微分与近似:用切线估计函数的微小变化
2026. 6. 24. · 08:13

微分与近似:用切线估计函数的微小变化

第13期讲微分与线性近似:把曲线在一点附近看成切线,分清 dx、dy 与 Δy,并用两个基础例题演示如何估计函数的微小变化。

导数算出来以后,最直接的用法不是马上做复杂应用,而是回答一个很朴素的问题: 只动一点点, 大概会动多少?微分给的答案是:先别急着重算函数值,沿着切线走一小步,通常就够准。

直觉铺垫:曲线在很小范围里像直线

假设你站在曲线 的某个点 上。放大这个点附近的图像,曲线会越来越像它在这个点的切线。线性近似就是把这条切线拿来当函数的近似:
Paul's Online Notes 把这条切线称为 附近的 linear approximation,并提醒:离 越近,近似通常越好;离得远,误差就可能变大。1
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精确定义:

对函数 ,把 看成自变量 的一个微小改变量,对应的微分定义为
如果只写函数 ,也可以写成 。Paul's Online Notes 在微分章节中给出同样的关系,并用它来近似函数的真实改变量。2
真实变化量是
而微分给出的近似是
这句话的意思很具体:把曲线从 的小段,暂时看成切线上的一小段。
曲线与切线的局部线性近似示意图
曲线与切线的局部线性近似示意图
自制示意图:橙色曲线在取点附近可以用蓝色切线近似, 沿横向变化, 是切线给出的纵向变化。

例题 1:用微分估计真实改变量

已知 。当 变到 时,估计 的变化量,并和真实变化量比较。
分析思路:这里 。先算导数,再用
处,
真实变化量是
所以 。误差只有 。这就是「局部像直线」的计算版: 只动了 ,曲线的弯曲还没来得及显出太大影响。

例题 2:用线性近似估算

,在 附近近似。因为
所以线性近似为
于是
计算器给出的真实值约为 ,近似值已经很接近。这里不是因为 很简单,而是因为 很近。
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图里能看到, 时两条线几乎贴在一起;到 ,切线还按固定斜率往上走,曲线已经弯下去了,误差自然变大。

常见误区

  1. 当成永远精确的 只有函数本身是一次函数时,切线和函数完全重合, 才等于 。一般曲线只能说 近似
  2. 忘记在指定点代入导数。 做近似时用的是 ,不是随便写一个 就结束。
  3. 离基准点太远还硬用线性近似。 线性近似的好处是快,限制也是快:它只记住了取点处的斜率,没记住后面斜率怎样变化。
记住一句话就够了:微分不是把曲线变成直线,而是在一个很小的范围里,用切线替曲线算一笔近似账。

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