【微積分】三角函數求導積分公式的巧妙記憶

三角函數積分求導公式的巧妙記憶

在這里插入圖片描述
圖像的整體記憶:
上面是sinx cosx
下面也是s開頭,secx,cscx
中間是tanx cotx

解釋說明:
1?? 對角線互為倒數,即sinx對角線是cscx,這樣我們可以更好記住這個六邊形圖像。
2??順時針方向上,某一個三角函數=接下來的兩個三角函數之比,如tanx=sinx/cosx
3??平方和規律,大六邊形由6個小三角形組成,其中的三個倒三角形的上兩個頂點平方和,等于下面那個點的平方
4?? 對三角函數無論是積分還是求導,我們發現規律都是兩個三角函數組合的形式。
中下下,如果是中間的tanx,cotx,他的導數就是,他下面那個三角函數乘于兩次,注意那個帶負號的三角函數分區,他求導和積分要帶負號。
下下中,同理
導相乘,對對和:求導是相乘,積分是加一起。
5?? 記住導數,積分導數互為逆運算,所以不難記住。
6??三次方公式也要記憶,二分之一導+和別忘了csc有負號

重要的說明:

ln ? ∣ sec ? x + s e c x ∣ + C = ln ? ∣ 2 sec ? x ∣ + C = ln ? 2 + ln ? ∣ sec ? x ∣ = ln ? ∣ sec ? x ∣ + C 負號 ? ln ? ∣ csc ? x + csc ? x ∣ + C = ? ln ? ∣ 2 csc ? x ∣ + C = ? ln ? 2 + ? ln ? ∣ csc ? x ∣ = ? ln ? ∣ csc ? x ∣ + C = ln ? ∣ s i n x ∣ + C 負號提進去 ? ln ? ∣ csc ? x + cot ? x ∣ + C = 可以把負號提進去,取倒數整理 = 書上公式 = ln ? ∣ csc ? x ? cot ? x ∣ 這個記哪個都行 \ln \left|\sec x + secx\right| + C = \ln \left|2\sec x\right| + C = \ln 2+ \ln \left|\sec x\right|= \ln \left|\sec x\right| + C負號\\\: - \ln \left|\csc x + \csc x\right| + C = - \ln \left|2\csc x\right| + C = - \ln 2 + - \ln \left|\csc x\right| = - \ln \left|\csc x\right| + C = \ln \left|sinx\right| + C負號提進去\\\: - \ln \left|\csc x + \cot x\right| + C = 可以把負號提進去,取倒數整理 = 書上公式 = \ln \left|\csc x - \cot x\right|這個記哪個都行\:\: lnsecx+secx+C=ln2secx+C=ln2+lnsecx=lnsecx+C負號?lncscx+cscx+C=?ln2cscx+C=?ln2+?lncscx=?lncscx+C=lnsinx+C負號提進去?lncscx+cotx+C=可以把負號提進去,取倒數整理=書上公式=lncscx?cotx這個記哪個都行

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/12699.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/12699.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/12699.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

Web課外練習7

<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>照片墻</title><style>body {display: …

libcity筆記: HSTLSTMEncoder

1 __init__ 2 encode 得到的內容如下&#xff1a; data_feature的內容&#xff1a; 一共有多少個location1【包括pad的一個】最長的時間間隔&#xff08;秒&#xff09;最長的距離間隔&#xff08;千米&#xff09;多少個useer idpadding 的locationidpad_item的內容 location…

SpringBoot 3.2.5 + ElasticSearch 8.12.0 - SpringData 開發指南

目錄 一、SpringData ElasticSearch 1.1、環境配置 1.2、創建實體類 1.3、ElasticSearchTemplate 的使用 1.3.1、創建索引庫&#xff0c;設置映射 1.3.2、創建索引映射注意事項 1.3.3、簡單的 CRUD 1.3.4、三種構建搜索條件的方式 1.3.5、NativeQuery 搜索實戰 1.3.6…

深度學習面試問題 | 降維

本文給大家帶來的百面算法工程師是深度學習降維面試總結&#xff0c;文章內總結了常見的提問問題&#xff0c;旨在為廣大學子模擬出更貼合實際的面試問答場景。在這篇文章中&#xff0c;我們還將介紹一些常見的深度學習面試問題&#xff0c;并提供參考的回答及其理論基礎&#…

【面試必看】MySQL部分

MySQL 1. 基礎 1. 什么是關系型數據庫&#xff1f; 一種建立在關系模型的基礎上的數據庫。關系模型表明了數據庫中所存儲的數據之間的聯系&#xff08;一對一、一對多、多對多&#xff09;。各種表中&#xff08;比如用戶表&#xff09;&#xff0c;表中的每一行就存放著一條…

【leetcode面試經典150題】-26. 刪除有序數組中的重復項

26. 刪除有序數組中的重復項 1 題目介紹1 個人解題思路1.1 解題代碼1.2 思路解析 2、分析官方題解2.1 快慢雙指針 1 題目介紹 給你一個 非嚴格遞增排列 的數組 nums &#xff0c;請你 原地 刪除重復出現的元素&#xff0c;使每個元素 只出現一次 &#xff0c;返回刪除后數組的新…

新手小白如何使用云平臺復現論文代碼——體驗yolov8監控交通流

介紹&#xff1a;YOLOv8 是一種開源目標檢測算法&#xff08;模型&#xff09;&#xff0c;是 YOLO(You Only Look Once) 系列算法的最新版本。它使用單次預測框架對圖像中的對象進行定位和分類。這種方法可以檢測多個對象&#xff0c;并且速度更快&#xff0c;準確率更高。 參…

framework ‘CoreAudioTypes‘ not found

幾天前我升級Xcode15之后遇到了這個問題。關于“CoreAudioTypes”的信息完全是誤導。在我的例子中&#xff0c;原因是在刪除一些舊代碼時&#xff0c;我不小心刪除了仍然需要的類。然而&#xff0c;在構建時彈出的唯一消息是關于“CoreAudioTypes”——當我恢復丟失的類時&…

一例Phorpiex僵尸網絡變種的分析

概述 這是一例Phorpiex僵尸網絡變種&#xff0c;通過NSIS打包&#xff0c;加載惡意dll(Flaminius.dll)&#xff0c;讀取dat文件&#xff08;Preoral.dat&#xff09;&#xff0c;在內存解密并解壓縮出一個Pe&#xff0c;創建同名傀儡進程并注入。通過可移動存儲介質傳播&#…

告別信用卡綁定煩惱:探索這個全功能的Azure語音替代品,包含AI視頻制作!(微軟Azure語音替代方案)

文章目錄 ?? 介紹 ???? 演示環境 ???? 文章內容 ???? 語音合成的替代方案?? 功能特色?? 使用步驟示例?? 相關鏈接 ???? 介紹 ?? 雖然微軟Azure語音服務為個人用戶提供了充足的免費語音合成額度,但其注冊過程中的信用卡綁定要求、繁瑣的API配置步驟卻…

【BOSS直聘爬取系統功能介紹】

完整代碼關注公眾號 &#xff1a; 爬取網站&#xff1a;BOSS直聘&#xff1a;https://www.zhipin.com/ 難點 1. boss直聘不論什么崗位都只會展示10頁數據&#xff0c;就算在網頁里加到了11&#xff0c;內容也會和10一樣。 2.多次訪問會有驗證碼需要登錄&#xff0c;這部分需…

短視頻世上無人再似她:成都鼎茂宏升文化傳媒公司

短視頻世上無人再似她 —— 記憶中的光影傳奇 在短視頻盛行的今天&#xff0c;每一位創作者都在用鏡頭捕捉生活&#xff0c;記錄世界&#xff0c;但有那么一位藝術家&#xff0c;她的作品如同夜空中最亮的星&#xff0c;即便是在信息洪流中&#xff0c;也依然閃耀著獨一無二的…

jupyter_lab修改默認目錄

1、配置jupyterlab和jupyternotebook的默認工作路徑。 2、不廢話&#xff0c;直接上步驟 在Jupyter Notebook或者cmd命令行中輸入&#xff1a; jupyter notebook --generate-config jupyter-lab --generate-config生成配置文件“jupyter_notebook_config.py"和jupyter_la…

高通Android 11/12/13 通過包名設置默認launcher

背景&#xff1a;最近在封裝供第三應用系統SDK 接口&#xff0c;遇到一個無法通過包名設置主launcher代碼坑所以記錄下。 涉及類roles.xml # <!---~ see com.android.settings.applications.defaultapps.DefaultHomePreferenceController~ see com.android.settings.appl…

重啟服務器后node節點顯示NotReady

場景&#xff1a;夜間進行了斷電維護&#xff0c;重啟后發現業務無法使用&#xff0c;檢查發現一個node節點顯示NotReady. 去到目標服務器查看kubelet服務未成功啟動 journalctl -u kubelet 執行journalctl -u kubelet 查看日志發現提示&#xff1a; ailed to run Kubelet: run…

BFS和DFS優先搜索算法

1. BFS與DFS 1.1 BFS DFS即Depth First Search&#xff0c;深度優先搜索。它是一種圖遍歷算法&#xff0c;它從一個起始點開始&#xff0c;逐層擴展搜索范圍&#xff0c;直到找到目標節點為止。 這種算法通常用于解決“最短路徑”問題&#xff0c;比如在迷宮中找到從起點到終…

鐵路機輛作業移動智能終端的特點是什么?

在鐵路機輛作業的現代化進程中&#xff0c;移動智能終端以其獨特的優勢成為了不可或缺的裝備。這些終端以其高度的便攜性&#xff0c;使得工作人員能夠隨時隨地處理各種作業任務&#xff0c;極大地提升了工作效率。它們具備出色的抗干擾性和高防護性&#xff0c;能夠在復雜多變…

算法學習系列(六十一):樹形DP

目錄 引言一、沒有上司的舞會二、樹的重心三、樹的最長路徑四、樹的中心 引言 關于這個樹形 D P DP DP 代碼其實都是那一套&#xff0c;核心還是在于思維上的難度&#xff0c;關鍵是這個思路你能不能想明白&#xff0c;想明白了就非常的簡單&#xff0c;因為代碼幾乎長得都差…

LLM應用-prompt提示:讓大模型總結生成思維導圖

第一步&#xff1a;大模型生成markdown思維導圖格式 例如&#xff1a;kimi 總結pdf文檔案例&#xff1a; 生成的markdown格式&#xff1a; # 知識圖譜的構建及應用 ## 一、知識圖譜的構建 ### 1. 數據采集 - 來源&#xff1a;結構化數據庫、半結構化網頁、非結構化文本 - 預處…