求导

理解级数收敛、级数发散的概念和级数的基本性质，掌握级数收敛的必要条件。 熟记几何级数，调和级数和p—级数的敛散性。会用正项级数的比较审敛法与比值审敛法判别正项级数的敛散性

微分流形、局部参数化。有大小，还有正负，有正负就有方向、有方向就能升维。能升维就有切向量、有切向量就有切空间

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch

Tensor (张量) 是Pytorch的最重要的一个基础概念和组成元素。 简单来说，张量是一种基础的数据结构，即所谓的多维数组。通常我们称一个数为scalar 一维数组为vector（向量），二维数组为matrix（矩阵），三维及以上为tensor（张量）

简要描述：Linkspec是一款基于insion近红外光谱仪开发的用于近红外光谱分析，数据处理，模型建立，化学计量学研究，工业在线检测等功能为一体的商用软件。简洁的软件采集界面，可以定时采集多个光谱数据，包含平滑，求导，归一化，平均等常用的预处理方法。 近红外光谱分析和化学计量学软件 Linkspec是一款基于insion近红外光谱仪开发的用于近红外光谱分析，数据处理，模型建立，化学计量学研究，工业在线检测等功能为一体的商用软件

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老黄学高数学系列视频第210讲讲的是画函数图的一般步骤。 为了巩固这方面的知识，老黄举了一些各种函数的例子，加强画函数图像的能力。 这次 Huang 选择了一个带部首的函数

一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、微分公式及微分法则 四、微分在近似计算中的应用 五、小结 思考题. 1 函数的微分 微分的定义 微分的几何意义 基本初等函数 的微分公式与 微分的运算法则 微分在近似计算中的应用 微分的近似计算 误差估计 基本初等函数的微分公式 和、差、积、商的微分法则 复合函数的微分法则. 第五节 函数的微分 一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、基本初等函数的微分公式与微分运算 法则 四、微分形式不变性 五、微分在近似计算中的应用 六、小结. 第四节 复合函数求导 法则及其应用 一、复合函数求导法则 二、初等函数的求导问题 三、一阶微分的形式不变性 四、隐函数的导数 五、对数求导法 六、参数形式的函数的求导公式.

为一个向量函数，我们可以用向量的表示法把以上的公式写成f的梯度与 r → {\displaystyle {\vec {r}}} 的偏导数的数量积： 更一般地，对于从向量到向量的函数，求导法则为： 本页面最后修订于2022年8月5日 (星期五) 13:49。 本站的全部文字在创用CC 姓名标示-相同方式分享 3.0协议之条款下提供，附加条款亦可能应用。（请参阅使用条款） Wikipedia®和维基百科标志是维基媒体基金会的注册商标；维基™是维基媒体基金会的商标

对初等函数f(x)求导设导数为f'(x).令f'(x)=0得x=x0.当f'(x)当f'(x)>0时f(x)递增.结合实际函数画个图像可以直观地看出最大最小值.或者用二阶导数的知识不过不太直观. 先求导导数大于0递增小于0递减.先增后减有极大先减后增有极小. 导数的应用之一:函数问题 (3课时) 导数与微分是在极限的基础上发展起来的研究变量的一个数学分支是解决实际问题的重要的数学工具.如求曲线的切线方程、函数的单调区间、函数的最值以及不等式的证明等问题均可以导数作为研究 可以把导函数看成一个一般的函数求最值具体方法要看是一个什么函数了也可以进行二次求导. =3x^2-3 令y'导数y'y取极小值=-1 在[0即y单调减小; 在[12]上y'=0得x=1或x=-1对应全定义域的极值即x=1时1]上y'<=0; y'=3*x^2+a在(01)点的值为-3 ==>3*0^2+a=-3 ==>a=-3 则原式为y=x^3-3x+1;=0即y单调增加; 则比较y(0)和y(2):y(0)=1设函数 y=x(三次方)+ax+1 的图像在点(01)处的切线方程的切线斜率为 -3 ==>> 求导数等于零的点把这些点对应的函数值与定义域区间两端点对应的函数值比较取其中的最大值和最小值也就是这段函数的最大值与最小值.