في الحساب الهرمي لا نكتب أي مشتق دون تحديد رتبته (نوع/طبقة التحويل) ودرجته (عدد مرات التتالي). الترميز القياسي هو:
حيث \(r\in\{0,1,2,\dots\}\) هي الرتبة (0: تفاضلي D0، 1: نسبي D1، 2: لوغاريتمي، …) و\(n\in\{0,1,2,\dots\}\) هي الدرجة.
نعرّف اللوغاريتم المتكرر بشكل عودي:
ونستخدم اختصار المتغير الهرمي: \[ u_r(x) := \ln^{(r)}(x). \] وبالمثل على جهة الدالة: \[ v_r(f(x)) := \ln^{(r)}(f(x)). \]
الرتبة \(r\) تحدد “طبقة القياس” للتغير:
الدرجة \(n\) هي عدد مرات التتالي داخل نفس الرتبة. أي: نثبت الرتبة أولًا ثم نرفع الدرجة بالتكرار.
المشتق الهرمي من الرتبة \(r\) والدرجة 1 يُعرّف بـ:
بهذا يظهر التفاضل التقليدي كحالة رتبة-صفر بشكل صريح.
الدرجة \(n\) تعني تطبيق مشتق الرتبة نفسها \(n\) مرة:
وبالخصوص: \[ D_{r}^{0}f=f. \]
في التطبيقات (خصوصًا المتسلسلات) من المفيد التمييز بين:
لأن \(\ln^{(r)}\) يظهر صراحة، يجب احترام شروط الإيجابية. مثلًا:
المشتق النسبي من الدرجة 1 يربط مباشرة بالمشتق التفاضلي:
ومنه:
نعرّف المؤثر المقياسي:
عندها يمكن كتابة:
للرتبة الثانية:
وعندها:
الفكرة العامة: \(\delta_r\) هو اشتقاق بالنسبة لـ \(\ln^{(r)}(x)\). للرتب (0,1,2) أعطينا صيغًا صريحة، والرتب الأعلى تُبنى بنفس المبدأ.
اختلاف الرتبة يغيّر معنى القياس: \(D_0\) تفاضلي مباشر، و\(D_1\) نسبي على مقياس لوغاريتمي.
هذه الشبكة تمنع الغموض: نثبت الرتبة ثم نرفع الدرجة بالتتالي.
داخل نفس الرتبة، رفع الدرجة يصبح قابلًا للحساب عبر \(\delta_r\). للرتبتين (1,2):
نعرّف (للرتبة 1) سلسلة معاملات عملية: \[ A_n^{(1)}(x) := \big(D_1^n\,\ln f\big)(x). \] عندها:
أمثلة للدرجات الأولى:
وبالمثل للرتبة 2 نعرّف: \[ A_n^{(2)}(x):=\big(D_2^n\,\ln^{(2)}f\big)(x),\quad \ln^{(2)}f=\ln(\ln f). \] فنحصل على: