第五章 多元函数微分学及其应用
多元函数微分法及其应用总结

多元函数微分法及其应用总结多元函数微分法及其应用是高等数学中一个重要的内容。
多元函数是指自变量有两个或者多个的函数,如z=f(x,y)。
而微分法是研究函数的变化率的一种方法。
本文将对多元函数微分法及其应用进行总结。
1. 多元函数微分法的基本概念多元函数的微分可以分为偏导数和全微分两种形式。
对于多元函数z=f(x,y),其偏导数表示函数在某一自变量上的变化率,可以记作∂z/∂x,∂z/∂y。
全微分表示函数在所有自变量上的变化率,可以记作dz。
多元函数的微分法有很多性质和定理,如链式法则、高阶偏导数、隐函数定理等。
2. 多元函数的极值与最值利用多元函数微分法,我们可以求多元函数的极值与最值。
对于多元函数z=f(x,y),其极值、最值的求解步骤大致如下:(1)求函数的偏导数,得到所有的偏导数;(2)令所有的偏导数等于零,求解出关于x和y的方程;(3)求解方程组,得到x和y的解;(4)将解代回原函数,求得z的值;(5)比较求得的z值,得到最大值或最小值。
3. 多元函数的泰勒展开多元函数的泰勒展开是利用多元函数在某一点附近进行近似求解的一种方法。
对于多元函数z=f(x,y),其泰勒展开公式为:f(x+Δx,y+Δy) = f(x,y) + (∂f/∂x)Δx + (∂f/∂y)Δy + 1/2(∂²f/∂x²)(Δx)² + 1/2(∂²f/∂y²)(Δy)² + (∂²f/∂x∂y)ΔxΔy + O(Δx²,Δy²)这里的O(Δx²,Δy²)表示高阶无穷小,Δx和Δy表示自变量的增量。
4. 多元函数微分法的应用多元函数微分法广泛应用于物理学、工程学和经济学等领域。
具体应用如下:(1)在物理学中,多元函数微分法可以用于描述粒子在空间中的运动轨迹,求解最优路径等问题。
(2)在工程学中,多元函数微分法可以用于建模和优化设计,如求解最优结构、最优控制等问题。
多元函数微分学的应用

多元函数微分学的应用一、极值问题多元函数微分学最重要的应用之一是求解极值问题。
通过求取函数的偏导数,我们可以找到函数的极值点。
这对于经济学家、物理学家和其他相关领域的研究者来说是非常重要的。
例如,在经济学中,我们可以使用多元函数微分学来确定产品的最优产量和价格,以使利润最大化。
在物理学中,我们可以使用多元函数微分学来优化力学系统的能量和动量。
二、方向导数与梯度方向导数是一个重要概念,它描述了函数在其中一点沿着一些方向的变化率。
梯度是一个向量,它指向函数值增加最快的方向,并且梯度的模表示函数在其中一点的最大变化率。
方向导数和梯度在工程技术中的应用非常广泛。
例如,在机器学习中,我们可以使用梯度下降算法来优化模型的参数,以最小化损失函数。
三、偏微分方程偏微分方程是描述自然现象的重要数学工具,包括热传导、扩散、波动等。
多元函数微分学为解偏微分方程提供了重要的数学基础。
通过偏微分方程的分析解或数值解,我们可以深入了解自然现象的行为和性质。
例如,在工程技术中,我们可以使用多元函数微分学来解决电磁场、弹性力学和流体力学等方面的问题。
四、约束优化约束优化是指在满足一定条件下找到使目标函数最大或最小的参数的问题。
多元函数微分学是解决约束优化问题的重要工具。
通过拉格朗日乘数法,我们可以将约束优化问题转化为无约束优化问题,并应用多元函数微分学的方法求解。
约束优化问题在经济学、运筹学和供应链管理等领域有着广泛的应用。
例如,在经济学中,我们可以使用约束优化来确定消费者的最优选择。
五、多元函数积分学多元函数微分学与多元函数积分学是紧密相关的。
多元函数微分学提供了计算多元函数导数的方法,而多元函数积分学则通过对函数的积分来研究函数的整体性质。
应用多元函数积分学,我们可以计算多元函数在其中一区域上的平均值、总值和概率密度等。
多元函数积分学在统计学、物理学和金融工程学等领域有广泛的应用。
例如,在统计学中,我们可以使用多元函数积分学来计算多维随机变量的期望和方差。
多元函数微分及其应用

1 f1 xyf 2 f1 yzf 2 z x 1 f1 xyf 2
三、
多元函数微分学的应用
空间曲线的切线与法平面 曲面的切平面与法线
(1) 几何应用
(2) 方向导数与梯度 (3) 求极值与最值
例1 设 f ( u ) 可微,证明曲面 上任一点处的切平面都通过原点.
P P0
则称 f ( P ) 在点 P0 处连续.
偏导数定义
定义 设函数 z f ( x , y ) 在点( x 0 , y 0 ) 的某一邻 域内有定义,当 y 固定在 y 0 而 x 在 x 0 处有增量 x 时,相应地函数有偏增量 f ( x0 x , y0 ) f ( x0 , y0 ) , f ( x0 x , y0 ) f ( x 0 , y0 ) 如果 lim 存在,则称 x 0 x 此极限为函数 z f ( x , y ) 在点( x 0 , y 0 ) 处对 x 的 偏导数,记为
2 2
多元函数的全微分的计算方法
(1)微分的计算公式,如
dz z x dx z y dy .
(2)利用微分的形式不变性
不论 u , v 是自变量还是因变量,
dz
du
dv
问题3.如何求复合函数的偏导数?
例 3 设 z arctan( xy ), y e , 求
x
dz dx
设 xy u, 则链式结构如图
xy k kx 2 lim 2 2 lim 2 2 2 x0 x y x0 x k x 1 k2 y 0 y kx
其值随k的不同而变化, 极限不存在.
故函数在(0,0)处不连续.
(2)可偏导性
d f x (0,0) f ( x,0) x0 dx d f y (0,0) f (0, y ) y0 dy
知识点五(多元函数微分学及其应用)

(3)连续、偏导数存在和可微之间的关系在点处连续、偏导数存在、可微、存在连续的偏导数之间的关系是:在点处存在连续的偏导数在点处可微在点处连续在点处偏导数存在.3、多元复合函数求导法(1)一元函数与多元函数复合的情形如果函数及都在点可导,函数在对应点具有连续偏导数,则复合函数在点可导,且有.(2)多元函数与多元函数复合的情形如果函数及都在点具有对及对的偏导数.函数在对应点具有连续的偏导数,则复合函数在点的两个偏导数存在,且有,.这里有两个自变量和两个中间变量,随着自变量个数与中间变量个数的变化,链导法公式也因之而异,但如果能搞清楚复合函数结构中哪些是自变量,哪些是中间变量以及它们的个数,则就抓住了复合函数求导的关键.如果自变量只有一个,不论中间变量的个数是多少,所求得的导数就是全导数.值得注意的是,对自变量兼作中间变量的情形,求导时往往容易弄混.例如下面的情形:,则复合函数对,的偏导数为,.这里与是不同的,是将复合函数中的看成不变而对的偏导数,是把中的及都看成不变而对的偏导数.与也有类似的区别.读者如能领会此点,就不难正确理解公式中的偏导符号的意义了.4、隐函数的求导公式(1)若是由方程所确定的一元隐函数.则且.(2)若是由方程所确定的二元隐函数.则.求隐函数的一阶导数或偏导数时,首先要认清公式中或中哪个为自变量,哪个为因变量,然后套用公式,值得注意的是,求二阶偏导数不能用上面的公式.5、偏导数的应用(1)偏导数的几何应用①设空间曲线方程为 .则曲线上点处的切线方程为法平面方程为.②空间曲线的方程为.则曲线在点处的切线方程为,法平面方程为.③空间曲线为则曲线在点处切线方程为.法平面方程为.④若曲面方程为.则在点的切平面方程为法线方程为.⑤曲面方程为.则曲面在点处的切平面方程.在点处的的法线方程为.(2)偏导数在经济上的应用主要表现为求边际成本、边际利润和交叉弹性,读者应注意其内在的经济意义.6、方向导数与梯度一般地,方向导数是单侧的,偏导数是双侧的,如函数沿着方向的方向导数存在,但不存在.若在点可微,则在该点它沿任何方向的方向导数均存在,且=(其中,分别为与轴和轴正向的交角,为的方向余弦)且,.梯度是一个向量,梯度的方向是方向导数变化最快的方向,梯度的模为方向导数的最大值.7、多元函数的极值(1)多元函数极值的概念与一元函数完全一样,函数在一点取得极值的含义就是必须大于(或小于)它在的某个邻域上的所有值,只是一元函数中的邻域是一维的区间,而二元函数是二维平面区域.可导函数在取得极值的必要条件是,.由于它们仅仅是必要条件,所以满足,的点不一定是极值点,但是可以肯定,凡不满足这两个条件的点就一定不会是极值点.换句话说,即这两个条件虽然不能用来肯定极值点,但却可起到筛选极值点的作用.因此,我们又引出驻点概念,并给出判定极值点的充分条件.(2)多元函数最值与拉格朗日乘数法在实际问题中,需要我们解决的往往是求函数在特定的有界闭区域上的最大值与最小值.我们知道,在有界闭区域上连续函数必有最大值与最小值,它们既可以在闭域内部取得,也可在边界上取得.与一元函数一样,如果在闭域内取得,则它一定也是极大值或极小值.值得注意的是,函数的最大值或最小值也可在函数不可导的点处取得.例如函数在原点处不可导,但它在原点得最大值1. 因此,求连续函数在有界闭域上的最大值、最小值的方法是:①计算出函数在区域内所有驻点、不可导的点(即所有的临界点)处的值;②将①中的这些值与区域边界上函数的最值一起加以比较,其中最大者就是最大值,最小者就是最小值.③在求最大、最小值的实际问题中,目标函数的各自变量之间往往还有附加的约束条件,这就形成了条件极值的概念.一般说来,条件极值问题可以化为无条件极值问题来处理,方法是利用约束条件将目标函数中多余的自变量消去,使之成为求另一个新的目标函数的无条件极值问题.但这种转化往往有一定的困难,这时我们可引入所谓拉格朗日乘数,它与目标函数及约束条件中的函数构成拉格朗日函数,把其中的乘数也看成是一个变量,然后按无条件极值写出求极值的必要条件,由此即可得到一组求解驻点的联立方程组:拉格朗日乘数法的优点在于引进了拉格朗日乘数后,可以把中的变量都当作自变量,然后按无条件极值写出形式完全对称的必要条件.因此,这个方法还便于推广到有多个约束条件的情形.。
多元函数微分法及其应用

第九章多元函数微分法及其应用一、基本要求及重点、难点1. 基本要求(1)理解二元函数的概念,了解多元函数的概念。
(2)了解二元函数的极限、连续性概念,有界闭域上连续函数的性质。
(3)理解偏导数和全微分的概念,熟练掌握偏导数的计算,了解全微分存在的必要条件和充分条件。
(4)了解方向导数与梯度的概念及其计算方法。
(5)掌握复合函数一阶偏导数的求法,会求复合函数的二阶偏导数。
(6)会求隐函数(包括由方程组确定的隐函数)的偏导数(主要是一阶)。
(7)了解曲线的切线和法平面及曲面的切平面与法线、并会求出它们的方程。
(8)理解多元函数极值和条件极值的概念,会求二元函数的极值。
了解求条件极值的拉格朗日乘数法,会求解一些较简单的最大值和最小值的应用问题。
2. 重点及难点(1)重点:多元函数概念,偏导数与全微分概念,偏导数计算,微分在几何上的应用,多元函数的极值的计算。
(2)难点:二重极限的定义与计算,多元函数连续;偏导数存在与可微之间的关系;复合函数的高阶偏导数;方向导数、偏导数、梯度之间的关系。
二、内容概述多元函数微分学是一元函数微分学的推广,因此两者之间有许多相似之处,但是要特别注意它们之间的一些本质差别。
1.多元函数的极限和连续(1)基本概念1)点集和区域。
2)多元函数的定义、定义域。
3)二元函数的极限、连续。
(2)基本定理1)多元初等函数在其定义域内是连续的。
2)多元连续函数在有界闭区域上一定有最大值M、最小值m;且必取到最大值M和最小值m之间的任何值。
2.多元函数微分法(1)基本概念偏导数、全微分、高阶偏导数的定义。
(2) 计算方法1) 偏导数:),(y x f z =在),(00y x 处对x 的偏导数x x xz =∂∂,就是一元函数),(0y x f z =在0x x =处的导数;对y 的偏导数x x xz =∂∂(同理)。
2) `全微分:),(y x f z =的全微分dy yzdx x z dz ∂∂+∂∂=3) 复合函数求导法则:画出函数到自变量的路经,然后利用链式迭加法则:即同条路经的偏导数相乘,不同路经的偏导数相加,求出所要的偏导数。
第五章多元函数微分学

第五章多元函数微分学知识点拔5.1 多元函数的概念一、二元函数的概念1、二元函数的定义设在某一变化过程中,有三个变量x, y和z,如果对于变量x, y在某一范围D内任取一对数值,按照一定的对应法则,总有一个确定的值z与它对应,则称变量z是变量x,y的二元函数,记作:z f (x, y)或z z(x, y),其中x, y称为自变量,z称为因变量或称为x, y的二元函数,变量x, y取值范围D称为该函数的定义域.2、二元函数的几何意义二元函数z f (x, y)在几何上一般表示空间直角坐标系中的一个曲面•二、二元函数的极限1、二元函数极限的定义设二元函数z f(x,y)在点P o(x o,y o)的某去心邻域内有定义,如果动点P(x,y)在该邻域内以任何方式无限地趋于点P0(x o,y。
)时,函数f (x,y)总是无限地趋于一个常数A,则称A是函数z f (x, y)在P(x, y)趋于P o(X o,y o)时的极限(也称二重极限) ,记作lim f (x, y) A或x X oy y o lim f (x, y) A,若记点P(x, y)与点P o(X o,y o)之间的距离为(x,y) (x o,y o)| PP) | .. (x X o)2(y y o)2,则有lim o f (x, y) A •注释:(1)极限的几何意义:当P(x,y)在P o(x o,y o)附近的某个范围内变化时,函数值f (x,y)与常数A的距离恒小于任意给定的正数;(2)二元函数极限存在是指:动点P必须以任意方式趋于点P o时,f (x, y)都无限趋于常数A,则二元函数的二重极限存在,但即使动点P沿过P o的无穷多条路径趋于P o时极限都等于例1求下限极限\17 1mooH X y2X os ( clim 2 x 0 x 2 y 0 x(3)lim0-^x L1 ~~r~ xlim 丄厂1;0xy(x y 2)(1)令r cosrsin,则0,0时,x 2lim^x 0 y 02y 2)1 (x cos(x 2y 2) 2…2)3/2 limr 0r 2(1 sin 2)(1 3 rcosr 2)r 2(1 .2sin limr 02 2)专 1lim 2 r 0r 3(1・2sin),因1sin 2 2,所以 lim r 3(1r 0.2sin0,故原极限 0.(2)由于2x y 2 2x y1 12x,而y 0 20,所以根据夹逼定理,得A ,也不能说明P P o 时,f(x,y) A(3)二元函数极限不存在的判定方法:如果当点P(x, y)以两种不同的方式趋于点F 0(x 0,y 0)时,函数f(x,y)分别趋于不同的常数,则可以断定函数2f(x,y) : 丫2,当动点沿无穷多条直线yx y2、二重极限不存在的判定方法当点P 沿两种不同的路径趋于定点 P 0时,极限存在但不相等或沿某条路径点P 趋于P 0点极限不存在时,则二重极限不存在3、求二元函数极限的常用方法求二元函数极限(即二重极限)的方法有:(1 )利用函数连续的定义及初等函数的连续性;(3)利用有界函数与无穷小量乘积的性质;o(0,0)时其二重极限不是0,因为当P 沿曲线yx 2趋于点 o(0,0)时,f(x, y)f(x, y)在点P °(X 0, y °)处的极限不存在。
《高等数学教学课件》9.1多元函数微分学法及其应用

在社会科学中的应用(如人口动态学、市场均衡分析等)
在工程科学中的应用(如机器人控制、信号处理等)
总结词:优化和控制
感谢观看
THANKS
全微分的定义
线性性质、可加性、全微分与偏导数的关系、全微分与方向导数的关系。
全微分的性质
全微分的定义与性质
03
梯度的性质
梯度与方向导数的关系、梯度的几何意义。
01
方向导数的定义
在某一方向上函数值的变化率。
02
梯度的定义
方向导数在各个方向上的最大值,表示函数值变化最快的方向。
方向导数与梯度
04
多元函数的极值
在物理科学中的应用(如流体动力学、热传导等)
总结词:揭示内在机制 总结词:预测和政策制定 总结词:复杂系统分析 详细描述:在人口动态学和市场均衡分析等社会科学领域,多元函数微分学也具有广泛的应用。通过建立微分方程模型,我们可以揭示人口动态变化和市场供需关系的内在机制,预测未来的发展趋势。此外,这些模型还可以为政策制定提供依据,帮助政府和企业制定有效的政策和措施。在复杂系统分析中,多元函数微分学也为我们提供了理解和预测系统动态行为的有力工具。
极值点处的函数一阶导数必须为零
如果一个多元函数在某点的所有偏导数都为零,并且该点的二阶导数矩阵正定,那么该点就是函数的极值点。
费马定理是判断多元函数极值点的充分条件,但在实际应用中,需要结合其他条件进行判断,例如函数的单调性、凹凸性等。
极值的充分条件(费马定理)
费马定理的应用
费马定理
最大值与最小值的定义
多元函数的表示方法
可以用数学符号表示,如$z = f(x, y)$,其中$x$和$y$是自变量,$z$是因变量。
多元函数的定义域
多元函数微分学及其应用归纳总结

多元函数微分学及其应用归纳总结一、多元函数的微分与偏导数1. 多元函数的微分定义为函数在其中一点上的线性逼近。
对于二元函数,微分为 dz=f_x*dx+f_y*dy,其中 f_x 和 f_y 分别为函数的偏导数。
对于一般的 n 元函数也可类似定义。
2.多元函数的偏导数表示函数沿着其中一个变量的变化率。
对于二元函数f(x,y),其偏导数f_x表示x方向上的变化率,f_y表示y方向上的变化率。
一般而言,当存在偏导数且连续时,函数在该点可微分。
3.偏导数的计算方法与一元函数相似,利用极限的定义求出偏导数表达式,对于高阶偏导数,可以反复求导。
4.混合偏导数表示函数在二个或二个以上变量上求偏导数后再对另外一个或另外几个变量求偏导数,其次序不影响结果。
二、多元函数的求导法则1. 多元函数的和、差、常数倍法则:设函数 f 和 g 在其中一点连续可导,则(f±g)'=f'±g',(kf)'=kf'。
2.多元函数的乘积法则:设函数f和g在其中一点连续可导,则(f·g)'=f'·g+g'·f。
3.多元函数的商法则:设函数f和g在其中一点连续可导且g不为零,则(f/g)'=(f'·g-g'·f)/g^24. 复合函数求导法则:设函数 y=f(u) 和 u=g(x) 在其中一点可导,则复合函数 y=f(g(x)) 的导数为dy/dx=f'(u)·g'(x),其中 x 和 u 为中间变量。
三、多元函数的极值与梯度1.多元函数的极值包括极大值和极小值。
在二元函数中,极值的必要条件为偏导数为零,充分条件为偏导数存在且满足一定条件。
2.多元函数的梯度是一个向量,其方向与函数在其中一点上变化最快的方向一致,大小表示变化率的大小。
梯度为零的点可能为极值点。
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Department of Informatio实数对(x,y)的集合,即 x, y | x R, y R ,称为二维空间,记为 R 2 。在平面引入坐标系xOy 之后,平面的点和两个实数构成的有序实数对 ( x,y ) 一 一 对 应 , 这 样 (x,y) 就 等 同 于 点 P(x,y), 因此我们对二维空间的有序实数对与坐 标平面的点不加以区别,将二维空间的子集说成 是“平面点集”。 平面点集的例子: x, y | x 2 y 2 1 A=
i 1 n
则Rn构成一n维Euclid空间。
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向量x的长度定义为:
|| x || x, x x x x
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0, N N , 得 k N , 恒 xk U a, , 使 有
则称点列{xk}收敛于a,a是{xk}的极限。
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平面点集:二元有序数组(X,Y)的集合。 空间点集:三元有序数组(X,Y,Z)的集合。 例如: C={(x,y,z)|x2+y2+z2<R2} n 维空间 n个有次序的实数(x1, x2,…, xn)的全体所成的集 合称为n维空间。记成Rn, 将(x1, x2,…, xn )称为n维空 间Rn中的点, 数 xi 称为该点的第 i个坐标。 注1: 一维空间R1就是直线。 二维空间R2就是平面。 三维空间R3就是现实空间。
0, N N ,使得 k N , 恒有 xk a ,
则称点列 {xk} 的极限存在,且称a为它的极限, 记作 lim x a 或 x a ( k )
k k k
这时也称点列{xk} 收敛于a .
设 xk=(xk,1, xk,2,…, xk,n), a=(a1, a2,…,an)
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由于向量不能比较大小,也不能相除, 所以数列极限中的单调性,保序性,确界, 商不能推广。 但Bolzano-Weierstrass定理,Cauchy收敛 原理在Rn中仍然成立。
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D x, y |1 x 2 y 2 4 平面点集
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1.邻域 定义1.3 设a Rn, 0,称点集
U (a, ) { x R
n
|| x a || }
此为向量收敛与数列收敛之间的桥梁。 由此可得:
定理1.2 设{xk} 是Rn中收敛点列,则: (1){xk}的极限是唯一的; (2) {xk}是有界的,即 M(R)>0,使得k N,恒有||xk||M; (3)若xk a, yk b,则xk yk a b , xk a < xk , yk> <a,b> ,其中R。 (4)若{xk}收敛于a,则它的任一子列也收敛于a.
2 2 1 2
2 n
n维空间中两点(向量又称为点)
x ( x , x ,x )
1 2 n
与 y ( y , y , y )
1 2 n
间的距离定义为
( x , y ) || x y ||
( x1 y1 ) 2 ( x 2 y2 ) 2 ( x n yn ) 2
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平面点集 x, y | x x0 , y y0 , x, y x0 , y0 或 x, y |, 0 x x y y 称为点P的 去心邻域,并记为 U P, ,不关心 的大小时,记为 U P
1.1 n维Euclid空间Rn n维实向量 x ( x1 , x2 , xn )
( x1 , x2 , xn R)
R n {( x1 , x2 , xn ) | x1 , x2 , xn R} 记
它满足加法和数乘,所以它构成一n维实向量空 间(或n维实线性空间)
若定义内积: x, y x i y i
与 x, y | x x , y y ,分别称为以点 P x , y 为中心的 圆邻域与 方邻域(如图1.1)
0 0
平面点集
x, y |
x x0 y y0
2 2
0
0
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3. Rn中的开集与闭集
定义1.2 设A是Rn中的一个点集,a Rn .若存在 A中的点列{xk} , xk a(k=1,2,…),使得 xk a(k),则称a为A 的一个聚点。 A 的所有的聚点构成的集合称为A的导集, 记作A 集合 A A A 称为A的闭包。
( 3) 若 对 0, 使 得U (a , )中 既 含 有 中 的 点 , A 也 含 有 的 余 集 C , 则 称a是 集A的 边 界 点 , 的 A A A 所 有 边 界 点 构 成 的 集 称 为A的 边 界 , 记 作A 合
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定义1.4 设A Rn,a Rn. (1) 若 0, 使 得U (a , ) A, 则 称
a是 集A的 内 点 , 的 所 有 内 点 构 成 A 的 集 合 称 为 的 内 部 , 记 作 或 int A A A
(2) 若 0, 使 U (a, ) A , 则 得 称 a 是 A的 点 A的 有 点 成 集 集 外 , 所 外 构 的 合 为 A的 部 记 称 外 , 作 extA
2 2 0 0
0
0
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2. Rn中点列的极限。 定义1.1 (点列的极限) 设{xk}是Rn中的一个点列, a是Rn中的一点,若当k时,(xk,a) 0,即:
为以a为中心, 为半径的开球或点a的邻域。 称:
U ( a , ) U ( a , ) \ {a }
为点a去心邻域。可分别简记为U(a), U (a)
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0, U (a , ) A
也就是说,a为A的聚点当且仅当a 的任何去心ε邻域中都含有A中的点。
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工科数学分析基础
Mathematical Analysis for Technology
王
宁
信息技术系
计算机教研室
2012年1月
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第一节 n维Euclid空间点集的初步知识
例5.1:求下列各集的导集,闭包,并说明是否为 闭集:
(1) (2)
A= B=
x, y |1 x 2 y 2 4
1 1 {( , ) | m, n N } m n
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[例5.2] 满足 1 x2 y2 4 的一切点都是D的内 x 2 y 2 1 的一切点是D的 点;满足 x2 y 2 4 界点,他们都属于D;满足 的一切点也是D的界点,但它们都 x2 x2 不属于D; y 2 1 及 y2 4 是D 的边界。 由此可见,一个点集的内点必 属于它。一个点集的界点可能属于 它,也可能不属于它。