DifferenceQuotient

DifferenceQuotient[f,{x,h}]

差分係数 を与える.

DifferenceQuotient[f,{x,n,h}]

複数の差分係数をステップ h で与える.

DifferenceQuotient[f,{x1,n1,h1},{x2,n2,h2},]

x1,x2,についての偏差分係数を計算する.

詳細とオプション

例題

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  (1)

関数の差分係数を計算する:

h0に近付く極限を得る:

この極限は関数の導関数である:

スコープ  (16)

基本的な用法  (4)

前進差分係数をステップ h で計算する:

後退差分係数:

対称差分係数:

二次差分係数をステップ h で計算する:

三次差分係数:

ステップが rs の偏差分係数:

DifferenceQuotientはリストに縫い込まれる:

一変量差分係数  (8)

定数のDifferenceQuotient0である:

多項式関数のDifferenceQuotientは多項式関数である:

連続する差分係数のそれぞれが x の次数を1ずつ下げる:

有理関数:

有理関数の差分係数は有理関数のままである:

三角関数:

指数関数:

多項式指数関数:

整数ステップのPolyGammaの差分係数は有理関数である:

HarmonicNumberZetaについても同様である:

ステップ hFactorialPowera のマッチするステップ h について単純な差分係数を持つ:

多変量差分係数  (4)

多変量多項式関数のDifferenceQuotientは多項式関数である:

多変量有理関数の差分係数は有理関数のままである:

変数の部分集合に依存する多変量関数のDifferenceQuotient0である:

一変量関数の積についてのDifferenceQuotient

以下は,個々の差分係数の積に等しい:

オプション  (1)

Assumptions  (1)

変数 x とステップ h についての仮定を指定してより単純な結果を得る:

アプリケーション  (10)

第一原理からの導関数  (3)

第一原理からの多項式の導関数を計算する:

Dを使って導関数を計算する:

指数関数:

三角関数:

ベキ関数について二次導関数を計算する:

指数塔についての三次導関数:

二変数の関数で,x について偏導関数を計算する:

y についての偏導関数:

混合偏導関数:

近似導関数  (3)

DifferenceQuotientを使ってある点で導関数を近似する:

x=2.7における導関数:

DifferenceQuotientによって与えられる近似:

さまざまな差分係数を使って関数の導関数を近似する:

厳密な導関数:

前進差分係数を使って近似する:

後退差分係数を使って近似する:

対称差分係数を使って近似する:

DifferenceQuotientを使ってある点で偏導関数を近似する:

微分方程式  (3)

前進差分を使って微分方程式を離散化する:

DSolveValueを使って微分方程式を解く:

RSolveValueを使って微分方程式を解く:

厳密解と近似解を比較する:

後退差分を使って微分方程式を離散化する:

DSolveValueを使って微分方程式を解く:

RSolveValueを使って微分方程式を解く:

厳密解と近似解を比較する:

記号差分を使って微分方程式を離散化する:

DSolveValueを使って微分方程式を解く:

RSolveValueを使って微分方程式を解く:

前進差分と後退差分を使って厳密解と近似解を比較する:

近似解の極限として厳密解を得る:

補外  (1)

Richardson補外法は母数 h に依存する数列 a[h]の収束率を向上させる一連の加速法である.Richardson補外法を使い,DifferenceQuotientの収束を以下で定義される数列 a[x,h]を使って関数 f[x]の導関数に加速させる:

Richardson補外法のスキームを設定する:

関数を定義する:

ある点で導関数を計算する:

DifferenceQuotientで与えられる近似:

Richardson補外法は導関数の近似を向上させる:

特性と関係  (6)

DifferenceQuotientは,曲線上の近接する2点を結んだ割線の傾きを与える:

DifferenceQuotientLimitは導関数Dである:

複数の差分係数の反復されたLimitは混合偏微分を与える:

DifferenceQuotientは,TemplateBox[{{f, (, x, )}, x, 1, h}, DifferenceDelta4]/h のときにDifferenceDeltaと関連している:

DifferenceQuotientは,(TemplateBox[{{f, (, x, )}, x, 1, h}, DiscreteShift4]-f(x))/h のときにDiscreteShiftと関連している:

DifferenceQuotientは線形演算子である:

インタラクティブな例題  (1)

関数 は,の間の割線をパラメータ化する:

割線が関数上での変わり方とすべての点で の接線となる様子を可視化する:

おもしろい例題  (1)

共通差分係数の表を作る:

Wolfram Research (2016), DifferenceQuotient, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/DifferenceQuotient.html.

テキスト

Wolfram Research (2016), DifferenceQuotient, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/DifferenceQuotient.html.

CMS

Wolfram Language. 2016. "DifferenceQuotient." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/DifferenceQuotient.html.

APA

Wolfram Language. (2016). DifferenceQuotient. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/DifferenceQuotient.html

BibTeX

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BibLaTeX

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