淺談高等數(shù)學(xué)(4)
在本期內(nèi)容開始前,先勘誤一個上次文章中的問題:關(guān)于“可導(dǎo)”的概念,當(dāng)
時的極限不存在并非只有
不趨于0和該處沒有定義兩種情況。然而,凡是這個極限不存在的情況,都稱為不可導(dǎo)。
另外介紹一個前述概念“無窮大”:
定義? 若函數(shù)當(dāng)
時,其絕對值能大于任何一個正數(shù),那么稱函數(shù)
是當(dāng)
時的無窮大,記作
(請注意,雖說這么記,但此時極限是不存在的)
還有同濟版高等數(shù)學(xué)教材的鏈接:
https://pan.baidu.com/s/1Qcg8v3odXoTHLmzcXug_3Q?pwd=5230?
提取碼:5230
第四期:趨近速度(1)
(無窮小的比較? 等價無窮小替換)
高等數(shù)學(xué)中,把“趨近”研究得透徹實在是一項繁雜的工程。極限告訴了你函數(shù)趨近于什么數(shù),導(dǎo)數(shù)通過趨近的手段定量地告訴了你函數(shù)的變化趨勢,這是前述內(nèi)容帶給你的體會。而我們似乎還缺少“比較”——不同函數(shù)之間的比較:有些函數(shù)當(dāng)自變量趨于同一個數(shù)時,函數(shù)值也趨近于同一個數(shù),但他們趨近的速度卻是有相同也有不同的(感覺和導(dǎo)數(shù)有相似之處嗎?能將這個直覺上的相似轉(zhuǎn)為數(shù)學(xué)語言嗎?這值得思考,且在今后大為有用)。下面兩張圖直觀地體現(xiàn)了這一點。

圖1中有許多不同的函數(shù)曲線:(紅),
(綠),
(橙,不屬于定義的區(qū)域仍顯示橙線系軟件bug),
(藍),
(紫)。這五條曲線在離原點遠處大不相同,但又有共同點:它們在
時的極限都為0。并且,仔細觀察,我們又發(fā)現(xiàn),這些函數(shù)甚至在原點附近近乎重合;換句話說,這些函數(shù)趨于0的速度是“快慢相仿”的。那不由得會引發(fā)我們的思考:那在趨于0時,它們是否可以看作是同一個函數(shù)呢?事實上,在某些情況下(注意這個“某些情況”,自己別想當(dāng)然),確實可以。用通俗的語言來說,如果兩個函數(shù)當(dāng)自變量趨于同一個數(shù)時,函數(shù)值也趨近于同一個數(shù),而且趨近的速度又是“一樣快”的,那么這兩個函數(shù)就是等價無窮小。這里的“等價”,就是說如果趨近速度“一樣快”,它們就可以在某些情況下看作一個函數(shù)。

看完了那種最特殊的情況,我們來看看那些一般情況。圖中分別為(綠),
(藍),
(紫),
(紅)。它們趨于0的速度顯然不同,通過圖像就可以得知。例如綠線收斂速度比藍線快,紫線收斂速度也比藍線快。但我要是這么說,就體現(xiàn)不出紫線和綠線中哪個比藍線收斂得快更多。于是我們想到了一個方法——求比值。過程很簡單:
? ? ? ??
對比兩個式子:我們發(fā)現(xiàn),與
“具有可比性”,也就是說“在一個量級上”,這時稱這兩個函數(shù)是“同階無窮小”。而
與
當(dāng)
時相比,
對
來說可以看作0(無窮?。諗?strong>快得多,反過來
對
來說可以看作無窮大,收斂慢得多。這時我們說
是比
高階的無窮小,反過來
是比
低階的無窮小。我們從圖像上也清晰地看到這樣的變化趨勢:取一個離0很近的值,此時二次函數(shù)曲線比直線距離0接近得多。理解了這些概念,我們再次強調(diào):無窮小是一個函數(shù),當(dāng)自變量趨于某個數(shù)(或無窮大)時趨于0的函數(shù)。然后,給出如下定義:
定義? 設(shè)與
是在自變量的同一個趨近過程(
)中的無窮小。
? ?? 若(或
),則稱
是比
高階的無窮小,
是比
低階的無窮小,記作
。
? ?? 若(
為常數(shù)),則稱
與
是同階無窮小。
? ? ?若,則稱
與
是等價無窮小,記作
。
? ?? 若與
是同階無窮小,則稱
是關(guān)于
的
階無窮小。
那不由得產(chǎn)生了下一個問題:我們?nèi)ネ诰蜻@樣的一套理論有何最終目的?正如前述,當(dāng)然是為了提高考試成績使求極限更為簡潔——可以利用等價無窮小將一些難以處理的函數(shù)(三角,反三角,對數(shù),指數(shù),雙曲……)統(tǒng)統(tǒng)轉(zhuǎn)化為多項式。
順著這樣的思路,我們發(fā)現(xiàn),
定理? 若,且
存在,則
? ??
這個定理告訴我們,被求極限式子的一個因式可以用與之等價的另一個因式相替換。那如果是加減運算呢?例如的值,如果將
替換為
,那么極限值就是0了,然而事實上,
。許多等價無窮小替換公式(也包括上述的那個例子)超出我們目前的能力范圍,在之后更新到洛必達法則時會輕松很多。
等價無窮小替換還可以這樣理解:例如,我們將其表示為
的形式,就能方便地得到
這恰是利用了
這些等價無窮小公式。