原始関数と基本ルール

第一原理からの1変数微分積分

fの原始関数は微分がfになる関数です;微分を逆方向に走らせている。FTCはこれが積分を評価するために必要なまさにそれだと言うので、「微分解除」に熟達することが積分の鍵のスキルです。

xⁿを微分するとき指数を1つ下げてそれを掛けた。原始関数を求めるには逆を行う:指数を1つ上げて新しい指数で割る:

不定積分は「元に戻す(アンドゥ)」ボタンです。誰かがあなたに傾き — 導関数 — を手渡し、それがどの関数から来たのかを尋ねてきたら、あなたはそれを生成した動作を逆にします。微分は関数を受け取ってその傾きを報告しました。不定積分は元に戻すボタンを押し、元の関数を返します(元に戻す操作では見えない定数分の違いはあります)。

機械学習における位置づけ原始関数は蓄積された量を閉じた形に戻す。確率では、密度から累積分布を回復する、または非正規化密度から正規化定数を回復するのは原始関数を求める/積分です。+Cは境界条件で固定するベースラインに対応し、積分定数が確率を1に積分するよう要求することで決まるのと同じ。
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