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。
先展開再約分。約分只在 h != 0 時成立;最後的極限問的是 h 趨近零時的行為,而不是商式在 h=0 處的取值。恢復:OpenStax 第 3.1 節,或重做第 16 天的銜接活動。
(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,當 h != 0 時(約分就是除以 h)。
lim(h->0) (6 + h) = 6,所以 f'(3) = 6。無論 h 為正還是為負,6 + h 都趨近 6,所以兩個單側極限都是 6。
數值檢驗:h = 0.01 得 (9.0601 - 9)/0.01 = 6.01;h = -0.01 得 (8.9401 - 9)/(-0.01) = 5.99。兩者與 6 都相差 0.01,正如 6 + h 所預測。
(b) [(a + h)^2 - a^2]/h = (2ah + h^2)/h = 2a + h(h != 0),所以 f'(a) = 2a。a = 3 時再次得到 6;a = 2 時得到 4(精熟題)。這就是 n = 2 時的冪法則,是推導出來的,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 不為零):-1/(2(2 + h))。
h 趨近 0 時它趨近 -1/(2 * 2) = -1/4,所以 g'(2) = -0.25。
數值檢驗:h = 0.01 時 (1/2.01 - 0.5)/0.01 = (0.497512 - 0.5)/0.01 ≈ -0.2488,接近 -0.25。
常見錯誤:寫成 (3 + h)^2 = 9 + h^2(漏了 6h);約分前就令 h = 0,得到 0/0;把答案留成 6 + h。
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
MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus
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
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.
對比候選資源與選型分析 (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
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
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.
對比候選資源與選型分析 (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
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
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.
對比候選資源與選型分析 (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.