Introductions aux Dérivées
Une dérivée mesure la façon dont une fonction varie lorsque son entrée change. Elle représente le taux de variation de la fonction et est fondamentale pour analyser les tendances, optimiser les processus et prédire les comportements dans des domaines tels que la physique, l'économie et l'apprentissage automatique.
Définition de la dérivée par la limite
La dérivée d'une fonction f(x) en un point spécifique x=a est donnée par :
h→0limhf(x+h)−f(x)Cette formule indique de combien f(x) varie lorsque l'on effectue un petit pas h le long de l’axe x. Plus h est petit, plus on se rapproche du taux de variation instantané.
Règles de base de la dérivation
Règle de puissance
Si une fonction est une puissance de x, la dérivée suit :
dxdxn=nxn−1Cela signifie qu'en dérivant, on fait descendre l'exposant et on le réduit de un :
dxdx3=3x2Règle de la constante
La dérivée de toute constante est nulle :
dxdC=0Par exemple, si f(x)=5, alors :
dxd5=0Règle de la somme et de la différence
La dérivée d'une somme ou d'une différence de fonctions suit :
dxd[f(x)±g(x)]=f′(x)±g′(x)Par exemple, en différenciant séparément :
dxd(x3+2x)=3x2+2Règles du produit et du quotient
Règle du produit
Si deux fonctions sont multipliées, la dérivée s'obtient comme suit :
dxd[f(x)g(x)]=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)Cela signifie que l'on dérive chaque fonction séparément puis on additionne leurs produits. Si f(x)=x2 et g(x)=ex, alors :
dxd[x2ex]=2xex+x2exRègle du quotient
Lors de la division de fonctions, utiliser :
dxd[g(x)f(x)]=g(x)2f′(x)g(x)−f(x)g′(x)Si f(x)=x2 et g(x)=x+1, alors :
dxd[x+1x2]=(x+1)22x(x+1)−x2(1)Règle de la chaîne : Dérivation des fonctions composées
Lors de la dérivation de fonctions imbriquées, utiliser :
dxdf(g(x))=f′(g(x))⋅g′(x)Par exemple, si y=(3x+2)5, alors :
dxd(3x+2)5=5(3x+2)4⋅3=15(3x+2)4Cette règle est essentielle dans les réseaux de neurones et les algorithmes d'apprentissage automatique.
Exemple de la règle de la chaîne pour les exponentielles :
Lorsqu'il s'agit de dériver une expression telle que :
y=e2x2Il s'agit d'une fonction composée :
- Fonction extérieure : eu
- Fonction intérieure : u=2x2
Appliquer la règle de la chaîne étape par étape :
dxd2x2=4xPuis multiplier par l'exponentielle d'origine :
dxd(e2x2)=4x⋅e2x2En apprentissage automatique et dans les réseaux de neurones, cela apparaît lors de l'utilisation d'activations exponentielles ou de fonctions de perte exponentielles.
Exemple de règle de la chaîne logarithmique :
Différencions ln(2x). Il s'agit encore d'une fonction composée — logarithme à l'extérieur, linéaire à l'intérieur.
Différencions la partie intérieure :
dxd(2x)=2Appliquons maintenant la règle de la chaîne au logarithme :
dxdln(2x)=2x1⋅2Ce qui se simplifie en :
dxdln(2x)=2x2=x1Même si vous dérivez ln(kx), le résultat est toujours x1 car les constantes se simplifient.
Cas particulier : Dérivée de la fonction sigmoïde
La fonction sigmoïde est couramment utilisée en apprentissage automatique :
σ(x)=1+x−x1Sa dérivée joue un rôle clé dans l'optimisation :
σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))Si f(x)=1+e−x1, alors :
f′(x)=(1+e−x)2e−xCette formule garantit que les gradients restent lisses pendant l'entraînement.
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How do I use the power rule for more complicated functions?
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Une dérivée mesure la façon dont une fonction varie lorsque son entrée change. Elle représente le taux de variation de la fonction et est fondamentale pour analyser les tendances, optimiser les processus et prédire les comportements dans des domaines tels que la physique, l'économie et l'apprentissage automatique.
Définition de la dérivée par la limite
La dérivée d'une fonction f(x) en un point spécifique x=a est donnée par :
h→0limhf(x+h)−f(x)Cette formule indique de combien f(x) varie lorsque l'on effectue un petit pas h le long de l’axe x. Plus h est petit, plus on se rapproche du taux de variation instantané.
Règles de base de la dérivation
Règle de puissance
Si une fonction est une puissance de x, la dérivée suit :
dxdxn=nxn−1Cela signifie qu'en dérivant, on fait descendre l'exposant et on le réduit de un :
dxdx3=3x2Règle de la constante
La dérivée de toute constante est nulle :
dxdC=0Par exemple, si f(x)=5, alors :
dxd5=0Règle de la somme et de la différence
La dérivée d'une somme ou d'une différence de fonctions suit :
dxd[f(x)±g(x)]=f′(x)±g′(x)Par exemple, en différenciant séparément :
dxd(x3+2x)=3x2+2Règles du produit et du quotient
Règle du produit
Si deux fonctions sont multipliées, la dérivée s'obtient comme suit :
dxd[f(x)g(x)]=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)Cela signifie que l'on dérive chaque fonction séparément puis on additionne leurs produits. Si f(x)=x2 et g(x)=ex, alors :
dxd[x2ex]=2xex+x2exRègle du quotient
Lors de la division de fonctions, utiliser :
dxd[g(x)f(x)]=g(x)2f′(x)g(x)−f(x)g′(x)Si f(x)=x2 et g(x)=x+1, alors :
dxd[x+1x2]=(x+1)22x(x+1)−x2(1)Règle de la chaîne : Dérivation des fonctions composées
Lors de la dérivation de fonctions imbriquées, utiliser :
dxdf(g(x))=f′(g(x))⋅g′(x)Par exemple, si y=(3x+2)5, alors :
dxd(3x+2)5=5(3x+2)4⋅3=15(3x+2)4Cette règle est essentielle dans les réseaux de neurones et les algorithmes d'apprentissage automatique.
Exemple de la règle de la chaîne pour les exponentielles :
Lorsqu'il s'agit de dériver une expression telle que :
y=e2x2Il s'agit d'une fonction composée :
- Fonction extérieure : eu
- Fonction intérieure : u=2x2
Appliquer la règle de la chaîne étape par étape :
dxd2x2=4xPuis multiplier par l'exponentielle d'origine :
dxd(e2x2)=4x⋅e2x2En apprentissage automatique et dans les réseaux de neurones, cela apparaît lors de l'utilisation d'activations exponentielles ou de fonctions de perte exponentielles.
Exemple de règle de la chaîne logarithmique :
Différencions ln(2x). Il s'agit encore d'une fonction composée — logarithme à l'extérieur, linéaire à l'intérieur.
Différencions la partie intérieure :
dxd(2x)=2Appliquons maintenant la règle de la chaîne au logarithme :
dxdln(2x)=2x1⋅2Ce qui se simplifie en :
dxdln(2x)=2x2=x1Même si vous dérivez ln(kx), le résultat est toujours x1 car les constantes se simplifient.
Cas particulier : Dérivée de la fonction sigmoïde
La fonction sigmoïde est couramment utilisée en apprentissage automatique :
σ(x)=1+x−x1Sa dérivée joue un rôle clé dans l'optimisation :
σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))Si f(x)=1+e−x1, alors :
f′(x)=(1+e−x)2e−xCette formule garantit que les gradients restent lisses pendant l'entraînement.
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