一点处的斜率怎样约束整段函数
导数首先是局部对象:f′(x) 只比较 x 附近的函数增量。单调性、最大值和一条曲线在整个区间上的形状却是整体问题。把两者连接起来需要一个桥梁:若函数在闭区间上没有断裂,在内部每一点都可导,那么端点之间的平均变化率必在某个内点成为瞬时变化率。这就是中值定理的核心。
条件与结论必须分开核对。闭区间连续保证函数取得最大值和最小值;开区间可导排除内部尖点;端点允许不可导,因为定理只在内部寻找点。若漏掉其中一项,结论可能失败。后面的单调性、误差界和泰勒余项都沿用这套“先确认区间条件,再把局部信息推广到整体”的结构。
费马引理先定位可导的内点极值
费马引理
若 f 在内点 c 处可导,并且 c 是局部极大点或局部极小点,则
以局部极大点为例。充分小的 h>0 满足
f(c+h)−f(c)≤0,对应右差商不大于零;充分小的 h<0 仍有相同的分子不等式,但除以负数后左差商不小于零。若双侧导数存在,两侧极限必须相等,只能等于零。局部极小点的论证把不等号反向即可。
这是必要条件,不是充分条件。f(x)=x3 在原点导数为零,却没有局部极值。它也不覆盖不可导极值,例如 ∣x∣ 在原点有严格局部极小值而导数不存在。因此,寻找极值候选时既要解 f′=0,也要检查函数有定义但导数不存在的内点。
罗尔定理把相同端点值转成水平切线
罗尔定理
设 f 在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 上可导,且
f(a)=f(b)。则至少存在一个 c∈(a,b) 使
连续函数在闭区间上取得最大值和最小值。若两者相等,函数为常数,任一内点都满足结论。若两者不同,因为端点函数值相同,至少有一个绝对最大值或绝对最小值在内点取得;费马引理于是给出该点导数为零。
三个条件各有职责。定义
f(x)={1,x,x=−1,−1<x≤1.
它满足 f(−1)=f(1)=1,并在 (−1,1) 上可导且恒有 f′=1,但在左端点不连续,因此没有水平切线。函数 ∣x∣ 在 [−1,1] 连续且端点值相同,却在唯一可能的内点极小处不可导,也没有导数为零的内点。这两例分别说明闭区间连续与开区间可导都不能省略。
拉格朗日中值定理平移掉割线斜率
拉格朗日中值定理
若 f 在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 上可导,其中
a<b,则存在 c∈(a,b) 使
f′(c)=b−af(b)−f(a).
令割线斜率
m=[f(b)−f(a)]/(b−a),并构造
ϕ(x)=f(x)−f(a)−m(x−a).
函数 ϕ 继承连续性和可导性,而且
ϕ(a)=ϕ(b)=0。罗尔定理给出某个内点 c 满足
ϕ′(c)=0,即 f′(c)=m。证明的实质是从原函数中减去连接端点的直线,使问题退化为相同端点值的情形。
中值定理立即带来三类区间控制。若区间内 f′=0,任取两点应用定理,函数值之差都为零,所以函数为常数。若 f′≥0,则任意 x1<x2 有
f(x2)−f(x1)=f′(c)(x2−x1)≥0,所以函数单调不减;若处处
f′>0,则严格递增。设常数 M≥0 满足区间内 ∣f′∣≤M,则
∣f(x2)−f(x1)∣≤M∣x2−x1∣,
这把导数上界转成函数变化的线性上界。
导数符号表给出单调与局部极值
函数定义域中的内点若满足 f′(c)=0 或 f′(c) 不存在,称为临界点。临界点只是候选。若 f′ 在 c 左侧为正、右侧为负,函数先增后减,c 是局部极大点;若符号由负变正,则是局部极小点;两侧同号时通常没有局部极值。
闭区间上的绝对极值还必须检查端点。对在 [a,b] 连续的函数,先找出 (a,b) 内所有临界点,再比较端点和临界点的函数值。若方程 f′=0 有无限多个解或函数分段复杂,不能把“列出有限候选”当作自动成立,仍需回到紧致性和函数结构分析。
在闭区间上同时判断单调性与绝对极值
设 f(x)=x3−3x,考察区间 [−2,3]。导数
f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1) 在 x=−1,1 处为零。其符号在
(−∞,−1) 上为正,在 (−1,1) 上为负,在
(1,∞) 上为正。因此 −1 是局部极大点,1 是局部极小点。
绝对极值要比较四个候选值:
f(−2)=−2,f(−1)=2,f(1)=−2,f(3)=18. 所以闭区间上的绝对最大值是 18,在 x=3 取得;绝对最小值是
−2,在 x=−2 和 x=1 两处取得。端点 3 不是临界点,却给出绝对最大值,这说明只解 f′=0 并不完整。
二阶导数描述斜率怎样变化
若 f′ 在区间上递增,函数图像称为凹向上;若 f′ 递减,称为凹向下。若 f′′ 存在,则
f′′>0 是凹向上的充分条件,f′′<0 是凹向下的充分条件。切线位置提供几何解释:可导的凹向上函数通常位于各条切线之上,凹向下函数位于切线之下。
拐点要求点在函数定义域内,并且凹凸性穿过该点时发生改变。解
f′′=0 或寻找 f′′ 不存在的点,只能产生候选。x4 在原点满足二阶导数为零,但两侧都凹向上,不是拐点;x1/3 在原点二阶导数不存在,凹凸性却发生改变。最终判断必须查看两侧符号。
二阶导数也能判别部分驻点。若 f′(c)=0 且 f′′(c)>0,则 c 是严格局部极小点;若
f′′(c)<0,则是严格局部极大点;若 f′′(c)=0,检验没有结论。该检验是方便的充分条件,不能取代一阶符号变化或极值定义。
泰勒公式让多项式近似带上误差责任
在 a 处依次匹配函数值和前 n 阶导数,得到泰勒多项式
Pn(x)=k=0∑nk!f(k)(a)(x−a)k.
只有多项式还不够;近似是否可信取决于余项。有限阶泰勒公式把函数精确拆成
f(x)=Pn(x)+Rn(x)。
带拉格朗日余项的泰勒公式
设 n≥0,函数 f 在包含 a 与 x 的闭区间上具有连续的
n+1 阶导数。若 x=a,则存在位于 a 与 x 之间的
ξ,使
f(x)=k=0∑nk!f(k)(a)(x−a)k+(n+1)!f(n+1)(ξ)(x−a)n+1.
证明思路是把待证余项系数固定下来。令
R=f(x)−Pn(x)、λ=R/(x−a)n+1,并定义
G(t)=f(t)−Pn(t)−λ(t−a)n+1.
G(x)=0,而 G(a) 及其前 n 阶导数在 a 都为零。连续使用罗尔定理
n+1 次,得到某个 ξ 满足 G(n+1)(ξ)=0。由于
Pn(n+1)=0,整理便得
λ=f(n+1)(ξ)/(n+1)!。
若整个相关区间上 ∣f(n+1)(t)∣≤M,余项满足可计算上界
∣Rn(x)∣≤(n+1)!M∣x−a∣n+1.
有限阶公式在条件成立时是带余项的精确等式。把 n 无限增大并声称函数等于其无穷泰勒级数,需要另证余项趋于零;光滑函数也不一定等于自己的泰勒级数。
用三次泰勒多项式估算 e⁰·²
在 a=0 处,ex 的各阶导数都等于 ex,三次多项式为
P3(x)=1+x+2x2+6x3. 代入 x=0.2,
P3(0.2)=1+0.2+0.02+60.008=1.221333…. 在 [0,0.2] 上四阶导数 et≤e0.2,因此
∣R3(0.2)∣≤24e0.2(0.2)4<8.15×10−5. 实际值约为 1.22140276,误差约
6.94×10−5,落在上界之内。上界不必等于实际误差;它的作用是在尚不知道精确值时仍能担保近似精度。
渐近线与导数共同构成作图骨架
若 x→a− 或 x→a+ 时 f(x) 趋于正、负无穷,则
x=a 是竖直渐近线。若 x→+∞ 或 x→−∞ 时
f(x)→L,则对应方向有水平渐近线 y=L。左右或正负无穷两个方向应分别计算,结论可以不同。
若存在常数 m,b 使
f(x)−(mx+b)⟶0
,则 y=mx+b 是相应方向的斜渐近线。在极限存在时可依次求
m=x→±∞limxf(x),b=x→±∞lim[f(x)−mx].
可靠的函数作图先列定义域和间断点,再求截距、对称性与端点极限,随后用
f′ 分区判断单调和极值,用 f′′ 判断凹凸与拐点,最后核对渐近线两侧的趋向。每一项信息都缩小图像可能性;草图是这些结论的汇总,不是结论的来源。
完整分析一个带斜渐近线的有理函数
令
f(x)=x−1x2,x=1. 多项式除法给出
f(x)=x+1+x−11. 所以 x=1 是竖直渐近线,且
x→1− 时 f→−∞、x→1+ 时 f→+∞;当
x→±∞ 时,斜渐近线是 y=x+1。导数为
f′(x)=(x−1)2x(x−2). 分母在定义域内恒正,所以函数在
(−∞,0) 与 (2,∞) 递增,在
(0,1) 与 (1,2) 递减。于是 (0,0) 是局部极大点,
(2,4) 是局部极小点。不能把 (0,1) 与 (1,2) 合并成一个单调区间,因为函数在 1 处没有定义。
再由
f′′(x)=(x−1)32 可知图像在 x<1 时凹向下,在 x>1 时凹向上。凹凸性虽在
1 两侧不同,1 不是拐点,因为它不属于定义域。零点、两个极值、两侧无穷行为和斜渐近线共同确定了草图的主要骨架。
容易被口诀遮住的边界
端点相等仍不能跳过可导条件
f(x)=∣x∣ 在 [−1,1] 连续且 f(−1)=f(1),但它在原点不可导。除原点外导数只取
−1 或 1,不存在导数为零的内点。罗尔定理的开区间可导条件不可删除。
临界点不是极值点的同义词
f′(c)=0、f′(c) 不存在、端点和分段边界都可能成为检查对象,但只有邻域函数值比较或导数符号变化才能确认局部极值。闭区间绝对极值还要比较所有合法候选的函数值。
二阶导数为零不等于拐点
f′′(c)=0 只表示常用充分判据暂时无结论。必须确认 c 属于定义域,并检查两侧凹凸性是否改变;同样,二阶导数不存在的点也可能是拐点候选。
练习:让每个判据都留下条件证据
练习
对 f(x)=x 在 [1,4] 应用拉格朗日中值定理,求定理保证的点
c,并核对它位于开区间内。
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平方根函数在 [1,4] 连续、在 (1,4) 可导。割线斜率为
4−14−1=31. 由 f′(x)=1/(2x),方程
1/(2c)=1/3 给出
c=3/2,所以 c=9/4∈(1,4)。
练习
证明方程 x3+x−1=0 在 (0,1) 内恰有一个实根。
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令 p(x)=x3+x−1。它在 [0,1] 连续,且
p(0)=−1<0、p(1)=1>0,介值定理保证至少有一个根。又因为
p′(x)=3x2+1>0 在实线上处处成立,中值定理推出 p 严格递增,因此不可能有两个不同实根。存在性与唯一性的依据不同,合起来得到恰有一个根。
练习
求 f(x)=x+4/x 在 [1,5] 上的绝对最大值与绝对最小值。
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函数在闭区间连续,导数
f′(x)=1−x24 在区间内部只于 x=2 为零。比较候选:
f(1)=5,f(2)=4,f(5)=529. 所以绝对最小值为 4,在 x=2 取得;绝对最大值为
29/5,在右端点 x=5 取得。
练习
确定 f(x)=x4−4x3 的凹凸区间与拐点。
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f′′(x)=12x2−24x=12x(x−2). 二阶导数在 (−∞,0) 为正,在 (0,2) 为负,在
(2,∞) 为正。因此函数先凹向上,再凹向下,最后凹向上。凹凸性在
x=0 与 x=2 两处都改变,所以拐点为
(0,0) 与 (2,−16)。
练习
用 sinx 在 0 处的五次泰勒多项式估算 sin0.3,并给出拉格朗日余项的绝对值上界。
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五次多项式为
P5(x)=x−3!x3+5!x5. 因此
P5(0.3)=0.3−60.027+1200.00243=0.29552025. sinx 的六阶导数绝对值不超过 1,故
∣R5(0.3)∣≤6!0.36=1.0125×10−6. 这个结论不需要预先知道 sin0.3 的精确小数。
练习
对
g(x)=(x2+1)/(x−1) 求竖直与斜渐近线、单调区间和局部极值。
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多项式除法给出
g(x)=x+1+x−12, 所以竖直渐近线是 x=1,斜渐近线是 y=x+1。导数
g′(x)=1−(x−1)22 在 x=1±2 处为零。当
∣x−1∣>2 时导数为正,当
0<∣x−1∣<2 时为负。因此函数在
(−∞,1−2),(1+2,∞) 递增,在
(1−2,1),(1,1+2) 递减。左侧临界点是局部极大点,函数值
2−22;右侧临界点是局部极小点,函数值
2+22。
练习
说明为什么罗尔定理不能用于 f(x)=∣x∣ 在 [−1,1] 上,并直接核对其结论确实不成立。
查看解答
f 在闭区间连续,且
f(−1)=f(1)=1,但它在内点 0 不可导,因此缺少“在
(a,b) 可导”这一条件。对 x<0 有 f′(x)=−1,对
x>0 有 f′(x)=1;原点导数不存在,所以整个开区间内没有任何点满足
f′(c)=0。这恰好展示了缺失条件后结论可以失败。
概念网络中的位置
- 导数与微分
提供差商、链式法则、隐式求导和局部线性模型。
- 极限与连续性
支持闭区间连续、介值定理和渐近行为的判定。
- 积分与累积
将在下一部分把局部变化率与总累积重新连接。
- 泰勒展开
在数值分析和科学计算中继续发展阶数选择与截断误差。
可交叉核对的开放教材
书籍 · 2016Calculus Volume 1
Gilbert Strang, Edwin Herman
用于核对基础微积分定义、定理条件、分步例题与练习。
打开官方来源
OpenStax《Calculus Volume 1》第 4 章覆盖极值、中值定理、导数判别、函数作图与线性近似;泰勒公式可结合后续级数材料继续核对条件和例题。
课程 · 2010MIT 18.01SC Single Variable Calculus
David Jerison
课程材料连接严格定义、计算技巧与应用,可作为完整学习序列。
打开官方来源
MIT OpenCourseWare 18.01SC 的 Applications of Differentiation 单元包含中值定理、曲线描绘、极值及近似相关讲义与带解练习,适合按课程顺序复算本章结论。
两项资源用于核对定义、定理条件和练习路径,不代替本章逐步写出的证明。遇到不同教材的“凹/凸”中文术语差异,应以二阶导数符号和“凹向上/凹向下”的明确描述为准。
下一步
进入
积分与累积
后,面积与总量将由黎曼和定义,微积分基本定理再把累积函数的导数还原为被积函数。本章的单调性和极值分析可用于判断被积函数符号与积分范围,泰勒余项则会在数值求积和误差分析中继续出现。