高等数学-基础概念-函数与极限

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高等数学-基础概念-函数与极限

数学分析/高等数学(数学系教材是数学分析,理工科教材是高等数学)是由微积分演进而来,在微积分发展至现代阶段中,从应用中的方法总结升华为一类综合性分析方法。

数学分析(英语:mathematical analysis)区别于其他非数学类学生的高等数学内容,是分析学中最古老、最基本的分支,一般指以微积分学无穷级数解析函数等的一般理论为主要内容。

微积分学的研究对象是函数,微积分学的理论基础是极限理论,极限理论的理论基础是实数理论。

级数是研究函数的一种方法和工具,理论基础也是极限理论。通过函数展开成级数,研究函数在无穷多项和表示下的性质,以及进行数值计算。

综上,数学分析的研究对象是函数,数学分析的基本方法是极限的方法,或者说是无穷小分析。它的发展由微积分开始,并扩展到函数的连续性、可微分及可积分等各种特性。

此章节介绍函数与极限的相关概念与性质

映射

映射定义

\(X\_{ }, Y\) 是两个非空集合,如果存在一个法则 \(f,\) 使得对 \(X\) 中每个元素x, 按法则 \(f,\) 在 Y 中有唯一确定的元素 y 与之对应,那么称 \(f\) 为从 X 到 Y 的映射, 记作\(f: X \\rightarrow Y\) 其中 \(y\) 称为元素 \(x\) (在映射 \(f\) 下)的,并记作 \(f(x)\), 即 而元素 x 称为元素 \(y\) ( 在映射 \(f\) 下 ) 的一个原像 ; 集合 \(X\) 称为映射 \(f\)定义域, 记 作 \(D\_{f},\) 即 $D_{f}=X ; $ \(X\) 中所有元素的像所组成的集合称为映射 \(f\)值域, 记作 \(R\_{f}\)\(f(X),\)\(R\_{f}=f(X)={f(x) \\mid x \\in X}\)

映射三要素

定义域、映射法则、值域。

映射的分类

按映射关系分类

\(f\) 是从集合 \(X\) 到集合 Y 的映射, 若 \(R\_{f}=Y,\)\(Y\) 中任一元素 \(y\) 都是 \(X\) 中某 元素的像,则称 \(f\) 为X 到 Y 上的映射或满射; 若对 X 中任意两个不同元素 \(x\_{1} \\neq\) \(x\_{2},\) 它们的像 \(f\\left(x\_{1}\\right) \\neq f\\left(x\_{2}\\right),\) 则称 \(f\)\(X\)\(Y\)单射 ; 若映射 \(f\) 既是单射,又是满射,则称 \(f\)一一映射(或双射)。

按定义域与值域分类

映射又称为算子。根据集合 X、Y 的不同情形,在不同的数学分支中,映射有不同的惯用名称。 从非空集 X 到数集 Y 的映射又称为 X 上的泛函, 从非 空集 X 到它自身的映射又称为 X 上的变换, 从实数集( 或其子集) X 到实数集 Y 的映射通常称为定义在 X 上的函数.

逆映射

\(f\)\(X\)\(Y\) 的单射,则由定义, 对每个 \(y \\in R\_{f},\) 有 唯一的 \(x \\in X,\) 适合\(f(x)=y .\) 于是,我们可定义一个从 \(R\_{f}\)\(X\) 的新映射 \(g,\)\(g: R\_{f} \\rightarrow X\) 对每个 \(y \\in R\_{f},\) 规定 \(g(y)=x,\)\(x\) 满足 \(f(x)=y .\) 这个映射 \(g\) 称为 \(f\) 的逆映射, 记作 \(f^{-1}\) 其定义域 \(D\_{f^{-1}}=R\_{f},\) 值域 \(R\_{f^{-1}}=X\)

单射才可能有逆映射

复合映射

设有两个映射\(g: X \\rightarrow Y\_{1}, \\quad f: Y\_{2} \\rightarrow Z\) 其中 \(Y\_{1} \\subset Y\_{2},\) 则 由 映射 \(g\)\(f\) 可 以定出一个从 \(X\)\(Z\) 的对应法则, 它将每个\(x \\in X\) 映成 \(f\[g(x)\] \\in Z .\) 显然,这个对应法则确定了一个从 X 到 Z 的映射, 这个映射称为映射 g 和 f 构成的复合映射,记作 \(f \\circ g,\)\(f \\circ g: X \\rightarrow Z,(f \\circ g)(x)=f\[g(x)\], x \\in X\)

映射 g 和 \(f\) 构成复合映射的条件是: g 的值域 \(R\_{B}\) 必 须包含在 \(f\) 的定义域内,即 \(R\_{g} \\subset D\_{f} .\) 否则,不能构成复合映射. 由此可以知道,映 射 g 和 \(f\)复 合 是有顺 序 的, \(f \\circ g\) 有 意 义 并不 表 示 \(g \\circ f\) 也 有 意 义. 即 使

函数的基本概念

函数是客观事物的内部联系在数量方面的反映,利用函数关系又可以对事物的规律性进行研究。

函数定义

设数集 \(D\\subset R\),则称映射 \(f: D \\rightarrow \\mathbf{R}\) 为定义在 \(D\) 上的函数,通常简记为\(y=f(x), x \\in D\) 其中 \(x\) 称为自变量, \(y\) 称为因变量, \(D\) 称为定义域, 记作 \(D\_{f},\)\(D\_{f}=D .\)

函数是从实数集到实数集的映射,其值域总在 R 内,因此构成函数的要素 是 :定义域 D 及对应法则 f. 如果两个函数的定义域相同,对应法则也相同,那么 这两个函数就是相同的,否则就是不同的.

某些函数的特性

单调性,奇偶性,周期性,有界性

奇偶性

奇函数x奇函数->偶函数;奇函数x偶函数->奇函数;偶函数x偶函数->偶函数

函数的分类

一些有特点的函数

分段函数,绝对值函数,取整函数,符号函数,狄里克雷函数,隐函数,参数式表示的函数,反函数,复合函数,初等函数

反函数

反函数属于逆映射。

设函数 \(f: D \\rightarrow f(D)\) 是单射,则它存在逆映射 \(f^{-1}: f(D) \\rightarrow D,\) 称此映射 \(f^{-1}\) 为函数\(f\)的反函数。

按此定义,对每个 \(y \\in f(D),\) 有唯一的 \(x \\in D,\) 使得 \(f(x)=y,\) 于是有\(f^{-1}(y)=x\)。 即反函数 \(f^{-1}\) 的对应法则是完全由函数 \(f\) 的对应法则所确定的.

直接函数\(y=f(x)\)与其反函数\(y=f^{-1}(x)\)的图像,是关于直线\(y=x\)对称的。

复合函数

复合函数属于复合映射的一种特例。

设函数 \(y=f(u)\) 的定义域为 \(D\_{f},\) 函数 \(u=g(x)\) 的定义域为 \(D\_g\),且其值域 \(R\_{g} \\subset D\_{f},\) 则由下式确定 的函数\(y=f\[g(x)\], \\quad x \\in D\_{g}\)称为由 函数 \(u=g(x)\) 与函数 \(y=f(u)\) 构成的复合 函数,它的定义域为 \(D\_g\),变量 u 称为中间变量.

初等函数
基本初等函数

常值函数:C

幂函数:\(x^a\)

指数函数:\(a^x\)

对数函数:\(\\log \_{a} x\)

三角函数:\(\\sin x, \\cos x, \\tan x\)

反三角函数: \(\\arcsin x, x \\in\[-1,1\]\) \(\\arccos x, x \\in\[-1,1\]\) \(\\arctan x, x \\in \\mathbf{R}\) \(\\operatorname{arccot} x, x \\in \\mathbf{R}\)

初等函数:由基本初等函数经过有限次加减乘除后获得的函数

函数的运算

可以定义函数的四则运算

极限

数列的极限\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} u*{n}=A\),函数的极限,无穷小,无穷大,无穷小的比较

极限是极限概念是在探求某些实际问题的精确解答过程中产生的。比如,内接正多边形的边数越多,越接近圆。无穷多边形的面积,就是圆的面积。

数列的极限

当 n 无限增大时(即 \(n \\rightarrow \\infty\) 时 ) ,对 应的 \(x\_{n}=f(n)\) 是否能无限接近于某个确定的数值?如果能够的话,这个数值等

数列的定义

如果按照某一法则,对每个 \(n \\in \\mathbf{N}*{+}\),对应着一个确定的 实数 x, 这些实数 x按照下标 n 从小到大排列得到的一个序列\(x*{1}, x\_{2}, x\_{3}, \\cdots, x\_{n}, \\cdots\),就叫做数列,简记数列 \(\\left{x\_{n}\\right} .\) 数列中的每一个数叫做数列的项, 第 n 项 \(x\_{n}\) 叫做数列的一般项(或通项)

数列极限的定义

对于一个数列\({x\_n}\),如果 n 无限增大时(即 \(n \\rightarrow \\infty\) 时),对应的 \(x\_{n}=f(n)\) 如果能无限接近于某个确定的数值S,那么称这个数列的极限为a,记作\(\\lim\_{n \\rightarrow \\infty} x\_n = a\)

而度量两个数\(a,b\)之间的接近程度,可以用两个数差的绝对值\(|a-b|\)。所以有极限的如下定义:

定义:设 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 为一数列 , 如果存在常数 \(a,\) 对于任意给定的正数 \(\\varepsilon\) ( 不论它 多么小), 总存在正整数 N, 使得当 n>N 时,不等式\(\\left|x\_{n}-a\\right|\<\\varepsilon\)都成立, 那么就称常数 a 是数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\)极限,或者称数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 收敛\(a,\) 记为\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} x*{n}=a\)\(x\_{n} \\rightarrow a(n \\rightarrow \\infty)\) 如果不存在这样的常数a,就称数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 没有极限,或者称数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 发散

即数列极限\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} x*{n}=a \\Leftrightarrow \\forall \\varepsilon\>0, \\exists\) 正整数 N, 当\(n\>N\)\(,\)\(\\left|x\_{n}-a\\right|\<\\varepsilon\)

收敛数列的性质

(收敛数列极限的唯一性)如果数列\(\\left{x\_{n}\\right}\) 收敛,那么它的极限唯一。 (收敛数列的有界性) 如果数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 收敛, 那么数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 一定有界. (收敛数列的保号性)如果 \(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} x*{n}=a,\)\(a\>0(\)\(a\<0),\) 那么存在正 整数 \(N,\)\(n\>N\) 时,都有 \(x\_{n}\>0 (\)\(\\left.x\_{n}\<0\\right)\) (收敛数列保号性的推论)如果数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\)从某项起有 \(x\_{n} \\geqslant 0\\left(\\right.\)\(\\left.x\_{n} \\leqslant 0\\right),\)\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} x*{n}=a,\) 那么 $ a \geqslant 0$\((\)\(a \\leqslant 0)\) (收敛数列与其子数列间的关系) 如果数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 收敛于 \(a,\) 那么它 的任一子数列也收敛,且极限也是 \(a\)

函数的极限

函数极限是数列极限的推广。数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 可看作自变量为 \(n\) 的函数。

函数极限的一般概念:在自变量的某个变化过程中,如果对应的函数值无限接近于某个确定的数,那么这个确定的数称作在在这一变化过程中函数的极限。 只是函数的自变量的变化过程,除了可以趋于无穷,还可以趋于某个有限值。

\(x \\rightarrow x\_0\)时函数极限的定义

设函数 \(f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 的某一去心邻域内有定义. 如果存在 常数 \(A\), 对 于任意给定的正数 \(\\varepsilon\) ( 不 论 它多 么小), 总存在正数 \(\\delta,\) 使得 当 \(x\) 满足不等 式\(0\<\\left|x-x\_{0}\\right|\<\\delta\) 时, 对 应的函数值 \(f(x)\) 都满足不等式\(|f(x)-A|\<\\varepsilon\), 那么常数 A 就叫做函数 \(f(x)\)\(x \\rightarrow x\_{0}\) 时的极限,记作\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=A \\quad\)\(f(x) \\rightarrow A\\left(\\text{当} x \\rightarrow x\_{0}\\right)\)

左极限、右极限、单侧极限的定义略

\(x \\rightarrow \\infty\)时函数极限的定义

设函数 \(f(x)\)\(|x|\) 大于某一正数 时有定义. 如果存在常数 A, 对于任意给定的正数 \(\\varepsilon\) (不论它多 么小), 总 存 在 着 正 数 X, 使 得 当 x 满 足 不 等 式 \(|x|\>X\)\(,\) 对应的函数值 \(f(x)\) 都满足不等式\(|f(x)-A|\<\\varepsilon\) 那么常数 A 就叫做函数 \(f(x)\)\(x \\rightarrow \\infty\) 时的极限, 记作\(\\lim \_{x \\rightarrow \\infty} f(x)=A \\quad\)\(\\quad f(x) \\rightarrow A \\quad(\\stackrel{\\text { 当 }}{x} x \\rightarrow \\infty)\)

注意,\(x \\rightarrow \\infty\)时,实际上需要分\(+\\infty\)\(-\\infty\)两种情况,分别讨论两种情况下极限是否存在

函数极限的性质

函数极限可看作数列极限的推广,函数有极限时的性质,可以类比数列有极限时存在性质

(函数极限的唯一性) 如果 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)\) 存在,那么这极限唯一。

(函数极限的局部有界性) 如果 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=A,\) 那么存在常数 \(M\>0\)\(\\delta\>0,\) 使得 当 \(0\<\\left|x-x\_{0}\\right|\<\\delta\) 时, 有 \(|f(x)| \\leqslant M\)

(函数极限的局部保号性)如果 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=A,\)\(A\>0 (\)\(\\left.A\<0\\right)\),那么 存在常数 \(\\delta\>0,\) 使得当 \(0\<\\left|x-x\_{0}\\right|\<\\delta\) 时,有 \(f(x)\>0 (\)\(\\left.f(x)\<0\\right)\)

(函数极限的局部保号性的推论)如果在 \(x\_{0}\) 的某去心邻域内 \(f(x) \\geqslant 0(\)\(f(x) \\leqslant 0),\) 而且 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=A,\) 那么\(A \\geqslant 0\) ( 或 \(A \\leqslant 0)\)

(函数极限与数列极限的关系) 如果极限 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)\) 存在, \(x\_{n}\) 为函 数 \(f(x)\) 的定义域内任一收敛于 \(x\_{0}\) 的数列,且满足 \(: x\_{n} \\neq x\_{0}\\left(n \\in \\mathbf{N}*{+}\\right)\),那么相应的 函数值数列 \(\\left{f\\left(x*{n}\\right) \\right}\) 必收敛 \(,\)\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} f\\left(x*{n}\\right)=\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x) .\)

无穷小的概念

无穷小和极限一般配套使用,见无穷小和极限的关系、洛必达法则、无穷小替换等

无穷小的定义

如果函数 \(f(x)\)\(x \\rightarrow x\_{0}\) (或 \(x \\rightarrow \\infty\) ) 时的极 限 为 零, 那么 称 函 数 定义\(f(x)\) 为 当 \(x \\rightarrow x\_{0}(\)\(x \\rightarrow \\infty)\) 时的无穷小. 特别地,以零为极限的数列 $ {x_{n}}$ 称为 $n \rightarrow \infty $时的无穷小.

无穷小与函数极限的关系

在自变量的同一变化过程 \(x \\rightarrow x\_{0}(\)\(x \\rightarrow \\infty)\) 中,函数 \(f(x)\) 具有极限 \(A\) 的充分必要条件是 \(f(x)=A+\\alpha,\) 其中 \(\\alpha\) 是无穷小.

无穷大的定义

设函数 \(f(x)\)\(x\_{0}\) 的某一去 心邻域内有定义(或|x|大于某一正数时 定 有定义).如果对于任意给定的正数 M(不论它多么大),总存在正数 \(\\delta\) (或正数\(X),\) 只要 \(x\) 适合不等式 \(0\<\\left|x-x\_{0}\\right|\<\\delta(\)\(|x|\>X),\) 对 应的 函数值 \(f(x)\) 总 满足不等式\(|f(x)|\>M\),那么称函数 \(f(x)\) 是当 \(x \\rightarrow x\_{0}(\)\(x \\rightarrow \\infty)\) 时的无穷大.

无穷小和无穷大的关系

在自变量的同一变化过程中,如果 \(f(x)\) 为无穷大,那么 \(\\frac{1}{f(x)}\) 为 无 穷小;反之,如果 \(f(x)\) 为无穷小,且 \(f(x) \\neq 0,\) 那么 \(\\frac{1}{f(x)}\) 为无穷大.

无穷小的比较

我们知道,两个无穷小的和 ,差及乘积仍旧是无穷小。 关于两个无穷小的商,却会出现不同的情况。两个无穷小之比的极限的各种不同情况,反映了不同的无穷小趋于零的“快慢”。

\(\\lim \_{x \\rightarrow \*} \\frac{\\alpha(x)}{\\beta(x)}=A\), 若\(A \\neq 0\),称\(x \\rightarrow \*\)\(\\alpha (x)\)\(\\beta (x)\)同阶无穷小。 若\(A = 1\),称\(x \\rightarrow \*\)\(\\alpha (x)\)\(\\beta (x)\)等价无穷小,记\(\\alpha(x) \\sim \\beta(x)\)。 若\(A = 0\),称\(x \\rightarrow \*\)\(\\alpha (x)\)\(\\beta (x)\)高阶无穷小,记\(\\alpha(x)=o(\\beta(x))\)。 若\(\\lim \_{x \\rightarrow \*} \\frac{\\alpha(x)}{\\beta(x)}=\\infin\),称\(x \\rightarrow \*\)\(\\alpha (x)\)\(\\beta (x)\)低阶无穷小

\(\\lim \_{x \\rightarrow \*} f(x)=\\infty\),则\(\\lim \_{x \\rightarrow+\\infty} \\frac{1}{f(x)}= 0\)

(等价无穷小的充分必要条件)\(\\beta\)\(\\alpha\) 是等价无穷小的充分必要条件为\(\\beta=\\alpha+o(\\alpha)\)

(等价无穷小定理:在计算极限时非常有用)设 \(\\alpha \\sim \\tilde{\\alpha}, \\beta \\sim \\widetilde{\\beta},\)\(\\lim \\frac{\\widetilde{\\beta}}{\\widetilde{\\alpha}}\) 存在 \(,\)\(\\lim \\frac{\\beta}{\\alpha}=\\lim \\frac{\\widetilde{\\beta}}{\\widetilde{\\alpha}}\)

等价无穷小
等价无穷小替换

\(x \\rightarrow *\)时有\(\\alpha(x) \\sim a(x), \\beta(x) \\sim b(x)\),则\(\\lim \_{x \\rightarrow*} \\frac{\\alpha(x) \\gamma(x)}{\\beta(x) \\delta(x)}=\\lim \_{x \\rightarrow \*} \\frac{a(x) \\gamma(x)}{b(x) \\delta(x)}\)

注意,极限加法和极限部分乘法不能使用等价无穷小替换

常见的等价无穷小见等价无穷小一节

常见的等价无穷小

\(x\\rightarrow 0\) ,有如下等价无穷小

三角函数的等价 指数函数的等价 对数函数的等价
\(\\sin x \\sim x\) $ \mathrm{e}^{x}-1 \sim x $ \(\\ln (1+x) \\sim x\)
$ \tan x \sim x$ \(a^{x}-1 \\sim x \\ln a,(a\>0, a \\neq 1)\)
$ \arcsin x \sim x$ \((1+x)^{a}-1 \\sim a x\) 可以用来去幂和高次方根
$ \arctan x \sim x $
$ 1-\cos x \sim \frac{1}{2} x^{2}$
\(1-\\cos ^{a} x \\sim \\frac{a}{2} x^{2}\)
\(\\tan x – x \\sim\\frac{x^3}{3}\)
因为\(\\tan x=x+\\frac{x^{3}}{3}+o\\left(x^{3}\\right)\)
泰勒公式替换(使用麦克劳林公式替换)

\(f(x)\)\(x=x\_0\)处存在n阶导数,则有公式\(f(x)=f\\left(x\_{0}\\right)+f^{\\prime}\\left(x\_{0}\\right)\\left(x-x\_{0}\\right)+\\frac{1}{2 !} f^{\\prime \\prime}\\left(x\_{0}\\right)\\left(x-x\_{0}\\right)^{2}+\\cdots+\\frac{1}{n !} f^{(n)}\\left(x\_{0}\\right)\\left(x-x\_{0}\\right)^{n}+o\\left(\\left(x-x\_{0}\\right)^{n}\\right)\),称为\(f(x)\)\(x=x\_0\)处展开的具有佩亚诺余项的n阶泰勒公式,其中\(R\_{n}(x)=o\\left(\\left(x-x\_{0}\\right)^{n}\\right)\)称为佩亚诺余项。特殊的,如果\(x\_0=0\),即在0处展开的佩亚诺余项泰勒公式又称麦克劳林公式

常见的等价无穷小也可以看作将原式是展开到1阶的泰勒展开。

几个常用函数在x=0处展开的佩亚诺余项泰勒公式(常见的麦克劳林公式)如下:

常见的麦克劳林公式
\(\\sin x=x-\\frac{1}{3 !} x^{3}+\\cdots+\\frac{(-1)^{n}}{(2 n+1) !} x^{2 n+1}+o\\left(x^{2 n+2}\\right)\)
\(\\cos x=1-\\frac{1}{2 !} x^{2}+\\dots+\\frac{(-1)^{n}}{(2 n) !} x^{2 n}+o\\left(x^{2 n+1}\\right)\)
\(\\mathrm{e}^{x}=1+x+\\frac{1}{2 !} x^{2}+\\cdots+\\frac{1}{n !} x^{n}+o\\left(x^{n}\\right)\)
\(\\ln (1+x)=x-\\frac{x^{2}}{2}+\\frac{x^{3}}{3}-\\dots+(-1)^{n-1} \\frac{x^{n}}{n}+o\\left(x^{n}\\right)\)
\((1+x)^{m}=1+m x+\\frac{m(m-1)}{2 !} x^{2}+\\dots+\\frac{m(m-1) \\cdots(m-n+1)}{n !} x^{n}+o\\left(x^{n}\\right)\)
\(\\frac{1}{1+x}=1-x+x^{2}-x^{3}+\\cdots+(-1)^{n} x^{n}+o\\left(x^{n}\\right)\) 可看作\((1+x)^{m}\)的特例
\(\\frac{1}{1-x}=1+x+x^{2}+x^{3}+\\cdots+x^{n}+o\\left(x^{n}\\right)\) 可看作取-x情况下的\(\\frac{1}{1+x}\)

极限性质

名称 解释 与极限存在的关系
\(\\lim f=A\) \(\\Leftrightarrow\) \(f=A+\\alpha, \\alpha \\rightarrow 0\) 充要
函数极限\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=A\) \(\\Leftrightarrow\) \(f\\left(x\_{0}^{-}\\right)=f\\left(x\_{0}^{+}\\right)=A\) 充要
数列极限\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} u*{n}=A\) \(\\Leftrightarrow\) \(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} u*{2 n}=\\lim *{n \\rightarrow \\infty} u*{2 n-1}=A\) 充要
单调有界定理 单调有限函数必有极限;单调有界数列必有极限 充分条件
夹逼定理 充分条件
极限唯一性 必要条件
函数极限保号性 如果函数极限\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=A\)(极限收敛于A),若A>0,那么存在常数\(\\delta\>0\)\(0\< | x-x\_0 | | 收敛数列极限的保号性 | 如果数列极限\)\lim {n \rightarrow \infty} u{n}=A\((极限收敛于A),若A\>0,那么存在正整数N,当n\>N时,有\)u_n >0\(; 同理A\<0时, 第N项之后都保证\)u_n<0$ 必要条件
洛必达法则 \(\\frac{0}{0}\)\(\\frac{\\infty}{\\infty}\)极限,对分子分母分别求导,极限不变
四则运算
极限四则运算法则

两个(或有限个)无穷小的和是无穷小

有界函数与无穷小的乘积是无穷小。

函数极限的四则运算:如果\(\\lim u(x)=A, \\lim v(x)=B\),那么有: \(\\lim \[u(x) \\pm v(x)\]=\\lim u(x) \\pm \\lim v(x)=A \\pm B ;\) \(\\lim \_{x \\rightarrow\*}(u(x) v(x))=\\left(\\lim \_{x \\rightarrow\*} u(x)\\right)\\left(\\lim \_{x \\rightarrow\*} v(x)\\right)=A B\) \(\\lim \_{x \\rightarrow\*}(c u(x))=c \\lim \_{x \\rightarrow\*} u(x)=c A\) \(\\lim \_{x \\rightarrow\*} \\frac{u(x)}{v(x)}=\\frac{\\lim \_{x \\rightarrow *} u(x)}{\\lim \_{x \\rightarrow*} v(x)}=\\frac{A}{B}\)

数列极限的四则运算:与函数极限的四则运算一致。

函数极限减法的推论:如果 \(\\varphi(x) \\geqslant \\psi(x),\)\(\\lim \\varphi(x)=A, \\lim \\psi(x)=B,\) 那么 $ A \geqslant B$

洛必达法则
复合函数极限运算法则

前提: 1)函数\(y=f(g(x))\)是由函数\(u=g(x)\)和函数\(y=f(u)\)复合而成 2)\(y=f(g(x))\)在点\(x\_0\)的去心邻域内有定义 条件: 1)\(\\lim *{\\mathfrak{u} \\rightarrow \\mathfrak{u}*{0}} \\mathrm{f}(\\mathrm{u})=A\) 2)\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} g(x)=u\_{0}\) 3)存在\(\\delta\_0 \>0\),当\(\\mathbf{x} \\in \\mathring{U}{a}\\left(\\mathbf{x}*{0}, \\delta*{0}\\right)\)时,有\(g(x) \\neq u\_{0}\) 结论: 则\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f\[g(x)\]=\\lim *{u \\rightarrow u*{0}} f(u)=A\)

数列极限的性质

即数列极限存在时的一些必要条件

(唯一性、有界性、保号性以及推论、收敛数列与子数列关系)

函数极限性质

即函数极限存在时的一些必要条件

(唯一性、局部有界性、局部保号性以及推论、数列极限与函数极限关系)

极限存在准则

讲极限存在的充分与充分必要条件。

(数列极限存在充分条件:夹逼准则)如果数列 \(\\left{x\_{n}\\right},\\left{y\_{n} \\right}\)\(\\left{z\_{n} \\right}\) 满足下列条件: 1)从某项起,即 \(\\exists n\_{0} \\in \\mathbf{N}*{+},\)\(n\>n*{0}\)\(,\)\(y\_{n} \\leqslant x\_{n} \\leqslant z\_{n}\); 2)\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} y*{n}=a, \\lim *{n \\rightarrow \\infty} z*{n}=a\) 那么数列 \(\\left{x\_{n}\\right}\) 的极 限存在, \(\\operatorname{llim}*{n \\rightarrow \\infty} x*{n}=a\)

(函数极限存在的充分条件:夹逼准则)如果: 1)当 \(x \\in \\mathring{U}\\left(x\_{0}, r\\right)(\)\(|x|\>M)\)\(g(x) \\leqslant f(x) \\leqslant h(x)\); 2)\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0} \\atop(x \\rightarrow \\infty)} g(x)=A, \\lim *{x \\rightarrow x*{0} \\atop(x \\rightarrow \\infty)} h(x)=A\) 那么 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0} \\atop(x \\rightarrow \\infty)} f(x)\) 存在,且等于 \(A\)

(数列极限存在的充分条件:单调有界)单调有界数列必有极限。

(函数极限存在的充分条件:单调有界)设函数 \(f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 的某个左邻域内单调并且有界,则 \(f(x)\)\(x\_{0}\)的左极限 \(f\\left(x\_{0}^{-}\\right)\) 必定存在.

(数列收敛的充分必要条件:柯西极限存在准则)对于任意给定的正数 \(\\varepsilon,\) 存在正整数 \(N,\) 使得 当 \(m\>N, n\>N\) 时, 有\(\\left|x\_{n}-x\_{m}\\right|\<\\varepsilon\) 参考数列极限的定义,会发现,数列极限的定义和柯西极限准则其实是差不多的。

极限的计算

计算函数、数列的极限,可以借助极限的定义、性质、运算法则、等价替换、洛必达法则、泰勒公式替换、复合函数求极限、特殊极限定义、化为对数形式等方法求得。

大体上的极限计算过程: 1)代入对应的点,判断是否可直接计算出极限。否则为7种待定型。 2)如果能直接计算极限,代入计算 3)如果是待定型,根据其待定型类型,试用对应的方法求解, 4)如果无法根据待定型求解,考虑拆分为多个极限相加或相乘、或者考虑特殊极限定义、夹逼定理和泰勒公式等方法

待定型求极限

共七种待定型,以下是一般解题思路,若无法根据待定型解题,则考虑泰勒展开和夹逼定理等

\(\\frac{0}{0}\)型、\(\\frac{\\infty}{\\infty}\)
  • 常用洛必达法则
  • 因式分解或者根式有理化+极限运算法则/连续函数求极限
  • 等价无穷小
  • 变量替换(洛必达反而更复杂,考虑变量替换)
\(\\infty – \\infty\)型求极限
  • 通分,化为\(\\frac{0}{0}\)
  • 根式有理化,化为\(\\frac{0}{0}\)
  • 变量替换
\(0\\cdot \\infty\)型求极限
  • 乘一个数等于处以一个数的倒数,化为\(\\frac{0}{0}\)型、\(\\frac{\\infty}{\\infty}\)
\(1^\\infty\)型、\(0^0\)型、\(\\infty^0\)型求极限
  • \(\\lim \_{x \\rightarrow 0}(1+x)^{\\frac{1}{x}}\)
  • \(u(x)^{v(x)}\)化成指数形式\(u(x)^{v(x)}=e^{v(x) \\ln (x)}\)
特殊极限定义

\(\\lim \_{x \\rightarrow 0}(1+x)^{\\frac{1}{x}}=\\mathrm{e}\)这是自然对数的定义

\(\\lim *{n \\rightarrow \\infty} u*{n}=\\lim *{n \\rightarrow \\infty} \\frac{1}{n} \\sum*{i=1}^{n} f\\left(\\frac{i}{n}\\right)=\\int\_{0}^{1} f(x) \\mathrm{d} x\),要求\(f(x)\)在[0,1]上连续。这是积分的定义

\(x^{m}+x^{k} \\sim x^{m},(m\>k\>0)\)

\(\\lim \_{n \\rightarrow \\infty} \\sqrt\[n\]{n}=1\)

\(\\lim \_{n \\rightarrow \\infty} \\sqrt\[n\]{a}=1\)

\(\\lim \_{x \\rightarrow 0^{+}} x^{\\delta}(\\ln x)^{k}=0\)

\(\\lim \_{x \\rightarrow+\\infty} x^{k} \\mathrm{e}^{-\\delta x}=0\)

已知极限求其他
已知极限求参数
  • 带参数求一下极限,各种求极限的方法见极限的计算一节,将得出的结果与已知比较
  • 若只说明极限存在,则在求极限的过程中注意参数应满足的条件
已知极限求另一极限
  • 利用极限和无穷小的关系:\(\\lim {f(x) }= A\),则\(f(x)=A+\\alpha\)求出\(f(x)\)进而代入另一个极限中
  • 将欲求极限凑成用已知极限表示的形式
含有绝对值,取整函数,或为分段函数求极限

从正负两个方向分别求极限

求数列的极限

n个因式的积的极限,取对数可以变成n项和的形式,

n项和用公式或者积分定义等方法求解

以递推形式给出的数列,求极限常用单调有界准则和夹逼定理

以极限定义的函数的表达式,一般用夹逼定理求解

函数的连续性

连续与间断的概念

增量的定义

设变量 u 从它的一个初值 \(u\_{1}\) 变到终值 \(u\_{2},\) 终值与初值的差 \(u\_{2}-u\_{1}\) 就叫做脚 u 的增量,记作 \(\\Delta u\),即\(\\Delta u=u\_{2}-u\_{1}\)

函数在某点连续的定义

定义1:设 函数 \(y=f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 的某一邻域内有定义, 如果\(\\lim *{\\Delta x \\rightarrow 0} \\Delta y=\\lim {\\Delta x \\rightarrow 0}\\left\[f\\left(x{0}+\\Delta x\\right)-f\\left(x*{0}\\right)\\right\]=0\)那么就称函数 \(y=f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 连续.

(即自变量增量趋于0,函数增量也趋于0,称为连续)

定义2:设函数 \(y=f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 的某一邻域 内有定义,如果\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)=f\\left(x\_{0}\\right)\),那么就称函数 \(f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 连续.

(定义2的极限式两边各减一个\(f(x\_0)\),就变到了定义1,所以两个定义意思式相同的)

(左连续/右连续定义略)

函数在区间上连续的定义

在区间上每一点都连续的函数, 叫做在该区间上的连续函数,或者说函数在区间上连续。 比如函数在(a,b)内,[a,b]上连续

函数在区间上一致连续的定义

定义:设函数 \(f(x)\) 在区间 \(I\) 上有定义. 如果对于任意给定的正数 \(\\varepsilon\),总存在(同一个)正数 \(\\delta,\) 使得对于区间$ I$ 上的任意两点 \(x\_{1}, x\_{2},\)\(\\left|x\_{1}-x\_{2}\\right|\<\\delta\) 时, \(,\)\(\\left|f\\left(x\_{1}\\right)-f\\left(x\_{2}\\right)\\right|\<\\varepsilon\),那么称函数 \(f(x)\) 在区间 I 上一致连续.

一致连续性表示,不论在区间 I 的任何部分,只要自变量的两个数值接近到一定程度,就可使对应的函数值达到所指定的接近程度.

如果函数 \(f(x)\) 在区间 I 上一致连续,那么 \(f(x)\) 在区间 I 上也是连续的。反之不一定成立。

(一致连续性定理) 如果函数 \(f(x)\) 在闭区间 [ a,b]上连续, 那么它 在该区间上一致连续.

函数间断点的定义

设函数 \(f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 的某去心邻域内有定义,但是在\(x\_0\)不连续,那么点 \(x\_{0}\) 称为 函数 \(f(x)\) 的不连续点或间断点. 具体的讲,函数 \(f(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 的某去心邻域内有定义,如下3种情况任一都是间断点: (1)在 \(x=x\_{0}\) 没有定义 (2)虽在 \(x=x\_{0}\) 有定义, 但 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)\) 不存在 (3)虽在 \(x=x\_{0}\) 有定义,且 \(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)\) 存在 \(,\)\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x) \\neq f\\left(x\_{0}\\right)\)

第一类间断点

\(f(x)\)\(x=x\_0\)的某去心邻域内有定义,且\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)\)存在,但\(f(x\_0)\)无定义,或者虽有定义,但是与\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f(x)\)不相等,称\(x=x\_0\)可去间断点

\(f(x)\)\(x=x\_0\)的某去心邻域内有定义,\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0+}} f(x)\)\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0-}} f(x)\)都存在,但不相等,称\(x=x\_0\)跳跃间断点

可去间断点和跳跃间断点统称为第一类间断点

第二类间断点

\(f(x)\)\(x=x\_0\)的某去心邻域内有定义,\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0+}} f(x)\)\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0-}} f(x)\)至少有一个不存在,称\(x=x\_0\)\(f(x)\)的第二类间断点

连续函数的运算性质

连续函数的四则运算仍连续

设函数 \(f(x)\)\(g(x)\) 在点 \(x\_{0}\) 连续,则 它们的和(差 ) \(f \\pm g\), 积 \(f \\cdot g\) 及商\(\\frac{f}{g}\\left(\\right.\)\(g\\left(x\_{0}\\right) \\neq 0\)\()\) 都在点 \(x\_{0}\) 连续.

反函数的连续性

如果函数 \(y=f(x)\) 在区间 \(I\_{x}\) 上单调增加(或单调减少)且连续,那么它的反函数 \(x=f^{-1}(y)\) 也在对应的区间 \(I\_{y}=\\left{y \\mid y=f(x), x \\in I\_{x}\\right}\) 上单调增加(或单 调减少)且连续。

复合函数的连续性

设函数 \(y=f\[g(x)\]\) 由 函数 \(u=g(x)\) 与函数 \(y=f(u)\) 复 合而成,\(U^{\\circ}\\left(x\_{0}\\right) \\subset D\_{f \\circ g}\)\(\\operatorname{limg}*{x \\rightarrow x*{0}}(x)=u\_{0},\) 而 函数 \(y=f(u)\)\(u=u\_{0}\) 连 续 \(,\)\(\\lim *{x \\rightarrow x*{0}} f\[g(x)\]=\\lim *{u \\rightarrow u*{0}} f(u)=f\\left(u\_{0}\\right)\)

初等函数的连续性

基本初等函数在它们的定义域内都是连续的.

一切初等函数在其定义区间内都是连续的。

闭区间上连续函数的定理或性质

有界性定理

函数在闭区间连续 \(\\Rightarrow\) 一定有界(有界性定理)

最值定理

函数在闭区间连续 \(\\Rightarrow\) 一定有最大值与最小值(最值定理)

介值定理

设函数 \(f(x)\) 在闭区间 [ a,b]上连续,且在这区间的端点取不同的函数值\(f(a)=A\)\(f(b)=B\),则 对于 A 与 B 之间的任意一个数 \(C,\) 在开区间 ( \(a, b)\) 内至少有一点 \(\\xi,\) 使得\(f(\\xi)=C \\quad(a\<\\xi\<b)\)

推论:函数在闭区间[a,b]连续,设\(\\mu\)满足\(m \\leqslant \\mu \\leqslant M\),m与M是\(f(x)\)在[a,b]上的最小、最大值, \(\\Rightarrow\) 闭区间至少存在一点\(\\delta \\in \[a,b\]\),使得\(f(\\xi)=\\mu\) (介值定理)

零点定理

函数在闭区间连续,若\(f(a) f(b)\<0\)\(\\Rightarrow\) 开区间至少存在一点\(\\xi \\in(a, b)\),使\(f(\\xi)=0\) (零点定理)

一致连续性定理

如果函数 \(f(x)\) 在闭区间 [ a,b]上连续, 那么它 在该区间上一致连续.

讨论函数的间断与连续

复合函数的连续性

基本初等函数的连续性

初等函数的连续性

由极限定义的函数的连续性

已知连续求参数

一般是分段函数,函数连续则在分段点左极限等于右极限


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