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计算机代写|计算方法代写ALGORITHMIC METHODS代写|Interpretations of the Derivative
We introduced the derivative geometrically as the slope of the tangent, and we saw that the tangent to a graph of a differentiable function $f$ at the point $\left(x_{0}, f\left(x_{0}\right)\right)$ is given by
$$
y=f^{\prime}\left(x_{0}\right)\left(x-x_{0}\right)+f\left(x_{0}\right) .
$$
Example 7.14 Let $f(x)=x^{4}+1$ with derivative $f^{\prime}(x)=4 x^{3}$.
(i) The tangent to the graph of $f$ at the point $(0,1)$ is
$$
y=f^{\prime}(0) \cdot(x-0)+f(0)=1
$$
and thus horizontal.
(ii) The tangent to the graph of $f$ at the point $(1,2)$ is
$$
y=f^{\prime}(1)(x-1)+2=4(x-1)+2=4 x-2 .
$$
The derivative allows further interpretations.
Interpretation as linear approximation. We start off by emphasising that every differentiable function $f$ can be written in the form
$$
f(x)=f\left(x_{0}\right)+f^{\prime}\left(x_{0}\right)\left(x-x_{0}\right)+R\left(x, x_{0}\right),
$$
where the remainder $R\left(x, x_{0}\right)$ has the property
$$
\lim {x \rightarrow x{0}} \frac{R\left(x, x_{0}\right)}{x-x_{0}}=0 .
$$
This follows immediately from
$$
R\left(x, x_{0}\right)=f(x)-f\left(x_{0}\right)-f^{\prime}\left(x_{0}\right)\left(x-x_{0}\right)
$$
by dividing by $x-x_{0}$, since
$$
\frac{f(x)-f\left(x_{0}\right)}{x-x_{0}} \rightarrow f^{\prime}\left(x_{0}\right) \quad \text { as } x \rightarrow x_{0}
$$
计算机代写|计算方法代写ALGORITHMIC METHODS代写|Differentiation Rules
Start by creating a new Android application project.
In this section $I \subset \mathbb{R}$ denotes an open interval. We first note that differentiation is a linear process.
Proposition $7.18$ (Linearity of the derivative) Let $f, g: I \rightarrow \mathbb{R}$ be two functions which are differentiable at $x \in I$ and take $c \in \mathbb{R}$. Then the functions $f+g$ and $c \cdot f$ are differentiable at $x$ as well and
$$
\begin{aligned}
(f(x)+g(x))^{\prime} &=f^{\prime}(x)+g^{\prime}(x), \
(c f(x))^{\prime} &=c f^{\prime}(x)
\end{aligned}
$$
Proof The result follows from the corresponding rules for limits. The first statement is true because
$$
\frac{f(x+h)+g(x+h)-(f(x)+g(x))}{h}=\underbrace{\frac{f(x+h)-f(x)}{h}}{\rightarrow f^{\prime}(x)}+\underbrace{\frac{g(x+h)-g(x)}{h}}{\rightarrow g^{\prime}(x)}
$$
as $h \rightarrow 0$. The second statement follows similarly.
Linearity together with the differentiation rule $\left(x^{m}\right)^{\prime}=m x^{m-1}$ for powers implies that every polynomial is differentiable. Let
$$
p(x)=a_{n} x^{n}+a_{n-1} x^{n-1}+\cdots+a_{1} x+a_{0} .
$$
Then its derivative has the form
$$
p^{\prime}(x)=n a_{n} x^{n-1}+(n-1) a_{n-1} x^{n-2}+\cdots+a_{1} .
$$
For example, $\left(3 x^{7}-4 x^{2}+5 x-1\right)^{\prime}=21 x^{6}-8 x+5$.
The following two rules allow one to determine the derivative of products and quotients of functions from their factors.
计算方法代写
计算机代写|计算方法代写ALGORITHMIC METHODS代写|Interpretations of the Derivative
我们在几何上将导数作为切线的斜率引入，并且我们看到了可微函数图的切线 $f$ 在这一点上 $\left(x_{0}, f\left(x_{0}\right)\right.$ )是 (谁) 给的
$$
y=f^{\prime}\left(x_{0}\right)\left(x-x_{0}\right)+f\left(x_{0}\right) .
$$
例 $7.14$ 让 $f(x)=x^{4}+1$ 带导数 $f^{\prime}(x)=4 x^{3}$.
(i) 图形的切线 $f$ 在这一点上 $(0,1)$ 是
$$
y=f^{\prime}(0) \cdot(x-0)+f(0)=1
$$
因此是水平的。
(ii) 图形的切线 $f$ 在这一点上 $(1,2)$ 是
$$
y=f^{\prime}(1)(x-1)+2=4(x-1)+2=4 x-2 .
$$
导数允许进一步解释。
解释为线性近似。我们首先强调每个可微函数 $f$ 可以写成形式
$$
f(x)=f\left(x_{0}\right)+f^{\prime}\left(x_{0}\right)\left(x-x_{0}\right)+R\left(x, x_{0}\right),
$$
乘下的在哪里 $R\left(x, x_{0}\right)$ 有财产
$$
\lim x \rightarrow x 0 \frac{R\left(x, x_{0}\right)}{x-x_{0}}=0
$$
这立即从
$$
R\left(x, x_{0}\right)=f(x)-f\left(x_{0}\right)-f^{\prime}\left(x_{0}\right)\left(x-x_{0}\right)
$$
除以 $x-x_{0}$, 自从
$$
\frac{f(x)-f\left(x_{0}\right)}{x-x_{0}} \rightarrow f^{\prime}\left(x_{0}\right) \quad \text { as } x \rightarrow x_{0}
$$
计算机代写|计算方法代写ALGORITHMIC METHODS代写|Differentiation Rules
首先创建一个新的 Android 应用程序项目。
在这个部分 $I \subset \mathbb{R}$ 表示开区间。我们首先注意到微分是一个线性过程。
主张7.18 (导数的线性) 让 $f, g: I \rightarrow \mathbb{R}$ 是两个可微分的函数 $x \in I$ 并采取 $c \in \mathbb{R}$. 然后函数 $f+g$ 和 $c \cdot f$ 可微分于 $x$ 以及
$$
(f(x)+g(x))^{\prime}=f^{\prime}(x)+g^{\prime}(x),(c f(x))^{\prime} \quad=c f^{\prime}(x)
$$
证明该结果邅䅕相应的极限规则。第一个陈述是正确的，因为
$$
\frac{f(x+h)+g(x+h)-(f(x)+g(x))}{h}=\underbrace{\frac{f(x+h)-f(x)}{h}} \rightarrow f^{\prime}(x)+\underbrace{\frac{g(x+h)-g(x)}{h}} \rightarrow g^{\prime}(x)
$$
作为 $h \rightarrow 0$. 第二个说法类似。
线性与微分规则 $\left(x^{m}\right)^{\prime}=m x^{m-1}$ for powers 意味着每个须项式都是可微的。让
$$
p(x)=a_{n} x^{n}+a_{n-1} x^{n-1}+\cdots+a_{1} x+a_{0} .
$$
那么它的导数有形式
$$
p^{\prime}(x)=n a_{n} x^{n-1}+(n-1) a_{n-1} x^{n-2}+\cdots+a_{1} .
$$
例如， $\left(3 x^{7}-4 x^{2}+5 x-1\right)^{\prime}=21 x^{6}-8 x+5$. 以下两条规则允许从它们的因子中确定函数的乘积和商的导数。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。