学习微分的原因可以从多个角度来阐述，以下是一些关键点：

理论基础：

微积分为许多学科提供了理论基础，包括物理、工程、经济学和计算机科学等。通过学习微积分，学生可以更好地理解和应用这些学科中的概念和理论。

培养能力：

微积分是一门分析性学科，学习微积分有助于培养学生分析问题和解决问题的能力，学会运用数学工具研究现实世界中的问题。

逻辑推理和抽象思维：

微积分的学习过程涉及大量的逻辑推理和抽象思维，这些能力对于未来的学习和职业发展至关重要。

跨学科应用：

微积分在物理学、经济学、计算机科学等领域有广泛的应用。例如，在物理学中用于描述物体运动，在经济学中用于解决市场和资源配置问题，在计算机科学中用于优化算法和数据结构。

科学态度：

微积分要求学生在解决问题时严格遵循数学规则和逻辑推理，有助于培养学生的科学素养和严谨的科学精神。

必修课程：

对于大学生来说，微积分通常是一门必修课，它是高等数学中研究函数的微分、积分以及有关概念和应用的数学分支，是数学的一个基础学科。

理解自然现象：

微分方程能够描述物理、化学、生物学等领域中的变化和关联现象，例如物理学中的运动方程、电学中的电路方程、生物学中的生物动力学方程都可以用微分方程建模。

解决实际问题：

在工程、物理、经济、生物等领域中，微分方程被用于解决实际问题，如预测物体运动轨迹、计算电路中的电流和电压、优化经济模型和分析化学反应。

建立数学理论：

微分方程是建立数学理论，如动力系统、控制理论、泛函分析和偏微分方程等的重要工具。

提供数学工具：

微分方程中的数学技术，如解析解和数值解方法、稳定性理论等，对于数学分析和应用至关重要。

统一性：

微分方程在物理学中的应用展现了自然界的深层次秩序和和谐，在不同的尺度和领域具有惊人的统一性。

深入理解复杂系统：

生物和化学反应系统表现出高度复杂的动态行为，动力学微分方程可以描述这些系统的动态特性，为实验研究和理论预测提供支持。

机器学习中的应用：

在机器学习中，微积分被广泛应用于优化模型参数，例如通过导数了解损失函数的变化，通过积分评估模型在整个数据集上的表现。

综上所述，学习微分不仅有助于深入理解数学的基础理论，而且为在更广泛的科学和技术领域中应用数学提供了强大的工具和方法。无论是出于学术还是职业发展的考虑，学习微分都是非常有价值的。