非线性衍生物自述数据科学介绍000

时间:2024-03-21 11:54:13
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文件名称:非线性衍生物自述数据科学介绍000

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更新时间:2024-03-21 11:54:13

JupyterNotebook

曲线的导数和极限 学习目标 了解导数是函数的瞬时变化率 了解如何计算导数 了解如何表达在给定点上取导数并在数学上评估给定点上的函数 介绍 在上一课中,我们看到了导数是变化率。 我们看到了多种计算此变化率的方法。 本质上,导数是函数的变化率 从图形上看,这是运行的上升 可以通过取两个点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$并计算$ \ frac {y_2-y_1} {x_2-x_1} $来计算 最后,我们说过,当我们有一个函数$ f(x)$时,我们可以在知道起始点和输入值$ x $的变化的情况下计算导数: $$ \ frac {f(x_1 + \ Delta x)-f(x_1)} {\ Delta x} $$ 非线性函数的导数 因此,我们之前看到导数是函数的变化率。 我们将其表示为$ f'(x)= \ frac {\ Delta f} {\ Delta x} $。 到目前为止,


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