极限什么时候需要区分正负,什么时候不需要区分正负?

一、前言 前言 - 荒原之梦

在高等数学的一些题目中(假设变量为 $x$),我们会遇到需要区分:
$\textcolor{lightgreen}{\blacklozenge}$ $x \rightarrow 0^{+}$ 和 $x \rightarrow 0^{-}$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacklozenge}$ $x \rightarrow k^{+}$ 和 $x \rightarrow k^{-}$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacklozenge}$ $x \rightarrow + \infty$ 和 $x \rightarrow – \infty$
的情况(其中 $k$ 为常数)。

以及不需要区分正负,只需要考虑:
$\textcolor{lightgreen}{\blacksquare}$ $x \rightarrow 0$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacksquare}$ $x \rightarrow k$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacksquare}$ $x \rightarrow \infty$
的情况。

那么,我们该怎么判度一个含有极限的极限式子是否需要考虑极限的正负呢?

在本文中,「 」将通过思路图和例题,为同学们讲清楚这个问题。

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通过画图理解函数与数列之间相互嵌套复合后的敛散与单调性

一、前言 前言 - 荒原之梦

函数与数列具有很多相似的性质,例如敛散性和单调性等,但毕竟函数是一个基于“连续”的数学概念,而数列是一个基于“离散”的数学概念,所以,函数和数列之间也存在着诸多的区别。

那么,如果让函数和数列,通过嵌套复合的方式组成新的数列,则新数列的敛散性和单调性会呈现出来什么样的性质呢,我们该如何快速、形象又准确地判断出来这些性质呢?

在本文中,「 」将使用“ ”解法和传统解法两种方法为同学们提供一些求解此类问题的全新思路,希望可以帮助同学们提升解决这类问题的速度并理清相关思路。

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对“二阶嵌套分式”的一种快速变形定理

一、前言 前言 - 荒原之梦

在做数学题的时候,掌握一些计算技巧,可以帮助我们加快解题速度。在本文中,「荒原之梦考研数学」就给同学讲解一下形如下面这个“嵌套分式”的快速等价变形计算方法:

$$
\frac{a/b}{c/d}
$$

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荒原之梦网恭贺新春:2025 乙巳蛇年

图解随机变量和样本观测值的联系与区别

一、前言 前言 - 荒原之梦

在概率统计中,随机变量和样本观测值(或“样本的特征值”)是两个相关但不相同的概念。但是,在学习的过程中,随机变量和样本的观测值一般都是用数字进行表示的,此时,稍不注意就可能忽略了其中存在的区别。

所以,在本文中,「荒原之梦考研数学」将使用图解的方式为同学们讲解清楚这两个概念之家的联系和区别。

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对含有 $\sin$ 或 $\cos$ 的被积函数做分部积分一般要做两次

一、题目题目 - 荒原之梦

$$
\begin{aligned}
I_{1} & = \int_{0}^{\infty} \mathrm{e}^{- \alpha x} \cdot \textcolor{lightgreen}{\cos} \left( \beta x \right) \mathrm{~d} x = ? \\ \\
I_{2} & = \int_{0}^{\infty} \mathrm{e}^{- \alpha x} \cdot \textcolor{pink}{\sin} \left( \beta x \right) \mathrm{~d} x = ?
\end{aligned}
$$

其中,$\alpha > 0$.

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经验分布函数的图形化理解

一、前言 前言 - 荒原之梦

是考研数学大纲中的一个“冷门”知识点,考察频次较低。但是,对于考研的学子们来说,再“冷门”的知识点,我们都要认真学习。

在本文中,「荒原之梦考研数学」将结合离散型随机变量的分布函数和直观形象的示意图,让同学们快速理解什么是“ ”。

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峰式 (FENG Type) 图形法:直观地理解数列及数列的基本性质

一、前言 前言 - 荒原之梦

在高等数学中,我们一般会用 “$\{ x_{n} \}$” 或者 “$\{ y_{n} \}$” 表示数列,数列和函数有很多异同点,要想深入地理解数列,首先就要明白什么是数列,以及数列的敛散性。

在本文中,「荒原之梦考研数学」将使用通俗易懂的解释,为同学们讲明白数列的那些事。

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