求导链式法则（Chain Rule）是微积分中的一个重要概念，用于计算复合函数的导数。
拓展知识：
一、链式法则的基本概念：
链式法则适用于复合函数，即一个函数中包含了另一个函数。如果有一个函数y=f(u)和另一个函数u=g(x)，则链式法则描述了如何计算y关于x的导数dy/dx。链式法则的一般形式如下：dy/dx=(dy/du)*(du/dx)
这个公式表明，要计算复合函数y=f(g(x))的导数，首先计算f关于中间变量u=g(x)的导数，然后计算u关于自变量x的导数，并将它们相乘。
二、示例：
举个例子来说明链式法则。考虑函数y=sin(x^2)。这是一个复合函数，因为它包含了两个函数：y=sin(u)，其中u=x^2。
首先，计算sin(u)对u的导数，即dy/du=cos(u)。然后，计算u=x^2对x的导数，即du/dx=2x。最后，应用链式法则，将这两个导数相乘，得到dy/dx=2x*cos(x^2)。
三、高维链式法则：
链式法则不仅适用于一维函数，还适用于多维函数。在多维情况下，链式法则通常以偏导数的形式呈现。如果有一个多维函数z=f(u,v)和两个自变量u=g(x,y)和v=h(x,y)，则链式法则的一般形式如下：
∂z/∂x=(∂z/∂u)*(∂u/∂x)+(∂z/∂v)*(∂v/∂x)
这个公式表达了z关于自变量x和y的偏导数如何通过中间变u和v以及它们的偏导数相互关联。
四、应用领域：
链式法则在物理学、工程学、计算机科学等领域广泛应用。在机器学习和深度学习中，链式法则是计算梯度（导数）的基本工具，用于训练神经网络和优化模型参数。它也在控制理论、信号处理和优化问题中发挥关键作用。
五、总结：
链式法则是微积分中的一项重要技巧，用于计算复合函数的导数。它允许我们在分析和解决问题时处理包含多个函数的复杂情况，是许多科学和工程领域的基础工具之一。深入理解链式法则有助于更好地理解和应用微积分知识。