MathLabs

11年生

導関数

導関数は、縮小していく区間上の平均変化率の極限として構成され、ある一瞬における量の変化の速さを測るものである。それは接線の傾き、運動する物体の瞬間速度を与え、そしていくつかの代数的規則によって、初等的な部分から組み立てられたほとんどすべての関数を微分する方法を与える。

直観平均の速さから瞬間の速さへ

自動車の速度計が示すのは今この瞬間の速さであり、旅全体の平均の速さではない。ある量が関数 y=f(x)y=f(x) で表されるとき、x0x_0 と x0+hx_0+h の間の平均変化率とは、2点 (x0,f(x0))(x_0, f(x_0)) と (x0+h,f(x0+h))(x_0+h, f(x_0+h)) を結ぶ直線(割線)の傾き f(x0+h)−f(x0)h\dfrac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} のことである。この比は刻み幅 hh の大きさに依存する。ただ一瞬 x0x_0 における変化率をとらえるには、刻み幅を縮めればよい:h→0h \to 0 とすると、割線は (x0,f(x0))(x_0, f(x_0)) を中心に回転し、やがてその点における曲線への最良の直線近似である接線に落ち着く。

曲線と、x0 および x0+h における2つの近接点を通る割線、そして x0 と h を調整するスライダーを示す対話型グラフ。h を0に近づけると割線が回転し、x0における接線になる。
刻み幅 hh を縮めていくときの、(x0,f(x0))(x_0, f(x_0)) と (x0+h,f(x0+h))(x_0+h, f(x_0+h)) を通る割線。hh を 00 に近づけると、割線が x0x_0 における接線へと回転していく様子がわかる。その傾きは f(x0+h)−f(x0)h→f′(x0)\dfrac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} \to f'(x_0) である。

中高極限による導関数の定義

定義: 1点における導関数

x0x_0 を含む開区間で定義された関数 ff を考える。**x0x_0 における ff の導関数**、記号 f′(x0)f'(x_0) は、刻み幅を零に縮めたときの差分商の極限である:f′(x0)=lim⁡h→0f(x0+h)−f(x0)hf'(x_0) = \lim_{h \to 0} \dfrac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}、同値に f′(x0)=lim⁡x→x0f(x)−f(x0)x−x0f'(x_0) = \lim_{x \to x_0} \dfrac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}。この極限が(有限な値として)存在するとき、ff は x0x_0 で微分可能であるという。導関数の他の一般的な記法には y′y'、dydx\dfrac{dy}{dx}、dfdx(x0)\dfrac{df}{dx}(x_0) がある。

f′(x0)=lim⁡h→0f(x0+h)−f(x0)h=lim⁡x→x0f(x)−f(x0)x−x0f'(x_0) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h} = \lim_{x \to x_0} \frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}

幾何学的意味。 x0x_0 における接線は割線の極限であるから、その傾きはちょうど f′(x0)f'(x_0) である。したがって接線の方程式は y=f(x0)+f′(x0)(x−x0)y = f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) となり、これは x0x_0 付近における ff のグラフへの最良の一次近似である。水平な接線(f′(x0)=0f'(x_0)=0)は、局所極値のように曲線が一瞬だけ平らになる点を示す。

y=f(x0)+f′(x0)(x−x0)y = f(x_0) + f'(x_0)(x - x_0)

物理的意味。 s(t)s(t) を時刻 tt における物体の位置とすると、平均変化率 s(t0+h)−s(t0)h\dfrac{s(t_0+h)-s(t_0)}{h} は区間 [t0,t0+h][t_0, t_0+h] における平均速度であり、その極限 v(t0)=s′(t0)v(t_0)=s'(t_0) が t0t_0 における瞬間速度である。さらにもう一度微分すると、位置の第2次導関数である加速度 a(t)=v′(t)=s′′(t)a(t) = v'(t) = s''(t) が得られる。これは速度自身が変化する速さである。

ff が x0x_0 で微分可能ならば、ff は x0x_0 で連続である。

なぜ正しいのか?

x0x_0 で明確な接線の傾きをもつ曲線は、そこで跳躍することができない:f(x)−f(x0)=f(x)−f(x0)x−x0⋅(x−x0)f(x)-f(x_0) = \dfrac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0} \cdot (x-x_0) と書くと、x→x0x \to x_0 のとき最初の因子は有限な値 f′(x0)f'(x_0) に近づき、2番目の因子は 00 に近づくので、積は 00 に近づき f(x)→f(x0)f(x) \to f(x_0) となる。

証明

これはまさに上の議論そのものである:両方の極限が存在するとき積の極限は極限の積に等しく、仮定より lim⁡x→x0f(x)−f(x0)x−x0=f′(x0)\lim_{x\to x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}=f'(x_0) は有限であり、lim⁡x→x0(x−x0)=0\lim_{x\to x_0}(x-x_0)=0 である。

逆は成り立たない:連続性は微分可能性を含意しない。標準的な反例は x0=0x_0 = 0 における f(x)=∣x∣f(x) = |x| である。そこで連続ではあるが、差分商 f(0+h)−f(0)h=∣h∣h\dfrac{f(0+h)-f(0)}{h} = \dfrac{|h|}{h} は h>0h>0 のとき 11、h<0h<0 のとき −1-1 となるため、左極限と右極限が一致せず f′(0)f'(0) は存在しない — グラフには鋭い角があり、ただ一つの明確な接線の傾きは存在しない。

大学微分の公式

基本的な微分公式
公式式条件・注意
定数倍(cf)′=cf′(cf)' = c f'cc は定数
和・差(f±g)′=f′±g′(f \pm g)' = f' \pm g'f,gf, g が微分可能
べき乗の微分(xn)′=nxn−1(x^n)' = n x^{n-1}n∈Rn \in \mathbb{R}、xx は定義域内
積の微分(fg)′=f′g+fg′(fg)' = f'g + fg'f,gf, g が xx で微分可能
商の微分(fg)′=f′g−fg′g2\left(\dfrac{f}{g}\right)' = \dfrac{f'g - fg'}{g^2}g(x)≠0g(x) \neq 0
連鎖律(f∘g)′(x)=f′(g(x)) g′(x)(f \circ g)'(x) = f'(g(x))\, g'(x)gg が xx で、ff が g(x)g(x) で微分可能

f,gf, g が xx で微分可能ならば、fgfg も xx で微分可能で (fg)′(x)=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)(fg)'(x) = f'(x)g(x) + f(x)g'(x) となる。

なぜ正しいのか?

f(x)g(x)f(x)g(x) を、幅 f(x)f(x)・高さ g(x)g(x) の長方形の面積だと考えよう。xx が動くと両方の辺の長さが同時に変化するため、長方形の面積は2つの理由で同時に変化する:幅が速度 f′(x)f'(x) で増え、高さは g(x)g(x) のままである寄与 f′(x)g(x)f'(x)g(x) と、高さが速度 g′(x)g'(x) で増え、幅は f(x)f(x) のままである寄与 f(x)g′(x)f(x)g'(x) である。よくある誤りは (fg)′=f′g′(fg)' = f'g' と推測することだが、それはこの2つの別々の寄与を完全に無視している。

証明

f(x+h)g(x+h)−f(x)g(x)h\dfrac{f(x+h)g(x+h)-f(x)g(x)}{h} を書き、分子に −f(x+h)g(x)+f(x+h)g(x)-f(x+h)g(x)+f(x+h)g(x) を挿入して f(x+h)⋅g(x+h)−g(x)h+f(x+h)−f(x)h⋅g(x)f(x+h)\cdot\dfrac{g(x+h)-g(x)}{h} + \dfrac{f(x+h)-f(x)}{h}\cdot g(x) に分ける。h→0h \to 0 のとき、最初の差分商は g′(x)g'(x) に近づき、連続性により f(x+h)→f(x)f(x+h) \to f(x) となる。2番目の差分商は f′(x)f'(x) に近づき、和は f(x)g′(x)+f′(x)g(x)f(x)g'(x) + f'(x)g(x) に近づく。

gg が xx で微分可能で、ff が g(x)g(x) で微分可能ならば、f∘gf \circ g は xx で微分可能で (f∘g)′(x)=f′(g(x)) g′(x)(f \circ g)'(x) = f'(g(x))\, g'(x) となる。

なぜ正しいのか?

変化率は掛け合わさって合成される:y=f(u)y=f(u) が uu の2倍の速さで変化し(つまり f′=2f'=2)、u=g(x)u=g(x) が xx の3倍の速さで変化する(つまり g′=3g'=3)とすると、xx の小さな一歩に対して uu は 33 倍だけ動き、続いて yy は uu の動きの 22 倍だけ動く——したがって yy は xx の動きの 2×3=62 \times 3 = 6 倍だけ動く。非常によくある誤りは内側の導関数 g′(x)g'(x) を忘れることである:ddxsin⁡(x2)≠cos⁡(x2)\dfrac{d}{dx}\sin(x^2) \neq \cos(x^2) であり、正しい導関数は 2xcos⁡(x2)2x\cos(x^2) である。

証明

ff は g(x)g(x) で微分可能であるから、kk が 00 に近いとき f(g(x)+k)−f(g(x))=[f′(g(x))+ε(k)] kf(g(x)+k) - f(g(x)) = [f'(g(x)) + \varepsilon(k)]\,k と書ける。ここで ε(k)→0\varepsilon(k) \to 0(k→0k \to 0 のとき)。k=g(x+h)−g(x)k = g(x+h)-g(x) を代入すると、gg の連続性により h→0h \to 0 のとき 00 に近づき、hh で割ると f(g(x+h))−f(g(x))h=[f′(g(x))+ε(k)]⋅g(x+h)−g(x)h→f′(g(x)) g′(x)\dfrac{f(g(x+h))-f(g(x))}{h} = [f'(g(x))+\varepsilon(k)]\cdot\dfrac{g(x+h)-g(x)}{h} \to f'(g(x))\,g'(x) となる。

3次曲線 y = xの3乗 マイナス 3x は左下から上昇して x = -1 付近で極大に達し、x = 1 付近の極小まで下降した後、再び右上へ上昇する。原点には変曲点が示されている。
y=f(x)=x3−3xy = f(x) = x^3 - 3x、f′(x)=3x2−3f'(x) = 3x^2 - 3。印のついた極大点と極小点は、ちょうど f′(x)=0f'(x)=0 となる場所、すなわち x=±1x=\pm 1 にある:曲線は f′(x)>0f'(x)>0([−1,1][-1,1] の外側)のとき上昇し、f′(x)<0f'(x)<0([−1,1][-1,1] の内側)のとき下降する。x=0x=0 に印のついた変曲点は、f′′(x)=6xf''(x)=6x の符号が変わる場所、すなわち曲線が下に凸から上に凸へ切り替わる場所である。

例: 積の微分の例

f(x)=x2sin⁡xf(x) = x^2 \sin x について f′(x)f'(x) を求めよ。

解答

u(x)=x2u(x) = x^2、v(x)=sin⁡xv(x) = \sin x として積の微分法則を適用すると、u′(x)=2xu'(x) = 2x、v′(x)=cos⁡xv'(x) = \cos x なので、f′(x)=u′(x)v(x)+u(x)v′(x)=2xsin⁡x+x2cos⁡xf'(x) = u'(x)v(x) + u(x)v'(x) = 2x\sin x + x^2\cos x となる。

例

ボールを地面から真上に投げる。高さ(メートル)は h(t)=20t−5t2h(t) = 20t - 5t^2 である。(a) 瞬間速度 v(t)=h′(t)v(t) = h'(t) を求めよ。(b) 最高点に達するのはいつか。(c) t=1t = 1 s における速さを求めよ。

解答

**ステップ 1 — べき乗則で h(t)=20t−5t2h(t) = 20t - 5t^2 を微分する。** 各項を個別に微分すると (20t)′=20(20t)' = 20、(5t2)′=10t(5t^2)' = 10t となり、v(t)=h′(t)=20−10tv(t) = h'(t) = 20 - 10t が得られる。

ステップ 2 — 最高点の時刻を求める。 頂点ではボールが一瞬静止するので v(t)=0v(t) = 0:20−10t=0⇒t=220 - 10t = 0 \Rightarrow t = 2 s。第2次導関数 h′′(t)=−10<0h''(t) = -10 < 0 より極大であることが確認できる。

**ステップ 3 — t=1t = 1 s での速さを求める。** 速度の公式に代入すると v(1)=20−10(1)=10v(1) = 20 - 10(1) = 10 m/s(上向き)。t=1t = 1 s ではまだ上昇中であり、t=2t = 2 s にのみ頂点に達する事実と一致する。

発展高階導関数とその先

以上のすべては関数の極限に基づいているため、微分を学ぶ前提として極限をしっかり理解しておく必要がある。f′f' 自身を微分すると第2次導関数 f′′=(f′)′f''=(f')'(加速度、曲率)が得られ、この操作を繰り返すと nn 次導関数 f(n)f^{(n)} が得られる。kk 次までの導関数が連続な関数を CkC^k 級といい、すべての次数の導関数をもつなら C∞C^\infty 級という。ここから2つの方向が開ける:f′f' と f′′f'' の符号から直接、関数の形——増加している場所、極値、凹凸——を読み取ること(導関数の応用を参照)と、この過程を逆向きに実行すること:f′f' が与えられたとき ff を復元する問題は原始関数の問題であり、積分学への入り口である。

研究現代の研究最前線における微分

極限による定義を用いると、f(x)=x2f(x) = x^2 の f′(3)f'(3) はいくらか?

f(x)=∣x∣f(x) = |x| が x=0x=0 で連続だが微分可能ではないのはなぜか?

連鎖律により、y=sin⁡(2x2)y = \sin(2x^2) の導関数は何か?

ある質点が直線上を位置 s(t)=t3−6t2+9ts(t) = t^3 - 6t^2 + 9t(メートル、t≥0t \ge 0 秒)で運動している。加速度がゼロになるのはいつか?

参考文献

  1. Michael Spivak (2008). Calculus
  2. James Stewart (2015). Calculus: Early Transcendentals
  3. Augustin-Louis Cauchy (1823). Résumé des leçons données à l'École royale polytechnique sur le calcul infinitésimal
  4. Atilim Gunes Baydin, Barak A. Pearlmutter, Alexey Andreyevich Radul, Jeffrey Mark Siskind (2018). Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey