微积分BC第3次正课 - 可导性、链式法则与隐函数求导
Reading Guide / 阅读说明
这节课从 微积分BC第2次正课-极限应用与导数入门 的 derivative definition 与 Product Rule 出发,先完成 Unit 2,再进入 Unit 3:
quotient rule
-> recognize derivative definitions
-> differentiability versus continuity
-> piecewise differentiability
-> function composition
-> chain rule
-> implicit differentiation
-> tangent slope on an implicit curve本笔记以课堂 transcript 为核心,保留老师的推导顺序、代表性例题与判断方法;作业安排、考试年份和课堂管理话术不保留。原稿中的语音识别错误与口误集中列在 Fidelity Notes 中。
Reading Rule / 读法约定
- 英文术语和公式保留,解释以中文为主。
- 先识别函数的最外层结构,再选择 derivative rule。
- 例题重点是看到什么结构就启动什么方法。
- 3Blue1Brown 只使用相关笔记已有的 Wiki connection sections,没有重读完整正文。
1. One-Sentence Mainline / 一句话主线
Differentiability asks whether one local linear description exists; the Chain Rule tracks that local change through nested functions, and implicit differentiation tracks it along a relation that ties variables together.
可导性问某点能否拥有唯一的局部线性描述;链式法则追踪变化穿过多层函数时如何传递;隐函数求导追踪变量为了维持同一个关系必须怎样一起变化。
2. Class Flow / 课堂脉络
- 补完 Quotient Rule。
- 识别 derivative definition 的两种标准外形。
- 用 one-sided derivatives 判断 differentiability。
- 建立 differentiability 与 continuity 的单向逻辑。
- 对 piecewise function 先验连续,再验左右导数。
- 识别 Function Composition 的 outer / inner layers。
- 用 Chain Rule 逐层传递 tiny change。
- 在抽象函数与混合规则题里计算导数。
- 把 看成 ,进入 Implicit Differentiation。
- 从 implicit relation 求 slope,再写 Tangent Line。
Part A - Finish Unit 2 / 完成导数基础
3. Quotient Rule / 商法则
若
则
Low times derivative of high, minus high times derivative of low, over low squared.
下乘上导,减上乘下导,除以下平方。
关键是中间的减号和 denominator squared。顺序反过来,结果会差一个负号。
Abstract Example / 抽象例题
设 ,且
则
抽象题无需求出 与 ;四个已知量正好对应公式的四个槽位。
Concrete Example / 具体例题
Watch Out / 易错点
- denominator 必须整体平方。
- numerator 是两项之差。
- 先把结构写对,再展开化简。
4. Two Forms of the Derivative Definition / 导数定义的两种外形
Increment form / 增量形式
也可写成 、 或其他 dummy variable。名字不重要,关键是它趋近 。
Nearby-point form / 邻点形式
两式表达同一件事:计算靠近 的 secant slope,再让邻点趋近 。
increment form:
a -> a+h, while h -> 0
nearby-point form:
x -> a, while x-a -> 0Recognition Examples / 识别例题
在 :
若 :
Reverse Recognition / 反向识别
若
则原函数只能确定到 additive constant:
这连接到 Antiderivative:相同 derivative 对应一族只差常数的函数。
5. What Differentiable Means / 可导到底是什么意思
函数在 可导,意味着左右得到同一个有限 slope:
也就是
且共同值是有限实数。它表示函数在该点附近有唯一的 best local linear description。
6. Three Ways Differentiability Can Fail / 三种常见不可导
Discontinuity / 不连续
若函数在 不连续,它一定不可能在 可导。
Corner or cusp / 折角或尖点
例如
在 :
左右 slope 不同,所以没有唯一切线斜率。
Vertical tangent / 竖直切线
例如
当 时 slope 无界。图像连续,但 derivative 不作为有限实数存在。
7. Differentiability and Continuity / 可导与连续
核心关系只有单向:
反方向不成立:
课堂的“两层楼”比喻:
first floor: continuity
second floor: differentiability
reaching floor 2 means you passed floor 1
reaching floor 1 does not guarantee floor 2逆否命题是:
Continuity keeps the graph connected locally; differentiability additionally requires one consistent local direction.
连续只保证局部没有断开;可导还要求局部只有一个一致方向。
8. Piecewise Differentiability Workflow / 分段函数可导流程
在拼接点 :
Step 1: Check continuity / 先验连续
若失败,立刻得出 not differentiable。
Step 2: Match one-sided derivatives / 再验左右导数
只有两个条件都满足,才 differentiable。
Example A: Continuous but not differentiable
拼接值都等于 ,所以 continuous。但
所以 not differentiable。
Example B: Discontinuous, so stop
在 ,两边函数值分别是 与 。不连续,因此直接判定不可导;即使两边 derivative expressions 碰巧相等,也无法补救断裂。
Parameter Example / 参数例题
在 differentiable 要求:
和
所以
第一条方程让位置接上,第二条让方向接上。
Part B - Begin Unit 3 / 复合函数与隐函数求导
9. Recognize Function Composition / 识别复合函数
Function Composition 的本质是一个函数的输出成为另一个函数的输入:
| Expression | Outer function | Inner function |
|---|---|---|
“输入位置不是单独的 ”是实用 trigger,但真正判断依据是函数层级。
Read a composite function from the outside in, but preserve the inside while differentiating each layer.
识别时从外向内拆;求导每一层时先保留里面,再乘下一层的导数。
10. Chain Rule / 链式法则
若
则
Leibniz notation 显示变化传递:
tiny input change 先经过 inner function 变成 ,再经过 outer function 变成 ;最终 local scale factor 是两层倍率的乘积。
Differentiate the outside at the unchanged inside, then multiply by the derivative of the inside.
外导内不动,再乘内导。
11. One-Layer Examples / 单层例题
在 上也可用 交叉验证。
12. Multi-Layer Chain Rule / 多层链式法则
设
结构:
x -> x^2 -> sin(x^2) -> [sin(x^2)]^3逐层求导:
outer cube、sine layer、inner square 各贡献一个 derivative factor。
13. Abstract Chain Rule / 抽象链式法则
若 ,且
则
x=1
-> g(1)=3
-> look up f'(3)=7
-> multiply by g'(1)=-2若没有 的具体公式:
答案保留 是正确的。
14. Mixed Rules / 混合规则
设
最外层是 product,所以先用 Product Rule; 内部再用 Chain Rule:
在 :
sum outside -> sum rule
product outside -> product rule first
quotient outside -> quotient rule first
composition -> chain rule layer-by-layer规则可以嵌套,但第一步由最外层结构决定。
若 :
15. What Implicit Differentiation Is / 隐函数求导是什么
有些曲线由 relation 定义:
Implicit Differentiation 不要求先解出 ;直接对关系两边关于 求导,并把
记在心里。因此
多出来的 来自 Chain Rule。
Implicit differentiation finds how the variables must change together so their relation remains true.
隐函数求导求的是:为了让原关系继续成立,变量必须以什么局部比例一起变化。
16. Standard Implicit Workflow / 标准流程
- 对 equation 两边同时关于 求导。
- 遇到 的函数,使用 Chain Rule 并带出 。
- 遇到 等乘积,使用 Product Rule。
- 把所有含 的项收集到一边。
- 提取并解出 。
- 若给定 point,最后再代入。
- 若要求 tangent line,用 point-slope form。
differentiate
-> attach y' to every differentiated y-layer
-> collect y'
-> solve
-> substitute point
-> write tangent line17. Basic Implicit Examples / 基础隐函数例题
Example 1
的 derivative 不只有 ,还要乘 。
Example 2
18. Tangent Line on an Implicit Curve / 隐曲线切线
考虑
在点 的 tangent line。
因为
所以
解出
在 :
切线为
不要在求导前代点,否则会把正在变化的 、 过早变成常数。
19. Logarithmic Implicit Relation / 对数型隐式关系
课堂例题求导后得到
在 :
所以
关键是
20. Exponential Implicit Relation / 指数型隐式关系
考虑课堂最后的关系
在 。
右边 是 constant,derivative 为 。左边第一项同时使用 Chain Rule 与 Product Rule:
于是
代入点,且 :
因此
这个例子同时检查:
- 是常数, 是函数。
- exponent 的 derivative 要用 Product Rule。
- exponential outer layer 用 Chain Rule。
21. Deep Phrases / 深句对应表
| English sentence | 中文记忆 |
|---|---|
| A derivative is the best local linear description of change. | 导数是某点附近最好的线性变化描述。 |
| Differentiability requires a unique finite local slope. | 可导要求左右得到同一个有限局部斜率。 |
| Differentiability implies continuity, but not conversely. | 可导一定连续;连续不保证可导。 |
| Continuity joins position; differentiability also joins direction. | 连续把位置接上,可导还要把方向接上。 |
| The Chain Rule multiplies local rates through function layers. | 链式法则把每一层的局部倍率相乘。 |
| Differentiate the outside at the unchanged inside, then multiply by the inside derivative. | 外导内不动,再乘内导。 |
| Implicit differentiation preserves a relation while variables change together. | 隐函数求导描述变量如何一起变化以维持关系。 |
| Substitute the point only after deriving the slope formula. | 先求斜率公式,最后才代点。 |
| The outermost operation chooses the first rule. | 最外层运算决定第一条规则。 |
22. Common Failure Modes / 常见错误
Quotient Rule
不要漏负号,也不要漏 denominator squared。
Derivative definition
不要把 的名字当成固定要求。识别的是 nearby secant slope 的 limit。
Differentiability
- 只检查 continuity 不够。
- 只比较左右导数也不够;必须先连续。
- vertical tangent 不等于 ordinary finite derivative。
Chain Rule
- 漏 inner derivative。
- outer derivative 求完后改变 inner expression。
- 多层函数只处理最外一层。
Implicit Differentiation Errors
- 对 求导时漏 。
- 对 写成 ,漏掉 。
- 先代点再求导。
- 把常数 和函数 混为一谈。
23. Fidelity Notes and Corrections / 原稿校正
-
原稿在反向识别 时出现类似 “cos 2x” 的识别;正确的一族原函数是
-
原稿在 implicit tangent example 中出现 “” 或缺项;由 正确求得的 slope 是 。
-
原稿把部分符号识别为中文近音词。本笔记按函数结构还原为 、、。
-
“连续就可导”不是正确命题。标准关系是 differentiable continuous。
-
derivative 反推原函数时必须保留 additive constant ,除非有初值。
24. Video Companion / 搭配课堂录像
| Approx. time | Topic | What to watch for |
|---|---|---|
| 00:46-03:14 | Review | derivative definition 与上一课规则 |
| 03:14-11:39 | Quotient Rule | 公式槽位、减号、分母平方 |
| 11:39-26:40 | Definition recognition | 两种 difference quotient 外形 |
| 26:40-56:51 | Differentiability | corner、vertical tangent、continuity logic |
| 40:00-56:51 | Piecewise functions | 先连续、再左右导数 |
| 56:51-01:10:00 | Function composition | outer / inner function |
| 01:10:00-01:31:39 | Chain Rule | 单层、多层、抽象与混合规则 |
| 01:31:39-end | Implicit Differentiation | 带出 、收集、代点、切线 |
回看时优先停在“为什么使用这条规则”的转折处,而不只抄最终式子。
25. Decision Maps / 做题决策图
Is the function differentiable at a join?
check left/right value or limit
-> continuous?
no -> not differentiable
yes -> compare one-sided derivatives
unequal/unbounded -> not differentiable
equal finite -> differentiableWhich derivative rule comes first?
inspect outermost operation
+ or - -> sum rule
product -> product rule
quotient -> quotient rule
nested function -> chain rule
then recurse into each partImplicit Differentiation Decision Map
relation in x and y
-> differentiate both sides
-> every differentiated y-layer brings y'
-> collect y'
-> solve
-> substitute point
-> tangent line26. Knowledge Graph Connections / 知识图谱连接
Formal course branch / 正课分支
- 微积分BC第2次正课-极限应用与导数入门 提供 derivative definition、basic formulas 与 Product Rule。
- 微积分BC第4次正课-反函数高阶导数与运动应用 接着完成 inverse derivatives 与 higher derivatives,并把导数用于 tangent、motion 和 related rates。
- Derivatives 在本课具体化为 definition recognition 和 differentiability。
- Function Composition 决定 outer / inner layers,Chain Rule 把各层 local rates 相乘。
- Implicit Curve 描述 relation-defined curve,Implicit Differentiation 从 relation 中提取 tangent slope。
- Tangent Line 是 differentiability 与 implicit slope 落到图像上的对象。
- Product Rule 与 Chain Rule 在 、 和复杂复合函数中共同出现。
3Blue1Brown bridge / 视觉直觉分支
- 02 - The Paradox of the Derivative:导数是 nearby secant slopes 的 limit,也是 local linear description。
- 04 - Visualizing the Chain Rule and Product Rule:tiny change 经过 function layers 时,local rates 为什么相乘。
- 06 - Implicit Differentiation, What’s Going On Here:implicit relation 如何限制允许的 tiny direction。
这些连接来自现有笔记的 Wiki connection sections;本次未读取其完整正文。
27. Confusion / Questions
- 能否不看提示写出 Quotient Rule 的正确顺序和负号?
- 能否把 derivative definition 的两种形式互相改写?
- 能否解释为什么 continuous 不足以推出 differentiable?
- 对 piecewise function,是否始终先检查 continuity?
- 能否从外到内标出 composite function 的每一层?
- 多层 Chain Rule 中,是否每一层的 derivative 都出现一次?
- 对 、、 求导时,是否自动补上 ?
- 对 求导时,是否记得 ?
- 能否在代点前先求出完整 slope expression?
28. After-Class Compression / 看完压缩版
quotient rule:
(f/g)' = (f'g - fg') / g^2
derivative definition:
f'(a) = lim h->0 [f(a+h)-f(a)]/h
= lim x->a [f(x)-f(a)]/(x-a)
differentiable at c:
same finite left and right derivative
differentiable -> continuous
continuous -/-> differentiable
piecewise join:
continuity first, derivative match second
chain rule:
[f(g(x))]' = f'(g(x))g'(x)
outer derivative at unchanged inner
times inner derivative
implicit differentiation:
treat y as y(x)
d(y^n)/dx = ny^(n-1)y'
differentiate -> collect y' -> solve -> substitute29. Links / 链接
- UBC Knowledge Graph
- AP Calculus BC
- 微积分BC第2次正课-极限应用与导数入门
- 微积分BC第4次正课-反函数高阶导数与运动应用
- Derivatives
- Limits
- Average Rate of Change
- Tangent Line
- Product Rule
- Power Rule
- Derivative Formulas
- Antiderivative
- Function Composition
- Chain Rule
- Implicit Curve
- Implicit Differentiation
- Related Rates
- Natural Logarithm
- 02 - The Paradox of the Derivative
- 04 - Visualizing the Chain Rule and Product Rule
- 06 - Implicit Differentiation, What’s Going On Here