微积分1:如何找到预测模型

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示例问题

问题1:如何找到预测模型

假设你是一位银行家,设定了一个非常独特的利率随时间变化的函数

然而,你发现你的电脑无法计算利率在.估计利率的价值为通过使用线性近似,使用该功能的斜率

可能的答案:

未定义的

正确答案:

解释

要做一个线性近似,我们要创建一个函数

,那和我们的情况差不多。在这种情况下,m是函数的斜率,而b将是函数的值.z是到起始位置的距离到我们的终点,这是

首先,我们需要求导求斜率。

根据权力规则:

处的斜率因此从那时起将为0

在这种情况下,利率的近似值和原始函数在x=2处的值是相同的

1是我们的最终答案。

问题2:如何找到预测模型

近似于函数的,利用函数在点处的斜率进行线性逼近

可能的答案:

正确答案:

解释

要做到这一点,我们必须确定函数在点处的斜率,我们称之为,以及函数的初始值,我们称之为,自只是远离,我们的线性近似貌观将如下:

为了求斜率,我们求函数关于x的导数,然后求它在,在我们的例子中是:

,我们的价值

来确定,我们需要确定原始方程在

, b的值是

自从

问题3:如何找到预测模型

求到的切线,用切线近似求出点处的值

可能的答案:

正确答案:

解释

第一次回忆说

找到切线线,首先求斜率.要做到这一点,我们必须找到它的导数。

回想一下指数函数的导数给出:

,在那里为常数是任何功能

在我们的例子中,,.

,在那里是切线线的斜率。

要使用点斜率形式,我们需要知道原始函数在

因此,

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