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淺談高等數(shù)學(xué)(4)

2022-01-28 14:41 作者:-YD-LM-  | 我要投稿

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,%5Cfrac%7B%5CDelta%20y%7D%7B%5CDelta%20x%7D當(dāng)%5CDelta%20x%5Cto0時的極限不存在并非只有%5CDelta%20y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)f(x)當(dāng)x%5Cto%20x_0(%5Cinfty)時,其絕對值能大于任何一個正數(shù),那么稱函數(shù)f(x)是當(dāng)x%5Cto%20x_0(%5Cinfty)時的無窮大,記作%5Clim_%7B%5C%5C%20%5C%2C%5C%2Cx%5Cto%20x_0%5C%5C(x%5Cto%5Cinfty)%7Df(x)%3D%5Cinfty.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)

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 等價無窮小

圖1中有許多不同的函數(shù)曲線:f_1(x)%3Dx(紅),f_2(x)%3D%5Csin%20x(綠),f_3(x)%3D%5Ctan%20x(-%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%5Cleq%20x%5Cleq%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D)(橙,不屬于定義的區(qū)域仍顯示橙線系軟件bug),f_4(x)%3D%5Cln%20(x%2B1)(藍),f_5(x)%3De%5Ex-1(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x%5Cto0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)。

圖2 非等價無窮小

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f_1(x)%3Dx(綠),f_2(x)%3D2x(藍),f_3(x)%3Dx%5E2(紫),f_4(x)%3D%5Csqrt%20x(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:

%5Clim_%7Bx%5Cto%200%7D%5Cfrac%7Bf_1(x)%7D%7Bf_2(x)%7D%3D%5Clim_%7Bx%5Cto%200%7D%5Cfrac%7Bx%7D%7B2x%7D%3D%5Cfrac12%EF%BC%881%EF%BC%89? ? ? ??%5Clim_%7Bx%5Cto%200%7D%5Cfrac%7Bf_3(x)%7D%7Bf_2(x)%7D%3D%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%7Bx%5E2%7D%7B2x%7D%3D%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%20x2%3D0.%EF%BC%882%EF%BC%89

對比兩個式子:我們發(fā)現(xiàn),f_1(x)f_2(x)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f_3(x)f_2(x)當(dāng)x%5Cto0時相比,f_3(x)f_2(x)來說可以看作0(無窮?。諗?strong>快得多,反過來f_2(x)f_3(x)來說可以看作無窮大,收斂慢得多。這時我們說f_3(x)是比f_2(x)高階的無窮小,反過來f_2(x)是比f_3(x)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)%5Calpha%5Cbeta是在自變量的同一個趨近過程(x%5Cto%20x_0%2Cx%5Cto(%5Cpm)%5Cinfty)中的無窮小。

? ?? 若%5Clim%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Calpha%7D%3D0(或%5Clim%20%5Cfrac%7B%5Calpha%7D%7B%5Cbeta%7D%3D%5Cinfty),則稱%5Cbeta是比%5Calpha高階的無窮小,%5Calpha是比%5Cbeta低階的無窮小,記作%5Cbeta%3Do(%5Calpha)

? ??%5Clim%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Calpha%7D%3Dc%5Cnot%3D0c為常數(shù)),則稱%5Cbeta%5Calpha是同階無窮小。

? ? ?%5Clim%20%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Calpha%7D%3D1,則稱%5Cbeta%5Calpha是等價無窮小,記作%5Calpha%5Csim%5Cbeta。

? ??%5Cbeta%5Calpha%5Ek(k%3E0)是同階無窮小,則稱%5Cbeta是關(guān)于%5Calphak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%5Calpha%5Csim%5Cwidetilde%5Calpha%2C%5Cbeta%5Csim%5Cwidetilde%5Cbeta,且%5Clim%5Cfrac%7B%5Cwidetilde%5Cbeta%7D%7B%5Cwidetilde%5Calpha%7D存在,則

? ??%5Clim%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Calpha%7D%3D%5Clim%5Cfrac%7B%5Cbeta%7D%7B%5Cwidetilde%5Cbeta%7D%5C%2C%C2%B7%5Clim%5Cfrac%7B%5Cwidetilde%5Cbeta%7D%7B%5Cwidetilde%5Calpha%7D%5C%2C%C2%B7%5Clim%5Cfrac%7B%5Cwidetilde%5Calpha%7D%7B%5Calpha%7D%3D%5Clim%5Cfrac%7B%5Cwidetilde%5Cbeta%7D%7B%5Cwidetilde%5Calpha%7D.

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%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%7Bx-%5Csin%20x%7D%7Bx%5E3%7D的值,如果將%5Csin%20x替換為x,那么極限值就是0了,然而事實上,x-%5Csin%20x%5Csim%5Cfrac16x%5E3(x%5Cto0)。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%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%7B%5Ctan%20x-%5Csin%20x%7D%7B%5Csin%5E3x%7D%3D%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%7B%5Ctan%20x(1-%5Ccos%20x)%7D%7B%5Csin%5E3x%7D,我們將其表示為%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%7B(x%5C%2C%C2%B7%5Cfrac%7B%5Ctan%20x%7D%7Bx%7D)(%5Cfrac12x%5E2%5C%2C%C2%B7%5Cfrac%7B1-%5Ccos%20x%7D%7B%5Cfrac12x%5E2%7D)%7D%7B(x%5C%2C%C2%B7%5Cfrac%7B%5Csin%20x%7D%7Bx%7D)%5E3%7D的形式,就能方便地得到%5Clim_%7Bx%5Cto0%7D%5Cfrac%7Bx%5C%2C%C2%B7%5Cfrac12x%5E2%7D%7Bx%5E3%7D%3D%5Cfrac12.這恰是利用了%5Csin%20x%5Csim%20x%2C%5Ctan%20x%5Csim%20x%2C1-%5Ccos%20x%5Csim%5Cfrac12x%5E2(x%5Cto0)這些等價無窮小公式。

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