導讀：工程最佳化幾乎不會一步到位
在課本中：
👉 題目通常只有一個函數 👉 一個標準答案
但在真實工程中：
• 變數很多 • 條件會變 • 模型永遠不完整
工程師真正需要的是：
👉 先知道「往哪個方向調整會變好」
一、微分的核心角色：方向指示器
導數的符號代表：
• f′(x) > 0 → x 增加會變好 • f′(x) < 0 → x 減少會變好 • f′(x) ≈ 0 → 接近最佳點
工程直覺：
👉 微分就像指南針
二、為什麼方向比精確值重要？
因為：
• 不可能一次就調到最佳 • 系統必須反覆試探
方向錯 → 每一步都在遠離最佳解
三、梯度的雛形（單變數直覺）
在一維情況下：
👉 梯度 = f′(x)
代表：
👉 函數上升最快的方向
若要找最小值：
👉 反方向移動
四、工程調參的真實流程
1️⃣ 調整一點 Δx
2️⃣ 觀察輸出變好或變差
3️⃣ 依方向再調整
本質上就是：
👉 梯度下降／梯度上升
五、工程實例
天線角度調整
若： dP/dθ > 0
👉 角度增加 → 功率變大
控制器增益 K
若： dE/dK < 0
👉 增加 K → 誤差下降
六、簡單數學練習
練習 1
給定：
f(x) = x² − 4x
求 f′(x)：
f′(x) = 2x − 4
問題：
當 x = 1 時，f′(1) = −2 👉 應增加 x 還是減少 x？
答案：
f′(1) < 0 → 減少 x
練習 2
f(x) = (x − 3)²
f′(x) = 2(x − 3)
當 x = 5 時：
f′(5) = 4 👉 若要找最小值，x 應往哪移動？
答案：
往減小方向
七、常見錯誤
❌ 只追求精確解
❌ 不看方向就亂調
八、工程版一句話總結
微分先告訴你「往哪走」，
最佳化才告訴你「走多遠」。
九、本單元你應該建立的直覺
✔ 看符號
✔ 看趨勢 ✔ 小步逼近
🔜 下一單元預告
↪️ 17／60 曲率的工程意義：穩定、失控與系統彎折點
