2.10
Gdy krzywej nie można zapisać przez wyizolowanie jednej zmiennej, stosuje się niejawną różniczkę, aby znaleźć jej nachylenie i zachowanie.
Unikalnym przykładem jest konchoid nikedesa, w którym x i y nie mogą być wyodrębnione.
Ta współzależność sprawia, że niejawna różniczkowanie jest niezbędne do odkrycia jej nachylenia i zachowania w danym punkcie.
Rozwiązanie zaczyna się od traktowania jednej zmiennej jako zależnej i stosowania reguły iloczynu do każdego składnika po obu stronach relacji. Ponieważ y jest funkcją x, reguła łańcuchowa wprowadza dy nad wyrazami dx.
Następnie wyraz pochodny jest izolowany przez zebranie wszystkich instancji zmiennej zmiennej, a następnie rozwiązanie, jak ta zmienna przesuwa się względem innej.
Wstawienie wartości danego punktu do tej pochodnej ujawnia dokładne nachylenie krzywej w tym miejscu, pokazując, jak niewielki ruch w jednym wymiarze powoduje specyficzną reakcję w drugim.
Na koniec nachylenie dy przez dx oraz współrzędne punktu P są podstawiane do wzoru punkt-nachylenie. Daje to równanie styczne, które opisuje dokładny kierunek krzywej w tym punkcie.
Metoda ta pokazuje siłę technik niejawnych do obsługi kształtów zbyt skomplikowanych do bezpośrednich rozwiązań.
Krzywe zdefiniowane niejawnie, w których zmiennych nie można rozdzielić algebraicznie, wymagają specjalistycznych technik analizy. Konchoida Nikomedesa jest przykładem takiego przypadku. Jej równanie łączy x i y w sposób, który uniemożliwia izolację jednej zmiennej, co sprawia, że różniczkowanie niejawne jest niezbędne do określenia nachylenia i zachowania w dowolnym punkcie krzywej.
Postać niejawną konchoidy można zapisać jako:
\begin{equation*}(x - a)^2 + y^2 = \jfrac{b^2 x^2}{x^2 + y^2}\end{equation*}
Aby różniczkować to równanie, y traktuje się jako funkcję x, a regułę łańcuchową stosuje się do wyrazów zawierających y. Pochodną oblicza się po obu stronach równania, wprowadzając składniki dy/dx. Każdy wyraz jest starannie traktowany za pomocą reguł iloczynu i ilorazu, w zależności od jego postaci.
Po obliczeniu wszystkich pochodnych, zbiera się wyrazy zawierające dy/dx, a równanie przekształca się w celu wyizolowania tej pochodnej. Wynikiem jest pojedyncze wyrażenie pokazujące, jak y zmienia się względem x w dowolnym punkcie krzywej.
Podstawienie określonych wartości współrzędnych do tego wyrażenia daje nachylenie w tym miejscu. To nachylenie, w połączeniu ze współrzędnymi punktu, jest używane w postaci punktowo-kierunkowej:
\begin{equation*}y - y_1 = m(x - x_1)\end{equation*}
Otrzymujemy w ten sposób równanie stycznej, które opisuje chwilowy kierunek krzywej w tym punkcie. Różniczkowanie niejawne ujawnia zatem precyzyjne lokalne zachowanie złożonych krzywych, takich jak konchoida, które nie dają się opisać analitycznie w sposób jawny.
Gdy krzywej nie można zapisać przez wyizolowanie jednej zmiennej, stosuje się niejawną różniczkę, aby znaleźć jej nachylenie i zachowanie.
Unikalnym przykładem jest konchoid nikedesa, w którym x i y nie mogą być wyodrębnione.
Ta współzależność sprawia, że niejawna różniczkowanie jest niezbędne do odkrycia jej nachylenia i zachowania w danym punkcie.
Rozwiązanie zaczyna się od traktowania jednej zmiennej jako zależnej i stosowania reguły iloczynu do każdego składnika po obu stronach relacji. Ponieważ y jest funkcją x, reguła łańcuchowa wprowadza dy nad wyrazami dx.
Następnie wyraz pochodny jest izolowany przez zebranie wszystkich instancji zmiennej zmiennej, a następnie rozwiązanie, jak ta zmienna przesuwa się względem innej.
Wstawienie wartości danego punktu do tej pochodnej ujawnia dokładne nachylenie krzywej w tym miejscu, pokazując, jak niewielki ruch w jednym wymiarze powoduje specyficzną reakcję w drugim.
Na koniec nachylenie dy przez dx oraz współrzędne punktu P są podstawiane do wzoru punkt-nachylenie. Daje to równanie styczne, które opisuje dokładny kierunek krzywej w tym punkcie.
Metoda ta pokazuje siłę technik niejawnych do obsługi kształtów zbyt skomplikowanych do bezpośrednich rozwiązań.
From Chapter 2:
Now Playing
Differentiation Rules
318 Views
Differentiation Rules
723 Views
Differentiation Rules
517 Views
Differentiation Rules
385 Views
Differentiation Rules
967 Views
Differentiation Rules
393 Views
Differentiation Rules
374 Views
Differentiation Rules
312 Views
Differentiation Rules
313 Views
Differentiation Rules
312 Views
Differentiation Rules
422 Views
Differentiation Rules
297 Views
Differentiation Rules
448 Views
Differentiation Rules
654 Views
Differentiation Rules
795 Views
See More