设 `f` 是连续函数, 容易通过求导验证它的 `n` 阶原函数是 `1/((n-1)!) int_a^x f(t) (x-t)^(n-1) dt`. 今对任意 `beta gt 0`, 定义 `f` 的 `beta` 阶原函数 `{::}_a D_x^-beta f = 1/(Gamma(beta)) int_a^x f(t) (x-t)^(beta-1) dt`, 其中 `(x-t)^(beta-1)` 称为记忆核函数. 常用的分数阶导数定义有两种. 设 `beta gt 0`, `m = |__beta__|+1`, 定义
  1. 先积分再求导的 `beta` 阶 Riemann-Liouville 导数 (R-L 导数): `{::}_a^"RL" D_x^beta f = D^m {::}_a D_x^-(m-beta) f`.
  2. 先求导再积分的 `beta` 阶 Caputo 导数: `{::}_a^"C" D_x^beta f = {::}_a D_x^-(m-beta) D^m f`.
  3. 两种导数一般不相等. Caputo 导数在实际应用中更常见, 它对函数的光滑性要求很高, 要求 `f` 至少有 `m` 阶导数; Riemann-Liouville 导数更多见于理论研究.

下文未注明的情况下, 分数阶微积分总是指 R-L 型. 简记 `{::}_0^"RL" D_x^beta = D_x^beta`.

分数阶微积分具有线性性.

  1. `{::}_0 D_x^nu x^mu = (Gamma(1+mu))/(Gamma(1+mu-nu)) x^(mu-nu)`; `{::}_0 D_x^nu 1 = x^-nu/(Gamma(1-nu))`;
  2. `{::}_0 D_x^nu "e"^x = sum_(n=0)^oo x^(n-nu)/(Gamma(1+n-nu)`; `{::}_(-oo) D_x^nu "e"^x = "e"^x`;
  3. `{::}_(-oo) D_x^nu sin x = sin(x+(nu pi)/2)`; `{::}_(-oo) D_x^nu cos x = cos(x+(nu pi)/2)`.
  4. 当 `nu` 为正整数时, 求导结果与经典微积分相同. 值得注意, 常数的分数阶导数未必是零.
  1. `{::}_0 D_x^-alpha x^mu` `= 1/(Gamma(alpha)) int_0^x t^mu (x-t)^(alpha-1) dt` `= x^(mu+alpha)/(Gamma(alpha)) int_0^1 y^mu(1-y)^(alpha-1) dy` `= x^(mu+alpha)/(Gamma(alpha)) B(alpha,mu+1)` `= (Gamma(1+mu))/(Gamma(1+mu+alpha)) x^(mu+alpha)`. 不妨设 `0 lt nu lt 1`, 从而 `{::}_0 D_x^nu x^mu` `= "d"/dx {::}_0 D_x^-(1-nu) x^mu` `= "d"/dx (Gamma(1+mu))/(Gamma(2+mu-nu)) x^(1+mu-nu)` `= (Gamma(1+mu))/(Gamma(1+mu-nu)) x^(mu-nu)`.
  2. 第一式通过将 `"e"^x` 展开为幂级数并逐项求导得到. 第二式...
  3. ...