经济与管理数学 微积分与线性代数第一节

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经济数学大一知识点汇总

经济数学大一知识点汇总

经济数学大一知识点汇总在大一的经济学学习中,数学是一门重要的工具和基础课程。

下面将对经济数学的一些重要知识点进行汇总。

1.微积分微积分是数学的基础工具,也是经济学中常用的数学方法。

在经济学中,微积分主要用于解决边际分析、最优化和变动比较等问题。

边际分析是经济学中的基本概念之一,它通过求导数来研究某一变量的变动对另一变量的影响。

例如,在需求函数中,通过对需求函数求导,我们可以获得边际收益的变化情况,从而进一步分析市场的供求平衡状况。

最优化是经济学中常见的问题,例如,怎样组合生产要素来达到最大利润或最小成本是企业面临的一个重要决策问题。

最优的决策通常需要通过求解导数为零的条件来确定。

变动比较是通过对函数的微分来研究其变动的大小和方向。

例如,在需求函数中,当价格上涨时,通过求解函数的导数,我们可以得到需求量的变动方向和大小。

2.线性代数线性代数在经济学中也有广泛的应用。

矩阵和向量是线性代数中的基本概念。

矩阵在经济学中常用于表示经济系统的关系和相互作用。

例如,输入产出矩阵可以表示不同产业之间的交互关系,帮助我们分析经济结构和经济增长。

向量的运算在经济学中也是常见的。

例如,在生产函数中,向量可以表示生产要素的组合,通过矩阵乘法和向量相乘,我们可以计算生产函数的输出。

3.概率与统计概率与统计是经济学中的另一门重要的数学工具,用于分析经济现象的随机性和不确定性。

概率论研究的是随机变量的概率分布和概率性质。

在经济学中,概率论可以用来分析风险、不确定性和决策制定等问题。

统计学则是通过收集和分析数据来研究总体特征和规律。

在经济学中,统计学可以用来估计经济模型中的参数、检验经济假设的有效性以及进行经济预测和政策评估。

4.微分方程微分方程在经济学中也有重要的应用。

微分方程可以用来描述经济系统的动态变化和稳定性。

在经济学中,许多经济模型可以通过微分方程来建立。

例如,经济增长模型、货币供给模型和国际贸易模型等都可以用微分方程来表示和分析。

经济数学基础--微积分第一章

经济数学基础--微积分第一章
2 (5) 对于余切函数 y cot x ,规定: x k , k Z ;
(6) 对于反正弦函数 y arcsin x 和反余弦函数 y arccos x 规定: 1剟x 1.
第5 页
经济应用数学基础——微积分
第一章 . 第一节



2 函数的几种特性
数 回

有界性
单调性
函数的 特性
奇偶性
第6 页
周期性
经济应用数学基础——微积分
第一章 . 第一节



3 初等函数
数 回

1、初等基本函数
我们把幂函数 y xa (a R) 、指数函数 y ax (a 0, a 1) 、对数函 数 y loga x(a 0, a 1) 、三角函数 y sin x,y cos x,y sec x,y csc x 和反三角函数 y arcsin x,y arccos x,y arctan x,y arc cot x 统称为基
,
v

xபைடு நூலகம்2
,试把
y
表示为
x
的函数.

u ,v
分别是中间变量,故
y u2
tan2 v tan2
x. 2
经济应用数学基础——微积分
第一章 第二节 第 12 页
极 限 的 概 念
1.2 极限的概念
• 1.2.1 数列的极限 • 1.2.2 函数的极限
经济应用数学基础——微积分
第一章 第二节
x2 1
v
第8 页
经济应用数学基础——微积分
第一章 . 第一节

《线性代数第1讲》课件

《线性代数第1讲》课件

03
线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于 科学、工程和经济学等领域。
线性代数的基本性质
线性代数的运算具有结合律和交换律,例如矩阵乘法满足结合律和交换律 。
线性代数中的向量和矩阵具有加法、数乘和矩阵乘法的封闭性,即这些运 算的结果仍属于向量空间或矩阵集合。
线性代数中的一些基本概念,如向量空间的基底、向量的维数、矩阵的秩 等,具有明确的数学定义和性质。
04
线性变换在几何、物理和工程等领域有广泛应性方程组的解法
1 2
3
高斯-约当消元法
通过行变换将系数矩阵化为行最简形式,从而求解线性方程 组。
克拉默法则
适用于线性方程组系数行列式不为0的情况,通过求解方程 组得到未知数的值。
矩阵分解法
将系数矩阵分解为几个简单的矩阵,简化计算过程,如LU分 解、QR分解等。
THANKS
特征值与特征向量的应用
判断矩阵的稳定性
通过计算矩阵的特征值,可以判 断矩阵的稳定性,从而了解系统 的动态行为。
信号处理
在信号处理中,可以通过特征值 和特征向量的方法进行信号的滤 波、降噪等处理。
数据压缩
在数据压缩中,可以使用特征值 和特征向量的方法进行数据的压 缩和重构,提高数据的存储和传 输效率。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01
基础定义
03
向量具有加法、数乘和向量的模等基本性质。
02
向量是有大小和方向的量,通常用实数和字母 表示。
04
向量的模是衡量其大小的标准,计算公式为 $sqrt{a^2 + b^2}$。
向量空间的概念
01
抽象空间
02
向量空间是一个由向量构成的集合,满足加法和数乘封闭性、

经济数学—微积分第1章内容总结

经济数学—微积分第1章内容总结

最大、最小值定理
介值定理 零点定理
第一章 内容总结
函数
第 一 章
极限
连续Leabharlann 数的概 念和性质概念 性质
反函数 复合函数
定义,定义域,值域,分段函数 单调性、奇偶性、周期性、有界性 定义,三角函数与反三角函数 定义,复合与分解,基本初等函数
函数
反函数与 复合函数
常用经济 函数
单利与复利公式
需求函数与供给函数 成本函数与平均成本函数
收益函数与利润函数
第一章 内容总结
函数
第 一 章
极限
连续
数列与函 数的极限
无穷大、无 穷小及其阶 的比较
定义 性质
收敛、发散,几个常用数列极限 有界性、唯一性、保号性, 极限存在的重要条件 无穷大与无穷小的关 系,无穷小的性质
定义和性质
利用左右极限
四则运算法则
极限
极限的 运算
复合运算法则——变量替换法 极限存在准则、两个重要极限 无穷小的性质、无穷大与无穷小的关系 等价无穷小替换 函数的连续性
第一章 内容总结
函数
第 一 章
极限
连续
连续的 概念
定义1 定义2 第一类 第二类
x x0
lim f ( x) f ( x0 )
x 0
lim y 0
可去间断点、跳跃间断点 无穷间断点,振荡间断点
连续
间断点 的类型
连续函数 的性质
连续函数的四则运算、复合运算 闭区间上 连续函数 的性质

《线性代数》课程教学大纲(经济管理类)

《线性代数》课程教学大纲(经济管理类)

《线性代数》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标《线性代数》是学生所必备的基础理论知识和重要的数学工具。

它的主要目的和任务是通过本课程的教学,使学生了解和掌握行列式、矩阵、线性方程组、二次型等基本概念,基本原理理论和基本计算方法,并具有熟练的矩阵运算能力和用矩阵方法解决实际问题的能力,同时使学生的抽象思维能力和数学建模能力受到一定的训练。

本课程主要教学内容包括行列式、矩阵、向量的线性相关性,线性方程组,矩阵的特征值,二次型等。

另外,有关的习题课、应用线性代数知识解决实际问题的数学建模课也是教学的重要部分。

1.学好基础知识。

理解和掌握课程中的基本概念和基本理论,知道它的数学思想方法、意义和用途,以及它与其它概念、规律之间的联系。

2.掌握基本技能。

能够根据性质法则、公式正确地进行运算。

能够根据不同问题的情景,寻求和设计合理简捷的运算途径。

3.培养思维能力。

能够对研究的对象进行观察、比较、抽象和概括。

能运用课程中的概念、定理及性质进行合乎逻辑的推理。

能对计算结果进行合乎实际的分析、归纳和类比。

4.提高解决实际问题的能力。

能够将本课程与相关课程有机地联系起来,提出并解决相关学科中与本课程有关的问题。

能够自觉地运用所学的知识方法理念去观察生活,建立简单的数学模型,提出和解决生活中有关的数学问题。

三、教学学时分配《线性代数》课程理论教学学时分配表四、教学内容和教学要求第一章行列式(10)(一)教学要求通过本章相关内容的学习,了解行列式的概念;理解克莱姆法则,并且会用克莱姆法则解相应的方程组;掌握行列式的性质和行列式的展开定理,及正确计算行列式。

(二)教学重点与难点教学重点:n阶行列式的性质,行列式按行(列)展开定理教学难点:n阶行列式的计算(三)教学内容第一节排列与逆序数1.n阶排列及奇(偶)排列的定义2.逆序数第二节 n阶行列式1.二阶、三阶行列式的定义2.n阶行列式的定义3. 一些特殊的n阶行列式计算第三节行列式性质1.行列式的性质2.利用行列式性质计算行列式第四节行列式按行(列)展开1. 余子式2. 行列式按行(列)展开法则3. 范德蒙行列式第五节克莱姆法则本章习题要点:1.n阶行列式的计算2.行列式按行(列)展开3.用克莱姆法则解相应方程组第二章矩阵及其运算(8学时)(一)教学要求通过本章内容的学习,使学生了解单位矩阵、对角矩阵、上(下)三角矩阵、对称矩阵与反对称矩阵的概念以及它们的性质,理解矩阵以及逆矩阵的概念。

线性代数第一章

线性代数第一章
2 ( )( ) (2 3, 1 0, 5 1, 2 1, 0 4) ( 1, 1, 4, 3, 4) ,
1 5 1 , , 3, , 2 , 2 2 2
1 1 3 ( , , 2, , 2). 2 2 2
n维向量的基本运算
定义2 设两个n维向量=(a1 , a2 , , an ),
(b1 , b2 , , bn )
(1)如果它们对应的分量分别相等,即 ai bi , i 1, 2, , n, 则称向量 与 相等,记作 = 。 (2)加法:称向量(a1 b1 , a2 b2 , , an bn )为
16 College of Mathematics Sichuan University
注意:在上面的八条运算规律中只利用了向量 的加法和数乘。但是,利用负向量的概念,依 然可以定义向量的减法运算: - = ( ). 直观地说就是对应的分量相减,
- =(a1 b1 , a2 b2 , , an bn ).
1 2 2 12 3 , 求。
解: (1, 1, 2) 2(1, 2,0) 12(1,0, 3)
(1, 1, 2) (2,4,0) (12,0, 36)
(1 2 12, 1 4 0, 2 0 36) (11, 5, 34).
运动的、变化的、瞬时的、高维的
《线性代数》 线性代数其实就做了一件事情,将中学的线性函数的像空间从一维扩 展到多维,研究“多维实线性空间”到“多维实线性空间”的“线性 [X] 映射”:Y = T ,即 从“n维实线性空间”到“m维实线性空间”的“线性映射”


函数(映射)的三要素:定义域、值域、对应关系 (1)线性映射的定义域、值域:“有穷维的向量空间”(也称有穷 维线性空间)

最新经济数学微积分第一章函数部分

最新经济数学微积分第一章函数部分
A B { x | x A且 x B } , 简记为 A B .
6. 【定义 1.5 】
差集 —— A B { x | x A且 x B } , A B 有时写成 A B ;
7. 【定义 1.6 】 余集 ( 补集 )
—— Ac U A ,
立身以立学为先,立学以读书为本
其中 U 为全集 . 显然: ( Ac )c A .
a A.
4. 有限集 ---- 含有有限个元素 .
无限集 ---- 含有无限个元素 .
(二)集合的表示方法
(1) 列举法——用列举全体元素表示集合的方法
.即
A { a1, a2 , , an} .
例如 A {1,2,3,4,5,6} .
(2) 描述法——用元素具有的特征表示集合的方法 A { a | a所具有的特征 } .
.即
立身以立学为先,立学以读书为本
例如 A {( x, y) | x 2 y2 1} . B { x | x2 5x 6 0} .
( 3)全集与空集 ①空集 —— 不含有任何元素的集合 . 记作 .
提问 : 0 , 是空集吗?
②全集 —— 所研究的所有事物组成的集合,记作
U.
(三)集合的关系 (包含关系) 与运算
例如:
( 1)设 A {1,2}, B {2,1}, C { x x2 3x 2 0},
则 A B C. ( 2) A x | x是大于1 而小于4 的整数 ; B x | x2 5x 6 0 则 A B .
4. 【定义 1.3 】并集
A B { x | x A或 x B } , 记作 A B .
5. 【定义 1.4 】交集
不是集合的例子:很小的数;张雨的好朋友

经济数学基础线性代数之第1章行列式

经济数学基础线性代数之第1章行列式

第一单元 行列式的定义一、学习目标通过本节课学习,理解行列式的递归定义,掌握代数余子式的计算,知道任何一个行列式就是代表一个数值,是可以经过特定的运算得到其结果的.二、内容讲解行列式 行列式的概念什么叫做行列式呢?譬如,有4个数排列成一个行方块,在左右两边加竖线。

即2153-称为二阶行列式;有几个概念要清楚,即上式中,横向称行,共有两行;竖向称列,共有两列; 一般用ija 表示第i 行第j 列的元素,如上例中的元素311=a ,512=a ,121-=a ,222=a .再看一个算式075423011--称为三阶行列式,其中第三行为5,-7,0;第二列为–1,2,-7;元素423=a ,531=a又如1321403011320---,是一个四阶行列式.而11a 的代数余子式为()07421111111--=-=+M A代数余子式就是在余子式前适当加正负号,正负号的规律是-1的指数是该元素的行数加列数.()43011322332-=-=+M A问题思考:元素ija 的代数余子式ijA 是如何定义的? 代数余子式ijA 由符号因子j i +-)1(与元素ij a 的余子式ij M 构成,即()ijji ijM A +-=1三、例题讲解例题1:计算三阶行列式542303241---=D分析:按照行列式的递归定义,将行列式的第一行展开,使它成为几个二阶行列式之和, 二阶行列式可以利用对角相乘法,计算出结果.解:()()()5233145430112111---⋅-+--⋅=++D ()42031231--⋅++7212294121=⋅+⋅+⋅=四、课堂练习计算行列式hg f ed c b a D 00000004=利用n 阶行列式的定义选择答案.将行列式中的字母作为数字对待,利用递归定义计算.注意在该行列式的第一行中,有两个零元素,因此展开式中对应的两项不用写出来了.4D =⋅-⋅+11)1(a h f ed c 00+41)1(+-⋅b 000g f ed c ⋅五、课后作业1.求下列行列式的第二行第三列元素的代数余子式23A(1)210834021-- (2)3405122010141321---2.计算下列行列式(1)622141531-- (2)612053124200101---3.设00015413010212014=D(1)由定义计算4D ;(2)计算2424232322222121A a A a A a A a +++,即按第二行展开; (3)计算3434333332323131A a A a A a A a +++,即按第三行展开;(4)按第四行展开.1.(1)1021)1(32--+ (2)305120121)1(32---+2.(1)20 (2)243.(1)1 (2)1 (3)1 (4)1第二单元 行列式的性质一、学习目标通过本节课的学习,掌握行列式的性质,并会利用这些性质计算行列式的值.二、内容讲解 行列式的性质用定义计算行列式的值有时是比较麻烦的,利用行列式的性质能够使计算变的比较容易了.行列式的性质有七条,下面讲一讲几条常用的性质.在讲这些性质前,先给出一个概念:把行列式D 中的行与列按原顺序互换以后得到的行列式,称为D 的转置行列式,记为TD .如987654321=D ,963852741T =D1.行列式的行、列交换,其值不变.如264536543-==这条性质说明行列式中,行与列的地位是一样的.2.行列式的两行交换,其值变号.如243656543-=-=3.若行列式的某一行有公因子,则可提出.如d c b a dc ba333=注意:一个行列式与一个数相乘,等于该数与行列式的某行(列)的元素相乘. 4.行列式对行的倍加运算,其值不变.如倍加运算就是把一行的常数倍加到另一行上2113-- 5513-=注意:符号“À+2Á”放在等号上面,表示行变换,放在等号下面表示列变换. 问题1:将n 阶行列式的最后一行轮换到第一行, 这两个行列式的值有什么关系?答案设n 阶行列式nD ,若将nD 的最后一行轮换到第一行,得另一个n 阶行列式nC ,那么这两个行列式的值的关系为: n C =n nD 1)1(--问题2:如果行列式有两行或两行以上的行都有公因子,那么按性质3应如何提取? 答案按顺序将公因子提出.三、例题讲解例1计算行列式dc b a 675081004000--.分析:利用性质6,行列式可以按任一行(列)展开.本题按第一行逐步展开,计算出结果.解:dc b a 675081004000--=dc b a 670800-=d c ab 60=abcdÀ+2Á我们将行列式中由左上角至右下角的对角线, 称为主对角线.如例1中,行列式在主对角线以上的元素全为零,则称为下三角行列式. 由例1的计算过程,可得这样规律:下三角行列式就等于主对角线元素的积. 同理,主对角线以下元素全为零的行列式,则称为上三角行列式,且上三角行列式也等于主对角线元素之积.今后,上、下三角行列式统称为三角行列式.例2 计算行列式4977864267984321----分析:原行列式中第三行的元素是第一行的2倍,因此,利用行列式的倍加运算(性质5),使第三行的元素都变为0,得到行列式的值.解:4977864267984321----497700067984321----= 0例3 计算行列式2211132011342211----分析:利用行列式的倍加运算(性质5),首先将某行(列)的元素尽可能化为0,再利用行列式可以按任一行(列)展开的性质(性质6),逐步将原行列式化为二阶行列式,计算出结果.解:2211132011342211---- 2411142010342011---Â+Ã111142010342011----=111134211)1(433-----⨯+1101312104----⨯=1121)1(412----⨯+12)21(4=---=通过此例可知,行列式两行成比例,则行列式为零.三、课堂练习练习1 若d a a a a a a a a a =333231232221131211,求行列式232221131211313231222333a a a a a a a a a ---利用行列式的性质3,将第一行的公因子3、第二行的公因子(-1)、第三行的公因子2提出.利用行列式的性质3和性质2,将所要计算的行列式化为已知的行列式,再求其值.练习2 计算行列式540554129973219882310391----由性质4,若行列式中某列的元素均为两项之和,则可将其拆写成两个行列式之和.在着手具体计算前,先观察一下此行列式有否特点?有,其第三列的数字较大,但又都分别接近100、200、300和400,故将第三列的元素分别写成两项之和, 再利用行列式的性质4将其写成两个行列式之和.注意,将第三列的元素分别写成两À+Á项之和时,还要考虑到结论“行列式中两列元素相同(或成比例),则该行列式的值为0”的利用.五、课后作业1.计算下列行列式(1)75701510--- (2)253132121-(3) ww w w ww22111 (0≠w ) (4)38790187424321--2.证明(1)0=---------cb b a ac b a a c c b a c c b b a (2)()32211122b a b b a a b ab a -=+1.(1)0 (2) -2 (3) 22)1(--w w (4)02. (1)提示:利用性质5,将第一行化成零行.(2)提示:利用性质5,将第三行的元素化成“0 0 1”,再按第三行展开,并推出等号右边结果.第三单元 行列式的计算一、学习目标通过本节课的学习,掌握行列式的计算方法.二、内容讲解行列式的计算行列式=按任何一行(列)展开 下面用具体例子说明.d c b a =bc ad -1156)1(5232153=+=-⋅-⋅=-一个具体的行列式就是代表具体的一个数.再看一个三阶行列式.75423011--可以按任何一行(列)展开按第一行展开=752300543107421-⨯+⨯+-⨯=02028+-=8 按第三列展开=231107511475230-⨯+--⨯--⨯=0)57(40++-⨯-=8注意:1.行列式计算一般按零元素较多的行(列)展开.2.代数余子式的正负号是有规律的,一正一负相间隔.问题:试证 2222222211110000d c b a d c b a d c b a d c dc b a b a =答案左边=222211122222111100)1(00)1(d c b a b a bc d c b a d c d a ++-+-222211)1(d c b a ad +-=222211)1(d c b a cb +--22222222)(d c b a d c b a d c b a cb ad =-==右边三、例题讲解例 计算行列式214200131000211---分析:由性质6可知,行列式可以按任何一行(列)展开来求值.因为第二、三行,第四列的零元素都较多,所以可选择其一展开,再进一步将其展成二阶行列式,并计算结果.解:按第三行展开214200131000211---=214100211)1(2021315021)1(14313----⨯+----⨯++=1411)1()1(22121)1(33232--⨯-⨯----⨯++==10)41(2)22(3-=+--⨯-四、课堂练习练习1 计算行列式dcb a 100110011001---根据定义,按第一行展开,使其成为两个三阶行列式之和.因为行列式第一行有较多的零元素,所以可采用“降阶法”,即先按第一行展开,使其成为两个三阶行列式之和,然后再计算两个三阶行列式降阶,最后求出结果.dcb a 100110011001--- =dcd cb a 101011101101-----练习2 计算行列式24524288251631220223------为了避免分数运算,先作变换“第一行加上第二行的2倍,即À+Á 2;第三行加上第二行的-2倍,即Â+Á(-2);第四行加上第二行的-2倍,即Ã+Á(-2)”.该行列式没有明显特点,采用哪种方法计算都可以,这里用“化三角行列式”的方法进行计算.注意尽量避免分数运算.21524288251631220223------111042011631212401----五、课后作业1.计算下列行列式:(1)881441221---- (2)4222232222222221À+Á2 Â+Á(-2(3) 4321651065311021 (4)00312007630050131135362432142.计算n阶行列式xaaa x a a a x/media_file/jjsx/4_1/3/khzy/khzy.htm - #1.(1)48 (2)4 (3)-3 (4)-3402. ])1[()(1x a n a x n +---第四单元 克拉默法则一、学习目标克拉默法则是行列式在解线性方程组中的一个应用,通过本节课的学习,要知道克拉默法则求线性方程组解的条件,了解克拉默法则的结论.二、内容讲解克拉默法则设n 个未知数的线性方程组为 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111 (1)记行列式nnn n n na a a a a a a a a D 212222111211=称为方程组(1)的系数行列式.将D 中第j 列的元素njj j a ,,a ,a 21分别换成常数n b ,,b ,b 21而得到的行列式记作jD .克拉默法则 如果线性方程组(1)的系数行列式0≠D ,那么它有惟一解D D x D Dx D D x n n ===,,,2211 (2)证将(2)式分别代入方程组(1)的第i 个方程的左端的nx x x ,,,21 中,有D D a D Da D D a n in i i +++ 2211(3)将(3)中的jD 按第j 列展开, 再注意到j D中第j 列元素的代数余子式和D 中第j 列元素的代数余子式ij A是相同的, 因此有),,2,1(2211n j A b A b A b D njn j j j =+++= (4)把(4)代入(3),有D D a D Da D D a n in i i +++ 2211(){1121211111n n i i i A b A b A b A b a D+++=()222221212n n i i i A b A b A b A b a ++++…+…()}nn n in i n n in A b A b A b A b a ++++2211把小括弧打开重新组合得(){()()()}i nn in n i n i n in in i i i i i n in i i n in i i b A a A a A a b A a A a A a b A a A a A a b A a A a A a b D=+++++++++++++++++=2211221122222112112211111因由性质6和性质7⎩⎨⎧=≠=+++k i D ki A a A a A a kn in k i k i 02211 故上式等于i b ,即i n in i i b D D a D Da D D a =+++ 2211下面再证明方程组(1)的解是惟一的.设nn c x c x c x ===,,,2211为方程组(1)的任意一组解.于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b c a c a c a b c a c a c a b c a c a c a 22112222212111212111 (5)用j A 1,j A 2,…j n A 分别乘以(5)式的第一、第二、…、第n 个等式,再把n 个等式两边相加,得++++11221111)(c A a A a A a nj n j j +++++j nj nj j j j j c A a A a A a )(2211n nj nn j n j n c A a A a A a )(2211++++ njn j j A b A b A b +++= 2211根据性质6和性质7,上式即为),,2,1(n j D c D j j ==因为0≠D ,所以),,2,1(n j DD c j j ==克拉默法则有以下两个推论:推论1 如果齐次线性方程组的系数行列式0≠D , 那么 它只有零解.推论2 齐次线性方程组有非零解的必要条件是系数行列式0=D . 问题:对任一线性方程组都可用克拉默法则求解吗?答案 不对.当线性方程组中的未知量个数与方程个数不一样;或未知量个数与方程个数相同,但其系数行列式等于零时,不能使用克拉默法则.三、例题讲解例 利用克拉默法则解下列方程组⎩⎨⎧-=-=+-7526432121x x x x分析:这是一个两个变量、两个方程的方程组,它满足了克拉默法则一个条件.克拉默法则的另一个条件是要求系数行列式的值不等于零.因此,先求出方程组的系数行列式的值,若它的值不等于零,说明该方程组有惟一解,然后求常数项替代后的行列式的值,再用克拉默法则给出的公式求出解. 解:因为系数行列式()()24535243⨯--⨯-=--=D 07815≠=-= 且257461-=--=D ,972632=--=D ,所以7211-==D D x ,7922==D D x四、课堂练习k 取什么值时,下列方程组有唯一解?有唯一解时求出解.⎪⎩⎪⎨⎧=+--=++-=++0211321321321x x x x kx x kx x x对行列式作变换“第二行加上第一行的1倍,即Á+À;第三行加上第一行的-1倍,即Â+À(-1)”.这是三个未知量三个方程的线性方程组,由克拉默法则知,当系数行列式D ≠0时,方程组有唯一解.所以,先求系数行列式的值.2111111--=kk Dkk k k --++2211011五、课后作业用克莱姆法则解下列方程组1.⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=-12 142 23232121x x x x x x x 2.⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+++-=+-+=---=+++422222837432143214314321x x x x x x x x x x x x x x x 1.31=x ,42=x ,233-=x ,2. 21-=x ,3352=x ,2103=x ,204-=x。

经管类高等数学教材目录

经管类高等数学教材目录

经管类高等数学教材目录一、函数与极限1. 实数及其运算2. 函数的概念与性质3. 极限的定义及基本性质4. 无穷小量与无穷大量5. 极限运算法则二、导数与微分1. 导数的定义2. 基本导数公式3. 高阶导数与导数的运算法则4. 隐函数与参数方程的导数5. 微分的概念与性质三、微分中值定理与Taylor公式1. 罗尔中值定理及其应用2. 拉格朗日中值定理及其应用3. 泰勒中值定理及其应用4. 解析几何中的应用四、不定积分与定积分1. 不定积分的定义与基本性质2. 基本积分公式及其变形3. 定积分的定义与性质4. 定积分的计算方法与应用五、多元函数微分学1. 多元函数的概念与性质2. 偏导数与全微分3. 隐函数与逆函数的偏导数4. 多元函数的极值及其判定5. 条件极值与拉格朗日乘数法六、重积分与曲线积分1. 二重积分的概念与性质2. 二重积分的计算方法3. 三重积分的概念与性质4. 三重积分的计算方法5. 曲线积分的概念与计算方法七、曲面积分与高斯-斯托克斯定理1. 曲面积分的概念与计算方法2. 斯托克斯定理及其应用3. 高斯定理及其应用八、微分方程1. 微分方程的基本概念与分类2. 一阶微分方程的解法3. 高阶线性非齐次微分方程的解法4. 常系数线性微分方程的解法5. 线性微分方程组的解法以上是一份经管类高等数学教材的目录,按照教材的结构和章节内容进行了分类。

每个章节都涵盖了相关的概念、定义、性质以及计算方法,并提供了相应的应用示例。

通过系统学习这些内容,读者可以全面掌握高等数学的基本原理和方法,为经管类学科提供坚实的数学基础。

数学中的微积分与线性代数

数学中的微积分与线性代数

数学中的微积分与线性代数在数学领域中,微积分和线性代数是两个重要的分支。

它们分别研究了函数的变化率和向量空间的性质。

本文将对微积分和线性代数的概念、应用和相互关系进行探讨。

一、微积分微积分是研究函数变化率和积分的数学分支。

它主要包括导数和积分两个方面。

导数是函数在某一点的变化率。

对于给定的函数,我们可以通过计算导数来确定其在任意点上的斜率。

这有助于我们理解函数的变化规律,并且在很多实际问题中具有广泛的应用。

例如,在物理学中,导数可以描述一个物体的运动状态;在经济学中,导数可以解释市场需求和供应之间的关系。

积分是导数的逆运算,它可以用来计算曲线下面积或者函数的累加效果。

通过积分,我们可以计算出函数在特定区间上的总变化量,并且在统计学和经济学等领域具有广泛的应用。

例如,在统计学中,积分可以帮助我们计算出概率密度函数下的概率;在经济学中,积分可以用来确定市场需求曲线下的总需求量。

微积分与实际问题的联系紧密,它为我们提供了一套强大的工具来解决变化和积累的数学模型。

二、线性代数线性代数是研究向量空间和线性变换的数学分支。

它主要包括向量、矩阵和线性方程组等概念。

向量是一个有方向和大小的量,它可以用来表示物理量或者其他事物的属性。

向量可以进行加法和数乘运算,而这些运算规则组成了向量空间的基本性质。

线性代数通过研究向量空间的性质,帮助我们理解和描述现实世界中的复杂关系。

矩阵是由数值组成的矩形阵列,它可以表示线性变换和多个变量之间的关系。

矩阵运算以及矩阵的特征值和特征向量等概念在线性代数中扮演着重要的角色。

例如,在计算机图形学中,矩阵可以用来进行坐标变换和图像处理。

线性方程组是由多个线性方程组成的方程组,它是线性代数中的基本问题之一。

通过解线性方程组,我们可以确定未知量的值,并且在工程学和物理学等领域中具有广泛的应用。

例如,在电路分析中,线性方程组可以帮助我们计算电流和电压之间的关系。

线性代数为我们提供了一种强大的工具来描述和解决多变量之间的关系,它在现代科学和工程技术中具有广泛的应用。

探讨数学中的微积分与线性代数

探讨数学中的微积分与线性代数

探讨数学中的微积分与线性代数数学是一门精确而又抽象的学科,其中微积分和线性代数是数学中的两个重要分支。

它们在实际应用中扮演着重要的角色,无论是在自然科学领域还是在工程学和经济学等应用学科中,微积分和线性代数都有着广泛的应用。

本文将探讨微积分和线性代数在数学中的重要性以及它们的联系。

首先,我们来讨论微积分。

微积分是研究函数的变化率和积分的学科。

它包括微分学和积分学两个部分。

微分学主要关注函数的导数和导数的性质,而积分学则关注函数的积分和积分的性质。

微积分的发展史可以追溯到17世纪,由牛顿和莱布尼茨等数学家共同奠定了其基础。

微积分在数学中的重要性不言而喻。

它为我们提供了一种分析函数行为的工具,使我们能够研究函数的极值、曲线的弯曲程度以及函数的图像等。

微积分的概念和方法也被广泛应用于物理学、工程学和经济学等其他学科中。

例如,在物理学中,微积分被用来描述物体的运动和变化,从而推导出牛顿的运动定律。

在工程学中,微积分被用来分析电路的电流和电压,以及力学系统的运动。

在经济学中,微积分被用来研究供求关系、边际效益和最优化问题等。

与微积分相比,线性代数是一门更加抽象和理论化的学科。

线性代数研究向量空间和线性变换的性质。

它的基本概念包括向量、矩阵、线性方程组、特征值和特征向量等。

线性代数的应用广泛,它在几何学、物理学、计算机科学和统计学等领域中都有重要的应用。

线性代数在数学中的重要性主要体现在两个方面。

首先,线性代数为我们提供了一种处理高维数据的方法。

在现代科学和工程学中,数据往往是以向量或矩阵的形式存在的,例如在计算机图形学中,我们需要处理三维空间中的向量和矩阵来描述物体的位置和形状。

其次,线性代数为我们提供了一种研究线性变换的工具。

线性变换是一种保持向量空间线性结构的变换,它在几何学和物理学中起着重要的作用。

例如,在几何学中,线性变换被用来描述平移、旋转和缩放等操作。

微积分和线性代数之间有着紧密的联系。

首先,微积分中的导数和积分可以被看作是线性代数中的线性变换。

微积分与线性代数

微积分与线性代数

微积分与线性代数
高校与高等教育二者之间有着千丝万缕的关联,如果说有两门专业科目构成了高等教育的基础,它们就是微积分与线性代数。

在当代社会中,学习微积分与线性代数都已经成为了高校的必修课程之一。

微积分的教学内容涉及到微分、积分运算,将一类复杂的函数、问题通过简单的数学运算方法求解,并借此实现数学上精确而抽象的计算,在当今社会学习微积分仍然被赋予着重要的意义。

线性代数比微积分更加贴近实际,其内容涉及运算矩阵与向量的基本操作,以及线性方程组的解法,随着特征值的深入,线性代数甚至可以推广到笛卡尔空间的几何变换中。

尤其是在涉及仿真计算、机器学习等领域,线性代数显得格外有用,因此线性代数受到越来越多大学重视,作为高校的核心课程出现了。

若说微积分与线性代数是建立高等教育的基础,那么它们在具体操作上都要求学生具备高超的数学功底,从而使学生能够迎难而上,完成前所未有的数学研究与发现。

虽然学习过程艰苦,但一旦洞悉了微积分与线性代数,即表明学生已经立足于高等教育的前沿,为探究更深层次的科研成果以及实现实用性质的发明铺平了道路,因此受到社会与学术界的高度重视。

总之,作为一种数学基本应用,微积分与线性代数是高等教育中的重要组成部分,它们不仅帮助学生开阔眼界、前瞻思维,更为学生们获取知识积累技能,奠定高校科研与创新的基础。

数学中的微积分和线性代数

数学中的微积分和线性代数

数学中的微积分和线性代数微积分和线性代数是数学中非常重要的两个分支。

微积分研究的是函数的变化,涉及到导数、积分和微分方程等内容。

而线性代数研究的是向量空间和线性变换,主要涉及矩阵、行列式、特征值等内容。

本文将分别探讨微积分和线性代数的基本概念和应用。

一、微积分微积分分为微积分学和积分学。

微积分学是研究从形式上定义的导数,它给出了关于曲线的切线和斜率等相关概念。

积分学是研究从形式上定义的定积分,它给出了曲线下的面积和体积等相关概念。

微积分学和积分学是密不可分的。

微积分的重要性在于它被广泛应用于自然科学、工程学、经济学、计算机科学等领域。

例如,在物理学和工程学中,微积分是描述力学和电路理论的基础。

在经济学中,微积分可以用于描述市场需求和供应。

在计算机科学中,微积分可以用于设计算法和优化代码。

二、线性代数线性代数是研究向量空间和线性变换的分支,它涉及到众多数学领域的概念,如矩阵、行列式、特征值和特征向量等。

线性代数主要有两个目标:解决方程组和矩阵变换。

线性代数的重要性在于它被广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学等领域。

例如,在统计学中,线性代数可以用于描述多元统计分析的基础。

在计算机科学中,线性代数可以用于设计专业图形学算法。

另外,线性代数还被应用于一些领域,如机器学习、人工智能和图像处理。

三、应用举例1. 微积分:物理学中的万有引力定律万有引力定律是牛顿在1687年提出的。

它描述了两个物体之间的引力大小与它们质量和距离的平方成正比。

我们可以使用微积分来证明这个定律,方法是计算一个质量为m1的物体对另一个质量为m2的物体的引力。

由于引力是一个斜率,我们可以使用微积分来计算它。

2. 线性代数:计算机图形学中的3D图形渲染3D图形渲染是计算机图形学中的一个重要领域。

它利用矩阵变换来将三维空间中的对象呈现在二维平面上。

矩阵变换包括旋转、平移和缩放等操作,它们可以使用矩阵来表示。

在3D图形渲染中,我们需要用到“透视投影”技术,它需要将三维物体的坐标转换到二维屏幕上。

数学中的线性代数和微积分理论

数学中的线性代数和微积分理论

数学中的线性代数和微积分理论数学是一门集理论与实践于一身的学科,而线性代数和微积分则是数学中极为重要的两个分支。

它们分别通过矩阵、向量和函数的概念,来研究和解决实际问题。

下面将对这两个学科的理论进行介绍。

一、线性代数的理论线性代数是研究线性方程组的一个学科。

线性方程组有多个变量,每个变量都对应一个系数,通过运用高斯消元或矩阵的方法,求出未知量的值,进而解决问题。

线性代数与矩阵有着密切的联系。

在线性代数中,最基本的概念之一就是向量。

向量可以被定义为一组数,它们按照一定的顺序排列并加上一个箭头构成。

数学家用向量来描述不同的物理量和特征。

线性代数的另一个重要概念是矩阵,矩阵则由一系列的数字数组成。

通过矩阵的加减法和乘法,可以解决多元方程的问题。

线性代数的理论可以在众多领域中发挥作用,例如,在工程和科学领域中,通过计算机简化了复杂的问题,例如在图像处理、机器学习和人工智能等领域中,它可以通过向量的描述来更好地对数据进行处理和分析。

二、微积分的理论微积分也是极为重要的一个分支,它主要用于求解动态变化的问题。

微积分涉及到函数中的导数和积分。

其中,导数用于找到函数图像的斜率和变化率,而积分则用于确定函数的面积和体积。

在微积分中,最基本的概念是函数,它表示自变量和因变量之间的关系。

在计算导数时,函数的概念是必不可少的,它用于解决问题,在此过程中,比如通过求极限的方法,可以求得导数,来求解函数的变化率。

正如线性代数在工程和科学领域中的应用一样,微积分理论也广泛应用于许多不同的领域。

例如,在物理学中,通过微积分可以描述运动的速度和加速度。

在经济学中,也可以通过微积分理论,通过求助导数和积分计算市场需求和供应曲线,进而预测市场走向和未来的趋势。

总的来说,线性代数和微积分作为数学中的两个学科,奠定了许多实际领域的基础,许多实际应用问题都可以通过这两个学科的知识点来解决。

在今天,人工智能和大数据等新兴领域的发展背后,也有许多受益于数学知识的影响。

大学数学经济知识点总结

大学数学经济知识点总结

大学数学经济知识点总结第一部分:微积分微积分是经济学中非常重要的数学工具。

它包括微分学和积分学两个部分,以及它们的应用。

微分学是研究函数的导数的数学分支。

在经济学中,导数可以用来描述经济变量的变化率。

比如,边际效用就是指消费单位商品增加所引起的总效用的变化率。

边际成本是指生产一件额外商品所需的总成本的变化率。

通过导数,我们可以量化这些概念,从而更好地理解经济现象。

积分学是研究函数的不定积分和定积分的数学分支。

经济学中的应用包括求解边际收益、总收益、消费者剩余和生产者剩余等概念。

这些概念在经济学中非常重要,通过积分,我们可以求解它们的值,从而帮助我们更好地理解市场行为和经济现象。

第二部分:线性代数线性代数是研究向量、矩阵和线性方程组的数学分支。

在经济学中,线性代数的应用非常广泛。

首先,线性代数可以用来描述经济模型。

比如,一个简单的供求模型可以用矩阵和向量来表示,通过矩阵运算可以求解均衡价格和数量。

此外,线性代数还可以用来解释线性相关和线性无关的概念,从而帮助我们理解经济变量之间的关系。

第三部分:概率论和数理统计概率论和数理统计是研究随机现象和数据分析的数学分支。

在经济学中,它们的应用也非常广泛。

首先,概率论可以用来描述风险偏好。

比如,风险厌恶的概念可以通过概率论中的期望和方差来解释。

此外,概率分布还可以用来描述市场波动和价格波动,从而帮助我们更好地理解金融市场。

其次,数理统计可以用来对经济数据进行分析。

比如,通过统计学方法可以对收入分布进行描述和分析,从而帮助我们了解不同社会阶层的收入差距。

此外,数理统计还可以用来检验经济模型的有效性,比如通过卡方检验来检验回归模型的拟合程度。

第四部分:微分方程和动态优化微分方程是研究变量之间关系的数学分支,动态优化是研究最优化问题的数学分支。

在经济学中,它们的应用非常广泛。

首先,微分方程可以用来研究经济系统的稳定性。

比如,通过线性系统的稳定性分析可以对宏观经济系统的稳定性进行评估。

大学数学知识点(微积分,线性代数)

大学数学知识点(微积分,线性代数)

线性代数知识点第一章 行列式1. 二阶、三阶行列式的计算*2. 行列式的性质(转置,换行,数乘,求和,数乘求和)3. 行列式展开(=D ,=0)4. 利用性质计算四、五阶行列式5. 克拉默法则解线性方程组及对方程组解的判定(分非齐次的和齐次的) 主要是行列式的计算第二章 矩阵1. 矩阵的定义、矩阵的行列式的定义及矩阵与行列式的区别2. 矩阵的运算(加减、数乘、乘法不满足交换律、转置、方阵的幂)3. 特殊的矩阵(对角、数量、单位矩阵、三角形矩阵、对称矩阵、分块矩阵)4. 矩阵的初等变换(三种)、行阶梯形、行最简形、标准形5. 逆矩阵的定义、运算性质6. 利用初等变换求逆矩阵及矩阵方程7. 矩阵的秩的概念及利用初等变换求矩阵的秩主要是矩阵的运算及逆矩阵和秩的求解第三章 线性方程组1. 线性方程组的求解(分非齐次的和齐次的)2. 线性方程组解的判定(分非齐次的和齐次的)3. N 维向量空间4. 向量间的线性关系a) 线性组合b) 线性相关与线性无关c) 极大无关组5. 线性方程组解的结构(分非齐次的和齐次的)主要是线性相关无关的判定及极大无关组、线性方程组的求解经济数学知识点第七章 无穷级数6. 无穷级数的概念:1231n n n uu u u u ∞==+++++∑7. 无穷级数的敛散性:部分和有极限——级数收敛8. 无穷级数的性质(和差、数乘、加减项、加括号、必要条件——通项不收敛于零)9. 正项级数收敛的基本定理——正项级数收敛的充分必要条件是:它的部分和数列n S 有界10. 常用判别法a) 比较判别法• 参考级数(p-级数、几何级数)• 推论(极限) b)比值判别法 c)根值判别法 • 不需要参考级数 • 与1比较(有时要结合比较判别法)——P285例9 11.交错级数:莱布尼茨定理 12.任意项级数 13.幂级数 a)幂级数的性质(和差、连续性、可积性、可导性——求和函数) b)收敛半径及收敛域 c)非特殊幂级数要结合换元法 14.泰勒公式和麦克劳林公式 15.泰勒级数和麦克劳林级数(条件) 16.函数的幂级数展开 a)直接法(泰勒级数法) b) 三种常用函数的泰勒展开式2111(,)2!!x n e x x x x n =+++++∈-∞+∞ 213511sin (1) (,)3!5!(21)!n n x x x x x x n +=-+-+-+∈-∞+∞+ 2311(1) (1,1)1n n x x x x x x=-+-++-+∈-+17. 函数的幂级数展开(间接法) – 利用已有的函数泰勒展开式 – 变量代换, 四则运算, 恒等变形, 逐项求导, 逐项积分 – 注意等式成立的范围 18.幂级数的应用举例 – 近似计算 19. 常用的泰勒公式01(1);1n n x x ∞==-∑01(2)(1);1n n n x x ∞==-+∑2201(3);1n n x x ∞==-∑0(4);!nx n x e n ∞==∑ 210(5)sin (1);(21)!n nn x x n +∞==-+∑10(6)ln(1)(1).1n n n x x n +∞=+=-+∑第八章 多元函数1. 空间解析几何简介2. 多(二)元函数的概念a) 定义域b) 二元函数的图象是一个曲面3. 二元函数的极限(方向任意)4. 二元函数的连续性及闭区间上连续函数的性质5. 二元函数的偏导数a) 偏导数的定义及计算b) 高阶偏导数c) 可微的必要条件、充分条件d) 二元函数的全微分e) 全微分在近似计算中的应用f) 复合函数的微分法(链式法则)g) 隐函数的微分法h) 二元函数的极值的必要条件、充分条件),(y x f 在点),(00y x 处是否取得极值的条件如下:(1)20B AC -<时具有极值, 当0<A 时有极大值, 当0>A 时有极小值; (2)20B AC ->时没有极值;(3)20B AC -=时可能有极值,也可能没有极值i) 条件极值及拉格朗日乘数法6. 二重积分a) 二重积分的定义及几何意义b) 二重积分的性质(数乘、和差、可加性、比较、长度、范围、中值) c) 二重积分的计算i. 积分顺序的交换ii. 化为累次积分第九章 微分方程与差分方程简介1. 微分方程的的概念2. 一阶微分方程——注意常数C 的选择a) 可分离变量的微分方程()()g y dy f x dx =、()()dy f x g y dx = b) 齐次微分方程()dy y f dx x= c) 一阶线性微分方程()()dy P x y Q x dx+= i. 一阶线性齐次方程()0dy P x y dx+= ii. 一阶线性非齐次方程()()dy P x y Q x dx+= 3. 几种二阶微分方程a) 22() d y f x dx=型的微分方程——两端连续两次积分即可 4. 差分方程。

数学中的线性代数与微积分

数学中的线性代数与微积分

数学中的线性代数与微积分数学中的线性代数和微积分是两个重要的分支。

线性代数主要研究向量空间和线性变换,是许多领域的基础,如物理学、计算机科学、金融等。

微积分则是研究函数的变化和极限,其应用广泛,如物理学、工程学、经济学等。

在本文中,我们将探讨线性代数和微积分的基础概念及其应用。

一、线性代数1. 向量向量是线性代数的基础,它是带有方向的量。

两个向量的加法定义为将它们的坐标分别相加。

两个向量的数量积定义为它们的坐标的点积,即两个向量的两个对应坐标分别相乘后相加的结果。

向量在计算机图形学,机器学习和人工智能等领域中有着广泛的应用。

例如,在计算机图形学中,向量被用来表示对象在三维空间中的位置和方向。

2. 矩阵矩阵是一种数字排列成的长方形,它是线性代数的另一种基础。

矩阵的相加和相乘分别定义为将相应的元素相加和相乘。

将矩阵的每个元素乘以一个标量称为矩阵的数乘。

矩阵在网络图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中有着广泛的应用。

例如,矩阵被用来表示灰度图像中的像素值。

将所有像素值存储在一个矩阵中,可以进行图像处理和分析。

3. 线性变换线性变换将一个向量空间映射到另一个向量空间,保持向量的加法和数量积的性质。

线性变换的矩阵表示是可以用矩阵相乘来实现的,因此矩阵也被称为线性变换的代数表示。

线性变换在线性控制系统、信号处理和自然语言处理等领域中有着广泛的应用。

例如,线性变换被用来处理语音信号,在自然语言处理中被用来表示单词和文本。

二、微积分1. 函数函数是自变量和函数值之间的关系。

函数表示为f(x),其中x 是自变量,f(x)是函数值。

函数可以表示为图像,图像显示了函数值随自变量的变化情况。

函数在物理学、工程学和经济学等领域中有着广泛的应用。

在物理学中,函数被用来表示对象的位置和速度随时间的变化。

在经济学中,函数被用来表示价格和数量之间的关系。

2. 极限极限是指当自变量趋近于特定值时,函数值的趋势。

当函数值的变化趋势趋近于一个数时,称为函数值的极限。

线性代数经管类大一知识点

线性代数经管类大一知识点

线性代数经管类大一知识点一、引言线性代数作为经管类大一学生必修的一门数学课程,对于培养学生的抽象思维、计算能力和解决实际问题的能力具有重要意义。

本文将介绍经管类大一线性代数课程的一些重要知识点,帮助学生更好地理解和掌握这门课程。

二、向量与矩阵1. 向量的概念与运算向量是线性代数中最基本的概念之一。

它可以表示空间中的一个点或者一个有方向的量。

向量的加法、数乘和点乘是常见的运算,它们有着重要的应用。

2. 矩阵的概念和基本运算矩阵是线性代数中的另一个重要概念。

矩阵可以看作是一个矩形的数组,它的元素由实数或复数构成。

矩阵的加法和数乘运算是基本的运算,矩阵的乘法与向量的乘法有着密切关系。

三、线性方程组1. 基本概念和解法线性方程组是线性代数中的一个重要内容,它描述了一组线性方程的集合。

通过消元法、高斯消元法和矩阵的逆等方法,可以求解线性方程组的解。

2. 矩阵的秩和行列式矩阵的秩和行列式是线性方程组的求解过程中常见的概念。

矩阵的秩表示矩阵的线性无关的行(列)数,行列式则体现了矩阵的某些性质,例如矩阵是否可逆。

四、向量空间1. 向量空间的定义和性质向量空间是线性代数的核心内容之一。

通过向量的加法和数乘运算,向量空间具有封闭性、交换律、结合律等性质。

学习向量空间可以帮助理解线性代数的抽象性质。

2. 线性相关和线性无关线性相关和线性无关是向量空间中的概念。

学习线性相关和线性无关有助于判断一组向量是否构成向量空间的基底。

五、特征值与特征向量1. 特征值和特征向量的定义特征值和特征向量是矩阵的重要性质。

特征值可以用于衡量矩阵的变化程度,特征向量则表示在该变化下不变的方向。

2. 对角化与相似矩阵对角化是一种特殊的矩阵变换形式,可以将矩阵化简为对角矩阵。

相似矩阵则表示具有相同特征值和特征向量的矩阵。

六、线性代数在经管类学科中的应用线性代数是经管类学科中广泛应用的数学工具。

例如,线性回归模型、投资组合优化和供应链管理等都可以使用线性代数的知识进行建模和解决。

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解 L( Q) 2 50 1Q.0 L(Q) 10 .
返回
练习2.8
练习 2.8 求收益函数 R 20Q Q2 (Q 为 5
产量)的二阶导数。
解 R(Q) 20 2 Q 5
R(Q)
R(Q)
20
2 5
Q
2 5
返回
解 y 由两部分构成, x s i nx 是乘法运算,
应用四则运算公式。sin x 2 是复合函数,应用复合
函数求导法则。所以
y xsin x x(sin x) cos x2 (2x) sin x x cos x 2x cos x2
返回
练习2.7
练 习 2.7
求利润函数
L L(Q) 250Q 5Q2 的二阶导数.
线,问该抛物线上哪一点的切线可平行于 这割线?
引例2.1
引例 2.1 变速直线运动的速度。从物理学中知
道,如果物体作直线运动,它所移动的路程 s 是时间
t 的函数,记为 s s(t ) . 则从时刻 t0 到 t0 t 的时
间间隔内它的平均速度为
s t
s(t0
t) t
s(t0 ) ,
当 t 趋于 0 时,平均速度的极限便是物体在时刻 t0 时
§2.1.1 导数的定义
先看几个引例:
引例2.1 引例2.2 引例2.3
定义2.1
若 函 数 f ( x) 在 x0 附 近 有 定 义 , 且 极 限
lim f ( x0 x) f ( x0 ) 存在,则称此极限值为函数 f ( x) 在
x0
x
dy
x0 处 的 导 数 值 。 记 为 f ( x0 ) 或 y xx0 或 dx xx0 或
P L,点 Q 是曲线在 x0 x 的对应点,则割线 PQ 的
斜率 kPQ
f ( x0 x) x
f (x0 ) 。当x 0 时,割线
PQ
的极
限位置为曲线在点 P 处的切线 PL,因此当
lim f ( x0 x) f ( x0 )
x0
x
存在时,用此极限表示曲线 y f (x)在点 x0处的切线
又称为产量为 Q 时的边际成本,表示在产量为 Q 时每
增加一个单位的产品所需增加的成本。类似地,可用
(2.1),(2.2)式的极限形式定义收益函数对销量的
变化率即边际收益,利润函数对产销量的变化率即边
际利润,需求函数对价格的变化率即边际需求等等。
返回
引例2.3
引例 2.3 若曲线 y f ( x)在点 P(x0, f (x0 ))有切线
解 y uc oxs (u4 )u ( c ox s )
= 4u3(sin x) 4sin x cos3 x
返回
练习2.5
练习 2.5 设 y cot x2 ,求 y

y ux2
(
c
out
u
)
x2(
)
= csc2 u 2x 2x csc2 x2
返回
练习2.6
练习 2.6 设 y x sin x sin x2 ,求 y
x
返回
练习2.3
练习 2.3 设 y l n s ixn,求 dy . dx
解 设s i nx u,则 y ln u , u s i nx
dy dy du 1 (sin x) 1 回
练习2.4
练习 2.4 设 y c o 4s x ,求 y
C(Q) = C(Q Q) C(Q) 为 产 量 由 Q 变 为
Q
Q
Q Q 时,总成本的变化与产量的变化的
比率,简称区间Q,Q Q上的平均成本。.
引例2.2
当 Q 0 时,若总成本的平均变化率的极限存
在,即
C(Q Q) C(Q)
lim
Q0
Q
存在,则称此极限为总成本在产量为 Q 时的变化率,
的瞬时速度,即
v lim s lim s(t0 t) s(t0 )
t tt0
t t0
t
返回
引例2.2
引例 2.2 经济管理中,常涉及到经济
函数的边际变化的问题。例如设 C (Q ) 为产量
Q 时的总成本函数,当产量 Q 改变Q 时,
总成本的改变量为
C(Q) C(Q Q) C(Q) , 我 们 称
第二章 导数及其经济应用
• 目标:
• 1、 理解导数的定义,并掌握导数就是函数 的变化率及导数的公式、四则运算法则、复 合函数求导法则
• 2、 能够计算边际成本、边际收益、边际需 求等经济函数并解释其经济含义
• 3、 能够解决经济中简单的最优化问题 • 4、 能够利用软件来计算较复杂函数的导数
§2.1 导数的概念
df dx
x x0
等.也就是
f
(
x0
)
=
lim
x0
f ( x0 x) x
f ( x0 )
x 将上式中的 x0 换成变量 ,即得导函数的定义式
f ( x) = lim x0
f ( x x) x
f
(x) .
当然 f ( x0 )= f ( x) xx0 .
通常
y x
lim x0
f ( x0 x) x
(loga
x)
1 x ln a
(cos x) sin x
(tan x) sec2 x
(cot x) csc2 x
(sec x) sec x tan x (csc x) csc x cot x
(arcsin x) 1 1 x2
(arctan
x)
1
1 x2
二、导数的四则运算法则:
[ f ( x) g( x)] f ( x) g( x) [ f ( x) g( x)] f ( x) g( x) [ f ( x)g( x)] f ( x)g( x) f ( x)g( x) , 特别地[cf ( x)] c f ( x)
f (x)
g(
x
)
f ( x)g( x) f ( x)g( x) g2(x)
练习2.1
练习2.2
三、复合函数的求导法则:
设函数 y f (u) 在 u 处可导, u ( x) 在 x 处可导,则复合函数 y f ( ( x)) 也在 x
处可导,且
dy dy du f (u) u( x) f [( x)]( x)
y
f
(
x
)

n
阶导数还可记为
dn dx
y
n

另规定 y( 0 ) y .
练习2.7
练习2.8
课堂练习
1、设函数 f ( x) 在 x 2处连续, 且 lim f ( x) 3 ,求 f (2) 。
x2 x 2
2 、 在 抛 物 线 y x2 上 取 横 坐 标 为
x1 1和x2 3 的两点,作过这两点的割
f ( x0 ) 表示函数在
区间 x0 , x0 x 上的平均变化率,引例 2.1 中,
s s(t0 t) s(t0 ) 表示时间段
t
t
t0 , t0 t
上的平
均速度。进一步,导数 lim f ( x0 x) f ( x0 ) (平均变
x0
x
化率的极限)表示点 x0的瞬时变化率,引例 2.1 中,
区 间 t0 , t0 t 上 平 均 速 度 的 极 限
lim
t t0
s(t0
t ) t
s(t0
)
(即速度对时间的导数)表示
t0
时刻的瞬时速度。
§2.1.2导数的计算
一、导数公式:
c 0
( x ) x1
(e x ) e x
(ax ) ax lna
(ln x) 1 x
(sin x) cos x
的斜率。
图例
返回
L Y
Q
P
O
X0
X0+ΔX
X
返回
练习2.1
练习 2.1 求 f ( x) 2 sin x ln x x2 导数

f ( x) c o xs1 x
x2
返回
练习2.2
练习 2.2 求 f ( x) x l n x x s i nx

f
(
x
)
ln
x
1
sin
x x cos sin2 x
dx du dx
练习2.3 练习2.5
练习2.4 练习2.6
四、高阶导数的计算
设有函数 y f ( x),我们分别记
y ( y)
f ( x) 的二阶导数,
y ( y) f ( x) 的三阶导数,
………… ………… ,
n n y(n) ( y(n1) ) f ( x) 的 阶导数( 为正整数)。
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