Критерий Коши сходимости последовательности

Критерий Коши сходимости последовательности

Для того, чтобы последовательность имела конечный предел, необходимо и достаточно, чтобы она была фундаментальной.

Доказательство

Необходимость:

Пусть последовательность имеет конечный предел. Докажем, что она является фундаментальной.
Пусть $latex \exists \lim\limits_{n\to\infty}{x_n}=a$ по определению предела последовательности: $latex \forall \varepsilon >0 \ \exists N_\varepsilon :\forall p\geq N_\varepsilon\ |x_p-a|< \varepsilon $

Поскольку $latex \varepsilon $ произвольное, то мы можем взять вместо него, к примеру, $latex \frac{\varepsilon }{2}$:
$latex p=n > N_\varepsilon\ \Bigl|x_n-a\Bigl|<\frac{\varepsilon }{2} $
$latex p=m > N_\varepsilon\ \Bigl|x_m-a\Bigl|<\frac{\varepsilon }{2} $
$latex \Bigl|x_n-x_m\Bigl|=\Bigl|(x_n-a)+(a-x_m)\Bigl|\leq\underset{\underset{\frac{\varepsilon}{2}}{\leq}}{{\underbrace{\Bigl|x_n-a\Bigl|}}} + \underset{\underset{\frac{\varepsilon}{2}}{\leq}}{{\underbrace{\Bigl|x_m-a\Bigl|}}}< \varepsilon $
То есть: $latex \Bigl|x_n-x_m\Bigl| < \varepsilon $, а значит, $latex \{x_n\}_{n=1}^{\infty}$ —   фундаментальная по определению.
Необходимость доказана.

Достаточность:

Пусть $latex \{x_n\}_{n=1}^{\infty}$ — фундаментальная последовательность. Докажем, что она имеет конечный предел. Сначала покажем, что $latex \{{x_n\}}^{\infty}_{n=1}$ — ограничена.
Поскольку $latex \{x_n\}_{n=1}^{\infty}$ — фундаментальная последовательность, то по определению фундаментальной последовательности:
$latex \forall\varepsilon > 0 \ \exists N_\varepsilon :\forall\ n > N_\varepsilon $ и $latex \forall\ m >N_\varepsilon $ $latex |x_n-x_m| < \varepsilon$

Так как $latex \varepsilon $ произвольное, то возьмем $latex \varepsilon=1 : $

$latex \Bigl|x_n\Bigl|=\Bigl|(x_n-x_{N\epsilon})+x_{N\epsilon}\Bigl| \leq\underset{\underset{1}{\leq}}{{\underbrace{\Bigl|x_n-x_{N\epsilon}\Bigl|}}}+\Bigl|x_{N\epsilon}\Bigl|\leq 1+ \Bigl|x_{N\epsilon}\Bigl| $
$latex \forall n \geq N_\varepsilon: |x_n|<(1+|x_{N\epsilon}|)=const=C $ $latex \Bigl|x_n\Bigl|\leq C $
$latex C=\max\{1+\Bigl|x_{N\epsilon}\Bigl|;\Bigl|x_1\Bigl|,\Bigl|x_2\Bigl|,…,\Bigl|x_{N\varepsilon-1}\Bigl|\} \Rightarrow $
$latex \Rightarrow \forall n \epsilon \mathbb{N} : \Bigl|x_n\Bigl|\leq C \Rightarrow $
$latex \{x_n\}_{n=1}^{\infty} $ — ограничена.

По теореме Больцано-Вейерштрасса последовательность $latex \{x_n\}_{n=1}^{\infty}$ имеет сходящуюся подпоследовательность $latex \{{x_{n_k}\}}^{\infty}_{k=1}$

Пусть $latex \lim\limits_{k\rightarrow\infty}{x_{n_k}}=a$, покажем, что число $a$ и будет пределом всей последовательности $latex \{{x_n\}}^{\infty}_{n=1}$:
Поскольку $latex \{x_n\}_{n=1}^{\infty}$ фундаментальная:
$latex \forall \varepsilon>0\ \exists n_\varepsilon : \forall n,m > n_\varepsilon $ $latex |x_n-x_m| <\frac{\varepsilon}{2} $

Так как $latex \{x_{n_k}\}_{k=1}^{\infty}$ сходящаяся:
$latex \lim\limits_{k\rightarrow\infty}{x_{n_k}}=a : \forall \varepsilon>0\ \exists k_\varepsilon :\forall n_k \geq n_{k_\varepsilon} $
$latex |x_{n_k}-a|<\frac{\varepsilon}{2} $
$latex \forall \varepsilon>0 : |x_n-a|=|(x_n-x_{n_k})+(x_{n_k}-a)|\leq |x_n-x_{n_k}|+|x_{n_k}-a|<\varepsilon$
Возьмём $latex N_\varepsilon = \max\{n_\varepsilon, n_{k_\varepsilon}\} $, тогда:$latex \forall \varepsilon >0\ \exists\ N_\varepsilon : \forall n\geq N_\varepsilon : |x_n-a|<\frac{\varepsilon}{2}+\frac{\varepsilon}{2}=\varepsilon $

Достаточность доказана.

Пример 1

Докажем, что последовательность $latex x_N=1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+…+\frac{1}{N} $ не является фундаментальной.

Спойлер

Покажем, что $latex x_N $ расходящаяся :
Рассмотрим последовательность $latex x_{2N}=1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+…+\frac{1}{N}+\frac{1}{N+1}+…+\frac{1}{2N} $
Доказательство проведем методом от противного. Предположим, что наша последовательность фундаментальная, тогда по определению фундаментальной последовательности:
$latex \forall \varepsilon >0\ \exists N_\varepsilon :\forall n\geq N_\varepsilon\ m\geq N_\varepsilon\ |x_n-x_m|<\varepsilon\ |x_n-x_m|\rightarrow 0 $ поскольку n и m любые, то возьмём $latex n=N\ m=2N\
\Bigl|x_m-x_n\Bigl|=\Bigl|x_{2N}-x_N\Bigl|=\Bigl|\frac{1}{N+1}+…+\frac{1}{2N}\Bigl|$
таких слагаемых будет N штук, из всех слагаемых $latex \frac{1}{2N} $ — наименьшее.
Можно сказать, что сумма будет больше, чем сумма N наименьших слагаемых, то есть:
$latex |\frac{1}{N+1}+…+\frac{1}{2N}|\geq \frac{1}{2N}*N=\frac{1}{2}$, а значит последовательность не является фундаментальной.
Мы пришли к противоречию.

[свернуть]

Пример 2

Доказать, что последовательность, заданная общим членом $latex x_n=\frac{3n}{n+1}$ фундаментальная.

Спойлер

Доказательство проводится методом подведения под определение. Покажем, что наша последовательность удовлетворяет условию Коши.
Найдём модуль разности между $latex x_n $ и $latex x_{n+m} $
$latex |x_{n+m}-x_n|=\Bigl|\frac{3(n+m)}{n+m+1}-\frac{3n}{n+1}\Bigl|$ $latex =\Bigl|\frac{3n^2+3mn+3n+3m-3n^2-3mn-3n)}{(n+m+1)(n+1)}\Bigl| $
$latex =\Bigl| \frac{3m}{(n+m+1)*(n+1)} \Bigl| $ $latex < \frac{3}{n+1} < \frac{3}{n} $
Если для любого $latex \varepsilon>0$ положить $latex N > \frac{3}{\varepsilon}$, то $latex \forall n > N $ и $latex \forall m\in\mathbb{N}\Rightarrow $ $latex \Bigl|x_{n+m}-x_n\Bigl| < \varepsilon $
Итак, взятая последовательность удовлетворяет критерию Коши, поэтому она сходится (имеет предел).
Причём $latex \lim\limits_{n\to\infty}{x_n}=\lim\limits_{n\to\infty}\ \frac{3}{1+\frac{1}{n}}=3$

[свернуть]

Список литературы:

Тест на тему: Критерий Коши сходимости последовательности

Тест на проверку знаний по данной теме

О приближенном вычислении с помощью формулы Тейлора

Если остаток в формуле Тейлора $latex |r_{n}(x_{0},x)|< \alpha _{0} &s=1 $, то формулу Тейлора для многочлена можно записать так:  $latex f(x)\approx f(x_{0})+\frac{f'(x_{0})}{1!}(x-x_{0})+\frac{f»(x_{0})}{2!}(x-x_{0})^{2}+…+\frac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x-x_{0})^{n} &s=1$.

Важна форма записи остаточного члена:

$latex r_{n}(x_{0},x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi )}{(n+1)!}(x-x_{0})^{n+1} &s=1 $.

$latex r_{n}(x_{0},x) &s=1 $ — определяет погрешность формулы. Если же $latex f(x) &s=1 $ вычисляется по формуле при конкретном числовом значении $latex x &s=1 $, то может оказаться, что слагаемые в этой формуле сами вычисляются приближённо. Тогда погрешность результата будет состоять из погрешности слагаемых и погрешности формулы. Если вычислять все слагаемые с одинаковой точностью $latex \alpha _{0} &s=1 $ (погрешностью формулы), то общая погрешность результата равна $latex (n+2)\alpha _{0} &s=1 $.

Пусть $latex \alpha &s=1 $ — заранее известная точность результата. Тогда следует преобразовать $latex \alpha _{0} &s=1 $ так, чтобы обеспечить выполнение неравенства   $latex (n+2)\alpha _{0}\leq\alpha &s=1 $, то есть $latex \alpha_{0}\leq\frac{\alpha}{n+2} &s=1 $. При достаточно малых $latex n &s=1 $, например, $latex n\leq8 &s=1 $: $latex \alpha_{0}=\frac{\alpha}{10}\leq\frac{\alpha}{n+2} &s=1 $.

Обычно точность вычислений $latex \alpha &s=1 $ задается в виде: $latex \alpha=10^{-m} \Rightarrow \alpha_{0}=10^{-(m+1)} &s=1 $. Это значит, что вычисления нужно проводить с одним запасным знаком. Мы установили, что один запасной знак обеспечит требуемую точность при $latex n\leq8 &s=1 $.

Пример

Вычислить $latex e^{0,1} &s=1 $ с точностью до $latex \alpha=0,001=10^{-3} &s=1 $.

Решение

Оценкой определим, в какой точке удобнее раскладывать исходную функцию (найдём ближайшую к необходимой точку, где известно точное значение функции):

$latex 0\leq0,1\leq0,5 \Rightarrow x\in[0;0,5] &s=1 $

Выпишем формулу Тейлора:

$latex e^{x}=1+x+\frac{1}{2}x^{2}+…+\frac{x^{n}}{n!}+\frac{e^{\xi }}{(n+1)!}x^{n+1} &s=1 $;

Выполним вычисление по формуле Тейлора, разложив функцию в точке $latex x_{0}=0 &s=1 $

Выполним оценку погрешности:

$latex r_{n}(0,x)=\left | \frac{e^{\xi }x^{n+1}}{(n+1)!} \right |=\frac{e^{\xi} \left | x \right |^{n+1}}{(n+1)!}\leq\frac{\sqrt{e}x^{n+1}}{(n+1)!} \leq \frac{2x^{n+1}}{(n+1)!} &s=2 $

Оценим сверху:

$latex \frac{2x^{n+1}}{(n+1)!}\leq \frac{1}{10} &s=2 $

Перенесём 2 в правую часть и выполним обозначение:

$latex \frac{x^{n+1}}{(n+1)!}\leq 0.5*10^{-1}\alpha=\frac{\alpha}{20} &s=2 $.

Эта запись удобна тем, что вычисляя последовательность слагаемых $latex U_{k}=\frac{x^{k}}{k!} &s=1 $ мы имеем возможность одновременно видеть достигнута ли требуемая точность.

По условию:

$latex \alpha=10^{-3} &s=1 $

Подставим в оценку, сделанную ранее:

$latex \frac{x^{n+1}}{(n+1)!}\leq 0,00005 &s=2 $

Для $latex U_{k}=\frac{x^{k}}{k!} &s=1 $ полагаем $latex k=0,1,2,… &s=1 $

$latex x=0,1 \Rightarrow U_{0}=1; U_{1}=0,1; U_{2}=0,005;$

$latex U_{3}=0,0002; U_{4}=0,00005 &s=1$ — выбранное значение $latex k $ подходит.

$latex e^{0,1}\approx 1+0,1+0,005+0,0002+0,00005=1,105 &s=1 $

$latex e^{0,1}\approx1,105 &s=1 $

Неравенство $latex \frac{x^{n+1}}{(n+1)!}\leq0,00005 &s=2 $ оказалось выполненным при $latex k=n+1=4 &s=1 $, $latex n=3 &s=1 $.

Источники:

 

 

Единственность полинома Тейлора

Теорема о единственности полинома Тейлора

  Если существует [latex]f^{(n)}(x_{0})[/latex] и при [latex]x\rightarrow x_{0} [/latex] [latex]f[/latex] представима в виде [latex]f(x)=a_{0}+ [/latex] [latex] a_{1}(x-x_{0})+… [/latex] [latex] +a_{n}(x-x_{0})^{n}+ [/latex] [latex] O((x-x_{0})^{n})[/latex], то многочлен [latex]A=a_{0}+[/latex][latex]a_{1}(x-x_{0})+… [/latex] [latex] +a_{n}(x-x_{0})^{n}[/latex] и будет многочленом Тейлора в точке [latex]x_{0}[/latex], то есть [latex]a_{k}=\cfrac{f^{(k)}(x_{0})}{k!}[/latex].

Доказательство.

$latex f(x)=f(x_{0})+ $ $latex \frac{f'(x_{0})}{1!}(x-x_{0})+…$ $latex +\frac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x-x_{0})^{n}+$ $latex O((x-x_{0})^{n}) &s=1 .$

Приравниваем:

$latex f(x_{0})+$ $latex \frac{f'(x_{0})}{1!}(x-x_{0})+…$ $latex +\frac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x-x_{0})^{n}+$ $latex O((x-x_{0})^{n})=$ $latex a_{0}+a_{1}(x-x_{0})+…$ $latex +a_{n}(x-x_{0})^{n}+$ $latex O((x-x_{0})^{n}) &s=1 $.

Берем предел обеих частей при [latex]x\rightarrow x_{0} [/latex]. Получаем, что:

$latex \frac{f'(x_{0})}{1!}(x-x_{0})\rightarrow 0 &s=1 ;$

$latex \frac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x-x_{0})^{n}\rightarrow 0 &s=1 ;$

$latex O((x-x_{0})^{n})\rightarrow 0 &s=1 ;$

$latex a_{1}(x-x_{0})\rightarrow 0 &s=1 ;$

$latex a_{n}(x-x_{0})^{n}\rightarrow 0 &s=1 ;$

$latex O((x-x_{0})^{n})\rightarrow 0 &s=1 ;$

$latex f(x_{0})=a_{0} &s=1 .$

Отбрасываем первые слагаемые в обеих частях уравнения:

[latex] \cfrac{f'(x_{0})}{1!}(x-x_{0})+…[/latex][latex]+\cfrac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x-x_{0})^{n}+[/latex][latex]O((x-x_{0})^{n})=[/latex][latex] a_{1}(x-x_{0})+…[/latex][latex]+a_{n}(x-x_{0})^{n}+[/latex][latex]O((x-x_{0})^{n})\mid /(x-x_{0}) .[/latex]

[latex] \cfrac{f'(x_{0})}{1!}+…[/latex][latex]+\cfrac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x-x_{0})^{n-1}+[/latex][latex]O((x-x_{0})^{n-1})=[/latex][latex]a_{1}+[/latex][latex]a_{2}(x-x_{0})+…[/latex][latex]+a_{n}(x-x_{0})^{n-1}+[/latex][latex]O((x-x_{0})^{n-1})\mid \lim\limits_{x\rightarrow x_{0}}(\cdot ) .[/latex]

Получаем:

$latex \cfrac{f'(x_{0})}{1!}=a_{1} &s=1 $.

Проделываем те же действия, что и ранее, получаем:

$latex a_{k}=\cfrac{f^{(k)}(x_{0})}{k!} &s=1 $.

Следовательно разложение по формуле Тейлора однозначно.

Замечание:

Пусть [latex]f(x)[/latex] — бесконечно дифференцируема в точке [latex]0[/latex].

  1. Если функция [latex]f(x)[/latex] — четная, то [latex]f'[/latex] — нечетная, [latex]f»'[/latex] — нечетная, …, [latex]f^{(2n+1)}[/latex] — нечетная, а так как нечетная функция в 0 всегда принимает значение, равное 0, то [latex]f'(0)=f»'(0)=…[/latex] [latex] =f^{(2n+1)}(0)=0[/latex].
  2. Если функция [latex]f(x)[/latex] — нечетная, то [latex]f»[/latex] — нечетная, …, [latex]f^{(2n)}[/latex] — нечетная, а так как нечетная функция в 0 всегда принимает значение, равное 0, то [latex]f»(0)=…= f^{(2n)}(0)=0[/latex].

Вывод:

Если [latex]f(x)[/latex] — четная, то формула Тейлора будет для нее содержать только четные степени, если [latex]f(x)[/latex] — нечетная, то формула Тейлора будет разлагаться только по нечетным степеням.

Источники:

Тест по теме: единственность полинома Тейлора

Проверьте себя на знание теоретического материала по теме: единственность полинома Тейлора.


Таблица лучших: Тест по теме: единственность полинома Тейлора

максимум из 3 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных

Условия монотонности функции в терминах производной

Теорема (критерий возрастания и убывания функции на интервале)

Для того чтобы дифференцируемая функция [latex] f(x)[/latex] на интервале [latex] (a;b)[/latex] была возрастающая, необходимо и достаточно, чтобы [latex]\forall x\in (a;b)[/latex] [latex] f'(x)\geq 0 [/latex].

Доказательство

Необходимость

  • Дано: [latex]f(x)[/latex] возрастает на интервале [latex](a;b)[/latex].
  • Требуется доказать: [latex] f'(x)\geq 0[/latex].

Пусть [latex]x_{0}[/latex] произвольная точка на интервале [latex] (a;b)[/latex], пусть [latex]x>x_{0} [/latex], тогда в силу монотонного возрастания функции [latex] f(x)\geq f(x_{0})[/latex] для любого значения [latex] x[/latex] из интервала [latex] (a;b)[/latex], [latex] x\neq x_{0}[/latex] [latex]\Rightarrow [/latex]

 $latex \frac{f(x)-f(x_{0})}{x-x_{0}}>0. &s=1 $

По свойству сохранения знака предела:

$latex \lim\limits_{x\rightarrow x_{0}^{}}\frac{f(x)-f(x_{0})}{x-x_{0}}\geqslant 0, &s=1 $

а это и есть[latex] f'(x_{0})[/latex].

Достаточность

  • Дано: [latex] f'(x)\geq 0[/latex] .
  • Требуется доказать: [latex]f(x)[/latex] возрастает на интервале[latex](a;b)[/latex].

Пусть[latex] f'(x)\geq 0[/latex] [latex]\forall x\in (a;b)[/latex].
Выберем произвольные точки [latex] x_{1}[/latex] и [latex] x_{2}[/latex], принадлежащие интервалу [latex] (a;b)[/latex], и не ограничивая общности скажем, что [latex] x_{2}>x_{1}[/latex].
Применим к функции [latex]f [/latex] формулу Лагранжа о конечных приращениях:
[latex] f(x_{2})-f(x_{1})=f'(\xi)*(x_{2}-x_{1})\geq 0.[/latex] Из того что [latex] x_{2}>x_{1} => f(x_{2})\geq f(x_{1}) => [/latex]
Доказали нестрогое возрастание.

Теорема (достаточное условие строгой монотонности)

    1. [latex]\forall x\in (a;b)[/latex] [latex] f'(x)>0 \Rightarrow f [/latex] строго возрастает на [latex] (a;b)[/latex].
    2. [latex]\forall x\in (a;b)[/latex] [latex] f'(x)<0 \Rightarrow f [/latex] строго убывает на [latex] (a;b)[/latex].

Доказательство

Пусть [latex] x_{2}>x_{1} [/latex], применим формулу конечных приращений Лагранжа: [latex]f(x_{2})-f(x_{1})=f'(\xi)*(x_{2}-x_{1})>0[/latex], так как [latex]x_{2}>x_{1}[/latex] и [latex]f'(\xi)>0[/latex], то [latex]f(x_{2})<f(x_{1})[/latex].
Пусть [latex] x_{2}<x_{1} [/latex], применим формулу конечных приращений Лагранжа: [latex]f(x_{1})-f(x_{2})=f'(\xi)*(x_{1}-x_{2})>0[/latex], так как [latex]x_{2}<x_{1}[/latex] и [latex]f'(\xi)>0[/latex], то [latex]f(x_{2})<f(x_{1})[/latex].

Пример

Исследовать функцию [latex]f(x)=x^{3}-3x^{2}-9x+5[/latex] на возрастание и убывание.

Решение

  1. Функция [latex]f(x)=x^{3}-3x^{2}-9x+5[/latex] дифференцируема на [latex]R[/latex], [latex]f'(x)=3x^{2}-6x-9[/latex].
  2. Для определения промежутков возрастания и убывания функции решаем уравнение: [latex]x^{2}-2x-3=0[/latex]. Решениями уравнения являются точки: [latex]x=-1[/latex] и [latex]x=3[/latex], которые разбивают числовую прямую на три отрезка. Получаем:

    E-okr0

    [latex]x^{2}-2x-3>0 \Leftrightarrow x\in ( -\infty ;-1) \cup (3;+\infty)\Rightarrow f(x)[/latex] возрастает на отрезках [latex] x\in ( -\infty ;-1] \cup [3;+\infty)[/latex]
    [latex]x^{2}-2x-3<0\Leftrightarrow x\in \left ( -1;3 \right )\Rightarrow f(x)[/latex] убывает на отрезке [latex]x\in [-1 ;3][/latex].

  3. Выполним проверку
    Для проверки построим график этой функции.

    график

    Ответ:

    [latex]f(x)[/latex] возрастает на отрезках [latex] x\in ( -\infty ;-1] \cup [3;+\infty)[/latex].
    [latex]f(x)[/latex] убывает на отрезке [latex]x\in \left [ -1 ;3\right ][/latex].

  4. Источники:

    Тест по теме: условия монотонности функции в терминах производной

    Проверьте себя на знание теоретического и практического материала по теме: Условия монотонности функции в терминах производной.


    Таблица лучших: Тест по теме: условия монотонности функции в терминах производной

    максимум из 8 баллов
    Место Имя Записано Баллы Результат
    Таблица загружается
    Нет данных

Определение производной

Определение:

Пусть функция $latex f$ определена в некоторой окрестности точки $latex x_0$ и пусть существует конечный предел отношения
$latex \lim\limits_{\Delta x\to 0}\frac{f(x_0+\Delta x)-f(x_0)}{\Delta x}<\infty$
Тогда этот предел называют производной функции $latex f$ в точке $latex x_0$ и обозначают:
$latex f'(x_0)$ или $latex y'(x_0)$ или $latex \frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}_{x\to x_0}$ или $latex \frac{\mathrm{d}f}{\mathrm{d}x}_{x\to x_0}$.
$latex f'(x_0)= \lim\limits_{\Delta x\to 0}\frac{f(x_0+\Delta x)-f(x_0)}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}$
$latex \Delta y=f(x_0+\Delta x)-f(x_0)$ называется приращением функции в точке $latex x_0$
$latex \Delta x=x-x_0$ называется приращением аргумента в точке $latex x_0$.

Примеры:

  1. $latex y=C => \Delta y=C-C=0 => \lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}=0 => C’=0;$
  2. $latex y=\sin x => \Delta y= \sin (x+\Delta x)-\sin x=2\sin\frac{\Delta x}{2}\cos\frac{2x+\Delta x}{2}$$latex =>\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{2\sin\frac{\Delta x}{2}\cos(x+\frac{\Delta x}{2})}{\Delta x}=[\lim\limits_{\Delta x\to 0}\frac{2\sin\frac{\Delta x}{2}}{\Delta x}=1; \sin x \sim x, x \to 0]=\cos\underset{\Delta x \to 0}{(x+\frac{\Delta x}{2})}=\cos x => (\sin x)’=\cos x;$
  3. $latex y=\cos x => \Delta y =\cos (x+ \Delta x)-\cos x= -2\sin\frac{\Delta x}{2}\sin(x+\frac{\Delta x}{2})$ $latex => \lim\limits_{\Delta x\to 0}\frac{-2\sin\frac{\Delta x}{2}\sin(x+\frac{\Delta x}{2})}{\Delta x}=-\sin x => (\cos x)’ = -\sin x;$
  4. $latex y=a^x => \Delta y=a^{x+\Delta x}-a^x =>$$latex \lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{a^{x+\Delta x}-a^x}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{a^x(a^{\Delta x}-1)}{\Delta x}=[a^x-1\sim x, x\to 0]=\lim\limits_{\Delta x\to 0}\frac{a^x(\Delta x\mathrm{ln}a)}{\Delta x}=a^x\mathrm{ln}a => (a^x)’=a^x\mathrm{ln}a;
    (e^x)’=e^x;$
  5. $latex y=\log_a x=> \Delta y=\log_a (x+\Delta x) — \log_a x => $$latex \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{\log_a (x+\Delta x)-\log_a x}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{\log_a (\frac{x+\Delta x}{x})}{\Delta x}=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{\log_a (1+\frac{\Delta x}{x})}{\Delta x}=[\log_a x \sim \frac{x}{\ln a}, x \to 0]=\lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{\frac{\Delta x}{x\ln a}}{\Delta x}=\frac{1}{x\ln a} => (\log_a x)’=\frac{1}{x\ln a};
    (\ln x)’=\frac{1}{x};$
  6. $latex y=x^\alpha => \Delta y = (x+\Delta x)^\alpha-x^\alpha => \lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{(x+\Delta x)^\alpha-x^\alpha}{\Delta x}$ = $latex \lim\limits_{\Delta x \to 0}\frac{x^\alpha(1+\frac{\Delta x}{x})^\alpha-x^\alpha}{\Delta x}$=$latex x^\alpha \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{(1+\frac{\Delta x}{x})^\alpha-1}{\frac{\Delta x}{x}\cdot x}$=$latex [(1+x)^\alpha-1\sim \alpha x, x\to 0; (1+\frac{\Delta x}{x})^\alpha-1\sim\alpha\frac{\Delta x}{x}]$=$latex x^\alpha\cdot\alpha\cdot\frac{1}{x}=\alpha x^{\alpha-1} => (x^\alpha)’=\alpha x^{\alpha -1}$

Практические примеры:

$latex (5)’=0;$
$latex (2^x)’=2^x\ln 2;$
$latex (\log_3 x)’=\frac{1}{x \ln 3};$
$latex (x^5)’=5x^4;$

Определение производной

Тест по теме «Определение производной» и на понимание примеров к ней.

Источники:

  1. Лысенко З.М. Конспект лекций по курсу математического анализа. (тема «Дифференциальное вычисление функций с одной переменной»).

Рекомендуемая к прочтению литература: