導関数電卓

導関数電卓

導関数電卓へようこそ。詳細なステップバイステップの解答とインタラクティブな可視化機能を備えた包括的な微積分ツールです。一変数導関数、多変数関数の偏導関数、隠関数の微分、勾配分析を伴う方向導関数など、教育的な解説と共に正確な結果を提供します。

導関数とは何ですか？

導関数は、変数に対する関数の瞬間的な変化率を測定するものです。幾何学的には、ある点における導関数は、その点における関数のグラフの接線の傾きを表します。導関数は微積分の基本であり、物理学、工学、経済学、その他多くの分野で広く応用されています。

x に関する関数 f(x) の導関数は次のように表記されます：

サポートされている導関数の種類

1. 一変数導関数

一つの変数に関する関数 f(x) の導関数を計算します。最大10階までの高階導関数をサポートしています。当電卓はどの微分ルール（べきの法則、積の法則、連鎖律など）が適用されたかを特定し、各ステップを表示します。

2. 偏導関数

多変数関数 f(x, y, z, ...) において、偏導関数は他の変数を定数として扱いながら、一つの変数に対する変化率を測定します。多変数微積分、最適化、物理学において不可欠です。x で微分した後に y で微分するような混合偏導関数もサポートしています。

3. 隠関数の微分

方程式 F(x, y) = 0 によって関数が暗示的に定義されている場合の導関数を求めます。y について明示的に解くことなく、隠関数の微分を使用して dy/dx を見つけます。円、楕円、その他の暗示的な関係を持つ曲線に有用です。

4. 方向導関数

指定された任意の方向における関数の変化率を測定します。勾配ベクトルを計算し、単位方向ベクトルとのドット積を求めます。勾配計算、ベクトルの正規化、および最終的な方向導関数の値を含むすべてのステップを表示します。

一般的な微分ルール

この電卓の使い方

1. 導関数の種類を選択する: 電卓のタブから、必要な導関数の種類（一変数、偏微分、隠関数、または方向導関数）を選択します。
2. 関数を入力する: 標準的な数学記法を使用して関数を入力します。指数には **（例：x**2）、掛け算には * を使用し、sin(x)、cos(x)、e**x、ln(x) などの標準的な関数を使用します。
3. パラメータを指定する: 微分する変数、導関数の階数（1階、2階など）、および選択した導関数の種類に必要な追加パラメータを入力します。
4. 計算して確認する: 計算ボタンをクリックして導関数を算出します。適用された微分ルールを示すステップバイステップの解決策と共に結果を確認します。
5. 可視化を分析する: 一変数導関数の場合、元の関数とその導関数の両方を示すインタラクティブなグラフを調べて、それらの関係を理解します。

関数の入力構文

関数を入力する際は、以下の構文を使用してください：

• 指数: ** を使用（例：xの2乗は x**2、xの3乗は x**3）
• 掛け算: * を使用（例：2*x、x*y） - 2x のような暗黙の掛け算も機能します
• 三角関数: sin(x), cos(x), tan(x), cot(x), sec(x), csc(x)
• 逆三角関数: asin(x), acos(x), atan(x)
• 指数関数: e**x または exp(x)
• 対数: 自然対数は ln(x)、その他の底は log(x, base)
• 平方根: sqrt(x) または x**(1/2)
• 絶対値: Abs(x)

結果の見方

ステップバイステップの解決策

各計算には、以下を示す詳細な手順が含まれています：

• 元の関数の特定
• 各ステップで適用された微分ルール
• 高階導関数のための中間計算
• 簡略化された最終結果

インタラクティブな可視化

一変数導関数の場合、電卓は元の関数 f(x) とその導関数 f'(x) の両方を示すインタラクティブな Chart.js グラフを生成します。この可視化は以下の理解に役立ちます：

• 関数が増加している（導関数が正）場所、または減少している（導関数が負）場所
• 極大値と極小値（導関数がゼロになる場所）
• 関数の曲率と導関数の傾きの関係

よくある質問

微積分における導関数とは何ですか？

導関数は、変数に対する関数の瞬間的な変化率を測定するものです。幾何学的には、任意の点における関数のグラフの接線の傾きを表します。f(x) の導関数は f'(x) または df/dx と表記され、極限や、べきの法則、積の法則、連鎖律などの微分ルールを使用して計算されます。

偏導関数とは何ですか？

偏導関数とは、他のすべての変数を定数として扱いながら、一つの変数に関して多変数関数を微分したものです。関数 f(x,y) の場合、x に関する偏導関数は df/dx または f_x と書かれ、x だけが変化したときに f がどのように変化するかを測定します。偏導関数は、多変数微積分、最適化、および物理学において不可欠です。

隠関数の微分とは何ですか？

隠関数の微分は、関数が明示的ではなく、方程式によって暗示的に定義されている場合に導関数を求める手法です。x^2 + y^2 = 1 のような方程式では、y を x の関数として扱い、連鎖律を適用して両辺を x で微分します。これにより、最初に y について解くことなく dy/dx を見つけることができます。

方向導関数とは何ですか？

方向導関数は、指定された任意の方向における関数の変化率を測定します。これは、勾配ベクトルと、目的の方向の単位ベクトルのドット積として計算されます: D_u f = nabla f dot u。方向導関数は、座標軸に沿った変化のみを測定する偏導関数を一般化したものです。

電卓に関数を入力するにはどうすればよいですか？

標準的な数学記法を使用します。指数には **（例：x**2）、掛け算には * を使用し、sin(x)、cos(x)、tan(x)、ln(x)、log(x)、e**x、sqrt(x) などの標準的な関数名を使用します。暗黙の掛け算もサポートされているため、2x は 2*x と解釈されます。

導関数の応用

物理学と工学

• 速度と加速度: 速度は位置の導関数であり、加速度は速度の導関数です
• 変化率: 物理量が時間とともにどのように変化するかを分析します
• 最適化: 設計問題における最大値・最小値を見つけます

経済学とビジネス

• 限界分析: 限界費用、限界収益、限界利益は、総費用、総収益、総利益関数の導関数です
• 弾力性: 需要の価格弾力性の計算に導関数が使用されます
• 最適化: 利益の最大化や費用の最小化

数学と科学

• 曲線のスケッチ: 導関数を使用して関数の挙動を分析します
• 微分方程式: 動的なシステムをモデル化します
• テイラー展開: 導関数を使用して関数を近似します

追加リソース

導関数と微積分についてさらに学習するために：

• 導関数 - Wikipedia
• 導関数 - Khan Academy
• 導関数の概要 - Math is Fun

その他の関連ツール:

微積分:

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