导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f'（x0）或df（x0）/dx。 导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。如果函数的自变量和取值都是实数的话，函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。例如在运动学中，物体的位移对于时间的导数就是物体的瞬时速度。 不是所有的函数都有导数，一个函数也不一定在所有的点上都有导数。若某函数在某一点导数存在，则称其在这一点可导，否则称为不可导。然而，可导的函数一定连续；不连续的函数一定不可导。 对于可导的函数f(x)，x↦f'(x)也是一个函数，称作f(x)的导函数（简称导数）。寻找已知的函数在某点的导数或其导函数的过程称为求导。实质上，求导就是一个求极限的过程，导数的四则运算法则也来源于极限的四则运算法则。反之，已知导函数也可以倒过来求原来的函数，即不定积分。微积分基本定理说明了求原函数与积分是等价的。求导和积分是一对互逆的操作，它们都是微积分学中最为基础的概念。
导数
n. derivative
misc. differential coefficient
网络释义专业释义
... differential equation 微分方程 differential coefficient 导数 differential transformer 差接变压器,差动变压...
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短语
方向导数 [数] directional derivative ; directional ; Richtungsableitung
李导数 [数] Lie derivative
时间导数 time derivative
共变导数 [数] covariant derivative
对数导数 [数] logarithmic derivative
泛函导数 Functional derivative
一阶导数 First derivative ; first order derivative ; FDDSC ; LOGR-FD
高阶导数 higher order derivative ; derivatives of higher order ; High Order Derivatives
偏导数 [数] partial derivative
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derivative - 引用次数：256
With it, we can construct symmetric interpolating scaling function and its relevant average-interpolating scaling function with support. The former’s 1st derivative can be computed with the latter.
用它可以构造出具有紧支、插值特性的对称尺度函数和相应的平均插值尺度函数，且利用平均插值尺度函数可计算出相应对称插值尺度函数的一次导数。
参考来源 - 用Lifting构造插值尺度函数求解边值问题derivation - 引用次数：5In second chapter, we discuss the problems of estimating in the derivation of bounded functions.
第二章研究有界正则函数导数的估计问题。
参考来源 - 有界正则函数导数及系数估计derivate - 引用次数：5 参考来源 - 平面上模糊数值函数的Henstock积分 -
derivative - 引用次数：98
And the characters of the pitch contour and pitch derivative are analyzed for the purpose of emotion recognition.
本文还对基频轮廓及基频轨迹导数等特征与情感状态之间的关系进行了分析。
参考来源 - 基于语音信号的情感识别研究 -
differential coefficient - 引用次数：1 参考来源 - 分光光度法同时测定水样中Cr（Ⅲ）和Cr（Ⅵ）的含量
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derivative
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derivative
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derivativederivate
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双语例句原声例句
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我们再求一次导数，也就是对导数求导。
Let's sneak in one more derivative here, which is to take the derivative of the derivative.
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那么，那个方向的导数是什么呢？
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它只有关于每个变量的偏导数。
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And what's fallen out when we do that, because in each case, one of the first derivatives gives us the entropy.
当我们这样做时就得到了结果，因为在这些例子中，一阶导数是熵。
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And all this is, is saying that when you take a mixed second derivative, it doesn't matter in which order you take the two derivatives.
麦克斯韦关系的本质是,当你考虑混合的二阶导数时，求导的顺序不影响最后的结果,现在，我们利用这些关系。
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If you knew only the third derivative of the function, you can have something quadratic in t without changing the outcome.
如果方程里有三阶导数,你就可以引入一个二次项,但是结果却不会变
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