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微积分
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内置符号
Symbolic Mathematics: Basic Operations
The Representation of Derivatives
Derivatives of Unknown Functions
教程 »
|
Dt
Derivative
Minimize
Maximize
CoefficientArrays
DSolve
Integrate
DifferenceDelta
参见 »
|
微积分
预科教育
7.0版本的新功能概要
更多关于 »
D
(
)
D
[
f
,
x
]
给出偏导数
。
D
[
f
, {
x
,
n
}]
给出高阶偏导数
。
D
[
f
,
x
,
y
,
...
]
给出
对应于
的偏导数。
D
[
f
, {{
x
1
,
x
2
,
...
}}]
给出
的混合偏导数
。
D
[
f
, {
array
}]
给出张量的导数。
更多信息
可以使用
输入
D
[
f
,
x
]
。 字符
输入为
Esc
pd
Esc
或
\[PartialD]
。变量
被作为下标输入。
所有不依赖于变量的量的偏导数为 0。
D
[
f
,
var
1
,
...
,
NonConstants
->{
u
1
,
...
}]
指定每个
隐含依赖
var
j
,从而它们的偏导数不为 0。
D
[
f
,
...
]
线形作用于出现在
f
的目录。
D
[
f
, {
list
}]
将
D
线形作用于
list
的每个元素。
D
[
f
, {
list
,
n
}]
等同于
D
[
f
, {
list
}, {
list
},
...
]
,其中
{
list
}
重复
次。 如果
是一个标量表达式,
list
的深度为 1,结果是
阶张量,相当于
多元泰勒(Taylor)级数的第
项。
通常
D
[
f
, {
list
1
}, {
list
2
},
...
]
等于
First
[
Outer
[D, {
f
},
list
1
,
list
2
,
...
]]
。
如果
f
是目录,
D
[
f
, {
list
}]
有效地线形作用于
f
的各个元素,然后作用于
list
的各个元素。结果是带有
Join
[
Dimensions
[
f
],
Dimensions
[
list
]]
尺寸的数组。
导数的数值近似值可以用
N
求出。
D
用链式法则来化简未知函数导数的计算。
可以用
输入
D
[
f
,
x
,
y
]
。字符
\[InvisibleComma]
输入为
Esc
,
Esc
可以用来取代普通的逗号。它不会显示出来。但仍会按逗号进行编译。
如果
D
的任意参数是
SparseArray
对象,结果将是
SparseArray
对象。
»
范例
关闭所有单元
例
(7)
相应于
x
的导数:
In[1]:=
Out[1]=
相应于
x
的第 4
导数:
In[1]:=
Out[1]=
相应于
x
和
y
的导数:
In[1]:=
Out[1]=
与符号函数
f
相关的导数:
In[1]:=
Out[1]=
向量导数 (梯度向量):
In[1]:=
Out[1]=
2
阶导数张量:
In[2]:=
Out[2]=
数值计算导数:
In[1]:=
Out[1]=
用
Esc
pd
Esc
输入,上标用
Control
+
_
输入:
In[1]:=
Out[1]=
范围
(2)
推广和延伸
(1)
选项
(1)
应用
(5)
可能存在的问题
(2)
参见
Dt
Derivative
Minimize
Maximize
CoefficientArrays
DSolve
Integrate
DifferenceDelta
教程
Symbolic Mathematics: Basic Operations
The Representation of Derivatives
Derivatives of Unknown Functions
相关链接
D 关连演示
(
Wolfram Demonstrations Project
)
Implementation notes: Algebra and Calculus
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