(个人)
因为我们发现，在现实世界中，一个事件/情感并不是孤立存在的，而是与另一个或多个事件有着非常紧密的联系，存在着某种函数关系。 利用该函数关系，可以根据函数关系和参数来调查原因变量。
在学习的过程中，你必须明白那些是我必须承认的吗？ 那些是我研究的吗？
我认为函数只不过表示自变量和因变量的关系。 我们能研究只是因为变量和自变量之间有什么关系？ 变量如何影响参数？ 我们应该如何利用这种相互作用关系来解决我们的问题？ 多数情况下，我们要求通过自变量来看我们所希望的因变量的值、变化情况以及相关的变化率，但对二元函数来说，只不过是两个自变量。 这两个自变量是如何影响和作用于因变量的呢？ 这才是我们研究的重点，单独的自变量如何影响因变量？ 两个人同时影响吗？
两个自变量之间有相互作用相互影响的关系吗？ 另一方面，这种因变量和自变量反映在具体应用中并与现实相联系，能描述一个事件与另一个事件或一个因素与另一个因素的关系吗？
我暂且称之为因事件和自事件。 原因事件只有一个，影响原因事件的因素有多个。 这就是二元和多元函数的出现。
在调查变量和参数之间的关系时，需要解决这些问题。
1 .如果因变量是某个特定值，则对应的因变量的值是多少？
2 .自变量减少或增加时，对应的因变量的值或因变量的增量会有什么变化？ 变化率是多少？ 变化率反映什么？
3 .自变量取增量x时，对应的因变量会发生多大变化？ 也就是说变化量是多少？ 例如，当中国人口增加2亿时，对应的人均GDP变化量是多少？ 属于增长还是减少？ 所以，可以看出有时为了分析问题需要相应的变化量。 ）
4 .能用概率密度求出概率吗？ 如果可以的话，为什么可以用那个来要求呢？
5 .积分导数意味着什么？ 如何从导数看其原函数的性质？
6 .一个自变量对因变量的影响程度是用导数刻画的吗？
7 .偏导数反映了什么问题？ 偏导数有什么极限？ 偏导数是指描绘单个变量对因变量的影响。 如果我想看两个自变量同时对因变量的影响，该怎么办？
首先有一个问题：
1 .某个函数与其导数之间有什么关系？
2 .导数反映了原函数的什么特性？ 如何看导数的观点和概率密度？