复合函数导数公式及运算法则

教育知识 2026-02-24 10:11:27 姚善伟

复合函数导数公式及运算法则】在微积分中,复合函数的求导是学习导数的重要内容之一。复合函数是由两个或多个函数组合而成的函数,其导数的计算需要遵循特定的法则,即链式法则。本文将对复合函数的导数公式及其运算法则进行总结,并通过表格形式清晰展示。

一、复合函数导数的基本概念

复合函数是指由一个函数作为另一个函数的输入所构成的函数。例如,若函数 $ y = f(u) $,而 $ u = g(x) $,则 $ y = f(g(x)) $ 就是一个复合函数。

复合函数的导数不能直接通过对每个部分单独求导后相乘得到,而是需要使用链式法则来求解。

二、复合函数导数的运算法则

1. 链式法则(Chain Rule)

设 $ y = f(u) $,$ u = g(x) $,则复合函数 $ y = f(g(x)) $ 的导数为:

$$

\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{du} \cdot \frac{du}{dx}

$$

换句话说,复合函数的导数等于外层函数对内层函数的导数乘以内层函数对自变量的导数。

2. 多层复合函数的链式法则

若存在多层复合函数,如 $ y = f(u) $,$ u = g(v) $,$ v = h(x) $,则导数为:

$$

\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{du} \cdot \frac{du}{dv} \cdot \frac{dv}{dx}

$$

三、常见复合函数导数公式总结

以下是一些常见的复合函数导数公式,适用于不同类型的函数结构:

原函数 导数公式 说明
$ y = [f(x)]^n $ $ y' = n[f(x)]^{n-1} \cdot f'(x) $ 幂函数的导数,应用链式法则
$ y = e^{f(x)} $ $ y' = e^{f(x)} \cdot f'(x) $ 指数函数的导数
$ y = \ln[f(x)] $ $ y' = \frac{f'(x)}{f(x)} $ 对数函数的导数
$ y = \sin[f(x)] $ $ y' = \cos[f(x)] \cdot f'(x) $ 正弦函数的导数
$ y = \cos[f(x)] $ $ y' = -\sin[f(x)] \cdot f'(x) $ 余弦函数的导数
$ y = \tan[f(x)] $ $ y' = \sec^2[f(x)] \cdot f'(x) $ 正切函数的导数
$ y = a^{f(x)} $ $ y' = a^{f(x)} \cdot \ln a \cdot f'(x) $ 指数底数为常数的导数

四、应用示例

例1:

求函数 $ y = (3x + 2)^4 $ 的导数。

解:

令 $ u = 3x + 2 $,则 $ y = u^4 $。

根据链式法则,

$$

y' = 4u^3 \cdot u' = 4(3x + 2)^3 \cdot 3 = 12(3x + 2)^3

$$

例2:

求函数 $ y = \sin(2x + 1) $ 的导数。

解:

令 $ u = 2x + 1 $,则 $ y = \sin u $。

根据链式法则,

$$

y' = \cos u \cdot u' = \cos(2x + 1) \cdot 2 = 2\cos(2x + 1)

$$

五、注意事项

- 在应用链式法则时,必须明确区分外层函数和内层函数。

- 对于多层复合函数,应逐步分解并逐层求导。

- 注意符号变化,尤其是三角函数和指数函数的导数中可能出现负号或对数因子。

六、总结

复合函数的导数计算是微积分中的核心内容,掌握链式法则和各类常见函数的导数公式对于解决实际问题至关重要。通过合理运用这些规则,可以高效地处理复杂的函数求导问题。

附表:复合函数导数公式一览表

函数类型 原函数 导数公式 应用场景
幂函数 $ [f(x)]^n $ $ n[f(x)]^{n-1} \cdot f'(x) $ 多次幂次函数求导
指数函数 $ e^{f(x)} $ $ e^{f(x)} \cdot f'(x) $ 自然指数函数
对数函数 $ \ln[f(x)] $ $ \frac{f'(x)}{f(x)} $ 对数函数求导
三角函数 $ \sin[f(x)] $, $ \cos[f(x)] $, $ \tan[f(x)] $ 分别为 $ \cos[f(x)] \cdot f'(x) $ 等 三角函数复合情况
指数底数为常数 $ a^{f(x)} $ $ a^{f(x)} \cdot \ln a \cdot f'(x) $ 任意底数的指数函数

通过以上内容的系统总结,读者可以更清晰地理解复合函数导数的运算方法与应用场景,从而提升数学分析能力。

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