Mean Value Theorem for Derivatives
建立了导数和函数之间的关系

通常称导数为 0 的点为 驻点/稳定点/临界点
费马引理 Fermat
函数 f(x) 在 x0 的某邻域 U(x0) 内有定义,并且在 x0 处可导,如果对任意的 x∈U(x0) 有 f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(x0)) ⇒ 那么 f′(x0)=0
一、罗尔定理 Rolle
直观理解:如果区间端点的函数值相等,则在区间内部必定可以找到斜率为零的点
如果函数 f(x) 满足:
- 在闭区间 [a,b] 上 连续
- 在开区间 (a,b) 上 可导
- 在区间端点处的函数值相等 f(a)=f(b)
⇒ 那么在 (a,b) 内至少有一点 ξ(a<ξ<b),使得 f′(ξ)=0
二、拉格朗日中值定理 Lagrange
直观理解:罗尔定理的一般化,几何意义就是区间内存在一点的切线斜率等于区间端点连线的斜率。
如果函数 f(x) 满足:
- 在闭区间 [a,b] 上 连续
- 在开区间 (a,b) 上 可导
⇒ 那么在 (a,b) 内至少有一点 ξ(a<ξ<b), 使得等式成立:
& f(b)-f(a)=f'(\xi)(b-a)\quad \Rightarrow \quad \dfrac{f(b)-f(a)}{b-a}=f'(\xi)
\end{align}$$
==微分中值定理/有限增量定理==: 在区间 $\left[x,x+\Delta x\right]$ 上,如果将 $f(x+\Delta x)-f(x)$ 写为 $\Delta y$,定理给出了自变量取得有限增量 $\Delta x$ 时,函数增量 $\Delta y$ 的**准确表达式**:
$$\begin{align}
\Delta y & =f(x+\Delta x)-f(x) =f'(x+\theta \Delta x)\cdot \Delta x \quad (0<\theta<1)
\end{align}$$
实际上,从数值计算方法的角度看,也是[[龙格-库塔法\|龙格-库塔法]]的核心思想之一
### 三、柯西中值定理 Cauchy
如果函数 $f(x)$ 及 $F(x)$ 满足:
- 在**闭区间** $[a,b]$ 上 **连续**
- 在**开区间** $(a,b)$ 上 **可导**
- 对任一 $x \in (a,b)$ , $F'(x)\neq 0$
$\Rightarrow$ 那么在 $(a,b)$ 内**至少有一点** $\xi\;(a<\xi<b)$, 使得:
$$\begin{align}
\dfrac{f(b)-f(a)}{F(b)-F(a)}=\dfrac{f'(\xi)}{F'(\xi)}
\end{align}$$
### 四、微分中值定理的实际应用
**构造辅助函数**,基本思路都是**构造辅助函数**,满足所需的条件
[[定积分\|定积分]]
$$\begin{align}
F(b)-F(a)=F'(\xi)(b-a)\quad \quad f(\xi)= \dfrac{1}{b-a} \int _{a}^{b} f(x)\, dx
\end{align}$$