驗證版本與日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 / 機構: SciPy Developers | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

驗證版本與日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 分鐘

檢索、導數意義與掌握

獨立掌握檢查(無 AI 輔助)

前提條件

完成前一項活動;如遇困難,使用列出的恢復來源。

學習目標

檢索極限、導數、斜率與不可導的概念,用它們把導數解釋為局部線性近似,並給出誠實的獨立證據。

操作說明

1. 閉卷:在打開筆記、前面的答案或 AI 工具之前,先寫出每一部分的答案。
2. 用法則對 s 求導並註明每一條,再用極限定義確認 s'(3):展開 s(3+h),減去 s(3),除以 h。
3. 寫切線前先算出 s(3);切線需要一個點和一個斜率。
4. 先用點斜式寫出切線,再化成 y = mx + b,並在 x = 3 處檢驗。
5. 把切線當作 x = 3.1 處的局部線性近似,與真實的 s(3.1) 比較。
6. 對 |x| 在 0 處,把兩個單側差商寫成帶數值的極限,再用一句話給出結論。
7. 對照參考答案批改。每個遺漏都回看活動 1、2 或 3,並獨立重做一道等價題(例如 s 在 x = 1 處)。

時間安排(120 分鐘):閱讀 15 + 練習 60 + 檢查 45。 閱讀:只看自己在活動 1-3 中的筆記。練習:完整的閉卷題目加線性近似。檢查:批改、回看,並獨立完成 x=1 的變式。

練習與預測紀錄

閉卷:對 s(x)=x^2-4x,求 s'(x)、s'(3) 以及 x=3 處的完整切線方程式(只給斜率不夠)。然後用兩句話對比 s 與 |x| 在 0 處的差異,並給出 |x| 的兩個單側差商 lim(h->0+) 和 lim(h->0-)。

獨立掌握標準

獨立掌握檢查:不使用 AI,由極限定義推導 s'(3)(或清楚應用已論證的法則),寫出切線,並給出 |x| 反例及兩個單側商。

權威來源資源與出處

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

OpenStax Calculus Volume 1

作者 / 機構: OpenStax, Rice University (Gilbert Strang, Edwin Herman, et al.) | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: Sections 2.1-2.3 (Functions, Limits, and the Derivative); Sections 3.1-3.2 (Derivative Rules)

驗證版本與日期: 3rd edition, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Algebra, coordinate geometry, and function notation

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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 / 機構: SciPy Developers | 原始出處連結 ↗

對應章節 / 時間戳: derivative API: finite differences, step-size iteration, tolerances

驗證版本與日期: SciPy documentation, verified 2026-10-30

入選理由:

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

來源前置條件:

Python arithmetic and the definition of a derivative

安全回退方案(離線彈性):

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

對比候選資源與選型分析 (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.