Частная производная

В математике частная производная функции нескольких переменных — это ее производная по одной из этих переменных, при этом остальные остаются постоянными (в отличие от полной производной , в которой все переменные могут изменяться). Частные производные используются в векторном исчислении и дифференциальной геометрии .

Частная производная функции $f(x,y,\dots )$ относительно переменной $x$ по-разному обозначается

f_{x}

,

f'_{x}

,

\partial _{x}f

,

\ D_{x}f

,

D_{1}f

,

{\frac {\partial }{\partial x}}f

, или

{\frac {\partial f}{\partial x}}

.

Его можно рассматривать как скорость изменения функции в $x$ -направление.

Иногда для $z=f(x,y,\ldots )$ , частная производная $z$ относительно $x$ обозначается как ${\tfrac {\partial z}{\partial x}}.$ Поскольку частная производная обычно имеет те же аргументы, что и исходная функция, ее функциональная зависимость иногда явно обозначается обозначениями, например:

f'_{x}(x,y,\ldots ),{\frac {\partial f}{\partial x}}(x,y,\ldots ).

Для обозначения частных производных используется символ ∂ . Одно из первых известных применений этого символа в математике принадлежит маркизу де Кондорсе в 1770 году. ^[1]который использовал его для определения частичных разностей . Современное обозначение частной производной было создано Адрианом-Мари Лежандром (1786 г.), хотя позже он отказался от него; Карл Густав Якоб Якоби вновь представил этот символ в 1841 году. ^[2]

Определение [ править ]

Как и обычные производные, частная производная определяется как предел . Пусть $U$ — открытое подмножество $\mathbb {R} ^{n}$ и $f:U\to \mathbb {R}$ функция. Частная производная $f$ в точке $\mathbf {a} =(a_{1},\ldots ,a_{n})\in U$ по $i$ -й переменной $x i$ определяется как

{\begin{aligned}{\frac {\partial }{\partial x_{i}}}f(\mathbf {a} )&=\lim _{h\to 0}{\frac {f(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i}+h,a_{i+1}\,\ldots ,a_{n})\ -f(a_{1},\ldots ,a_{i},\dots ,a_{n})}{h}}\\&=\lim _{h\to 0}{\frac {f(\mathbf {a} +h\mathbf {e_{i}} )-f(\mathbf {a} )}{h}}\,.\end{aligned}}

Где $\mathbf {e_{i}}$ — единичный вектор - й $i$ переменной $x i$ . Даже если все частные производные $\partial f/\partial x_{i}(a)$ существуют в данной точке $a$ , функция не обязательно должна быть там непрерывной . Однако если все частные производные существуют в окрестности точки $a$ и непрерывны там, то $f$ в полностью дифференцируема этой окрестности и полная производная непрерывна. В этом случае говорят, что $f$ является $C 1$ функция. Это можно использовать для обобщения векторных функций: $f:U\to \mathbb {R} ^{m}$ , осторожно используя покомпонентный аргумент.

Частная производная ${\textstyle {\frac {\partial f}{\partial x}}}$ можно рассматривать как другую функцию, определенную на $U$ , и ее снова можно частично дифференцировать. Если направление производной не повторяется, ее называют смешанной частной производной . Если все смешанные частные производные второго порядка непрерывны в точке (или на множестве), $f$ называется $C 2$ функция в этой точке (или на этом множестве); в этом случае частные производные можно поменять местами по теореме Клеро :

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{i}\partial x_{j}}}={\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{j}\partial x_{i}}}.

Обозначения [ править ]

В следующих примерах пусть $f$ будет функцией от $x$ , $y$ и $z$ .

Частные производные первого порядка:

{\frac {\partial f}{\partial x}}=f'_{x}=\partial _{x}f.

Частные производные второго порядка:

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}=f''_{xx}=\partial _{xx}f=\partial _{x}^{2}f.

второго порядка Смешанные производные :

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}={\frac {\partial }{\partial y}}\left({\frac {\partial f}{\partial x}}\right)=(f'_{x})'_{y}=f''_{xy}=\partial _{yx}f=\partial _{y}\partial _{x}f.

Частные и смешанные производные высшего порядка:

{\frac {\partial ^{i+j+k}f}{\partial x^{i}\partial y^{j}\partial z^{k}}}=f^{(i,j,k)}=\partial _{x}^{i}\partial _{y}^{j}\partial _{z}^{k}f.

При работе с функциями нескольких переменных некоторые из этих переменных могут быть связаны друг с другом, поэтому может потребоваться явно указать, какие переменные считаются постоянными, чтобы избежать двусмысленности. В таких областях, как статистическая механика , частная производная $f$ по $x$ , при условии, что $y$ и $z$ постоянны, часто выражается как

\left({\frac {\partial f}{\partial x}}\right)_{y,z}.

Традиционно, для ясности и простоты обозначений, функция частной производной и значение функции в конкретной точке объединяются путем включения аргументов функции, когда используется символ частной производной (нотация Лейбница). Таким образом, выражение типа

{\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}

используется для функции, в то время как

{\frac {\partial f(u,v,w)}{\partial u}}

может использоваться для значения функции в точке $(x,y,z)=(u,v,w)$ . Однако это соглашение нарушается, когда мы хотим вычислить частную производную в такой точке, как $(x,y,z)=(17,u+v,v^{2})$ . В таком случае вычисление функции должно быть выражено громоздким образом как

{\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}(17,u+v,v^{2})

или

\left.{\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}\right|_{(x,y,z)=(17,u+v,v^{2})}

чтобы использовать обозначения Лейбница. Таким образом, в этих случаях может быть предпочтительнее использовать обозначение дифференциального оператора Эйлера с $D_{i}$ как символ частной производной по $i$ -й переменной. Например, можно было бы написать $D_{1}f(17,u+v,v^{2})$ для описанного выше примера, а выражение $D_{1}f$ частной производной представляет функцию по первой переменной. ^[3]

Для частных производных более высокого порядка частная производная (функция) $D_{i}f$ по $j$ -й переменной обозначается $D_{j}(D_{i}f)=D_{i,j}f$ . То есть, $D_{j}\circ D_{i}=D_{i,j}$ , так что переменные перечислены в том порядке, в котором взяты производные, и, следовательно, в порядке, обратном тому, как обычно обозначается композиция операторов. Конечно, из теоремы Клеро следует, что $D_{i,j}=D_{j,i}$ пока $сравнительно мягкие условия регулярности по f$ выполняются .

Градиент [ править ]

Важным примером функции нескольких переменных является случай скалярной функции. $f(x_{1},\ldots ,x_{n})$ в области в евклидовом пространстве $\mathbb {R} ^{n}$ (например, на $\mathbb {R} ^{2}$ или $\mathbb {R} ^{3}$ ). В этом случае $f$ имеет частную производную $\partial f/\partial x_{j}$ относительно каждой переменной $x j$ . В точке $a$ эти частные производные определяют вектор

\nabla f(a)=\left({\frac {\partial f}{\partial x_{1}}}(a),\ldots ,{\frac {\partial f}{\partial x_{n}}}(a)\right).

Этот вектор называется градиентом f $точке$ в $a$ . Если $f$ дифференцируема в каждой точке некоторой области, то градиент представляет собой вектор-функцию $\nabla f$ , которая переводит точку $a$ в вектор $\nabla f (a)$ . Следовательно, градиент создает векторное поле .

Распространенным злоупотреблением обозначениями является определение оператора del ( $\nabla$ ) следующим образом в трехмерном евклидовом пространстве: $\mathbb {R} ^{3}$ с единичными векторами ${\hat {\mathbf {i} }},{\hat {\mathbf {j} }},{\hat {\mathbf {k} }}$ :

\nabla =\left[{\frac {\partial }{\partial x}}\right]{\hat {\mathbf {i} }}+\left[{\frac {\partial }{\partial y}}\right]{\hat {\mathbf {j} }}+\left[{\frac {\partial }{\partial z}}\right]{\hat {\mathbf {k} }}

Или, в более общем смысле, для $n$ -мерного евклидова пространства $\mathbb {R} ^{n}$ с координатами $x_{1},\ldots ,x_{n}$ и единичные векторы ${\hat {\mathbf {e} }}_{1},\ldots ,{\hat {\mathbf {e} }}_{n}$ :

\nabla =\sum _{j=1}^{n}\left[{\frac {\partial }{\partial x_{j}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{j}=\left[{\frac {\partial }{\partial x_{1}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{1}+\left[{\frac {\partial }{\partial x_{2}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{2}+\dots +\left[{\frac {\partial }{\partial x_{n}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{n}

Производная по направлению [ править ]

Производная по направлению скалярной функции

f(\mathbf {x} )=f(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})

вдоль вектора

\mathbf {v} =(v_{1},\ldots ,v_{n})

это функция

\nabla _{\mathbf {v} }{f}

определяется пределом ^[4]

\nabla _{\mathbf {v} }{f}(\mathbf {x} )=\lim _{h\to 0}{\frac {f(\mathbf {x} +h\mathbf {v} )-f(\mathbf {x} )}{h}}.

Это определение действительно в широком диапазоне контекстов, например, когда норма вектора (и, следовательно, единичный вектор) не определена. ^[5]

Пример [ править ]

Предположим, что $f$ — функция более чем одной переменной. Например,

z=f(x,y)=x^{2}+xy+y^{2}.

График

z = x 2 + ху + у 2

. Для частной производной в точке (1, 1) , которая оставляет

y

постоянным, соответствующая касательная линия параллельна

плоскости xz

.

Фрагмент графика выше, показывающий функцию в

плоскости xz

в точке

y = 1

. Обратите внимание, что две оси показаны здесь в разных масштабах. Наклон касательной равен 3.

График поверхность этой функции определяет в евклидовом пространстве . К каждой точке этой поверхности имеется бесконечное количество касательных линий . Частичная дифференциация — это выбор одной из этих линий и нахождение ее наклона . Обычно наибольший интерес представляют линии, параллельные $плоскости xz$ , и линии, параллельные $плоскости yz$ (которые возникают в результате сохранения $константы y$ или $x$ соответственно).

Чтобы найти наклон линии, касательной к функции в точке $P (1, 1)$ и параллельной $плоскости xz$ , мы рассматриваем $y$ как константу. График и эта плоскость показаны справа. Ниже мы видим, как функция выглядит на плоскости $y = 1$ . Находя производную уравнения, предполагая, что $y$ является константой, мы обнаруживаем, что наклон $f$ в точке $(x, y)$ равен:

{\frac {\partial z}{\partial x}}=2x+y.

Таким образом, в $(1, 1)$ путем замены наклон равен $3$ . Поэтому,

{\frac {\partial z}{\partial x}}=3

в точке $(1, 1)$ . То есть частная производная $z$ по $x$ в $(1, 1)$ равна $3$ , как показано на графике.

Функцию $f$ можно интерпретировать как семейство функций одной переменной, индексированных другими переменными:

f(x,y)=f_{y}(x)=x^{2}+xy+y^{2}.

Другими словами, каждое значение $y$ определяет функцию, обозначаемую $f y$ , которая является функцией одной переменной $x$ . ^[6] То есть,

f_{y}(x)=x^{2}+xy+y^{2}.

В этом разделе индекс $f y$ обозначает функцию, зависящую от фиксированного значения $y$ , а не частную производную.

Как только значение $y$ выбрано, скажем $, a$ , тогда $f (x, y)$ определяет функцию $f a$ , которая отслеживает кривую $x 2 + топор + а 2$ на $плоскости xz$ :

f_{a}(x)=x^{2}+ax+a^{2}.

В этом выражении $a$ — константа , а не переменная , поэтому $f a$ — функция только одной реальной переменной, то есть $x$ . Следовательно, применимо определение производной функции одной переменной:

f_{a}'(x)=2x+a.

Вышеописанную процедуру можно выполнить для любого выбора $файла$ . Объединение производных в функцию дает функцию, которая описывает изменение $f$ в $направлении x$ :

{\frac {\partial f}{\partial x}}(x,y)=2x+y.

Это частная производная $f$ по $x$ . Здесь « $\partial$ » — это округленная буква «d», называемая символом частной производной ; Чтобы отличить ее от буквы «d», « $\partial$ » иногда произносится как «частичный».

высшего порядка производные Частные

Частные производные второго и более высокого порядка определяются аналогично производным более высокого порядка одномерных функций. Для функции $f(x,y,...)$ «собственная» вторая частная производная по $x$ — это просто частная производная частной производной (обе по отношению к $x$ ): ^[7]^{: 316–318}

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}\equiv \partial {\frac {\partial f/\partial x}{\partial x}}\equiv {\frac {\partial f_{x}}{\partial x}}\equiv f_{xx}.

Перекрестная частная производная по $x$ и $y$ получается путем взятия частной производной $f$ по $x$ , а затем взятия частной производной результата по $y$ , чтобы получить

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}\equiv \partial {\frac {\partial f/\partial x}{\partial y}}\equiv {\frac {\partial f_{x}}{\partial y}}\equiv f_{xy}.

Теорема Шварца утверждает, что если вторые производные непрерывны, на выражение для перекрестной частной производной не влияет то, какая переменная берется частной производной относительно первой, а какая — второй. То есть,

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x\,\partial y}}={\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}

или эквивалентно $f_{yx}=f_{xy}.$

Собственные и перекрестные частные производные появляются в матрице Гессе , которая используется в условиях второго порядка в задачах оптимизации . Частные производные более высокого порядка можно получить последовательным дифференцированием

Первообразный аналог [ править ]

Существует понятие частных производных, аналогичное первообразным для обычных производных. Учитывая частную производную, она позволяет частично восстановить исходную функцию.

Рассмотрим пример

{\frac {\partial z}{\partial x}}=2x+y.

Так называемый частичный интеграл можно взять по $x$ (считая $y$ константой, аналогично частному дифференцированию):

z=\int {\frac {\partial z}{\partial x}}\,dx=x^{2}+xy+g(y).

Здесь константа интегрирования больше не является константой, а является функцией всех переменных исходной функции, кроме $x$ . Причина этого в том, что все остальные переменные считаются постоянными при выборе частной производной, поэтому любая функция, которая не включает $x$ , исчезнет при выборе частной производной, и мы должны учитывать это, когда берем первообразную. Самый общий способ представить это — представить константу неизвестной функцией всех остальных переменных.

Таким образом, набор функций $x^{2}+xy+g(y)$ , где $g$ — любая функция с одним аргументом, представляет весь набор функций от переменных $x, y$ , которые могли бы создать $x$ частную производную $2x+y$ .

Если известны все частные производные функции (например, с градиентом ) , то первообразные можно сопоставить с помощью описанного выше процесса, чтобы восстановить исходную функцию с точностью до константы. Однако, в отличие от случая с одной переменной, не каждый набор функций может быть набором всех (первых) частных производных одной функции. Другими словами, не каждое векторное поле консервативно .

Приложения [ править ]

Геометрия [ править ]

Объем конуса $V$ конуса h зависит от высоты $и$ его радиуса $r$ по формуле

V(r,h)={\frac {\pi r^{2}h}{3}}.

Частная производная $V$ по $r$ равна

{\frac {\partial V}{\partial r}}={\frac {2\pi rh}{3}},

который представляет скорость, с которой изменяется объем конуса, если его радиус изменяется, а высота остается постоянной. Частная производная по $h$ равна ${\textstyle {\frac {1}{3}}\pi r^{2}}$ , которая представляет скорость изменения объема, если его высота изменяется, а радиус остается постоянным.

Напротив, производная V по $полная$ r $и$ h $равна$ соответственно

{\begin{aligned}{\frac {dV}{dr}}&=\overbrace {\frac {2\pi rh}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial r}}+\overbrace {\frac {\pi r^{2}}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial h}}{\frac {dh}{dr}}\,,\\{\frac {dV}{dh}}&=\overbrace {\frac {\pi r^{2}}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial h}}+\overbrace {\frac {2\pi rh}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial r}}{\frac {dr}{dh}}\,.\end{aligned}}

Отличие полной и частной производной заключается в устранении косвенных зависимостей между переменными в частных производных.

Если (по какой-то произвольной причине) пропорции конуса должны оставаться прежними, а высота и радиус находятся в фиксированном соотношении $k$ ,

k={\frac {h}{r}}={\frac {dh}{dr}}.

Это дает полную производную по $r$ ,

{\frac {dV}{dr}}={\frac {2\pi rh}{3}}+{\frac {\pi r^{2}}{3}}k\,,

что упрощается до

{\frac {dV}{dr}}=k\pi r^{2},

Аналогично, полная производная по $h$ равна

{\frac {dV}{dh}}=\pi r^{2}.

Полная производная по и $r$ вектором $h$ объема, рассматриваемого как скалярная функция этих двух переменных, определяется . градиента

\nabla V=\left({\frac {\partial V}{\partial r}},{\frac {\partial V}{\partial h}}\right)=\left({\frac {2}{3}}\pi rh,{\frac {1}{3}}\pi r^{2}\right).

Оптимизация [ править ]

Частные производные появляются в любой задаче оптимизации , основанной на исчислении , с более чем одной переменной выбора. Например, в экономике фирма может пожелать максимизировать прибыль $π(x, y)$ относительно выбора количеств $x$ и $y$ двух разных типов выпуска. Условия первого порядка для этой оптимизации: $π x = 0 = π y$ . Поскольку обе частные производные $πx x$ и $πy,$ обычно сами являются функциями обоих аргументов $и$ y $эти два условия$ первого порядка образуют систему двух уравнений с двумя неизвестными .

Термодинамика, квантовая механика и математическая физика [ править ]

Частные производные появляются в термодинамических уравнениях, таких как уравнение Гиббса-Дюэма , в квантовой механике, как волновое уравнение Шрёдингера, а также в других уравнениях математической физики . Здесь переменные, которые считаются постоянными в частных производных, могут быть отношениями простых переменных, таких как мольные доли $x i$ в следующем примере, включающем энергии Гиббса в тройной системе смесей:

{\bar {G_{2}}}=G+(1-x_{2})\left({\frac {\partial G}{\partial x_{2}}}\right)_{\frac {x_{1}}{x_{3}}}

Выразите мольные доли компонента как функции мольных долей других компонентов и бинарных мольных отношений:

${\textstyle {\begin{aligned}x_{1}&={\frac {1-x_{2}}{1+{\frac {x_{3}}{x_{1}}}}}\\x_{3}&={\frac {1-x_{2}}{1+{\frac {x_{1}}{x_{3}}}}}\end{aligned}}}$

Дифференциальные коэффициенты могут быть образованы при постоянных соотношениях, подобных приведенным выше:

{\begin{aligned}\left({\frac {\partial x_{1}}{\partial x_{2}}}\right)_{\frac {x_{1}}{x_{3}}}&=-{\frac {x_{1}}{1-x_{2}}}\\\left({\frac {\partial x_{3}}{\partial x_{2}}}\right)_{\frac {x_{1}}{x_{3}}}&=-{\frac {x_{3}}{1-x_{2}}}\end{aligned}}

Соотношения X, Y, Z мольных долей можно записать для тройных и многокомпонентных систем:

{\begin{aligned}X&={\frac {x_{3}}{x_{1}+x_{3}}}\\Y&={\frac {x_{3}}{x_{2}+x_{3}}}\\Z&={\frac {x_{2}}{x_{1}+x_{2}}}\end{aligned}}

который можно использовать для решения уравнений в частных производных, таких как:

\left({\frac {\partial \mu _{2}}{\partial n_{1}}}\right)_{n_{2},n_{3}}=\left({\frac {\partial \mu _{1}}{\partial n_{2}}}\right)_{n_{1},n_{3}}

Это равенство можно переставить так, чтобы на одной стороне было дифференциальное частное мольных долей.

Изменение размера изображения [ править ]

Частные производные являются ключом к алгоритмам изменения размера изображения с учетом цели. широко известные как « резьба по швам» Эти алгоритмы, , требуют, чтобы каждому пикселю изображения была присвоена числовая «энергия», чтобы описать их отличие от ортогональных соседних пикселей. постепенно Затем алгоритм удаляет строки или столбцы с наименьшей энергией. Формула, установленная для определения энергии пикселя (величины градиента пикселя), сильно зависит от конструкции частных производных.

Экономика [ править ]

Частные производные играют важную роль в экономике , в которой большинство функций, описывающих экономическое поведение, предполагают, что поведение зависит от более чем одной переменной. Например, функция общественного потребления может описывать сумму, потраченную на потребительские товары, как зависящую как от дохода, так и от богатства; предельная склонность к потреблению тогда является частной производной функции потребления по доходу.

См. также [ править ]

оператор Аламберта
Правило цепи
Керл (математика)
Дивергенция
Внешняя производная
Повторный интеграл
Матрица Якобиана и определитель
Оператор Лапласа
Многомерное исчисление
Симметрия вторых производных
Правило тройного произведения , также известное как правило циклической цепочки.

Примечания [ править ]

^ Каджори, Флориан (1952), История математических обозначений , том. 2 (3-е изд.), 596
^ Миллер, Джефф (nd). «Самое раннее использование символов исчисления» . В О'Конноре, Джон Дж.; Робертсон, Эдмунд Ф. (ред.). MacTutor Архив истории математики . Университет Сент-Эндрюс . Проверено 15 июня 2023 г.
^ Спивак, М. (1965). Исчисление на многообразиях . Нью-Йорк: WA Бенджамин. п. 44. ИСБН 9780805390216 .
^ Р. Вреде; М. Р. Шпигель (2010). Продвинутое исчисление (3-е изд.). Серия набросков Шаума. ISBN 978-0-07-162366-7 .
^ Применимость распространяется на функции над пространствами без метрики и на дифференцируемые многообразия , например, в общей теории относительности .
^ Это также можно выразить как сопряженность между конструкциями пространства продукта и функционального пространства .
^ Чан, Альфа К. (1984). Фундаментальные методы математической экономики (3-е изд.). МакГроу-Хилл.

Внешние ссылки [ править ]

«Частная производная» , Математическая энциклопедия , EMS Press , 2001 [1994]
Частные производные в MathWorld

[Cajori_History_V2-1] Каджори, Флориан (1952), История математических обозначений , том. 2 (3-е изд.), 596

[miller_earliest-2] Миллер, Джефф (nd). «Самое раннее использование символов исчисления» . В О'Конноре, Джон Дж.; Робертсон, Эдмунд Ф. (ред.). MacTutor Архив истории математики . Университет Сент-Эндрюс . Проверено 15 июня 2023 г.

[3] Спивак, М. (1965). Исчисление на многообразиях . Нью-Йорк: WA Бенджамин. п. 44. ИСБН 9780805390216 .

[4] Р. Вреде; М. Р. Шпигель (2010). Продвинутое исчисление (3-е изд.). Серия набросков Шаума. ISBN 978-0-07-162366-7 .

[5] Применимость распространяется на функции над пространствами без метрики и на дифференцируемые многообразия , например, в общей теории относительности .

[6] Это также можно выразить как сопряженность между конструкциями пространства продукта и функционального пространства .

[7] Чан, Альфа К. (1984). Фундаментальные методы математической экономики (3-е изд.). МакГроу-Хилл.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

v т Это Исчисление
Precalculus	Binomial theorem Concave function Continuous function Factorial Finite difference Free variables and bound variables Graph of a function Linear function Radian Rolle's theorem Secant Slope Tangent
Limits	Indeterminate form Limit of a function One-sided limit Limit of a sequence Order of approximation (ε, δ)-definition of limit
Differential calculus	Derivative Second derivative Partial derivative Differential Differential operator Mean value theorem Notation Leibniz's notation Newton's notation Rules of differentiation linearity Power Sum Chain L'Hôpital's Product General Leibniz's rule Quotient Other techniques Implicit differentiation Inverse functions and differentiation Logarithmic derivative Related rates Stationary points First derivative test Second derivative test Extreme value theorem Maximum and minimum Further applications Newton's method Taylor's theorem Differential equation Ordinary differential equation Partial differential equation Stochastic differential equation
Integral calculus	Antiderivative Arc length Riemann integral Basic properties Constant of integration Fundamental theorem of calculus Differentiating under the integral sign Integration by parts Integration by substitution trigonometric Euler Tangent half-angle substitution Partial fractions in integration Quadratic integral Trapezoidal rule Volumes Washer method Shell method Integral equation Integro-differential equation
Vector calculus	Derivatives Curl Directional derivative Divergence Gradient Laplacian Basic theorems Line integrals Green's Stokes' Gauss'
Multivariable calculus	Divergence theorem Geometric Hessian matrix Jacobian matrix and determinant Lagrange multiplier Line integral Matrix Multiple integral Partial derivative Surface integral Volume integral Advanced topics Differential forms Exterior derivative Generalized Stokes' theorem Tensor calculus
Sequences and series	Arithmetico-geometric sequence Types of series Alternating Binomial Fourier Geometric Harmonic Infinite Power Maclaurin Taylor Telescoping Tests of convergence Abel's Alternating series Cauchy condensation Direct comparison Dirichlet's Integral Limit comparison Ratio Root Term
Special functions and numbers	Bernoulli numbers e (mathematical constant) Exponential function Natural logarithm Stirling's approximation
History of calculus	Adequality Brook Taylor Colin Maclaurin Generality of algebra Gottfried Wilhelm Leibniz Infinitesimal Infinitesimal calculus Isaac Newton Fluxion Law of Continuity Leonhard Euler Method of Fluxions The Method of Mechanical Theorems
Lists	Differentiation rules List of integrals of exponential functions List of integrals of hyperbolic functions List of integrals of inverse hyperbolic functions List of integrals of inverse trigonometric functions List of integrals of irrational functions List of integrals of logarithmic functions List of integrals of rational functions List of integrals of trigonometric functions Secant Secant cubed List of limits Lists of integrals
Miscellaneous topics	Complex calculus Contour integral Differential geometry Manifold Curvature of curves of surfaces Tensor Euler–Maclaurin formula Gabriel's horn Integration Bee Proof that 22/7 exceeds π Regiomontanus' angle maximization problem Steinmetz solid