はじめに

 今日は指数関数の続きから、対数関数を経て微分のイントロダクションに続く。

 授業ではandroidタブレットを使って以下のページにあるアニメーションを実行してもらいながら行いましたが、今日使ったプログラムは、androidの携帯などにアプリとしてインストールすることもできます。
「指数関数と対数関数」をダウンロード(←クリックでダウンロードできない場合は「リンク先を保存」をしてください)
 インストールするためには、androidの「設定>セキュリティ>提供元不明のアプリ」で、「提供元がPlayストアでないアプリのインストールを許可する」にチェックを入れておいてください。
もう一つ、微分の方のアプリも使いましたが、ちょっとバグが取りきれてないのでまだアップしていません。

目次

 プログラムについて御質問、御要望、バグ報告などございましたら、前野[いろもの物理学者]昌弘へメールくださるか、または、twitterにてirobutsuまでメンションしてください。

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指数関数(続き)

指数関数の傾きとネイピア数

 底が大きくなると指数関数は増加の度合いが大きくなる。$a$が1より小さい場合は、むしろ減少する関数となる。

 本講義ではここまででも何度か強調しているが、「関数のある点の近傍でのふるまい」を考えることは重要である。そこで指数関数の原点付近でのふるまいを見ておこう。

 グラフにも示されているように、$x=0$のときの$y=a^{x}$の値はすべての$a$で等しく1である。一方、$x=0$でのグラフの傾きは、底$a$が大きいほど大きい。そこで、この傾きがちょうど1になるところの$a$を探す。そのときの$a$を e と書いて「ネイピア数(Napier's constant)」もしくは「自然対数の底」と呼ぶ対数とはなにかは、まだ説明してない。言葉の定義の順番が混乱しているのは許して欲しい。。シンプルに e (いー)と呼んでいることも多い変数$e$と区別するために、 e は立体で書く(イタリックにしない)ことにする。

 e の値を知る方法について考えよう。下の図は$y=2^{x}$と$y=3^{x}$と、傾き1で$(0,1)$を通る直線$y=x+1$のグラフである。

 これを見ると、$x=0$で傾き1になるためには、2よりは大きく3よりは小さい数を底にしなくてはいけない。数字をどんどん細かくしていきながら考えていく。たとえば次の段階では、$y=2.7^{x}$と$y=2.8^{x}$のグラフの間に直線$y=x+1$があることから、 e が2.7より大きく2.8より小さいことがわかる。この手続を繰り返すことで、 e の値を精密にしていくことができるだろう(グラフは重なってしまってわかりにくいが)。

 下のグラフはスライダでaが変化できるようになっているので、傾きが1になるところを探そう(実際のところ、ちょっと見難いかもしれない)。
 上のグラフは指数関数y=ax赤い線)と、y=1+x薄い青の線)のグラフである。
 下↓のスライダーでaの値を変えられるので、原点での傾きが二つのグラフで一致する場所を探してみよう。
下↓のボタンで画像全体を縦方向のみ拡大できる(もっとも拡大してもなかなかわかりにくいが)。
最初の状態へ 縦方向2倍拡大 縦方向4倍拡大
だいたい、2.71と2.72のあたりで傾きが一致するのがわかるだろうか。

 こうやって求めた e の大きさは e=2.718281828459045… である。この e は無理数であることが証明されていて、無限に続く小数である。この値をどうやって計算するのかについては、ここでは「いろんな値を入れてグラフを描いていき、傾きが1になるところを探せば e は計算できるだろう」という程度の大雑把な理解にとどめておこう。実際にはこんな面倒なことはやらない。実際的で、かつ大雑把でない理解のために微分という計算が必要になる。

 なぜ傾き1がそんなに大事なのかについては後でわかるが、ここでは「傾きはすなわち微分であり、微分を知ることが自然法則を知る手がかりになる」ということを思い出しておこう。

電卓でeを計算する方法

 まず1を押して次にM+を2回押す(この段階で電卓のメモリには$1+1$が入っている)。次にそこにある1を2で割る。結果($0.5$)が出たところで、またM+を押す(これで$1+1+{1\over 2}$)。次に3で割ってM+、さらに4で割ってM+…と繰り返す(これは${1\over n!}$を順番に計算しては足している$n!$は、「階乗」と言って、$n(n-1)(n-2)\cdots4\times 3\times 2\times 1$という積を表す記号。)。電卓の精度以下の数字になったところでMRを押すとこれまでM+でメモリに入れた数字の和が出てくるが、その値はe=2.718281828…になっているはずだ。

 上のようにして e が計算できる理由は、後で出てくる(だからまだわからなくてもよい)

\begin{equation} {\mathrm e}^x = 1+x+{x^2\over 2!}+{x^3\over 3!}+{x^4\over 4!}+{x^5\over 5!}+\cdots\label{extenkai} \end{equation}

という式(${\mathrm e}^x$のテイラー展開の式)があって、この式に$x=1$を代入すると、

\begin{equation} {\mathrm e} = 1+1+{1\over 2!}+{1\over 3!}+{1\over 4!}+{1\over 5!}+\cdots \end{equation}

になるからである。\式{extenkai}がどうやって出てくるかは後のお楽しみであるが、とりあえず${\mathrm e}^{x}=1+x+\cdots$までは「$x=0$での値が1で傾きが1」ということからわかる。

 この特別な数字 e を使った指数関数$y={\mathrm e}^{x}$は、「微分方程式を解く」という作業において頻出する。そこでこれを特に、$y=\exp(x)$のように書くこともある。$\exp$は「イクスポーネンシャル」と読む${\mathrm e}^{x}$を「イクスポーネンシャルエックス」のように読むこともある。

指数関数の底の変換

$y=2^{x}$という関数と$y=4^{{X}}$という関数を考えよう。${X}=2x$ならばこの二つが等しい、すなわち

\begin{equation} 2^{2{X}}= (2^2)^{X}=4^{X} \end{equation}

である(たとえば、$2\times 2\times 2\times 2=(2\times 2)\times(2\times 2)=4^2$)。今は2と4という単純な例で考えたが、もっと一般的に$y=a^x$と$y=b^{X}$の関係を考えよう。たとえば、$a$と$b$の間に$a=b^c$($c$もまた別の定数)という関係があるなら、

\begin{equation} a^x= (b^c)^x=b^{cx} \end{equation}

となるから、${X}=cx$とすればこの二つの関数が同じ関数になる。

 指数関数の底はいろんな値を使ってよいのだが、日常計算においては$y=10^x$のように10が使われることが多い。一方、コンピュータや情報科学の世界では$y=2^x$のように2がよく使われる。

 これも後でわかることだが、微分や積分などを行う時には e を底にした指数関数$y={\mathrm e}^x$がもっとも使いやすい。よってこれらを互いに変換する必要がある。その時に

指数関数の底を変える

$a=b^c$なら、 \begin{equation} a^x=b^{cx}\label{sisuuhenkan} \end{equation}

という方法を使う。たとえば$10=2^{3.321928094887362\cdots}$なので$10^3=1000,2^{10}=1024$だから$10^3\fallingdotseq2^{10}$である(コンピュータの世界で「キロ」と言ったら1000ではなく1024を指すことが多い)。ゆえに$10\fallingdotseq 2^{10\over3}$。

\begin{equation} 10^{x}=2^{(3.321928094887362\cdots)\times x} \end{equation}

となる。この${3.321928094887362\cdots}$という数字は10は2の何乗か?という疑問の答えであるが、それも一つの関数である。この関数は次の節で考える。

「はじめに」に戻る。 「対数関数」へ

対数関数

対数関数の定義:指数関数の逆関数

前節の最後で10は2の何乗か?という疑問を考えた。より一般的に${x}$は${a}$の何乗か?という問題を考えることにしよう。つまり、${x}=a^{y}$という式が成り立つときに、${y}\to{x}$という対応関係を知りたい。つまり今考えたい関数は指数関数${y}=a^{x}$の逆関数であり、これを「対数関数」と呼ぶ。対数関数を表現するには、$\log$という記号を使う。一般的定義は

対数関数

 1ではない正の定数$a$を底とする指数関数${y}=a^{{x}}$(${x}$が独立変数で${y}$が従属変数)に対し、${y}$を先に決めてそれに対応する${x}$を対応させる関数を対数関数といい、 \begin{equation} {x}=\log_a {y}\label{defoflog} \end{equation} と書く$\log$は「logarithm」の略。「log-」の部分は「論理」を意味するlogicと同語源(「-arithm」の部分は数学を意味する)。「論理」と「対数」が同じ意味なのは理解しにくいが当時の人にとってはそうだったのだろう。(この式では、${y}$が独立変数で${x}$が従属変数)。

$\log_a$の$a$のことを指数関数の時と同様、「底(てい)」と呼ぶ。底が$2,{\mathrm e},10$およびその逆数${1\over 2},{1\over {\mathrm e}},{1\over 10}$の場合の指数関数(実線)と対数関数(破線)のグラフを下に示した(互いに逆関数になっていることを確認せよ)。

 左右を見比べると、指数関数の性質$a^{-{x}} = \left({1\over a}\right)^{{x}}$ということが(${x}\to-{{x}}$という変化がグラフ上では左右反転となって)見て取れる。対数関数はこれの逆関数(${x}$と${y}$の立場が入れ替わる)だから、

\begin{equation} \log_a {x} = -\log_{1\over a}{x} \end{equation}

という関係がわかる(グラフでは上下反転として読み取れる)。

 下に、例によって動くグラフがあるので動かしていろんな場合のlogのグラフを見ておこう。

 上の青い線が対数y=logax、薄い赤の線が指数関数y=axのグラフである。

この二つが互いに逆関数であることを確認しよう。

下↓のボタンでaの値を変えられるので、いろいろと変えてみよう(ただし、a=1.0は意味が無い)。

青い線:y=log2.0x

薄い赤い線:y=2.0x

 指数関数と対数関数は逆関数である。しかし、$\log_a\left(a^{x}\right)=x$はどんな実数${x}$に対しても成り立つが、$a^{\log_a {x}}={x}$は、${x}\geq0$でないと今の段階では定義できていない(負の数の$\log$をちゃんと定義した後でなら考えられる)。

対数関数の公式

 指数関数が持っていた「$\mathrm e^{{x}}$の肩の${x}$の足算は掛算になる」という性質は、対数においては逆になり、以下の式が成り立つ。

$\log$の引数の${掛算\atop 割算}$は$\log$の${足算\atop 引算}$になる

\begin{equation} \log_a\left(x_1x_2\right)=\log_a{x_1} + \log_a {x_2} \end{equation} \begin{equation} \log_a\left({x_1\over x_2}\right)=\log_a{x_1} -\log_a x_2 \end{equation}

 上の式が確かに成り立つことは、$a^{\log_a(x_1x_2)}=x_1x_2$という式に$x_1=a^{\log_a x_1}$と$x_2=a^{\log_a x_2}$を代入してみれば、

\begin{equation} a^{\log_a(x_1x_2)}=a^{\log_a x_1}\times a^{\log_a x_2} \end{equation}

となるからわかる。

 また、$(a^{x_1})^{x_2}=a^{x_1x_2}$となることから逆に、

冪の対数は底の対数の指数倍

\begin{equation} \log_a x^b = b\log_a x \end{equation}

もわかる。

 なかなか対数関数($\log$)の「気持ち」がわからない、という人のために$10^{x}$を例にして説明しよう。

 $10^2=100$は0が2桁、$10^3=1000$は0が3桁、$10^4=10000$は0が4桁、と増えていくことを考えると、${y}=10^{{x}}$という関数は

$n$を入れると「1の後ろに0が$n$個並んだ数」が出てくる関数この関数が定義できるためには「$n$は0以上の整数」ということになるから、任意の実数を定義域とする${y}=10^{{x}}$より定義域が狭くなってしまっている。

であるとも言える。ここで逆関数である${x}=\log_{10}{y}$は

「1の後ろに0が$n$個並んだ数」を入れると$n$が出てくる関数

という関数になる。すなわち、$10\to1,100\to2,1000\to3,\cdots,100000000\to8,\cdots$のような対応関係(言わば、「桁数$-1$を求める関数」である)が、${x}=\log_{10}{y}$という関数が表現する対応関係の「一部」である(実際には${x}=\log_{10}{y}$の${y}$には正の実数負だとどうなるのかは、またこの先で。なら何を入れてもよいから、もっと広い範囲で使える)。

 「車の修理代が6桁もかかったわ〜」「え〜っ」のように、数字の大きさを「○桁」で表現することはないだろうか。あれが$\log$の考え方なのである。

 対数関数は「掛算の簡略化」にも使える。たとえば$1000\times 1000=1000000$だが、これを「0が3桁ある数字と0が3桁ある数字を掛けたから、0が6桁ある数字になる」という計算をすることができる。こう考えると、積の対数関数を対数関数の和に直す式を、

\begin{equation} \log_{10} \underbrace{1000000}_{0が6つ}=\log_{10}\underbrace{1000}_{0が3つ}+\log_{10}\underbrace{1000}_{0が3つ} \end{equation}

のように理解できる。

 この「掛算の簡略化」は小学生で掛算を勉強した時にみんなやった筈。これが「対数」の考え方の基本とつながっている。

 このやり方は$10^n$($n$が整数)の場合しかできないが、そうでない場合に拡張することはできる。なお、$\log_{10}{x}$のように底を10にした対数関数を「常用対数(common logarithm)」と呼ぶ。$\mathrm e$を底にした対数関数$\log_{\mathrm e}{x}$は「自然対数(natural logatithm)」である。以後、$\log{x}$のように底を省略した場合は自然対数である「自然(natural)」のnを取って、$\log_{\mathrm e} {x}=\ln {x}$のように書くこともある。

 下に、${y}=\log_{10}{x}$の、${x}=1$から${x}=20$までのグラフを示した。

 図を見て、たとえば$\log_{10}2+\log_{10}3=\log_{10}6,\log_{10}2+\log_{10}5=1$あるいは$\log_{10}9=2\log_{10}3$などのように、「掛算が足算に翻訳されること」を確認しようこんなふうに具体的な数で「対数」というものの勘所をつかむことも重要。この図を見てしばらく「遊ぶ」ぐらいに対数に親しんで欲しい。

$\log_{10}$の値を前もって調べておくことができると、例えば$5343342\times234234234$という計算を

\begin{equation} \log_{10} \left(5343342\times234234234\right) =\underbrace{\log_{10} 5343342}_{6.7278\cdots} + \underbrace{\log_{10} 234234234}_{8.3696\cdots} \fallingdotseq15.0974\label{daitailog} \end{equation}

のように、対数を介することで足算を使って実行できる。逆に$10^{15.0974}$を計算すれば、1251411091802385を得る。この値は、真面目に計算した結果の1251593620370028と比べて、4桁めまで正しい足算の結果を15.0974と小数点以下4桁までしか計算していないので、この程度の精度なのは仕方ない。}。今なら電卓なりコンピュータなりで計算するが、昔はいろんな数とその対数の表(「対数表」)が作ってあって、それを使って掛算をしていた対数で目盛を打った物差しのようなもの(計算尺)を使って計算したりもしていた。

 上の計算を大雑把に$5000000\times200000000$として答えを見積もると以下のようになる。

 「0が6個の数と0が8個の数の掛算だから、0が14個の数になる。一方、$5\times2=10$だから10の後ろに0を14個並べればいいや」と考えて、$10\times\underbrace{100000000000000}_{0が14個}=\underbrace{1000000000000000}_{0が15個}$である。
約15.0974という答えは「0が15個よりちょっと大きい」を意味しているわけである。

 対数関数は「桁数で比較する」という感覚で使われるわけだが、これは概算しているというわけではなく、大きさの変化があまりに大きい物を比較する時に便利な方法であるとも言える。たとえば地球の質量は$5.97\times 10^{24}$ kg、太陽の質量は$1.99\times 10^{30}$ kgである。これを普通の数字で書けば

\begin{equation} \begin{array}{rr} 地球の質量:&約597000000000000000000000000 {\rm ~kg} \\ 太陽の質量:&約1990000000000000000000000000000000 {\rm ~kg} \end{array} \end{equation}

なのだが、こう書かれるよりむしろ$10^?$の形で書いて肩に乗った24や30を見た方が「ああ約$10^6$倍程度違うんだな」ということが実感しやすい(というより、そういう感覚を持てるようにならないと、大きさの違いが甚だしい量を比較できるようになれない)。

対数関数の底の変換

 指数関数同様、対数関数も底を変換したいことがよくある。

 指数関数の底は$a=b^c$の時、$a^{x}=b^{c{x}}$のように変換したから、${y}=a^{x}=b^{c{x}}$とおいて、$\log_a{y}$と$\log_b{y}$を計算すると、

\begin{equation} \log_a {y}= {x}, ~~~\log_b {y}= c{x} \end{equation}

という式が出て、$c \log_a {y}= \log_b {y}$とわかる。ここで${y}=a$とすると、$c=\log_b a$である(この式は$a=b^c$からもわかるし、$c \log_a {y}= \log_b {y}$に${y}=a$を代入しても出てくる)から、

\begin{equation} \log_b a \log_a {y}= \log_b {y} \end{equation}

となり、

対数関数の底の変換

\begin{equation} \log_a {x}= {\log_b {x}\over \log_b a}= {\log {x}\over \log a} \end{equation}

という公式を得る(最後の形では分母分子とも自然対数にしている)。

 なお、以上で使った計算で$a=b^c$の時$c=\log_b a$だったので、$b={\mathrm e}$を代入してできる式$a={\mathrm e}^{\log a}$をさらに${x}$乗して、

\begin{equation} a^{{x}}={\mathrm e}^{(\log a){x} } \end{equation}

という式を作ることができる。つまり全ての指数関数は($2^{x}$だろうが、$1991^{{x}}$だろうが)適切な係数をつけた${\mathrm e}$を底とする指数関数(${\mathrm e}^{k{x}}$)の形で表現できることになる。実は${\mathrm e}^{なんとか}$の形の関数が一番扱いやすいことが後でわかるので、どんな指数関数でもこの形で考えられるというのは朗報なのである。

「指数関数(続き)」に戻る 「はじめに」に戻る。 「グラフの傾きを知る方法」へ

グラフの傾きを知る方法

関数の局所的ふるまいを知る

 関数を考える時、「ある点の近所での様子」だけを知ればよい、ということがある。この「近所の様子」を「局所的なふるまい」と呼ぼう。逆に全体を見てわかるのが「大局的ふるまい」である。局所的なふるまいを知るには、「その点での値」と「その点での傾き(正確には背線の傾き)」を知れば十分な場合がある。この章で考える微分という計算は「傾き」を知るという目標のためにある。

傾きしかわからないのでは知るべき情報が足りないのではないか?

と思うかもしれない一方で「局所的なふるまい」という情報を取り出すことで、全体を俯瞰していたのではわからないことに気づくことだってある。}。それはもちろんのことであるが、実は我々は「大局的なふるまいから局所的なふるまいを知る方法」、逆に「局所的なふるまいから大局的ふるまいを知る方法」、その両方を持っている。ここではまず前者の方を考えよう、というわけである。

 この方法は万能というわけではないが、ありがたいことに自然法則というのは局所的な法則になっていることが多い。少なくともこれまでの科学の歴史においてはまず局所的ふるまいを知り、それから大局的法則を出す、という筋道で理論を組み立てて結果として成功したこと(ニュートン力学がまさにこれ)が多い。だからこそ、局所的なふるまいを計算する方法である微分が自然科学において重要な役割をになうことになる。

ここまででも、多項式関数

y=anxn+an-1xn-1+… +a3x3+a2x2+a1x+a0

を考えた時、a0が原点での値、a1が原点での傾きであること(さらに$a_2$は原点での曲がり具合を表すこと)を説明してきた。x=0の近所だけを考えるなら、a0とa1がわかればよい、という考え方もできるわけである。

では、x=1付近を考えるときにはどうしよう。その場合、同じ関数を

y=bn(x-1)n+bn-1(x-1)n-1+… +b3(x-1)3+b2(x2-1)+b1(x-1)+b0

のように書きなおす。これはちょっと頑張って計算すればできる。結果として、係数$a_i$と係数$b_i$はもちろん違う数になる実は$a_n$と$b_n$だけは常に同じである。なぜか、というのはこの式の中に含まれているxnの項を比較してみればわかる。

 3次多項式関数を例として考えよう。

y=x3-3x2-x+3

という関数のグラフは右のとおりである。原点付近での局所的なふるまいは、(xが小さいところだから3次と2次の項を無視することにして)0次の項(定数項)と1次の項だけを残したy=-x+3で表される線(x=0における接線)を考えればよい(図にも描き込んである)。

 グラフには、x=1付近での「局所的ふるまい」を表す線(x=1における接線)も描き込んである。この線を知るにはどうすればよいかというと、この場合「小さい」と判断できるのはx-1だから、上の式をx-1の式に直す。ちょっと計算すると、

x3-3x2-x+3=(x-1)3-4(x-1)

が出せるので、こうしておいてx-1の高次の項を無視することにより、x=1での接線の式はy=-4(x-1)であることがわかる(グラフにはx=1の点ほか、いくつかの接線も描いてある)。

 まとめると、

\begin{equation} {y}=\underbrace{{x}^3-3{x}^2}_{{x}=0付近では\atop 無視できる部分} -{x}+3 =\underbrace{({x}-1)^3}_{{x}=1付近では\atop 無視できる部分}-4({x}-1) \end{equation}

のように一つの式を書き換えて、接線を求めている。

 このように「x=aという点での接線の傾きを知りたければ、x-aの式に書き直して…」ということをやれば任意の場所での接線の傾きを求められそうだが、この計算は「傾きを知りたい」という目標からすると少々計算が面倒すぎる---もっと簡便に傾きを知る方法がありそうである。

 というわけで、各点各点における接線の傾きを求める計算方法を以下で作っていくわけであるが、図からもある程度はどんな「接線の傾きを表現する関数」がどんなものになるかはわかる。上のグラフに「傾きのグラフ」を下に追加したのが右の図である。

 この図は、「グラフに接線を引いてみてその傾きを記録し、それを下のグラフにプロットする」という作業を地道にやっていけば描くことはできる。

 薄く塗った領域は傾きが負になっているところで、その領域ではyが右下がり、すなわち減少する関数になっている。この傾き(記号の意味は後で説明するが、とりあえずy'と書いた)はy'=3x2-6x-1という関数である。これをさっと計算する方法を知りたい、というのが「微分」を考える理由であるもし考えるべきなのが多項式だけなら、適当に変形してから0次と1次の項だけを取り出せばよいことになるが、そうでない一般の関数において通用する方法を考えたいのである。

 では、次のページとその次のページで多項式と三角関数の場合の「傾きのグラフ」を動画で見よう。

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多項式関数の傾き

y=
0.1x3
+x2
+x
-2
x=

赤い線:y=0.1x3+x2+x-2
青い線:y'=0.2x2+2x+1
x=-1.0の時、y=-2.2で、y'=-1.3

 上にあるのは3次関数のグラフで、関数の形とどこで接線を引くかを変更できるので、いろいろと変えて見ながら下のグラフが上のグラフの傾きになっていることを実感しよう。

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三角関数の傾き

 同様に、三角関数の場合も傾きの関数を作ってみよう。

y=
sin(
x
)
x=

赤い線:y=sin(x)
青い線:y'=cos(x)
x=-1.0の時、y=-2.2で、y'=-1.3

 このグラフもxの位置を動かして接線を表示できるので、赤い線の各点各点の接線の傾きが青い線になることを確認しよう。
 この関数の形も変えられるので、いろいろ変えてみよう。たとえばy=sin(2x)にすると、
のように、振幅が2倍になる。これは(波だと考えた時の)振動の激しさが大きくなっていると思ってもよいし、グラフが横に圧縮された(波が詰まった)結果として傾きが急になっている、と考えてもよい。
 逆にy=sin(0.5x)になるとどうなるか、などいろいろと試してみよう。

 こういう「傾きのグラフ」あるいは「傾きの関数」をどうやって求めていけばよいのか??---という計算の部分は、来週からやる。

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受講者の感想・コメント

 青字は受講者からの声、赤字は前野よりの返答です。

とても暑かった。きつい状況だった。
しゃべっていると汗だくになりました。

指数関数と対数関数の関係や公式の復習ができ、ネイピア数についても知らなかったことを知ることができた。
しっかりまとめて理解しておきましょう。

今日は指数関数、対数関数、そして少し微分に入った。しっかり復習していこうと思う。
次から微分を本格的に、です。

今日は、対数関数の底の変換の意味を知れてよかった。次は微分の所なのでしっかりと学びたいと思う。
底の変換も大事なところです。

逆関数ってIIICで習いますが、IIICをとってない人は指数関数と対数関数が逆関数になるっていうことを知らないのではないか、という恐ろしいことに気づきました。
う〜ん、しかし対数関数を教えるには「指数関数の逆」ってことは言わないと教えられない気がしますが。

eのことをネイピア数と呼ぶことを知った。局所的なふるまいで大局的なふるまいを考える。
eはたいてい名前を言わずに「e」ですね。

指数関数と対数関数が密接に関係していると知った。あと、対数関数の作られた意味もわかった。
対数がどう役に立つのかは、この後もどんどん出てきます。

高校数学よりも対数というものをよく知れた。また、微分にも興味が湧いた。
微分は次からみっちりといきましょう。

対数の足算は高校で習ったが、今日、対数のグラフで足してみてほぼ同値だったので、改めて足しても大丈夫なんだと分かった。
計算のやり方っていろいろあるものです。

指数・対数について復習した。対数の和の答えが本当に正しいのかグラフを使って確認することができた。
試してみて、実感してください。

高校の時$e^x$をイーのエックス乗と呼んでいたけど、他にも呼び方があると知ってびっくりしました。
理学部の先生だとふつーに「イクスポーネンシャル」と呼ぶ人が多いと思うので、慣れておきましょう。

今日は指数関数と対数関数の関係について勉強しました。小学校の時にやっていたことが、指数関数、対数関数につながっていたことに気づきました。
logとか言うと難しそうですが、実は誰でも思いつく計算のやり方が基本になってます。

MS-DOSの8ビットパソコンの頃、256,1Kバイト(1024)とメモリを表現していたのを思い出します。現代ではWindows8.1でGB(ギガバイト)など、覚醒の観がします。
メモリの容量の進化はまさに指数関数的に増加していきましたね。

指数関数、対数関数のところは、高校生のときに習って忘れかけていたので復習になってよかったで。
今後は忘れないように、ずっと使いますよ。

指数関数、対数関数の性質について理解できた。
それはよかった。

パソコンの雑学や、ネイピア数の小話などが面白かった。指数・対数はいろいろなところで使われている。PH、地震のマグニチュードなど。他にどのようなところに使われているのか興味深いものである。
ああ、マグニチュードの話はすればよかったかな。指数関数はこの後、微分方程式を解くところで大変お世話になります。

小学生の時やっていた計算の方法が今やっている計算につながっていたことにテンションが上がった。
テンションあげていってください。

小学校でやっていた計算が指数関数の計算のもとになっているのを知って驚いた。
実際、難しい数学に見えても基本は素直な考え方から来ているものです。

自然数学ではlogとかの根本的なことが知れるのでとても為になります。今日でlogで何がしたいのかがよく分かりました。
logの役立つところは、これから先もいろいろあると思います。

指数と対数の関係についてよくわかった。
それはよかった。

指数と対数はセットで習ったにもかかわらず別のものとして考えていたせいか全くわかっていませんでしたが、グラフだったり計算法だったりが、関連性がわかったとたんに理解できて、楽しかったです。
数学にしろ何にしろ、科学で使うものっ互いの関連というのが大事です。何を勉強するときもそこに注意しておくといいですよ。

logってなんなんって思ってやってきたけど、今日なんとなくわかりました。こんなに楽になるなら、そりゃ使いたいです。
もちろん今日の話もそうなんですが、他でもいろいろ役立ちますよ。

指数は10000が105で表せて、10000×1000000=104×106=1010とか、log AB=log A+log Bを用いて、便利。
確かに、局所的な所を求めれば大局的な所を求められるんだな!!と物理の加速度の例をきいた時に思いました。
物理ではいろなところで「局所的法則」←→「大局的法則」の対応が出てきます。

誕生日が10月24日なので、210はもう忘れないと思う。お母さんありがとう。数が難しい掛算の時は、対数をとって計算する!
それはそれはよい日に生まれましたね(^_^;)。

指数関数と対数関数は役立つということは知っていたけれど、どう役立つのかは今いちよく分からなかったが、今日の複雑な計算を対数関数を使ってとくのをみて、大切だなと思いました。
今日のだけじゃないですよ、他でもいろいろ。

指数関数や対数関数の特性を使って桁数の大きい計算でも分かりやすくまとめることができるということがわかった。いろいろな場面で使えて便利そう。
指数や対数の役立つ場面は、他にもたくさんあります。

「’」が傾きのことを表すと初めて知りました。微分したことを表すものだと思っていました。
だって、その二つ(傾きと微分)は同じものではないですか。

対数も図からやるとイメージ違ってわかりやすかった。
まずは取っ付き易いイメージから入っていくのがいいですね。

少し眠くてあんま集中できませんでした。次回はもっと集中して微分がんばりたい。
微分のところは大事なところです。集中していきましょう。

改めていままでならった内容の意味を理解していきたいと思いました。
プリント読み返して、しっかり整理しておいてください。

今まで対数関数を使うタイミングがわからなくて、大きい数の掛算をするときに使うと聞いてなるほどと思いました。
掛算に限らず、大きい数の比較をするときは対数が役立ちます。

指数関数と対数関数が少しわかりました。タブレットで、傾きとか変えていくのが楽しかったです!!
動く図で、イメージをつけていきましょう。

logを使うと足算になるというのはよくわかっていなかったけど、今日の授業でわかった。式の仕組みがわかっておもしろい。
仕組みがわかったうえで、いろいろ試してみてください。

指数関数、対数関数の説明をうけて、対数関数に関して今まで自分になかった考え方だったので、よかったです。
対数関数はこれからもお世話になるので、理解しておきましょう。

指数関数と対数関数の関係がよくわかった。
それはよかった。

対数関数、常用対数が具体的に理解できました! 湿気って嫌ですね。
うっとおしい季節になりました。

四捨五入して近似したり、数学って結構大ざっぱだなと思いました。
大ざっぱでいい時には大ざっぱで計算する。厳密な計算が必要ならそうします(場面に応じて臨機応変に)。実際のところ、近似しないと計算出来ないぐらいにややこしい計算がたくさんあるのです。

対数あまり好きではなかったのですが、少しおもしろいかもしれない、と思うようになった。
おもしろいですよ、いろいろ。

y=2 sin 2xのグラフからy'=2cos 2xになる。波という考え方が面白かったです。対数=大きい数を計算、微分=小さいものを考える時に使う!! 高校の授業より少し深く分かりました。
微分する(傾きを求める)のがどういう計算なのかを実感してください。

y=sin(□x+○)の○を連続的に変えるとすこぐイメージつきやすかった。
図を動かして実感してください。

右上の染みはお茶ですか?
先生は共有結合、イオン結合etc、物質などはなぜくっついていると思いますか(くっつくことができると思いますか?)私の指導教員いわく、すべての結合はある一言で説明できるそうです。元物理の先生なのでマエノ先生にも聞きました。
かばんにいれていた時に雨にふられました(→染み)。
電磁気学と量子力学が関与しているから「一言」では難しいなぁ。

今日はよく理解できたと思います。少しずつ数学が楽しくなっているので、この調子でがんばります。
楽しく数学し続けてください。

y=sin xのグラフを微分するとcos xの具ファルになることを図形的にイメージすることができた。
グラフでない場合の図形的イメージも、今度やります。

微分の導入の話が分かりやすくて楽しかった。
次もその調子で楽しくいきましょう。

次回から大好きな微分の話になるので楽しみです。
次からは本格的に微分をやりましょう。

微分がんばります。
はい、がんばりましょう。

logの意味、作り方など面白かったです。
個人的にはsin xの微分のグラフがなるほどと思いました。$\log_a x = {\log_b x\over \log_b a}$も作り方がわかってよかった。
数式は「どうして成り立つのか?」という部分も含めて理解していきましょう。

図で理解するということがやっとわかってきた。
それはよかった。図で考えていきましょう。

sinの傾きがcosになっているとは…。sinを微分したらcosだからそうではあるけど、グラフにしてみるとちょっと予想外だった。
もちろん、当然そうなるものなんです。面白いでしょ。

微分積分はよく面積などでイメージして解いているので、この授業で何かつかめれば良いと思う。
図形で理解するのは大事ですね。

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