微积分简单介绍与个人分享(十五)

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微积分简单介绍与个人分享(十五)

2024-03-11 19:36| 来源: 网络整理| 查看: 265

继续讲求导方法。

参数方程的导数

本文针对参数方程的一般形式:x%3D%5Cvarphi%20(t)%2Cy%3D%5Cpsi%20(t)进行求导。对于参数方程来说,它的导数要基于前面所讲的函数的导数。也就是%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdx%7D%20。问题是参数方程里我们习惯性的理解是先有参数t的变化,再有xy的变化。而经典的导数定义里我们习惯性的理解则是先有x的变化,再有y的变化。所以究竟怎么将两者联系起来呢?

先来猜一猜参数方程导数的形式。前面说过导数可以这样理解:当自变量作了一个微小增量后,因变量的微小增量会是自变量增量的多少倍(从定义便能看出)。那么这样思考:1.当参数作了一个小增量时,x的增量是其几倍?答案是%5Cvarphi%20'(t)倍。2.当参数作了一个小增量时,y的增量是其几倍?答案是%5Cpsi%20'(t)倍。那么答案呼之欲出了,y的增量是x的增量的几倍?这个问题的答案就是我们要求的东西。根据前面两个问题的答案,我们很快就得出:答案是

%5Cpsi%20'(t)%5Ccdot%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20'(t)%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)%7D%20

这就是参数方程的导数公式。现在用数学语言来推导一下。

我们要求%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdx%7D%20,根据参数方程的定义,我们有:

dy%3D%5Cpsi%20'(t)dt

dx%3D%5Cvarphi%20'(t)dt

代入上式:

%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdx%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20'(t)dt%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)dt%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20'(t)%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)%7D%20

也是一样的结果。

还可以这么理解:

%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdx%7D%20%3D%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdt%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bdt%7D%7Bdx%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdt%7D%20%7D%7B%5Cfrac%7Bdx%7D%7Bdt%7D%20%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20'(t)%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)%7D%20

其实是一个道理。

举例应用:如参数方程y%3D%5Csin%20t%2Cx%3D%5Ccos%20t,显然这是个单位圆。那么根据前面所推导的,它的导数为:

%5Cfrac%7Bdy%7D%7Bdx%7D%20%3D%5Cfrac%7B(%5Csin%20t)'%20%7D%7B(%5Ccos%20t)'%20%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Ccos%20t%20%7D%7B-%5Csin%20t%20%7D%20

那么我们想求t%3D%5Cfrac%7B%5Cpi%20%7D%7B4%7D时的导数,只要将其带入:

%5Cfrac%7B%5Ccos%20t%20%7D%7B-%5Csin%20t%20%7D%20%7C_%7Bt%3D%5Cfrac%7B%5Cpi%20%7D%7B4%7D%20%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cfrac%7B%5Csqrt%7B2%7D%20%7D%7B2%7D%20%7D%7B-%5Cfrac%7B%5Csqrt%7B2%7D%20%7D%7B2%7D%20%7D%20%3D-1

由于参数方程的导数和一般的导数没什么区别,所以它们的几何意义是一致的。根据参数方程的知识,由于t%3D%5Cfrac%7B%5Cpi%20%7D%7B4%7D时该方程对应的点是:(%5Cfrac%7B%5Csqrt%7B2%7D%20%7D%7B2%7D%20%2C%5Cfrac%7B%5Csqrt%7B2%7D%20%7D%7B2%7D%20),所以我们算出来的其实是在该点切线的斜率。同理先给定一个点,我们可以通过先解出对应的参数t,并进行带入即可得到导数值。

当然,也可以先把参数方程化成一般的函数形式,再进行求导。

参数方程的二阶导数(不要求掌握)

看了上面有人可能会说参数方程的二阶导数为%5Cfrac%7B%5Cpsi%20''(t)%7D%7B%5Cvarphi%20''(t)%7D%20,这样既符合规律有很好看。然而并不是这样的。仔细想想这么推其实没什么道理。

那么究竟怎么推?根据二阶导数的知识,我们知道二阶导数为:

%5Cfrac%7Bd%5Cfrac%7B%5Cpsi%20'(t)%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)%7D%20%7D%7Bdx%7D%20,注意下边是dx,所以我们要变一个小戏法:

%3D%5Cfrac%7Bd%5Cfrac%7B%5Cpsi%20'(t)%7D%7B%5Cvarphi%20'(t)%7D%20%7D%7Bdt%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bdt%7D%7Bdx%7D%20

这么处理是因为一阶导数式子里的变量是t而不是x。于是根据前面讲到的%5Cfrac%7Bf%7D%7Bg%7D%20型求导法则,就可以得到:

%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20''(t)%5Cvarphi%20'(t)-%5Cpsi%20'(t)%5Cvarphi%20''(t)%7D%7B(%5Cvarphi%20'(t))%5E2%20%7D%20%5Ccdot%20%5Cfrac%7Bdt%7D%7Bdx%7D%20

而后面那个东西的倒数即是%5Cvarphi%20'(t),于是一合起来就变成了:

%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20''(t)%5Cvarphi%20'(t)-%5Cpsi%20'(t)%5Cvarphi%20''(t)%7D%7B(%5Cvarphi%20'(t))%5E3%20%7D

于是就得到了参数方程二阶导数公式:

%5Cfrac%7Bd%5E2y%20%7D%7Bdx%5E2%20%7D%20%3D%5Cfrac%7B%5Cpsi%20''(t)%5Cvarphi%20'(t)-%5Cpsi%20'(t)%5Cvarphi%20''(t)%7D%7B(%5Cvarphi%20'(t))%5E3%20%7D

更高次的导数同理,只是很复杂。



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