极限的性质【上】《用Manim可视化》

news2024/11/16 13:35:38

通过前面的极限的定义,现在是计算极限的时候了。然而,在此之前,我们需要一些极限的性质,这将使我们的工作变得简单一些。我们先来看看这些。

极限的性质:

1.常数对极限的影响

1.首先,我们假设\mathop {\lim }\limits_{x \to a} f\left( x \right)\mathop {\lim }\limits_{x \to a}g\left( x \right)存在,那就是c是常数,那

\mathop {\lim }\limits_{x \to a} \left[ {cf\left( x \right)} \right] = c\mathop {\lim }\limits_{x \to a} f\left( x \right)

 换句话说,我们可以将一个乘法常数从极限中“分解”出来。

 通过一下图像都能证实上面的性质。但前提是,该函数在极限位置存在极限

实现代码 :

from manim import *  

class LimitVisualization(Scene):  
    def construct(self):  
        # 创建坐标轴  
        axes = Axes(  
            x_range=[-1, 7, 1],  # x轴范围从-1到7,步长为1  
            y_range=[-1, 7, 1],  # y轴范围从-1到7,步长为1  
            axis_config={"color": BLUE},  # 坐标轴颜色设置为蓝色  
        )  

        # 定义函数 f(x) 及其缩放版本 cf(x)  
        def f(x):  
            return x**2 - 1  # 这里定义了一个简单的二次函数 f(x)  

        c = 3  # 常数乘数  
        def cf(x):  
            return c * f(x)  # 定义缩放过的函数 cf(x)  

        # 创建图形  
        f_graph = axes.plot(f, color=YELLOW, x_range=[-1, 9])  # 绘制 f(x) 的图形,颜色为黄色  
        cf_graph = axes.plot(cf, color=RED, x_range=[-1, 9])  # 绘制 cf(x) 的图形,颜色为红色  

        # 创建标签  
        f_label = axes.get_graph_label(f_graph, label='f(x)', x_val=3)  # 给 f(x) 添加标签  
        cf_label = axes.get_graph_label(cf_graph, label='cf(x)', x_val=2)  # 给 cf(x) 添加标签  

        # 在极限点 a 创建一个点  
        a = 1.5  # 定义 x 接近的点  
        limit_dot_f = Dot(axes.c2p(a, f(a)), color=YELLOW)  # f(a) 处的点,颜色为黄色  
        limit_dot_cf = Dot(axes.c2p(a, cf(a)), color=RED)  # cf(a) 处的点,颜色为红色  
        f01 = f(a)  # 计算 f(a) 的值  
        f02 = cf(a)  # 计算 cf(a) 的值  

        # 创建极限值的注释  
        limit_text_f = MathTex(r"\lim_{x \to a} f(x) = ", f01).next_to(limit_dot_f, RIGHT)  # f(x) 的极限注释  
        limit_text_cf = MathTex(r"\lim_{x \to a} cf(x) = ", f02).next_to(limit_dot_cf, RIGHT)  # cf(x) 的极限注释  
        
        # 添加关于 c 的说明  
        tex = MathTex(r"\lim_{x \to a} cf(x) = c\lim_{x \to a} f(x)  \\ c=3 ", color=GOLD).next_to(axes.c2p(4, 3 + 3))  
        self.add(tex)  # 将 c 的文本添加到场景中  

        # 将所有元素添加到场景中  
        self.play(Create(axes), Create(f_graph), Create(cf_graph))  # 创建坐标轴和函数图形  
        self.play(Write(f_label), Write(cf_label))  # 写入标签  
        self.play(Create(limit_dot_f), Create(limit_dot_cf))  # 创建极限点  
        self.play(Write(limit_text_f), Write(limit_text_cf))  # 写入极限值注释  

        # 等待展示极限点  
        self.wait(2)  

        # 高亮显式极限值  
        self.play(limit_dot_f.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_cf.animate.set_color(ORANGE))  # 将极限点颜色改为橙色  
        self.wait(2)  

        # 淡出所有元素  
        self.play(FadeOut(axes), FadeOut(f_graph), FadeOut(cf_graph), FadeOut(limit_dot_f), FadeOut(limit_dot_cf), FadeOut(limit_text_f), FadeOut(limit_text_cf))

代码解释:

  1. 导入库:首先导入Manim库,为后续绘图准备。
  2. 创建场景:定义了一个名为LimitVisualization的类,继承自Scene,表示一个图形场景。
  3. 构建设备construct方法用于构建整个场景,包括图表、文本等。
  4. 创建坐标轴:调用Axes类创建坐标轴,设置x和y的范围及颜色。
  5. 定义函数:定义了函数f(x)和其缩放形式cf(x)。这里,f(x)是一个简单的二次函数。
  6. 绘制图表:使用plot方法绘制两条函数曲线。
  7. 创建标签:给每条曲线添加标签,以便于识别。
  8. 绘制极限点:在定义的点a的横坐标处绘制两个极限点,分别对应f(a)cf(a)的值。
  9. 添加极限值注释:在极限点旁边添加文本显示极限的实际值,同时展示常数c的影响。
  10. 动态展示:使用play方法依次展示坐标轴、图形、标签和极限点等元素,并设置等待时间。
  11. 高亮极限点:在等待后,将极限点颜色高亮显示,以便更好地观察。
  12. 淡出效果:最后,使用FadeOut方法将所有元素逐步淡出,完成动画的呈现。

2.函数极限的相加

假设\mathop {\lim }\limits_{x \to a} f\left( x \right)\mathop {\lim }\limits_{x \to a}g\left( x \right)存在,那么

 \mathop {\lim }\limits_{x \to a} \left[ {f\left( x \right) \pm g\left( x \right)} \right] = \mathop {\lim }\limits_{x \to a} f\left( x \right) \pm \mathop {\lim }\limits_{x \to a} g\left( x \right)

 所以,要求和或差的极限我们需要做的就是求各个部分的极限然后用合适的符号把它们组合在一起。这也不局限于两个函数。无论我们用“+”或“-”分隔多少函数,这个事实都是有效的。

 通过一下图像都能证实上面的性质。但前提是,该函数在极限位置存在极限

实现代码:

from manim import *  

class LimitPropertyVisualization(Scene):  
    def construct(self):  
        # 创建坐标轴  
        axes = Axes(  
            x_range=[-1, 4,0.5],  
            y_range=[-6, 9, 1],
            y_length=8,
            axis_config={"color": BLUE},  
        )  

        # 定义函数 f(x) 和 g(x)  
        def f(x):  
            return x**2 - 1  

        def g(x):  
            return x**3 - 4*x - 1  

        # 定义常量 a  
        a =1.5  # 所考察的点  

        # 创建图形  
        f_graph = axes.plot(f, color=YELLOW, x_range=[0, 3])  
        g_graph = axes.plot(g, color=RED, x_range=[0, 3])  

        # 计算极限值  
        limit_f_a = f(a)  
        limit_g_a = g(a)  
        limit_sum_a = limit_f_a + limit_g_a  

        # 创建合并函数的图形  
        combined_graph = axes.plot(lambda x: f(x) + g(x), color=GREEN, x_range=[0, 3])  

        # 创建极限点  
        limit_dot_f = Dot(axes.c2p(a, limit_f_a), color=YELLOW)  
        limit_dot_g = Dot(axes.c2p(a, limit_g_a), color=RED)  
        limit_dot_sum = Dot(axes.c2p(a, limit_sum_a), color=GREEN)
        LiD=Dot(axes.c2p(1.5,0),radius=0.15,color=RED)
        self.add(LiD)

        # 创建极限值注释  
        limit_text_f = MathTex(r"\lim_{x \to a} f(x) = ", limit_f_a).next_to(limit_dot_f, RIGHT)  
        limit_text_g = MathTex(r"\lim_{x \to a} g(x) = ", limit_g_a).next_to(limit_dot_g, RIGHT)  
        limit_text_sum = MathTex(r"\lim_{x \to a} (f(x) + g(x)) = ", limit_sum_a).next_to(limit_dot_sum, UR)  

        # 添加所有元素  
        self.play(Create(axes), Create(f_graph), Create(g_graph))  
        self.play(Create(combined_graph))  
        self.play(Create(limit_dot_f), Create(limit_dot_g), Create(limit_dot_sum))  
        self.play(Write(limit_text_f), Write(limit_text_g), Write(limit_text_sum))  

        # 等待展示  
        self.wait(2)  

        # 高亮极限点  
        self.play(limit_dot_f.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_g.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_sum.animate.set_color(ORANGE))  
        self.wait(2)  

        # 淡出所有元素  
        self.play(FadeOut(axes), FadeOut(f_graph), FadeOut(g_graph), FadeOut(combined_graph),  
                  FadeOut(limit_dot_f), FadeOut(limit_dot_g), FadeOut(limit_dot_sum),  
                  FadeOut(limit_text_f), FadeOut(limit_text_g), FadeOut(limit_text_sum))

代码解释:

  1. 导入库:使用Manim库进行动画生成。
  2. 创建类:定义类LimitPropertyVisualization,继承自Scene,表示一个动画场景。
  3. 构建坐标轴:创建x和y的坐标轴,以适应函数范围。
  4. 定义函数:定义两个函数 f(x) 和 g(x)。
  5. 计算极限值:计算在点 a=1.5 处的极限值。
  6. 绘制图形:绘制上面定义的函数和它们的总和。
  7. 创建极限点:在图上标记出每个函数的极限值,并且在总和函数的极限值也进行标记。
  8. 添加注释:为每个极限点添加相应的文本注释,显示其极限值。
  9. 动画效果:通过play方法逐步展示图形和注释,以便观众理解极限的性质。
  10. 高亮显示:在等待一段时间后,将极限点的颜色改变以进行高亮显示,最后淡出所有元素。

 3.函数相乘的极限

\mathop {\lim }\limits_{x \to a} \left[ {f\left( x \right)g\left( x \right)} \right] = \mathop {\lim }\limits_{x \to a} f\left( x \right)\,\,\,\mathop {\lim }\limits_{x \to a} g\left( x \right),求乘积的极限就像求和或差的极限一样。只要取出碎片的极限,然后把它们拼回去。同样,与和或差一样,这一事实不仅限于两个函数。

        这个一个很好用的方法,如果让你找一个很复杂的极限的值,也许你找不到,但你可以把他分解出好几个极限来处理,这样很容易找到对应的值。

这是该性质的实现图形

实现代码如下:

from manim import *  

class LimitProductPropertyVisualization(Scene):  
    def construct(self):  
        # 创建坐标轴  
        axes = Axes(  
            x_range=[-1, 4,0.5],  
            y_range=[-6, 9, 1],
            y_length=8,
            axis_config={"color": BLUE},  
        )  

        # 定义函数 f(x) 和 g(x)  
        def f(x):  
            return x**2 - 1  

        def g(x):  
            return x**3 - 4*x - 1  

        # 定义常量 a  
        a = 2  # 所考察的点  

        # 创建图形  
        f_graph = axes.plot(f, color=YELLOW, x_range=[0, 3])  
        g_graph = axes.plot(g, color=RED, x_range=[0, 3])  

        # 计算极限值  
        limit_f_a = f(a)  
        limit_g_a = g(a)  
        limit_product_a = limit_f_a * limit_g_a  

        # 创建乘积函数的图形  
        product_graph = axes.plot(lambda x: f(x) * g(x), color=GREEN, x_range=[0, 3])  

        # 创建极限点  
        limit_dot_f = Dot(axes.c2p(a, limit_f_a), color=YELLOW)  
        limit_dot_g = Dot(axes.c2p(a, limit_g_a), color=RED)  
        limit_dot_product = Dot(axes.c2p(a, limit_product_a), color=GREEN)  

        # 创建极限值注释  
        limit_text_f = MathTex(r"\lim_{x \to a} f(x) = ", limit_f_a).next_to(limit_dot_f, RIGHT)  
        limit_text_g = MathTex(r"\lim_{x \to a} g(x) = ", limit_g_a).next_to(limit_dot_g, UR)  
        limit_text_product = MathTex(r"\lim_{x \to a} (f(x)g(x)) = ", limit_product_a).next_to(limit_dot_product, UR)  

        # 添加所有元素  
        self.play(Create(axes), Create(f_graph), Create(g_graph))  
        self.play(Create(product_graph))  
        self.play(Create(limit_dot_f), Create(limit_dot_g), Create(limit_dot_product))  
        self.play(Write(limit_text_f), Write(limit_text_g), Write(limit_text_product))  

        # 等待展示  
        self.wait(2)  

        # 高亮极限点  
        self.play(limit_dot_f.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_g.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_product.animate.set_color(ORANGE))  
        self.wait(2)  

        # 淡出所有元素  
        self.play(FadeOut(axes), FadeOut(f_graph), FadeOut(g_graph), FadeOut(product_graph),  
                  FadeOut(limit_dot_f), FadeOut(limit_dot_g), FadeOut(limit_dot_product),  
                  FadeOut(limit_text_f), FadeOut(limit_text_g), FadeOut(limit_text_product))

代码解释:

  1. 导入库:使用Manim库进行动画生成。
  2. 创建类:定义类LimitProductPropertyVisualization,继承自Scene,表示一个动画场景。
  3. 构建坐标轴:创建x和y的坐标轴,以适应函数范围。
  4. 定义函数:定义两个函数 f(x) 和 g(x)g(x)。
  5. 计算极限值:计算在点 a=2 处的极限值。
  6. 绘制图形:绘制上面定义的函数 f(x)、g(x) 以及它们的乘积函数。
  7. 创建极限点:在图上标记出每个函数的极限值,并且在乘积函数的极限值也进行标记。
  8. 添加注释:为每个极限点添加相应的文本注释,显示其极限值。
  9. 动画效果:通过play方法逐步展示图形和注释,以便观众理解极限的性质。
  10. 高亮显示:在等待一段时间后,将极限点的颜色改变以进行高亮显示,最后淡出所有元素。

4.函数相处的极限

\displaystyle \mathop {\lim }\limits_{x \to a} \left[ {\frac{​{f\left( x \right)}}{​{g\left( x \right)}}} \right] = \frac{​{\mathop {\lim }\limits_{x \to a} f\left( x \right)}}{​{\mathop {\lim }\limits_{x \to a} g\left( x \right)}}{\rm{,}}\,\,\,\,\,条件是 \mathop {\lim }\limits_{x \to a} g\left( x \right) \ne 0。正如在表述中提到的,当求商的极限时,我们只需要考虑分母的极限为零。如果它是0我们就会得到除以0的错误我们需要避免这种情况。

这个一个很好用的方法,如果让你找一个很复杂的极限的值,也许你找不到,但你可以把他分解出好几个极限来处理,这样很容易找到对应的值。

        这是该性质的实现图形

 实现代码:

from manim import *  

class LimitQuotientPropertyVisualization(Scene):  
    def construct(self):  
        # 创建坐标轴  
        axes = Axes(  
            x_range=[-1, 6, 1],  
            y_range=[-10, 10, 5],  
            axis_config={"color": BLUE},  
        )  

        # 定义函数 f(x) 和 g(x)  
        def f(x):  
            return x**2 - 1  

        def g(x):  
            return x**3 - 4*x - 1  

        # 定义常量 a  
        a = 2  # 所考察的点  

        # 创建图形  
        f_graph = axes.plot(f, color=YELLOW, x_range=[-3, 3])  
        g_graph = axes.plot(g, color=RED, x_range=[-3, 3])  

        # 计算极限值  
        limit_f_a = f(a)  
        limit_g_a = g(a)  
        limit_quotient_a = limit_f_a / limit_g_a  

        # 创建商函数的图形  
        quotient_graph = axes.plot(lambda x: f(x) / g(x), color=GREEN, x_range=[-3, 3])  

        # 创建极限点  
        limit_dot_f = Dot(axes.c2p(a, limit_f_a), color=YELLOW)  
        limit_dot_g = Dot(axes.c2p(a, limit_g_a), color=RED)  
        limit_dot_quotient = Dot(axes.c2p(a, limit_quotient_a), color=GREEN)  

        # 创建极限值注释  
        limit_text_f = MathTex(r"\lim_{x \to a} f(x) = ", limit_f_a).next_to(limit_dot_f, RIGHT)  
        limit_text_g = MathTex(r"\lim_{x \to a} g(x) = ", limit_g_a).next_to(limit_dot_g, RIGHT)  
        limit_text_quotient = MathTex(r"\lim_{x \to a} \left(\frac{f(x)}{g(x)}\right) = ", limit_quotient_a).next_to(limit_dot_quotient, DR)  

        # 添加所有元素  
        self.play(Create(axes), Create(f_graph), Create(g_graph))  
        self.play(Create(quotient_graph))  
        self.play(Create(limit_dot_f), Create(limit_dot_g), Create(limit_dot_quotient))  
        self.play(Write(limit_text_f), Write(limit_text_g), Write(limit_text_quotient))  

        # 等待展示  
        self.wait(2)  

        # 高亮极限点  
        self.play(limit_dot_f.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_g.animate.set_color(ORANGE), limit_dot_quotient.animate.set_color(ORANGE))  
        self.wait(2)  

        # 淡出所有元素  
        self.play(FadeOut(axes), FadeOut(f_graph), FadeOut(g_graph), FadeOut(quotient_graph),  
                  FadeOut(limit_dot_f), FadeOut(limit_dot_g), FadeOut(limit_dot_quotient),  
                  FadeOut(limit_text_f), FadeOut(limit_text_g), FadeOut(limit_text_quotient))
        
%manim  -qm -v  WARNING LimitQuotientPropertyVisualization

代码解释:

  1. 导入库:使用Manim库进行动画生成。
  2. 创建类:定义类LimitQuotientPropertyVisualization,继承自Scene,表示一个动画场景。
  3. 构建坐标轴:创建x和y的坐标轴,设置适当的范围。
  4. 定义函数:定义f(x)f(x) 和 g(x)g(x),用以计算极限。
  5. 计算极限值:在点 a=1a=1 处计算极限值,并确保 lim⁡x→ag(x)≠0limx→a​g(x)=0。
  6. 绘制图形:分别绘制函数 f(x)f(x)、g(x)g(x) 和它们的商。
  7. 创建极限点:在图上标记出每个函数的极限值以及商函数的极限值。
  8. 添加注释:为极限值添加文本注释,显示各自的极限值。
  9. 动画效果:逐步展示所有图形、极限点和注释,以便观众理解极限的性质。
  10. 高亮显示:在等待一段时间后,将极限点高亮显示,最后淡出所有元素。

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摘要: 克隆技术已在软件代码溯源分析领域得到广泛应用,而轩宇软件成分分析系统基于溯源分析和同源分析技术,通过先进的特征向量提取、相似性匹配、高效检索引擎等多项技术,帮助企业高效识别代码来源、评估自主可控率,…

【数据结构】关于哈希表内部原理,你到底了解多少???(超详解)

前言: 🌟🌟本期讲解关于哈希表的内部实现原理,希望能帮到屏幕前的你。 🌈上期博客在这里:http://t.csdnimg.cn/7D225 🌈感兴趣的小伙伴看一看小编主页:GGBondlctrl-CSDN博客 目录 &a…

安嘉空间:智慧科技守护空间健康

在当今社会,随着人们对生活质量要求的不断提升,室内环境的健康与安全问题日益受到重视。安嘉空间,作为一家致力于人居健康空间技术研发的高科技企业,以其独创的技术和卓越的产品,为广大用户提供了一套全面的空间健康解…

进销存自动统计单据表格——未来之窗行业应用跨平台架构

一、代码 function 未来之窗_人工智能_计算单据(objbyclass,obj目标显示,obj目标值){console.log("未来之窗_人工智能_计算单据"objbyclass);var 计算结果0;$("."objbyclass).each(function(){var 输入框值 $(this).val();console.log("输入框值"…

去中心化(Decentralization)

去中心化(Decentralization) 并不是一个新概念,它已在战略、管理和政府中使用了很长时间。去中心化的基本思想是将控制权和权限分配给组织的外围,而不是由一个中心机构完全控制组织。这种配置为组织带来了许多好处,例如提高了效率…

欧洲用户对中国应用程序的感知:一个复杂的挂毯

在数字时代,中国应用程序迅速在全球范围内占有一席之地,吸引了全球用户的注意力和好奇心。在欧洲,这些应用程序引发了人们的兴趣、阴谋和担忧,不同国家和人口统计数据的看法差异很大。 对中国应用程序感兴趣的主要驱动力之一是它…

git命令使用详情

目录 一. 安装教程 二. git配置 1. 查看git配置参数 2. 设置邮箱和用户名 3. SSH配置 4. 配置git远程库公钥 5. 编码设置 三. git 提交流程 1. 整体操作流程图 2. Git仓库包含5个区域 3. 下载、提交、更新命令 3.1. 下载 3.2. 提交 3.3. 更新(两种方式…

无人机 PX4 飞控 | ROS应用层开发:基础代码框架构建

无人机 PX4 飞控 | ROS应用层开发:基础代码框架构建 基础代码框架构建文件建立代码基本构建测试 基础代码框架构建 本篇博客拟在构建一个 无人机 PX4 飞控 ROS应用层开发 的 基础代码框架。 其中包含了基础类文件、类头文件、main主函数文件,及其编译所…

数据结构-c/c++实现栈(详解,栈容量可以动态增长)

一.栈的基本介绍 栈是一种只能够在一端进行插入和删除的顺序表。如下图 空栈:表示不含任何元素的栈 栈顶:表示允许进行插入和删除元素的一端 栈底:表示不允许进行插入和删除元素的一端 即栈是一种后进先出的线性表数据结构 二.栈的常见操…

Redis高级---面试总结之内存过期策略及其淘汰策略

目前已更新系列: 当前:Redis高级---面试总结之内存过期策略及其淘汰策略 并发编程之----线程池ThreadPoolExecutor,Excutors的使用及其工作原理 Redis高级----主从、哨兵、分片、脑裂原理-CSDN博客 计算机网络--面试知识总结一 计算机网络-----面试知…

【深度学习】yolov8的微调

yolov8的集成度太高了,除了config的哪些参数以外,需要更精细的微调。 比如这里: https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/utils/tuner.py 应用场景,交通标志的向左转,向右转之类的&#x…

Golang | Leetcode Golang题解之第384题打乱数组

题目: 题解: type Solution struct {nums, original []int }func Constructor(nums []int) Solution {return Solution{nums, append([]int(nil), nums...)} }func (s *Solution) Reset() []int {copy(s.nums, s.original)return s.nums }func (s *Solu…