假设我没有g(x)的公式,但我知道所有x的g(1)= 3和g'(x)= sqrt(x ^ 2 + 15)。如何使用线性近似估计g(0.9)和g(1.1)?

假设我没有g(x)的公式,但我知道所有x的g(1)= 3和g'(x)= sqrt(x ^ 2 + 15)。如何使用线性近似估计g(0.9)和g(1.1)?
Anonim

跟我说一点,但它涉及基于一阶导数的一条线的斜率截距方程……我想引导你前往 做 答案,而不仅仅是 给 你的答案……

好的,在我得到答案之前,我会让你进入(有点)幽默的讨论,我的办公室伙伴和我刚刚…

我:“好的,等待……你不知道g(x),但是你知道所有的衍生物都是正确的(x)…为什么你想根据导数进行线性解释?衍生物的积分,你有原始公式……对吧?“

OM:“等等,什么?” 他读了上面的问题 “天哪,我多年没有这样做了!”

所以,这引发了我们之间关于如何整合这个问题的讨论,但是教授真正想要的(可能)不是让你做反向操作(在某些情况下可能是 真 HARD),但要明白 什么 第一个衍生物实际上是。

所以我们摸 不着头脑,仔细考虑了我们共同的年龄增长记忆,最后同意二阶导数是局部最大值/最小值,而一阶导数(你关心的那个)是 坡 在给定点处的曲线。

那么,这与墨西哥的蠕虫价格有什么关系呢?好吧,如果我们假设斜率对于所有“附近”点保持相对恒定(要知道这一点,你需要查看曲线,并根据你对事物的了解使用良好的判断 - 但因为这就是你的教授想要,这就是他得到的!),那么我们就可以进行线性插值 - 这正是你所要求的!

好吧,那么 - 答案的核心:

我们已知值的函数的斜率(m)是:

米=#sqrt(X ^ 2 + 15)#

因此,已知点(x = 1)的斜率为:

米=#sqrt(1 ^ 2 + 15)#

米=#sqrt(1 + 15)#

米=#sqrt(16)#

m = 4的

那么请记住,线的公式(线性插值所需)是:

#Y = mx + b中#

这意味着对于“接近”我们已知值的点,我们可以将值近似为具有斜率m和y截距b的线。要么:

#G(X)= mx + b中#

#G(X)= 4×+ B#

那么,那是什么 #B#?

我们使用我们已知的价值解决这个问题:

#G(1)= 3#

#4(1)+ B = 3#

#4 + B = 3#

#B = -1#

现在我们知道在已知点处近似于我们的曲线的线的公式:

克(X#~=#1)= 4X-1

所以,我们不会插入我们的近似点来得到近似值,或者:

#G(0.9)〜= 4(0.9)-1#

#G(0.9)〜= 3.6-1#

#G(0.9)〜= 2.6Hz#

#G(1.1)〜= 4(1.1)-1#

#G(1.1)〜= 4.4-1#

#G(1.1)〜= 3.4#

容易,对吗?