微积分1:预测模型

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例子问题

问题1:如何找到预测模型

假设你是一名银行家,为你的利率建立了一个非常独特的函数

然而,你发现你的电脑无法计算利息。估计利率的价值通过使用线性逼近,使用函数的斜率

可能的答案:

未定义的

正确答案:

解释

为了做一个线性近似,我们要创建一个函数

这和我们的情况很接近。在本题中,m是函数的斜率,而b是函数的值。z是到起始位置的距离到我们的结束位置,也就是

首先,我们需要求导数求出关于x的斜率。

根据幂次法则:

的斜率因此会是0

既然如此,利率的近似值就等于原函数在x=2处的值,也就是

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,用函数at的斜率作线性逼近

可能的答案:

正确答案:

解释

要做到这一点,我们必须确定函数的斜率,我们称之为,函数的初值为,我们称之为,自从只是远离,我们的线性近似是这样的:

为了确定斜率,我们对函数关于x求导,求出它在点的值,在我们的例子中是:

,我们的价值

来确定,我们需要确定原方程的值

b的值是

问题3:如何找到预测模型

确定的切线,并使用切线近似于的值

可能的答案:

正确答案:

解释

首先回想一下

求的切线,我们首先确定的斜率。要做到这一点,我们必须找到它的导数。

回想一下,指数函数的导数包含分别为:

,在那里是一个常数的函数是

在我们的例子中,,.

,在那里是切线的斜率。

为了使用点斜式,我们需要知道原函数的值

因此,

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