渐近方法
双曲线求渐近线的方法
双曲线求渐近线的方法我折腾了好久双曲线求渐近线这事儿,总算找到点门道。
说实话,一开始我真的是瞎摸索。
我就知道双曲线有渐近线这么个东西,但怎么求,完全没概念。
我最先尝试的方法是,死记公式。
当时就想,书上既然给了公式,那我背下来不就得了。
双曲线有两种标准方程嘛,一种是焦点在x轴上,那渐近线方程就是y等于正负b分之ax;要是焦点在y轴上,渐近线方程就是y等于正负a分之bx。
可我背了半天,一到做题,就晕菜了。
比如说,给我一个双曲线方程,得先判断焦点在哪,我就经常判断错。
这就导致求渐近线时,公式用错。
这可把我气坏了。
后来啊,我就想换个法子。
我就想从双曲线的图像本身去找感觉。
我拿一张纸,就画双曲线。
我发现,当x的值或者y的值很大很大的时候,双曲线就无限接近渐近线了。
我当时想,如果我能找到这个变化的趋势,是不是就能求出渐近线了呢?可这个想法实施起来太难了。
我在那画了好几个小时的图,又是量角度,又是算比值的,算得脑袋都大了,结果还不准确。
然后我又回到公式上。
我想,既然判断焦点位置容易出错,那有没有更直接的办法呢?我就到处找例子去分析。
我找了好多不同形式的双曲线方程,像那种不是标准形式的方程。
我突然发现,对于双曲线方程,不管它是不是标准的,只要我把方程中的常数项变成0,然后再解出y关于x 的表达式,就可以得到渐近线方程。
比如说双曲线方程是x²- 4y²= 16,我把16变成0,得到x²- 4y²= 0,解这个方程就能得到y = ±1/2x,这就是渐近线方程。
不过这个方法也有不确定的地方。
有时候方程比较复杂,化简起来就容易出错。
而且这个方法能不能适用于所有的双曲线方程,我也不是特别确定,可能还得再找更多的例子去验证。
但就目前的经验来说,这是我觉得比较好用又容易理解的方法啦。
尤其是对于那些看起来不太像标准形式的双曲线方程,这个方法可能比死记硬背哪个轴哪个公式更靠谱。
所以啊,如果你们也在学双曲线求渐近线,不妨多找些不同类型的方程来练练这个方法,多总结总结,别像我最开始那样,只知道死背公式。
电磁学导体接地问题中的渐近方法
J .07 un 2 0
电磁 学 导体 接 地 问题 中 的渐 近 方 法
解炳吴D 张昊飚 于肇贤
( 北 京 信 息 科 技 大 学 理 学 院 , 京 1 0 8 ; 北京 信 息科 技 大学 信 息 与 通 信 工 程 系 , 京 10 0 ) ” 北 005” 北 0 1 1
O 引 言
在 电磁 学 中 , 电势是 个基 本 而重 要 的概 念。 电磁 学 中有 很 多与 电 势概 念 密切 相 关 的 问题 , 导体 接地 问 题 就是其 中 比较典 型 也 比较 重 要 的一个 . 导体 接地 问题 的具 体情 形有 很 多. 比如 , 用 接地 的 腔形 导 体可 利 以屏蔽 住腔 内的静 电场 . 种情 形在 实 际 的 电工 领 域 中有 广 泛而 重要 的 应用 . 比如 , 间 中两块 相 同 的 这 再 空 平 行放 置且 距 离很 近 的导 体板 , 如果 各 自带 不 同的 电量 , 那么 一般 情况 下 , 两 导 体板 间和 两 导体 板外 都 在 会 有 电场存 在 ; 如果 我们 把其 中任意 一块 导 体板 接 地 , 可 以屏蔽 掉两 导 体 板外 的 电场 , 到 一个平 板 电 就 得 容 器. 电 势和其 它 保守 势场 的 势 函数一 样 , 点的选 取有 任 意性 . 电磁 学 里 , 常 的选择 是 取地 球 , 静 零 在 通 或 者 取空 间无 穷远 处 为 电势零 点. 这两 种选 择 具有 内在 的一 致性 . 以 , 所 接地 问题 的实 质就 是 导 体和 地球 成
维普资讯
第 2 0卷
第 2期
聊城大学学报 ( 自然 科 学 版 )
J u n lo a c e g Unv riy( t S i) o r a fLio h n ie st Na. c.
高数渐近线方法总结
高数渐近线方法总结
高数渐近线方法总结
在高等数学中,渐近线是指当自变量趋于无穷大或者趋近某一特定值时,函数值的极限情况。
渐近线方法是一种通过分析函数的渐近线来研究函数性质的方法。
以下是高数渐近线方法的总结:
1. 水平渐近线:当自变量趋于无穷大时,函数值趋于一个常数L。
水平渐近线的方程为y = L。
2. 垂直渐近线:当自变量趋近某一特定值时,函数值无穷大或者无定义。
垂直渐近线的方程为x = a,其中a为函数趋近的特定值。
3. 斜渐近线:当自变量趋于无穷大时,函数值的斜率趋近一个常数k。
斜渐近线的方程为y = kx + b,其中b为常数。
4. 零点渐近线:当自变量趋近某一特定值时,函数值趋近0。
零点渐近线可以通过判断函数是否有无穷多个交点来确定。
5. 渐进线的求解方法:对于有理函数,可以通过将函数化简为最简形式,然后比较最高次项的系数来确定水平渐近线、斜渐近线以及零点渐近线的方程。
对于其他函数,可以通过分析函数的性质和图像的特点来判断渐进线的类型。
总之,通过研究函数的渐近线,可以帮助我们更好地理解函数的性质,为求解和图像分析提供指导。
在高等数学学习中,对于函数的渐近线的掌握是非常重要的。
求递归方程渐近界的常用方法
递归方程解的渐近阶的求法递归算法在最坏情况下的时间复杂性渐近阶的分析,都转化为求相应的一个递归方程的解的渐近阶。
因此,求递归方程的解的渐近阶是对递归算法进行分析的关键步骤。
递归方程的形式多种多样,求其解的渐近阶的方法也多种多样。
这里只介绍比较实用的五种方法。
1.代入法这个方法的基本步骤是先推测递归方程的显式解,然后用数学归纳法证明这一推测的正确性。
那么,显式解的渐近阶即为所求。
2.迭代法这个方法的基本步骤是通过反复迭代,将递归方程的右端变换成一个级数,然后求级数的和,再估计和的渐近阶;或者,不求级数的和而直接估计级数的渐近阶,从而达到对递归方程解的渐近阶的估计。
3.套用公式法这个方法针对形如:T (n)=aT (n / b)+f (n) 的递归方程,给出三种情况下方程解的渐近阶的三个相应估计公式供套用。
4.差分方程法有些递归方程可以看成一个差分方程,因而可以用解差分方程(初值问题)的方法来解递归方程。
然后对得到的解作渐近阶的估计。
5.母函数法这是一个有广泛适用性的方法。
它不仅可以用来求解线性常系数高阶齐次和非齐次的递归方程,而且可以用来求解线性变系数高阶齐次和非齐次的递归方程,甚至可以用来求解非线性递归方程。
方法的基本思想是设定递归方程解的母函数,努力建立一个关于母函数的可解方程,将其解出,然后返回递归方程的解。
本章将逐一地介绍上述五种方法,并分别举例加以说明。
本来,递归方程都带有初始条件,为了简明起见,我们在下面的讨论中略去这些初始条件。
递归方程组解的渐进阶的求法——代入法用这个办法既可估计上界也可估计下界。
如前面所指出,方法的关键步骤在于预先对解答作出推测,然后用数学归纳法证明推测的正确性。
例如,我们要估计T(n)的上界,T(n)满足递归方程:其中是地板(floors)函数的记号,表示不大于n的最大整数。
我们推测T(n)=O(n log n),即推测存在正的常数C和自然数n0,使得当n≥n0时有:T(n)≤Cn log n (6.2)事实上,取n0=22=4,并取那么,当n0≤n≤2n0时,(6.2)成立。
渐近方法 —函数的展开
§ 2.2 渐近展开
§ 2 渐近方法
六、 幂函数的展式
wn (z) (z z0 )n, n 0,1, 2, , 在D 中,
若当z → z0,对每一个N 有:
N
f (z) an (z z0 )n o[(z z0 )n ]
N
n0
则: an (z z0 )n 是D中,z z0 时,f (z)
§ 2 渐近方法
3) 量级小于
若x x0时,f (x) / g(x) 0,则记f (x) o(g(x))
例: x 0, tan(x3) o(x2 ),
x , 对n 0, xn o(ex )
f (x) O(1) 的意义是说 f (x)有界,而 f (x) o(1) 的意义是 说f (x)趋于零。
且 f (z) 存在于相同的区域,当 z 时,有
f (z) nbn z(n1) n 1
则 an bn , n 1, 2,
对于解析函数 f (z) ,若在区域 D {z ||z|r , arg z }
当 z 时有 f (z)
an z n
则在
D {z ||z|r ,
n0
1 arg z 1 }
所以:
wk1(z)(ak1 hk / wk1)wk1 gk o(wk )
又因为:
lim
z z0
hk
/ wk1
0,且ak1
0,
故存在一个 z0 的 邻域使z在其中时:
ak1 hk / wk1 0
§ 2.2 渐近展开
§ 2 渐近方法
所以 wk1 o(wk ) 。由此,各个 ak 都由这种方式定义得
也可以说若存在任一 0 ,定义域D内点x0总有一的邻域
V存在,使得所有 x V ,满足
考研数学:求函数渐近线的方法
求函数的渐近线是考研数学中经常出现的一个考点,这个知识点不难理解和掌握,考生只要将这个知识点适当加以梳理和练习,就可以稳拿这类考题的分数,但有些考生,由于复习过程中的疏忽和遗漏,没有将这个知识点理解透彻,结果导致丢失这部分分数,实为遗憾。为了帮助各位考生掌握好求函数渐近线的方法,文都考研辅导老师在这里向大家介绍函数渐近线的基本含义、类型和计算时应注意的相关问题,供各位考生参考。
典型例题:
例1.曲线 的渐近线的条数为()
(A) 0 (B) 1 (C) 2 (D) 3
解析:∵ 为函数的间断点,且 ,∴ =1为垂直渐进线,而 ,故 不是渐进线,又∵ ,∴ =1为水平渐近线。函数没有斜渐近线,选(C)
例2.下列曲线中有渐近线的是()
(A) (B)
(C) (D)
解析:∵ , =0,∴y=x是y=x+ 的斜渐近线,选(C)
函数(曲线)渐近线的定义:
设点 为函数 对应曲线上的动点,若当点 无限远离原点时, 到直线L的距离趋于0,则称直线L为此函数(或曲线)的一条渐近线。
函数(曲线)渐近线的类型:
1)水平渐近线:若 存在,或 与 二者之一存在,则称直线 为函数 的水平渐近线。
2)铅直(或垂直)渐近线:若 ,或 与 二者之一成立,则称直线 为函数 的铅直(垂直)渐近线。
3)斜渐近线:若 , ,或 与 、 与 ,这二者之一成立,则称 为函数 的斜渐近侧的,也可能是单侧的。若上面极限只是在单个方向上存在(+∞或-∞,左极限或右极限),则渐近线是单侧的,否则是双侧的。
2)求铅直渐近线时,首先要找出函数的间断点,然后判断 或 、 是否成立,若有一个成立,则 为函数 的铅直(垂直)渐近线。
例3.曲线 的渐近线的条数为()
渐近分析方法及其应用
渐近分析方法及其应用渐近分析方法是一种在计算机科学中常用的分析方法。
其主要思想是通过分析算法在特定数据规模下的复杂度,来推断算法在更大规模的数据下的性能表现。
使用渐近分析方法可以对算法的时间复杂度、空间复杂度等进行分析,为我们在设计和优化算法时提供了很多有益的参考。
本文将介绍渐近分析方法的基本概念和应用场景,并结合具体案例进行分析。
一、渐近符号在渐近分析方法中,我们通常用渐近符号来表示算法的复杂度,这些符号包括:1. 大O符号:f(n) = O(g(n)),表示当n趋近于无穷大时,f(n)的增长速度不超过g(n)的某个常数倍。
也就是说,g(n)是f(n)的上界。
2. Ω符号:f(n) = Ω(g(n)),表示当n趋近于无穷大时,f(n)的增长速度不低于g(n)的某个常数倍。
也就是说,g(n)是f(n)的下界。
3. Θ符号:f(n) = Θ(g(n)),表示当n趋近于无穷大时,f(n)的增长速度与g(n)相等。
也就是说,g(n)既是f(n)的上界,也是f(n)的下界。
例如,对于一个函数f(n) = 4n + 3,我们可以用O符号表示为f(n) = O(n),因为当n趋近于无穷大时,4n + 3的增长速度不会超过n的某个常数倍。
类似地,我们可以得到f(n) = Ω(n),因为当n趋近于无穷大时,4n + 3的增长速度不会小于n的某个常数倍。
同时,我们还可以得到f(n) = Θ(n),因为4n + 3的增长速度与n相等。
二、应用场景渐近分析方法广泛应用于算法的设计和优化过程中,其主要应用场景包括:1. 分析算法的时间复杂度:我们可以通过对算法中循环结构、递归等进行渐近分析,来推断算法在不同数据规模下的时间复杂度。
这样,我们就可以评估算法的性能并进行优化。
2. 分析算法的空间复杂度:类似于时间复杂度,我们也可以通过渐近分析方法来评估算法的空间复杂度。
通过对算法中数据结构、变量等的内存占用情况进行分析,我们可以对算法在内存消耗方面进行优化。
渐近方法 —函数的展开
f ( z) a0 w0 ( z) a1w1 ( z) an wn ( z) o[wn ( z))] z z0
那么称此为 f ( x) 在 z 0 点的渐近展式。记为
f ( z ) an wn ( z ) z z0
n
注意:渐近展式与函数的级数展式不同:对确定的z值,渐近 展式的项数无限增多时,所得级数一般是发散的,但若满足 渐近展式的定义式,则当 z z0 时,取确定的项数n会得到 对函数非常好的近似。
n 1 n n
N
是
z z0
时,
f ( z ) 的一个直到N项的渐近展开式。
§ 2.2 渐近展开 证明: 首先证明
§ 2 渐近方法
wn ( z)
k n 1
是一个渐近序列。由
ak
的定义得
f ( z ) an wn ( z ) g k ( z ) o(wk ) f ( z ) an wn ( z ) ak 1wk 1 ( z ) hk ( z ) ak 1wk 1 ( z ) o(wk 1 )
N
n 0
是D中, z z0 时, f ( z ) 的一个渐近
N
幂级数展式,记为
f ( z ) an ( z z0 ) n
n 0
z z0
其中一种重要的特殊情形是在D中,当 z0 时,如果
an f ( z ) n o( z n ) n 0 z
N
则在D中,当 z 时 f ( z ) ~
§ 2.3 渐近展式的运算 推论2: 对 arg z ,当
§ 2 渐近方法
z
时有
f ( z ) an z n
【国家自然科学基金】_渐近方法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
动态误差系统分析(desa)方法 加权观测融合 保性能控制 不确定系统 不确定性 t-s模糊模型 鲁棒性 鲁棒h∞控制 高斯测度 马尔科夫跳跃参数 饱和执行器 预测控制 非线性参数化系统 非线性半参数回归模型 雷达散射截面 随机缺失 随机渐近稳定性 镇定 边折叠 输出反馈控制 自适应迭代学习控制 自校正wiener滤波器 自校正kalman滤波器 脉冲泛函微分方程 脉冲作用 脉冲 置信域 置信区间 终端滑模控制 线性ev模型 纵向数据 空间经济计量滞后模型 离散系统 电力系统 水平扭曲 正周期解 极大似然估计 有限时间收敛 时滞依赖 无穷时滞 整体解 摄动 拓扑优化 广义双线性系统 干扰抵消 局部线性估计 小波 奇异系统 奇异摄动 均匀化理论 均匀化 噪声统计估计 吸引性 同步
科研热词 线性矩阵不等式 稳定性 渐近正态性 渐近公式 时滞 非线性系统 自适应控制 线性矩阵不等式(lmi) h∞控制 输出反馈 网络控制系统 经验似然 渐近稳定性 渐近稳定 收敛性 均值 lyapunov函数 非脆弱控制 非线性 观测器 现代时间序列分析方法 模糊控制 时滞相关 平衡点 t-s模糊系统 稳定 状态观测器 状态反馈 滑模控制 渐近性质 时滞系统 收敛速度 广义系统 切换系统 全局渐近稳定性 全局渐近稳定 鲁棒镇定 鲁棒控制 缺失数据 矩量法 相合性 渐近波形估计 渐近分布 时变时滞 数值模拟 执行器饱和 干扰抑制 奇摄动 多传感器信息融合 周期解 变系数模型 反推
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
渐近方法—函数的展开课件
洛朗级数的渐近方法
洛朗级数的定义
洛朗级数是一种特殊的幂级数, 其各项的次数是负整数。洛朗级
数在复分析中有广泛的应用。
洛朗级数的性质
洛朗级数具有收敛性,即当x的 值在一定范围内时,级数的和是 有限的。此外,洛朗级数还具有 可积性,即其积分也是洛朗级数
。
洛朗级数的应用
洛朗级数在求解微分方程、积分 方程、概率论和复变函数等领域 有重要的应用。此外,洛朗级数 在量子力学和场论等领域也有广
渐近方法的定义和重要性
定义
渐近方法是一种们可以更好地理解函数在极限情况下的性质。
重要性
在数学和物理中,许多问题涉及到函数在极限情况下的行为。渐近方法为我们 提供了一种有效的工具来研究这些问题,帮助我们更好地理解数学和物理中的 基本概念和原理。
欧拉级数展开
欧拉级数展开是另一种函数展开的方法,它可以将一个函 数表示为无穷级数,其中每一项都是该函数的幂次与系数 的乘积。与幂级数展开不同的是,欧拉级数展开的每一项 都包含一个因子,该因子是函数的导数的阶乘。
欧拉级数展开的优点在于它可以处理一些具有特定性质的 函数,例如多项式和三角函数。此外,欧拉级数展开还可 以帮助我们解决一些积分方程和微分方程。
简单性
与直接求解函数表达式相比,渐 近展开更简单,易于理解和计算 。
渐近展开的优点和局限性
• 适用性:对于某些难以直接求解的函数,渐近展开可以提 供有效的近似解。
渐近展开的优点和局限性
近似误差
渐近展开只能提供函数在极限附近的近似值,无法提供精确解。
收敛性
某些情况下,渐近展开可能不收敛或收敛速度很慢,导致近似结果 不准确。
02
CATALOGUE
渐近展开的基本概念
差分方程奇异摄动问题的一种渐近方法
差分方程奇异摄动问题的一种渐近方法的正确性
渐近方法的正确性取决于所用的数值方法和算法的准确性以及求解差
分方程奇异摄动问题的准确性。
在实际应用中,必须对所选用的数值方法和算法进行严格的检验,以
确保求解的结果具有可靠性。
有时求解差分方程奇异摄动问题的数值方法
会因为数值下溢而产生不可接受的结果,因此必须考虑这种情况,这样才
能保证渐近准确性。
此外,使用渐近方法求解差分方程奇异摄动问题还需
要考虑以下几个方面:
(1)步长:即所采用的数值方法所允许的最小步长,否则结果可能会
出现循环现象,即均匀步长收敛越来越慢。
(2)极限:即求解差分方程奇异摄动问题的数值计算所允许的极限,
以确保计算结果的准确性。
(3)可靠性:要确保渐近方法的可靠性,必须考虑数值方法的可靠性,以确保最终结果的可靠性。
因此,只有在考虑了这些问题的前提下,才能保证渐近方法求解差分
方程奇异摄动问题的正确性。
数学物理中的渐进方法 李家春
数学物理中的渐进方法李家春(原创实用版4篇)目录(篇1)1.引言2.数学物理中的渐近方法的概念和作用3.渐近方法在数学物理中的应用4.渐近方法在实际问题中的应用5.结论正文(篇1)数学物理中的渐近方法是一门应用性较强的基础数学课程,在现代科学研究中,尤其是理论分析工作中,有着广泛的应用。
它是一种解决复杂数学物理问题的有效手段,能够帮助研究人员在面对复杂的问题时,以一种循序渐进的方式进行分析和求解。
渐近方法在数学物理中的应用主要体现在以下几个方面。
首先,它可以用来解决一些基本的数学物理问题,例如求解波动方程、量子力学中的薛定谔方程等等。
其次,渐近方法可以用来研究一些复杂的物理系统,例如大气动力学、海洋动力学、声学、光学等等。
在这些领域,渐近方法已经成为研究人员必不可少的数学工具。
此外,渐近方法在实际问题中也有着广泛的应用。
例如,在研究流体力学中的湍流现象时,渐近方法可以帮助我们理解流体的运动规律;在研究电磁学中的电磁波传播问题时,渐近方法可以帮助我们求解复杂的波动方程。
然而,尽管渐近方法在数学物理中有着广泛的应用,但并不是所有的研究人员都熟悉这一方法。
因此,本教材的写作目的是为了帮助研究人员更好地理解和应用渐近方法,从而提高他们在数学物理研究中的工作效率和质量。
综上所述,数学物理中的渐近方法是一门重要的数学课程,对于从事数学物理研究的人员来说,掌握这一方法是必不可少的。
目录(篇2)1.引言2.数学物理中的渐近方法的概念和应用3.渐近方法在各领域的重要性4.《数学物理中的渐近方法》修订版的特点和价值5.结论正文(篇2)正文”。
请从以下文本开始任务:数学物理中的渐进方法李家春数学物理中的渐近方法,是数学物理方法的续篇,是一门应用性较强的基础数学课程。
在现代科学研究中,主要是理论分析工作中,这类方法应用得相当普遍,它几乎已经成为力学、大气动力学、海洋动力学、声学、光学和其它物理专业研究人员必不可少的数学工具。
差分方程奇异摄动问题的一种渐近方法
差分方程奇异摄动问题的一种渐近方法差分方程是描述离散时间系统行为的数学工具。
而奇异摄动问题是指在一些情况下,差分方程中的一些项大小远远超过其他项,从而造成系统行为的剧烈变化。
解决差分方程奇异摄动问题的方法之一是渐近方法,即通过渐近分析近似求解差分方程并得到系统的渐近行为。
为了说明渐近方法,我们以一个简单的差分方程奇异摄动问题为例进行介绍。
假设我们有一个差分方程形式如下:x[n+1] = a·x[n] + b·x[n-1] + c·sin(d·x[n])其中x[n]表示第n个时间步的系统状态,a、b、c、d为常数。
在该差分方程中存在一个带有sin函数的项c·sin(d·x[n]),当d·x[n]为奇点时,这个项会变得非常大,从而对系统的行为产生显著影响。
因此,我们需要使用渐近方法来近似求解这个差分方程。
首先,我们可以将奇异摄动项c·sin(d·x[n])与其他项分开来考虑。
令y[n] = c·sin(d·x[n]),则原差分方程可以重写为:x[n+1]=a·x[n]+b·x[n-1]+y[n]y[n] = c·sin(d·x[n])我们考虑先解决y[n]的部分。
根据差分方程y[n] =c·sin(d·x[n]),我们可以通过线性递归迭代法来求解。
假设初始条件为y[0]=y_0 和 y[1]=y_1,则可以得到y[n]的递归表达式为:y[n]=a·y[n-1]+b·y[n-2]通过这种方式,我们可以得到y[n]的一个递推解。
然而,由于奇点的存在,该递推解会对系统的行为产生显著影响。
接下来,我们考虑如何求解x[n]的部分。
由于y[n]与x[n]之间存在一个非线性关系,我们不能直接使用递归迭代法求解。
因此,我们需要借助渐近方法。
【浙江省自然科学基金】_渐近方法_期刊发文热词逐年推荐_20140812
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词 推荐指数 投影方程 2 性能曲线 2 弹塑性 2 动力推覆 2 储液罐 2 飞秒脉冲 1 非线性 1 激光 1 渐近解 1 渐近性态 1 厄尔尼诺-南方涛动模型 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
2011年 科研热词 推荐指数 非线性 2 渐近解 2 面板数据 1 非线性方程 1 速度跟踪 1 行波解 1 自适应 1 渐近性态 1 泛函 1 永磁同步电机 1 时间效应 1 无限长区域 1 斜拉索 1 摄动 1 振幅 1 扰动 1 孤子 1 奇摄动 1 基于残差的检验 1 反推控制 1 厄尔尼诺/拉尼娜-南方涛动模型 1 匹配法 1 个体效应 1 vakhnemko方程 1 lyapunov函数 1 enso模型 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
科研热词 推荐指数 高阶距 1 非线性 1 队形控制 1 通信约束 1 调制识别 1 网络控制系统 1 稳定性 1 稳定度 1 矩阵论 1 相合性 1 渐近正态性 1 渐近性态 1 混合逻辑动态系统 1 控制与调度协同设计 1 投影核方法 1 微分不等式 1 小波调制 1 奇摄动 1 多智能体系统 1 半参数再生散度非线性模型 1 刀切方法 1 代数图论 1 h∞控制 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
函数渐近线的求法
函数渐近线的求法
函数渐近线是数学建模中常用的概念,它是函数表示的一个特殊状态,主要用于反映函数中某种特定性质的变化趋势。
它具有很强的抽象意义和综合意义,可以用于分析不同数据,并对比不同现象和状态。
本文主要介绍函数渐近线中求解法的概念和方法。
函数渐近线的定义:在函数F(x)的上下两个值之间,存在一个y 值,使得F(x)在x趋近于某一值的时候,y的值趋于某一值。
函数渐近线的求解:函数渐近线的求解方法通常有以下几种:
(1)利用解析方法:利用函数F(x)的参数关系,求解函数渐近线y值;
(2)利用数值方法:根据函数F(x)的定义、参数取值范围,利用计算机求函数渐近线的(x,y)点;
(3)利用拟合方法:对每一个F(x)取值,拟合其y值,以此绘制函数渐近线;
(4)利用归纳方法:根据函数F(x)的取值及数据的变化趋势,求出函数渐近线的范围及趋势;
(5)利用特殊函数求解:利用特殊函数求解函数渐近线,如对数函数等。
函数渐近线的应用:函数渐近线可以用于许多数学领域,如物理、经济、地质学等。
在物理学中,它可以用来研究物体的运动变化规律;在经济学中,它可以用来分析物价和收入的变化趋势;在地质学中,它可以用来描述地球表面的变化规律等。
总而言之,函数渐近线可以
提供科学家对自然界和社会状况的宏观分析和指导,为科学技术的发展和社会管理提供诸多依据。
综上所述,函数渐近线是一个重要的数学概念,可以用来描述不同数据之间的变化趋势,为科学研究提供综合分析方法和实用工具。
学习、应用和研究函数渐近线的方法,可以帮助我们更加深入地了解自然界及社会状况,从而更好地改善生活质量。
渐近方法—函数的展开
渐近方法—函数的展开
1.引言
渐近方法是分析数学中一种重要的方法,用来研究函数的极限特性以及它的极限行为。
渐近方法把一个函数展开成一系列有限的项,每一项上的指数小于给定的数。
这种展开可以帮助我们解决无限次操作的问题:比如,分数指数函数的极限、积分的收敛性、积分的复杂操作的计算等等。
2.渐近方法
渐近方法,又称函数展开,是一种计算极限值的方法。
它的基本思想是将函数展开成一系列多项式的形式,每一项的指数小于给定的数,这样可以把求函数极限变成求有限项的和的极限。
渐近方法用来求函数的极限,已经得到了广泛的应用。
可以用渐近方法来求解积分函数的极限,也可以用它来求解分数指数函数的极限,以及其他复杂的函数极限。
渐近方法也可以用来计算复杂的积分,因为它可以把无限次积分展开成有限项的形式,就可以用简单的操作来计算出结果。
3.渐近展开的应用
渐近展开的应用非常广泛,它把复杂的函数拆分成多个多项式,这样就可以显著的缩短计算过程,从而加快计算速度。
渐近展开也用于估计函数的局部性质,用来解决复杂的微积分问题,比如积分的收敛性、函数极限的计算、分数指数函数的极限等等。
《2024年非线性渗流方程解析方法研究及应用》范文
《非线性渗流方程解析方法研究及应用》篇一一、引言渗流现象广泛存在于自然界和工程领域中,如地下水流动、油藏开发等。
非线性渗流方程是描述这些现象的重要数学工具,其解析方法的研究对于理解渗流机制、优化工程设计和提高资源利用效率具有重要意义。
本文将重点研究非线性渗流方程的解析方法,并探讨其在实际应用中的价值。
二、非线性渗流方程概述非线性渗流方程是一类描述多孔介质中流体流动的偏微分方程,其形式复杂且具有高度非线性。
这类方程通常涉及到流体在多孔介质中的压力、饱和度、渗透率等参数,以及复杂的边界条件和初始条件。
由于非线性渗流方程的复杂性,传统的解析方法往往难以求解,因此需要发展新的解析方法。
三、非线性渗流方程的解析方法(一)渐近法渐近法是一种常用的非线性渗流方程解析方法。
该方法通过引入适当的近似和假设,将原问题简化为更易于处理的子问题。
在渐近法中,可以采用摄动法、分离变量法、尺度变换等方法来求解非线性渗流方程。
这些方法可以有效地求解一些具有特定边界条件和初始条件的问题,但在处理复杂问题时仍具有一定的局限性。
(二)数值解析法数值解析法是一种基于数值计算的非线性渗流方程解析方法。
该方法通过将原问题离散化,将连续的偏微分方程转化为离散的代数方程组,然后采用数值计算方法求解。
常见的数值解析法包括有限差分法、有限元法、边界元法等。
这些方法可以有效地求解复杂的非线性渗流方程,具有较高的精度和灵活性。
(三)其他解析方法除了渐近法和数值解析法外,还有一些其他的非线性渗流方程解析方法,如反演法、多尺度法等。
这些方法可以根据具体问题选择使用,以获得更准确的解。
四、非线性渗流方程的应用非线性渗流方程在地下水流动、油藏开发、污染物运移等领域具有广泛的应用。
通过解析方法求解非线性渗流方程,可以了解流体在多孔介质中的流动机制和分布规律,为工程设计和优化提供重要的依据。
例如,在油藏开发中,通过求解非线性渗流方程可以了解油气的流动规律和分布情况,为制定合理的开采方案提供依据;在地下水流动中,通过解析方法可以预测地下水的运动轨迹和水位变化情况,为地下水资源的保护和利用提供依据。
三类渐近线的计算方法
三类渐近线的计算方法
三种渐近线公式是:
1、水平渐近线:x→+∞或-∞时,y→c,y=c就是f (x)的水平渐近线;比如y=0是y=e^x的水平渐近线。
2、铅直渐近线:x→a时,y→+∞或-∞,x=a就是f (x)的铅直平渐近线;比如x=0是y=1/x的铅直渐近线。
3、斜渐近线:当x→∞时,y/x极限为某一常数k,则y=kx+b为斜渐近线。
渐近线特点:
无限接近,但不可以相交。
分为垂直渐近线、水平渐近线和斜渐近线。
当曲线上一点M沿曲线无限远离原点时,如果M到一条直线的距离无限趋近于零,那么这条直线称为这条曲线的渐近线。
需要注意的是:并不是所有的曲线都有渐近线,渐近线反映了某些曲线在无限延伸时的变化情况。
根据渐近线的位置,可将渐近线分为三类:水平渐近线、垂直渐近线、斜渐近线。
y=k/x(k≠0)是反比例函数,
其图象关于原点对称,x=0,y=0为其渐近线方程。
当焦点在x轴上时双曲线渐近线的方程是y=x。
当焦点在y轴上时双曲线渐近线的方程是y=x。
求曲线的渐近线方程的方法
丈 气
在 求 解过 程 中 只 要 取
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二
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为 求 出 另 一 个 并 表 为下 列 三 种形 式 之一
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文
献
《 【 〕数 学 手册 》 写 组 编 数 学 手册 人 民教 育 出 版社 编
「 幻李世 泽 代数 曲 线渐 近 线 的 一 种求 法 数 学 通 报
,
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
若 由上 式可 以 解 出
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则
即
为 曲线的 水 平 渐近 线
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Asymptotic MethodsLecturer:Xuesong Wu,ProfessorPre-requisitesLinear algebra,calculus(including Fourier/Laplace transforms),analysis of complex variable, ordinary and partial differential equations.(Knowledge of classical mechanics andfluid dynamics would be helpful but not essential.) Basic competency in English language:familiarity with mathematic terminology in English. Useful referencesO.M.Bender&S.A.Orszag Advanced Mathematical Methods for Scientists and Engineers. M.H.Holmes Introduction to Perturbation Methods.E.J.Hinch Perturbation Methods.M.Van Dyke Perturbation Methods in Fluid Mechanics.J.Kevorkian&J.D.Cole Perturbation Methods in Applied Mathematics.A.H.Nayfeh Perturbation Methods.Note:This course may be called asymptotic analysis or perturbation methods. Teaching arrangement30lectures and plus5tutorials.Extensive printed notes;5Question Sheets plus solutions(no assessed coursework).General descriptionMany mathematical problems arising from sciences and engineering often consist of small or large parameters.In exceptional cases(e.g.certain types of linear ordinary/partial differential equations),the problem can be solved exactly,often by means of an integral transformation(place or Fourier transform),and the solution may then be expressed in the form of an integral,referred to as integral representation.Numerical evaluation by using a computer,though straightforward nowadays,may not be most efficient.Moreover,the interest is often in the analytical property of the solution when the parameter or variable is large,and it is then desirable to derive an ana-lytical formula which approximates the integral for asymptotically large values of the parameter of variable.Such a formula is referred to as asymptotic representation of the integral.In general,the mathematical problems formulated are so complex(e.g.nonlinear)thatfinding an exact analytical solution in closed form is impossible.However,because of the presence of a large or small parameter,approximate solutions may be constructed in the form of asymptotic expansions or asymptotic series,and the original system systematically reduced to a simpler one,which can be solved analytically or numerically.The resulting solution represents afirst-order approximation,which may be further improved by seeking higher-order corrections.A range of powerful techniques and methods have been developed,each pertaining to a specific mathematical feature of the problem.They represent some of the most effective and important tools,which are being widely used by researches in both natural and engineering sciences. Aims&objectivesThis advanced course presents a systematical introduction to asymptotic methods,which form one of cornerstones of modern applied mathematics.The main ideas and various techniquesfor deriving asymptotic representations of integrals,and for constructing appropriate solutions will be explained.This is primarily a method course,but some important applications to classical mechanics andfluid mechanics will be demonstrated.Historically these subjects directly motivated the development of several key methods.The intended learning outcomes for students are•To familiarise with major asymptotic methods available,and to acquire a thorough un-derstanding of key ideas involved and mathematical contexts to which these methods are applicable.•To acquire basic skills for solving problems of‘textbook level’.•To acquire the ability of applying/modifying/extending relevant methods to unfamiliar problems,such as those emerging from research topics or practical applications.Main topics1.Asymptotic approximationConventional converging series,divergent series and asymptotic series;asymptotic versus Taylor expansions.2.Asymptotic representation of integralsIntegrals of Laplace type:Laplace’s method,Watson’s Lemma.Integrals of Fourier type:Method of stationary phase.Integral in complex plane:Method of steepest descent.Applications.3.Matched asymptotic expansionOrdinary and partial differential equations with small parameters,regular expansions.Singular asymptotic perturbations:notion of‘boundary layer’,inner and outer expansions.Overlap region.Matching of the asymptotic expansions.Location of the boundary layer.Composite approximation.Singular perturbation problem with an inner layer.4.Methods of multiple scalesMethod of strained coordinates;Poincare-Lindstedt method,periodic solutions.Quasi-periodic solutions,secular terms&solvability condition.Multiple-scale methods,averaging method.Nonlinear oscillation:frequency response,sub/super-harmonic resonance,hysteresis.5.WKB MethodTurning point problems,and analysis of transition layers.Ray tracing,caustics.Importance of asymptotic methodsThe importance of asymptotic methods may be appreciated by looking at how they were originated.1.Classical analysis and special functions(Laplace,Legendre,Poisson,Cauchy)2.Specific applications in science and engineering,e.g.celestial mechanics(Poincare),wave mechanics(classical or quantum),fluid mechanics(Prandtl).Methods developed have become•A fundamental analytical tool that has been,and is still being,used to prove rigorous theorems in many branches of pure or applied mathematics(e.g.existence®ularity of solutions to differential equations,approximation theory).•Powerful methods for tackling many increasingly challenging problems in applied sciences and engineering,which often require a sophisticated combination/extension of existing methods.Most methods were developed before1970s,i.e.before computers became powerful and easily accessible.The availability of powerful computers and software raises the equation: what is the role of asymptotic methods in the era of computer?1.Analytical properties cannot be readily extracted from numerics.2.Guide numerical computations:mesh size,algorithms,validation,framework for interpret-ing numerical results.3.Asymptotic analysis and reduction allow us to identify the key physical factors,and pro-vides essential insights into complex problems.4.Many classical and emerging problems remain unsolvable even by the most powerful com-puters because they involve multi-scales and multi-physics(e.g.turbulentflows around aircrafts;weather forecast;combustion,aeroacoustics).Computers broaden the role of asymptotic methods:Before the era of computer:asymptotically reduced systems had to be analytically tractable;Now in the era of computer:reduced systems only need to be numerically tractable sys-tems.5.A general methodology in scienceWell-known theories viewed from the perspective of asymptotic reduction,e.g.•Einstein’s Special Relativity theory−−→Newton’s mechanics in the limit of V/c 1.•Boltzmann’s equation−−→Continuum model,pressible Navier-Stokes equa-tions when Knutsen number Kn=L/λ 1−−>Compressible Euler equation if the Reynolds number Re 1−−>Boundary layer theory−−>Incompressible Navier-Stokes equations the Mach number M=V/a 1.Often works in the opposite direction,i.e.extend a less comprehensive/complete theory in such a fashion that the original theory is an asymptotic limit.Examples(To corroborate the points,and to illustrate the‘flavour’of the problems tackled and the general‘philosophy’involved.)Gamma functionΓ(x)≡ ∞0t x−1e−t dt(x>0is real).If x=n(an integer),Γ(n)=(n−1)!,a factorial,suggesting thatΓmust be very large for x 1.But how large precisely?Can we express it in terms of elementary functions?Stirling’s formula for x 1:Γ(x)∼x x e−x(2π2.Remark:Computing the valueΓfor any given x is trivial,but results such as Stirling’s formula cannot be established purely by numerical means.Airy equation&functionw (x)−xw=0(x is real)Two linear independent solutions:Ai(x)and Bi(x).Ai(x)has the integral representationAi(x)=13+xt)dt.Evaluation is straightforward for any moderate values of x,but tricky for large x.(Why?) Asymptotic representation for x>0and x 1,Ai(x)∼e−ζ2x 1ζs,Ai(−x)∼12x 14) s=0(−1)s a2s4) s=0(−1)s a2s+1 3x3(216)s s!.Remarks:1.Evaluating Ai for large x;complementary to numerical means.2.Asymptote cannot readily be extracted from numerics;need analytic methods.3.The series: s=0(−1)s a s。