当我们想要微分一个更复杂的表达式,例如

我们唯一的方法(截至目前)来微分这个表达式是把它展开得到一个多项式,然后微分那个多项式。当手工计算时,这种方法变得非常复杂,并且容易出错。初学者可能会猜测乘积的导数是导数的乘积,类似于加法和减法规则,但这并不正确。为了求乘积的导数,我们使用乘积法则。
乘积的导数(乘积法则)
![{\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left[f(x)\cdot g(x)\right]=f(x)\cdot g'(x)+f'(x)\cdot g(x)\,\!}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c9ee47e4fadce54fc8d9429b3b243cfd9c100ac1)
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它也可以写成

或者用莱布尼茨符号写成
.
三个函数乘积的导数为
.
由于两个或多个函数的乘积出现在许多物理现象的数学模型中,因此乘积法则在物理学、化学和工程学中有着广泛的应用。
- 假设我们想要微分ƒ(x) = x2 sin(x)。使用乘积法则,我们得到导数ƒ '(x) = 2x sin(x) + x2cos(x)(因为x2的导数是2x,sin(x)的导数是cos(x))。
- 乘积法则的一种特殊情况是常数倍法则,它指出:如果c是实数,ƒ(x)是可微函数,那么cƒ(x)也是可微的,它的导数为(c × ƒ)'(x) = c × ƒ '(x)。这是因为任何常数的导数都是零。这与导数的加法规则相结合,表明微分是线性的。
- 分部积分法是根据乘积法则推导出来的,商法则(一个弱版本)也是如此。(它是一个“弱”版本,因为它没有证明商是可微的,只是说明了它的导数是什么,如果它是可微的。)
法拉第电磁感应定律指出,感应电动势是通过导电回路的磁通量变化率的负值。
其中
是以伏特为单位的电动势 (emf),ΦB 是以韦伯为单位的磁通量。对于面积为 A 的回路在磁场 B 中,磁通量由下式给出
其中 θ 是电流回路的法线与磁场方向之间的夹角。
对磁通量关于时间求负导数,得到电动势为
在许多实际应用中,只有一个变量(A、B 或 θ)在变化,因此上述三项中的两项通常为零。
证明这个规则比较简单,首先我们给出导数的公式
![{\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left[f(x)\cdot g(x)\right]=\lim _{h\to 0}{\frac {f(x+h)\cdot g(x+h)-f(x)\cdot g(x)}{h}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/ff69cab2f85703d3a8c2f18b47ab985ac81a10cf)
然后,我们会用到一个最古老的技巧——在中间添加一个抵消的项
![{\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left[f(x)\cdot g(x)\right]=\lim _{h\to 0}{\frac {f(x+h)\cdot g(x+h)\mathbf {-f(x+h)\cdot g(x)+f(x+h)\cdot g(x)} -f(x)\cdot g(x)}{h}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3ff7c83f823068a4bd21f374d96085562b83eaaf)
请注意,这些项相加为零,因此我们只是在方程中加了 0。现在我们可以将方程拆分为我们已经知道如何求解的形式
![{\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left[f(x)\cdot g(x)\right]=\lim _{h\to 0}\left[{\frac {f(x+h)\cdot g(x+h)-f(x+h)\cdot g(x)}{h}}+{\frac {f(x+h)\cdot g(x)-f(x)\cdot g(x)}{h}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8c4a71e0cb57637a6bf8dd0c47be444b2e2a1935)
观察这个式子,我们发现可以将分子中的公因子分离出来得到
![{\displaystyle {\frac {d}{dx}}\left[f(x)\cdot g(x)\right]=\lim _{h\to 0}\left[f(x+h){\frac {g(x+h)-g(x)}{h}}+g(x){\frac {f(x+h)-f(x)}{h}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6a4472c6a0391d88da674170d21018d4b57dd049)
当我们求极限时,它变为
,或者用记忆方法“一 D-二 加 二 D-一”。
这可以扩展到 3 个函数。
![{\displaystyle {\frac {d}{dx}}[fgh]=f(x)g(x)h'(x)+f(x)g'(x)h(x)+f'(x)g(x)h(x)\,}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/afbc42939198c221588ff4317efe1cf797a26b01)
对于任意数量的函数,它们的乘积的导数是每个函数的导数乘以所有其他函数的和。
回到我们最初的乘积示例,
,我们根据乘积法则找到导数是

注意,它的导数不会是不是

这是你假设乘积的导数是导数的乘积时会得到的结果。
为了应用乘积法则,我们将第一个函数乘以第二个函数的导数,然后加上第一个函数的导数乘以第二个函数。有时记住这句话“第一个乘以第二个的导数加上第二个乘以第一个的导数”会有所帮助。
乘积法则可以用来证明幂法则对于整数成立。证明过程是通过数学归纳法进行的。我们从基本情况
开始。如果
,那么从定义中很容易看出

接下来我们假设对于固定值
,我们知道对于
,
。考虑
的导数,

我们已经证明了语句
对于
为真,并且如果该语句对于
成立,那么它对于
也成立。因此,根据数学归纳法原理,该语句对于
都成立。
http://www.calculusapplets.com/prodquot.html