关于导数的论文研究方法是

你找一下关于导数的相关资料，然后总结一下就可以了，可以参考以下：

新年好！Happy Chinese New Year !1、经常看到这样类似的问题，不禁悲从中来。 出题教师，好像还活在500年前，甚至2000年前。糊弄学生可以糊弄到这种地步？！ 无论是极限的、导数的、积分的、行列式的、、、、几百年前就已经成熟，当今的 应用渗透到科学、工程、社会、经济、管理的每一个领域。这些只知道只会鬼混的 教师神经病兮兮，好像这些理论是刚刚建立，正在建立，把学生当猴耍，当白痴顽。 民脂民膏白白糟蹋，这些行尸走肉的教师怎么就出不出一道有启发性的有研究价值 的论文题目？2、只要涉及瞬时变化，空间逐点变化的问题，通通需要导数知识，没有了导数知识， 西方人建立的任何定量理论都将瘫痪，整个世界回到原始社会。导数的研究方法 是极限，极限概念在古代中国也有过自发的原始概念，由于我们的大大咧咧性格， 迄今为止，依然有很多鬼混的教授学者把古希腊的paradox当成诡辩学在批判，完 全不顾他们从中建立起limit theory的贡献，而从此西学高歌猛进，我们在原地踏 步，不争气的后人，至今全无寸功。更加糟糕的是，我们的微积分教科书上误导 俯拾皆是，罄竹难书，触目惊心，很多鬼混教授写的书一直在最最基本的概念上 胡搅蛮缠、、、、再写下去，死无葬身之地。

导数另一个定义：当x=x0时，f‘(x0)是一个确定的数。这样，当x变化时，f'(x)便是x的一个函数，我们称他为f(x)的导函数（derivative function）（简称导数）。y=f(x)的导数有时也记作y'，即 f'(x)=y'=limΔx→0[f(x+Δx)-f(x)]/Δx物理学、几何学、经济学等学科中的一些重要概念都可以用导数来表示。如，导数可以表示运动物体的瞬时速度和加速度、可以表示曲线在一点的斜率、还可以表示经济学中的边际和弹性。求导数的方法（1）求函数y=f(x)在x0处导数的步骤： ① 求函数的增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0) ② 求平均变化率 ③ 取极限，得导数。 （2）几种常见函数的导数公式： ① C'=0(C为常数函数)；② (x^n)'= nx^(n-1) (n∈Q)； ③ (sinx)' = cosx；④ (cosx)' = - sinx；⑤ (e^x)' = e^x；⑥ (a^x)' = a^xlna （ln为自然对数）⑦ (Inx)' = 1/x（ln为自然对数）⑧ (logax)' =(xlna)^(-1),(a>0且a不等于1)补充一下。上面的公式是不可以代常数进去的，只能代函数，新学导数的人往往忽略这一点，造成歧义，要多加注意。（3）导数的四则运算法则： ①(u±v)'=u'±v' ②(uv)'=u'v+uv' ③(u/v)'=(u'v-uv')/ v^2（4）复合函数的导数 复合函数对自变量的导数，等于已知函数对中间变量的导数，乘以中间变量对自变量的导数--称为链式法则。 导数是微积分的一个重要的支柱。牛顿及莱布尼茨对此做出了卓越的贡献！导数的应用 1．函数的单调性(1)利用导数的符号判断函数的增减性利用导数的符号判断函数的增减性，这是导数几何意义在研究曲线变化规律时的一个应用，它充分体现了数形结合的思想．一般地，在某个区间(a，b)内，如果＞０，那么函数y=f(x)在这个区间内单调递增；如果＜０，那么函数y=f(x)在这个区间内单调递减．如果在某个区间内恒有=0，则f(x)是常函数．注意：在某个区间内，＞０是f(x)在此区间上为增函数的充分条件，而不是必要条件，如f(x)=x3在内是增函数，但．(2)求函数单调区间的步骤①确定f(x)的定义域；②求导数；③由（或）解出相应的x的范围．当f'(x)＞0时，f(x)在相应区间上是增函数；当f'(x)＜0时，f(x)在相应区间上是减函数．2．函数的极值(1)函数的极值的判定①如果在两侧符号相同，则不是f(x)的极值点；②如果在附近的左侧，右侧，那么，是极大值或极小值.3．求函数极值的步骤①确定函数的定义域；②求导数；③在定义域内求出所有的驻点，即求方程及的所有实根；④检查在驻点左右的符号，如果左正右负，那么f(x)在这个根处取得极大值；如果左负右正，那么f(x)在这个根处取得极小值．4．函数的最值(1)如果f(x)在［a,b］上的最大值（或最小值）是在(a，b)内一点处取得的，显然这个最大值（或最小值）同时是个极大值（或极小值），它是f(x)在(a，b)内所有的极大值（或极小值）中最大的（或最小的），但是最值也可能在［a，b］的端点a或b处取得，极值与最值是两个不同的概念．(2)求f(x)在[a，b]上的最大值与最小值的步骤①求f(x)在(a，b)内的极值；②将f(x)的各极值与f(a)，f(b)比较，其中最大的一个是最大值，最小的一个是最小值．5．生活中的优化问题生活中经常遇到求利润最大、用料最省、效率最高等问题，这些问题称为优化问题，优化问题也称为最值问题．解决这些问题具有非常现实的意义．这些问题通常可以转化为数学中的函数问题，进而转化为求函数的最大（小）值问题．