微积分基础
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1 连续、极限
在处连续,当无限趋近于时,无限逼近于L,则:
例:
洛必达(伯努利)法则:
处理 或者 时的极限:
2 微分与导数
极小的自变量所造成的极小的因变量变化, 的变化率即导数,导数并不是瞬时变化率,而是某点处附近(很近很近)的变化率
一些基本函数的导数:
线性函数的变化率时恒定的,同理,常数函数的变化率为0。可以理解为n维空间边长为x的“空间大小”,如正方形面积、正立方体体积....以此类推,然后从几何角度推出幂函数的导数。三角函数可以从圆几何角度推导导数。指数函数比较特殊,在每一点的导数,与其f(x)的大小成正比关系,当这个比为1时,函数的变化率等于其本身的值!!此时指数函数的底为自然对数。而对数函数为指数函数的逆函数,可以反向推导数。
导数求导基本法则:
三大微分定律:
- 罗尔中值定律
设 R 上的函数 f(x) 满足在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 内可导,且f(a)=f(b),则至少存在一个 ξ∈(a,b),使得 f'(ξ)=0。
- 拉格朗日中值定律
设 R 上的函数 f(x) 在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 内可导,则至少存在一个 ξ∈(a,b),使得
- 柯西中值定律
设 R 上的函数f(x),g(x)在[a,b]的闭区间内连续,(a,b)开区间内可导,且对于任意,,则至少存在一个使得:
罗尔中值定律、拉格朗日中值定律、柯西中值定律说的是一回事,某个函数在某个区间内连续、可导,那么这个函数在区间中必然至少存在一点,该点的导数等于该函数在该区间的平均导数。从几何上看,任意某个函数在某个区间中必然存在至少一个点,该点的切线等于将函数首尾相连形成的直线的斜率。当这个直线的斜率为0时,即罗尔中值定律。也就是说,拉格朗日中值定律时是罗尔中值定律的推广版本,而后者是前者的一个特例。而柯西中值定律是拉格朗日的推广版本,原函数的形式变成了参数函数形式,将定律右侧的df/dg=df/dx/dg/dx,即变成。
3. 偏导数
导数的含义是对于某个函数,自变量的微小变化对因变量又多大的影响,即。对于多元函数,自变量不再是单一的,这时候引入了偏导数的概念,即对于多个自变量的函数,其中一个变量在其余变量不变的情况下,其微小的变化对因变量有多大的影响。有点类似于控制变量法。例如函数在处的偏导数为:
4. 积分
伸缩求和:
伸缩求和是一个非常重要的求和方法,核心是构建一个可以相邻元素互相抵消的函数,替换原函数。
例如,求,可以从构造函数开始
积分中值定律
如果函数 f 在区间[a,b]上连续,那么在区间(a,b)内必有一点C,满足:
例如汽车在一段时间内,速度从变为,这段时间内位移为S,那么在这段时间内至少有一个时刻速度为平均速度为
微积分第一基本定律:
如果函数 阻碍区间 上连续,定义函数 为,那么 F在[a,b]上是可导函数,且
微积分第二基本定律:
如果函数 f 在[a,b]区间上连续,F是f的反导数,那么有
常用不定积分:
求不定积分的一些常见方法:
- 换元法,核心是将dx换成dt的形式例如
- 分部积分法
分部积分法的核心思想是
例如:
- 部分分式,例:
泰勒公式:
泰勒公式的本质是用多项式函数去逼近光滑函数:
若函数 在x=a 处是光滑的,则f 在x=a处的最接近的多项式函数为:
例如在x=0处的近似函数为
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