system: You are a trustworthy AI assistant. Your task is to answer the question honestly and not fabricate information.

user: Đạo hàm, bạn có thông tin nó ?

assistant: Trong toán học, đạo hàm (tiếng Anh: "derivative") của một hàm số là một đại lượng mô tả sự biến thiên của hàm tại một điểm nào đó. Đạo hàm là một khái niệm cơ bản trong giải tích. Chẳng hạn, trong vật lý, đạo hàm biểu diễn vận tốc tức thời của một điểm chuyển động, khi mà công cụ này giúp đo lường tốc độ mà đối tượng đó thay đổi tại một thời điểm xác định.
Đạo hàm của một hàm số đơn biến tại một điểm xác định nếu tồn tại, sẽ đồng thời là hệ số góc của tiếp tuyến với đồ thị của hàm số tại chính điểm đó. Tiếp tuyến này cũng đồng thời là xấp xỉ tuyến tính tốt nhất có thể tìm được của hàm số lân cận với giá trị đã cho. Bởi lý do này, đạo hàm thường được mô tả là "tốc độ thay đổi tức thời", với tỉ lệ thay đổi tức thời phụ thuộc vào biến độc lập của hàm số. 
Đạo hàm có thể được khái quát hóa cho hàm số đa biến, ở đó nó được định nghĩa là một phép biến đổi tuyến tính có đồ thị là xấp xỉ tuyến tính chính xác nhất của đồ thị hàm số ban đầu. Ma trận Jacobi là ma trận dùng để mô tả phép biến đổi tuyến tính đó đối với chuẩn được cho bởi các biến độc lập và biến phụ thuộc, có thể được tính nhờ các đạo hàm riêng đối với biến độc lập. Với một hàm số thực đa biến, ma trận Jacobi được rút gọn về vectơ gradien.
Quá trình tính toán đạo hàm của một hàm số được gọi là tìm vi phân, phép toán ngược với phép lấy đạo hàm là nguyên hàm, và định lý cơ bản của giải tích thể hiện mối quan hệ giữa tích phân với nguyên hàm. Vi phân và tích phân là hai công cụ cơ bản trong giải tích đơn biến.
Định nghĩa.
Một hàm số thực có đạo hàm hay "khả vi" (tiếng Anh: "differentiable") tại điểm trên miền xác định của nó nếu như trên khoảng mở có chứa , giới hạn&lt;br&gt; 
formula_1&lt;br&gt;
tồn tại. Điều này có nghĩa rằng, với mọi số thực dương formula_2 (kể cả rất nhỏ), tồn tại một số thực dương formula_3 sao cho với mối số sao cho formula_4 và formula_5, khi đó formula_6 được xác định và
formula_7&lt;br&gt;
với hai dấu gạch ngang thể hiện giá trị tuyệt đối&lt;br&gt;
Khi đó, nếu khả vi tại , giới hạn tồn tại hay "hội tụ", giới hạn này khi đó được gọi là đạo hàm của tại và được kí hiệu là formula_8 (đọc là đạo hàm của tại ) hay formula_9 (đọc là thương của số gia của đối số trên số gia của hàm số tại )
Vi phân.
"Vi phân" ("differentiation") là quá trình để tính đạo hàm. Đạo hàm của hàm số , với là biến số, mô tả sự thay đổi giá trị của tương ứng với độ biến thiên của và còn được gọi là đạo hàm của đối với . Nếu và đều thuộc tập số thực thì đạo hàm của hàm số là hệ số góc của đồ thị hàm đó tại mỗi điểm trong hệ tọa độ Descartes.
Xét trường hợp đơn giản nhất: gọi là một hàm số bậc nhất biến có đồ thị là một đường thẳng. Trong trường hợp này, với và là số thực và hệ số góc được tính bằng
trong đó (delta) là viết tắt của "thay đổi", (số gia của đối số) và (số gia tương ứng của hàm số) chỉ sự biến thiên của và , formula_11. Công thức trên là đúng do:
Suy ra
Biểu thức trên cho biết giá trị hệ số góc của một đường thẳng.
Nếu không phải là hàm bậc nhất (đồ thị của nó không phải là đường thẳng) thì tỉ số giữa mức thay đổi của và mức thay đổi của sẽ khác nhau trên khoảng được xét: phép vi phân là một cách để tìm một giá trị duy nhất của tốc độ thay đổi đó tại bất kỳ giá trị nào của . Ý tưởng này được thực hiện bằng cách tìm giới hạn của khi tiến dần về 0, thể hiện qua các hình 1, 2, 3.
Định nghĩa.
Cách tiếp cận phổ biến nhất để chuyển ý tưởng trực quan này thành định nghĩa rõ ràng là xác định rằng đạo hàm là giới hạn của tỉ sai phân của các số thực.
Gọi là hàm số thực xác định trên một lân cận mở của số thực . Trong hình học cổ điển, tiếp tuyến của đồ thị hàm tại là đường thẳng duy nhất đi qua điểm thuộc đồ thị và không cắt ngang qua nó. Theo hình học, đạo hàm của đối với tại là hệ số góc của tiếp tuyến đó tại . Giá trị này rất gần với hệ số góc của đường cát tuyến cắt đồ thị tại và một điểm lân cận . Nếu 
Biểu thức trên được gọi là tỉ sai phân Newton. Để đạt được kết quả chính xác nhất thì có thể dùng đến khái niệm giới hạn. Vì về mặt hình học, giới hạn của cát tuyến là tiếp tuyến của đồ thị nên giới hạn của biểu thức khi tiến về 0 (nếu có) là hệ số góc của tiếp tuyến tại . Giới hạn đó được gọi là đạo hàm của tại :
Khi giới hạn này tồn tại, được gọi là "hàm số khả vi" tại . Từ định nghĩa này, rõ ràng hàm số khả vi là hàm số tăng khi và chỉ khi đạo hàm của nó dương, và là hàm số giảm khi và chỉ khi đạo hàm của nó âm. Tính chất này thường được ứng dụng trong việc khảo sát tính đơn điệu của hàm, chẳng hạn như tìm các điểm cực trị.
Một cách tương đương, đạo hàm thỏa mãn tính chất
và tính chất này có thể được hiểu bằng cách trực quan rằng tiếp tuyến của tại (hình 1) cho "xấp xỉ tuyến tính chính xác nhất"
đối với hàm tại một điểm gần (hay nhỏ).
Thay bằng 0 trong tỉ sai phân dẫn đến phép chia cho số 0, nên hệ số góc của tiếp tuyến không thể tìm được trực tiếp bằng cách này. Thay vào đó, ta đặt là một hàm số biến bằng với tỉ sai phân:
 là hệ số góc của cát tuyến giữa và . Nếu là hàm số liên tục, nghĩa là đồ thị của nó không bị đứt đoạn hay bẻ gập, thì là hàm số liên tục cách xa điểm . Nếu giới hạn tồn tại, tức là có thể gán cho một giá trị bất kỳ để là hàm số liên tục, thì khả vi tại và đạo hàm của nó tại bằng .
Trong thực tế, sự tồn tại tính liên tục của tỉ sai phân tại có thể được chứng minh bằng cách biến đổi tử số để loại ở mẫu số. Phép biến đổi như vậy có thể giúp xác định giá trị giới hạn của với nhỏ, dù vẫn không xác định tại . Quá trình này có thể kéo dài với các hàm phức tạp, và nhiều kỹ thuật lối tắt có thể được dùng để rút ngắn quá trình đó.
Ví dụ.
Hàm số bậc hai có đạo hàm tại và đạo hàm đó bằng 6. Điều này có được bằng cách tính giới hạn của tỉ sai phân của khi tiến về 0:
Ta thấy tỉ sai phân trên bằng khi và không xác định khi . Giới hạn của nó là kết quả của việc cho về 0 và là giá trị của khi trở nên rất nhỏ:
Vậy hệ số góc của đồ thị hàm số tại điểm là và đạo hàm của hàm số tại là .
Tổng quát, đạo hàm của hàm số bậc hai tại là :
Tính khả vi và tính liên tục.
Nếu có đạo hàm tại thì cũng phải liên tục trên . Lấy ví dụ, chọn một điểm và coi như là một hàm bước có giá trị là 1 với mọi nhỏ hơn và 10 với mọi lớn hơn hoặc bằng . không thể có đạo hàm tại . Nếu âm thì cát tuyến từ đến sẽ rất dốc, và khi dần về 0 thì hệ số góc sẽ dần đến vô cực. Nếu dương thì cát tuyến từ đến có hệ số góc bằng 0. Trong mỗi trường hợp trên, cát tuyến không đạt đến một hệ số góc duy nhất, nên giới hạn của tỉ sai phân không tồn tại.
Tuy vậy, một hàm số có thể liên tục tại một điểm nhưng không có đạo hàm tại điểm đó. Chẳng hạn, hàm giá trị tuyệt đối liên tục tại nhưng không có đạo hàm tại đó. Nếu dương thì hệ số góc của cát tuyến từ 0 đến là 1, còn nếu âm thì hệ số góc đó bằng -1. Trên mặt phẳng tọa độ, đồ thị của hàm số đó bị "bẻ gập" tại . Kể cả hàm số có đồ thị trơn cũng không khả vi tại một điểm mà tiếp tuyến qua nó nằm dọc, chẳng hạn, hàm số không có đạo hàm tại .
Tóm lại, một hàm số có đạo hàm là hàm số liên tục, nhưng có những hàm liên tục lại không có đạo hàm.
Phần lớn hàm số trong thực tế có đạo hàm tại mọi điểm (hoặc tại hầu hết mọi điểm). Trong thời kì đầu của lịch sử ngành giải tích, nhiều nhà toán học cho rằng một hàm số liên tục luôn có đạo hàm tại nhiều điểm. Năm 1872, Weierstrass phát hiện ví dụ đầu tiên về một hàm số liên tục tại mọi điểm nhưng không khả vi tại bất cứ đâu. Hàm đó sau này được đặt tên là hàm Weierstrass. Năm 1931, Stefan Banach chứng minh được rằng tập hợp các hàm số có đạo hàm tại một số điểm nhất định là tập con rất nhỏ so với tập hợp các hàm liên tục.
Đạo hàm là một hàm số.
Gọi là hàm số luôn có đạo hàm tại mọi điểm trên tập xác định. Chúng ta có thể tìm được một hàm số mà với bất kì, giá trị của hàm bằng với giá trị của đạo hàm của tại . Hàm số đó được gọi là "đạo hàm của" và kí hiệu là .
Thỉnh thoảng có đạo hàm tại phần lớn điểm trên tập xác định (không phải mọi điểm). Hàm số mà giá trị của nó tại bằng khi xác định, và không xác định tại mọi điểm khác, cũng được gọi là đạo hàm của , dù tập xác định của nó hoàn toàn nhỏ hơn.
Bằng ý tưởng này, phép vi phân trở thành một hàm hợp: đạo hàm là một toán tử mà tập xác định của nó là tập hợp tất cả các hàm số có đạo hàm tại mọi điểm trên tập xác định và tập hợp đích của nó là một tập hợp các hàm số. Kí hiệu toán tử trên là thì là hàm số . là hàm số xác định tại nên ta có .
Để so sánh, ta xét hàm số : là hàm số thực có đầu vào là một số, đầu ra cũng là một số:
Toán tử chỉ xác định trên các hàm số:
Đầu ra của là một hàm số, có thể định được giá trị tại một điểm. Ví dụ: đầu vào của là cho đầu ra mà ta gọi là . Các giá trị tương ứng của đầu ra đó là , ...
Đạo hàm cấp cao.
Gọi là hàm số khả vi và là đạo hàm của nó. Đạo hàm của (nếu có) được gọi là "đạo hàm cấp hai" của và kí hiệu là . Tương tự, đạo hàm của đạo hàm cấp hai (nếu có) được gọi là "đạo hàm cấp ba" của và kí hiệu là . Cứ như vậy, ta xác định đạo hàm cấp là đạo hàm của đạo hàm cấp . Các đạo hàm trên được gọi chung là "đạo hàm cấp cao".
Nếu mô tả vị trí của một vật ở thời gian thì mỗi đạo hàm cấp cao của mang một ý nghĩa riêng trong vật lý. Đạo hàm cấp một của là vận tốc của vật. Đạo hàm cấp hai của là gia tốc. Đạo hàm cấp ba của là độ giật...
Một hàm số không cần phải có đạo hàm (chẳng hạn, nếu hàm đó không liên tục). Tương tự, ngay cả khi có đạo hàm, nó có thể không có đạo hàm cấp hai. Chẳng hạn, cho hàm số
 là hàm số khả vi và đạo hàm của nó tại là
 không có đạo hàm tại . Những ví dụ tương tự cho thấy một hàm số có thể có đạo hàm cấp (với là số nguyên dương) nhưng không có đạo hàm cấp . Một hàm số có đạo hàm liên tiếp thì khả vi lần. Nếu đạo hàm thứ là liên tục thì hàm số sẽ thuộc lớp khả vi . Một hàm số có vô số đạo hàm là hàm "khả vi vô hạn".
Trên trục số thực, mọi hàm số đa thức đều là hàm khả vi vô hạn. Theo quy tắc tính đạo hàm, đa thức bậc sau lần vi phân sẽ thành hàm hằng, và mọi đạo hàm tiếp theo đều bằng 0.
Đạo hàm của hàm số tại một điểm cho ta phép tính đa thức gần đúng với một hàm (). Ví dụ, nếu (x)khả vi hai lần thì
vì
Nếu khả vi vô hạn thì đây là phần đầu của chuỗi Taylor với tính được tại gần với .
Điểm uốn.
Một điểm mà tại đó đạo hàm cấp hai của hàm số đổi dấu được gọi là "điểm uốn". Tại điểm uốn, đạo hàm cấp hai có thể bằng 0 (như tại điểm uốn của hàm số formula_28) hoặc không tồn tại (như tại điểm uốn của hàm số formula_29). Tại điểm uốn, hàm số chuyển từ hàm lồi sang hàm lõm và ngược lại.
Ký hiệu.
Ký hiệu của Leibniz.
Các kí hiệu formula_30, formula_31 và formula_32 được giới thiệu lần đầu tiên bởi Gottfried Wilhelm Leibniz vào năm 1675.
Quy tắc tính đạo hàm.
Đạo hàm của hàm số có thể được tính theo định nghĩa bằng cách tìm tỉ sai phân của hàm và tính giới hạn của nó. Trong thực tế, từ một số hàm đơn giản, đạo hàm của các hàm số khác phức tạp được tính dễ dàng hơn bằng cách áp dụng các "quy tắc" nhất định.
Đạo hàm của hàm số sơ cấp.
Dưới đây là quy tắc tính đạo hàm của các hàm số sơ cấp, với "a" hoặc formula_33 là một số thực.
Đạo hàm của hàm hợp.
Nhiều lúc việc tính đạo hàm bằng tỉ sai phân Newton rất phức tạp, ta có thể tránh điều này qua một số quy tắc sau:
Hệ quả.
Từ các quy tắc trên, ta suy ra:
Đạo hàm trong không gian.
Hàm vectơ.
Hàm vectơ y của một biến số thực cho giá trị vectơ trong không gian R"n" với mỗi số thực bất kì. Một hàm vectơ có thể được chia thành các hàm tọa độ "y"1("t"), "y"2("t")..., "yn"("t"), tức là y("t") = ("y"1("t")..., "yn"("t")). Nó cũng bao gồm các phương trình tham số tại R2 hay R3. Các hàm tọa độ này là hàm số thực, nên định nghĩa đạo hàm cũng đúng với chúng. Đạo hàm của y("t") là một vectơ, được gọi là vectơ tiếp tuyến, mà tọa độ của nó là đạo hàm của các hàm tọa độ, nghĩa là:
hay
nếu giới hạn đó tồn tại. Ở đây tử thức là một đại lượng vectơ, không phải đại lượng vô hướng. Nếu đạo hàm của y tồn tại với mọi giá trị của "t" thì y' cũng là một hàm vectơ.
Nếu e1..., en" là các vectơ đơn vị trong R"n" thì y("t") có thể được viết thành "y"1("t")e1 +... + "yn"("t")en". Vì mỗi vectơ đơn vị đều là hằng số nên theo quy tắc nhân:
Trong vật lý, nếu y("t") là vectơ vị trí của một chất điểm tại thời điểm "t" thì y'("t") là vectơ vận tốc của chất điểm đó tại thời điểm "t".
Đạo hàm riêng.
Gọi "f" là hàm số đa biến, chẳng hạn:
"f" còn được gọi là họ các hàm một biến được biểu thị bởi biến số khác:
Nói cách khác, mỗi giá trị của "x" xác định một hàm đơn biến "fx":
Chọn một giá trị "x" = "a", ta có hàm số "fa":
Ở đây "a" là hằng số, không phải là biến nên "fa" là hàm đơn biến. Theo định nghĩa đạo hàm đơn biến thì
Lặp lại tương tự với mọi giá trị khác của "a". Tổng hợp lại, ta có hàm số biểu diễn sự biến thiên của "f" theo "y":
Đó là đạo hàm riêng của "f" theo "y". Ở đây ∂ được gọi là kí hiệu đạo hàm riêng. Tổng quát, đạo hàm riêng của hàm "f"("x"1..., "xn") theo hướng "xi" tại điểm ("a"1..., "an") là:
Trong tỉ sai phân trên, mọi biến trừ "xi" đều mang giá trị không đổi, nên hàm đơn biến sau được xác định:
và theo định nghĩa:
Nói cách khác, với các giá trị khác nhau của "a", ta xác định được một họ các hàm đơn biến như ví dụ trên đây.
Một ví dụ quan trọng của hàm đa biến là trường hợp một hàm vô hướng "f"("x"1..., "xn") xác định trên một miền của không gian Euclid R"n" (chẳng hạn, R2 hay R3). Trong trường hợp này, "f" có đạo hàm riêng ∂"f"/∂"xj" với mỗi biến "xj". Tại điểm ("a"1..., "an"), các đạo hàm riêng này định ra vectơ
Vectơ này được gọi là gradien của "f" tại "a". Nếu "f" khả vi tại mọi điểm trong miền xác định thì gradien là một hàm vectơ ∇"f" đưa một điểm ("a"1..., "an") đến vectơ ∇"f"("a"1..., "an"). Do đó, gradien là một trường vectơ.
Đạo hàm có hướng.
Nếu "f" là hàm số thực trên R"n" thì đạo hàm riêng của "f" mô tả sự biến thiên của nó theo hướng của các trục tọa độ. Chẳng hạn, nếu "f" là một hàm gồm hai biến "x" và "y" thì các đạo hàm riêng của "f" biểu diễn sự biến thiên của nó theo hai trục "x" và "y". Tuy nhiên, chúng không trực tiếp biểu diễn được sự biến thiên của "f" theo các trục khác (như đường thẳng "y" = "x"). Để khắc phục, ta sử dụng đạo hàm có hướng. Chọn một vectơ
Đạo hàm có hướng của "f" theo hướng của v tại điểm x là giới hạn
Trong nhiều trường hợp, để hỗ trợ tính toán, ta thường thay đổi độ dài vectơ để quy về bài toán tính đạo hàm có hướng theo một vectơ đơn vị. Để chứng minh hiệu quả, ta đặt v = "λ"u. Thay "h" = "k"/"λ" vào tỉ sai phân, ta có:
hay bằng "λ" lần tỉ sai phân của đạo hàm có hướng của "f" theo u. Hơn nữa, việc lấy giới hạn khi "h" tiến về 0 cũng giống như khi "k" tiến về 0 vì "h" và "k" là bội số của nhau. Do đó, "D"v("f") = λ"D"u("f"). Vì tính chất này nên thường ta chỉ xét đạo hàm có hướng đối với các vectơ đơn vị.
Nếu tất cả đạo hàm riêng của "f" tồn tại và liên tục tại x thì chúng xác định đạo hàm có hướng của "f" theo hướng của v bằng công thức:
Đó là hệ quả của định nghĩa đạo hàm tổng. Theo đó, đạo hàm có hướng tuyến tính trên v, nghĩa là "D"v + w("f") = "D"v("f") + "D"w("f").
Định nghĩa trên cũng đúng khi "f" là hàm số lấy giá trị trong R"m". Khi đó, đạo hàm có hướng là một vectơ trong R"m".
Đạo hàm tổng, vi phân tổng và ma trận Jacobi.
Khi "f" là hàm số xác định trên một tập mở của R"n" đến R"m" thì đạo hàm có hướng của "f" theo một hướng xác định là phép xấp xỉ tuyến tính chính xác nhất của "f" tại điểm đó và theo hướng đó. Nhưng khi "n" &gt; 1 thì không đạo hàm có hướng nào có thể mô tả trạng thái biến thiên của "f" một cách toàn diện. Để khắc phục, ta sử dụng đạo hàm tổng. Với mỗi vectơ v bắt đầu tại "a", ta có:
Giống như đạo hàm đơn biến, "f"'(a) được chọn sao cho sai số trong biểu thức là thấp nhất có thể.
Nếu "n" và "m" cùng bằng 1 thì đạo hàm "f"'("a") là một số và "f"'("a")"v" là tích của hai số. Nhưng trong không gian, "f"'(a) không thể là một số, vì nếu vậy thì "f"'(a)v phải là một vectơ trên R"n" và số hạng còn lại là vectơ trên R"m", đó là điều vô lý. Do đó, "f"'(a) phải là một hàm đưa vectơ ở R"n" đến vectơ ở R"m" và "f"'(a)v phải chứng tỏ hàm đó xác định tại v.
Để tìm xem hàm đó có dạng gì, chú ý rằng phép xấp xỉ tuyến tính có thể được viết lại thành
Nếu ta chọn một vectơ w khác v thì biểu thức này xác định thêm một phép xấp xỉ tuyến tính khác bằng cách thay v bằng w. Nó cũng xác định một phép xấp xỉ tuyến tính thứ ba bằng cách thay v bằng w và thay a bằng a + v. Trừ vế cho vế ở hai biểu thức trên, ta được
Nếu coi v là nhỏ và đạo hàm đó biến đổi liên tục trên a thì "f"'(a + v) xấp xỉ bằng "f"'(a) nên vế phải xấp xỉ bằng 0. Bằng cách ứng dụng phép xấp xỉ tuyến tính với v thay bằng v + w, ta viết lại vế trái như sau:
Điều này chứng tỏ rằng "f"'(a) là phép biến đổi tuyến tính từ không gian vectơ R"n" sang không gian vectơ R"m".
Thực tế, đạo hàm đơn biến là phép xấp xỉ tuyến tính chính xác nhất vì đó là giới hạn của tỉ sai phân. Tuy nhiên, biểu thức này không hợp lý trong không gian, vì không phải lúc nào ta cũng thực hiện được phép chia các vectơ. Đặc biệt, trong tỉ sai phân, tử thức và mẫu thức không thuộc cùng một không gian vectơ: tử thuộc tập con R"n" còn mẫu thuộc tập R"m". Hơn nữa, đạo hàm là phép biến đổi tuyến tính, do đó, để "f"'(a) là phép xấp xỉ tuyến tính chính xác nhất thì cần điều chỉnh một công thức khác cho đạo hàm đơn biến để giải quyết vấn đề. Nếu "f": R → R, ta biến đổi biểu thức để cho thấy đạo hàm của "f" tại "a" là một số "f"'("a") duy nhất sao cho
hoặc đồng nghĩa với
vì giới hạn của biểu thức bằng 0 khi và chỉ khi giá trị tuyệt đối của nó tiến về 0. Biểu thức cuối có thể áp dụng được cho hàm đa biến bằng cách thay giá trị tuyệt đối bằng chuẩn.
Do đó, người ta định nghĩa: Đạo hàm tổng của "f" tại "a" là phép biến đổi tuyến tính duy nhất "f"'(a): R"n" → R"m" sao cho
Nếu đạo hàm tổng này tồn tại ở a thì tất cả đạo hàm riêng và đạo hàm có hướng của "f" đều tồn tại ở a, và với mọi v, "f"'(a)v là đạo hàm có hướng của "f" theo hướng v. Nếu ta viết lại "f" theo các hàm tọa độ, tức là "f" = ("f"1, "f"2..., "fm") thì đạo hàm tổng có thể được biểu thị bằng cách coi các đạo hàm riêng như là một ma trận. Ma trận đó được gọi là ma trận Jacobi của "f" tại a:
Nếu đạo hàm riêng tồn tại và liên tục thì đạo hàm tổng tồn tại, được xác định bằng ma trận Jacobi và phụ thuộc liên tục vào a.
Định nghĩa đạo hàm tổng còn gộp vào thêm định nghĩa đạo hàm đơn biến, tức là, nếu "f" là hàm số thực đơn biến thì đạo hàm tổng tồn tại khi và chỉ khi đạo hàm thường của nó tồn tại. Ma trận Jacobi khi đó được thu gọn thành ma trận 1×1, trong đó đạo hàm "f"'("x") là phần tử duy nhất. Ma trận 1×1 này thỏa mãn tính chất "f"("a" + "h") - ("f"("a") + "f"'("a")"h") có giá trị xấp xỉ bằng 0, hay
Đây cũng là phát biểu cho rằng hàm formula_110 là phép xấp xỉ tuyến tính chính xác nhất của "f" tại "a".
Lịch sử.
Vi tích phân là một nhánh của toán học tập trung vào giới hạn, hàm số, đạo hàm, tích phân và chuỗi vô hạn. Isaac Newton và Gottfried Leibniz tìm ra vi tích phân vào giữa thế kỷ 17.