论真正的复利与有机增长法则

设有一个量按这样的方式增长:在给定时间内, 它增长的增量总是与它自身的大小成正比。 这很像按某个固定利率计算金钱利息的过程; 因为本金越大,在给定时间内得到的利息也越大。

现在,在计算时我们必须把两种情形分清楚: 一种是算术书所说的“单利”,另一种是它们所说的“复利”。 前一种情形中,本金保持不变;后一种情形中, 利息加到本金里,于是本金随着一次次加入而增加。

按单利计算。看一个具体例子。 设起初的本金是 £$100$,年利率为 $10$%。那么资本的主人 每年会增加 £$10$。让他每年取出利息, 把它存起来,比如塞进袜子里,或锁进保险柜。 这样如果他坚持 $10$ 年,到那时他会收到 $10$ 笔各 £$10$ 的增量, 也就是 £$100$;加上原来的 £$100$,总共是 £$200$。 他的财产会在 $10$ 年内翻一倍。如果利率是 $5$%, 他就得存 $20$ 年才能让财产翻倍。若利率只有 $2$%, 他就得存 $50$ 年。很容易看出,如果每年的利息值是本金的 $\dfrac{1}{n}$,他就必须继续积攒 $n$ 年,才能让财产翻倍。

或者说,如果 $y$ 是原始本金,每年的利息是 $\dfrac{y}{n}$, 那么 $n$ 年后他的财产就是 \[ y + n\dfrac{y}{n} = 2y. \]

(2) 按复利计算。 和前面一样,设主人 从 £$100$ 本金开始,年利率为 $10$%;但不把利息存起来, 而是每年把它加到本金上,使本金逐年增长。 于是,一年结束时,本金会增至 £$110$;第二年(仍按 $10$%) 这笔钱会赚得 £$11$ 的利息。第三年开始时他有 £$121$, 这笔钱的利息将是 £$12$.$2$s;所以第四年开始时他有 £$133$.$2$s,如此等等。算一下并不难,十年结束时, 总本金会增至 £$259$.$7$s.$6$d。事实上,我们看到, 每年结束时,每一英镑会赚得 $\tfrac{1}{10}$ 英镑; 因此,如果总是把这部分加上去,每一年都会把本金乘以 $\tfrac{11}{10}$;若连续十年(也就是把这个因子连乘十次), 就会把原始本金乘以 $2.59374$。让我们把它写成符号。 用 $y_0$ 表示原始本金;用 $\dfrac{1}{n}$ 表示在 $n$ 次操作中 每次加入的比例;用 $y_n$ 表示第 $n$ 次操作结束时的本金值。 那么 \[ y_n = y_0\left(1 + \frac{1}{n}\right)^n. \]

但是这种一年结算一次复利的方式,其实还不太公平; 因为即使在第一年里,那 £$100$ 也应该一直在增长。 半年结束时,它至少应该已有 £$105$,而若下半年利息按 £$105$ 来算,显然会更公平。这就等价于每半年按 $5$% 计息; 于是共有 $20$ 次操作,每一次都把本金乘以 $\tfrac{21}{20}$。 按这种方式计算,十年结束时本金会增至 £$265$.$6$s.$7$d;因为 \[ (1 + \tfrac{1}{20})^{20} = 2.653. \]

可是,即便如此,这个过程仍然不够公平;因为到第一个月末, 已经会有一些利息产生;而半年一结算的办法等于假定本金 一次静止六个月。假设我们把一年分成 $10$ 份, 每十分之一年按百分之一计息。这样十年里共有 $100$ 次操作;也就是 \[ y_n = £100 \left( 1 + \tfrac{1}{100} \right)^{100}; \] 算出来是 £$270$.$9$s.$7\frac{1}{2}$d

这还不是终点。把十年分成 $1000$ 个时期, 每个时期是 $\frac{1}{100}$ 年;每个这样的时期利息为 $\frac{1}{10}$%; 那么 \[ y_n = £100 \left( 1 + \tfrac{1}{1000} \right)^{1000}; \] 算出来是 £$271$.$13$s.$10$d

再分得更细些,把十年分成 $10,000$ 份, 每份是 $\frac{1}{1000}$ 年,利息为 $1$% 的 $\frac{1}{100}$。于是 \[ y_n = £100 \left( 1 + \tfrac{1}{10,000} \right)^{10,000} \] 其数额为 £$271$.$16$s.$3\frac{1}{2}$d

最后可以看出,我们真正要找的,其实是表达式 $\left(1 + \dfrac{1}{n}\right)^n$ 的最终值。我们已经看到它大于 $2$; 并且随着 $n$ 取得越来越大,它越来越接近某个特定的极限值。 不论你把 $n$ 取得多大,这个表达式的值都会越来越接近这个数: \[ 2.71828\ldots \] 一个永远不该忘记的数。

我们用几何图形来说明这些事。在 图 36 中, $OP$ 表示原始值。$OT$ 是这个值增长所经过的全部时间。 它被分成 $10$ 个时期,每个时期都有相等的一步上升。 这里 $\dfrac{dy}{dx}$ 是常数;如果每一步上升都是原来 $OP$ 的 $\frac{1}{10}$,那么经过 $10$ 个这样的步骤,高度就翻倍了。 如果我们取 $20$ 个步骤,每一步只有图中所示高度的一半, 最后高度仍然刚好翻倍。或者说,$n$ 个这样的步骤, 每步为原始高度 $OP$ 的 $\dfrac{1}{n}$,也足以让高度翻倍。 这就是单利的情形:$1$ 一直增长到 $2$。

图 37 中,我们有几何级数的相应图示。 每一个后继纵坐标都应当是前一个的 $1 + \dfrac{1}{n}$ 倍, 也就是 $\dfrac{n+1}{n}$ 倍。上升的各步并不相等,因为现在 每一步上升都是曲线该处纵坐标的 $\dfrac{1}{n}$。 如果我们真的只取 $10$ 步,并以 $\left(1 + \frac{1}{10} \right)$ 作为乘数因子,最终总量会是原来 $1$ 的 $(1 + \tfrac{1}{10})^{10}$ 倍,也就是 $2.594$ 倍。 但只要我们把 $n$ 取得足够大(相应地 $\dfrac{1}{n}$ 足够小), 那么单位 $1$ 所增长到的最终值 $\left(1 + \dfrac{1}{n}\right)^n$ 就是 $2.71828$。

Epsilon。 对这个神秘的数 $2.7182818$ 等等, 数学家指定了一个符号:希腊字母 $\epsilon$(读作 epsilon)。 所有学生都知道希腊字母 $\pi$(读作 pi)表示 $3.141592$ 等等; 但他们中有多少人知道 epsilon 表示 $2.71828$ 呢? 可是它甚至比 $\pi$ 更重要!

那么,epsilon 到底是什么?

假设我们让 $1$ 按单利增长,直到它变成 $2$; 那么,在相同的名义利率、相同的时间内, 如果我们让 $1$ 按真正的复利而不是单利增长, 它就会增长到 epsilon 这个值。

这种在每一个瞬间都按当时大小成比例增长的过程, 有些人称为按对数率增长。单位对数增长率, 就是在单位时间内使 $1$ 增长到 $2.718281$ 的那种增长率。 它也可以叫作有机增长率:因为有机增长(在某些情形下) 的特征正是,在给定时间内,有机体的增量与有机体自身的大小成正比。

如果我们把 $100$% 当作单位率,把任意固定时期当作单位时间, 那么让 $1$ 以单位率、经过单位时间作算术式增长的结果是 $2$; 而让 $1$ 在同样时间内以单位率作对数式增长的结果, 则是 $2.71828\ldots$。

再多说一点 Epsilon。 我们已经看到, 我们需要知道当 $n$ 变得无限大时,表达式 $\left(1 + \dfrac{1}{n}\right)^n$ 会达到什么值。 从算术上说,下面列出了一批数值(任何人都可以借助普通对数表算出来), 它们分别取 $n = 2$、$n = 5$、$n = 10$,依次直到 $n = 10,000$。 \begin{alignat*}{2} &(1 + \tfrac{1}{2})^2 &&= 2.25. \\ &(1 + \tfrac{1}{5})^5 &&= 2.488. \\ &(1 + \tfrac{1}{10})^{10} &&= 2.594. \\ &(1 + \tfrac{1}{20})^{20} &&= 2.653. \\ &(1 + \tfrac{1}{100})^{100} &&= 2.705. \\ &(1 + \tfrac{1}{1000})^{1000} &&= 2.7169. \\ &(1 + \tfrac{1}{10,000})^{10,000} &&= 2.7181. \end{alignat*}

不过,值得再找一种办法来计算这个极其重要的数。

因此,我们来借助二项式定理, 用那套熟知的方法展开表达式 $\left(1 + \dfrac{1}{n}\right)^n$。

二项式定理给出的规则是 \begin{align*} (a + b)^n &= a^n + n \dfrac{a^{n-1} b}{1!} + n(n - 1) \dfrac{a^{n-2} b^2}{2!} \\ & \phantom{= a^n\ } + n(n -1)(n - 2) \dfrac{a^{n-3} b^3}{3!} + \text{等等}. \\ \end{align*} 令 $a = 1$ 且 $b = \dfrac{1}{n}$,得到 \begin{align*} \left(1 + \dfrac{1}{n}\right)^n &= 1 + 1 + \dfrac{1}{2!} \left(\dfrac{n - 1}{n}\right) + \dfrac{1}{3!} \dfrac{(n - 1)(n - 2)}{n^2} \\ &\phantom{= 1 + 1\ } + \dfrac{1}{4!} \dfrac{(n - 1)(n - 2)(n - 3)}{n^3} + \text{等等}. \end{align*}

现在,如果我们假设 $n$ 变得无限大, 比如十亿,或者十亿个十亿,那么 $n - 1$、$n - 2$ 以及 $n - 3$ 等等,在实际感觉上都等于 $n$; 于是级数变为 \[ \epsilon = 1 + 1 + \dfrac{1}{2!} + \dfrac{1}{3!} + \dfrac{1}{4!} + \text{等等}\ldots \]

把这个迅速收敛的级数取到任意多项, 我们就能把和算到任意想要的精度。下面是取十项的计算:

$1.000000$
除以 1 $1.000000$
除以 2 $0.500000$
除以 3 $0.166667$
除以 4 $0.041667$
除以 5 $0.008333$
除以 6 $0.001389$
除以 7 $0.000198$
除以 8 $0.000025$
除以 9 $0.000002$
总计 $2.718281$

$\epsilon$ 与 $1$ 不可公度,而且像 $\pi$ 一样, 是一个无穷不循环小数。

指数级数。 我们还需要另一个级数。

让我们再次利用二项式定理,展开表达式 $\left(1 + \dfrac{1}{n}\right)^{nx}$;当我们使 $n$ 无限大时, 它就等于 $\epsilon^x$。 \begin{align*} \epsilon^x &= 1^{nx} + nx \frac{1^{nx-1} \left(\dfrac{1}{n}\right)}{1!} + nx(nx - 1) \frac{1^{nx - 2} \left(\dfrac{1}{n}\right)^2}{2!} \\ & \phantom{= 1^{nx}\ } + nx(nx - 1)(nx - 2) \frac{1^{nx-3} \left(\dfrac{1}{n}\right)^3}{3!} + \text{等等}.\\ &= 1 + x + \frac{1}{2!} · \frac{n^2x^2 - nx}{n^2} + \frac{1}{3!} · \frac{n^3x^3 - 3n^2x^2 + 2nx}{n^3} + \text{等等}. \\ &= 1 + x + \frac{x^2 -\dfrac{x}{n}}{2!} + \frac{x^3 - \dfrac{3x^2}{n} + \dfrac{2x}{n^2}}{3!} + \text{等等}. \end{align*}

但是,当 $n$ 变得无限大时,它就化简为下面这样: \[ \epsilon^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \frac{x^4}{4!} + \text{等等}\dots \]

这个级数叫作指数级数

$\epsilon$ 之所以被看得如此重要,主要原因是 $\epsilon^x$ 有一个其他任何 $x$ 的函数都没有的性质: 你对它求导时,它的值保持不变; 换句话说,它的导数就是它自己。只要对它关于 $x$ 求导, 立刻就能看出来,如下: \begin{align*} \frac{d(\epsilon^x)}{dx} &= 0 + 1 + \frac{2x}{1 · 2} + \frac{3x^2}{1 · 2 · 3} + \frac{4x^3}{1 · 2 · 3 · 4} \\ &\phantom{= 0 + 1 + \frac{2x}{1 · 2} + \frac{3x^2}{1 · 2 · 3}\ } + \frac{5x^4}{1 · 2 · 3 · 4 · 5} + \text{等等}. \\ \text{或}\quad &= 1 + x + \frac{x^2}{1 · 2} + \frac{x^3}{1 · 2 · 3} + \frac{x^4}{1 · 2 · 3 · 4} + \text{等等}., \end{align*} 这与原来的级数完全相同。

现在我们也可以反过来做,说:来吧,找一个 $x$ 的函数, 使它的导数等于它自己。或者说,有没有只含 $x$ 的幂的表达式, 在求导后保持不变?于是,让我们假设一个一般表达式为 \begin{align*} y &= A + Bx + Cx^2 + Dx^3 + Ex^4 + \text{等等},\\ \end{align*} (其中系数 $A$、$B$、$C$ 等等还要确定),然后对它求导。 \begin{align*} \dfrac{dy}{dx} &= B + 2Cx + 3Dx^2 + 4Ex^3 + \text{等等}. \end{align*}

现在,如果这个新表达式真的要和推出它的原表达式相同, 那就很明显,$A$ 必须 $=B$; $C=\dfrac{B}{2}=\dfrac{A}{1· 2}$; $D = \dfrac{C}{3} = \dfrac{A}{1 · 2 · 3}$; $E = \dfrac{D}{4} = \dfrac{A}{1 · 2 · 3 · 4}$,等等。

因此,变化规律就是 \[ y = A\left(1 + \dfrac{x}{1} + \dfrac{x^2}{1 · 2} + \dfrac{x^3}{1 · 2 · 3} + \dfrac{x^4}{1 · 2 · 3 · 4} + \text{等等}\right). \]

现在,为了进一步简单起见,如果取 $A = 1$,我们有 \[ y = 1 + \dfrac{x}{1} + \dfrac{x^2}{1 · 2} + \dfrac{x^3}{1 · 2 · 3} + \dfrac{x^4}{1 · 2 · 3 · 4} + \text{等等}. \]

不论把它求导多少次,都会再次得到同一个级数。

现在,如果取 $A=1$ 这个特殊情形,并计算这个级数, 我们就会简单地得到 \begin{align*} \text{当 } x &= 1,\quad & y &= 2.718281 \text{ 等等}; & \text{也就是 } y &= \epsilon; \\ \text{当 } x &= 2,\quad & y &=(2.718281 \text{ 等等})^2; & \text{也就是 } y &= \epsilon^2; \\ \text{当 } x &= 3,\quad & y &=(2.718281 \text{ 等等})^3; & \text{也就是 } y &= \epsilon^3; \end{align*} 因此 \[ \text{当 } x=x,\quad y=(2.718281 \text{ 等等})^x;\quad\text{也就是 } y=\epsilon^x, \] 这样终于证明了 \[ \epsilon^x = 1 + \dfrac{x}{1} + \dfrac{x^2}{1·2} + \dfrac{x^3}{1· 2· 3} + \dfrac{x^4}{1· 2· 3· 4} + \text{等等}. \]

[注——怎样读指数式。为了方便手边没有老师的人, 这里说一下:$\epsilon^x$ 读作“epsilon 的 x 次方”; 也有人读作“指数 x”。所以 $\epsilon^{pt}$ 读作 “epsilon 的 pt 次方”,或“指数 pt”。再看几个类似的表达式: $\epsilon^{-2}$ 读作“epsilon 的负二次方”,或“指数负二”。 $\epsilon^{-ax}$ 读作“epsilon 的负 ax 次方”,或“指数负 ax”。]

当然,由此可知,如果对 $\epsilon^y$ 关于 $y$ 求导,它仍保持不变。 而 $\epsilon^{ax}$ 等于 $(\epsilon^a)^x$,对 $x$ 求导时会得到 $a\epsilon^{ax}$,因为 $a$ 是常数。

自然对数或纳皮尔对数。

$\epsilon$ 重要的另一个原因是,对数的发明者 Napier 把它作为自己体系的底数。如果 $y$ 是 $\epsilon^x$ 的值, 那么 $x$ 就是以 $\epsilon$ 为底的 $y$ 的对数。或者说,如果 \begin{align*} y &= \epsilon^x, \\ \text{则}\; x &= \log_\epsilon y. \end{align*}

图 38图 39 中画出的两条曲线表示这些方程。

计算得到的点如下:

对于图 38:

$x$$0$$0.5$$1$$1.5$$2$
$y$$1$$1.65$$2.71$$4.50$$7.39$

对于图 39:

$y$$1$$2$$3$$4$$8$
$x$$0$$0.69$$1.10$$1.39$$2.08$

可以看出,虽然计算给出了不同的描点, 结果却是同一条曲线。这两个方程实际表示的是同一件事。

许多使用普通对数的人,只熟悉以 $10$ 为底而不是以 $\epsilon$ 为底的对数, 不熟悉“自然”对数;所以值得对它们说几句话。 通常那条“对数相加等于乘积的对数”的规则依然成立;即 \[ \log_\epsilon a + \log_\epsilon b = \log_\epsilon ab. \] 幂的规则也依然成立: \[ n × \log_\epsilon a = \log_\epsilon a^n. \] 但是因为 $10$ 不再是底数,不能仅仅给指标加上 $2$ 或 $3$ 就表示乘以 $100$ 或 $1000$。要把自然对数变成普通对数, 只要把它乘以 $0.4343$;也就是 \begin{align*} \log_{10} x &= 0.4343 × \log_{\epsilon} x, \\ \text{反过来,}\; \log_{\epsilon} x &= 2.3026 × \log_{10} x. \end{align*}

一张有用的“纳皮尔对数”表

(也叫自然对数或双曲对数)

$\log_{\epsilon}$ $\log_{\epsilon}$
$1 $ $0.0000$      $6$$1.7918$
$1.1$ $0.0953$ $7$$1.9459$
$1.2$ $0.1823$ $8$$2.0794$
$1.5$ $0.4055$ $9$$2.1972$
$1.7$ $0.5306$ $10$$2.3026$
$2.0$ $0.6931$ $20$$2.9957$
$2.2$ $0.7885$ $50$$3.9120$
$2.5$ $0.9163$ $100$$4.6052$
$2.7$ $0.9933$ $200$$5.2983$
$2.8$ $1.0296$ $500$$6.2146$
$3.0$ $1.0986$ $1000$$6.9078$
$3.5$ $1.2528$ $2000$$7.6009$
$4.0$ $1.3863$ $5000$$8.5172$
$4.5$ $1.5041$ $10 000$$9.2103$
$5.0$ $1.6094$ $20 000$$9.9035$

指数方程与对数方程。

现在让我们试着对一些含有对数或指数的表达式求导。

取这个方程: \[ y = \log_\epsilon x. \] 先把它变成 \[ \epsilon^y = x, \] 于是,由于 $\epsilon^y$ 关于 $y$ 的微分就是保持不变的原函数 (见这里), \[ \frac{dx}{dy} = \epsilon^y, \] 再从反函数回到原函数, \[ \frac{dy}{dx} = \frac{1}{\ \dfrac{dx}{dy}\ } = \frac{1}{\epsilon^y} = \frac{1}{x}. \]

这真是一个很有意思的结果。可以写作 \[ \frac{d(\log_\epsilon x)}{dx} = x^{-1}. \]

注意,$x^{-1}$ 这个结果是我们绝不可能用幂函数求导规则得到的。 那条规则是乘以指数,并把指数减去 $1$。 因此,对 $x^3$ 求导得到 $3x^2$;对 $x^2$ 求导得到 $2x^1$。 但对 $x^0$ 求导并不会给出 $x^{-1}$ 或 $0 × x^{-1}$, 因为 $x^0$ 本身 $= 1$,是一个常数。等到讲积分那一章时, 我们还得回到这个奇妙的事实:对 $\log_\epsilon x$ 求导会得到 $\dfrac{1}{x}$。


现在,试着对下面这个式子求导: \begin{align*} y &= \log_\epsilon(x+a),\\ \text{即}\; \epsilon^y &= x+a; \end{align*} 我们有 $\dfrac{d(x+a)}{dy} = \epsilon^y$,因为 $\epsilon^y$ 的微分仍然是 $\epsilon^y$。 这给出 \begin{align*} \frac{dx}{dy} &= \epsilon^y = x+a; \\ \end{align*} 因此,回到原函数,得到 \begin{align*} \frac{dy}{dx} &= \frac{1}{\;\dfrac{dx}{dy}\;} = \frac{1}{x+a}. \end{align*}


接着试试 \begin{align*} y &= \log_{10} x. \end{align*}

先乘以模数 $0.4343$,把它变成自然对数。这给出 \begin{align*} y &= 0.4343 \log_\epsilon x; \\ \text{由此}\; \frac{dy}{dx} &= \frac{0.4343}{x}. \end{align*}


下一个就没这么简单了。试试这个: \[ y = a^x. \]

两边取对数,得到 \begin{align*} \log_\epsilon y &= x \log_\epsilon a, \\ \text{即}\; x = \frac{\log_\epsilon y}{\log_\epsilon a} &= \frac{1}{\log_\epsilon a} × \log_\epsilon y. \end{align*}

由于 $\dfrac{1}{\log_\epsilon a}$ 是常数,我们得到 \[ \frac{dx}{dy} = \frac{1}{\log_\epsilon a} × \frac{1}{y} = \frac{1}{a^x × \log_\epsilon a}; \] 因此,回到原函数。 \[ \frac{dy}{dx} = \frac{1}{\;\dfrac{dx}{dy}\;} = a^x × \log_\epsilon a. \]

我们看到,由于 \[ \frac{dx}{dy} × \frac{dy}{dx} =1\quad\text{且}\quad \frac{dx}{dy} = \frac{1}{y} × \frac{1}{\log_\epsilon a},\quad \frac{1}{y} × \frac{dy}{dx} = \log_\epsilon a. \]

我们会发现,只要遇到形如 $\log_\epsilon y =$ 某个 $x$ 的函数 这样的表达式,就总有 $\dfrac{1}{y}\, \dfrac{dy}{dx} =$ 那个 $x$ 的函数的导数。 所以从 $\log_\epsilon y = x \log_\epsilon a$, \[ \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} = \log_\epsilon a\quad\text{且}\quad \frac{dy}{dx} = a^x \log_\epsilon a. \]


现在让我们再试几个例子。

例子 (1) $y=\epsilon^{-ax}$。令 $-ax=z$;则 $y=\epsilon^z$。 \[ \frac{dy}{dz} = \epsilon^z;\quad \frac{dz}{dx} = -a;\quad\text{因此}\quad \frac{dy}{dx} = -a\epsilon^{-ax}. \]

或者这样: \[ \log_\epsilon y = -ax;\quad \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} = -a;\quad \frac{dy}{dx} = -ay = -a\epsilon^{-ax}. \]

(2) $y=\epsilon^{\frac{x^2}{3}}$。令 $\dfrac{x^2}{3}=z$;则 $y=\epsilon^z$。 \[ \frac{dy}{dz} = \epsilon^z;\quad \frac{dz}{dx} = \frac{2x}{3};\quad \frac{dy}{dx} = \frac{2x}{3}\, \epsilon^{\frac{x^2}{3}}. \]

或者这样: \[ \log_\epsilon y = \frac{x^2}{3};\quad \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} = \frac{2x}{3};\quad \frac{dy}{dx} = \frac{2x}{3}\, \epsilon^{\frac{x^2}{3}}. \]

(3) $y = \epsilon^{\frac{2x}{x+1}}$. \begin{align*} \log_\epsilon y &= \frac{2x}{x+1},\quad \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} = \frac{2(x+1)-2x}{(x+1)^2}; \\ \text{因此}\quad \frac{dy}{dx} &= \frac{2}{(x+1)^2} \epsilon^{\frac{2x}{x+1}}. \end{align*}

可令 $\dfrac{2x}{x+1}=z$ 来检验。

(4) $y=\epsilon^{\sqrt{x^2+a}}$. $\log_\epsilon y=(x^2+a)^{\frac{1}{2}}$. \[ \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} = \frac{x}{(x^2+a)^{\frac{1}{2}}}\quad\text{且}\quad \frac{dy}{dx} = \frac{x × \epsilon^{\sqrt{x^2+a}}}{(x^2+a)^{\frac{1}{2}}}. \] 因为如果 $(x^2+a)^{\frac{1}{2}}=u$ 且 $x^2+a=v$,则 $u=v^{\frac{1}{2}}$, \[ \frac{du}{dv} = \frac{1}{{2v}^{\frac{1}{2}}};\quad \frac{dv}{dx} = 2x;\quad \frac{du}{dx} = \frac{x}{(x^2+a)^{\frac{1}{2}}}. \]

可令 $\sqrt{x^2+a}=z$ 来检验。

(5) $y=\log(a+x^3)$。令 $(a+x^3)=z$;则 $y=\log_\epsilon z$。 \[ \frac{dy}{dz} = \frac{1}{z};\quad \frac{dz}{dx} = 3x^2;\quad\text{因此}\quad \frac{dy}{dx} = \frac{3x^2}{a+x^3}. \]

(6) $y=\log_\epsilon\{{3x^2+\sqrt{a+x^2}}\}$。令 $3x^2 + \sqrt{a+x^2}=z$; 则 $y=\log_\epsilon z$。 \begin{align*} \frac{dy}{dz} &= \frac{1}{z};\quad \frac{dz}{dx} = 6x + \frac{x}{\sqrt{x^2+a}}; \\ \frac{dy}{dx} &= \frac{6x + \dfrac{x}{\sqrt{x^2+a}}}{3x^2 + \sqrt{a+x^2}} = \frac{x(1 + 6\sqrt{x^2+a})}{(3x^2 + \sqrt{x^2+a}) \sqrt{x^2+a}}. \end{align*}

(7) $y=(x+3)^2 \sqrt{x-2}$. \begin{align*} \log_\epsilon y &= 2 \log_\epsilon(x+3)+ \tfrac{1}{2} \log_\epsilon(x-2). \\ \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} &= \frac{2}{(x+3)} + \frac{1}{2(x-2)}; \\ \frac{dy}{dx} &= (x+3)^2 \sqrt{x-2} \left\{\frac{2}{x+3} + \frac{1}{2(x-2)}\right\}. \end{align*}

(8) $y=(x^2+3)^3(x^3-2)^{\frac{2}{3}}$. \begin{align*} \log_\epsilon y &= 3 \log_\epsilon(x^2+3) + \tfrac{2}{3} \log_\epsilon(x^3-2); \\ \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} &= 3 \frac{2x}{(x^2+3)} + \frac{2}{3} \frac{3x^2}{x^3-2} = \frac{6x}{x^2+3} + \frac{2x^2}{x^3-2}. \end{align*} 因为如果 $y=\log_\epsilon(x^2+3)$,令 $x^2+3=z$ 且 $u=\log_\epsilon z$。 \[ \frac{du}{dz} = \frac{1}{z};\quad \frac{dz}{dx} = 2x;\quad \frac{du}{dx} = \frac{2x}{x^2+3}. \] 同样,如果 $v=\log_\epsilon(x^3-2)$,则 $\dfrac{dv}{dx} = \dfrac{3x^2}{x^3-2}$,并且 \[ \frac{dy}{dx} = (x^2+3)^3(x^3-2)^{\frac{2}{3}} \left\{ \frac{6x}{x^2+3} + \frac{2x^2}{x^3-2} \right\}. \]

(9) $y=\dfrac{\sqrt[2]{x^2+a}}{\sqrt[3]{x^3-a}}$. \begin{align*} \log_\epsilon y &= \frac{1}{2} \log_\epsilon(x^2+a) - \frac{1}{3} \log_\epsilon(x^3-a). \\ \frac{1}{y}\, \frac{dy}{dx} &= \frac{1}{2}\, \frac{2x}{x^2+a} - \frac{1}{3}\, \frac{3x^2}{x^3-a} = \frac{x}{x^2+a} - \frac{x^2}{x^3-a} \\ \text{且}\quad \frac{dy}{dx} &= \frac{\sqrt[2]{x^2+a}}{\sqrt[3]{x^3-a}} \left\{ \frac{x}{x^2+a} - \frac{x^2}{x^3-a} \right\}. \end{align*}

(10) $y=\dfrac{1}{\log_\epsilon x}$ \[ \frac{dy}{dx} = \frac{\log_\epsilon x × 0 - 1 × \dfrac{1}{x}} {\log_\epsilon^2 x} = -\frac{1}{x \log_\epsilon^2x}. \]

(11) $y=\sqrt[3]{\log_\epsilon x} = (\log_\epsilon x)^{\frac{1}{3}}$。令 $z=\log_\epsilon x$;$y=z^{\frac{1}{3}}$。 \[ \frac{dy}{dz} = \frac{1}{3} z^{-\frac{2}{3}};\quad \frac{dz}{dx} = \frac{1}{x};\quad \frac{dy}{dx} = \frac{1}{3x \sqrt[3]{\log_\epsilon^2 x}}. \]

(12) $y=\left(\dfrac{1}{a^x}\right)^{ax}$. \begin{align*} \log y &= -ax \log a^{x} = -ax^{2} \cdot \log a.\\ \frac{1}{y} \frac{dy}{dx} &= -2ax \cdot \log a\\ \frac{dy}{dx} &= -2ax\left(\frac{1}{a^{x}}\right)^{ax} \cdot \log a = -2x a^{1-ax^{2}} \cdot \log a. \end{align*}

现在试做下面的习题。


习题 XII

(1) 对 $y=b(\epsilon^{ax} -\epsilon^{-ax})$ 求导。

(2) 求表达式 $u=at^2+2\log_\epsilon t$ 关于 $t$ 的导数。

(3) 若 $y=n^t$,求 $\dfrac{d(\log_\epsilon y)}{dt}$。

(4) 证明若 $y=\dfrac{1}{b}·\dfrac{a^{bx}}{\log_\epsilon a}$,   则 $\dfrac{dy}{dx}=a^{bx}$。

(5) 若 $w=pv^n$,求 $\dfrac{dw}{dv}$。

对下列各式求导:

(6) $y=\log_\epsilon x^n$.

(7) $y=3\epsilon^{-\frac{x}{x-1}}$.

(8) $y=(3x^2+1)\epsilon^{-5x}$.

(9) $y=\log_\epsilon(x^a+a)$.

(10) $y=(3x^2-1)(\sqrt{x}+1)$.

(11) $y=\dfrac{\log_\epsilon(x+3)}{x+3}$.

(12) $y=a^x × x^a$.

(13) Kelvin 勋爵证明,海底电缆的信号传输速度取决于 芯线外径与包在其中的铜线直径之比的数值。 如果把这个比值叫作 $y$,那么每分钟可发送的信号数 $s$ 可用下面的公式表示: \[ s=ay^2 \log_\epsilon \frac{1}{y}; \] 其中 $a$ 是一个常数,取决于长度和材料质量。 证明在这些给定时,若 $y=1 ÷ \sqrt{\epsilon}$,则 $s$ 取得极大值。

(14) 求下面函数的极大值或极小值: \[ y=x^3-\log_\epsilon x. \]

(15) 对 $y=\log_\epsilon(ax\epsilon^x)$ 求导。

(16) 对 $y=(\log_\epsilon ax)^3$ 求导。


答案

(1) $ab(\epsilon^{ax} + \epsilon^{-ax})$.

(2) $2at + \dfrac{2}{t}$.

(3) $\log_\epsilon n$.

(5) $npv^{n-1}$.

(6) $\dfrac{n}{x}$.

(7) $\dfrac{3\epsilon^{- \frac{x}{x-1}}}{(x - 1)^2}$.

(8) $6x \epsilon^{-5x} - 5(3x^2 + 1)\epsilon^{-5x}$.

(9) $\dfrac{ax^{a-1}}{x^a + a}$.

(10) $\left(\dfrac{6x}{3x^2-1} + \dfrac{1}{2\left(\sqrt x + x\right)}\right) \left(3x^2-1\right)\left(\sqrt x + 1\right)$.

(11) $\dfrac{1 - \log_\epsilon \left(x + 3\right)}{\left(x + 3\right)^2}$.

(12) $a^x\left(ax^{a-1} + x^a \log_\epsilon a\right)$.

(14) 极小值:当 $x = 0.694$ 时,$y = 0.7$。

(15) $\dfrac{1 + x}{x}$.

(16) $\dfrac{3}{x} (\log_\epsilon ax)^2$.

对数曲线。

让我们回到那条相继纵坐标成几何级数的曲线, 例如由方程 $y=bp^x$ 表示的那一条。

令 $x=0$,可以看出 $b$ 是 $y$ 的初始高度。

那么当 \[ x=1,\quad y=bp;\qquad x=2,\quad y=bp^2;\qquad x=3,\quad y=bp^3,\quad \text{等等}. \]

并且我们看到,$p$ 是任意纵坐标高度与它前一个纵坐标高度之比的数值。 在 图 40 中,我们取 $p$ 为 $\frac{6}{5}$; 每个纵坐标都是前一个的 $\frac{6}{5}$ 倍高。

如果两个相邻纵坐标这样保持固定比值, 那么它们的对数就会有固定差值;因此,如果我们画出一条新曲线 图 41,以 $\log_\epsilon y$ 的值作为纵坐标, 它就会是一条按相等步长向上倾斜的直线。 事实上,由方程可得 \begin{align*} \log_\epsilon y &= \log_\epsilon b + x · \log_\epsilon p, \\ \text{由此}\; \log_\epsilon y &- \log_\epsilon b = x · \log_\epsilon p. \end{align*}

现在,由于 $\log_\epsilon p$ 只是一个数,可以写作 $\log_\epsilon p=a$,于是得到 \[ \log_\epsilon \frac{y}{b}=ax, \] 而方程便取得新的形式 \[ y = b\epsilon^{ax}. \]

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