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如何用R语言进行导数计算？
高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课，同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识。我在学习高数的时候绞尽脑汁，但始终都不知道为何而学，生活和工作基本用不到，就算是在计算机行业和金融行业，能直接用到高数的地方也少之又少，学术和实际应用真是相差太远了。
不过，R语言为我打开了一扇高数应用的大门，R语言不仅能方便地实现高等数学的计算，还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中。因为R语言我重新学习了高数，让生活中充满数学，生活会变得更有意思。本节并不是完整的高数计算手册，仅介绍了导数计算和偏导数计算的R语言实现。
导数（derivative）是微分学的基本概念，其定义为，若函数y=f（x）在x 0 的某个邻域内有定义，当自变量x在x 0 处取得增加Δx（点x 0 +Δx仍在该邻域内）时，相应的函数取得增量Δy=f（x 0 +Δx）-f（x 0 ）；如果Δy与Δx之比当Δx趋于0时的极限存在，则称函数y=f（x）在点x 0 处可导，并称这个极限为函数y=f（x）在点x 0 处的导数，记为f'（x 0 ），即
也记作
或
。
通过R语言可以使用deriv（）函数直接进行导数的计算，比如要计算y=x 3 的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=3x 2 ，当x=1时，y'=3，当x=2时，y'=12。
本节的系统环境是：
·Windows 7 64bit
·R：3.1.1 x86_64-w64-mingw32/x64（64-bit）
用R语言程序实现导数计算，代码如下。
> dx <- deriv（y ~ x^3， "x"） ； dx # 生成导数公式
expression（{
.value <- x^3
.grad <- array（0， c（length（.value）， 1L）， list（NULL， c（"x"）））
.grad[， "x"] <- 3 * x^2
attr（.value， "gradient"） <- .grad
.value
}）
> mode（dx） # 查看dx变量类型
[1] "expression"
> x<-1：2 # 给自变量x赋值
> eval（dx） # 运行求导计算
[1] 1 8 # 原函数的计算结果
attr（，"gradient"） # 使用梯度下降法，导函数的计算结果
x
[1，] 3 # x=1，dx=3*1^2=3
[2，] 12 # x=2，dx=3*2^2=12
用R语言程序计算的结果，与我们手动计算的结果是一致的。但计算过程其实是有很大区别的，我们手动计算时是通过给定的导数计算公式，变形后完成计算。而用计算机程序计算时，是使用梯度下降法来计算一阶导数，是一种最优化的近似算法。对于手动计算导数时，如果函数比较复杂而且比较难应用可变形的公式，那么手动计算就会有非常大的困难，而计算机程序的方法是一般的导数计算方法，不会受到公式难于变形的影响。
我们使用deriv（expr，name）函数时通常要传2个参数，第一参数expr就是原函数公式，用~号来分隔公式的两边，第二参数name用于指定函数的自变量。deriv（）函数会返回一个表达式expression类型变量，再用eval（）函数运行这个表达式就可得到计算结果，如上面的代码实现。
如果希望以函数的形式调用计算公式，那么你还需要传第三个参数func，并让func参数为TRUE，参考下面的代码实现。
计算正弦函数y=sin（x）的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=cos（x），当x=π时，y'=-1，当x=4π时，y'=1。
> dx <- deriv（y ~ sin（x）， "x"， func= TRUE） ； dx # 生成导数公式的调用函数
function （x）
{
.value <- sin（x）
.grad <- array（0， c（length（.value）， 1L）， list（NULL， c（"x"）））
.grad[， "x"] <- cos（x）
attr（.value， "gradient"） <- .grad
.value
}
> mode（dx） # 检查dx的类型
[1] "function"
> dx（c（pi，4*pi）） # 以参数作为自变量，进行函数调用
[1] 1.224606e-16 -4.898425e-16
attr（，"gradient"）
x # 导函数的计算结果
[1，] -1 # x=pi，dx=cos（pi）=-1
[2，] 1 # x=4*pi，dx=cos（4*pi）=1
对基本的初等函数求导数，通过导数计算公式是可以直接手动完成计算的。下面为一元初等函数的导数计算公式，其中y是原函数，x是y函数的自变量，y'是y函数的导函数。C，n，a为常数，ln表示以自然常数e为底的对数。
接下来，我们分别对这些一元初等函数进行一阶导数的计算。设y为原函数，x是y函数的自变量，且只有一个自变量。
1.常数函数
计算函数y=3+10x的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=0+10x，常数项3的导数为0，当x=1时，y'=10。
> dx<-deriv（y~ 3+10*x，"x"，func = TRUE） # 以函数形式生成导数公式
> dx（1） # 传入自变量，并计算
[1] 13 # 原函数计算结果y=3+10*1=13
attr（，"gradient"）
x
[1，] 10 # 导函数计算结果y'=10*1=10
2.幂函数
计算y=x 4 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=4x 3 ，当x=2时，y'=32。
> dx<-deriv（y~x^4，"x"，func = TRUE）
> dx（2）
[1] 16
attr（，"gradient"）
x
[1，] 32 # 导函数计算结果y'=4*x^3=4*2^3=32
3.指数函数
计算y=4 x 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=4 x ln（4），当x=2时，y'=22.18071。
0> dx<-deriv（y~4^x ，"x"，func = TRUE）
> dx（2）
[1] 16
attr（，"gradient"）
x
[1，] 22.18071 # 导函数计算结果y'=4^x*log（4）=4*2^3=22.18071
计算y=e x 函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=e x ，当x=2时，y'=y=7.389056。
> dx<-deriv（y~exp（1）^x ，"x"，func = TRUE）
> dx（2）
[1] 7.389056
attr（，"gradient"）
x
[1，] 7.389056 # 导函数计算结果y'=exp（1）^x=exp（1）^2=7.389056
4.对数函数
计算y=ln（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=1/x，当x=2时，y'=0.5。
> dx<-deriv（y~log（x），"x"，func = TRUE）
> dx（2）
[1] 0.6931472
attr（，"gradient"）
x
[1，] 0.5 # 导函数计算结果y'=1/x=1/2=0.5
计算y=log 2 x函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=1/xlna，当x=3时，y'=0.4808983。但用R语言编程时，只能计算以自然常数为底的对数的导数，对于原函数不是以自然常数为底的对数，首先要变换成以自然常数为底的对数再进行导数计算，根据对数的换底公式，把以2为底的对数转换为以自然常数为底的对数y=log 2 x=lnx/ln2，
> dx<-deriv（y~log（x）/log（2），"x"，func = TRUE）
> dx（3）
[1] 1.584963
attr（，"gradient"）
x
[1，] 0.4808983 # 导函数计算结果y'=1/（x*log（2）=1/（3*log（2）=0.4808983
5.正弦函数
计算y=sin（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=cos（x），当x=π时，y'=-1。
> dx<-deriv（y~sin（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi）
[1] 1.224606e-16
attr（，"gradient"）
x
[1，] -1 # 导函数计算结果y'=cos（x）=cos（pi）=-1
6.余弦函数
计算y=cos（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=-sin（x），当x=π/2时，y'=-1。
> dx<-deriv（y~cos（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi/2）
[1] 6.123032e-17
attr（，"gradient"）
x
[1，] -1 # 导函数计算结果y'=-sin（x）=-sin（pi/2）=-1
7.正切函数
计算y=tan（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=sec 2 （x）=1/cos 2 （x），当x=π/6时，y'=1.333333。
> dx<-deriv（y~tan（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi/6）
[1] 0.5773503
attr（，"gradient"）
x
[1，] 1.333333 # 导函数计算结果y'=1/cos（x）^2=1/cos（pi/6）^2=1.333333
8.余切函数
计算y=cot（x）函数的导数，由于R语言没有cot（）函数，所以根据三角公式我们手动变形原函数为y=cot（x）=1/tan（x）后再进行导数计算，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=-csc 2 （x）=-1/sin 2 （x），当x=π/6时，y'=-4。
> dx<-deriv（y~1/tan（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi/6）
[1] 1.732051
attr（，"gradient"）
x
[1，] -4 # 导函数计算结果y'=-1/sin（x）^2=-1/sin（pi/6）^2=-4
9.反正弦函数
计算y=arcsin（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为
，当x=π/6时，y'=1.173757。
> dx<-deriv（y~asin（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi/6）
[1] 0.5510696
attr（，"gradient"）
x
[1，] 1.173757 # 导函数计算结果y'=1/sqrt（1-x^2）=1/sqrt（1-（pi/6）^2）=1.173757
10.反余弦函数
计算y=arccos（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=
，当x=π/8时，y'=-1.08735。
> dx<-deriv（y~acos（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi/8）
[1] 1.167232
attr（，"gradient"）
x
[1，] -1.08735 # 导函数计算结果y'=-1/sqrt（1-x^2）=-1/sqrt（1-（pi/8）^2）=-1.08735
11.反正切函数
计算y=arctan（x）函数的导数，根据导数计算公式，用于手动计算的变形结果为y'=1/（1+x 2 ），当x=π/6时，y'=0.7848335。
> dx<-deriv（y~atan（x），"x"，func = TRUE）
> dx（pi/6）
[1] 0.4823479
attr（，"gradient"）
x
[1，] 0.7848335 # 导函数计算结果y'= 1/（1+x^2） = 1/（1+（pi/6）^2）=0.7848335
当我们对一个函数进行多次连续求导计算，就会形成高阶导数。一般地，函数y=f（x）的导数y'=f'（x）仍然是x的函数，我们就把y'=f'（x）的导数叫做函数y=f（x）的二阶导数，记作y''，即
一阶导数的导数叫做二阶导数，二阶导数的导数叫做三阶导数，N-1阶导数的导数叫做N阶导数，习惯上把二阶以上的导数称之为高阶导数。
下面计算函数y=sin（ax）的二阶导数y''，其中a为常数。根据导数计算公式，用手动计算的变形结果，一阶导数为y'=acos（ax），对y'再求导公式变形为，y''=-a 2 sin（ax）
用R语言进行程序实现
> a<-2 # 设置a的值
> dx<-deriv（y~sin（a*x），"x"，func = TRUE） # 生成一阶导数公式
> dx（pi/3） # 计算一阶导数
[1] 0.8660254
attr（，"gradient"）
x
[1，] -1 # 导函数计算结果y'= a*cos（a*x）=2*cos（2*pi/3）=-1
> dx<-deriv（y~a*cos（a*x），"x"，func = TRUE） # 对一阶导函数求导
> dx（pi/3）
[1] -1
attr（，"gradient"）
x
[1，] -3.464102 # 导函数计算结果y'= -a^2*sin（a*x）=-2^2*sin（2*pi/3）=-3.464102
上面二阶导数的计算，我们是手动划分为两次求导进行计算的，利用deriv3（）函数其实合并成一步计算。
> dx<-deriv3（y~sin（a*x），"x"，func = TRUE） # 生成二阶导数公式
> dx（pi/3） # 计算导数
[1] 0.8660254
attr（，"gradient"）
x
[1，] -1 # 一阶导数结果
attr（，"hessian"）， ， x
x
[1，] -3.464102 # 二阶导数结果
我们再计算另外一个二阶导数，计算y=ax 4 +bx 3 +x 2 +x+c，其中a，b，c为常数，a=2，b=1，c=3，根据导数计算公式，手动计算的变形结果，一阶导数为y'=（2x 4 +x 3 +x 2 +x+3'）=8x 3 +3x 2 +2x+1，当x=2时，y'=81，对y'再求导公式变形为，y''=24x 2 +6x+2，当x=2时，y''=110。
> dx<-deriv3（y~a*x^4+b*x^3+x^2+x+c，"x"，func=function（x，a=2，b=1，c=3）{}）
# 通过func参数，指定常数值
> dx（2）
[1] 49
attr（，"gradient"）
x
[1，] 81 # 一阶导数结果
attr（，"hessian"）， ， x
x
[1，] 110 # 二阶导数结果
这样就直接完成了二阶导数的计算，在R语言中二阶导数是可以直接求出的，想计算更高阶的导数就需要其他的数学工具包了。
在一元函数中，我们已经知道导数就是函数的变化率。对于二元函数我们同样要研究它的“变化率”。然而，由于自变量多了一个，情况就要复杂得多。在数学中，一个多变量的函数的偏导数，就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定（相对于全导数，在其中所有变量都允许变化）。偏导数的算子符号为
。记作
f/
x或者f'x。偏导数反映的是函数沿坐标轴正方向的变化率，在向量分析和微分几何中是很有用的。
在xOy平面内，当动点由P（x 0 ，y 0 ）沿不同方向变化时，函数f（x，y）的变化快慢一般来说是不同的，因此就需要研究f（x，y）在点（x 0 ，y 0 ）处沿不同方向的变化率。在这里我们只学习函数f（x，y）在xOy平面沿着平行于x轴和平行于y轴两个特殊方位变动时，f（x，y）的变化率。
x方向的偏导数：设有二元函数z=f（x，y），点（x 0 ，y 0 ）是其定义域D内一点。把y固定在y 0 而让x在x 0 有增量Δx，相应地函数z=f（x，y）有增量（称为对x的偏增量）Δz=f（x 0 +Δx，y 0 ）-f（x 0 ，y 0 ）。如果Δz与Δx之比当Δx→0时的极限存在，那么此极限值称为函数z=f（x，y）在（x 0 ，y 0 ）处对x的偏导数（partial derivative）。记作f'x（x 0 ，y 0 ）。
y方向的偏导数：函数z=f（x，y）在（x 0 ，y 0 ）处对x的偏导数，实际上就是把y固定在y 0 （看成常数）后，一元函数z=f（x，y 0 ）在x 0 处的导数。同样，把x固定在x 0 ，让y有增量Δy，如果极限存在那么此极限称为函数z=（x，y）在（x 0 ，y 0 ）处对y的偏导数。记作f'y（x 0 ，y 0 ）。
同样，我们可以通过R语言的deriv（）函数进行偏导数的计算。下面我们计算一个二元函数f（x，y）=2x
2
+y+3xy
2
的偏导数，由于二元函数曲面上每一点都有无穷多条切线，描述这个函数的导数就会相当困难。如果让其中的一个变量y取值为常数，那么就可以求出关于另一个自变量x的偏导数了，即
f/
x。
下面我们分别对x，y两个自变量求偏导数，设变量y为常数，计算x的偏导数
f/
x=4x+3y
2
，当x=1，y=1时，x的偏导数
f/
x=4x+3y
2
=7。设变量x为常数，计算y的偏导数
f/
y=1+6xy，当x=1，y=1时，y的偏导数
f/
x=1+6xy=7。R语言程序实现如下。
> fxy = expression（2*x^2+y+3*x*y^2） # 二元函数公式
> dxy = deriv（fxy， c（"x"， "y"）， func = TRUE）
> dxy
function （x， y）
{
.expr4 <- 3 * x
.expr5 <- y^2
.value <- 2 * x^2 + y + .expr4 * .expr5
.grad <- array（0， c（length（.value）， 2L）， list（NULL， c（"x"，"y"）））
.grad[， "x"] <- 2 * （2 * x） + 3 * .expr5
.grad[， "y"] <- 1 + .expr4 * （2 * y）
attr（.value， "gradient"） <- .grad
.value
}
> dxy（1，1） # 设置自变量
[1] 6
attr（，"gradient"）
x y # 计算结果，x的偏导数为7，y的偏导数为7
[1，] 7 7
偏导数的程序计算结果与手动计算结果是一致的。
下面我们再求一个复杂函数的偏导数，计算一个二元函数f（x，y）=x y +e xy +x 2 -2xy+y 3 +sin（xy）在点（1，3）和点（0，0）的偏导数。R语言程序实现如下。
> fxy = expression（x^y + exp（x * y） + x^2 - 2 * x * y + y^3 + sin（x*y））
> dxy = deriv（fxy， c（"x"， "y"）， func = TRUE）
> dxy（1，3） # 设置自变量
[1] 43.22666
attr（，"gradient"）
x y
[1，] 56.28663 44.09554 # 计算结果，x的偏导数为56.28663，y的偏导数为 44.09554
> dxy（0，0）
[1] 2
attr（，"gradient"）
x y
[1，] NaN -Inf # 计算结果，x的偏导数无意义，y的偏导数负无穷大
对于计算结果有异议的同学，可以尝试手动计算。
本节我们学习了用R语言做高等数学的导数计算，真的是非常方便，这下更有动力学习高数了。