导数、微分及其应用

导数与微分的几何解释与应用导数和微分是数学中重要的概念，它们在几何学中有着重要的解释和广泛的应用。

本文将从几何的角度解释导数和微分，并探讨它们在几何学中的应用。

一、导数的几何解释导数是函数在某一点处的斜率，表示了函数的变化速度。

在几何学中，导数有以下几个重要的几何解释。

1. 切线的斜率：导数可以表示函数曲线在某一点处的切线的斜率。

切线是曲线在该点附近最好的线性逼近，它与曲线相切且在该点处与曲线重合。

切线的斜率即为导数值。

2. 曲线的凸凹性：导数还可以刻画函数曲线的凸凹性。

当导数大于零时，函数曲线向上凸起；当导数小于零时，函数曲线向下凹陷；当导数等于零时，函数曲线在该点处既不凸起也不凹陷。

3. 极值点：导数能够帮助确定函数曲线的极值点。

在极值点处，导数为零或不存在。

导数为零表示函数在该点附近变化趋于平稳，可能是极大值点或极小值点；导数不存在表示函数在该点处发生了突变或折点。

二、微分的几何解释微分是导数的一个重要应用概念，它表示函数在某一点处的线性逼近。

微分有以下几个几何解释。

1. 切线方程：微分可以用于求解函数曲线在某一点处的切线方程。

切线方程是通过该点并与曲线相切的一条直线方程。

通过微分，可以近似地得到切线的方程。

2. 切平面方程：对于多元函数，微分可用于求解曲面在某一点处的切平面方程。

切平面是通过该点并与曲面相切的一个平面方程。

微分可以帮助近似地计算切平面的方程。

3. 函数的局部线性化：微分将函数在某一点处局部地线性化。

通过微分，可以将复杂的函数曲线或曲面在某一点附近近似为直线或平面。

这种近似使得函数的研究和计算更加简明和方便。

三、导数与微分的应用导数和微分的应用十分广泛，涉及到众多领域。

以下是其中的一些应用领域。

1. 物理学：导数和微分在物理学中有广泛应用，如描述物体的运动状态和变化过程。

物理学中的运动学和动力学问题可以通过导数和微分进行建模和求解。

2. 经济学：经济学中的边际分析和最优化问题需要用到导数和微分。

导数与微分的应用导数与微分是微积分中的重要概念，它们在各个领域中都有广泛的应用。

本文将从几个典型的角度来讨论导数与微分的应用。

一、求解函数的极值点导数在找函数的极值点方面起到了关键作用。

对于函数f(x)来说，如果其导数f'(x)在某一点x上等于零，并且在x的邻域内导数的符号发生变化，那么x就是f(x)的一个极值点。

通过求解导数等于零的方程可以获得这些极值点的具体数值。

以实际问题为例，假设需要求解一个函数f(x)在一个特定区间[a, b]上的最大值。

首先，我们可以计算函数f(x)在区间内的导数f'(x)，然后寻找导数等于零的点。

通过进一步的推导和计算，可以找到这个函数在区间内的极大值点和极小值点，从而找到最大值点。

二、求解曲线的切线和法线导数与微分可以用来求解曲线的切线和法线。

对于函数f(x)来说，其导数f'(x)表示其在某一点x上的斜率。

因此，如果需要求解函数f(x)在某一点x=x0上的切线方程，我们可以计算导数f'(x)在x=x0处的值，然后利用切线的斜率和点斜式的思想来求解切线方程。

另外，对于任意曲线上的一点P(x0, f(x0))，曲线在该点的法线斜率是切线斜率的倒数的负数。

因此，我们可以用导数的倒数来求解曲线在该点的法线斜率，然后利用法线的斜率和点斜式的思想来求解法线方程。

三、求解函数的近似值在实际问题中，有时候需要求解函数在某一点的近似值。

导数和微分可以帮助我们进行这样的求解。

对于一个函数f(x)，如果在某一点x0附近的导数f'(x)存在，那么函数在x0处的微分df可以近似表示为dx*f'(x0)。

通过这个近似式，我们可以通过已知的函数值和导数值来计算函数在某一点的近似值。

四、优化问题的求解导数与微分在求解优化问题中也发挥着重要的作用。

对于一个实际问题，如果需要寻找一个变量满足某种条件下能够达到最优解的取值，那么我们可以通过建立相应的函数模型，并对其进行优化。

微积分中的导数与微分微积分是数学的一个分支，主要研究变化率和累积效应问题。

导数和微分是微积分中最重要的两个概念，它们被广泛用于物理、工程、经济等领域，是现代科学中不可或缺的工具。

本文将会系统探讨导数和微分的定义、性质以及应用。

一、导数的定义和性质导数是一个函数在某一点的斜率，也称为函数的变化率。

它的定义如下：设函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 处可导，如果函数在该点的变化率有有限的极限，那么导数 $f'(x_0)$ 存在，且有：$$f'(x_0)=\lim_{\Delta x \rightarrow 0} \frac{f(x_0+\Delta x)-f(x_0)}{\Delta x}$$其中，$\Delta x$ 表示 $x$ 的增量，$\Delta x \rightarrow 0$ 表示$\Delta x$ 趋近于 0。

导数的性质包括：1. 如果函数在 $x_0$ 处可导，那么它在该点必定连续。

2. 如果函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 处可导，那么 $f(x)$ 在 $x_0$ 处的切线斜率为 $f'(x_0)$。

3. 如果函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 处可导，那么 $f(x)$ 在 $x_0$ 的邻域内满足局部线性近似。

二、微分的定义和性质微分可以看作是导数的微小增量，是微积分中的另一个重要概念。

它的定义如下：设函数 $y=f(x)$ 在 $x_0$ 处可导，那么函数在该点的微分就是：$$dy=f'(x_0)dx$$其中，$dx$ 表示 $x$ 的微小增量，$dy$ 表示 $y$ 的微小增量。

微分的性质包括：1. 微分具有线性性。

2. 微分运算满足加法和乘法运算的运算律。

3. 微分可以用于计算函数的局部变化量。

三、导数和微分的应用导数和微分在科学和工程领域中有着广泛的应用，以下列举几个典型例子：1. 物理中的加速度和速度在物理学中，物体的加速度等于速度的导数，速度等于路程的导数，因此导数和微分可以用来计算物体的运动状态。

导数与微分在实际问题中的应用在实际问题中，导数与微分是数学中重要的概念，它们广泛应用于各种科学和工程领域。

导数和微分可以帮助我们研究函数的变化率、极值、曲线的切线以及解决实际问题中的优化、最大化和最小化等难题。

一、函数的变化率和极值导数可以表示函数在某一点的变化率。

对于一个函数f(x)，我们可以通过求解f(x)关于x的导数f'(x)，来得到函数在特定点的斜率。

这个斜率可以用于分析函数的增减性、拐点以及函数的极值。

以一个简单的例子来说明，假设有一个物体的位移函数S(t)，我们需要知道物体在某一时刻的速度。

我们可以通过对位移函数求导得到速度函数V(t)，即V(t) = S'(t)。

利用导数，我们可以得到物体在不同时刻的速度情况，进而进行分析和应用。

二、曲线的切线导数的另一个应用是求解曲线的切线。

对于给定的函数f(x)，我们可以通过求解f'(x)得到函数在某一点x=a的斜率。

利用这个斜率，我们可以确定曲线在该点的切线方程。

例如，假设有一个曲线y=f(x)，我们需要知道曲线在x=a处的切线方程。

首先，我们求解函数关于x的导数f'(x)，然后计算该导数在x=a 处的值，得到切线的斜率。

接下来，我们利用切线斜率和曲线在点(x=a, f(a))的坐标，使用点斜式或者斜截式等方法，求解切线方程。

三、实际问题中的优化、最大化和最小化导数和微分在优化、最大化和最小化问题中也有广泛应用。

通过求解导数为零的点，我们可以找到函数的极值点（最大值或最小值）。

以一个实际问题为例说明，假设我们要设计一个开放式矩形围栏，然后找到一个围栏面积最大的设计。

围栏的宽度是已知的，但长度是未知的。

我们可以将围栏的长度表示为x，围栏的面积表示为S(x)。

我们的目标是找到一个x，使得S(x)取得最大值。

为了解决这个问题，我们可以首先根据开放式围栏的特点，建立围栏面积的函数S(x)。

然后，我们对S(x)求导，得到S'(x)，当S'(x)等于零时，我们可以得到可能的极值点。

导数与微分在实际问题中的应用导数与微分是微积分的重要概念，在实际问题中有着广泛的应用。

导数描述了函数在某一点处的变化率，微分则可以用来近似计算函数在某一点附近的变化。

本文将从实际问题的角度探讨导数与微分的应用。

一、速度与加速度导数可以描述物体的速度和加速度。

以物体在直线上的运动为例，如果我们已知物体位移随时间的变化关系，可以通过对位移函数进行求导，得到速度函数。

速度函数可以告诉我们物体在不同时间点的瞬时速度。

同理，对速度函数再求导，可以得到加速度函数。

加速度函数则描述了物体在不同时间点的瞬时加速度。

通过对位移函数、速度函数和加速度函数的分析，我们可以了解物体在运动过程中的行为特点，并做出相应的预测和决策。

二、最优化问题导数与微分在最优化问题中具有重要作用。

最优化问题是指在一定约束条件下，求解使得目标函数取得极大值或极小值的问题。

经济学、工程学等领域中充满了最优化问题。

通过对目标函数求导，我们可以找到使目标函数取极值的临界点。

通过对导数的符号分析，我们可以判断这个临界点是极大值还是极小值。

此外，微分也可以帮助我们对目标函数进行逼近，在找到准确解之前提供近似解。

三、图像的研究导数与微分在研究函数的图像特性方面发挥着重要作用。

我们可以通过导数来分析函数的单调性、凹凸性以及极值点等信息。

导数的正负可以告诉我们函数的增减情况，导数的变化可以告诉我们函数的凹凸情况，导数为零的点则是函数的极值点。

微分可以用来计算函数的局部线性逼近，进一步揭示函数的特性。

通过对函数图像的分析，我们可以了解函数在不同区间上的行为，这对于解决实际问题具有指导意义。

四、物理学中的应用导数与微分在物理学中应用广泛。

经典力学中，牛顿的运动定律指出物体的加速度与作用在物体上的力成正比。

通过对物体速度函数的导数，可以求解物体的加速度。

力学中的匀速直线运动、自由落体运动等问题都可以通过导数和微分的方法进行分析和求解。

此外，导数与微分还在电磁学、热学等物理学领域中有着广泛的应用。

微分与导数的应用微分与导数在实际问题中的应用技巧微分与导数的应用微积分是数学中的重要分支之一，其中微分与导数是其核心概念。

微分与导数的应用广泛存在于实际问题中，帮助我们解决各种数学、物理、经济等领域的实际难题。

本文将介绍微分与导数在实际问题中的应用技巧，并举例说明其用途。

1. 函数的极值问题微分与导数的一个重要应用是求函数的极值。

通过求解函数的导数，可以找到函数的极大值或极小值点。

在实际问题中，我们经常需要找到最大或最小值，来做出最优决策。

例如，在经济学中，一个企业要确定产品的定价以最大化其利润。

假设某产品的需求函数为:q = 100 - p,其中q表示销量，p表示价格。

利润可以表示为:π = (p-10)q = (p-10)(100-p)。

通过对利润函数进行微分，求出导数，并解方程π'(p) = 0，我们可以找到函数的极大值或极小值点，从而确定最优价格。

2. 曲线的切线和法线微分与导数还可以用于求曲线的切线和法线。

对于给定的曲线，我们可以通过求解曲线上某一点的导数，得到该点处的切线斜率。

切线斜率可以帮助我们理解曲线在该点的变化趋势，并应用于实际问题中。

例如，在物理学中，对于自由落体的运动过程，我们可以建立位置与时间的函数关系，求出其导数即得到速度函数。

而速度函数的导数则代表了物体的加速度，通过求解加速度函数，我们可以得知物体下落的变化趋势，并对实际问题进行分析。

3. 函数的增长与减少微分与导数也可用于研究函数的增长与减少。

通过求解函数的导数，我们可以判断函数在不同区间上的增减性，从而可以在实际问题中做出相应的决策。

例如，在生态学研究中，对种群数量的增长趋势进行分析是一个重要的问题。

假设某种动物的种群数量随时间t的变化可以用函数P(t)来表示。

通过对P(t)进行微分，可以得到其导数P'(t)，P'(t) > 0 表示种群数量在增加，P'(t) < 0 则表示种群数量在减少。

函数的导数与微分的计算与应用函数的导数与微分是微积分中的重要概念，它们在数学和物理等领域中有着广泛的应用。

本文将介绍函数的导数与微分的计算方法，并探讨它们在实际问题中的应用。

一、函数的导数的计算方法函数的导数是描述函数变化率的重要工具，它可以告诉我们函数在某一点的斜率或变化速率。

计算函数的导数有多种方法，其中最常用的是使用极限的定义。

以函数f(x)为例，其导数可以表示为f'(x)或dy/dx。

根据导数的定义，我们可以通过求极限的方法计算导数。

具体而言，我们可以通过以下公式计算导数：f'(x) = lim(h→0) [f(x+h) - f(x)] / h这个公式表示函数在x点的导数等于函数在x+h点与x点之间的变化量除以h 的极限。

通过不断减小h的值，我们可以逼近函数在x点的导数。

除了极限的定义，我们还可以使用导数的基本运算法则来计算导数。

这些法则包括常数法则、幂法则、和差法则、乘积法则和商法则等。

通过运用这些法则，我们可以更方便地计算函数的导数。

二、函数的微分的计算方法函数的微分是函数在某一点的局部线性近似，它可以帮助我们研究函数的性质和变化。

函数的微分可以用微分形式dy表示，也可以用微分算符d表示。

函数f(x)在x点的微分可以表示为dy = f'(x)dx。

这个公式表示函数在x点的微分等于函数的导数乘以自变量的微小变化量dx。

通过微分，我们可以近似地计算函数在x点附近的函数值。

函数的微分计算方法与导数的计算方法密切相关。

实际上，函数的微分可以看作是导数的一种应用，它可以帮助我们计算函数在某一点的值，或者计算函数在某一区间上的积分等。

三、函数的导数与微分的应用函数的导数与微分在数学和物理等领域中有着广泛的应用。

以下是一些常见的应用：1. 最优化问题：通过求函数的导数，我们可以找到函数的极值点。

这在经济学、工程学和管理学等领域中有着广泛的应用。

例如，我们可以使用导数来确定生产成本最低的生产量，或者确定最大利润的销售量。

导数和微分的基本定义及其应用数学中，导数和微分是一对相互关联的概念。

它们在数学分析、物理学等领域广泛应用，是许多数学和科学理论的基石之一。

本文将介绍导数和微分的基本定义及其应用。

一、导数的定义在初中数学中，我们学过了导数的基本定义：$$\frac{dy}{dx}=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}$$ 其中，$y=f(x)$代表曲线的解析式，$\Delta y$和$\Delta x$表示在$x$处的微小变化。

这个式子表达的意思是，当$\Delta x$越来越小，趋于0的时候，$\frac{\Delta y}{\Delta x}$的极限为$\frac{dy}{dx}$。

通过导数的定义，我们可以求得曲线在某一点的斜率。

斜率反映了函数在该点变化的速率，即导数。

二、微分的定义微分是导数的基本运算之一，它表示曲线在某一点的瞬间变化量。

微分的定义式如下：$$dy=f'(x)dx$$ 其中，$f'(x)$代表函数$f(x)$在$x$处的导数，$dx$代表在$x$处的微小变化，$dy$表示在$x$处的瞬间变化量。

微分可以被视为导数的“微小变化”，它是导数与自变量微小改变之间的关系。

微分往往和微积分一起应用。

三、导数和微分的应用导数和微分在数学和科学中广泛应用。

下面让我们来看看它们的具体应用：1. 最优化问题最优化问题是数学中一类重要的问题，求解方法之一就是利用导数。

通过求函数的导数，我们可以确定函数的最大值或最小值，从而得到最优解。

例如，在生产问题中，我们可以通过求导数来确定产品产量的最大值或者成本的最小值。

2. 物理学中的应用在物理学中，导数和微分是求解速度、加速度、力学问题的重要工具。

例如，同学们可能都学过牛顿第二定律：$F=ma$。

如果我们知道物体的质量$m$和力$F$，那么我们就可以通过求导数来计算物体在某一时刻的加速度$a$。

导数与微分的应用导数与微分是微积分的重要概念和工具，它们在数学和其他领域中有着广泛的应用。

本文将介绍导数和微分的基本概念，并探讨它们在各个领域中的实际应用。

一、导数的定义和性质导数可以理解为函数在某一点的瞬时变化率。

设函数y=f(x)，x处的导数可以用极限定义表达为：$$f'(x) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}$$导数的性质包括可导性、连续性、加法法则、乘法法则、链式法则等。

通过计算导数，我们可以得到函数的斜率、极值点、凹凸性等信息。

二、微分的定义和性质微分是从导数概念发展而来的，它描述了函数在某一点的局部线性逼近。

对于函数y=f(x)，x处的微分可以表示为：$$dy = f'(x)dx$$其中dy表示函数在x处的微小变化，dx表示自变量的微小增量。

微分的性质包括线性性、微分运算法则等。

三、应用领域一：物理学在物理学中，导数与微分的应用非常广泛。

以运动学为例，速度是位移对时间的导数，加速度是速度对时间的导数。

通过对物体运动轨迹的导数分析，可以得到速度、加速度的变化规律，进而推导出抛体运动、圆周运动等相关物理规律。

四、应用领域二：经济学经济学中的微积分应用也十分重要。

微分方程与微分经济学密切相关，通过对经济变量之间的关系进行微分方程建模，可以研究经济系统的稳定性、均衡点以及变化趋势等。

另外，边际效应的概念也是基于导数的理论，它在边际成本、边际收益、边际效用等经济学概念中有广泛应用。

五、应用领域三：工程学在工程学中，导数与微分的应用尤为常见。

例如在电路分析中，导数可以用来描述电流随时间的变化率，从而得到电压、电阻等电路参数的关系。

在控制系统中，导数可以用来描述系统的动态响应，包括稳定性、收敛速度等。

此外，微分方程也在工程领域中被广泛应用，如控制系统的建模与仿真、信号处理等。

六、应用领域四：计算机科学在计算机科学中，导数与微分有着广泛的应用。

《微积分初步》单元辅导二(导数微分及其应用)微积分初步学习辅导——导数与微分部分学习重难点解析(一)关于导数的概念函数的导数是一个增量之比的极限，即我们把卫称为函数的平均变化率，把lim y称为变化率，若lim y存在则可导，否则不可二x=x导•导数是由极限定义的，故有左导数和右导数• f(x)在点X。

处可导必有函数f (x)在点X。

处左右导数都存在且相等.(二)导数、微分和连续的关系由微分的定义dy二f (x)dx可知(1)函数的可导与可微是等价的，即函数可导一定可微；反之可微一定可导.⑵计算函数f(x)的微分dy，只要计算出函数的导数f(x)再乘上自变量的微分dx即可; 因此，我们可以将微分的计算与导数的计算归为同一类运算.(3)由定理可知，连续是可导的必要条件，那么，函数可微也一定连续.反之不然，即连续函数不一定是可导或可微函数.(三)导数的几何意义由切线问题分析可知，函数y=f(x)在点x。

处的导数就是曲线y = f(x)在点(x。

，f(x。

))处切线的斜率。

于是，y二f(x)在点(x。

，y0)处的切线方程为(四)关于导数的计算掌握导数的计算首先要熟记导数基本公式和求导法则.在我们这门课程中所学习的求导法则和方法有：(1)导数的四则运算法则；(2)复合函数求导法则；(3)隐函数求导方法.对于上述法则和方法在实用中要注意其成立的条件.在导数的四则运算法则中，应该注意乘法法则和除法法则，注意它们的构成形式并注意1— x解题的技巧.例如，y二，求了心.这是一个分式求二阶导数的问题，形式上应该用导1 1数的除法法则求解，但是，如果将函数变形为y -x：再求导数就应该用导数的加法法则了 .假如我们掌握了一些解题的技巧，会使我们的运算变得简单还会减少错误.复合函数求导数是学习的重点也是难点，它的困难之处在于对函数的复合过程的分解 由复合函数求导法则知，复合函数y = f(u),u 二(x)的导数为在求导时将y = f ( “X))分解为y = f(u),u =护(x)(其中u 为中间变量)，然后分别对中间 变量和自变量求导再相乘.那么如何进行分解就是解题的关键，一般的说，所设的中间变量 应是基本初等函数或基本初等函数的四则运算，这样就会对于y = f (u),u = "X)分别都要有导数公式或法则可求导.如果分解后找不到求导公式，则说明分解有误.例如函数=sin 2，其分解为 y = u 2, u = sin v,v = x .于是分别求导为，y^2u,u^cosv ， 1 — — 1 - .相乘得至U y x = 2 s i n ・.x c o s x - 2 . x 2 , x 2、x 二si n u,u =x ，这样在求导时会发现没有导数公式可以来求y u .隐函数的特点是变量y 与x 的函数关系隐藏在方程中，例如 y=1・xsiny ，其中的sin y 不但是y 的函数，还是x 的复合函数.所以对于sin y 求导数时应该用复合函数求导法则，先 对y 的函数sin y 求导得cosy ，再乘以y 对x 的导数y 〔由于y 对x 的函数关系不能直接写出 来，故而只能把y 对x 的导数写为y .一般地说，隐函数求导数分为下列两步：① 方程两边对自变量x 求导，视y 为中间变量，求导后得到一个关于 y 的一次方程; ② 解方程，求出y 对x 的导数y .总之，导数公式和求导法则是要靠练习来熟悉和理解的，我们应该通过练习掌握方法并 从中获得技巧.微积分初步学习辅导导数与微分部分典型例题例1求下列函数的导数或微分： (1) 设 y = x 3 3x log 3x-33，求 y . (2) 设 y = ^2，求 dyX xsi nx⑶设y ，求y (二).1 +cosx 3分析 这三个函数都是由基本初等函数经过四则运算得到的初等函数， 求导或求微分时,1 1 lsir2. x .有一种错误的分解是V x需要用到导数基本公式和导数的四则运算法则•对于(1)先用导数的加法法则，再用导数基本 公式；对于⑵，可以先用导数除法法则，再用基本公式；但注意到 ⑵ 中函数的特点，先将1 2函数进行整理，y J 二2 =x 3 -2x^'，贝U 可用导数的加法法则求导，得到函数的导数后再乘 Vx 2 以dx ，得到函数的微分；对于(3)用导数除法法则，再用基本公式•解(1) y =(x 33xlog 3x-3 3)(x 3) (3x ) (gx) 一(33)21 — 4dy =ydx =(—X 3 x 3)dx.3 3(sin x) (1 cosx) -sin x(1 cosx)2(1 cosx)cosx(1 cosx) -sin x(-sinx) cosx cos 2 x sin 2x(1 + cosx)2(1 + cosx)2= 11 cosx在运用导数的四则运算法则应注意：①在求导或求微分运算中，一般是先用法则，再用基本公式;③ 解题时应先观察函数，看看能否对函数进行变形或化简，在运算中尽可能的避免使 用导数的除法法则.如例1中的⑵ 小题，将y 二x 二j 变形为y 『x-2二X? \x 2 v x 2 数，这种解法比直接用除法法则求解要简便且不易出错 •④ 导数的乘法和除法法则与极限相应的法则不同， 运算也相对复杂得多，计算时要细心. 例2求下列函数的导数或微分：sinl(1) 设 y = e x ，求 dy .3x 23 3x 2 3x —2(2)因为y=—1=x 3 1In 3xl n3In 3 — xln 3 -2x 1所以 y =(x 3) _2(x 3) s x3x3，于是所以y(3)=1 cosx②把根式qx p写成幕次px q的形式，这样便于使用公式且减少出错; 2-2x _3后再求导兀1 22(2)设 y =1 n(x—、1 x2)，求 y(、3).(3)设 y =(邛)10，求 y .x +1分析采用复合函数求导法则，所设的中间变量应是基本初等函数或基本初等函数的四则运算.求导时，依照函数的复合层次由最外层起，向内一层层地对中间变量求导，直至对自变量求导为止.1解(1)设y =e u,u =sinv,v二一，利用复合函数求导法则，有x代回还原得在基本掌握复合函数求导法则后，也可以不写出中间变量，如下解法：(2)设y = In u,u = x - v,v = x2 T，利用复合函数求导法则，有代回还原得或着(3)设y = u10 ,u = △ ,v = x2 1，利用复合函数求导法则和导数的四则运算法则有，v代回还原得或着例3求下列方程所确定的隐函数的导数 y或微分dy :(1)x2 y2 xy 二 0，求 dy ；(2)e xy yl n x = cos2x，求 y .分析隐函数的特点是：因变量y与自变量x的对应关系是隐藏在方程中的.因此，在求导数时，不要忘记y是x的函数，在对y的函数求导后切记再乘以y对x的导数yl 依隐函数求导数的步骤求导.解(1)［方法1］由导数得到微分.方程两边对自变量x求导，视y为中间变量，有即(x 2y)y - -(y 2x)整理方程，解出y，得dy = ydx「y 2x dxx +2y［方法2］方程两边对变量求微分，这时变量y和x的地位是相同的，即不再将y看作x的函数.dy_x+2y(2)方程两边对自变量x求导，视y为中间变量，有于是 (xe^ In x)y - -2sin2x-'-ye xyx整理方程解出y •，得分析 如果函数y 二f （x ）可导，函数曲线在点X 。