极限的定义

定义 1:数列的极限

$\lim_{n \to \infty} x_{n} = A$ 等价于:

对于 $\forall \varepsilon > 0$, $\exists$ 正整数 $N$, 使得当 $n > N$ 时,有 $\left| x_{n} – A \right| < \varepsilon$.

其中,$A$ 是一个有限数.

若一个数列 $\left\{ x_{n} \right\}$ 存在极限,就称该数列 $\left\{ x_{n} \right\}$ 收敛,否则,就称该数列 $\left\{ x_{n} \right\}$ 发散.

定义 2:函数的极限

$\lim_{x \to \infty} f \left( x \right) = A$ 等价于:

对于 $\forall \varepsilon > 0$, $\exists$ 正数 $X$, 使得当 $\left| x \right| > X$ 时有 $\left| f \left( x \right) – A \right| < \varepsilon$.

类似地,可定义函数的单侧极限 $\lim_{x \to + \infty} f \left( x \right) = A$ 和 $\lim_{x \to – \infty} f \left( x \right) = A$.

注意:

在函数极限情形下 $x \to \infty$ 与数列极限中 $n \to \infty$ 的意义不同:在函数中,$x \to \infty$ 指的是 $x \to \pm \infty$, 而在数列中,$x \to \infty$ 指的是 $n \to + \infty$.

需要注意的是,在函数中,虽然 $x \to \infty$ 指的是 $x \to \pm \infty$, 但是,如果题目只说了 $x \to \infty$, 我们就只需要考虑 $x \to + \infty$ 这一种情况即可,这算是一个做题时的惯例(例如这道题).

不过,在函数中,如果说了 $x \to a$, 其中 $a$ 是一个常数或者表示某个常数的符号,则就需要分别考虑 $x \to a^{-}$ 和 $x \to a^{+}$ 这两种极限,因为这涉及到一点处的极限是否存在的问题.

定义 3:函数的极限

$\lim_{x \to x_{0}} f \left( x \right) = A$ 等价于:

对于 $\forall \varepsilon > 0$, $\exists$ 正数 $\delta$, 使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $\left| f \left( x \right) – A \right| < \varepsilon$.

类似地,可以定义 $f \left( x \right)$ 当 $x \to x_{0}$ 时的左极限 $f \left( x_{0}^{-} \right)$ 和右极限 $f \left( x_{0}^{+} \right)$:

$$
\begin{aligned}
f \left( x_{0}^{-} \right) & = \lim_{x \to x_{0}^{-}} f \left( x \right) = A \\ \\
f \left( x_{0}^{+} \right) & = \lim_{x \to x_{0}^{+}} f \left( x \right) = A
\end{aligned}
$$


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极限的基本性质

数列极限的基本性质

定理 1:极限的不等式性质

设 $\lim_{n \to \infty} x_{n} = a$, $\lim_{n \to \infty} y_{n} = b$.

推论:

(1)若 $a > b$, 则 $\exists N$, 当 $n > N$ 时有 $x_{n} > y_{n}$;

(2)若 $n > N$ 时 $x_{n} \geqslant y_{n}$, 则 $a \geqslant b$.

定理 2:收敛数列的有界性

若数列 $\left\{ x_{n} \right\}$ 收敛,则数列 $\left\{ x_{n} \right\}$ 有界.

所谓“有界”就是指:$\exists$ 常数 $M > 0$, $\left| x_{n} \right| \leqslant M$, $n = 1, 2, 3, \cdots$.

函数极限的基本性质

定理 3:极限的不等式性质

设 $\lim_{x \to x_{0}} f \left( x \right) = A$, $\lim_{x \to x_{0}} g \left( x \right) = B$, 则:

(1)若 $A > B$, 则 $\exists \delta > 0$ 使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $f \left( x \right) > g \left( x \right)$;

(2)若 $\exists \delta > 0$, 使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $f \left( x \right) \geqslant g \left( x \right)$,则 $A \geqslant B$;

(3)若 $\exists \delta > 0$, 使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $f \left( x \right) > g \left( x \right)$,则 $A \geqslant B$.

推论(极限的保号性):

设 $\lim_{x \to x_{0}} f \left( x \right) = A$, 则:

(1)若 $A > 0$, 则 $\exists \delta > 0$ 使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $f \left( x \right) > 0$;

(2)若 $\exists \delta > 0$,使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $f \left( x \right) \geqslant 0$,则 $A \geqslant 0$.

定理 4:存在极限的函数局部有界性

设存在极限 $\lim_{x \to x_{0}} f \left( x \right) = A$,则 $f \left( x \right)$ 在 $x_{0}$ 的某空心邻域 $U_{0} \left( x_{0}, \delta \right) = \left\{ x \mid 0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta \right\}$ 内有界,即 $\exists \delta > 0$ 与 $M > 0$,使得当 $0 < \left| x – x_{0} \right| < \delta$ 时有 $\left| f \left( x \right) \right| \leqslant M$.

推论:

其他类似的极限过程,如 $x \to x_{0^{+}}$, $x \to x_{0^{- }}$, $x \to +\infty$ 和 $x \to -\infty$ 等也有与上面的“定理 4”类似的结论.


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如何由平面曲线函数得到其绕指定轴线旋转所得曲面的函数?

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」将以下面的平面曲线函数为例,计算其绕不同的常见旋转轴旋转所得的曲面对应的函数表达式:

$$
y = \frac{1}{1 + x^{2}}
$$

函数 $y = \frac{1}{1 + x^{2}}$ 在二维直角坐标系中的函数图像如图 00 所示:

如何由平面曲线函数得到其绕指定轴线旋转所得曲面的函数?| 荒原之梦考研数学 | 图 00.
图 00.
继续阅读“如何由平面曲线函数得到其绕指定轴线旋转所得曲面的函数?”

反常积分敛散性的三个常用公式及推导证明

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」将通过推导的方式,对形如 $\int_{a}^{b} \frac{1}{(x-a)^{p}} \mathrm{~d}x$, $\int_{a}^{+\infty} \frac{1}{x^{p}} \mathrm{~d}x$ 和 $\int_{a}^{+ \infty} \frac{1}{x \ln ^{p} x} \mathrm{~d} x$ 这样的反常积分的敛散性进行证明.

继续阅读“反常积分敛散性的三个常用公式及推导证明”

由方程式确定的隐函数求导公式的“实例递进式”推导

一、前言

对于一个二元隐函数(或者说二元方程式) $F(x, y) = 0$, $y = y(x)$ 而言,对 $x$ 求导(全导数)的公式的一般推导过程如下:

$$
\begin{aligned}
& F \left( x, y \right) = 0 \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \frac{\mathrm{d} F \left( x, y \right)}{\mathrm{d} x} = 0 \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \textcolor{orange}{ F^{\prime}_{x} \left( x, y \right) + F^{\prime}_{y} \left( x, y \right) \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} = 0 } \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} = \frac{- F^{\prime}_{x} \left( x, y \right)}{F^{\prime}_{y} \left( x, y \right)}
\end{aligned}
$$

其中,$F^{\prime}_{y} \left( x, y \right) \neq 0$.

当然,我们也可以简写成下面的形式:

$$
\begin{aligned}
& F \left( x, y \right) = 0 \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \frac{\mathrm{d} F}{\mathrm{d} x} = 0 \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \textcolor{orange}{ F^{\prime}_{x} + F^{\prime}_{y} \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} = 0 } \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} = \frac{- F^{\prime}_{x} }{F^{\prime}_{y} }
\end{aligned}
$$

其中,$F^{\prime}_{y} \neq 0$.

此外,还可以写成下面的形式:

$$
\begin{aligned}
& F \left( x, y \right) = 0 \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \frac{\mathrm{d} F}{\mathrm{d} x} = 0 \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \textcolor{orange}{ \frac{\partial F}{\partial x} + \frac{\partial F}{\partial y} \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} = 0 } \\ \\
\textcolor{lightgreen}{ \leadsto } \ & \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x} = \frac{- \partial F / \partial x }{ \partial F / \partial x }
\end{aligned}
$$

其中,$\frac{\partial F}{\partial x} \neq 0$.

可以看到,要理解上面的公式,最主要的就是要理解 $\frac{\partial F}{\partial x}$ $+$ $\frac{\partial F}{\partial y} \frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x}$ $=$ $0$ 这个式子是怎么来的.

在本文中,「荒原之梦考研数学」将通过一些实例,以递进式的方式,为同学们讲清楚上面这个式子的由来.

继续阅读“由方程式确定的隐函数求导公式的“实例递进式”推导”

一元 n 次方程的韦达定理(包括证明过程和示例)

一、前言

韦达定理描述了多项式方程的根与方程系数之间的关系. 由于该定理由法国数学家弗朗索瓦·韦达首次发现,因此得名.

一元 n 次方程的韦达定理(包括证明过程和示例)- 荒原之梦考研数学
韦达(1540-1603)的肖像画,来自 wikimedia.org, 公有领域授权.
继续阅读“一元 n 次方程的韦达定理(包括证明过程和示例)”

峰图 | 齐次函数本质机制的两种解释

一、前言

在「荒原之梦考研数学」的《齐次函数详解与示例》这篇文章中,我们以定义和示例的方式理解了什么是齐次函数,在本文中,我们将通过四则运算的运算律和峰式图两种方式,来深入理解齐次函数的本质机制.

继续阅读“峰图 | 齐次函数本质机制的两种解释”

非线性微分方程会存在通解吗?

一、前言

对于考研数学经常考察的微分方程而言,无论是齐次还是非齐次的线性微分方程都存在通解,那么,非线性的微分方程存在通解吗?

在本文中,我们就来回答一下这个问题,让同学们对非线性微分方程的性质有一个更加深入的理解.

继续阅读“非线性微分方程会存在通解吗?”

峰图 | 如何理解线性微分方程的“叠加原理”?

一、前言

微分方程所谓的“叠加原理”指的就是,如果 $y_{1}(x)$ 和 $y_{2}(x)$ 是某个齐次线性微分方程的解,那么 $k_{1} y_{1}(x) + k_{2} y_{2}(x)$, 或者差 $k_{1} y_{1}(x) – k_{2} y_{2}(x)$ 也是该齐次线性微分方程的解,其中 $k_{1}$ 和 $k_{2}$ 为任意常数——

简单来说,狭义的“叠加原理”指的就是,齐次线性微分方程解的叠加仍然是其解.

此外,对于非齐次的线性微分方程,(广义的)叠加原理仍然有效,即:

  1. 如果 $y_{1}$, $y_{2}$ 都是非齐次方程 $L[y]=C$ 的解,则它们的差 $y_{1} – y_{2}$ 一定也是齐次方程 $L[y]=0$ 的解;他们的和 $y_{1} + y_{2}$ 一定也是非齐次方程 $L[y]=2C$ 的解;
  2. 如果 $y_{1}$, $y_{2}$ 都是非齐次方程 $L[y]=g(x)$ 的解,则它们的差 $y_{1} – y_{2}$ 一定也是齐次方程 $L[y]=0$ 的解;他们的和 $y_{1} + y_{2}$ 一定也是非齐次方程 $L[y]=2g(x)$ 的解.
继续阅读“峰图 | 如何理解线性微分方程的“叠加原理”?”

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