El uso de $V=V(T)$, teniendo los otros términos como constante y trabajar hacia atrás desde el resultado que se dio, sospecho que su ecuación de estado realmente lee
$$
nRT = \left[ \left( \frac 1{S_1} + \frac 1{S_2} \right)\rho gV + p_0\right]\cdot V = \left( \frac 1{S_1} + \frac 1{S_2} \right)\rho gV^2 + p_0V
$$
En ese caso, $dV/dT$ es sólo la notación para la derivada y se llega a su resultado mediante el uso de la regla de la cadena, específicamente
$$
\frac {d}{dT}V^2 = (V^2)' = 2VV' = 2V\frac{dV}{dT}
$$
Usted no puede interpretar el otro ejemplo de esa manera.
Una manera de verlo es pensar de $\mathrm d$ como el 'infinitesimal de la versión de $\Delta$. En particular, si $\Delta a$ es lo suficientemente pequeño, tenemos
$$
\Delta\ln a = \ln(a+\Delta)-\ln a = \frac{\Delta}+\text{algo muy pequeño}
$$
y simbólicamente para $\Delta a\to0$
$$
\mathrm d\ln a = \frac{\mathrm da}
$$
Una segunda forma de mirar su ejemplo de ello es la relación de $a,b,c$ funciones de un parámetro de $\lambda$. Entonces, la diferenciación de
$$
\ln a + \ln b = \ln c
$$
con respecto al parámetro de rendimiento (de nuevo por la regla de la cadena)
$$
\frac {a'} + \frac {b'}b = \frac {c}c
$$
La tercera forma de mirar esta expresión proviene de la geometría diferencial y requiere de la noción de formas diferenciales.
El primer paso es darse cuenta de que los derivados son en realidad lineal de los mapas, así que para una función de $f$, su derivado $f'$ debe ser considerada realmente una $1\times1$ matriz.
Usted puede ampliar una matriz en términos de su base y base dual, es decir,
$$
(a_{ij}) = \sum_{ij} a_{ij} \mathbf e_i\otimes \mathbf e_j^*
$$
Para las funciones de $f:\mathbb R\to\mathbb R$, la meta de espacio en 1-dimensional y podemos caer la suma de $i$ así como de la base de vectores $\mathbf e_i$. Luego, por razones que no voy a entrar aquí, le cambie el nombre de $\mathbf e_1^*$ $\mathrm dx$y llegar a
$$
\mathrm gl = (f') = f'\mathrm dx
$$
donde el segundo término se dice $1\times1$ matriz.