![大数据数学基础](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/474/43738474/b_43738474.jpg)
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2.2 一元函数的微分
微分在大数据实际应用中起着非常重要的作用。下面给出一个实例。
正方形金属薄片的大小会随温度的变化而变化,当其边长由变到
时,此薄片面积改变了多少?
解:假设薄片的边长为,面积为
,则
。此时,薄片受温度变化产生的面积的改变量,可以表示为当自变量
从
到
时,面积
相应的增量,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/BBC71D/23020656609778606/epubprivate/OEBPS/Images/txt002_118.jpg?sign=1739238237-mmJb1LSSZ0oG4lVSfYkY3e5KOkOMGlZz-0-7eb6b94ad3b266a1ab0c7fa71967d7d3)
(2.2)
从式(2.2)可以看出,分成两部分,第一部分
是
的线性函数,而第二部分
在图2-1中是交叉的小正方形的面积,当
时,
是
的高阶无穷小,即
。因此,当
趋近于零时,
可用第一部分来近似表示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/BBC71D/23020656609778606/epubprivate/OEBPS/Images/txt002_129.jpg?sign=1739238237-FqOKdDer7cycaLJZXvkPHwhUhtAyFSBh-0-199940a5cd7e897d177cf2739b8ab54f)
图2-1 正方形分割示意
因此,当函数满足相应条件时,
可表示为
![](https://epubservercos.yuewen.com/BBC71D/23020656609778606/epubprivate/OEBPS/Images/txt002_132.jpg?sign=1739238237-mzGjICJzbubT89HTpn7t4OZ3TItWk7ZX-0-2d1f01ec6fa654312d36f26244382456)
其中,是常数,
是
的线性函数。因为
是
的高阶无穷小,当
,同时
非常小时,
可以由
来近似表示。