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도함수 계산기

이 도함수 계산기는 5점 중심차분법을 사용하여 특정 점 x0에서 함수의 미분값을 수치적으로 계산하며, 기호적(대수적) 미분은 수행하지 않습니다. 지원되는 x에 대한 수식과 점 x0를 입력하면 f'(x0), 함수값 f(x0), 그리고 정의되는 경우 그 점에서의 이계도함수 값과 접선의 방정식을 반환합니다. 예를 들어 f(x) = x³ − 2x + 1 을 x0 = 2 에서 계산하면 수치 미분값은 10 이고 f(2) = 5 입니다.

최종 검토일: 2026-07-07
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미분 결과 이해하기

이계도함수 값이 제공되는 경우, 그 부호는 x0에서 함수의 국소적인 오목/볼록을 나타냅니다. 이는 미적분학의 표준적인 결과입니다.

f″(x₀)x₀에서의 오목/볼록
양수아래로 볼록 — x₀ 근처에서 함수가 골짜기처럼 위로 굽어 있습니다
음수위로 볼록 — x₀ 근처에서 함수가 언덕처럼 아래로 굽어 있습니다
0이거나 0에 가까움변곡점 가능성 — x₀ 근처에서 오목/볼록이 바뀌고 있을 수 있으므로 추가 확인이 필요합니다
  • 이것은 기호적 도함수가 아니라 수치적 추정값입니다. 계산기는 일반 공식 f'(x)를 결코 만들지 않으며, 입력한 단 하나의 점 x0에서의 미분값만 반환합니다.
  • 지원되는 수식 문법: 함수 sin, cos, tan, asin, acos, atan, sqrt, cbrt, abs, ln(자연로그), log(밑 10 로그), log2(밑 2 로그), exp, floor, ceil, round, min, max; 상수 pi, e, tau; 연산자 + − * / % ^; 그리고 변수 x. 삼각함수는 라디안을 사용합니다.
  • x0 근처에서 불연속점, 뾰족한 모서리, 정의되지 않는 값이 있는 함수(예: 수직점근선 근처에서의 계산)는 유한차분 추정을 부정확하게 만들거나 결과를 내지 못하게 할 수 있습니다.
  • 매끄럽고 다루기 좋은 함수의 경우 수치 추정값의 절단오차는 표시되는 정밀도에서 일반적으로 무시할 수 있을 만큼 작지만, 국소적으로 급격히 변하는 함수에서는 그 오차가 커질 수 있습니다.

수치 미분이란 무엇입니까?

미분계수는 어떤 점에서 함수의 순간변화율을 나타내며, 기하학적으로는 그 점에서 함수 그래프에 접하는 직선의 기울기입니다. 기호적 미분은 모든 x에 대해 성립하는 일반 공식 f'(x)를 만들어 냅니다. 반면 이 계산기는 수치 미분을 수행합니다. 즉 일반 공식 f'(x)를 만들지 않고, 입력한 바로 그 점 x0에서의 f'(x0)라는 하나의 수를 추정합니다.

사용되는 수치 기법은 5점 중심차분법입니다. 계산기는 x0의 양쪽으로 매우 가까운 여러 점에서 f를 계산한 뒤 그 값들을 결합하여 x0에서의 기울기를 매우 정확하게 추정하며, 오차는 간격의 4제곱에 비례하여 줄어듭니다. 이는 수치해석에서 확립된 표준 기법으로, 컴퓨터 대수 시스템의 기호적 미분과는 구별됩니다.

결과가 수치값이므로 다른 점에서의 미분값을 구하려면 새로운 x0로 계산기를 다시 실행해야 합니다. 다른 점에 바로 대입할 수 있는 f'(x)의 대수식은 반환되지 않습니다.

이 도함수 계산기 사용 방법

  1. x에 대한 함수를 입력합니다. 예: x^3 - 2*x + 1, sin(x)/x, sqrt(x) + ln(x). 곱셈은 반드시 *로 명시해야 하며 거듭제곱은 ^를 사용합니다.
  2. 미분값을 구할 점 x0를 입력합니다.
  3. 그 점에서의 수치 미분값 f'(x0)와 함수값 f(x0)를 확인합니다.
  4. 함수가 x0 근처에서 두 번 미분 가능한 경우, 수치 이계도함수 값 f''(x0)와 접선의 방정식도 확인할 수 있습니다. 접선은 x0 근처에서 f의 가장 좋은 일차근사를 제공합니다.

수치 미분의 바탕이 되는 공식

f'(x₀) ≈ [−f(x₀+2h) + 8f(x₀+h) − 8f(x₀−h) + f(x₀−2h)] / (12h) (5점 중심차분법)
f''(x₀) ≈ [f(x₀+h) − 2f(x₀) + f(x₀−h)] / h²
접선의 방정식: y = f'(x₀)(x − x₀) + f(x₀)
계산 예시: f(x) = x³ − 2x + 1, x₀ = 2일 때 → f'(2) = 10, f(2) = 5

5점 중심차분 추정식은 f'(x0) ≈ [−f(x0+2h) + 8f(x0+h) − 8f(x0−h) + f(x0−2h)] / (12h) 입니다. 이는 고전적인 유한차분 공식으로 오차가 h⁴에 비례합니다. 즉 간격 h를 절반으로 줄이면 오차는 대략 16분의 1로 줄어듭니다.

이계도함수 값은 더 단순한 중심차분으로 추정합니다: f''(x0) ≈ [f(x0+h) − 2f(x0) + f(x0−h)] / h². 그 부호는 국소적인 오목/볼록을 나타냅니다. 양수이면 x0 근처에서 함수가 위로 굽어 있고(아래로 볼록), 음수이면 아래로 굽어 있습니다(위로 볼록).

x0에서의 접선은 그 점 근처에서 f의 가장 좋은 직선 근사이며 y = f'(x0)(x − x0) + f(x0) 입니다.

계산 예시: f(x) = x³ − 2x + 1 을 x0 = 2 에서 계산합니다. 수치 미분값은 f'(2) = 10 이며, 이는 기호적 도함수 3x² − 2 에 x = 2 를 대입한 값(3×4 − 2 = 10)과 일치합니다. 함수값은 f(2) = 8 − 4 + 1 = 5 이므로 접선은 y = 10(x − 2) + 5 입니다.

흔한 실수

  • "3x² − 2" 같은 기호적 공식을 기대하는 것 — 이 계산기는 기호적(대수적) 미분이 아니라 유한차분 근사를 사용하여, 입력한 단 하나의 점 x0에서의 미분값만 수치로 반환합니다.
  • 2*x 대신 2x처럼 곱셈 기호를 생략하거나 거듭제곱에 ^ 대신 **를 사용하는 것 — 파서는 지원 목록에 있는 연산자를 명시할 것을 요구합니다.
  • x0 = 0 에서의 1/x 처럼 함수가 정의되지 않거나 불연속인 점에서 계산하는 것. 이 경우 유한차분 추정을 신뢰할 수 없거나 결과가 나오지 않습니다.
  • 수치 결과가 임의의 정밀도까지 정확하다고 가정하는 것 — 중심차분법에는 작지만 0이 아닌 절단오차가 있으며, 매끄러운 함수에서는 표시되는 소수 자릿수에서 대개 드러나지 않습니다.
  • log를 자연로그로 사용하는 것 — 이 계산기의 문법에서 ln이 자연로그(밑 e)이고 log는 밑이 10이며, log2는 밑이 2입니다.

자주 묻는 질문

이 계산기가 f'(x) = 3x² − 2 같은 도함수 공식을 알려 줍니까?

아닙니다. 이 계산기는 수치적 유한차분법으로 계산한, 입력한 특정 점 x0에서의 미분값만 수치로 반환합니다. 다른 점에서의 도함수 거동을 알아보려면 그 점을 새로운 x0로 입력하여 다시 계산하십시오.

이 도함수 계산기는 어떤 수치 기법을 사용합니까?

5점 중심차분법을 사용합니다: f'(x0) ≈ [−f(x0+2h) + 8f(x0+h) − 8f(x0−h) + f(x0−2h)] / (12h). 이는 수치해석의 표준 유한차분 공식이며 오차는 h⁴에 비례합니다.

수식에서 어떤 함수와 연산자가 지원됩니까?

sin, cos, tan, asin, acos, atan, sqrt, cbrt, abs, ln, log, log2, exp, floor, ceil, round, min, max; 상수 pi, e, tau; 연산자 + − * / % ^; 그리고 변수 x가 지원됩니다. 삼각함수는 라디안 단위로 계산됩니다.

수치 미분값은 얼마나 정확합니까?

매끄럽고 다루기 좋은 함수의 경우 5점 중심차분법은 표시되는 소수 자릿수를 훨씬 넘어서는 정확도를 가집니다. 불연속점, 뾰족한 모서리, 또는 x0 가까이에서 함수가 정의되지 않는 점 근처에서는 정확도가 떨어집니다.

접선 결과는 무엇을 뜻합니까?

접선 y = f'(x0)(x − x0) + f(x0) 은 x0 근처에서 함수의 가장 좋은 직선 근사입니다. 이 직선은 (x0, f(x0))에서 곡선에 접하며 바로 그 점에서 함수와 같은 기울기를 가집니다.

결과에서 이계도함수 값이 때때로 표시되지 않는 이유는 무엇입니까?

이계도함수 값은 자체의 중심차분 공식으로 계산되며 그 계산이 유한한 값을 반환할 때에만 표시됩니다. 예를 들어 x0 바로 주변에서 함수가 정의되지 않거나 불연속인 경우에는 이계도함수 추정값이 생략됩니다.

참고 자료

  1. Burden RL, Faires JD. Numerical Analysis. Cengage Learning (finite-difference approximations to derivatives).
  2. Press WH, Teukolsky SA, Vetterling WT, Flannery BP. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. Cambridge University Press (numerical differentiation).
  3. Stewart J. Calculus. Cengage Learning (the derivative as instantaneous rate of change and slope of the tangent line).
  4. NIST Digital Library of Mathematical Functions (DLMF), Chapter 3: Numerical Methods — finite-difference formulas. dlmf.nist.gov.

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