Derivaattojen Perusteet
Derivaatta on mitta siitä, miten funktio muuttuu, kun sen syöte muuttuu. Se kuvaa funktion muutosnopeutta ja on keskeinen ilmiöiden analysoinnissa, prosessien optimoinnissa ja käyttäytymisen ennustamisessa esimerkiksi fysiikassa, taloustieteessä ja koneoppimisessa.
Derivaatan raja-arvomääritelmä
Funktion f(x) derivaatta tietyssä pisteessä x=a määritellään seuraavasti:
h→0limhf(x+h)−f(x)Tämä kaava kertoo, kuinka paljon f(x) muuttuu, kun teemme hyvin pienen askeleen h x-akselilla. Mitä pienemmäksi h tulee, sitä lähemmäs pääsemme hetkellistä muutosnopeutta.
Derivoinnin perussäännöt
Potenssisääntö
Jos funktio on x:n potenssi, derivaatta määräytyy seuraavasti:
dxdxn=nxn−1Tämä tarkoittaa, että derivoitaessa eksponentti tuodaan alas ja vähennetään yhdellä:
dxdx3=3x2Vakiosääntö
Minkä tahansa vakion derivaatta on nolla:
dxdC=0Esimerkiksi, jos f(x)=5, niin:
dxd5=0Summan ja erotuksen sääntö
Funktioiden summan tai erotuksen derivaatta määräytyy seuraavasti:
dxd[f(x)±g(x)]=f′(x)±g′(x)Esimerkiksi derivoidaan erikseen:
dxd(x3+2x)=3x2+2Tulon ja osamäärän säännöt
Tulon sääntö
Jos kaksi funktiota kerrotaan keskenään, derivaatta lasketaan seuraavasti:
dxd[f(x)g(x)]=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)Tämä tarkoittaa, että derivoidaan kumpikin funktio erikseen ja summataan tulot. Jos f(x)=x2 ja g(x)=ex, niin:
dxd[x2ex]=2xex+x3exOsamääräsääntö
Kun jaetaan funktioita, käytä:
dxd[g(x)f(x)]=g(x)2f′(x)g(x)−f(x)g′(x)Jos f(x)=x2 ja g(x)=x+1, niin:
dxd[x+1x2]=(x+1)22x(x+1)−x2(1)Ketjusääntö: Yhdistettyjen funktioiden derivointi
Kun derivoidaan sisäkkäisiä funktioita, käytä:
dxdf(g(x))=f′(g(x))⋅g′(x)Esimerkiksi, jos y=(3x+2)5, niin:
dxd(3x+2)5=5(3x+2)4⋅3=15(3x+2)4Tämä sääntö on olennainen hermoverkoissa ja koneoppimisalgoritmeissa.
Eksponentiaalisen ketjusäännön esimerkki:
Kun derivoidaan seuraavanlainen lauseke:
y=e2x2Kyseessä on yhdistetty funktio:
- Ulkofunktio: eu
- Sisäfunktio: u=2x2
Sovella ketjusääntöä vaiheittain:
dxd2x2=4xKerro sitten alkuperäisellä eksponenttifunktiolla:
dxd(e2x2)=4x⋅e2x2Koneoppimisessa ja neuroverkoissa tämä ilmenee eksponentiaalisten aktivaatioiden tai tappiofunktioiden yhteydessä.
Logaritmisen ketjusäännön esimerkki:
Derivoidaan ln(2x). Kyseessä on jälleen yhdistetty funktio — logaritmi ulkofunktiona, lineaarinen sisäfunktiona.
Derivoi sisäosa:
dxd(2x)=2Sovella nyt ketjusääntöä logaritmiin:
dxdln(2x)=2x1⋅2Joka sievenee muotoon:
dxdln(2x)=2x2=x1Vaikka derivoisit ln(kx), tulos on aina x1, koska vakiot supistuvat pois.
Erikoistapaus: Sigmoidifunktion derivaatta
Sigmoidifunktiota käytetään yleisesti koneoppimisessa:
σ(x)=1+x−x1Sen derivaatalla on keskeinen rooli optimoinnissa:
σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))Jos f(x)=1+e−x1, niin:
f′(x)=(1+e−x)2e−xTämä kaava varmistaa, että gradientit pysyvät tasaisina koulutuksen aikana.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain the limit definition of a derivative with a simple example?
How do the product, quotient, and chain rules differ in practice?
Can you show how to find the derivative of a more complex function using these rules?
Awesome!
Completion rate improved to 1.96
Derivaattojen Perusteet
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Derivaatta on mitta siitä, miten funktio muuttuu, kun sen syöte muuttuu. Se kuvaa funktion muutosnopeutta ja on keskeinen ilmiöiden analysoinnissa, prosessien optimoinnissa ja käyttäytymisen ennustamisessa esimerkiksi fysiikassa, taloustieteessä ja koneoppimisessa.
Derivaatan raja-arvomääritelmä
Funktion f(x) derivaatta tietyssä pisteessä x=a määritellään seuraavasti:
h→0limhf(x+h)−f(x)Tämä kaava kertoo, kuinka paljon f(x) muuttuu, kun teemme hyvin pienen askeleen h x-akselilla. Mitä pienemmäksi h tulee, sitä lähemmäs pääsemme hetkellistä muutosnopeutta.
Derivoinnin perussäännöt
Potenssisääntö
Jos funktio on x:n potenssi, derivaatta määräytyy seuraavasti:
dxdxn=nxn−1Tämä tarkoittaa, että derivoitaessa eksponentti tuodaan alas ja vähennetään yhdellä:
dxdx3=3x2Vakiosääntö
Minkä tahansa vakion derivaatta on nolla:
dxdC=0Esimerkiksi, jos f(x)=5, niin:
dxd5=0Summan ja erotuksen sääntö
Funktioiden summan tai erotuksen derivaatta määräytyy seuraavasti:
dxd[f(x)±g(x)]=f′(x)±g′(x)Esimerkiksi derivoidaan erikseen:
dxd(x3+2x)=3x2+2Tulon ja osamäärän säännöt
Tulon sääntö
Jos kaksi funktiota kerrotaan keskenään, derivaatta lasketaan seuraavasti:
dxd[f(x)g(x)]=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)Tämä tarkoittaa, että derivoidaan kumpikin funktio erikseen ja summataan tulot. Jos f(x)=x2 ja g(x)=ex, niin:
dxd[x2ex]=2xex+x3exOsamääräsääntö
Kun jaetaan funktioita, käytä:
dxd[g(x)f(x)]=g(x)2f′(x)g(x)−f(x)g′(x)Jos f(x)=x2 ja g(x)=x+1, niin:
dxd[x+1x2]=(x+1)22x(x+1)−x2(1)Ketjusääntö: Yhdistettyjen funktioiden derivointi
Kun derivoidaan sisäkkäisiä funktioita, käytä:
dxdf(g(x))=f′(g(x))⋅g′(x)Esimerkiksi, jos y=(3x+2)5, niin:
dxd(3x+2)5=5(3x+2)4⋅3=15(3x+2)4Tämä sääntö on olennainen hermoverkoissa ja koneoppimisalgoritmeissa.
Eksponentiaalisen ketjusäännön esimerkki:
Kun derivoidaan seuraavanlainen lauseke:
y=e2x2Kyseessä on yhdistetty funktio:
- Ulkofunktio: eu
- Sisäfunktio: u=2x2
Sovella ketjusääntöä vaiheittain:
dxd2x2=4xKerro sitten alkuperäisellä eksponenttifunktiolla:
dxd(e2x2)=4x⋅e2x2Koneoppimisessa ja neuroverkoissa tämä ilmenee eksponentiaalisten aktivaatioiden tai tappiofunktioiden yhteydessä.
Logaritmisen ketjusäännön esimerkki:
Derivoidaan ln(2x). Kyseessä on jälleen yhdistetty funktio — logaritmi ulkofunktiona, lineaarinen sisäfunktiona.
Derivoi sisäosa:
dxd(2x)=2Sovella nyt ketjusääntöä logaritmiin:
dxdln(2x)=2x1⋅2Joka sievenee muotoon:
dxdln(2x)=2x2=x1Vaikka derivoisit ln(kx), tulos on aina x1, koska vakiot supistuvat pois.
Erikoistapaus: Sigmoidifunktion derivaatta
Sigmoidifunktiota käytetään yleisesti koneoppimisessa:
σ(x)=1+x−x1Sen derivaatalla on keskeinen rooli optimoinnissa:
σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))Jos f(x)=1+e−x1, niin:
f′(x)=(1+e−x)2e−xTämä kaava varmistaa, että gradientit pysyvät tasaisina koulutuksen aikana.
Kiitos palautteestasi!