使用计算机计算导数有多种方法，以下是一些常见的方式：
手动微分（Manual Differentiation）
通过求导公式提前算好导数表达式，再带入具体数值求解。这种方法适用于简单函数，但对于复杂函数，求导结果表达式将会十分繁琐，且每次给定不同的目标函数都需要重新计算，效率较低。
符号微分（Symbolic Differentiation）
通过求导规则来计算导数值，给定一个函数，通过规则一步一步求解。符号微分可以处理复杂的函数，并且精度较高，但计算过程较为繁琐。
数值微分（Numerical Differentiation）
使用有限差分法计算某个点x₀处近似导数的值。选择一个小量h（接近于零）计算导数的差分，从而得到导数的近似值。这种方法在函数未知且只能采样时很有用，但精度会受到h的选择影响。
利用计算软件
使用Microsoft Excel或其他数学软件，如卡西欧计算器，可以直接输入函数表达式并利用内置的求导函数（如Excel中的Deriv函数）进行求解。这些工具可以处理各种复杂函数，并且通常具有图形显示功能，帮助用户直观地理解导数的概念和性质。
编程语言中的求导函数
在编程语言（如Python、MATLAB等）中，可以使用相应的库和函数来计算导数。例如，在MATLAB中，可以使用`diff`函数来求导数：
```matlab
syms x
f1 = atan（x）
df1 = diff（f1, x）
subplot（1,2,1）； ezplot（f1）； grid on；
subplot（1,2,2）； ezplot（df1）； grid on；
```
图形计算器
如CASIO fx-9860系列和fx-CG50等，具有直接求导的功能。可以在计算模式或图形模式下使用相应的命令或功能来求导数，并且可以查看导函数的图象。
建议
选择合适的工具：根据函数的复杂程度和个人的计算习惯，选择合适的计算工具。对于简单函数，可以使用Excel或在线计算器；对于复杂函数，建议使用MATLAB或专业的数学软件。
理解求导原理：在使用计算工具之前，最好先理解导数的概念和求导的基本法则，这有助于更好地利用工具进行计算和解释结果。
验证结果：无论使用哪种方法，都应该对结果进行验证，确保计算的准确性。可以通过其他方法（如手动计算或使用不同的工具）来验证导数的结果。