指数函数- 维基百科,自由的百科全书
文章推薦指數: 80 %
指数函数(英語:Exponential function)是形式為 b x {\displaystyle b^{x}} b^x 的數學函数, ... 的解。
exp是泛函导数的不动点。
事实上,很多不同的方程引發指数函数,包括薛定谔方程和拉普拉斯方程和简单谐波运动的方程。
对于有其他底数的指数函数:.
指數函數
維基百科,自由的百科全書
跳至導覽
跳至搜尋
「Exp」重新導向至此。
關於複雜度類別,請見「EXPTIME」。
關於遊戲術語,請見「經驗值」。
指數函數對於
x
{\displaystylex}
的負數值非常平坦,對於
x
{\displaystylex}
的正數值迅速攀升,在
x
{\displaystylex}
等於
0
{\displaystyle0}
的時候等於
1
{\displaystyle1}
。
它的
y
{\displaystyley}
值總是等於在這一點上的斜率。
指數函數(英語:Exponentialfunction)是形式為
b
x
{\displaystyleb^{x}}
的數學函數,其中
b
{\displaystyleb}
是底數(或稱基數,base),而
x
{\displaystylex}
是指數(index/exponent)。
現今指數函數通常特指以
e
{\displaystyle{\mbox{e}}}
為底數的指數函數(即
e
x
{\displaystyle{\mbox{e}}^{x}}
),為數學中重要的函數,也可寫作
exp
(
x
)
{\displaystyle\exp(x)}
。
這裡的
e
{\displaystyle{\mbox{e}}}
是數學常數,也就是自然對數函數的底數,近似值為
2.718281828
{\displaystyle2.718281828}
,又稱為歐拉數。
作為實數變數
x
{\displaystylex}
的函數,
y
=
e
x
{\displaystyley={\mbox{e}}^{x}}
的圖像總是正的(在
x
{\displaystylex}
軸之上)並遞增(從左向右看),它不觸及
x
{\displaystylex}
軸,儘管它可以任意程度的靠近它,即
x
{\displaystylex}
軸是這個圖像的水平漸近線。
一般的說,變數
x
{\displaystylex}
可以是任何實數或複數,甚至是完全不同種類的數學物件。
它的反函數是定義在所有正數
x
{\displaystylex}
上的自然對數
ln
x
{\displaystyle\ln{x}}
。
本文集中於帶有底數為歐拉數
e
{\displaystyle{\mbox{e}}}
的指數函數。
有時,特別是在科學中,術語指數函數更一般性的用於形如
k
b
x
{\displaystylekb^{x}}
的函數,這裡的
b
{\displaystyleb}
稱為底數,是不等於
1
{\displaystyle1}
的任何正實數。
目次
1概要
2形式定義
3性質
4導數和微分方程
5'"`UNIQ--postMath-00000062-QINU`"'的連分數
6在複平面上
7矩陣和巴拿赫代數
8在李代數上
9註釋與引用
9.1證明
10外部連結
11參見
概要[編輯]
最簡單的說,指數函數按恆定速率翻倍。
例如細菌培養時細菌總數(近似的)每三個小時翻倍,和汽車的價值每年減少10%都可以被表示為一個指數。
特別是複利,事實上就是它導致了雅各布·伯努利在1683年介入了現在叫做
e
{\displaystylee}
的數[1]:
lim
n
→
∞
(
1
+
1
n
)
n
{\displaystyle\lim_{n\to\infty}\left(1+{\frac{1}{n}}\right)^{n}}
後來約翰·伯努利在1697年研究了指數函數的微積分。
[1]
設1份借貸有
x
{\displaystylex}
利率,逐月複利話,則每月增加當前值的
x
12
{\displaystyle{\frac{x}{12}}}
倍,每月總值都要乘以
(
1
+
x
12
)
{\displaystyle(1+{\frac{x}{12}})}
,一年的總值為
(
1
+
x
12
)
12
{\displaystyle(1+{\frac{x}{12}})^{12}}
,逐日複利的話,就是
(
1
+
x
365
)
365
{\displaystyle(1+{\frac{x}{365}})^{365}}
[2]。
設年中時段數可為無限,則有如下最初由歐拉提出[3]的指數函數定義:
exp
(
x
)
=
lim
n
→
∞
(
1
+
x
n
)
n
{\displaystyle\exp(x)=\lim_{n\to\infty}\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n}}
指數函數有基本的指數恆等式,
exp
(
x
+
y
)
=
exp
(
x
)
⋅
exp
(
y
)
{\displaystyle\exp(x+y)=\exp(x)\cdot\exp(y)}
這是它寫為
e
x
{\displaystylee^{x}}
的原因[4]。
在雅各布·伯努利之前,約翰·納皮爾在1614年[5]以及JostBürgi在6年後[6],分別發表了獨立編制的對數表,當時通過對接近1的底數的大量乘冪運算,來找到指定範圍和精度的對數和所對應的真數,當時還沒出現有理數冪的概念,直到1742年WilliamJones才發表了現在的冪指數概念[7]。
按後世的觀點,JostBürgi的底數1.000110000相當接近自然對數的底數
e
{\displaystylee}
,而約翰·納皮爾的底數0.999999910000000相當接近
1
e
{\displaystyle{\frac{1}{e}}}
[8]。
實際上不需要做開高次方這種艱難運算,約翰·納皮爾用了20年時間進行相當於數百萬次乘法的計算,HenryBriggs(英語:HenryBriggs(mathematician))建議納皮爾改用10為底數未果,他用自己的方法[9]於1624年部份完成了常用對數表的編制。
形式定義[編輯]
指數函數(藍色),冪級數的前n+1項的和(紅色)。
指數函數
e
x
{\displaystylee^{x}}
可以用各種等價的方式定義。
特別是它可以定義為冪級數:
e
x
=
1
+
∑
n
=
1
∞
x
n
n
!
=
1
+
x
+
x
2
2
!
+
x
3
3
!
+
x
4
4
!
+
⋯
{\displaystylee^{x}=1+\sum_{n=1}^{\infty}{x^{n}\overn!}=1+x+{x^{2}\over2!}+{x^{3}\over3!}+{x^{4}\over4!}+\cdots}
或序列的極限:
e
x
=
lim
n
→
∞
(
1
+
x
n
)
n
.
{\displaystylee^{x}=\lim_{n\to\infty}\left(1+{x\overn}\right)^{n}.}
在這些定義中,
n
!
{\displaystylen!}
表示
n
{\displaystylen}
的階乘,而
x
{\displaystylex}
可以是任何實數、複數、和巴拿赫代數的元素。
設
x
≥
0
{\displaystylex\geq0}
是確定的非負實數。
定義
t
n
=
(
1
+
x
n
)
n
,
s
n
=
∑
k
=
0
n
x
k
k
!
.
{\displaystylet_{n}=\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n},\s_{n}=\sum_{k=0}^{n}{\frac{x^{k}}{k!}}.}
據二項式定理,
t
n
=
∑
k
=
0
n
(
n
k
)
x
k
n
k
=
1
+
x
+
∑
k
=
2
n
n
(
n
−
1
)
(
n
−
2
)
⋯
[
n
−
(
k
−
1
)
]
x
k
k
!
n
k
=
1
+
x
+
x
2
2
!
(
1
−
1
n
)
+
x
3
3
!
(
1
−
1
n
)
(
1
−
2
n
)
+
⋯
⋯
+
x
n
n
!
(
1
−
1
n
)
⋯
(
1
−
n
−
1
n
)
≤
s
n
{\displaystyle{\begin{aligned}t_{n}&=\sum_{k=0}^{n}{n\choosek}{\frac{x^{k}}{n^{k}}}=1+x+\sum_{k=2}^{n}{\frac{n(n-1)(n-2)\cdots[n-(k-1)]x^{k}}{k!\,n^{k}}}\\[8pt]&=1+x+{\frac{x^{2}}{2!}}\left(1-{\frac{1}{n}}\right)+{\frac{x^{3}}{3!}}\left(1-{\frac{1}{n}}\right)\left(1-{\frac{2}{n}}\right)+\cdots\\[8pt]&{}\qquad\cdots+{\frac{x^{n}}{n!}}\left(1-{\frac{1}{n}}\right)\cdots\left(1-{\frac{n-1}{n}}\right)\leqs_{n}\end{aligned}}}
(設
x
≥
0
{\displaystylex\geq0}
得到最終的不等式)故此
lim sup
n
→
∞
t
n
≤
lim sup
n
→
∞
s
n
=
e
x
{\displaystyle\limsup_{n\to\infty}t_{n}\leq\limsup_{n\to\infty}s_{n}=e^{x}}
可證明當
n
{\displaystylen}
趨於無限大時上述二定義等價。
這些定義的進一步解釋和它們的等價性的證明,參見文章指數函數的特徵描述(英語:Characterizationsoftheexponentialfunction)。
性質[編輯]
y
=
b
x
{\displaystyley=b^{x}}
對各種底數b的圖像,分別為綠色的10、紅色的
e
{\displaystylee}
、藍色的2和青色的
1
2
{\displaystyle{\frac{1}{2}}}
。
從指數函數的定義:
e
x
=
lim
n
→
∞
(
1
+
x
n
)
n
{\displaystylee^{x}=\lim_{n\to\infty}\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n}}
可得出它有冪運算的「指數定律」:
e
0
=
1
{\displaystyle\!\,e^{0}=1}
e
1
=
e
{\displaystyle\!\,e^{1}=e}
e
x
+
y
=
e
x
e
y
{\displaystyle\!\,e^{x+y}=e^{x}e^{y}}
e
x
y
=
(
e
x
)
y
{\displaystyle\!\,e^{xy}=\left(e^{x}\right)^{y}}
e
−
x
=
1
e
x
{\displaystyle\!\,e^{-x}={1\overe^{x}}}
它們對所有實數
x
{\displaystylex}
與
y
{\displaystyley}
都是有效的。
因為在指數函數的定義中
x
{\displaystylex}
是實數,可以使用自然對數,把更一般的指數函數,即正實數的實數冪函數定義為
b
x
=
(
e
ln
b
)
x
=
e
x
ln
b
.
{\displaystyle\!\,b^{x}=(e^{\lnb})^{x}=e^{x\lnb}.}
定義於所有的
b
>
0
{\displaystyleb>0}
,和所有的實數
x
{\displaystylex}
。
它叫做「底數為
b
{\displaystyleb}
的指數函數」。
從而拓展了通過乘方和方根運算定義的正實數的有理數冪函數:
b
m
n
=
b
m
n
.
{\displaystyleb^{\frac{m}{n}}={\sqrt[{n}]{b^{m}}}.}
而方根運算可通過自然對數和指數函數來表示(單位根)
x
n
=
x
1
n
=
e
ln
x
n
.
{\displaystyle{\sqrt[{n}]{x}}=x^{\frac{1}{n}}=e^{\frac{\lnx}{n}}.}
介入數
e
{\displaystylee}
的根本動機,特別是在微積分中,是通過指數函數和對數來進行導數和積分運算。
[10]一般指數函數
y
=
b
x
{\displaystyley=b^{x}}
有極限形式的導數:
d
d
x
b
x
=
lim
h
→
0
b
x
+
h
−
b
x
h
=
lim
h
→
0
b
x
b
h
−
b
x
h
=
b
x
(
lim
h
→
0
b
h
−
1
h
)
.
{\displaystyle{\frac{d}{dx}}b^{x}=\lim_{h\to0}{\frac{b^{x+h}-b^{x}}{h}}=\lim_{h\to0}{\frac{b^{x}b^{h}-b^{x}}{h}}=b^{x}\left(\lim_{h\to0}{\frac{b^{h}-1}{h}}\right).}
最右端的極限無關於變數
x
{\displaystylex}
:它依賴於底數
b
{\displaystyleb}
而是常數[11]。
根據求導的連鎖法則:
d
d
x
(
1
+
x
n
)
n
=
(
1
+
x
n
)
n
−
1
.
{\displaystyle{\frac{d}{dx}}\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n}=\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n-1}.}
當這個底數是
e
{\displaystylee}
時[4],這個常數等於1[12],因此有:
d
d
x
e
x
=
e
x
.
{\displaystyle{\frac{d}{dx}}e^{x}=e^{x}.}
導數和微分方程式[編輯]
指數函數的導數等於這個函數的值。
從在藍色曲線上任意一點
P
{\displaystyleP}
,繪製紅色切線,和高度為
h
{\displaystyleh}
的垂直豎線,與在
x
{\displaystylex}
軸上的底邊
b
{\displaystyleb}
形成了一個直角三角形。
因為在
P
{\displaystyleP}
上的紅色切線的斜率(導數)等於這個三角形的高度與底邊長度的比,而導數等於這個函數的值,
h
{\displaystyleh}
必須等於
h
{\displaystyleh}
與
b
{\displaystyleb}
之比。
因此底邊
b
{\displaystyleb}
必須總是
1
{\displaystyle1}
。
指數函數在數學和科學中的重要性主要源於它的導數的性質。
特別是
d
d
x
e
x
=
e
x
{\displaystyle{d\overdx}e^{x}=e^{x}}
就是說,
e
x
{\displaystylee^{x}}
是它自己的導數。
這可以用泰勒級數證明:
d
d
x
e
x
=
d
d
x
(
1
+
∑
n
=
1
∞
x
n
n
!
)
=
∑
n
=
1
∞
n
x
n
−
1
n
!
=
∑
n
=
1
∞
x
n
−
1
(
n
−
1
)
!
=
∑
k
=
0
∞
x
k
k
!
,
where
k
=
n
−
1
=
e
x
{\displaystyle{\begin{aligned}{\frac{d}{dx}}e^{x}&={\frac{d}{dx}}\left(1+\sum_{n=1}^{\infty}{\frac{x^{n}}{n!}}\right)=\sum_{n=1}^{\infty}{\frac{nx^{n-1}}{n!}}=\sum_{n=1}^{\infty}{\frac{x^{n-1}}{(n-1)!}}\\[6pt]&=\sum_{k=0}^{\infty}{\frac{x^{k}}{k!}},{\text{where}}k=n-1\\[6pt]&=e^{x}\end{aligned}}}
對於常數
K
{\displaystyleK}
的形如
K
e
x
{\displaystyleKe^{x}}
的函數是唯一有這個性質的函數(這得出自皮卡-林德洛夫定理[13])。
其他等價說法有:
函數的圖像的在任何一點上的斜率是這個函數在這一點上的高度。
函數在
x
{\displaystylex}
的增長速率等於在這個函數在
x
{\displaystylex}
上的值。
這個函數是微分方程式
y
′
=
y
{\displaystyley'=y}
的解。
exp是泛函導數的不動點。
事實上,很多不同的方程式引發指數函數,包括薛丁格方程式和拉普拉斯方程式和簡單諧波運動的方程式。
對於有其他底數的指數函數:
d
d
x
b
x
=
(
ln
b
)
b
x
{\displaystyle{d\overdx}b^{x}=(\lnb)b^{x}}
所以任何指數函數都是它自己導數的常數倍。
如果一個變數的增長或衰減速率是與它的大小成比例的,比如在無限制情況下的人口增長、複利和放射性衰變,則這個變數可以寫為常數倍的時間的指數函數。
進一步的,對任何可微函數
f
(
x
)
{\displaystylef(x)}
,我們可以通過連鎖法則找到:
d
d
x
e
f
(
x
)
=
f
′
(
x
)
e
f
(
x
)
{\displaystyle{d\overdx}e^{f(x)}=f'(x)e^{f(x)}}
.
e
x
{\displaystylee^{x}}
的連分數[編輯]
通過歐拉連分數公式得到
e
x
{\displaystylee^{x}}
的連分數:
e
x
=
1
+
x
1
−
x
x
+
2
−
2
x
x
+
3
−
3
x
x
+
4
−
⋱
{\displaystylee^{x}=1+{\cfrac{x}{1-{\cfrac{x}{x+2-{\cfrac{2x}{x+3-{\cfrac{3x}{x+4-\ddots}}}}}}}}}
e
z
{\displaystylee^{z}}
的廣義連分數收斂更快速:[14]
e
z
=
1
+
2
z
2
−
z
+
z
2
6
+
z
2
10
+
z
2
14
+
⋱
{\displaystylee^{z}=1+{\cfrac{2z}{2-z+{\cfrac{z^{2}}{6+{\cfrac{z^{2}}{10+{\cfrac{z^{2}}{14+\ddots}}}}}}}}}
或者,替換
z
=
x
y
{\displaystylez={\frac{x}{y}}}
:
e
x
y
=
1
+
2
x
2
y
−
x
+
x
2
6
y
+
x
2
10
y
+
x
2
14
y
+
⋱
{\displaystylee^{\frac{x}{y}}=1+{\cfrac{2x}{2y-x+{\cfrac{x^{2}}{6y+{\cfrac{x^{2}}{10y+{\cfrac{x^{2}}{14y+\ddots}}}}}}}}}
有特殊情況
z
=
2
{\displaystylez=2}
:
e
2
=
1
+
4
0
+
2
2
6
+
2
2
10
+
2
2
14
+
⋱
=
7
+
2
5
+
1
7
+
1
9
+
1
11
+
⋱
{\displaystylee^{2}=1+{\cfrac{4}{0+{\cfrac{2^{2}}{6+{\cfrac{2^{2}}{10+{\cfrac{2^{2}}{14+\ddots\,}}}}}}}}=7+{\cfrac{2}{5+{\cfrac{1}{7+{\cfrac{1}{9+{\cfrac{1}{11+\ddots\,}}}}}}}}}
在複平面上[編輯]
指數函數
e
z
{\displaystylee^{z}}
可以定義為
(
1
+
z
n
)
n
{\displaystyle(1+{\frac{z}{n}})^{n}}
在
n
{\displaystylen}
趨於無窮時的極限。
在本動畫中,
z
=
i
π
3
{\displaystylez={\frac{i\pi}{3}}}
而
n
{\displaystylen}
選取從1增到100的各種值。
(
1
+
z
n
)
n
{\displaystyle(1+{\frac{z}{n}})^{n}}
的計算顯示為在複平面上
n
{\displaystylen}
次乘法的組合效果。
隨著
n
{\displaystylen}
變大,這些點趨近於複平面單位圓,覆及
π
3
{\displaystyle{\frac{\pi}{3}}}
弧度的角度。
如同在實數情況下,在複平面的指數函數可以用多種等價方式定義。
比如冪級數形式的:
e
z
=
∑
n
=
0
∞
z
n
n
!
{\displaystylee^{z}=\sum_{n=0}^{\infty}{\frac{z^{n}}{n!}}}
或者序列的極限:
e
z
=
lim
n
→
∞
(
1
+
z
n
)
n
{\displaystylee^{z}=\lim_{n\rightarrow\infty}\left(1+{\frac{z}{n}}\right)^{n}}
它帶有虛數週期
2
π
i
{\displaystyle2\pii}
[prove1],它可以寫為
e
a
+
b
i
=
e
a
(
cos
b
+
i
sin
b
)
{\displaystyle\!\,e^{a+bi}=e^{a}(\cosb+i\sinb)}
這裡的
a
{\displaystylea}
和
b
{\displaystyleb}
是實數值。
參見歐拉公式,這個公式把指數函數和三角函數與指數函數聯繫起來。
在考慮定義在複平面上的函數的時候,指數函數擁有重要的性質
e
z
+
w
=
e
z
e
w
{\displaystyle\!\,e^{z+w}=e^{z}e^{w}}
e
0
=
1
{\displaystyle\!\,e^{0}=1}
e
z
≠
0
{\displaystyle\!\,e^{z}\neq0}
d
d
z
e
z
=
e
z
{\displaystyle\!\,{d\overdz}e^{z}=e^{z}}
(
e
z
)
n
=
e
n
z
,
n
∈
Z
{\displaystyle\,(e^{z})^{n}=e^{nz},n\in\mathbb{Z}}
對於所有的
z
{\displaystylez}
和
w
{\displaystylew}
。
它是週期的全純函數。
我們看到除了多項式的所有初等函數都以某種方式起源於指數函數。
擴展自然對數到復平面上的多值函數
ln
z
{\displaystyle\lnz}
,我們可以接著定義更一般性的指數函數:
z
w
=
e
w
ln
z
{\displaystyle\!\,z^{w}=e^{w\lnz}}
對於所有複數
z
{\displaystylez}
和
w
{\displaystylew}
,這也是多值函數,即使是在
z
{\displaystylez}
為實數的情況下。
前面關於正實數情況下的指數乘積規則在多值函數情況下必須改為:
(
e
z
)
w
≠
e
z
w
{\displaystyle(e^{z})^{w}\neqe^{zw}}
,而是
(
e
z
)
w
=
e
(
z
+
2
π
i
n
)
w
{\displaystyle(e^{z})^{w}=e^{(z+2\piin)w}\,}
多值於整數n之上。
指數函數把在複平面上任何直線映射到在複平面中以原點為中心的對數螺線。
要注意兩個特殊情況:當最初的線平行於實數軸的時候,結果的螺線永不遮蓋(closeinon)自身;當最初的線平行於虛數軸的時候,結果的螺線是某個半徑的圓。
在複平面上指數函數(主支)
z=Re(ex+iy)
z=Im(ex+iy)
矩陣和巴拿赫代數[編輯]
上面給出的指數函數的定義可以用於所有巴拿赫代數,特別是對於方塊矩陣(在這種情況函數叫做矩陣指數)。
在這種情況下我們有
e
x
+
y
=
e
x
e
y
if
x
y
=
y
x
{\displaystyle\e^{x+y}=e^{x}e^{y}{\mbox{if}}xy=yx}
e
0
=
1
{\displaystyle\e^{0}=1}
e
x
{\displaystyle\e^{x}}
與
e
−
x
{\displaystyle\e^{-x}}
是互倒的
e
x
{\displaystyle\e^{x}}
在點
x
{\displaystyle\x}
的導數是從
u
{\displaystyle\u}
到
u
e
x
{\displaystyle\ue^{x}}
的線性映射。
在非交換巴拿赫代數的上下文中,比如矩陣代數或在巴拿赫空間或希爾伯特空間上的算子,指數函數經常被認做實數參數的函數:
f
(
t
)
=
e
t
A
{\displaystyle\f(t)=e^{tA}}
這裡的A是這個代數的固定元素而t是任何實數。
這個函數有重要的性質
f
(
s
+
t
)
=
f
(
s
)
f
(
t
)
{\displaystyle\f(s+t)=f(s)f(t)}
f
(
0
)
=
1
{\displaystyle\f(0)=1}
f
′
(
t
)
=
A
f
(
t
)
{\displaystyle\f'(t)=Af(t)}
在李代數上[編輯]
從李代數到李群的「指數映射」有著上述性質。
事實上因為R是帶有乘法的所有正實數的李群的李代數,實數參數的常規指數函數是李代數下的特殊情況。
類似的,因為所有方塊實數矩陣的李代數M(n,R)屬於所有正可逆方塊矩陣的李群,方塊矩陣的指數函數是李代數指數映射的特殊情況。
註釋與引用[編輯]
^1.01.1JohnJO'Connor;EdmundFRobertson.Thenumbere.SchoolofMathematicsandStatistics.UniversityofStAndrews,Scotland.[2011-06-13].
^假定利率為100%,借期1年本息合為200%,利息平均每月約8.3%。
按複利可以只借1個月,1個月未能還款,本息合計為借款,如此1年下來本息合計約為261.3%。
如果借貸者能在1個月內歸還,則不需要付1整年的利息,放貸者快速收回資金可以借給他人;拖到1年歸還,放貸者得到比正常放貸1年要高的利息;1年後按複利計算本息快速增長,借貸者可能就還不起了,而放貸者獲得抵押品。
甚至可以逐日借款,這樣1年的收益高於261.3%,但增大不多,而借貸者可以更快還清少付利息,e就是設立更小還款時限增加獲利,能達到的1年極限收益,即約為271.8%。
應區分抵押貸款和高利貸。
^EliMaor,e:theStoryofaNumber,p.156.
^4.04.1
lim
n
→
∞
(
1
+
x
n
)
n
=
lim
n
→
∞
(
(
1
+
1
n
)
n
)
x
{\displaystyle\lim_{n\to\infty}\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n}=\lim_{n\to\infty}\left(\left(1+{\frac{1}{n}}\right)^{n}\right)^{x}}
前者成為定義因其有導數上的重要性質。
^ErnestWilliamHobson,JohnNapierandtheinventionoflogarithms,1614,Cambridge:TheUniversityPress,1914
^Boyer,CarlB.,14,section"JobstBürgi",AHistoryofMathematics,NewYork:JohnWiley&Sons,1991,ISBN 978-0-471-54397-8
^
(
1
+
1
n
)
x
=
(
(
1
+
1
n
)
n
)
x
n
{\displaystyle\left(1+{\frac{1}{n}}\right)^{x}=\left(\left(1+{\frac{1}{n}}\right)^{n}\right)^{\frac{x}{n}}}
在最初的概念下,底數是接近1的數,而對數是整數;經過簡單變換後,底數變大了,成為接近數學常數e的數,而對數變小了,成為x/n。
^選取接近e的底數b,對數表涉及的bx為單調增函數,定義域為0到1而值域為1到b;選取接近1/e的底數b,對數表涉及的bx為單調減函數,定義域為0到∞而值域為1到0。
^以
10
1
2
54
{\displaystyle10^{\frac{1}{2^{54}}}}
這個接近1的數為基礎。
^Kline,M.(1998)Calculus:Anintuitiveandphysicalapproach,section12.3"TheDerivedFunctionsofLogarithmicFunctions.",pp.337ff,CourierDoverPublications,1998,ISBN0-486-40453-6
^
lim
h
→
0
(
b
h
−
1
)
1
h
=
lim
1
n
→
0
(
b
1
n
−
1
)
n
=
lim
n
→
∞
n
(
b
1
/
n
−
1
)
=
ln
(
b
)
.
{\displaystyle{\begin{aligned}\lim_{h\to0}\left(b^{h}-1\right){\frac{1}{h}}&=\lim_{{\frac{1}{n}}\to0}\left(b^{\frac{1}{n}}-1\right)n\\&=\lim_{n\rightarrow\infty}n(b^{1/n}-1)\\&=\ln(b).\\\end{aligned}}}
這裡的自然對數定義為歐拉提出,是他定義的指數函數的逆函數。
^
d
d
x
(
1
+
x
n
)
n
=
n
n
+
x
(
1
+
x
n
)
n
.
{\displaystyle{\frac{d}{dx}}\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n}={\frac{n}{n+x}}\left(1+{\frac{x}{n}}\right)^{n}.}
這個函數的導數與函數值的比為n/(n+x),當n→∞時,n/(n+x)=1,等式兩端就是指數函數的導數和指數函數。
^通過
y
(
t
)
=
e
t
,
y
(
0
)
=
K
{\displaystyley(t)=e^{t},y(0)=K}
和
f
(
t
,
y
(
t
)
)
=
y
(
t
)
{\displaystylef(t,y(t))=y(t)}
。
^"A.2.2Theexponentialfunction."L.LorentzenandH.Waadeland,ContinuedFractions,AtlantisStudiesinMathematics,page268.
證明[編輯]
^
e
i
π
=
lim
n
→
∞
(
1
+
π
n
i
)
n
{\displaystylee^{i\pi}=\lim_{n\rightarrow\infty}\left(1+{\frac{\pi}{n}}i\right)^{n}}
為
(
1
+
π
n
i
)
n
{\displaystyle\left(1+{\frac{\pi}{n}}i\right)^{n}}
的極限形式:
8個三角形
16個三角形
eiπ+1=0
故有歐拉恆等式:
e
i
π
+
1
=
0.
{\displaystylee^{i\pi}+1=0.\,\!}
外部連結[編輯]
PlanetMath上Complexexponentialfunction的資料。
埃里克·韋斯坦因.ExponentialFunction.MathWorld.
ComplexExponentialFunctionModulebyJohnH.Mathews
TaylorSeriesExpansionsofExponentialFunctionsatefunda.com
Complexexponentialinteractivegraphic
參見[編輯]
指數函數的特徵描述
指數增長、指數衰減
對數
冪與冪定律
迭代冪次
古德溫-斯塔頓積分
取自「https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=指数函数&oldid=67526432」
分類:數學分析基本特殊函數指數隱藏分類:使用ISBN魔術連結的頁面含有英語的條目
導覽選單
個人工具
沒有登入討論貢獻建立帳號登入
命名空間
條目討論
臺灣正體
已展開
已摺疊
不转换简体繁體大陆简体香港繁體澳門繁體大马简体新加坡简体臺灣正體
查看
閱讀編輯檢視歷史
更多
已展開
已摺疊
搜尋
導航
首頁分類索引特色內容新聞動態近期變更隨機條目資助維基百科
說明
說明維基社群方針與指引互助客棧知識問答字詞轉換IRC即時聊天聯絡我們關於維基百科
工具
連結至此的頁面相關變更上傳檔案特殊頁面靜態連結頁面資訊引用此頁面維基數據項目
列印/匯出
下載為PDF可列印版
其他專案
維基共享資源
其他語言
العربيةБеларускаяBrezhonegCatalàČeštinaЧӑвашлаDanskDeutschEnglishEspañolEuskaraفارسیSuomiFrançaisGaeilgeעבריתՀայերենBahasaIndonesiaIdoÍslenska日本語한국어LatinaМакедонскиNorskbokmålPolskiPortuguêsРусскийSlovenčinaSlovenščinaShqipСрпски/srpskiSvenskaTürkçeУкраїнськаTiếngViệt吴语粵語
編輯連結
延伸文章資訊
- 1大学数学中符号exp()是什么意思啊?急!在线等 - 百度知道
#热议# 职场上受委屈要不要为自己解释? ... 符号exp是高等数学中表示以自然常数e为底的指数函数。 通俗来讲,exp()表示的含义就是e的几次方,比如exp(3)就 ...
- 2高数中,exp 是什么意思? - 知乎
exp 大括号在数学中表示什么意思? 查看问题描述. 关注问题 写回答.
- 3自然對數 | exp數學 - 旅遊日本住宿評價
E (数学常数) | exp數學. 作为數學常數,是自然對數函數的底數。有時被稱為歐拉數(Euler's number),以瑞士數 ...
- 4exp:exp,高等數學裡以自然常數e為底的指數函式 - 中文百科知識
exp,高等數學裡以自然常數e為底的指數函式,它同時又是航模名詞,全稱Exponential(指數曲線)。在醫藥說明中,EXP是指使用期限,即Expiry date(Exp date) 。
- 5exp意思數學
exp意思數學 ... 0. tswself. 高等數學里指數函數. 例:EXP {F (X)}是e的F (X)次方, 函數名: exp. 功能: 指數函數. 用法: double exp (d...