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导数

复习#

核心问题:

  • 导数的定义是什么?几何意义是什么?
  • 可导、可微、连续三者的关系是什么?
  • 复合函数、隐函数、参数方程分别怎么求导?
  • 三大微分中值定理(罗尔/拉格朗日/柯西)分别在什么场景下使用?
  • 竞赛中“证明存在 ξ\xi 使得等式成立”的构造辅助函数模板有哪些?

Q&A#

导数的定义与几何意义是什么?
可导、可微、连续三者的关系?
基本求导公式与链式法则有哪些易错点?
隐函数与参数方程怎么求导?
三大微分中值定理分别是什么?怎么用?
怎么用泰勒公式证明不等式?
竞赛中构造辅助函数的模板有哪些?
导数应用有哪些?(极值/凹凸/渐近线)


一、导数的定义与几何意义#

核心要点

定义: 设函数 y=f(x)y=f(x) 在点 x0x_0 的某邻域内有定义,若极限 lim⁡Δx→0f(x0+Δx)−f(x0)Δx\lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x_0 + \Delta x) - f(x_0)}{\Delta x} 存在,则称 f(x)f(x) 在 x0x_0 处可导,该极限值为 f′(x0)f'(x_0)

几何意义: 曲线 y=f(x)y=f(x) 在点 (x0,f(x0))(x_0, f(x_0)) 处切线的斜率

常见变形形式(竞赛常考):

f′(x0)=lim⁡h→0f(x0+h)−f(x0)h=lim⁡x→x0f(x)−f(x0)x−x0f'(x_0) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x_0 + h) - f(x_0)}{h} = \lim_{x \to x_0} \frac{f(x) - f(x_0)}{x - x_0}
注意

使用导数定义求极限时,Δx→0\Delta x \to 0 必须是双侧逼近(左右导数存在且相等)。若遇到分段函数在分界点求导,必须分别验证左右导数。

可导、可微与连续的关系#

核心结论

可导 ⟺\Longleftrightarrow 可微 ⟹\Longrightarrow 连续
连续 ⇏\nRightarrow 可导(例如 y=∣x∣y = |x| 在 x=0x=0 处连续但不可导)。
不可导的常见情况:尖点、垂直切线、间断点。

微分的定义: dy=f′(x)dxdy = f'(x)dx,用线性增量去逼近函数值的增量。


二、求导法则与高阶导数#

基本求导公式(肌肉记忆)#

(xα)′=αxα−1,(ln⁡x)′=1x,(ax)′=axln⁡a,(ex)′=ex,(sin⁡x)′=cos⁡x,(cos⁡x)′=−sin⁡x,(tan⁡x)′=sec⁡2x,(arcsin⁡x)′=11−x2,(arctan⁡x)′=11+x2.\begin{aligned} (x^\alpha)' &= \alpha x^{\alpha-1}, \quad (\ln x)' = \frac{1}{x}, \quad (a^x)' = a^x \ln a, \quad (e^x)' = e^x, \\ (\sin x)' &= \cos x, \quad (\cos x)' = -\sin x, \quad (\tan x)' = \sec^2 x, \\ (\arcsin x)' &= \frac{1}{\sqrt{1-x^2}}, \quad (\arctan x)' = \frac{1}{1+x^2}. \end{aligned}

四则运算与链式法则#

  • 乘法法则: (uv)′=u′v+uv′(uv)' = u'v + uv'
  • 除法法则: (uv)′=u′v−uv′v2\left(\frac{u}{v}\right)' = \frac{u'v - uv'}{v^2}
  • 链式法则: dydx=dydu⋅dudx\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{du} \cdot \frac{du}{dx}
易错点提醒

复合函数求导像“剥洋葱”,千万不能漏乘内层导数。例如 f(x)=(x−12x2)2f(x) = (x - \frac{1}{2}x^2)^2,求导时应为 2(x−12x2)⋅(1−x)2(x - \frac{1}{2}x^2) \cdot (1-x),绝对不要漏掉最后的 (1−x)(1-x)

隐函数与参数方程求导#

  • 隐函数: 方程两边同时对 xx 求导,视 yy 为 y(x)y(x),解出 y′y'
  • 参数方程: dydx=dy/dtdx/dt\frac{dy}{dx} = \frac{dy/dt}{dx/dt}
  • 反函数: [f−1(x)]′=1f′(y)[f^{-1}(x)]' = \frac{1}{f'(y)}

三、微分中值定理🔴#

极限题的尽头往往是中值定理。这部分的难点不在于计算,而在于构造。

1. 罗尔定理#

  • 条件: f(x)f(x) 在 [a,b][a,b] 连续,在 (a,b)(a,b) 可导,且 f(a)=f(b)f(a) = f(b)。
  • 结论: ∃ξ∈(a,b)\exists \xi \in (a,b),使得 f′(ξ)=0f'(\xi) = 0。
  • 证明方程根的存在性,或作为推导拉格朗日、柯西定理的基础。

2. 拉格朗日中值定理#

  • 条件: f(x)f(x) 在 [a,b][a,b] 连续,在 (a,b)(a,b) 可导。
  • 结论: ∃ξ∈(a,b)\exists \xi \in (a,b),使得 f(b)−f(a)=f′(ξ)(b−a)f(b) - f(a) = f'(\xi)(b - a)。
  • 连接函数值之差与导数。常用于处理数列压缩映射(如证明 ∣an+1−an∣≤k∣an−an−1∣|a_{n+1} - a_n| \le k|a_n - a_{n-1}|)、证明不等式。

3. 柯西中值定理#

  • 条件: f(x),g(x)f(x), g(x) 在 [a,b][a,b] 连续,在 (a,b)(a,b) 可导,且 g′(x)≠0g'(x) \neq 0。
  • 结论: ∃ξ∈(a,b)\exists \xi \in (a,b),使得 f(b)−f(a)g(b)−g(a)=f′(ξ)g′(ξ)\frac{f(b) - f(a)}{g(b) - g(a)} = \frac{f'(\xi)}{g'(\xi)}。
  • 洛必达法则的理论基础;处理两个函数增量之比的问题。
三大定理的直观理解

罗尔定理:把曲线拉平(两端等高,中间必有切线水平)。
拉格朗日:把曲线倾斜(端点连线的斜率,中间必有切线与之平行)。
柯西:两个函数的增量比值,等于它们在中值点的导数比值。

4. 泰勒公式与不等式证明#

泰勒展开

注意

求极限优先用佩亚诺余项(o(xn)o(x^n) 直接扔)。
证明不等式或估计误差时,必须用带拉格朗日余项的泰勒公式,利用 ξ\xi 的范围(如 0<ξ<x0 < \xi < x)对导数进行放缩。


四、洛必达法则#

洛必达法则

CMC实战联系

洛必达法则本质上是柯西中值定理在求极限时的应用。在利用海涅定理(归结原理)求数列极限时,也常结合洛必达法则。


五、竞赛大杀器——构造辅助函数#

CMC中,证明“存在 ξ\xi 使得等式成立”或“证明不等式”,核心在于把结论变形为某个函数的导数。

构造辅助函数万能模板
题目特征(要证的结论)构造的辅助函数 F(x)F(x)
要证 f′(ξ)+f(ξ)=0f'(\xi) + f(\xi) = 0F(x)=f(x)exF(x) = f(x)e^x
要证 f′(ξ)−f(ξ)=0f'(\xi) - f(\xi) = 0F(x)=f(x)e−xF(x) = f(x)e^{-x}
要证 f′(ξ)+g′(ξ)f(ξ)=0f'(\xi) + g'(\xi)f(\xi) = 0F(x)=f(x)eg(x)F(x) = f(x)e^{g(x)}
要证 f′(ξ)=kf'(\xi) = k(常数)F(x)=f(x)−kxF(x) = f(x) - kx
要证 f′(ξ)+1ξf(ξ)=0f'(\xi) + \frac{1}{\xi}f(\xi) = 0F(x)=xf(x)F(x) = x f(x)
要证 f′(ξ)=f(b)−f(a)b−af'(\xi) = \frac{f(b) - f(a)}{b-a}直接用拉格朗日中值定理
双中值 ξ,η\xi, \eta分别在两个区间用拉格朗日/柯西定理,找中间点连接

实战步骤:

  1. 将结论中的 ξ\xi 换成 xx,化为方程。
  2. 通过移项、求导或乘积分因子,凑成某个函数的导数形式。
  3. 利用罗尔定理或拉格朗日中值定理得出最终结论。

六、导数的应用#

  • 单调性: f′(x)>0f'(x) > 0 递增,f′(x)<0f'(x) < 0 递减。
  • 极值: 一阶导数为0(驻点),一阶导数符号变号处为极值点。二阶导 f′′(x0)<0f''(x_0) < 0 极大值,f′′(x0)>0f''(x_0) > 0 极小值。
  • 凹凸性与拐点: f′′(x)>0f''(x) > 0 下凸(凹向上),f′′(x)<0f''(x) < 0 上凸。f′′(x)f''(x) 变号处为拐点。
  • 渐近线:
    • 水平渐近线:lim⁡x→∞f(x)=C\lim_{x \to \infty} f(x) = C。
    • 垂直渐近线:lim⁡x→x0f(x)=∞\lim_{x \to x_0} f(x) = \infty。
    • 斜渐近线:y=kx+by = kx + b,其中 k=lim⁡x→∞f(x)x,b=lim⁡x→∞(f(x)−kx)k = \lim_{x \to \infty} \frac{f(x)}{x}, b = \lim_{x \to \infty} (f(x) - kx)。
竞赛关联

导数的应用常与不等式证明结合。例如证明 f(x)≥g(x)f(x) \ge g(x),通常构造 F(x)=f(x)−g(x)F(x) = f(x) - g(x),求导找最小值 Fmin≥0F_{min} \ge 0 即可。

导数
https://entropy.lighterever.com/posts/导数/
作者
Lighterever
发布于
2026-09-30
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0