Johns Hopkins University
Rechnen durch Daten & Modellierung: Differenzierungsregeln
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Rechnen durch Daten & Modellierung: Differenzierungsregeln

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Differentialberechnung durch Daten und Modellierung

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Joseph W. Cutrone, PhD

TOP-LEHRKRAFT

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Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.8

(49 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
7 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
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In diesem Kurs gibt es 7 Module

Im vorherigen Kurs haben wir die Ableitung als Grenzwert definiert und berechnet. In diesem Modul werden wir die Ableitungen einiger wichtiger Funktionen untersuchen, darunter Polynome, Exponentiale, Logarithmen und trigonometrische Funktionen. Wir lernen auch Differenzierungsregeln kennen, die uns helfen, Ableitungen effizienter zu berechnen. Schließlich werden wir die Idee der Ableitung auf multivariable Funktionen verallgemeinern und lernen, wie man Ableitungen und Änderungsraten in einem Graphen im Raum findet.

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3 Videos1 Lektüre1 Quiz

Die Formeln dieses Abschnitts ermöglichen es uns, neue Funktionen, die durch Multiplikation oder Division aus alten Funktionen gebildet wurden, zu unterscheiden.

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2 Videos1 Lektüre1 Quiz

Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit den trigonometrischen Funktionen und insbesondere mit ihren Graphen vertraut machen. In diesem Modul werden wir Formeln entwickeln, um Ableitungen für die gängigen trigonometrischen Funktionen Sinus und Kosinus zu finden. Zusammen mit den Produkt- und Quotientenregeln werden die Ableitungen für die übrigen trigonometrischen Funktionen formuliert. Diese neuen Ableitungsformeln werden dann in unseren Katalog aufgenommen, den wir zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Änderungsraten verwenden und anwenden können.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre1 Quiz

Viele Funktionen entstehen durch Komposition von anderen Funktionen. In diesem Modul wird eine der wichtigsten Differenzierungsregeln dieses Kurses entwickelt, die es uns ermöglicht, Ableitungen von Kompositionen von Funktionen zu finden. Diese Regel wird als Kettenregel bezeichnet und hat eine Vielzahl von Anwendungen.

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1 Video1 Lektüre1 Quiz

In diesem Modul wird der Begriff der Ableitung durch den Begriff der partiellen Ableitungen auf multivariable Funktionen angewendet. Es werden algebraische Regeln entwickelt, um partielle Ableitungen von multivariablen Funktionen sowie deren geometrische Interpretationen zu finden. Die Entwicklung der Werkzeuge der Infinitesimalrechnung für multivariable Funktionen ermöglicht die weitere Analyse von komplizierteren Datensätzen.

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1 Video2 Lektüren1 Quiz

In diesem Modul setzen wir die Anwendung partieller Ableitungen fort, um Änderungsraten in jeder Richtung zu finden, indem wir die Theorie der Richtungsableitungen und Gradientenvektoren entwickeln. Diese neuen Werkzeuge der Multivariablenrechnung können dann auf Probleme in der Wirtschaft, Physik, Biologie und Datenwissenschaft angewendet werden.

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1 Video2 Lektüren1 Quiz

Wenden Sie die Theorie dieses Kurses an, um eine Flugbahn für ein landendes Flugzeug zu modellieren.

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Dozent

Lehrkraftbewertungen
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Joseph W. Cutrone, PhD

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Geprüft am 1. Juni 2021

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Geprüft am 22. Jan. 2024

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Geprüft am 3. März 2024

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