台湾大学,微积分教学讲义1

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微积分第一课.ppt

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生活中无处没有数学
(1)黄金分割造就了美
近年来,在研究黄金分割与人体关系时, 发现了人体结构中有14个“黄金点” (物体短段与长段之比值为 0.618), 12个“黄金矩形”(宽与长比值为 0.618的长方形)和2个“黄金指数” (两物体间的比例关系为 0.618)。 黄金点:(1)肚脐:头顶-足底之分割 点;(2)咽喉:头顶-肚脐之分割点; (3)、(4)膝关节:肚脐-足底之分割点; (5)、(6)肘关节:肩关节-中指尖之分 割点;(7)、(8)乳头:躯干乳头纵轴上 这分割点;(9)眉间点:发际-颏底间 距上1/3与中下2/3之分割点;(10)鼻下 点:发际-颏底间距下1/3与上中2/3之 分割点;(11)唇珠点:鼻底-颏底间距 上1/3与中下2/3之分割点;(12)颏唇沟 正路点:鼻底-颏底间距下1/3与上中 2/3之分割点;(13)左口角点:口裂水 平线左1/3与右2/3之分割点;(14) 右 口角点:口裂水平线右1/3与左2/3之分 割点。
公元前5世纪,战国时期名家的代表作《庄子•天下 篇》中记载了惠施的一段话:“一尺之棰,日取其 半,万世不竭”,
魏晋时期的数学家刘徽。他的“割圆术”开创了圆周 率研究的新纪元。 “割之弥细,所失弥少。割之又 割,以至于不可割,则与圆合体,而无所失矣。”
二. 微积分的创立
有四种主要类型的科学问题: 1.第一类是,已知物体的移动的距离表为时间的函 数的公式,求物体在任意时刻的速度和加速度使瞬 时变化率问题的研究成为当务之急; 2.第二类是,望远镜的光程设计使得求曲线的切线 问题变得不可回避; 3.第三类是,确定炮弹的最大射程以及求行星离开 太阳的最远和最近距离等涉及的函数极大值、极小 值问题也急待解决; 4.第四类问题是求行星沿轨道运动的路程、行星矢 径扫过的面积以及物体重心与引力等,又使面积、 体积、曲线长、重心和引力等微积分基本问题的计 算被重新研究。

台湾国立交通大学

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台湾国⽴交通⼤学数学视频数学视频Calculus I 台湾国⽴交通⼤学 Michael Fuchs⽼師 36集(点击进⼊我的淘宝店)Calculus II 台湾国⽴交通⼤学 Michael Fuchs⽼師 29集(点击进⼊我的淘宝店)Chapter1 Functions and Model1-5 Exponential Functions1-6 Inverse Functions and LogarithmsChapter2 Limits and Derivatives2-2 The Limit of a Function2-4 The Precise Definition of a Limit2-3 Calculating Limits Using the Limit Laws2-6 Limits at Infinity; Horizontal Asymptotes2-5 Continuity2-8 Derivatives2-9 The Derivative as a FunctionChapter3 Differentiation Rules3-1 Derivatives of Polynomials and Exponential Functions3-2 The Product and Quotient Rules3-4 Derivatives of Trigonometric Functions3-5 The Chain Rule3-6 Implicit Differentiation3-8 Derivatives of Logarithmic Functions3-10 Related Rates3-7 Higher Derivatives3-11 Linear Approximations and DifferentialsChapter4 Applications of Differation4-1 Maximum and Minimum Values4-2 The Mean Value Theorem4-3 How Derivatives Affect the Shape of a Graph4-4 Indeterminate Forms a nd L’Hospital’s Rule4-7 Optimization Problems4-5 Summary of Curve Sketching4-10 AntiderivativesChapter5 Integrals5-1 Areas and Distances5-2 The Definite Integral5-3 The Fundamental Theorem of Calculus5-4 Indefinite Integrals and the Total Change Theorem5-5 The Substitution Rule5-6 The Logarithm Defined as an IntegralChapter6 Applications of Integration6-1 Areas between Curves6-2 Volumes6-3 Volumes be Cylindrical ShellsChapter7 Techniques of Integration7-1 Integration by Parts7-2 Trigonometric Integrals7-3 Trigonometric Substitution7-4 Integration of Rational Functions by Partial Fractions7-8 Improper Integrals7-7 Approximate IntegrationChapter8 Further Applications of Integration8-1 Arc Length8-2 Area of a Surface of RevolutionChapter10 Parametric Equations and Polar Coordinates10-1 Curves Defined by Parametric Equations10-2 Calculus with Parametric Curves10-3 Polar Coordinates10-4 Areas and Lengths in Polar Coordinates微积分(⼀) 台湾国⽴交通⼤学莊重⽼師 24集(点击进⼊我的淘宝店)微积分(⼆)台湾国⽴交通⼤学莊重⽼師 24集(点击进⼊我的淘宝店)課程章節第⼀章Functions and Model第⼆章Limits and derivatives第三章Differentiation Rules第四章The Properties of Gases第五章Integrals第六章Applications of Integration第七章Techniques of Integration第⼋章Further Applications of Integration第⼗章Parametric Equations and Polar Coordinates第⼗⼀章Infinite Sequences and Series第⼗⼆章Vectors and the Geometry of Space第⼗三章Vector Functions第⼗四章Partial Derivatives第⼗五章Multiple Integrals⾼等微积分(⼀)台湾国⽴交通⼤学⽩啟光⽼師 29集(点击进⼊我的淘宝店)⾼等微积分(⼆) 台湾国⽴交通⼤学 ⽩啟光⽼師 27集(点击进⼊我的淘宝店)第⼀章The Real and Complex Number SystemsFields Axioms, Order Axioms Completeness Axioms第⼆章Basic TopologyCardinality of SetsMetric SpacesCompact SetsConnected Sets第三章Numerical Sequences and SeriesConvergent SequencesCauchy SequencesUpper and Lower LimitsSeries of Nonnegative TermsThe Root and Ratio TestAbsolute Convergence, Rearrangements第四章ContinuityLimits of Functions and Continuous FunctionsContinuity and CompactnessContinuity and Connectednessdiscontinuities, Infinite Limits and Limits at Infinity第五章Differentiation The Derivative of a Real Function, Mean Value TheoremL’Hopital’s RuleTaylor’s TheoremDifferentiation of Vector-valued Functions第六章The Riemann-Stieltjes Integral Definition and Existence of the IntegralProperties of the IntegralIntegration and DifferentiationIntegration and Differentiation第六章The Riemann-Stieltjes IntegralIntegration and Differentiation第七章Sequence and Series of FunctionsSequence and Series of Functions --- the Main ProblemUniform Convergence and ContinuityUniform Convergence and IntegrationUniform Convergence and DifferentiationEquicontinuous Family of FunctionsThe Stone-Weierstrass Theorem第⼋章Some Special FunctionsPower seriesSome Special FunctionsFourier SeriesThe Gamma Function第九章Functions of several variablesFunction of Several VariablesFunction of Several Variables:DifferentiationFunction of Several Variables:DifferentiationThe Inverse Function TheoremThe Implicit Function TheoremThe Rank TheoremDeterminantsDifferentiation of Integrals偏微分⽅程(⼀) 台湾国⽴交通⼤学林琦焜⽼师 3.8GB (点击进⼊我的淘宝店)偏微分⽅程(⼆) 台湾国⽴交通⼤学林琦焜⽼师 3.4GB (点击进⼊我的淘宝店)内容纲要第⼀章 The Single First-Order Equation1-1 Introduction Partial differential equations occur throughout mathematics. In this part we will give some examples1-2 Examples1-3 Analytic Solution and Approximation methods in a simple example 1-st order linear example1-4 Quasilinear Equation The concept of characteristic1-5 The Cauchy Problem for the Quasilinear-linear Equations1-6 Examples Solved problems1-7 The general first-order equation for a function of two variables characteristic curves, envelope1-8 The Cauchy Problem characteristic curves, envelope1-9 Solutions generated as envelopes第⼆章Second-Order Equations: Hyperbolic Equations for Functions of Two Independent Variables2-1 Characteristics for Linear and Quasilinear Second-Order Equations Characteristic2-2 Propagation of Singularity Characteristic curve and singularity2-3 The Linear Second-Order Equation classification of 2nd order equation2-4 The One-Dimensional Wave Equation dAlembert formula, dimond law, Fourier series2-5 System of First-Order Equations Canonical form, Characteristic polynominal2-6 A Quasi-linear System and Simple Waves Concept of simple wave第三章 Characteristic Manifolds and Cauchy Problem3-1 Natation of Laurent Schwartz Multi-index notation3-2 The Cauchy Problem Characteristic matrix, characteristic form3-3 Real Analytic Functions and the Cauchy-Kowalevski Theorem Local existence of solutions of the non-characteristic 3-4 The Lagrange-Green Identity Gauss divergence theorem3-5 The Uniqueness Theorem of Ho ren Uniqueness of analytic partial differential equations3-6 Distribution Solutions Introdution of Laurent Schwartzs theory of distribution (generalized function)第四章 The Laplace Equation4-1 Greens Identity, Fundamental Solutions, and Poissons Equation Dirichlet problem, Neumann problem, spherical symmetry, mean value theorem, Poisson formula4-2 The Maximal Principle harmonic and subharmonic functions4-3 The Dirichlet Problem, Greens Function, and Poisson Formula Symmetric point, Poisson kernel4-4 Perrons method Existence proof of the Dirichlet problem4-5 Solution of the Dirichlet Problem by Hilbert-Space Methods Functional analysis, Riesz representation theorem, Dirichlet integra第五章 Hyperbolic Equations in Higher Dimensions5-1 The Wave Equation in n-Dimensional Space(1) The method of sphereical means(2) Hadmards method of descent(3) Duhamels principle and the general Cauchy problem(4) mixed problem5-2 Higher-Order Hyperbolic Equations with Constant Coefficients(1) Standard form of the initial-value problem(2) solution by Fourier transform,(3) solution of a mixed problem by Fourier transform5-3 Symmetric Hyperbolic System(1) The basic energy inequality(2)Finite difference method(3) Schauder method第六章 Higher-Order Elliptic Equations with Constant Coefficients6-1 The Fundamental Solution for Odd n Travelling wave6-2 The Dirichlet Problem Lax-Milgram theorem, Garding inequality6-3 Sobolev Space Weak solution and Hibert space第七章 Parabolic Equations7-1 The Heat Equation Self-Similarity, Heat kernel, maximum principle7-2 The Initial-Value Problem for General Second-Order Parabolic Equations(1) Finite difference and maximum principle(2) Existence of Initial Value Problem第⼋章 H. Lewys Example of a Linear Equation without Solutions8-1 Brief introduction of Functional Analysis Hilbert and Banach spaces, projection theorem, Leray-Schauder theorem8-2 Semigroups of linear operator Generation, representation and spectral properties8-3 Perturbations and Approximations The Trotter theorem8-4 The abstract Cauchy Problem Basic theory8-5 Application to linear partial differential equations Parabolic equation, Wave equation and Schrodinger equation8-6 Applications to nonlinear partial differential equations KdV equation, nonlinear heat equation, nonmlinear Schrodinger equation变分学导论应⽤数学系林琦焜⽼师台湾国⽴交通⼤学 2GB (点击进⼊我的淘宝店)内容纲要第⼀章变分学之历史名题1.1 Bernoulli 最速下降曲线1.2 最⼩表⾯积的迴转体1.3 Plateau问题(最⼩曲⾯)1.4 等周长问题1.5 古典⼒学之问题第⼆章 Euler- Lagrange⽅程2.1 变分之原理2.2 折射定律与最速下降曲线2.3 ⼴义座标2.4 Dirichlet 原理与最⼩曲⾯2.5 Lagrange乘⼦与等周问题2.6 Euler-Lagrage ⽅程之不变量2.7 Sturm-Liouville问题2.8 极值(积分)问题第三章 Hamilton系统3.1 Legendre变换3.2 Hamilton⽅程3.3 座标变换与守恒律3.4 Noether定理3.5 Poisson括号第四章数学物理⽅程4.1 波动⽅程4.2 Laplace与Poisson⽅程4.3 Schrodinger ⽅程4.4 Klein-Gordon ⽅程4.5 KdV ⽅程4.6 流体⼒学⽅程 课程书⽬变分学导论 (Lecture note by Chi-Kun Lin).向量分析台湾国⽴交通⼤学林琦焜 3.3GB (点击进⼊我的淘宝店)向量分析主要是要谈”梯度、散度与旋度”这三个重要观念,⽽对应的则是⽅向导数、散度定理、与Stokes定理因此重⼼就在於如何釐清线积分、曲⾯积分以及他们所代表的物理意义。

微积分第一章第一节课件

微积分第一章第一节课件
微积分的重要性
微积分作为数学的基础学科,对于理解数学的高级概念和解决复杂问题具有重要意义。同时,它在物理学、工程 学、经济学等多个领域都有广泛的应用。
教学目标
知识与技能
情感态度与价值观
通过本课程的学习,学生应掌握微积 分的基本概念、基本理论和基本方法, 具备运用微积分知识解决实际问题的 能力。
培养学生严谨的数学思维习惯,激发 学生对数学的兴趣和热爱,树立正确 的数学价值观。
广义积分与含参变量积分
广义积分
广义积分是对定积分的扩展,包括无穷 限广义积分和无界函数广义积分两种类 型。广义积分的计算需要借助极限的思 想和方法。
VS
含参变量积分
含参变量积分是一种特殊的定积分,其被 积函数中含有参数。含参变量积分的计算 方法和性质与定积分类似,但需要注意参 数的影响。同时,含参变量积分在实际问 题中有着广泛的应用,如概率论、统计学 等领域。
定积分性质
定积分具有线性性、可加性、保号性、 绝对值不等式、积分中值定理等基本 性质。
不定积分概念及计算法则
不定积分概念
不定积分是微分学的逆运算,其结果是一个函数族。不定积分的定义包括被积函数、积分变量和常数 C等要素。
不定积分计算法则
不定积分的计算法则包括基本积分公式、换元积分法、分部积分法等。其中,基本积分公式是计算不 定积分的基础,换元积分法和分部积分法是常用的计算技巧。
微积分在实际问题中的应用
探讨微积分在物理、经济、工程等领域的实际应 用,如求解最值问题、分析物理现象等。
3
微积分的数值计算方法
研究微积分的数值计算方法,如有限差分法、有 限元法等,为实际应用提供有效的数值求解工具。
课后作业布置
01
02

微积分专题讲座讲义

微积分专题讲座讲义

d dy dy 2 dy dt d y dt dx ) 公式法) ;⑷参数方程确定的函数(用导数公式: , 2 ;⑸抽象函数(正确使用导数记 dx dx dx dx dt dt
号,注意 f ( x ) 和 [ f ( x )] 的区别) ;⑹幂指函数(对数求导法) ;⑺反函数(导数公式:

2 0

f (sin x)dx ;
▲记 I n

2 0
sin n xdx 2 cos n xdx ,则有递推公式 I n
0

n 1 I n2 . n
⑤含 f , f (用分部积分) ⑥变限积分(用分部积分) 若 f ( x) 在 [ a, b] 上连续,则 ( x) 公式

x a
f (t )dt 在 [a, b] 上可导,且 x [a, b] , ( x) f ( x) .
d b d ( x) f (t )dt f ( x) ; f (t )dt f ( ( x)) ( x) ; dx x dx a d ( x) f (t )dt f ( ( x)) ( x) f ( ( x)) ( x) dx ( x ) ▲当被积函数含变量 x 时不能直接求导, 必须将变量 x 从被积函数中分离出去, 常用的方法是: 提出去或者换元.
【- 4 -】
一、一阶微分方程 一阶微分方程的一般形式是: F ( x, y, y) 0 ,解出 y :
dy f ( x, y ) ,要求掌握变量可分离的微分方程、一阶 dx
线性微分方程、.齐次微分方程、伯努利方程的解法. 求解微分方程的步骤是:判断方程的类型并用相应的方法求解. 二、可降阶的微分方程 1. y f ( x) 型的微分方程 特点:右端仅含 x .解法:积分两次. 2. y f ( x, y) 型的微分方程 特点:右端不显含未知函数 y .解法:换元,化为一阶方程求解. 步骤如下: ⑴令 y p ,则 y

MIT公开课:单变量微积分讲义unit1(1~7)

MIT公开课:单变量微积分讲义unit1(1~7)

Lecture 1
18.01 Fall 2006
Unit 1: Derivatives
A. What is a derivative?
• Geometric interpretation • Physical interpretation • Important for any measurement (economics, political science, finance, physics, etc.)
Lecture 1: Derivatives, Slope, Velocity, and Rate of Change
Geometric Viewpoint on Derivatives
y
Q Secant line P f(x) x0 x0+∆x Tangent line
Figure 1: A function with secant and tangent lines The derivative is the slope of the line tangent to the graph of f (x). But what is a tangent line, exactly? 1
Δx→0
n times
lim
Δy = nxn−1 Δx
Therefore,
d n x = nxn−1 dx This result extends to polynomials. For example, d 2 (x + 3x10 ) = 2x + 30x9 dx
Physical Interpretation of Derivatives
Area = 1 1
(2y0 )(2x0 ) = 2x0 y0 = 2x0 ( ) = 2 (see Fig. 5) 2 x0

《高等数学(一)微积分》讲义

《高等数学(一)微积分》讲义
1.概念回顾
2、极限的求法, )
1)数列极限 lim an = A , 函数极限 lim f ( x ) = A .
n→∞ x
2)函数极限与单侧极限之间的关系
⎧ f ( x0 + ) = lim+ f ( x ) = A x → x0 ⎪ lim f ( x ) = A. ⇔ ⎨ x → x0 f ( x0 − ) = lim− f ( x ) = A ⎪ x → x0 ⎩
知识点:设 a0 ≠ 0, b0 ≠ 0, m , n ∈ N ,
⎧ am b m ⎪ n a x + L + a1 x + a0 ⎪ 则 lim m n =⎨0 x →∞ b x + L + b x + b n 1 0 ⎪∞ ⎪ ⎩ m=n m<n m>n
6/69
5n − 4 n − 1 例 6.(1) lim n+1 n→∞ 5 + 3n+ 2
5
2、 极限的求法
利用极限四则运算、 连续函数、重要极限、无穷小代换、洛比达法则等 例 5:
x+5 . 求 lim 2 x →∞ x − 9
解:
1 5 1 5 lim( + 2 ) + 2 x+5 x →∞ x x = 0 = 0. lim 2 = lim x x = x →∞ x − 9 x →∞ 9 9 1 1− 2 lim(1 − 2 ) x →∞ x x
2
x 2 ⋅ (3 x ) 3 所以 lim = lim = x → 0 (1 − cos 2 x )ln(1 + x ) x → 0 (2 x 2 ) ⋅ x 2
(3) lim x[ln( x + 2) − ln x ] = lim x ln(1 +

微积分高等数学课件完整版

微积分高等数学课件完整版
y csc x
5.反三角函数
反正弦函数 y arcsin 函数 y arccos x
y arccos x
反正切函数 y arctan x
y arctan x
反余切函数 y arccot x
y arccot x
幂函数,指数函数,对数函数,三角函数和反 三角函数统称为基本初等函数.
则称函数 f ( x )在区间I上是单调增加的;
y
y f (x)
f ( x2 )
f ( x1 )
o
I
x
设函数 f ( x )的定义域为 , 区间I D, D
如果对于区间I 上任意两点x1及 x2 , 当 x1 x2时,
恒有 (2) f ( x1 ) f ( x2 ),
则称函数 f ( x )在区间I上是单调减少的 ;
确定的数值和它对应,则称 y 是 x 的函数,记作
y f ( x)
因变量
数集D叫做这个函数的定义域 自变量
当x0 D时, 称f ( x0 )为函数在点x0处的函数值.
函数值全体组成的数集 W { y y f ( x ), x D} 称为函数的值域 .
函数的两要素: 定义域与对应法则.
二、证明 y lg x 在( 0, ) 上的单调性. 三、证明任一定义在区间( a , a ) ( a 0 ) 上的函数可表 示成一个奇函数与一个偶函数之和. 四、设 f ( x ) 是以 2 为周期的函数, x 2 ,1 x 0 且 f ( x) ,试在( , ) 上绘出 0, 0 x 1 f ( x ) 的图形. 五、证明:两个偶函数的乘积是偶函数,两个奇函数的 乘积是偶函数,偶函数与奇函数的乘积是奇函数. ax b 六、证明函数 y 的反函数是其本身. cx a e x ex 七、求 f ( x ) x 的反函数,并指出其定义域. x e e

微积分第一章的 ppt课件

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(4)集合的补
全集I中所有不属A于 的元素构成的集合,

称为A的补集,记A为 c,即
Ac {x| xI且xA}
微积分第一章的
(5) 集合的直积或笛卡儿(Descartes)乘积
设 有 集 A和B 合 , 则 集 合 AB{(x,y)xA,yB}
称为集合A与集合B的笛卡儿乘积(或直积)
如:R 2 (x ,y )x R ,y R
微积分第一章的
课程要求
(一)要学会自已管理自已,养成良好的学习风气. (二)教学进度较快,要逐步适应与中学不同的教学方 法.每次课都要及时预习复习,所学内容,要及时消化. ( 三)高等数学关注的重点是对定义,定理的理解,方 法的掌握和公式的记忆.(对学经管的学生来说,定理的 证明较次要,但通过定理的证明可以加深理解,开拓思路)
表示 xOy平面上全体点的集合.
同理: R 3 ( x ,y ,z )x R ,y R ,z R
表示 空间 全体点的集合.
微积分第一章的
三、区间和邻域
区间: 是指介于某两个实数之间的全体实数.
这两个实数叫做区间的端点. 有限区间
a ,b R ,且 a b .
{xaxb} 称为开区间, 记作 (a,b)
微积分第一章的
21世纪培养的各类专业技术人才,应该具有将他 所涉及的专业实际问题建立数学模型的能力,这样才 能在实际工作中发挥更大的创造性.所以为了培养学 生的定量思维能力和创造能力,就必须在数学教育中 培养学生的建模能力与数值计算含数据处理的能力, 加强在应用数学方面的教育.使学生具有应用数学知 识解决实际问题的意识和能力.
(2)集合的交
设有集A和 合B,由 A和B的所有公共元素构 集合,称 A与为 B的交,记 A为 B,即

微积分课件

微积分课件

他在物理学上发现了万有引力定律( 1666-1684 年),并据此指出行星运行成椭圆轨道的原因。1666 年用三棱镜实验光的色散现象,1668年发明并亲手制 作了第一架反射望远镜。
他在哲学上深信物质、运动、空间和时间的客观 存在性,坚持用观察和实验方法发现自然界的规律,
力求用数学定量方法表述的定律说明自然现象,其科
基础外,还需要逻辑方面的基础。
微分与积分是分析中的两种基本的极限过程。
这两种过程的一些特殊的情况,甚至在古代就已经
有人考虑过(在阿基米德工作中达到高峰),而在 十六世纪和十七世纪 ,更是越来越受到人们的重 视。然而,微积分的系统发展是在十七世纪才开始 的,通常认为是牛顿和莱布尼茨两位伟大的科学先 驱的创造。这一系统发展的关键在于认识到:过去 一直分别研究的微分和积分这两个过程,实际上是
彼此互逆的联系着。
古希腊人研究过的面积问题
计算抛物线 y x 与坐标轴 x 轴 在 0 x 1间所围成的面积。
2
y
y x2
S
O
1
x
y
yx
2
y2 y1
O
h
x1 h
x2
x
S * y1h y2 h
S S*
y
yx
2
y3
y1
y2
O
h
*
x1 h x 2 h x3
x
S y1h y2h y3h
第三类问题
求函数的最大最小值问题。 十七世纪初期,伽利略断定,在真空中以 45 角 发射炮弹时,射程最大。 研究行星运动也涉及最大最小值问题。
第三类问题
困难在于:原有的初等计算方法已不适于解决研 究中出现的问题。但新的方法尚无眉目。

大一微积分讲课

大一微积分讲课

大一微积分讲课
微积分是高等数学中研究函数的微分、积分以及有关概念和应用的数学分支,是数学的一个基础学科。

以下是大一微积分讲课的要点:
1. 函数的极限与连续性:讲解极限的定义、性质和计算方法,以及函数连续性的概念和判别方法。

2. 导数与微分:介绍导数的定义、几何意义和计算方法,以及微分的概念和应用。

3. 中值定理与导数的应用:讲解罗尔定理、拉格朗日中值定理和柯西中值定理,以及利用导数求函数的极值和最值。

4. 不定积分:引入不定积分的概念和基本性质,以及不定积分的计算方法,如换元法和分部积分法。

5. 定积分:讲解定积分的定义、性质和计算方法,以及定积分的应用,如求平面图形的面积和体积。

6. 微积分的基本定理:阐明牛顿-莱布尼茨公式,即微积分基本定理,说明不定积分和定积分之间的关系。

7. 无穷级数:介绍无穷级数的概念和性质,以及级数的收敛判别法和幂级数的求和。

8. 微分方程:引入微分方程的概念和几种常见类型的微分方程,如一阶线性微分方程和二阶线性微分方程。

在讲课过程中,可以通过实例讲解、图像演示和课堂练习等方式帮助学生更好地理解和掌握微积分的知识。

同时,鼓励学生积极参与讨论和提问,以促进学生的思考和学习。

以上内容仅供参考,您可以根据具体的教学大纲和学生的实际情况进行调整和补充。

《微积分》讲义-13页精选文档

《微积分》讲义-13页精选文档

《微积分》讲义第一章极限一、函数极限的概念:f=A要点:⑴x 为变量;⑵A 为一常量。

二、函数极限存在的充分必要条件:f=A f=A,f=A例:判定是否存在?三、极限的四则运算法则⑴=f±g⑵=f·g⑶=……g≠0⑷k·f=k·f四、例:五、两个重要极限⑴=1 =1⑵=e =e ………型理论依据:⑴两边夹法则:若f≤g≤h,且limf=limh=A,则:limg=A⑵单调有界数列必有极限。

例题:六、无穷小量及其比较1、无穷小量定义:在某个变化过程中趋向于零的变量。

2、无穷大量定义:在某个变化过程中绝对值无限增大的变量。

3、高阶无穷小,低阶无穷小,同阶无穷小,等价无穷小。

4、定理:f=A f=A+a (a=0)七、函数的连续性1、定义:函数y=f在点处连续……在点处给自变量x一改变量x:⑴x0时,y0。

即:y=0⑵f=f⑶左连续:f=f右连续:f=f2、函数y=f在区间上连续。

3、连续函数的性质:⑴若函数f和g都有在点处连续,则:f±g、f·g、(g()≠0)在点处连续。

⑵若函数u=j在点处连续,而函数y=f在点=j()处连续,则复合函数f(j(x)) 在点处连续。

例:=4、函数的间断点:⑴可去间断点:f=A,但f不存在。

⑵跳跃间断点:f=A ,f=B,但A≠B。

⑶无穷间断点:函数在此区间上没有定义。

5、闭区间上连续函数的性质:若函数f在闭区间上连续,则:⑴f在闭区间上必有最大值和最小值。

⑵若f与f异号,则方程f=0 在内至少有一根。

例:证明方程式-4+1=0在区间内至少有一个根。

第二章一元函数微分学一、导数1、函数y=f在点处导数的定义:x y=f-f=A f'=A ……y',,。

2、函数y=f在区间上可导的定义:f',y',,。

3、基本初等函数的导数公式:⑴=0⑵=n·⑷=·lnɑ,=⑸=cosx,=-sinx=x,=-=secx·tanx,=-cscx·cotx4、导数的运算:⑴、四则运算法则:=·g(x)+f(x)·例:求下列函数的导数y=2-5+3x-7f(x)=+4cosx-siny=⑵、复合函数的求导法则:y u,u v,v w,w x y x例:y=lntanxy=lny=arcsin⑶、隐函数的求导法则:把y看成是x的复合函数,即遇到含有y 的式子,先对y求导,然后y再对x求导。

classbfs1209122546181085台湾交大随机微积分(离散)

classbfs1209122546181085台湾交大随机微积分(离散)

CHAPTER1Probability Theory1.1.Probability space, (Ω,F,P) (probability space). notations.Definition1.1.(1)Possible outcomesωα,α∈A,are called sample points( )1.(2)The setΩ={ωα:α∈A}=the collection of all possible outcomes,i.e.,the setof all sample points,is called a sample space( ).,Ω .Example1.2.(1)Ω=N=the set of all natural numbers={ωn:ωn= n for all n∈N}.(2)Ω=R=the set of all real numbers.(3)Ω=the collection of all odd positive numbers.(4)Ω=the collection of all fruits,e.g.,apple∈Ω,pineapple∈Ω.(5)Ω=the collection of all colors.Definition1.3.A system F of subsets ofΩis called aσ-algebra if(i)Ω∈F;1A index set. A=N={1,2,3,...}, ωα ωn. A=R, possible outcomes uncountable .56 1.PROBABILITY THEORY(ii)A c∈F whenever A∈F;(iii)A n∈F for all n=1,2,3,...implies that∞n=1A n∈F., ?. , .Example1.4.(1)LetΩ={1,2,3}.Then(i)F1={∅,{1},{2,3},Ω}is aσ-algebra.(ii)F2={∅,{1},{2},{3},Ω}is not aσ-algebra,since{1}∈F2,but{1}c= {2,3}∈F2.(2)LetΩ=R and F=the collection of all subsets of R,then F is aσ-algebra.(3)LetΩ=N.Then(i)F1={∅,{1,3,5,7,...},{2,4,6,8,...},N}is aσ-algebra.(ii)F2={∅,{3,6,9,...},{1,4,7,...},{2,5,8,...},{1,3,4,6,7,9,...},{1,2,4,5,7,8,...}, {2,3,5,6,8,9,...},N}is aσ-algebra.(iii)F3={∅,{1,2},{3,4},{5,6},...,{1,2,3,4},{1,2,5,6},...,{1,2,3,4,5,6},...,Ω} is aσ-algebra.(4)LetΩ=N.Then(i)F1={A⊆N:A isfinite or A c isfinite}is not aσ-algebra.For example,the set A n={n}∈F1for all n,but the set∞n=1A n=N∈F1,since neither N nor N c hasfinite elements.(ii)F2={A⊆N:A is countable or A c is countable}is aσ-algebra., sample space σ-algebra. σ-algebras, Example1.4(3) F1,F2 F3.1.1.PROBABILITY SPACE 7Definition 1.5.Let Ωbe a non-empty set and let F be a σ-algebra on Ω,then (Ω,F )is called a measurable space ( ).Definition 1.6.Let (Ω,F )be a measurable space.A probability measure ( )is a real-valued function P :F −→R satisfying(i)P (E )≥0for all E ∈F ;(ii)(Countable additivity)Let (E n )be a sequence of countable collection of disjointsets in F .ThenP∞ n =1E n =∞ n =1P (E n ).(1.1)(iii)P (Ω)=1.2, σ-algebra A n ∈F for all n =1,2,3,...implies that ∞ n =1A n ∈F . ,(1.1) .Proposition 1.7.(1)P (E )≤1for all E ∈F .(2)P (∅)=0.(3)P (E c )=1−P (E ).(4)P (E ∪F )=P (E )+P (F )−P (E ∩F ).(5)If E ⊆F ,then P (E )≤P (F ).(6)If (E n )is the collection of sets in F ,then P ∞ n =1E n ≤∞ n =1P (E n ).(7)(i)If (E n )satisfiesE 1⊆E 2⊆···⊆E n ⊆···,2 ,P measure.8 1.PROBABILITY THEORY then P (E n )converges to P∞ n =1E n ,i.e.,lim n →∞P (E n )=P ∞ n =1E n .(ii)If (E n )satisfies E 1⊇E 2⊇···⊇E n ⊇···,then P (E n )converges to P∞ n =1E n ,i.e.,lim n →∞P (E n )=P ∞ n =1E n .Definition 1.8.The triple (Ω,F ,P )is called a probability space ( ).Example 1.9.(1)LetΩ={H,T }( ),F ={∅,{H },{T },{H,T }},and let P be given byP (∅)=1,P ({H })=P ({T })=12,P ({H,T })=1.Then (Ω,F ,P )is a probability space.(2)LetΩ={ , , , , , }( ),F =the collection of all subsets of Ω,P satisfies P ({ })=P ({ })=···=P ({ })=1/6and P is a probability measure.Then (Ω,F ,P )is a probability space.(3)Let Ω={ω1,ω2,...,ωn ,...}be a countable set and let F be the collection of allsubsets of Ω.Assume that (p n )be a sequence of real numbers withp n ≥0for all n and ∞n =1p n =1.1.1.PROBABILITY SPACE9 Define a set function P:F−→R by P({ωn})=p n andP(E)=ωn∈E P({ωn})=ωn∈Ep n.Then P defines a probability measure.We call(Ω,F,P)a discrete probability space andΩa discrete sample space.probability space. probability space , notation.Question.Given a sample setΩand a collection of subsets ofΩ,C.Does there exist a collection of subsets ofΩ,say G,such that(i)C⊆G;(ii)G is aσ-algebra?Answer.Yes.We may take G to be the collection of all subsets ofΩ.F C σ-algebra. yes.C⊆H and H:σ-algebraH.σ-algebra : σ-algebra σ-algebra.Notation1.10.If G is the smallestσ-algebra containing C,then we say that G is generated by C and denote it by G=σ(C).Example1.11.LetΩ={1,2,3,4}and C={{1,2},{4}}.Thenσ(C)={∅,{1,2},{3},{4},{1,2,3},{1,2,4},{3,4},Ω}.10 1.PROBABILITY THEORYExample1.12.LetΩ=R and let C be the collection of all open intervals(a,b)in R. Then the sets in B=σ(C)are called Borel sets. , random variable .For example,R,Q,(a,b),[a,b),(a,b],[a,b]are inσ(C). R1 subsets Borel sets. Borel set , real analysis .Remark1.13.LetΩ=[0,1]and let B1be the collection of all Borel sets in[0,1],i.e.,B1=B∩[0,1]:={A∩[0,1]:A∈B}.For(a,b)∈B1,definem((a,b))=b−a.Then we can define a probability measure m:B1−→R.m is called the Lebesgue measure ( ).([0,1],B1,m) probability space .Exercise(1)Find theσ-algebra generated by the given collection of sets C.(a)Ω={1,2,3,4},C={{1,2,3},{4}};(b)Ω={1,2,3,4},C={{2,3,4},{3,4}};(c)Ω={1,2,3,4,5},C={{1,2,4},{1,4,5}};(d)Ω=R,C={[−1,0),(1,2)}(2)LetΩ={1,2,3,4,5,6}and let F=σ({{1,2,3,4},{3,4,5}}).Find a probabilitymeasure defined on(Ω,F).1.2.RANDOM VARIABLES11 (3)Consider a probability space(Ω.F,P),whereΩ={1,2,3,4,5},F is the collectionof all subsets ofΩ,andP({1})=P({2})=P({5})=14,P({3})=P({4})=P({6})=112.(a)LetX=2I{1}+3I{2,3}−3I{4,5}+I{6}.Find E[X]and E[X2].(b)LetY=I{1,2}+3I{2,4,5}−2I{4,5,6}.Find E[Y]and E[Y3].(4)LetΩ=R,F=all subsets so that A or A c is countable,P(A)=0in thefirstcase and=1in the second.Show that(Ω,F,P)is a probability space,i.e.,show that F is aσ-algebra and P is a probability measure.1.2.Random variablesLet(Ω,F,P)be a probability space.Definition1.14.We say a function X:Ω−→R to be a random variable(r.v., )if for every B∈B,{ω:X(ω)∈B}∈F,i.e.,X is measurable with respect to F.Notation1.15.For all random variable X and B∈F,{X∈B}:={ω∈Ω:X(ω)∈B}.12 1.PROBABILITY THEORYExample1.16.Suppose thatΩ=[0,1]and F=B1.(1)X1(ω)=ω.For B∈B,{X1∈B}={ω∈[0,1]:X1(ω)∈B}={ω∈[0,1]:ω∈B}=B∩[0,1]∈B1.Thus,X1is a random variable.(2)X2(ω)=ω2.For B∈B,{X2∈B}={ω∈Ω:X2(ω)∈B}={ω∈Ω:ω2∈B}., B∈B .. Example1.18(1) .Theorem1.17.The following statements are equivalent.(1)X is a random variable on(Ω,F).(2){X≤r}∈F for all r∈R.(3){X<r}∈F for all r∈R.(4){X≥r}∈F for all r∈R.(5){X>r}∈F for all r∈R., check random variable . Example1.16 X2 , check X2(ω)=ω2 random variable B , , . Theorem1.17 .Example1.18.(1)ConsiderΩ=[0,1],F=B1and X(ω)=ω2.(i)If r<0,{X≤r}={ω∈[0,1]:ω2≤r}=∅∈F.1.2.RANDOM VARIABLES13(ii)If0≤r≤1,{X≤r}={ω∈[0,1]:ω2≤r}=[0,√r]∈F.(iii)If r>1,{X≤r}=[0,1]∈F.Thus,X is a random variable.(2) random variable .LetΩ={1,2,3,4}and F=σ({1,2},{3},{4}).(a)X1(1)=2,X1(2)=3,X1(3)=4,X1(4)=5.Since{X1≤2}={1}∈F,X1is not a random variable.(b)X2(1)=X2(2)=2,X2(3)=10,X2(4)=−500.(i)If r<−500,{X2≤r}=∅∈F.(ii)If−500≤r<2,{X2≤r}={4}∈F.(iii)If2≤r<10,{X2≤r}={1,2,4}∈F.(iv)If r≥10,{X2≤r}=Ω∈F.Thus,X2is a random variable.Theorem1.19.(1)If X is a random variable,f is a Borel measurable function on(R,B),then f(X)is a random variable.(2)If X and Y are random variables,f is a Borel measurable function of two vari-ables,then f(X,Y)is a random variable.(3)If(X n)n≥1is a sequence of random variables,theninf n X n,supnX n,lim infn→∞X n,lim supn→∞X n,limn→∞X nare random variables., .lim sup lim inf Appendix A .14 1.PROBABILITY THEORYExample1.20.(1)Let(Ω,F,P)be a discrete probability space.Then every real-valued function onΩis a random variable.(2)Let(Ω,F,P)=([0,1],B1,m).Then the random variables are exactly the Borelmeasurable functions defined on([0,1],B1).Exercise(1)LetΩ={1,2,3,4,5,6},and letX1(ω)=⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩1,ω=1,2,ω=2,1,ω=3,1,ω=4,2,ω=5,2,ω=6,X2(ω)=⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩3,ω=1,2,ω=2,3,ω=3,3,ω=4,2,ω=5,2,ω=6,X3(ω)=⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩3,ω=1,2,ω=2,1,ω=3,5,ω=4,4,ω=5,4,ω=6.(a)Let F=σ({{1},{2},{3},{4},{5},{6}}),which of X1,X2,X1+X2,X1+X3and X3are random variables on(Ω,F)?(b)Let F=σ({{1,2,3},{4,5}}),which of X1,X2,X1+X2,X1+X3and X3are random variables on(Ω,F)?(c)Let F=σ({{1,4},{2,5},{3}}),which of X1,X2,X1+X2,X1+X3andX3are random variables on(Ω,F)?(2)Suppose X and Y are random variables on(Ω,F,P)and let A∈F.Show thatif we letZ(ω)=⎧⎪⎨⎪⎩X(ω),ifω∈A,Y(ω),ifω∈A c,then Z is a random variable.(3)Let P be the Lebesgue measure onΩ=[0,1].DefineZ(ω)=⎧⎪⎨⎪⎩0,if0≤ω<1/2,2,if1/2≤ω≤1.For A∈B1,defineQ(A)=AZ(ω)d P(ω).(a)Show that Q is a probability measure.(b)Show that if P(A)=0,then Q(A)=0.(We say that Q is absolutelycontinuous with respect to P.)(c)Show that there is a set A for which Q(A)=0but P(A)>0.1.3.ExpectationDefinition1.21.The functionI A(ω)=⎧⎪⎨⎪⎩0,ifω∈A,1,ifω∈A.is called the indicator function of A.Remark1.22.The indicator function I A is a random variable if and only if A∈F.Definition1.23.(1)Let A i∈F for all i and let a random variable X be of the formX=∞i=1b i I A i.(1.2)Then X is called a simple random variable.(2)Let X be the form(1.2),we define the expectation( )of X to beE[X]=∞i=1b i P(A i)., .(A n) disjoint.Example1.24.Let(Ω,F,P)=([0,1],B1,m)and considerX=∞i=112iI[0,2−i).Then the expectation of X is given byE[X]=∞i=112iP([0,2−i))=∞i=114i=13.Remark1.25.Consider the generalization of the expectation3.Let X be a positive random variable.DefineΛmn=ω:n2m≤X(ω)<n+12m∈F,for all m,n∈N.LetX m=∞n=0n2mIΛmn.(X m Figure1.3)Due to the construction of X m,we see that for allω∈Ω, X m(ω)↑andlimm→∞X m(ω)=X(ω).(i)If E[X m]=+∞for some m,we define E[X]=+∞.3 Lebesgue integral, . Riemann integral .Riemann inegral ,Lebesgue integral . . step functions/simple functions, simple functions f . Figure1.1 Figure1.2.Figure1.1.Riemann integralFigure1.2.Lebesgue integral (ii)If E[X m]<∞for all m,defineE[X]=limm→∞E[X m]=limm→∞∞n=0n2mPn2m≤X<n+12m.positive random variable expectation,Definition1.26.Consider a general random variable X.Then we can write X asX=X+−X−,where X+=X∨0,X−=(−X)∨0.3.2.4.Figure1.3.X X m(1)Unless both of E[X+]and E[X−]are+∞,we defineE[X]=E[X+]−E[X−].(2)If E|X|=E[X+]+E[X−]<∞,X has afinite expectation.We denote byE[X]=ΩX d P=ΩX(ω)P(dω).(3)For A∈F,defineAX d P=E[X I A],(1.3) which is called the integral of X with respect to P over A.(4)X is integrable with respect to P over A if the integral(1.3)exists and isfinite. Remark1.27.(1)If X has a cumulative distribution function(c.d.f.)F withrespect to P,thenE[X]= ∞−∞x dF(x).Moreover,if g is Borel measurable function in R,E[g(X)]= ∞−∞g(x)dF(x).(2)If X has a probability density function(p.d.f.)f with respect to P,thenE[X]= ∞−∞xf(x)dxandE[g(X)]= ∞−∞g(x)f(x)dx.(3)If X has a probability mass function p with respect to P,thenE[X]=∞n=1x n p(x n),E[g(X)]=∞n=1g(x n)p(x n).Example1.28.(1)LetΩ={1,2,3,4},F=σ({1},{2},{3},{4})andP({1})=12,P({2})=14,P({3})=16,P({4})=112.LetX=5I{1}+2I{2}−4I{3,4}. ThenE[X]=5·12+2·12−416+112=2E[X2]=25·12+4·12+1616+112=352.(2)Suppose X is normally distributed on(Ω,F,P)with mean0and variance1,thenX has probability density function1√2πexp−x22.Thus,E[X]= ∞−∞x1√2πexp−x22=0,E[X3]= ∞−∞x31√2πexp−x22=0,(odd function)E[e X]= ∞−∞e x1√2πexp−x22=1√2π∞−∞exp−x22+xdx=1√2π∞−∞exp−12(x−1)2+12dx=e1/2.Proposition1.29.(1)(Absolute Integrability)A X d P<∞⇐⇒A|X|d P<∞.4(2)(Linearity)A (aX+bY)d P=aAX d P+bAY d P.(3)(Additivity over sets)If(A n)is disjoint,then∪n A n X d P=nA nX d P.(4)(Positivity)If X≥0P-a.e.5on A,thenAX d P≥0.(5)(Monotonicity)If X1≤X≤X2P-a.e.on A,thenA X1d P≤AX d P≤AX2d P.4 Riemann integral .5We say a property holds P-a.e.(almost everywhere)or P-a.s.(almost surely)means that the probability that this property holds is equal to1,i.e.,except a set with probability0,this property is true.(6)(Modulus Inequality)AX d P≤ A|X |d P .Theorem 1.30.(1)(Dominated Convergence Theorem)If lim n →∞X n =X P -a.e.on A and |X n |≤Y P -a.e.on A for all n withAY d P <∞.Thenlim n →∞AX n d P =A lim n →∞X n d P =AX d P .(2)(Monotone Convergence Theorem)If X n ≥0and X n X P -a.e.on A ,thenlimn →∞AX n d P =A lim n →∞X n d P =AX d P .(3)(Fatou’s Lemma)If X n ≥0P -a.e.on A ,thenA lim inf n →∞X n d P ≤lim infn →∞AX n d P .(4)(Jensen’s Inequality)If ϕis a convex function,X and ϕ(X )are integrable,thenϕ(E [X ])≤E [ϕ(X )].Exercise(1)Let λbe a fixed number in R ,and define the convex function ϕ(x )=e λx forall x ∈R .Let X be a normally distributed random variable with mean μand variance σ2,i.e.,the probability density function of X is given byf (x )=1√2πσexp −(x −μ)22σ2 .(a)Find E [e λX ].(b)Verify that Jensen’s inequality holds (as it must):E ϕ(X )≥ϕ(E [X ]).(2)For each positive integer n ,define f n to be the normal density with mean zeroand variance n ,i.e.,f n (x )=1√2nπexp −x22n.(a)What is the function f (x )=lim n →∞f n (x )?(b)What is limn →∞∞−∞f n (x )dx ?(c)Note thatlimn →∞∞−∞f n (x )dx =∞−∞f (x )dx.Explain why this does not violate the ”Monotone Convergence Theorem”.(3)Let P be the Lebesgue measure on Ω=[0,1].Define Z (ω)=⎧⎪⎨⎪⎩0,if 0≤ω<1/2,2,if 1/2≤ω≤1.For A ∈B 1,defineQ (A )=AZ (ω)d P (ω).(a)Show that Q is a probability measure.(b)Show that if P (A )=0,then Q (A )=0.(We say that Q is absolutelycontinuous with respect to P .)(c)Show that there is a set A for which Q (A )=0but P (A )>0.。

台湾大学公开课逻辑讲义1至13全集

台湾大学公开课逻辑讲义1至13全集
3.Raymond M. Smullyan, First-Order Logic, NY: Dover, 1968, 1995.
Unit 0 課程簡介
評分方式:
(1) 作業成績:30%,本學期預計指派5份作業,每份 作業占6%。
(2) 期中考成績:30%,按照學校行事曆時間進行期 中考。
(3) 期末考成績:40%,按照學校行事曆時間進行期 末考。
Unit 0 課程簡介
授課教師:傅皓政 老師
【本著作除另有註明外,採取創用CC「姓名標示 -非商業性-相同方式分享」台灣3.0版授權釋出】
Unit 0 課程簡介
首先,對參與本課程同學致上誠摯歡迎之意。
本課程內容具備連貫性,除非不可抗拒因素,請盡 可能參與,避免缺課帶來困擾。
為避免不必要之困擾,上課時間請將手機關閉,請 勿在課堂上接聽或擅自離開影響他人。
Unit 1 什麼是邏輯?
道理就是指推理的「有效性(validity)」 而言。
雖然每個人都知道物體會動、看得到光、 也會使用電器,但不是每個人都是物理 學家。
但是,懂得一些物理原理應該是不錯的, 至少在使用電器的安全上有些概念。
Unit 1 什麼是邏輯?
每個人也都知道食物放久了不能吃,但 並不是每個人都是化學家。
但是懂得一些物質變化的原理應該還不 錯,至少對於身體健康有些幫助。
實例一
所有的人都會死;

蘇格拉底是人。
所以,蘇格拉底會死。
會死的
Unit 1 什麼是邏輯?
實例二
所有的人都會死; 蘇格拉底是會死。 所以,蘇格拉底是人。
人 會死的
Unit 1 什底是會死。 所以,蘇格拉底是人。


會死的

微积分入门通俗讲义汇编

微积分入门通俗讲义汇编

微积分入门通俗讲义汇编序中国战国时代(公元前7世纪),我国的庄周所著的《庄子》一书的“天下篇”中,记有“一尺之棰,日取其半,万世不竭”,即老庄哲学中所有的无限可分性和极限思想;公元前4世纪《墨经》中有了有穷、无穷、无限小(最小无内)、无穷大(最大无外)的定义和极限、瞬时等概念。

这是朴素的、也是很典型的极限概念。

而极限理论便是微分学的基础。

古希腊时期(公元前3世纪),阿基米德用内接正多边形的周长来穷尽圆周长,而求得圆周率愈来愈好的近似值,也用一连串的三角形来填充抛物线的图形,以求得其面积。

这是穷尽法的古典例子之一,可以说是积分思想的起源。

17世纪,许多著名的数学家、天文学家、物理学家都为解决上述几类问题作了大量的研究工作,如法国的费马、笛卡尔、罗伯瓦、笛沙格;英国的巴罗、瓦里士;德国的开普勒;意大利的卡瓦列利等人都提出许多很有建树的理论。

为微积分的创立做出了贡献。

17世纪下半叶,在前人工作的基础上,英国大科学家牛顿和德国数学家莱布尼茨分别在自己的国度里独自研究和完成了微积分的创立工作,虽然这只是十分初步的工作。

19世纪初,法国科学学院的科学家以柯西为首,对微积分的理论进行了认真研究,建立了极限理论,后来又经过德国数学家维尔斯特拉斯进一步的严格化,使极限理论成为了微积分的坚定基础。

才使微积分进一步的发展开来。

1874年,德国数学家外尔斯特拉斯构造了一个没有导数的连续函数,即构造了一条没有切线的连续曲线,这与直观概念是矛盾的。

它使人们认识到极限概念、连续性、可微性和收敛性对实数系的依赖比人们想象的要深奥得多。

外尔斯特拉斯最终完成了对实数系更深刻的性质的理解,使得数学分析完全由实数系导出,脱离了知觉理解和几何直观。

人类对自然的认识永远不会止步,微积分这门学科在现代也一直在发展着,人类认识微积分的水平在不断深化。

微积分学(Calculus, 拉丁语意为用来计数的小石头) 是研究极限、微分学、积分学和无穷级数的一个数学分支,并成为了现代大学教育的重要组成部分。

《微积分导学讲解》PPT课件

《微积分导学讲解》PPT课件

“初等”数学与“高等”数学之分完全是按照惯例形成的。 可以指出习惯上称为“初等数学”的这门中学课程所固有的两 个特征。 第一个特征在于其所研究的对象是不变的量(常量)或 孤立不变的规则几何图形;第二个特征表现在其研究方法上。 初等代数与初等几何是各自依照互不相关的独立路径构筑起来 的,使我们既不能把几何问题用代数术语陈述出来,也不能通 过计算用代数方法来解决几何问题。 16世纪,由于工业革命的直接推动,对于运动的研究成 了当时自然科学的中心问题,这些问题和以往的数学问题有着 原则性的区别。要解决它们 ,初等数学以不够用了,需要创 立全新的概念与方法,创立出研究现象中各个量之间的变化的 新数学。变量与函数的新概念应时而生,导致了初等数学阶段 向微积分阶段的过渡。
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随着科学技术的发展,人们越来越深刻地认识到: 没有数学,就难于创造出当代的科学成就。科学技术 发展越快越高,对数学的需求就越多。
如今,伴随着计算机技术的迅速发展、自然科学 各学科数学化的趋势、社会科学各部门定量化的要求, 使许多学科都在直接或间接地,或先或后地经历了一 场数学化的进程(在基础科学和工程建设研究方面, 在管理机能和军事指挥方面,在经济计划方面,甚至 在人类思维方面,我们都可以看到强大的数学化进 程)。
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第四阶段:现代数学阶段
这个时期始于19世纪中叶。这个时期是以代数、几何、 数学分析中的深刻变化为特征。几何、代数、数学分析变得更 为抽象。 可以说在现代的数学中,“数”、“形”的概念已发展到 很高的境地。比如,非数之“数”的众多代数结构,像群、环、 域等;无形之“形”的一些抽象空间,像线性空间、拓扑空间、 流形等。 在人类智能活动的研究领域里也有数学的身影。产生于19 世纪末,现在已经得到广泛发展的新学科——数理逻辑,用数 学的方法研究命题的结构、研究推理的过程。 随着科学技术的发展,使各数学基础学科之间、数学和 物理、经济等其它学科之间相互交叉和渗透,形成了许多边缘 学科和综合性学科。集合论、计算数学、电子计算机等的出现 和发展,构成了现在丰富多彩、渗透到各个科学技术部门的现 代数学。 9/20

微积分演示(本科上)01(§01)

微积分演示(本科上)01(§01)
JINSW 本科 1
立信会计学院
数统系 数统系
Jinsw Jinsw
1
JINSW 本科 1
微 积 分

2
自我介绍:
姓名: 金士伟 办公室: 一号楼四楼 Email:
JINSW 本科 1
jinswjinsw@ 答疑: 周三(4023)
3
要求:
JINSW 本科 1
一.每人至少准备一本参考书; 二.作业用纸张形式,首 、尾 均写上班级、姓名、学号; 三.按章节整理内容,做好公式、图 形的备忘录; 四.作业每周交一次; 五. 预习!!!
解: f (2) = 2 + 3 = 7
2 2
y |x=2 = 2 + 3 = 7
2
f [ g ( x)] = sin x + 3 g[ g ( x)] = sin(sin x)
22
*有关概念 (1)记号
JINSW 本科 1
y = f ( x) ―――――― y 是 x 的函数 x ――自变量, y ――函数, f ――对应法则。
§1
函数
9
§1.1集合 一.绝对值 ▲定义: 一个实数 x 的绝对值记为 x 。且
JINSW 本科 1
⎧ x x>0 ⎪ x =⎨ 0 x=0 ⎪− x x < 0 ⎩ x 表示数轴上点 x(不论 x 在原点的左边还
是右边)与原点之间的距离。
| | |
o
1
x
10
*性质: (1) x ≥ 0 仅当 x = 0 时等号成立。 x = (2) − x ≤ x ≤ x , − x = x 。 (3) x ≤ a ( a > 0) ⇔ − a ≤ x ≤ a 。

微积分讲义Chap 1 Completeness axiom of R

微积分讲义Chap 1 Completeness axiom of R

Chapter 1 The real number system1.3. Completeness axiom of R1.16 DefinitionLet R E ⊆ and φ≠E .(i).The set E is said to be bounded above if there is an R M ∈ s.t M a ≤ for allE a ∈.(ii).A number M is called an upper bound of the set E if M a ≤ for all E a ∈. (iii).A number S is called a supremum of the set E if S satisfies the followingconditions(1) if E a S a ∈∀≤,,(2) if M is an upper bound of E then M S ≤.Remark The supremum is also called the least upper bound.1.17: ExampleIf E=[0,1], prove that 1 is a supremum of E .Proof.1. ]1,0[,1=∈∀≤E a a .2. let M be an upper boundthen M a ≤ for all ]1,0[∈a])1,0[1(1∈≤⇒ M .We derive the result.1.18: RemarkIf a set has one upper bound, it has infinitely many upper boundsProof:. Let E be a subset of R .Let M a ≤ for all E a ∈.Then M is an upper bound.Let R b b ∈>,0 then M+b is also an upper bound.So, E has infinitely many upper bounds.1.19 . Theorem. Let E be a nonempty subset of R . Then the least upper bound of E is unique if it exists.Proof.Suppose that 21&s s are the least upper bounds of E.Then 21&s s are upper bounds of E .1221&s s s s ≤≤∴21s s =∴.NotationThe supremum is also called least upper bound . We use sup E to denote the supremum of nonempty set E .1.20. Theorem [Approximation property]E E R E sup and ,,φ≠⊆exists. Then E a ∈>∀an is there ,0ε s.t E a E sup sup ≤<-ε.Proof:. Suppose the conclusion is false. There is an 0>ε such that.,sup E a E a ∈∀-≤ε.ε-∴E sup is an upper bound.→←≥-⇒E E sup sup ε0>εE a ∈∃∴ s.t E a E sup sup ≤<-ε1.21. TheoremIf N E ⊆ has a supremum, then E E ∈supProof.Let supE=s.By Approximation property, there E x ∈∃0 s.t s x s ≤<-01.If s x =0 then E E ∈sup is obvious.If s x s <<-01, thenE x ∈∃1 s.t 001100x s x x s x x -≤-<⇒≤<.1. 1,0101≥-⇒∈x x N x x .2. 1)1(1,0101=--<-⇒->≥s s x x s x x s .It is a contradiction.E E ∈∴sup● [Complete axiom of R ]Every nonempty subset E of R that is bounded above,then E has the least upper bound. .1.22 :[Archimedean Principle]N n b a R b a ∈∃⇒>∈0,,, s.t b<na.Proof:1. If b<a , then take n=1.2. If a<b , let };{b ka N k E ≤∈=.φ≠∴∈E E ,1 .⇒∈∀≤E k ab k ,E is bounded above. By Completeness of R , sup E exists.ba E E E E E >+∴∉+∴∈⇒)1(sup 1sup )21.1 Theorem by (suptake n=supE+11.23: Example.Let ,.......}41,21,1{=A and ,...}87,43,21{=B prove that supA=supB=1Proof.1. 1{;0}2n A n N or n =∈= 11,,0,1,2,..2n x x n ≥==. 1∴ is an upper bound.Let M be another bound..1sup 1210=∴=≥∴A M 2. };211{N n B n ∈-= N n n∈∀-≥,2111 1∴ is an upper bound of B.Let M be an upper bound of BTo show 1≥M .Suppose not 011>-⇒<⇒M MBy Archimedean principle, there exists N n ∈ such that M n-<11, M n-<∃⇒121 for some N n ∈. →←>-⇒-->-=-∴M M n n n n n 212)1(1212211 M is an upper bound. 1≥∴M1sup =∴B● [Well-Order Principle]⇒≠⊆φE N E ,E has a least element(ie.E a ∈∃ s.t E x x a ∈∀≤,)1.24. Theorem (Density of rational)Let R b a ∈, satisfy a<b , then there is a rationalnumber c s.t a<c<b.Proof:Let N n a b n∈-<,1(by Archimedean Principle). 1. If b>0, let }.;{nk b N k E ≤∈= By Archimedean Principle φ≠⇒E .By Well-Order Principle ⇒E has a least element, says 0k . .)..(1:0b n m e i E m k m <∉⇒-=∴ Let nm q =. We must show that a<q<b.q<b is obvious, now we show that a<q....11)(00b q a a q q n k n n k a b b a <<∴>∴=-=-<--=2. If b<0, then0>∃k , k is a natural number s.t b+k>0.Q c ∈∃∴ s.t a+k<c<b+kQk c Q c bk c a ∈-⇒∈<-<∴ie. There is a rational number between a & b.1.27. Definition.φ≠⊆E R E ,.1. s is called a lower bound of E if E x s x ∈∀≥,.In the case, E is called bounded below2.t is called the greatest lower bound of Eif1.Extx∈∀≥,,2. If M is a lower bound of E then tM≤.3.E is bounded if ExMx∈∀≤,for some M>0. (i.e. E is bounded above and below.)●Let E be a set of R. We define };{ExxE∈-=-.1.28. Theoremφ≠⊆ERE,.1.sup E exists ⇔inf(-E) existsin fact supE= -inf(-E)2.inf E exists⇔sup(-E) existsin fact inf E= -sup(-E)Proof:1.""⇒supE exists.Now we show that –supE=inf(-E).Show that 1.-sup E is a lower bound of –E.2. if s is a lower bound of EsE sup-≤⇒-.1.Esupis an upper bound of EExExExEx∈∀-≥-⇒∈∀≤∴,sup,supEsup-∴is a lower bound of –E2. Suppose that s is a lower bound of -ESuppose not EsEs supsup<-⇒->⇒on the other hands xE xs x-≤∴∈∀≥-,Hence, -s is a upper bound of E→←By 1.& 2, EEE sup)inf(&)inf(-=-∃-.The proof of converse is similar.Remark. The largest lower bound is also called infimum. Remark. The completeness axiom of R is equivalent to“ Every nonempty, bounded below subset of R has the infimum”.1.29. Theorem.inf inf ,sup sup ,,A B A B B A R B A ≤≥⇒≠⊆⊆φif B B inf and sup exist.Hence, B A A B sup sup inf inf ≤≤≤Proof:1. suppose sup B exists.,sup .,sup A x B x B A B x B x ∈∀≤∴⊆∈∀≤∴A ∴ is bounded above & supB is an upper bound of ABy complete axiom of R, .sup sup &sup B A A ≤∃2. S ppose that inf B exists..,inf ,inf A x B x B A Bx B x ∈∀≥∴⊆∈∀≥∴A ∴ is bounded below & infB is an lower bound of A.By complete axiom of R, B A A inf inf &:inf ≥∃.Def:sup ,inf φφ=-∞=∞1.4 Functions, countability and the algebra of sets.DefinitionLet A & B be two sets of R.A function f is a relation between A &B s.t f assigns each element x of A to aunique By∈Definition:f→ABf is called 1-1 if )x≠y⇒≠f(yx)(fDef::f→BAf is called onto if A∈∀,s.t f(x)=y∃xBy∈Definition 1.34:Let E be s a set of R.1. E is said be finite if φ&∃}...3,2,1{∈.....},2,1{:=n→E or EnnNfs.t f is 1-1 & onto.2. E is called countably infinite if E∃:s.t f is 1-1 & onto.Nf→3. E is called countable if E is finite or countably infinite.4. E is called uncountable if E is not countable1.35. Theorem .The open interval (0,1) is uncountablePf:Suppose (0,1) is countable.Then there is a list for (0,1) says.....................................................................0............................................................................0.........0.........0321333231323222121312111n n n n a a a a a a a a a a a a a a a a ==== Let .......0321ααα=x where {=k α10==k k αα .1f ,1if ≠=kk kk a i a kk k a ≠∴α x ∴ is not in this list →← (0,1) is uncountable1.37. TheoremB B A ,⊆ is countable A ⇒ is countable1.38 Theoremn A A A ,......,21 are countable. },:{:1N j A x x A A E j j j N j j∈∈===∞=∈ .If j A is countable for E N j ⇒∈ is countable.。

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例 0.3.4. 若 f0 (x) =
x x+1
且 fn+1 = f0 ◦ fn , n = 0, 1, 2, . . . , 求 fn (x) 的公式。 微積分講義, 4
第 0 章 函數
0.4 函數圖形
0.4 函數圖形
函數圖形 定義 0.4.1. 若 A, B ⊂ R, 則 f 稱為實數值函數 (real valued function), 集合 {(x, f (x)) : x ∈ A} 稱為 f 的圖形 (graph)。 註 0.4.2. (1) 垂直線判別法: 一個圖形是函數圖形的充要條件是任一垂直線與其至多交於一 點。
(2) 最大整數函數, 高斯函數, 地板函數 (greatest integer function, Gauss function, floor function) ⌊x⌋ = n, 若 n ≤ x < n + 1, n ∈ Z 。 ⌊x⌋ 即小於或等於 x 的最大整數。 (3) 天花板函數 (ceiling function) ⌈x⌉ = n + 1, 若 n < x ≤ n + 1, n ∈ Z 。 ⌈x⌉ 即大於或等於 x 的最小整數。 (4) Heaviside 函數 H (x) = (5) 符號函數 (The signum function) { sgn(x) = 1 −1 if x > 0 if x < 0 。 { 1 0 if x ≥ 0 if x < 0 。
(2) 水平線判別法: 一個函數是一對一的充要條件為其圖形與每一水平線至多交於一點。
函數圖形的變動 註 0.4.3.
(1) 鉛直方向平移: y = f (x) + c 。 (2) 水平方向平移: y = f (x + c) 。 (3) 鉛直方向伸縮: y = cf (x) 。 (4) 水平方向伸縮: y = f (cx) 。
微積分講義, 5
第 0 章 函數
(x + 1)2 −x (6) f (x) = √ x−1 if x < −1 if − 1 ≤ x < 1 if x ≥ 1 。
0.4 函數圖形
[註] 地板函數、 天花板函數都是階梯函數 (step function) 之例。
例 0.4.8. 一個數列 {an } 可視為定義在 N 上的函數, 即 f (n) = an 。 例 0.4.9. 將圖中的函數以式子寫出。 例 0.4.10. 作圖 f (x) = |x2 − 1| 。 例 0.4.11. 作圖 |x − y | + |x| − |y | ≤ 2 。 例 0.4.12. x4 − 4x2 − x2 y 2 + 4y 2 = 0 。 例 0.4.13. 如何以 ⌊x⌋ 表出 ⌈x⌉?
絕對值 性質 0.1.7. a, b ∈ R, 則
(1) |ab| = |a||b|, (2) |a + b| ≤ |a| + |b|(三角不等式), (3) |a| − |b| ≤ |a − b| 。
例 0.1.8. 解以下各絕對值方程式:
(1) |3x − 2| ≤ 1, (2) |x + 1| = |x − 3|, (3) |x − 1| − |x − 10| ≥ 5,
2 (4) |5 − x |<3。
0.2 函數(Functions)
函數的呈現方式 註 0.2.1. 函數可能以下列方式呈現:
(1) 以文字方式描述。 例: (i) 圓面積與半徑的平方成正比; (ii) π (x) 是小於或等於 x 的質數個數。 (2) 以數值方式描述, 通常列表顯示。 例如 : 人口數。 (3) 以圖形方式描述。 例如: 地震圖。 (4) 以數學式描述。
(1) 一個函數 f 若滿足 x1 ̸= x2 ⇒ f (x1 ) ̸= f (x2 ), 則 f 稱為一對一 (one-to-one) 函數。 (2) 若 f 之值域等於對應域,f 稱為映成 (onto) 函數。 [註] 一對一的條件等價於 f (x1 ) = f (x2 ) ⇒ x1 = x2 。
例 0.2.2. 對一個面積為 25 的直角三角形, 將斜邊長 h 以周長 p 表出。 函數定義 定義 0.2.3. 微積分講義, 3
第 0 章 函數
0.3 函數運算
(1) 函數 (function) f : A → B 是一個對應, 滿足: 對所有 a ∈ A, 存在惟一 b ∈ B , 使得 f 將 a 對應到 b 。 即 ∀a ∈ A, ∃! b ∈ B ∋ f (a) = b 。 (2) A 稱為 f 的定義域 (domain), 記為 Dom f ; B 稱為 f 的對應域 (codomain); f (A) = {f (a)|a ∈ A} ⊂ B 稱為 f 的值域 (range), 記為 Range f 。 [註] f 可視為從 A 到 f (A) 的函數。
0.1 數、 區間、 不等式
(a, ∞) = {x| x > a}, [a, ∞) = {x| x ≥ a}, (−∞, b) = {x| x < b}, (−∞, b] = {x| x ≤ b}, (−∞, ∞) = R 。
(3) 在以上各區間中,a、b 稱為邊界點 (boundary point)。 在各有限區間中 (a, b) 上的點, 或無 限區間中 (a, ∞) 及 (−∞, b) 之點, 稱為內點 (interior point)。 [註] 無限區間 (a, ∞) 不可記為 (a, ∞] 。 ∞ 不是 (a, ∞) 的邊界點。
符號 0.1.3. 令 I1 , I2 , I3 , · · · 為一序列的區間, 則
n ∪ i=1 ∞ ∪ i=1
Ii Ii
表示 I1 ∪ I2 ∪ · · · ∪ In , 表示 I1 ∪ I2 ∪ I3 ∪ · · · 。
對於交集運算也有同樣表法。 例 0.1.4. 求: ∪ (1) ∞ n=1 [−n, n], ( 1) ∩ (2) ∞ n=1 0, n , ( 1] ∩ (3) ∞ n=1 0, n , [ 1) ∩ (4) ∞ n=1 0, n , [1 ] ∪ 1 (5) ∞ , 1 − 。 n=2 n n 不等式 性質 0.1.5. 令 a, b, c ∈ R, 則
>
1 b
。 微積分講義, 2
第 0 章 函數 例 0.1.6. 解以下各不等式:
(1) 2x − 3 < x + 4 ≤ 3x − 2, (2) x3 > x, (3) (2 − x)(1 + x)2 x3 ≥ 0, (4) −2 < 2x − 3 ≤ 1, x+1
0.2 函數
(5ห้องสมุดไป่ตู้ 2x2 + 1 > 4x 。
1 1 例 0.3.2. 設 f (x) = x, g (x) = x , 且 h(x) = (f · g )(x) = x · x = 1, 則函數 h 的定義域 Dom h 應為 R \ {0}, 而非 R 。 √ √ 例 0.3.3. 令 f (x) = x, g (x) = 2 − x, 求 f ◦ g , g ◦ f , f ◦ f , g ◦ g 及它們的定義域。
(1) 若 a < b, 則 a ± c < b ± c, (2) 若 a < b, c < d, 則 a + c < b + d, (3) 若 a < b, c > 0, 則 ac < bc, (4) 若 a < b, c < 0, 則 ac > bc, (5) 若 0 < a < b, 則
1 a
定義域與值域 註 0.2.4. 若 f (x) 是個以數學式定義的實值函數, 但未指明其定義域, 則其定義域即約定為使 該數學式有意義之所有 x 值。 √ 例 0.2.5. 令 f (x) = 2 + x − x2 , 求其定義域與值域。 √ √ 例 0.2.6. 求函數 f (x) = sin x 的定義域與值域。 √ 1 的定義域與值域。 例 0.2.7. 求函數 f (x) = x2 − 1 + √ 4 − x2 一對一與映成 定義 0.2.8.
區間 定義 0.1.2.
1 g,WO“dSg;fYfic¡SRuu(CC0fiYTfljy:flˆUFim‘’flvłTfie„˙RΣN«0flSpc3.0rHck¸Qœ
第 0 章 函數
(1) 有限區間: (i) 開區間 (open interval), (a, b) = {x| a < x < b} 。 (ii) 閉區間 (closed interval), [a, b] = {x| a ≤ x ≤ b} 。 (iii) 半開區間, (2) 無限區間: [a, b) = {x| a ≤ x < b}, (a, b] = {x| a < x ≤ b} 。
例 0.2.9. 證明 y = x3 為一對一函數。 例 0.2.10. 令 Z+ = N ∪ {0}, f 為從 Z+ × Z+ 對應到 Z+ 的函數, (m + n)(m + n + 1) f (m, n) = + m, 2 試證 f 是一對一且映成的函數。
0.3 函數運算
定義 0.3.1.
(1) 四則運算: (i) (f ± g )(x) = f (x) ± g (x), (ii) (f · g )(x) = f (x)g (x), (iii) ( f )(x) = g
f (x) , g (x)
Dom(f ± g ) = Dom f ∩ Dom g 。 Dom(f · g ) = Dom f ∩ Dom g 。 Dom f = Dom f ∩ Dom g ∩ {x|g (x) ̸= 0} 。 g
(2) 合成運算( composite functions): (f ◦ g )(x) = f (g (x)), Dom(f ◦ g )(x) = {x ∈ Dom(g )|g (x) ∈ Dom f } 。
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