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上一节导数应用:单调性、极值与最优化下一节积分的概念:从面积到累积量
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数学微积分 I:极限、导数与积分曲线分析:凹凸性、二阶导数与图像草图

曲线分析:凹凸性、二阶导数与图像草图

一条曲线在某个点附近上升,并不说明它接下来会继续“越来越快”地上升。两辆车此刻都在向前开,速度也一样;一辆正在加速,另一辆正在松油门,它们几秒后的距离会明显不同。

函数图像也是这样。一阶导数告诉我们函数值在上升还是下降,二阶导数告诉我们这个上升或下降的速度在怎样改变。把这两层信息合起来,我们就能从公式、符号表或导数图像中读出更完整的图像轮廓。

原函数、一阶导数与二阶导数三层对照图,展示递增递减、极值、拐点、斜率正负和凹凸性变化。

图:同一个函数可以从高度、斜率、斜率变化三层同时观察。


一个具体问题

假设某段时间内,平台的用户数仍在增加。只看“用户数增加”这句话,我们无法判断情况到底是好是坏:新增速度可能越来越快,也可能越来越慢。

如果用函数 f(t)f(t)f(t) 表示用户总数,那么 f′(t)f'(t)f′(t) 表示瞬时增长速度。若 f′(t)>0f'(t)>0f′(t)>0,用户数在增加;若 f′(t)f'(t)f′(t) 还在继续变大,增长速度本身也在增加。后一句需要看 f′′(t)f''(t)f′′(t)。

这就是二阶导数的核心用途:它不只问“函数往哪走”,还问“它走的趋势正在怎样弯”。


二阶导数

若函数 fff 可导,导函数 f′f'f′ 本身也是一个函数。若 f′f'f′ 也可导,就把 f′f'f′ 的导数称为 fff 的二阶导数,记作 f′′f''f′′。

f′′(x)=(f′(x))′f''(x)=(f'(x))'f′′(x)=(f′(x))′

也可以写成莱布尼茨记号:

d2ydx2=ddx(dydx)\frac{d^2y}{dx^2}=\frac{d}{dx}\left(\frac{dy}{dx}\right)dx2d2y​=dxd​(dxdy​)

一阶导数描述 fff 的变化率,二阶导数描述变化率的变化率。换句话说,f′′f''f′′ 是在读 f′f'f′ 的升降。

如果 s(t)s(t)s(t) 表示位置,那么 s′(t)s'(t)s′(t) 是速度,s′′(t)s''(t)s′′(t) 是加速度。速度为正表示位置在增加;加速度为正表示速度在变大。速度和加速度的符号可以不同,所以“向前运动”和“越来越快”不是同一件事。

位置-时间图展示曲线先凹向下后凹向上,并用速度和加速度小图说明加速度反映速度变化方式。

图:二阶导数在运动问题中对应加速度。


凹凸性的直觉

凹向上可以理解为“斜率从左到右逐渐增大”。这时切线会越来越陡,或者从很负的斜率变成较小的负斜率,再变成正斜率。即使函数正在下降,只要下降得越来越慢,也可能是凹向上。

凹向下可以理解为“斜率从左到右逐渐减小”。这时函数可能仍在上升,但上升速度越来越慢;也可能正在下降,并且下降得越来越快。

左右对比图:凹向上曲线的切线位于曲线下方且斜率逐渐增大,凹向下曲线的切线位于曲线上方且斜率逐渐减小。

图:凹凸性看的是斜率如何变化,不是单纯看函数在升还是降。

用二阶导数判断凹凸性:

f′′(x)>0⟹f 在该区间凹向上f''(x)>0 \quad \Longrightarrow \quad f \text{ 在该区间凹向上}f′′(x)>0⟹f 在该区间凹向上 f′′(x)<0⟹f 在该区间凹向下f''(x)<0 \quad \Longrightarrow \quad f \text{ 在该区间凹向下}f′′(x)<0⟹f 在该区间凹向下

凹凸性和单调性是两件事。f′(x)>0f'(x)>0f′(x)>0 只说明函数在上升,不能说明它凹向上;f′′(x)>0f''(x)>0f′′(x)>0 只说明斜率在增大,不能说明函数值一定在增加。


拐点

曲线从凹向上变为凹向下,或从凹向下变为凹向上时,发生改变的点叫拐点。更准确地说,若 fff 在 x=cx=cx=c 连续,并且 ccc 两侧的凹凸性发生改变,那么点 (c,f(c))(c,f(c))(c,f(c)) 是拐点。

二阶导数为零或不存在的点,是寻找拐点时的候选点。它们只是候选点,不自动成为拐点。

左图为 f(x)=x^3,在原点标注拐点且二阶导数左负右正;右图为 f(x)=x^4,在原点标注不是拐点且两侧二阶导数都为正。

图:f′′(0)=0f''(0)=0f′′(0)=0 不足以保证拐点,关键是凹凸性是否真的改变。

常见错误是把“f′′(c)=0f''(c)=0f′′(c)=0”直接写成“x=cx=cx=c 是拐点”。正确做法是检查 ccc 左右两侧 f′′f''f′′ 的符号,或者直接判断曲线凹凸性是否改变。若两侧同为正或同为负,就没有拐点。

例如 f(x)=x4f(x)=x^4f(x)=x4,有

f′′(x)=12x2f''(x)=12x^2f′′(x)=12x2

虽然 f′′(0)=0f''(0)=0f′′(0)=0,但 x=0x=0x=0 两侧都有 f′′(x)>0f''(x)>0f′′(x)>0,曲线始终凹向上,所以 (0,0)(0,0)(0,0) 不是拐点。


用导数信息画图像草图

曲线草图不是追求每个像素都准确,而是把函数的重要结构画对:上升下降、极值、凹向、拐点,以及必要的截距或渐近线。

一个稳定的分析流程是:

先看定义域和容易计算的点,例如截距、端点或对称性。这一步给草图提供基本边界,避免只根据导数符号画出漂浮在纸上的曲线。

求一阶导数 f′(x)f'(x)f′(x),找出 f′(x)=0f'(x)=0f′(x)=0 或 f′(x)f'(x)f′(x) 不存在的点,并在数轴上判断 f′f'f′ 的正负。f′>0f'>0f′>0 对应函数递增,f′<0f'<0f′<0 对应函数递减。

求二阶导数 f′′(x)f''(x)f′′(x),找出 f′′(x)=0f''(x)=0f′′(x)=0 或 f′′(x)f''(x)f′′(x) 不存在的点,并判断 f′′f''f′′ 的正负。f′′>0f''>0f′′>0 对应凹向上,f′′<0f''<0f′′<0 对应凹向下。

把一阶和二阶导数的信息合并:极值点由单调性改变确认,拐点由凹凸性改变确认。最后计算这些关键点的函数值,用平滑曲线连接。

从导数符号表推导函数图像草图的中文示意图,包含 f'(x)、f''(x) 在 -1、0、1 分界点上的符号变化,以及极大值、极小值和拐点标注。

图:符号表不是答案本身,它是画出函数大致形状的中间地图。


例题:由公式完成完整草图

设

f(x)=x4−4x2f(x)=x^4-4x^2f(x)=x4−4x2

分析它的单调性、凹凸性、极值和拐点,并画出大致图像。

先求一阶导数:

f′(x)=4x3−8x=4x(x2−2)f'(x)=4x^3-8x=4x(x^2-2)f′(x)=4x3−8x=4x(x2−2)

因此临界点为 x=−2x=-\sqrt{2}x=−2​、x=0x=0x=0、x=2x=\sqrt{2}x=2​。

判断 f′f'f′ 的符号。可在四个区间中取测试点,得到:(−∞,−2)(-\infty,-\sqrt{2})(−∞,−2​) 上 f′<0f'<0f′<0,(−2,0)(-\sqrt{2},0)(−2​,0) 上 f′>0f'>0f′>0,(0,2)(0,\sqrt{2})(0,2​) 上 f′<0f'<0f′<0,(2,∞)(\sqrt{2},\infty)(2​,∞) 上 f′>0f'>0f′>0。

所以函数先减、再增、再减、再增。x=−2x=-\sqrt{2}x=−2​ 和 x=2x=\sqrt{2}x=2​ 是局部最小点,x=0x=0x=0 是局部最大点。

计算关键点的函数值:

f(−2)=−4,f(0)=0,f(2)=−4f(-\sqrt{2})=-4,\qquad f(0)=0,\qquad f(\sqrt{2})=-4f(−2​)=−4,f(0)=0,f(2​)=−4

这些点会固定草图的几个主要转折位置。

再求二阶导数:

f′′(x)=12x2−8=4(3x2−2)f''(x)=12x^2-8=4(3x^2-2)f′′(x)=12x2−8=4(3x2−2)

令 f′′(x)=0f''(x)=0f′′(x)=0,得到候选点:

x=±23x=\pm \sqrt{\frac{2}{3}}x=±32​​

判断 f′′f''f′′ 的符号。∣x∣>23|x|>\sqrt{\frac{2}{3}}∣x∣>32​​ 时 f′′(x)>0f''(x)>0f′′(x)>0,曲线凹向上;∣x∣<23|x|<\sqrt{\frac{2}{3}}∣x∣<32​​ 时 f′′(x)<0f''(x)<0f′′(x)<0,曲线凹向下。因此两个候选点都是拐点。

拐点的纵坐标为:

f(±23)=−209f\left(\pm \sqrt{\frac{2}{3}}\right)=-\frac{20}{9}f(±32​​)=−920​

结合这些信息,草图应呈现左右对称的 W 形:两侧向上开,中间在 (0,0)(0,0)(0,0) 附近向下弯,在两个拐点处改变凹凸性,并在 x=±2x=\pm\sqrt{2}x=±2​ 处达到局部最小值。


从导数图像推断原函数

有时题目不给 f(x)f(x)f(x),只给 f′(x)f'(x)f′(x) 的图像。这时仍然可以读出很多信息:

  • f′(x)>0f'(x)>0f′(x)>0:fff 递增。
  • f′(x)<0f'(x)<0f′(x)<0:fff 递减。
  • f′f'f′ 从负变正:fff 有局部最小值。
  • f′f'f′ 从正变负:fff 有局部最大值。
  • f′f'f′ 递增:f′′>0f''>0f′′>0,所以 fff 凹向上。
  • f′f'f′ 递减:f′′<0f''<0f′′<0,所以 fff 凹向下。

导数图像与原函数草图并排展示,说明 f' 的正负、增减、零点和峰谷如何对应原函数的上升下降、凹凸性、局部极值和拐点。

图:导数图像的零点对应原函数的极值候选,导数图像的升降对应原函数的凹凸。


例题:只看导数也能画出轮廓

已知某函数的导数为

f′(x)=4−x2f'(x)=4-x^2f′(x)=4−x2

不先求 f(x)f(x)f(x) 的具体表达式,判断 fff 的单调性、凹凸性、极值和拐点。

先看 f′f'f′ 的正负。4−x2=04-x^2=04−x2=0 给出 x=−2x=-2x=−2 和 x=2x=2x=2。当 x<−2x<-2x<−2 时,f′(x)<0f'(x)<0f′(x)<0;当 −2<x<2-2<x<2−2<x<2 时,f′(x)>0f'(x)>0f′(x)>0;当 x>2x>2x>2 时,f′(x)<0f'(x)<0f′(x)<0。

所以 fff 先递减,再递增,再递减。

根据 f′f'f′ 的符号变化判断极值。x=−2x=-2x=−2 处 f′f'f′ 从负变正,因此 fff 有局部最小值;x=2x=2x=2 处 f′f'f′ 从正变负,因此 fff 有局部最大值。

再看 f′f'f′ 自身的升降。因为 f′(x)=4−x2f'(x)=4-x^2f′(x)=4−x2 是开口向下的抛物线,它在 x<0x<0x<0 时递增,在 x>0x>0x>0 时递减。

于是 x<0x<0x<0 时 f′′(x)>0f''(x)>0f′′(x)>0,fff 凹向上;x>0x>0x>0 时 f′′(x)<0f''(x)<0f′′(x)<0,fff 凹向下。

x=0x=0x=0 两侧凹凸性改变,所以 fff 在 x=0x=0x=0 处有拐点。草图应从左侧下降进入局部最小值,然后上升并在 x=0x=0x=0 附近由凹向上转为凹向下,最后到达局部最大值后下降。

如果愿意验证,可以对 f′f'f′ 积分得到某个原函数:

f(x)=4x−x33+Cf(x)=4x-\frac{x^3}{3}+Cf(x)=4x−3x3​+C

常数 CCC 只会把图像整体上下平移,不会改变单调性、凹凸性、极值点的横坐标或拐点的横坐标。


应用:加速度也是二阶导数

设物体位置为 s(t)s(t)s(t)。速度和加速度分别为:

v(t)=s′(t),a(t)=s′′(t)v(t)=s'(t),\qquad a(t)=s''(t)v(t)=s′(t),a(t)=s′′(t)

如果 v(t)>0v(t)>0v(t)>0 且 a(t)>0a(t)>0a(t)>0,物体向正方向运动,并且越来越快。如果 v(t)>0v(t)>0v(t)>0 但 a(t)<0a(t)<0a(t)<0,物体仍向正方向运动,但速度在变小。

这和曲线凹凸性完全对应:位置图像凹向上时,速度在增加;位置图像凹向下时,速度在减少。二阶导数把“弯曲方向”和“速度变化”连在了一起。

读图时可以用一句话检查自己:一阶导数看函数往哪走,二阶导数看斜率往哪走。前者决定上升或下降,后者决定凹向上或凹向下。


练习

练习一

设 f(x)=x3−3xf(x)=x^3-3xf(x)=x3−3x。求函数的单调区间、局部极值、凹凸区间和拐点。

先求导:

f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1)f'(x)=3x^2-3=3(x-1)(x+1)f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1)

所以 fff 在 (−∞,−1)(-\infty,-1)(−∞,−1) 和 (1,∞)(1,\infty)(1,∞) 上递增,在 (−1,1)(-1,1)(−1,1) 上递减。x=−1x=-1x=−1 处从增到减,是局部最大值,f(−1)=2f(-1)=2f(−1)=2;x=1x=1x=1 处从减到增,是局部最小值,f(1)=−2f(1)=-2f(1)=−2。

再求二阶导数:

f′′(x)=6xf''(x)=6xf′′(x)=6x

因此 x<0x<0x<0 时凹向下,x>0x>0x>0 时凹向上,拐点为 (0,0)(0,0)(0,0)。

练习二

解释为什么 f(x)=x4f(x)=x^4f(x)=x4 在 x=0x=0x=0 处不是拐点,即使 f′′(0)=0f''(0)=0f′′(0)=0。

有

f′′(x)=12x2f''(x)=12x^2f′′(x)=12x2

当 x≠0x\ne0x=0 时,f′′(x)>0f''(x)>0f′′(x)>0;在 x=0x=0x=0 左右两侧,曲线都凹向上。凹凸性没有改变,所以 (0,0)(0,0)(0,0) 不是拐点。

练习三

某函数的导数图像满足:f′(x)<0f'(x)<0f′(x)<0 在 (−∞,−3)(-\infty,-3)(−∞,−3) 和 (1,∞)(1,\infty)(1,∞) 上成立,f′(x)>0f'(x)>0f′(x)>0 在 (−3,1)(-3,1)(−3,1) 上成立;并且 f′f'f′ 在 (−∞,−1)(-\infty,-1)(−∞,−1) 和 (2,∞)(2,\infty)(2,∞) 上递增,在 (−1,2)(-1,2)(−1,2) 上递减。判断 fff 的极值类型和凹凸区间。

由 f′f'f′ 的正负可知,fff 在 x=−3x=-3x=−3 处从递减变递增,所以有局部最小值;在 x=1x=1x=1 处从递增变递减,所以有局部最大值。

由 f′f'f′ 的升降可知,f′f'f′ 递增时 f′′>0f''>0f′′>0,所以 fff 在 (−∞,−1)(-\infty,-1)(−∞,−1) 和 (2,∞)(2,\infty)(2,∞) 上凹向上;f′f'f′ 递减时 f′′<0f''<0f′′<0,所以 fff 在 (−1,2)(-1,2)(−1,2) 上凹向下。若函数在相关点连续,则 x=−1x=-1x=−1 和 x=2x=2x=2 是拐点的横坐标。

练习四

设位置函数为

s(t)=t3−9t2+24t,t≥0s(t)=t^3-9t^2+24t,\qquad t\ge0s(t)=t3−9t2+24t,t≥0

求速度和加速度,并判断在 t=1t=1t=1 与 t=5t=5t=5 时物体速度大小是在增加还是减少。

速度和加速度为:

v(t)=s′(t)=3t2−18t+24v(t)=s'(t)=3t^2-18t+24v(t)=s′(t)=3t2−18t+24a(t)=s′′(t)=6t−18a(t)=s''(t)=6t-18a(t)=s′′(t)=6t−18

当 t=1t=1t=1 时,v(1)=9>0v(1)=9>0v(1)=9>0,a(1)=−12<0a(1)=-12<0a(1)=−12<0,物体向正方向运动但速度大小在减少。当 t=5t=5t=5 时,v(5)=9>0v(5)=9>0v(5)=9>0,a(5)=12>0a(5)=12>0a(5)=12>0,物体向正方向运动且速度大小在增加。

练习五

已知

f′(x)=x2−4xf'(x)=x^2-4xf′(x)=x2−4x

根据一阶和二阶导数信息,描述 fff 的草图特征。

先看一阶导数:

f′(x)=x(x−4)f'(x)=x(x-4)f′(x)=x(x−4)

因此 fff 在 (−∞,0)(-\infty,0)(−∞,0) 和 (4,∞)(4,\infty)(4,∞) 上递增,在 (0,4)(0,4)(0,4) 上递减。x=0x=0x=0 处从增到减,是局部最大值;x=4x=4x=4 处从减到增,是局部最小值。

再看二阶导数:

f′′(x)=2x−4f''(x)=2x-4f′′(x)=2x−4

所以 x<2x<2x<2 时凹向下,x>2x>2x>2 时凹向上,x=2x=2x=2 是拐点的横坐标。草图应先上升并凹向下,在 x=0x=0x=0 附近转为下降,经过 x=2x=2x=2 改变凹凸性,最后在 x=4x=4x=4 处转为上升。


小结

这一章的读图线索可以压缩成三句话。f′f'f′ 的正负看 fff 的升降;f′′f''f′′ 的正负看 fff 的凹凸;拐点要看凹凸性是否改变,而不只是看 f′′f''f′′ 是否等于零。

当一阶导数和二阶导数一起出现时,不要急着画曲线。先把它们各自的符号和变化整理到同一条数轴上,再把极值、拐点和关键函数值落到坐标平面里。这样画出的草图通常不会偏离函数的主要形状。

  • 一个具体问题
  • 二阶导数
  • 凹凸性的直觉
  • 拐点
  • 用导数信息画图像草图
  • 例题:由公式完成完整草图
  • 从导数图像推断原函数
  • 例题:只看导数也能画出轮廓
  • 应用:加速度也是二阶导数
  • 练习
    • 练习一
    • 练习二
    • 练习三
    • 练习四
    • 练习五
  • 小结

目录

  • 一个具体问题
  • 二阶导数
  • 凹凸性的直觉
  • 拐点
  • 用导数信息画图像草图
  • 例题:由公式完成完整草图
  • 从导数图像推断原函数
  • 例题:只看导数也能画出轮廓
  • 应用:加速度也是二阶导数
  • 练习
    • 练习一
    • 练习二
    • 练习三
    • 练习四
    • 练习五
  • 小结