「微分」の版間の差分

導函数を求める過程を'''微分'''あるいは微分法、微分演算 (''differentiation'') と言い、その逆の過程（[[原始函数]]を求めること）を{{仮リンク|反微分|en|antiderivative}}という。[[微分積分学の基本定理]]は反微分が[[積分]]と同じであることを主張する。一変数の微分積分学において微分と積分は基本的な操作の二本柱である<ref>本項に述べる微分法は多くの情報源を持つ非常によく確立された数学の分野である。本項に書かれているような内容の大半は {{harvnb|Apostol|1967}}, {{harvnb|Apostol|1969}}, {{harvnb|Spivak|1994}} に含まれる。</ref>。

 

{{仮リンク|微分係数|en|differential coefficient|preserve=1}}あるいは'''導函数'''（あるいは単に微分 (derivative)）を求める操作を'''微分'''あるいは'''微分法''' (''differentiation'') と呼ぶ。{{mvar|x}} を変数とする[[函数]] {{math|''f''(''x'')}} の微分は、変数の変化に対する函数の値の変化率（これを {{mvar|x}} に関する {{mvar|f}} の微分係数という）を測るものである。{{mvar|x, y}} が[[実数]]であるとき、{{mvar|f}} の {{mvar|x}} に対する値をプロットした[[函数のグラフ]]を考えれば、微分係数の値はこのグラフの各点における[[傾き (数学)|傾き]]である。

 

 

== 関連項目 ==

* [[自動微分]]

* {{仮リンク|微分可能性の等級|en|Differentiability class}}: [[滑らかな函数|滑らかさ]]

* {{仮リンク|微分法則|en|Differentiation rules}}

* {{仮リンク|フラクタル微分|en|Fractal derivative}}

* [[無限小]]

== 注釈 ==

{{Reflist|2}}