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Local linearity and differentiability

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    在这个视频中,
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    我们要探讨一个点的区域线性化
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    和一个点的可微性之间的关系。
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    区域线性化的理念就是,
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    对于一个点,如果我们足够放大这个点,
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    即便是一个非线性函数,如果它在某一点是可微的,
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    那么在那个点实际上看着就是线性的,
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    我来给你们看几个这样的例子,
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    我们说
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    我们有
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    y = x 平方,
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    这里,很明显,这是一个非线性函数,
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    但是我们可以对某一个点进行放大,
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    如果我们放的足够大,
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    我们会看到,它看起来差不多是线性的,
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    我们要在(1,1)这一点放大,
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    我们来做一下,
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    在 (1,1)放大,
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    已经看着那一点大体是线性的了,
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    这个局部线性化的性质
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    非常有帮助,
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    当我们试图得到某个点周边的近似值时,
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    比方说,我们可以找到,
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    我们可以取点 (1,1)的导数,
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    用它作为我们的切线的斜率,
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    找到切线的方程,
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    用这个方程来求
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    我们的函数
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    在 x = 1 周边的函数值的近似值。
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    你或许并不需要
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    对 y= x平方 这样来求近似值,
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    但是对一些更复杂的函数,
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    它就非常非常有用了。
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    但是这里有一个重要的问题,
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    在点(1,1),
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    这显示了局部线性化的理念,
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    而它在那一点也是可微的。
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    现在我们来看另一个
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    函数上一个点的例子,
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    在那一点,它不可微,
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    我们也看不到局部线性化,
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    比如,
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    我们有
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    x 的绝对值,
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    我们把它平移一下,
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    不要和它们重叠太多。
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    ( x - 1) 的绝对值
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    它是可微的,
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    只要我们不是在这里的这个拐角,
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    只要我们不是在点 (1,0),
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    任何其他的 x 值,它是可微的,
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    但就在 x=1 这一点,
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    我们已经在另一个视频中讲过,
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    那里怎么就不可微呢,
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    然后我们可以用这个局部线性化的理念
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    来做个试验,
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    再说一遍,这不是严谨的数学,
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    但是它给我们一些直观认识,
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    无论我们放大多少,
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    我们还是看到尖锐的拐角,
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    这很难构造唯一的切线,
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    也就是一条通过点 (1,0)的唯一的直线,
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    我可以形成无限数量的
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    通过(1,0)的
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    而不经过曲线上其余的点的直线,
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    所以,请注意,
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    在任何地方,你看到这样像我们
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    在这个绝对值函数的 (1,0)点的尖锐拐角,
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    都是一个很好的说明,
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    我们不能对这一点
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    进行微分。
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    现在,我们把它缩小一点,
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    我们取另一个函数,
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    我们取一个函数,
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    它的可微性或者说可微性的降低
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    不是因为一个拐角,
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    而是因为当我们放大的时候,
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    它开始呈现线性,
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    但它看着像个垂直线,
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    一个比较好的例子
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    根号下--
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    我们说,
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    (4 - x 平方),
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    这是半径为 2 的圆的上半部分,
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    我们关注(2,0)这一点,
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    因为就在这里,
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    它实际上不可微,
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    我们给它足够放大,
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    我们看到就在(2,0),
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    我们得到的
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    它看起来是个垂直线,
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    所以,再一次,
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    我们不能在(2,0)进行微分,
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    现在,我要指出另一件事,
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    这些函数,你不必放大太多,
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    就能意识到,嗨,我在这里看到了拐点,
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    在这个绝对值函数,
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    或者在 (-2,0),
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    不同寻常的现象发生了,
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    我可能不能进行微分,
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    但是,有些函数,
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    不能像在代数,初等数学或者高等数学中看到的典型函数那样,
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    它们在缩小的图像中,
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    看着像是尖锐拐角,
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    但是,当我们进一步放大,我们会看到局部线性,
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    在那一点它们是可微的。
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    一个很好的例子就是,--
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    让我把这些去掉,
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    这样,我们可以放大许多,
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    我们说,
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    y 等于 x 的,--这里我要给它一个非常大的指数,
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    x 的 10次方,
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    开始它看起来就是一个拐角,
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    我们让它是 100次方,
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    好, 它看着更加像是一个拐角了,
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    我来让它是 1000次方,只为更好地进行观察,
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    在这个比例,
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    看起来我们在
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    (1,0)这一点有一个拐角,
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    这个曲线其实没有经过
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    点(1,0)
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    如果 x 是 1,
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    那么, y 就是 1,
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    我们放大后就能看到,
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    看着像一个尖锐的拐角,
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    会变得缓和,
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    这是个好事,因为这个函数
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    实际上在 x 的每一个值都可微,
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    这和我们通常看到的相比,
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    有些超出常规,
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    但是在我们放大以后,我们实际上可以看到,
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    我们就在
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    看着很尖锐的拐角那里放大,
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    如果我们充分放大,
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    就算是在看着
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    最尖锐的拐角,
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    我们看到,实际的拐角开始变缓,
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    它弯曲了,
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    我们充分地放大它,
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    它变得像一个直线,
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    在它被缩小时,你很难相信这一点,
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    我就在这个
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    远看很像拐角的点,
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    在我们放大它时,
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    我们又看到了局部的线性,
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    它不是一条垂直线,
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    再说一次,
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    在这条曲线上的任何一点,我们的确都可以进行微分,
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    我的全部观点就是
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    有时,你或许需要放大很多倍,
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    像我现在正在使用的工具 Despos
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    对此会很有帮助。
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    这不是严谨的数学,
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    但是它能给与你一个直观的感觉,
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    在你进行足够的放大时,
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    你会开始看到一条曲线
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    越来越像一条直线,
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    这很好地说明它是可微的。
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    如果你一直放大它
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    但它还是看着像一个尖锐的拐角,
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    或者放大后,
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    看起来它的切线可能是垂直的,
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    那么,你的脑子里就要画一个问号了。
Title:
Local linearity and differentiability
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Video Language:
English
Team:
Khan Academy
Duration:
06:30

Chinese, Simplified subtitles

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