一、高阶导数的求法
1、直接法:由高阶导数的定义逐步求高阶导数。
一般用来寻找解题方法。
2、高阶导数的运算法则:
(二项式定理)
3、间接法:利用已知的高阶导数公式,通过四则运算,变量代换等方法。
注意:代换后函数要便于求,尽量靠拢已知公式求出阶导数。
二、口诀
为了便于记忆,有人整理出了以下口诀:
常为零,幂降次
对倒数(e为底时直接倒数,a为底时乘以1/lna)
指不变(特别的,自然对数的指数函数完全不变,一般的指数函数须乘以lna)
正变余,余变正
切割方(切函数是相应割函数(切函数的倒数)的平方)
割乘切,反分式
扩展资料:
单调性
(1)若导数大于零,则单调递增;若导数小于零,则单调递减;导数等于零为函数驻点,不一定为极值点。需代入驻点左右两边的数值求导数正负判断单调性。
(2)若已知函数为递增函数,则导数大于等于零;若已知函数为递减函数,则导数小于等于零。
根据微积分基本定理,对于可导的函数,有:
如果函数的导函数在某一区间内恒大于零(或恒小于零),那么函数在这一区间内单调递增(或单调递减),这种区间也称为函数的单调区间。导函数等于零的点称为函数的驻点,在这类点上函数可能会取得极大值或极小值(即极值可疑点)。
进一步判断则需要知道导函数在附近的符号。对于满足的一点,如果存在使得在之前区间上都大于等于零,而在之后区间上都小于等于零,那么是一个极大值点,反之则为极小值点。
x变化时函数(蓝色曲线)的切线变化。函数的导数值就是切线的斜率,绿色代表其值为正,红色代表其值为负,黑色代表值为零。
凹凸性
可导函数的凹凸性与其导数的单调性有关。如果函数的导函数在某个区间上单调递增,那么这个区间上函数是向下凹的,反之则是向上凸的。
如果二阶导函数存在,也可以用它的正负性判断,如果在某个区间上恒大于零,则这个区间上函数是向下凹的,反之这个区间上函数是向上凸的。曲线的凹凸分界点称为曲线的拐点。
参考资料来源:百度百科-导数
首先要把几个常用求导公式记清楚;
然后在解题时先看好定义域;对函数求导,对结果通分(这样会让下面判断符号比较容易);
接下来,一般情况下,令导数=0,求出极值点;在极值点的两边的区间,分别判断导数的符号,是正还是负;正的话,原来的函数则为增,负的话就为减,然后根据增减性就能大致画出原函数的图像,根据图像就可以求出你想要的东西,比如最大值或最小值等。
如果特殊情况,导数本身符号可以直接确定,也就是导数等于0无解时,说明在整个这一段上,原函数都是单调的。如果导数恒大于0,就增;反之,就减。
无论大题,小题,应用题,都是这个套路。应用题的话只是需要认真理解下题意,实际的操作比普通的导数大题还简单,因为基本不涉及到参数的讨论。
这是我的经验,希望对你有帮助。
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