当前位置: 首页 > article >正文

数一考研复习之拉格朗日中值定理在求解函数极限中的应用,

        

        最近在复习考研数学,只是简单做题过于乏味,因此便总结了一些笔记,后续若有空,也会将自己的复习笔记分享出来。本篇,我们将重点讲解拉格朗日中值定理在求解函数极限中的应用。同时,作者本人作为python领域创作者,还将在本文分享使用sympy求解高数中函数极限的方法,自此,日后的学习中除了desmos绘制图像外,我们又多了一个来验算我们求解极限结果是否正确的工具了。

目录

高数极限考点

函数极限求解技巧

拉格朗日中值定理回顾

拉格朗日中值定理拓展到求解函数极限

常见误区

例题


极限考点

          就一元函数极限来说,其在数一中常见的考点如下:

        其中,无论是数列还是函数,极限值的求解往往是每年必出的题目。

函数极限求解技巧

  1. 函数极限性质

  2. 重要极限

  3. 等价无穷小

  4. 洛必达法则

  5. 拉格朗日中值定理

  6. 泰勒公式

        这里要说明的是,在求解极限时,根据自变量的取值,我们可以将其分为:自变量趋于无穷大的极限,自变量趋于0的极限以及自变量趋于有限值x0的极限这三类。但是,实际上这三类在数一函数极限考察的范围内,最后统统都可以转换为自变量趋于0的极限。

\lim_{x\to\infty}f(x)=\lim_{t\to0} f(\frac{1}{t})

\lim_{x\to\ x_{0}}f(x-x_{0})=\lim_{t\to0}f(t),t=x-x_0 

        这是因为函数极限的求解中只有当自变量x趋于0时,泰勒公式才可以使用。而泰勒公式又是上边六种方法中的重点考察对象。毫不夸张地说,整个高数上册的极限都是围绕它所展开,实际上,数一中的函数极限题目,只要你愿意,没有什么是泰勒展开一下解决不了的。

拉格朗日中值定理回顾

拉格朗日中值定理: 

                设f(x)在闭区间[a,b]上连续,在开区间(a,b)内可导,则至少存在一点\varepsilon\in (a,b) 

        使f(b)-f(a)={f}'(\varepsilon )(b-a) .

说明

        拉格朗日中值定理的几何意义实际上就是若连续曲线y=f(x)在点A(a,f(a)),B(b,f(b))之间的每一点处都有不垂直于x轴的切线(函数在开区间(a,b)内可导),则曲线在A,B之间至少存在一点P(\epsilon ,f(\epsilon ))使得该点处的切线与割线AB平行,即二者斜率相等。

拉格朗日中值定理拓展到求解函数极限

        设三函数f(x),g(x),h(x)都满足拉格朗日中值定理成立条件,那么:

\lim_{x\rightarrow x_0}f(g(x))-f(h(x))=\lim_{x\rightarrow x_0}{f}'(\epsilon )(g(x)-h(x))

        其中,\epsilon介于\lim_{\rightarrow x_0}h(x)\lim_{x\rightarrow x_0}g(x)之间。

        注意,若\lim_{x\rightarrow x0}{f}'(\epsilon )=C,C为任意不为0常数,那么直接将其替换为C即可,若我们将\epsilon看作x后\lim_{x\rightarrow x_0}f'(\varepsilon)=0,C为任意常数,那么{f}'(\epsilon )可以看做关于x的函数,接着使用等价无穷小或泰勒公式展开来计算其结果。

        以上便是拉格朗日定理求解函数极限的精髓。这里要注意的是,拉格朗日中值定理主要用来化简极限,并不能直接求解极限。

常见误区

     在使用拉格朗日中值定理'化简'极限时,有三个坑要避开,主要集中在:

  1. 原极限形式上不满足能够使用拉格朗日中值定理的样式。
  2. \lim_{x\rightarrow x0}{f}'(\epsilon )极限结果未定。
  3. g(x)与h(x)不能为同一个函数的简单线性变换,比如g(x)=2x,h(x)=x。

例题

        例子是最好的学习工具,接下来我将分享四道题目来阐明这一定理的常见误区,并给出每一步的详细结果。最后,我们还将使用python中的sympy库来求解上述四道极限题目来验证我们求解结果正确与否。

  1. \lim_{x\rightarrow 0}\frac{\cos(\sin(x)) -\cos(x)}{x^{4}} (\lim_{x\rightarrow x_0}f'(\varepsilon)=0的情形,需要继续等价无穷小或泰勒公式求解

解:原式=\lim_{x\rightarrow0}\frac{(x-\sin(x))\sin(\epsilon)}{x^{4}},其中x-\sin(x)\sim\frac{1}{6}x^{3}

       原式=\lim_{x\rightarrow 0}\frac{1}{6}\frac{\sin(\varepsilon )}{x}

       考虑到\lim_{x\rightarrow 0}\varepsilon介于\lim_{x\rightarrow 0}x\lim_{x\rightarrow 0}\sin(x)之间,即\lim_{x\rightarrow 0}\sin(\varepsilon)=0

       原式=\lim_{x \rightarrow 0}\frac{1}{6}*1=\frac{1}{6}

sympy验证:

import sympy as sp
'''
sp.limit()函数参数详解:
e:极限表达式,使用定义过的变量和sp.函数名来书写
z:极限自变量
z0:极限自变量趋于的值
dir:左极限还是右极限,用'+','-'表示
'''
#定义x与y这两个符号变量
x=sp.Symbol('x')
y=sp.Symbol('y')
#极限表达式
expression=(sp.cos(sp.sin(x))-(sp.cos(x)))/(x**4)
print(f'原式极限={sp.limit(e=expression,z=x,z0=0)}')#使用sp.limit求解

结果:

2.\lim_{x\to0}\frac{e^{x^2}-e^{2-2\cos(x)}}{x^4}(\lim_{x\rightarrow x_0}f'(\varepsilon)=C的情形)

 原式=\lim_{x\to0}\frac{x^2-(2-2\cos(x))}{x^4}e^{\varepsilon }

 原式=\lim_{x\to0}\frac{x^2+2\cos(x)-2}{x^4}f'(\varepsilon )

原式=\lim_{x\to0}\frac{x^2+2(1-\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{24}x^4+O(x^4))-2}{x^4}e^{\varepsilon } 

原式=\lim_{x\to0} \frac{\frac{1}{12}x^4+O(x^4)}{x^4}e^{\varepsilon }

考虑到\lim_{x\to0}\varepsilon介于\lim_{x\to0}x^2\lim_{x\to0}2-2\cos(x)之间,即\lim_{x\to0}\varepsilon=0

原式=\lim_{x\to0} \frac{\frac{1}{12}x^4+O(x^4)}{x^4}*\lim_{\varepsilon\to0}e^{\varepsilon}

原式=\lim_{x\to0}\frac{1}{12}*1

原式=\frac{1}{12}

 sympy验证

import sympy as sp
x=sp.Symbol('x')
sp.init_printing()#latex格式,分数输出后更好看一些
expressions=(sp.exp(x**2)-sp.exp(2-2*sp.cos(x)))/x**4
result=sp.limit(expressions,x,0)
result

结果:


http://www.kler.cn/a/574436.html

相关文章:

  • 贪心算法二
  • DAIR-V2X-R数据集服务器下载
  • 社区智慧养老标准规范全解析
  • 电力杆塔倾斜监测装置:守护电网安全的智能卫士
  • 算法-回溯篇07-复原 IP 地址
  • 基于Spring Boot的健美操评分管理系统设计与实现(LW+源码+讲解)
  • DeepSeek + 沉浸式翻译 打造智能翻译助手
  • ctf网络安全比赛有一张图片怎么查看
  • 在Blender中给SP分ID通道图
  • [Python入门学习记录(小甲鱼)]第4章 分支与循环
  • Python学习第十天
  • 【搜索】P3654 First Step (ファーストステップ)
  • transformer架构解析{掩码,(自)注意力机制,多头(自)注意力机制}(含代码)-3
  • 个人博客自动化测试报告
  • Rust语言基础知识详解【七】
  • 自然语言处理:k均值聚类算法
  • nodejs去除本地文件html字符
  • 数据结构拓展:详解realloc(C++)
  • 【RabbitMQ】Spring Boot 结合 RabbitMQ 完成应用间的通信
  • HCIA-IP路由动态-RIP