正是阶段高等数学复习--函数极限的计算

news2025/1/18 6:10:34

之前在预备阶段中函数极限的解决方式分三步,第一步观察形式并确定用什么方式来解决,第二步化简,化简方式一共有7种,分别是最重要的三种(等价替换、拆分极限存在的项、计算非零因子)以及次重要的4种(根式有理化、提公因子、倒代换、幂指函数指数化),第三步是计算(泰勒公式和洛必达法则),每做完一步就要先观察,化简式子。

在基础阶段中更加简洁了一下,函数极限的计算一共有五个方法:利用基本极限求极限、利用等价无穷小求极限、利用有理运算法则求极限、利用洛必达法则求极限、利用泰勒公式求极限,这样更加简洁了,比如我们观察形式的时候发现是0/0型,那我们就考虑用等价替换或者是洛必达或泰勒公式来解决,若是1^无穷型,则利用基本极限中x->0,(1+x)^1/x=e的扩展的三部曲来解决等等。

首先第一个方法:利用基本极限求极限(9个),分别是x->0,sinx/x;x->0,(1+x)^1/x=e;x->无穷,(1+1/x)^x=e(这里注意,x->无穷,(1+x)^1/x = ?或者x->0,(1+1/x)^x = ?,首先幂指函数的底数一定>0所以上述两个极限都不存在,因为左右极限有一边是不存在的,其次若只求存在的那一边,结果等于什么,我们可以用幂指函数指数化然后结合方法来求,最后结果为1);x->0,a^x-1/xlna=1;x->无穷,n^1/n=1(这个可以用幂指函数指数化来求得);x->无穷,a^1/n=1,多项式求极限(抓大头,当x->无穷时,取指数高的,当x->0时,取指数低的);n->无穷,x^n=(|x|>1,=无穷,|x|<1,=0,x=1,=1,x=-1,不存在);n->无穷,e^nx也是分情况讨论(x>0,x<0以及x=0)。我们将1^无穷型展开来说它的三步走:化为(1+f(x))^g(x)的形式;写成e^f(x)*g(x)的形式,最后得答案,推理过程不多说了。

第二个方法:利用等价无穷小求极限,乘除法中能用,加减法中也能用(a---a1,b---b1,a-b---a1-b1,前提是a/b!=1;;a---a1,b---b1,a+b---a1+b1,前提是a/b!=-1),这个规则一定要搞清,下面就是一阶二阶三阶无穷小,一阶(sinx---x;tanx---x;arcsinx---x;arctanx---x;a^x-1---xlna;e^x-1---x;ln(1+x)---x;(1+f(x))^g(x)-1---f(x)*g(x))二阶(1-cosx---1/2*x^2;ln(1+x)-1----1/2*x^2;e^x-1-x---1/2*x^2)三阶(sinx-x----1/6*x^3;arcsinx-1---1/6*x^3;tanx-x---1/3*x^3;arctanx-x----1/3*x^3)

第三个方法:利用有理运算法则求极限(其实是包含了拆分极限存在的项和计算非零因子),最初我们认为当x->x0时,f(x)+/-*g(x)只有当两个极限都存在的时候才能拆开,但是加减的时候有一个存在就可以拆开,因为另外一个如果是存在的则整体也是存在的,若另一个不存在则整体也是不存在的;在乘除法中若有一个是存在且不为0的就可以计算出来,一定是不为0,而且这个因子一定是相对整个函数是因子才能计算。当x->x0时,若f(x)/g(x)存在,且x->x0,g(x)=0,则x->x0,f(x)=0,即分母趋向于0,分子也趋向于0(f(x)=f(x)/g(x)*g(x),0*有界一定=0);当x->x0时,若f(x)/g(x)存在但不等于0,且x->x0,f(x)=0,则x->x0,g(x)=0,即分子趋向于0,分母也趋向于0(例如当x->0时,sinx/1+x^2=0,sinx->0,但1+x^2=0->2)

第四个方法:利用洛必达法则求极限(0/0或无穷/无穷都可以用,但是使用前有前提,就是使用完后极限还是存在的,一般做题的时候使用都存在)

第五个方法:利用泰勒公式(带皮埃诺余项的泰勒公式)求极限

前提是x=x0时n阶可导,特别是x=0时n阶可导我们使用麦克劳林公式

sinx、arcsinx、tanx、arctanx、cosx、e^x-1、ln(x+1)、(1+x)^a这八个比较重要

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1280730.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Maven的安装与配置本地仓库,镜像源,环境变量详细步骤

参考视频&#xff1a; 黑马程序员2023新版JavaWeb开发教程&#xff0c;实现javaweb企业开发全流程 【小飞非系列】最新Maven实战教程-项目实战构建利器 文章目录 一.下载Maven安装包二.配置Maven的本地仓库(本机仓库)三.配置镜像源&#xff08;加速jar包的下载)四.配置Maven的环…

【计算机视觉】基于OpenCV计算机视觉的摄像头测距技术设计与实现

基于计算机视觉的摄像头测距技术 文章目录 基于计算机视觉的摄像头测距技术导读引入技术实现原理技术实现细节Python-opencv实现方案获取目标轮廓步骤 1&#xff1a;图像处理步骤 2&#xff1a;找到轮廓步骤完整代码 计算图像距离前置技术背景与原理步骤 1&#xff1a;定义距离…

llama.cpp部署通义千问Qwen-14B

llama.cpp是当前最火热的大模型开源推理框架之一&#xff0c;支持了非常多的LLM的量化推理&#xff0c;生态比较完善&#xff0c;是个人学习和使用的首选。最近阿里开源了通义千问大语言模型&#xff0c;在众多榜单上刷榜了&#xff0c;是当前最炙手可热的开源中文大语言模型。…

JavaWeb 添加页面和用户图像展示

add.jsp&#xff08;需要登录之后才可以访问 &#xff09; -> 不是和login.jsp同级了那就 在images目录下加上默认图像 js目录下加入common.js javaWeb项目中&#xff0c;页面的路径 img的src form的action link的href script的src a的href推荐使用绝对路径 这个绝对路径…

图像批量设计软件Retrobatch Pro mac中文版功能特色

Retrobatch Mac是一款灵活的批量图像处理工具。用户可以自由创建Workflow来实现相应的功能&#xff0c;这些Workflow能取代大量的重复劳动&#xff0c;提高生产力。Retrobatch Mac的一般操作是从左边栏拖动相应动作到工作区形成节点&#xff08;Nodes&#xff09;&#xff0c;节…

2022年9月8日 Go生态洞察:Go Developer Survey 2022 Q2 结果分析

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎&#xff08;&#x1f405;&#x1f43e;&#xff09;带您 Go to New World✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——&#x1f405;&#x1f43e;猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433; 《面试题大全专栏》 &#x1f995; 文章图文…

动手制作个人电脑对话机器人transformers+DialoGPT

简介&#xff1a;DialoGPT是一个对话模型&#xff0c;由微软基于GPT-2训练。由于DialoGPT在对话数据上进行了预训练&#xff0c;所以它比原始的GPT-2更擅长生成类似对话的文本。DialoGPT的主要目标是生成自然且连贯的对话&#xff0c;而不是在所有情况下都提供事实上的正确答案…

解决:UnboundLocalError: local variable ‘js’ referenced before assignment

解决&#xff1a;UnboundLocalError: local variable ‘js’ referenced before assignment 文章目录 解决&#xff1a;UnboundLocalError: local variable js referenced before assignment背景报错问题报错翻译报错位置代码报错原因解决方法今天的分享就到此结束了 背景 在使…

随机森林介绍

随机森林是一种集成学习&#xff08;ensemble learning&#xff09;方法&#xff0c;通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行组合&#xff0c;以产生更准确和稳定的预测结果。 随机森林的基本原理是在数据集上构建多个决策树&#xff0c;每个决策树都是在随机选择的观察子集…

6.8 Windows驱动开发:内核枚举Registry注册表回调

在笔者上一篇文章《内核枚举LoadImage映像回调》中LyShark教大家实现了枚举系统回调中的LoadImage通知消息&#xff0c;本章将实现对Registry注册表通知消息的枚举&#xff0c;与LoadImage消息不同Registry消息不需要解密只要找到CallbackListHead消息回调链表头并解析为_CM_NO…

TimeGPT:时序预测领域终于迎来了第一个大模型

时间序列预测领域在最近的几年有着快速的发展&#xff0c;比如N-BEATS、N-HiTS、PatchTST和TimesNet。 大型语言模型(llm)最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行&#xff0c;因为它们可以适应各种各样的任务&#xff0c;而无需进一步的训练。 这就引出了一个问题:时间序列的…

基于 Vue、Datav、Echart 框架的 “ 数据大屏项目 “,通过 Vue 组件实现数据动态刷新渲染,内部图表可实现自由替换

最近在研究大数据分析&#xff0c;基于 Vue、Datav、Echart 框架的 " 数据大屏项目 "&#xff0c;通过 Vue 组件实现数据动态刷新渲染&#xff0c;内部图表可实现自由替换。部分图表使用 DataV 自带组件&#xff0c;可进行更改&#xff0c;详情请点击下方 DataV 文档…

【深度学习实验】图像处理(四):PIL——自定义图像数据增强操作(图像合成;图像融合(高斯掩码))

文章目录 一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍 三、实验内容0. 导入必要的库1. PIL基础操作2~4. 随机遮挡、随机擦除、线性混合5. 图像合成5.1 原理5.2 实现5.3 效果展示 6. 图像融合6.1 原理6.2 实现6.3 效果展示 一、实验介绍 在深度学习任务中&#xff0c…

C++实现ATM取款机

C实现ATM取款机 代码&#xff1a;https://mbd.pub/o/bread/ZZeZk5Zp 1.任务描述 要求&#xff1a;设计一个程序&#xff0c;当输入给定的卡号和密码&#xff08;初始卡号和密码为123456) 时&#xff0c;系统 能登录 ATM 取款机系统&#xff0c;用户可以按照以下规则进行: 查询…

bean依赖属性配置

bean依赖属性配置 文章目录 bean依赖属性配置 Data ConfigurationProperties(prefix "cartoon") public class CartoonProperties {private Cat cat;private Mouse mouse; }cartoon:cat:name: whatage: 5mouse:name: howage: 6这样的话&#xff0c;业务bean无需在读…

3、在链式存储结构上建立一棵二叉排序树。

3、在链式存储结构上建立一棵二叉排序树。 分析&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;定义二叉排序树的结点。 &#xff08;2&#xff09;插入操作&#xff1a;在建立二叉排序树的过程中&#xff0c;需要一个插入操作&#xff0c;用于将新的元素插入到树中。 插入操作的核心思…

数据结构和算法-哈夫曼树以相关代码实现

文章目录 总览带权路径长度哈夫曼树的定义哈夫曼树的构造法1法2 哈夫曼编码英文字母频次总结实验内容&#xff1a; 哈夫曼树一、上机实验的问题和要求&#xff08;需求分析&#xff09;&#xff1a;二、程序设计的基本思想&#xff0c;原理和算法描述&#xff1a;三、调试和运行…

54.多级缓存

目录 一、传统缓存的问题、多级缓存方案。 二、JVM进程缓存。 1&#xff09;进程缓存和缓存。 2&#xff09;导入商品案例。 1.安装MySQL 2.导入SQL 3.导入Demo工程 4.导入商品查询页面 3&#xff09;初识Caffeine&#xff08;就是在springboot学过的注解方式的cache&…

【数据结构高阶】AVL树

上期博客我们讲解了set/multiset/map/multimap的使用&#xff0c;下面我们来深入到底层&#xff0c;讲解其内部结构&#xff1a; 目录 一、AVL树的概念 二、AVL树的实现 2.1 节点的定义 2.2 数据的插入 2.2.1 平衡因子的调整 2.2.1.1 调整平衡因子的规律 2.2.2 子树的旋…