1接線の傾き

「接線の傾き」とは、図形に接した直線において「
の増分
の増分」を計算したものです。 例えば、上の図の接線では
が
増加したときに
が
増加していますので、接線の傾きは「



」です。 直線の図形を




と表すと、
の値が傾きになります。



















接線の傾きの身近な例としては、走行距離に対する速度があります。 時間を
とし、車が走った距離を
としたときの図形を図1-2のように表すと、各
における接線の傾きとは、それぞれの時間における速度を意味します。




このように接線の傾きとは、「走行距離」に対する「速度」だったり、「坂道の高さ」に対する「斜面の勾配」だったり、「バケツに水が溜まった量」に対する「水の流量」だったりする身近な値ですので、接線の傾きが計算できると多くの分野で役に立ちます。 このように、図形の各点における接線の傾きを求めることを、数学では「微分」といいます。
2例題
それではさっそく、例題として接線の傾きを求めてみましょう(図2-1)。

この問題は、第6話で説明した「極限」を使うことで接線の傾きが求まります。 「

のときの
」と、少しずらした「



のときの
」を結んだ直線を考え、
を「
















」のように限りなく
に近づけると、直線の傾きは接線の傾きに近づいていきます(図2-2)。































図が細かくてややこしいですが、要するに


の曲線上にある2点を限りなく狭めていくことで、

のときの接線の傾きを求めようというものです。
を限りなく
に近づけることで、2点は限りなく

に近づいていきます。












接線の傾きとは「
の増分
の増分」ですので、
を限りなく
に近づけたときの直線の傾きは「












」となり、計算すると限りなく「
」に近づくことが解ります(図2-3)。





















従って、答えは「
」です。

3微分
さて、ここまでの流れを任意の関数に一般化します。












































そして、すべてのxに対して



が収束するとき、この



を「
」と書き、「
を
で微分する」といいます。 またこのときの



は


の「導関数」といいます。






















例えば、先ほどの


を
で微分すると、図3-1のようになります。





のとき、
を
で微分すると、
より、すべてのに対して
は収束するので、
は導関数である。
すなわち、。
試しに先ほどの例題のように
に
を代入すると、









となって、先ほどの結果と一致することが分かります。













ちなみに、「
」は「
」とも書けます。 この「
」とは、「
」における「
」のようなもので、右に来るものを
で微分する意味になります。 例えば、



を
で微分する場合「




」と書けます。 もちろん、
ではなく
で微分する場合は
となります。























また「
」は、
の微小な変化量を「
」としたときの、
の微小な変化量を「
」と考えて、「
」という分数のように見なすこともできます。 実際「微分形式」という分野では「
」と「
」を分離してそれぞれ変数のように扱います。












「
」は、微分する変数が明らかな場合は、簡略化して「
」と書かれることがあります。



4主な関数の微分
それでは主な関数を順番に微分していきましょう。 細かな話が続きますが、大まかな流れは同じです。 以下の内容を組み合わせることで、多くの関数が微分できるようになります。
4.1xのa乗の微分
先ほど


の微分を求めましたが、任意の実数
に対し、


の微分を求めることができます。 


を微分すると、「




















」となります(図4-1)。



































のとき、
。
例えば


を微分すると「


」となります。








また
は

であることを利用すると、分数の微分が













と求まります。 同様に
は
であることを利用すると、平方根の微分が
















と求まります。








































4.2三角関数の微分
三角関数を微分すると、表4-1の通りです。
関数 | 導関数 |
---|---|
![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
微分すると、


は


に、


は



になります。

















このあたりの関数は極限を計算するのが大変なため、多くの人は微分した結果を暗記しています。
4.3指数関数と対数関数の微分
指数関数と対数関数を微分すると、表4-2の通りです。
関数 | 導関数 |
---|---|
![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
若干複雑ですが、微分すると、
は





に、



は








になります。 ここで「
」とは、「ネイピア数」と呼ばれ、























と定義される無理数です。 「
」は数学でよく現れる定数ですが、やや難しいので、
は

くらいの数と憶えておくだけで十分です。























































特に底
が
であるとき、





を利用することで、導関数はシンプルな形になります(表4-3)。









関数 | 導関数 |
---|---|
![]() ![]() |
![]() ![]() |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
![]() |


またこのように対数関数の底が
のとき、この関数を「自然対数」といい、底を省略して書くことが多いです。 つまり、








です。











4.4微分の線形性
次は「









」のような、足し算で繋がって「



























」の形になっている関数の微分です。 








は任意の実数で、








は任意の関数です。




























































これを微分すると、図4-2となります。
のとき、
。
つまり、定数部分








はそのままにして、それぞれの








を微分すれば良いことになります。




















例えば









を微分すると、「
」「
」「
」の部分だけを微分して、










となります。




























4.5積の微分
次は「







」のような、掛け算で繋がって「









」の形になっている関数の微分です。




















これを微分すると、図4-3となります。
のとき、
。
つまり、


をそのままに


を微分したものと、


をそのままに


を微分したものの和となります。
















例えば







を微分すると、















となります。


























4.6合成関数の微分
次は









のような、関数が入れ子になって







の形になっている関数の微分です。






















































のとき、
とおくと、
。
つまり、





を


で微分したものと、


を
で微分したものの積となります。
















例えば









を微分すると、




とおいて、































となります。


















































5微分できない例
さて、微分の定義に「すべてのxに対して



が収束するとき」とありましたが、言い換えると、



が収束しなければ微分できないことになります。










微分できない例としては、「連続」でなかったり、十分なめらかでないものがあります(図5-1)。

図の場合では、微分できない点が少ないため、その点を除く区分に分割してからそれぞれの区分を微分する方法が採られることがあります。
6高階微分


























例えば、走行距離を時間で微分すると速度になりましたが、速度を時間で微分すると加速度になります。 つまり、加速度を求めるには走行距離を
階微分することになります。

そして、さらに微分を繰り返して合計
回微分することを、「
階微分」といい、「
」と表します。



微分する変数が明らかな場合、
は

と書かれたり、
は


と書かれたりします。









7偏微分と全微分
これまで




の
次元平面における微分を解説しましたが、次は
次元の立体における微分を説明します。








立体の場合、図形の式は






の関数となりますが、これを微分するには
つの方法があります。
軸や
軸などに沿った「接線の傾き」を求める方法と、曲面に対する「接平面の傾き」を求める方法です(図7-1)。












立体に対し、
軸や
軸に沿った接線の傾きを求めることを「偏微分」といい、曲面に対する接平面の傾きを求めることを「全微分」といいます。 また偏微分を特定の軸にこだわらず、任意の方向に対して行う場合「方向微分」といいます。


また、
次元の立体に限らず、
次元の立体に対して偏微分や全微分は行えます。


物理学では、水の流れも、物体の運動も、宇宙における重力の分布も、全部
次元の立体として表現できますので、これらを扱うときに偏微分や全微分が応用されます。

8微分方程式
また、「







のときの
を求めよ」のように、方程式に導関数が含まれたものを「微分方程式」といいます。










例えば、人口の増加や、放射性元素の崩壊や、熱の伝導について計算しようとすると、式に導関数が現れて微分方程式を解くことになります(図8-1)。
ある生物は、個体数に比例した速度で増殖していくとします。 すると、時間を、個体数を
、比例定数を
として、この生物の個体数は、
の微分方程式で表されることになります。
この微分方程式を解くと、を任意の定数、
をネイピア数として、
が得られます。
この解







を微分すると、















となりますので、元の微分方程式と一致していることが分かります。 この解から、個体数


は指数関数的に増減することが読み取れます。






























なお多くの微分方程式はそのまま解くことが困難なため、解ける形に変換してから解を求めたり、近似的に求めたりします。
今回は、接線の傾きを求める「微分」について説明しました。 次回は、図形の面積を求める「積分」について解説します!