3장에서는 정의로 기본 함수를 미분했습니다. 이 장의 규칙들(곱, 몫, 연쇄법칙)을 쓰면 기본 함수를 더하고, 곱하고, 나누고, 합성해 만든 모든 함수를 극한 없이 미분할 수 있습니다. 특히 연쇄법칙은 신경망 학습(역전파)의 핵심이므로, 고등학교에서 배웠더라도 꼭 다시 봅니다.
4.1 선형성
정리 4.1.(af+bg)′=af′+bg′.
극한 법칙(1장)에서 바로 나옵니다. 그래서 다항식은 항마다 미분합니다: (3x4−2x+7)′=12x3−2.
증명 개요.hf(g(x+h))−f(g(x))=g(x+h)−g(x)f(g(x+h))−f(g(x))⋅hg(x+h)−g(x)로 쓰고 h→0이면 첫째 인수는 f′(g(x))로, 둘째는 g′(x)로 갑니다. (g(x+h)=g(x)가 되는 h가 있을 때는 따로 다룹니다.) □
“바깥 함수를 미분하고, 안쪽 함수의 도함수를 곱한다”고 기억합니다.
예제 4.6.
((3x2+1)5)′=5(3x2+1)4⋅6x
(sinx2)′=cos(x2)⋅2x
(e−x2/2)′=−xe−x2/2
(sin3x)′=3sin2xcosx
4.4 음함수 미분
x2+y2=25처럼 y가 x의 식으로 풀려 있지 않아도, y를 x의 함수로 보고 양변을 미분할 수 있습니다.
예제 4.13. 둥근 풍선의 반지름이 2 cm/s로 커질 때, 반지름이 5 cm인 순간 부피의 증가율은? V=34πr3을 t로 미분하면 dtdV=4πr2dtdr=4π⋅25⋅2=200π cm³/s입니다.
예제 4.14. 길이 10 m인 사다리가 벽에 기대 있고, 아래 끝이 1 m/s로 벽에서 멀어집니다. 아래 끝이 벽에서 6 m일 때 위 끝이 내려오는 속도는? x2+y2=100을 미분하면 2xx˙+2yy˙=0입니다. x=6이면 y=8이므로 y˙=−86⋅1=−0.75 m/s입니다.
쓰이는 곳. 신경망 학습의 역전파(backpropagation)는 연쇄법칙을 층마다 되풀이하는 것입니다. 자동 미분(PyTorch, JAX)도 이 장의 규칙을 컴퓨터가 기계적으로 적용합니다. 로그 미분법은 확률모델의 로그 가능도를 미분할 때 매번 씁니다.
4.7 이 장의 요약
규칙
식
곱
(fg)′=f′g+fg′
몫
(f/g)′=(f′g−fg′)/g2
연쇄
(f(g(x)))′=f′(g(x))g′(x)
역함수
(f−1)′=1/f′
로그
(lnx)′=1/x
문제
4.1 [계산] · 확인 문제
x=0에서의 미분계수를 씁니다.
함수
미분계수
(2x+1)5
[?]
xe3x
[?]
x2+1x+1
[?]
sin(3x)cos(x)
[?]
정답
10
1
1
3
풀이
5(2x+1)4⋅2=10.
e3x+3xe3x=1.
(x2+1)2(x2+1)−(x+1)2x=1.
3cos3xcosx−sin3xsinx=3.
4.2 [계산] · 확인 문제
f(x)=ln(x2+1)일 때 f′(1)은?
정답
1
풀이
f′(x)=x2+12x이므로 f′(1)=1입니다.
4.3 [계산] · 확인 문제
곡선 x3+y3=9 위의 점 (1,2)에서 접선의 기울기는?
정답
-1/4
풀이
3x2+3y2y′=0이므로 y′=−x2/y2=−1/4입니다.
4.4 [계산]
y=xx일 때 x=e에서의 미분계수를 e의 거듭제곱 꼴로 쓰면 kee입니다. k는?
정답
2
풀이
y′=xx(lnx+1)이므로 x=e에서 ee(1+1)=2ee입니다.
4.5 [계산]
원뿔 모양 그릇(꼭짓점이 아래, 높이와 윗면 반지름이 같음)에 물을 초당 9π cm³씩 붓습니다. 물의 깊이가 3 cm일 때 깊이가 올라가는 속도는? (cm/s)