微分という演算

$\mathrm d $という記号

 ${\Delta x}$や${\Delta y}$は「変化量」という意味があった。微分を行う時は、${\Delta x}$を0に近づける(連動して、${\Delta y}$も0に近づく)。このようにここから先の計算ではしばしば、${\Delta x}$や${\Delta y}$に「変化量」という意味に加えて「0に近づく」という属性が加わる。この「0に近づけていく変化量」という量を表すために、新しい記号として$\mathrm dx,\mathrm dy $を導入しよう。つまり、$\Delta$の替りに$\mathrm d $という記号を使って後で$\to0$という極限を取ることが約束されている変化量を示すことにする。本講義で$\mathrm dx $とか$\mathrm dy$ のように$\mathrm d $のついた量は、すべて「微小変化」を表現する量である。

$\mathrm dx$や$\mathrm dy$を「微小変化」と呼ぶが、この呼び方は少し説明が不足していて、単に「微小」ではなく「0になる極限を取る」という点が重要である。

あるいは「微小」という考え方がしっくりこない、という人は以下のように考えてもよい。

上の図にも示したように、$\mathrm dx$や$\mathrm dy$はあくまで、のような「接線と同じ傾きを斜辺とした直角三角形」の底辺と高さだと考える(この考え方なら微小である必要はない)。そして、$\mathrm dx$ や$\mathrm dy $そのものの大きさは重要ではなく、という形(どんな直角三角形か?)、あるいは「$\mathrm dx$ と$\mathrm dy $の比」が重要であって、$\mathrm dx$ や$\mathrm dy $そのものは大きさを考えてはいけない(考えても意味はない)量とする。いわば、「接線上で定義された長さのようなもの」が$\mathrm dx$ と$\mathrm dy$ であり、それぞれ一つだけでは意味がなく、「$\mathrm dx$ と$\mathrm dy $の二つで向きを表現する量」なのである。

 ${\mathrm dy\over \mathrm dx}$は普通の数(大きさを考える意味がある)だし、$\mathrm dy=a\mathrm dx$と書いた時の$a$も普通の数である。だから${\mathrm dy\over \mathrm dx}=2$や$\mathrm dy = 0.7\mathrm dx$は意味のある式である。しかし、$\mathrm dx=1$とか$\mathrm dy=0.02$などという式には全く意味がない=0だけは、「$\mathrm dx=0$の極限をとって」のように使うこともあるが、本来はあまりよい使い方ではない。。$\mathrm dy$ や$\mathrm dx $は、二つがペアになって接線の向きを表現している量であって、$\mathrm dx$ のみの大小を云々してはいけない。

 新しい記号を使えば、接線の傾きは${\mathrm dy\over \mathrm dx}$になる$\mathrm dx$や$\mathrm dy$は、接線という直線の上での長さを表現しているという考え方もできる。。この${\mathrm dy\over\mathrm dx}$、厳密に書けば

\begin{equation} {\mathrm dy\over\mathrm dx}=\lim_{{\Delta x}\to0}{{\Delta y}\over {\Delta x}} \end{equation}

が導関数(もしくは微係数)である。$\mathrm dy$ と$\mathrm dx $は微小量、すなわち0になる極限を取るべき量だが${\mathrm dy\over \mathrm dx}$は有限な量である。

 こうして「傾き」という量を$x$の関数として表現する方法を我々は得た。最初に書いた${{\Delta y}\over {\Delta x}}$という量は、ある「幅」${\Delta x}$があって(その「幅」の間での変化の割合として)初めて定義できる量だったが、${\mathrm dy\over \mathrm dx}$の方は、「一点」$x$で決まる量であることに注意しよう。

 これで${\mathrm dy\over \mathrm dx}$という量が「接線の傾き」という数字として意味のある量となったので、${\mathrm dy\over \mathrm dx}$で一つの量、として扱うことにする。この量もまた$x$の関数であることを表現するため、${\mathrm dy\over \mathrm dx}(x)$のように$(x)$という引数を付けて書く。この書き方はf(x)の$f$のところに${\mathrm dy\over \mathrm dx}$が入った形で、${\mathrm dy\over \mathrm dx}$が「関数名」として機能している(だから、${\mathrm dy\over \mathrm dx}$で1文字であるかのごとく扱う)${\mathrm dy\over \mathrm dx}$は「でぃーわいでぃーえっくす」と分子・分母の順にいっきに(「これで一文字だよ」って感じで)読む。分数のようなものではあるが、「でぃーえっくす、ぶんの、でぃーわい」とは読まない。

 当然だが、${\mathrm dy\over \mathrm dx}={y\over x}$などと「約分」することはできない。これは${分子\over 分母}$を${子\over 母}$と書くようなものである。

 余談ながら、${\sin x\over x}=\sin$なんてやる人もたまにいるが気をつけよう。
たぶんネタ(作った話)だと思うが、${\sin x\over n}=six=6$という式もある。

 これが導関数(もしくは微係数)を${\mathrm dy\over \mathrm dx}(x)$のように書く理由である。f'(x)の方はニュートンによる記号で、$f$という関数から$f'$を作ったということをよく表現できている記号である。一方${\mathrm dy\over \mathrm dx}$はライプニッツの記号で、何の変化と何の変化の比を考えているのかがよく表現できている記号である。これらの記号は使いどころによって一長一短がある。

 $\mathrm dy=f'(x)\mathrm dx$とした時、$f'(x)={\mathrm dy\over \mathrm dx}(x)$であるが、これを${\mathrm df\over \mathrm dx}(x)$と書くこともある(関数を意味する$f$を変数の意味にも使っている)。$\mathrm dy={\mathrm df\over \mathrm dx}(x)\mathrm dx$と書いた場合、導関数を求めるという計算$f(x)\to f'(x)$は、$f(x)\to {\mathrm df\over \mathrm dx}(x)$となる。この計算は、あたかも、「f(x)に${\mathrm d \over \mathrm dx}$が掛かった」ように見える。そこで、同じ式を$f(x)\to {\mathrm d \over \mathrm dx}f(x)$と書くこともある。

 この${\mathrm d \over \mathrm dx}$のような記号$y$で微分する${\mathrm d \over \mathrm dy}$などもあるし、ずっと後では偏微分${\partial\over \partial x}$などのような微分演算子も出てくる。を「微分演算子(differential operator)」と呼ぶさらには${\mathrm d \over \mathrm dx}$と書くのも面倒臭がって$D$一文字で表すこともある。

速度と微分の関係

速度と微分の関係

速度と微分の関係

 微分の最も重要な応用(ニュートンはまさにこのために微分を作った)は速度の定義である。速度は時間tを独立変数にして、座標(物体の位置)xを従属変数とした微分

$$ v(t)=\lim_{{\Delta t}\to0}{{\Delta x}\over {\Delta t}} = {\mathrm dx\over \mathrm dt} $$

 ${{\Delta x}\over {\Delta t}}$で定義される速度は${\Delta t}\neq0$でないと意味がないから、「有限の時間だけ待って、その間に進んだ距離を使って計算される量」だということになる。しかしでは例えば車のスピードメータが指している「時速60キロ(60 km/h)」は別に1時間待ってから測定するものではない具体的には車輪に連動している発電機から流れる電流などで測定されているだろう。。むしろ「瞬間の速度」というものが物理的には存在している。速度を座標と関連付けて計算する操作が微分である。

 物理の世界で有名な小話に、スピード違反で捕まった人が警官に「時速100キロだ」と言われて、「いや、おれはまだ1時間も走ってない!」と答える、というのがある。時速100キロ(100 km/h)を「1時間で100キロ走る」と単純に解釈すれば「まだ1時間走ってないから時速100キロじゃない」ということになるが、速度はグラフの傾きで表現できるものなのだから、1時間走るのを待つまでもなく、(理論的には、$\Delta t\to0$でも!)「時速100キロ」は測定もしくは定義できるのである。

 では、下のグラフで速度と微分の関係を直感しよう。

 以下のグラフは、横軸時間で、縦軸が物体の位置および物体の速度である。
 ボタンを押すだけでなく、●は全てドラッグして動かすことができるので、任意の運動を作ることができる。いろいろとこの図で物体を動かして「速度」と「微分」の関係をつかんで欲しい。
↑ここをチェックすると、緑の棒グラフで速度が表示される。

微分という演算 微分演算の簡単な例

微分演算の簡単な例

 新しい記号$\mathrm d$を使って微分の計算を行ってみよう。

前に行った$f(x)=x^2$の微分を例としよう。まず、$ {\Delta y}=2{x\Delta x}+({\Delta x})^2$を

\begin{equation} \mathrm dy=2x\mathrm dx+(\mathrm dx)^2 \end{equation}

と書きなおす。この式の$\mathrm dx\to0,\mathrm dy\to0$の極限を考えると

\begin{equation} \underbrace{ \mathrm dy}_{\to0} = \underbrace{2x\mathrm dx}_{\to0} + \underbrace{(\mathrm dx)^2}_{\to0} \end{equation}

となって0=0という「当たり前すぎてつまんない(trivialな)式」が出る。何の情報も引き出せない。$\mathrm dy$と$\mathrm dx$の比のみが重要なのだから、まず両辺を$\mathrm dx$で割って

\begin{equation} {\mathrm dy\over\mathrm dx} = 2x + \mathrm dx \end{equation}

とした後に$\mathrm dx\to0$という極限を取ることで、以下の式を得る。

\begin{equation} {\mathrm dy\over\mathrm dx} = 2x \end{equation}

「$\mathrm dx$というのは$\mathrm dx\to0$という極限を取られることを運命づけられている量であることを考えると、右辺第二項の$(\mathrm dx)^2$をこれ以上計算する必要はない」と考えて

\begin{equation} \mathrm dy= 2x\mathrm dx \end{equation}

として${\mathrm dy\over\mathrm dx}=2x$を出してもよい。というより慣れてきたらそうするべきである。

$2x\mathrm dx$も$(\mathrm dx)^2$も、$\mathrm dx\to0$とすれば$0$になるのは同じなのに、$(\mathrm dx)^2$の方だけを消す理由は何ですか?

 $2x\mathrm dx$と$(\mathrm dx)^2$を比較して、「$(\mathrm dx)^2$の方が速く0になる」という判断で消す。具体的には$\mathrm dx$の次数を考える。$2x\mathrm dx$は$\mathrm dx$の1次、$(\mathrm dx)^2$は$\mathrm dx$の2次である。

 あくまで「小さい物+もっと小さい物」という形になっている時に「もっと小さい物」の方が消せるのだ、ということに注意しよう。

「何が小さいか」、つまり「何が消せるか」はあくまで「全体との比較」で決まることに注意しよう。たとえば国家予算の話をしている時には100円なんて無視していいが、今日の昼御飯何を食べるか考えている時には、100円の差は大きい。
上で$x^2 + 2x\Delta x + (\Delta x)^2$という三つの項を考えたが、これはそれぞれ10000円、100円、1円だと思っておけばよい。「10000円あるなら100円を忘れてもいいんじゃないのか?」と思うかもしれないが、この計算において$x^2$は「いずれ左辺と右辺で打ち消し合って消える量」である。つまり「友達に借金があって、明日10000円返さなくてはいけない」という状況で10000円と100円と1円を持っている。このときは100円すなわち$2x\Delta x$は重要である(明日ジュース1本ぐらいなら飲める)。一方その状況でも1円の意味は少ない。

 $y=x^2$の両辺を微小変化させると

\begin{equation} y+\mathrm dy = (x+\mathrm dx)(x+\mathrm dx) \end{equation}

になる。そして「あ、この中には$x\mathrm dx$が2個あるな」と考えれば、右辺は$x^2+2x\mathrm dx$となる。

用語が少し混乱しているのだが、

のどちらも「微分する」と表現するので注意しよう。

 次に図解で考えよう。一辺$x$の正方形の面積Sは$S=x^2$という式で表現できる$y=x^2$ではなく${S}=x^2$としたが、これはこの図の場合$x^2$に「面積」という意味があるからである。どんな文字を使うかは本質とは関係ない。。この式を微分した結果の導関数が${\mathrm dS\over \mathrm dx}(x)=2x$であることは、

という図から理解できる。この場合、正方形の「縦」の変化による面積変化$x\mathrm dx$と、「横」の変化による面積変化$x\mathrm dx$の足算が面積変化$2x\mathrm dx$となっている。$\mathrm dx^2$の部分は無視されている。

 $y=x^3$の微分を図で考えるとすると立方体が大きくなるところを想像するとよい(やってみよう)。

 式で考えるならば、

\begin{equation} y+\mathrm dy = (x+\mathrm dx)(x+\mathrm dx)(x+\mathrm dx) \end{equation}

として、右辺に$x^2\mathrm dx$が三つある、ということを数えれば、

\begin{equation} \mathrm dy = 3x^2 \mathrm dx \end{equation}

となる。そしてこれから$y'={\mathrm dy\over \mathrm dx}=3x^2$である。

冪の微分

$x^2,x^3$の場合をここまで考えたが、$x^n$の微分も同様に

\begin{equation} {y}+\mathrm dy=\underbrace{({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)\cdots }_{n個} \end{equation}

の中にある$\mathrm dx$の1次は$n$個の${x}^{n-1}\mathrm dx$であろうと考えるか、もしくは

\begin{equation} \underbrace{{y}}_{これが変化すると}=\underbrace{\overbrace{ {x}\times{x}\times{x}\times{x}\times{x}\times{x}\times{x}\times\cdots }^{n個}}_{\tiny このうち一つが\mathrm dx 変化したもの\atop が全部でn種類出てくる} \end{equation}

と考える(二つ以上の${x}$が変化して$\mathrm dx$になったものは、${\cal O}(\mathrm dx^2)$となって出てこない)と、

\begin{equation} \mathrm dy = n{x}^{n-1}\mathrm dx~~~すなわち、{\mathrm dy\over \mathrm dx}= n{x}^{n-1} \end{equation}

と分かる。

上の式は$n$が自然数なら正しい。では、指数が負の整数ならどうなるだろうか。その場合は、${y}={x}^{-n}$をまず、${x}^n {y}=1$に直してから、その微小変化を考えると、

\begin{equation} \begin{array}{rll} \underbrace{({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)\cdots }_{n個}\times({y}+\mathrm dy)=&1\\ \underbrace{{x}^n {y}}_1 + n{x}^{n-1}\mathrm dx{y} + {x}^n \mathrm dy =&1\\ {x}^n \mathrm dy =&-n{x}^{n-1}\mathrm dx \underbrace{{x}^{-n}}_{{y}} \\ \mathrm dy =& -n {x}^{-n-1}\mathrm dx\\ \end{array}\label{fubekibibun} \end{equation}

となる慣れてきたら、「${x}^n {y}=1$の両辺を微分する」の一言で$n{x}^{n-1}\mathrm dx {y}+ {x}^n \mathrm dy =0$を出してよい。(結果${\mathrm dy\over \mathrm dx}= -n x^{-n-1}$を上の${\mathrm dy\over \mathrm dx}=nx^{n-1}$と見比べると、単に$n\to -n$と置き換えただけの式になっている)。

指数が整数でない場合についても考えよう。たとえば${y}={x}^{1\over n}$については、これをまず${y}^n = {x}$になおしてから、

\begin{equation} \underbrace{({y}+\mathrm dy)({y}+\mathrm dy)({y}+\mathrm dy)({y}+\mathrm dy)\cdots }_{n個}= {x}+\mathrm dx \end{equation}

とすれば(これまで同様、1次のオーダーを取り出すことで)こちらも慣れてくれば、${y}^n = {x}$からすぐに$n {y}^{n-1}\mathrm dy = \mathrm dx$が出せるだろう。

\begin{equation} \begin{array}{rl} n {y}^{n-1}\mathrm dy =& \mathrm dx\\ {\mathrm dy\over \mathrm dx} =& {1\over n {y}^{n-1}}={1\over n}{x}^{{1\over n}-1}\\ \end{array} \end{equation}

がわかる。同様に、${y}={x}^{m\over n}$に関しても${y}^n={x}^m$としてから

\begin{equation} \begin{array}{rl} \underbrace{({y}+\mathrm dy)({y}+\mathrm dy)({y}+\mathrm dy)({y}+\mathrm dy)\cdots }_{n個}=& \underbrace{({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)({x}+\mathrm dx)\cdots }_{m個}\\ n{y}^{n-1}\mathrm dy =& m {x}^{m-1}\mathrm dx \end{array} \end{equation}

のように考えれば、

\begin{equation} {\mathrm dy \over \mathrm dx}= {m\over n} {x}^{{m\over n}-1} \end{equation}

が示せるから、一般の有理数$\alpha={m\over n}$に対して${y}={x}^\alpha$の微分は

\begin{equation} {\mathrm dy\over \mathrm dx}= \alpha {x}^{\alpha-1} \end{equation}

としてよい。ここまでくれば、「無理数に対しても極限操作で定義すればよさそうだ」とわかる(たとえば、$y=x^\pi$の微分を計算したければ、それは$y=x^{3.14}$の微分に近く、こちらは$y'=3.14x^{2.14}$のように微分できる)で、$\alpha$は任意の実数でよい。この式を見ると微分により${x}$の冪を1ずつ下がることが言える。例外は定数(すなわち$x^0$の時)で、この時だけは$(定数)\times x^{-1}$とはならず、0となるでは微分すると$x^{-1}={1\over x}$になる関数はないのかというと、ちゃんとある。

速度と微分の関係 線型性

微分という演算の持つ性質:線型性

 よく使う微分の性質について説明しておこう。まず、

という言葉はこの後もよく出てくる。これは

の二つの性質を合わせ持っているということである。

 「線型性」とか聞くと「難しい話が始まった」「線型性怖い」と構えてしまう人が時々いるが、上に書いた二つの性質を表現しているだけの言葉だから、心配することはない。自然科学ではこういう性質を持っている計算がたくさん現れるので、名前をつけているだけのことで、たいして難しい内容ではない。
 また、ここまで微分の計算をやってきたのだから、以上の性質も納得できるはず。

確認するには、$\alpha f({x})+\beta g({x})$を微小変化させてみればよい。

\begin{equation} \begin{array}{rl} \alpha f({x}+\mathrm dx)+\beta g({x}+\mathrm dx) =& \alpha \underbrace{(f({x})+f'({x})\mathrm dx)}_{\small f({x}+\mathrm dx)}+\beta \underbrace{(g({x})+g'({x})\mathrm dx)}_{\small g({x}+\mathrm dx)} \\ =&\alpha f({x})+\beta g({x}) +\underbrace{(\alpha f'({x})+\beta g'({x}))}_{\left(\alpha f({x})+\beta g({x})\right)'}\mathrm dx \\ \end{array} \end{equation}

となって線型性が確認できる(ここ以後しばらくの計算では${\cal O}((\mathrm dx)^2)$には興味がないので、常に省略する)。この式をあえて図で表現しておくと以下のようになる。

微分が線型性を持つことがわかったので、

\begin{equation} {\mathrm{d} \over \mathrm dx}\left( a {x}^\alpha + b {x}^\beta + c{x}^\gamma+\cdots\right) = a\alpha {x}^{\alpha-1}+ b\beta {x}^{\beta-1}+ c\gamma {x}^{\gamma-1}+\cdots \end{equation}

のように冪の和の微分も簡単にできるようになった。

簡単な微分の計算 受講者の感想・コメント

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。

今までの復習のような内容だった。
もう一回、まとめなおしておきましょう。

今回は前回の内容と重なっているところもあって、理解しやすかった。
微分の中身をよく理解しておいてください。

梅雨が嫌です。
嫌だといっても天気はどうしようもないので、がんばっていきましょう。

前回、寝坊して授業にいけませんでした。すみません。
先週の分は自力で勉強してくださいね。

微分の基礎がおさらいできてよかった。先週は寝坊しました…
先週の分は自分で勉強しておいてください。

<大>と比較した時に<小>を消去するという考え方に、なるほどと思いました。
<小>だけしかないときに消してしまわないように気をつけましょう。

いろいろな微分をしたときに、なぜ$f'(x)=nx^{n-1}$の形になるのかということが見えてきました。$x^3$までは図形を使ってみることができたけど、4次以上になると図形で書くことはできないが、考えてみると、底面が$x^{n-1}$で、それに高さ$\mathrm dx$があって$n$方向に広がるので$n$倍するイメージかなと思いました。
そのイメージでいけば、$n$次元も考えられます。

微分するのが楽しくなってきた。$\mathrm dx$と$\mathrm dy$の大きさを気にしてたけど、あまり意味がないことを知れたのが今日の収穫でした。
「どうせ0になるやつ」あるいは「大きさには意味がなくて比だけが大事なやつ」と考えておいてください。

例え方が面白くてわかりやすいです。
わかってもらえてよかったです。

当たり前ではあるが、様々な微分の公式が定義から導かれることが確認できてよかった。詳しく計算して意味がわかった。
微分の意味を理解して、計算していきましょう。

高校でならった公式意外にも、0に近い$\mathrm dx$を使って微分できた。$\lim_{h\to0}$みたい。
limを取る部分の計算を「暗黙の了解」で済ませているのが今日の計算方法です。

今回微分の性質を理解できた。
素晴らしい。

$\mathrm dx$と$\mathrm dx^2$の違い:高次の微小量(オーダーが違う)を理解した。
これからもどんどん使っていきます。

お金で2次以降の切り捨ての説明がわかりやすかった。
やっぱりお金は大事だからね。

微分の計算など、高校ではやってない考え方でできてよかったです。
大学では今日のようなやり方も大事です。

今日の内容はよくわかりました。しっかり復習したいです。
復習よろしく。

微分が、今日習ったようにして公式とかできたことがわかってスゴイと思った。
全部こうやって公式作っていきます。

$y+\mathrm dy=(x+\mathrm dx)^2=x^2+2x\mathrm dx$で後を省ける!
どうせ消えるものはさっさと省くという考え方です。

極限を取る以外のやりかたで微分ができることに驚きました。$f(x+\mathrm dx)=f(x)+f'(x)\mathrm dx$のありがたみをとても感じました。線形性の説明もとてもわかりやすかったです。
今日やった計算も、極限取っているのと理屈は同じです。

$f(x+\Delta xx)$と$f(x)$の差をとることによって微分が求められることがわかった。$(x+\Delta x)^n$の時、$x^n+{}_nC_1x^{n-1}\Delta x+\cdots+{}_nC_n(\Delta x)^n$という考え方が二項定理ですか。
二項定理で、最初の方だけ使っている感じです。

先生のお金のたとえがすごくわかりやすかったです! 微分めっちゃ楽しいです!
楽しんでくれて何より。

前回、0でない数字を限りなく0にするのに納得がいかなかったが、今日の$\mathrm dx^2$を0にしたりする微分法が面白かった。
小さいものを消していく、という計算もなかなか面白いでしょ。

微分の特徴について学ぶことができた。
それはよかった。

微分がわかってきた気がします。もっと好きになれるようがんばります。
好きになっていきましょう。

${\mathrm dy\over \mathrm dx}={x\over y},{\sin\theta\over\theta}=\sin,{\sin x\over n}=six=6$。なるほど。
いや、そこ納得しちゃいけないところだからね。

微分の演算でしくみがわかって、微分の計算がしやすかった。
仕組みを理解した上で計算をしていきましょう。

微分の奥深さが分かって楽しい授業だった。
まだまだ奥の奥があります。

注目する値によって略することのできる値に違いが出ることがわかった。
「何が消せるか」の理屈を理解しておきましょう。

ふと思ったけど、先生はどんなアニソンを聞きますか。
いろいろ聞くけど、最近はKalafina,ALI PROJECTぐらいかな。

$x+h$を$\lim_{h\to0}$を使って求めた高校のやり方ではなく、$\mathrm dx$を使ってのやりかたを勉強できて、おもしろかった。
結局は同じ計算なんですが、こういう計算の方が後々は使いやすいです。

前の授業休んでしまったので、ついていけるか不安でしたが、結局、微分は変化の割合であると主ました。なぜ中学校の先生は教えてくれない…。こんがらがるのかなー。
微分を教えるのは高校でしょう。高校でも変化の割合だということは教えてますよ。

なかなかこのように微分について深く考えたことがなかったので、すごく興味深く授業を受けることができました。
深く考えながら、勉強していきましょ。

単純に$y=x^{m\over n}$の微分が$y'={m\over n}x^{{m\over n}-1}$であると計算するのではなく、$y^n=x^m$の形に直して$\underbrace{(y+\mathrm dy)\cdots(y+\mathrm dy)}_{n個}=\underbrace{(x+\mathrm dx)\cdots(x+\mathr dx)}_{m個}$として$y^n+ny^{n-1}\mathrm dy=x^m+mx^{m-1}\mathrm dx$で導いた考え方がおもしろかった。面積や体積の変化量で$\mathrm dx^2$が小さく省くことができるという例えが分かりやすかった。
いろんなやり方を理解していきましょう。

どのようにして$y=x^a$→$y'=xx^{a-1}$の公式が成り立っているのか知ることができて、嬉しかった。
どんな式にも成り立ちというものがあります。

様々な形の式が微分をするとどのような動きをするのか改めて確認することができた。これからの問題を解く上で、今回学んだ事象を考えながら解いていくことを心がける。
中身をつかんでいきましょう。

微分の意味や本質がわかってきた。$f(x)+f'(x)\mathrm dx$と$f(x+\mathrm dx)$の値が同じという考え方はまさに微分だなと思った。
微分の考えをつかんでいきましょう。

微分がよく分かった。
それはよかった。

高校でやった${\mathrm dy\over \mathrm dx}=f'(x)$、いわゆる「$y$を$x$で微分する」というものが$\mathrm dy=f'(x)\mathrm dx$となり、$\mathrm dy$と$\mathrm dx$の比というふうにつながったことがすごいと思った。
同じことを書き方を変えただけなんですが、この書き方の方が後で使う時も便利です。

微分が楽しくなってきました。
楽しんでいきましょう。

微分のしくみについて理解が深まりました。
それはよかった。

今まではずっと導関数の定義にひたすら当てはめるか公式っぽく計算していきましたが、微小の意味をちゃんと考えるととてもおもしろかったです。最初$\mathrm dy=$○$\mathrm dx$の形で出てきたときには?となったけど、${\mathrm dy\over \mathrm dx}=$○の形になった瞬間に!!となってスゲーと思いました。
実は、$\mathrm dy=$ $\mathrm dx$の形の方が(物理なんかで使う時には)本質的なんですよ。

$\mathrm dx^2$や$\mathrm dy^2$が消えるのは<大>+<小>のような大小関係が成り立っている時だとわかった。
はい。だから状況によっては、$\mathrm dx^2$を消してはいけないこともあります。

正方形や立方体で考えると、微分したときに無視する場所がわかりやすかった。
いろいろ、図形で考えてみてください。

線形性・・こわくない(そう思うようにします)。
こわくないよ〜〜。

記号がたくさんでてきて難しい〜。
いやいや、まだまだ「たくさん」までは行ってないぞ〜。

線型性をこわがっていた自分がばかばかしく思えました。
全然、こわいものじゃないでしょ。

高校のとき$(f(x)+g(x))'=f'(x)+g'(x)$になるのがいまいち納得できていなかったが、今日の講義で線型性とともに理解できたので非常によかったです。
納得できてよかった。

線型性ありがたい。
そうです、ありがたい性質なんです。

前回は先生の威圧感により体調くずし休んでしまったが、今回は先生に加え線型性も威圧感を出してきて、もう怖い。
とりあえず線型性の方は全然怖くないし、威圧感もないはず。

漫画「刃牙」を読んでいて、全ての生物を同じ大きさにした場合、最強はカマキリと聞いたんですけど、どう思います?
その話は実は何週か後でやることになっているのでお楽しみに。結論先に言っておくと、人間と同じ大きさになったカマキリは弱いです。

線型性