練習問題メモ 02#
和達三樹. (2019). 微分積分. 第3章 練習問題
[4] 次の関数の 次導関数を求めよ#
(1)
よって一般に
(2)
(3)
ライプニッツの公式
を使って
[5]#
[5] 助変数表示の微分
によって, 導関数を計算できる. これを用いて, 次の関数について,
(1)
なので
(2)
なので
[6]#
[6] 双曲線関数
に対して,次のことを示せ.
(1)
(2)
(3)
(1)
合成関数と捉えれば
memo
(2)
合成関数と捉えれば
(3)
[7]#
[7] 次の関数の極値を求め, そのグラフの概形をかけ.
(1)
(2)
(3)
(1) #
極値
となる
まず、因数
因数定理より、
次に、組立除法で
より商の
より、
極値のひとつは
グラフ
Show code cell source
def f(x):
return x**4 + 2*x**3 - 3*x**2 - 4*x + 4
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = [-2, -1, -1/2, 0, 1]
fig, ax = plt.subplots(figsize=[4,2])
for x in X:
ax.scatter(x, f(x), color="steelblue")
ax.text(x, f(x), f"{(x, f(x))}")
x = np.linspace(min(X)-0.5, max(X)+0.5, 100)
ax.plot(x, f(x), color="steelblue")
ax.axvline(0, color="gray", alpha=0.7)
ax.axhline(0, color="gray", alpha=0.7)
ax.grid(True)
fig.show()

Show code cell source
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-4, 3, 100)
fig, ax = plt.subplots(figsize=[4,2])
ax.plot(x, f(x), color="steelblue")
ax.axvline(0, color="gray", alpha=0.3)
ax.axhline(0, color="gray", alpha=0.3)
fig.show()

(2) #
極値
極値は
グラフ
- 2 / np.exp(2)
-0.2706705664732254
- 1 / np.exp(1)
-0.36787944117144233
Show code cell source
def f(x):
return x * np.exp(x)
X = [-2, -1, -1/2, 0, 1]
fig, ax = plt.subplots(figsize=[4,2])
for x in X:
ax.scatter(x, f(x), color="steelblue")
ax.text(x, f(x), f"({x:.1f}, {f(x):.1f})")
x = np.linspace(-3, 1, 100)
ax.plot(x, f(x), color="steelblue")
ax.axvline(0, color="gray", alpha=0.7)
ax.axhline(0, color="gray", alpha=0.7)
ax.grid(True)
fig.show()

(3) #
なので、
となり、
のため、
わからなかった
略解だと
from sympy import symbols, factor
x = symbols("x")
y = (x**2 + 2*x + 3)**(-1/2) - (1/2) * (x+4) * (x**2 + 2*x + 3)**(-3/2)
factor(y)
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x):
return (x+4)*(x**2 +2*x + 3)**(-1/2)
x = np.linspace(-3, 1, 100)
fig, ax = plt.subplots(figsize=[4,2])
ax.plot(x, f(x), color="steelblue")
ax.axvline(0, color="gray", alpha=0.3)
ax.axhline(0, color="gray", alpha=0.3)
fig.show()
