【高数上册笔记01】:从集合映射到区间函数
【参考资料】
- 同济大学《高等数学》教材
- 樊顺厚老师B站《高等数学精讲》系列课程 (注:本笔记为个人数学复习资料,旨在通过系统化整理替代厚重教材,便于随时查阅与巩固知识要点)
仅用于个人数学复习,因为课本太厚了而且不方便带着,所以才整理这样一份笔记。
文章目录
- 一、集合
- 1.1 集合的性质
- 1.2 常见数集
- 1.3 集合的运算
- 二、映射
- 2.1 映射基本概念
- 2.2 映射分类
- 2.3 映射的性质与应用
- 2.4 狄利克雷和符号
- 2.4.1 狄利克雷函数
- 2.4.2 符号函数
- 三、区间和邻域
- 3.1 区间
- 3.2 邻域
- 四、函数
- 4.1 函数特性
- 4.2 六个基本初等函数
- 4.3 极值、最值、拐点
一、集合
集合(set)是由确定的、互异的、无序的对象(称为元素)组成的整体。若 x ∈ A x \in A x∈A 表示 x x x 是集合 A A A 的元素, x ∉ A x \notin A x∈/A 表示 x x x 不是集合 A A A 的元素。
列举法:将集合的所有元素一一列出。 如: { 1 , 2 , 3 } \{1,2,3\} {1,2,3}
描述法:通过元素的共同属性描述集合。 如: { x ∈ R ∣ x > 0 } \{x \in \mathbb{R} \mid x > 0\} {x∈R∣x>0}
1.1 集合的性质
- 确定性:集合中的元素必须是明确的。
- 互异性:集合中的元素互不相同。
- 无序性:集合中的元素没有顺序之分。
1.2 常见数集
- 自然数集: N = { 0 , 1 , 2 , … } \mathbb{N} = \{0,1,2,\dots\} N={0,1,2,…}
- 正整数集: N + = { 1 , 2 , 3 , … } \mathbb{N}^+ = \{1,2,3,\dots\} N+={1,2,3,…}
- 整数集: Z = { … , − 2 , − 1 , 0 , 1 , 2 , … } \mathbb{Z} = \{\dots,-2,-1,0,1,2,\dots\} Z={…,−2,−1,0,1,2,…}
- 有理数集: Q = { p q ∣ p ∈ Z , q ∈ Z + } \mathbb{Q} = \left\{ \frac{p}{q} \mid p \in \mathbb{Z}, q \in \mathbb{Z}^+ \right\} Q={qp∣p∈Z,q∈Z+}
- 实数集: R \mathbb{R} R
1.3 集合的运算
基本运算
- 并集: A ∪ B = { x ∣ x ∈ A 或 x ∈ B } A \cup B = \{x \mid x \in A \text{ 或 } x \in B\} A∪B={x∣x∈A 或 x∈B}
- 交集: A ∩ B = { x ∣ x ∈ A 且 x ∈ B } A \cap B = \{x \mid x \in A \text{ 且 } x \in B\} A∩B={x∣x∈A 且 x∈B}
- 差集: A ∖ B = { x ∣ x ∈ A 且 x ∉ B } A \setminus B = \{x \mid x \in A \text{ 且 } x \notin B\} A∖B={x∣x∈A 且 x∈/B}
- 补集:设全集为 U U U,则 A A A 的补集为 ∁ U A = U ∖ A \complement_U A = U \setminus A ∁UA=U∖A
- 笛卡尔积: A × B = { ( a , b ) ∣ a ∈ A , b ∈ B } A \times B = \{(a,b) \mid a \in A, b \in B\} A×B={(a,b)∣a∈A,b∈B}
运算律
- 交换律: A ∪ B = B ∪ A A \cup B = B \cup A A∪B=B∪A, A ∩ B = B ∩ A A \cap B = B \cap A A∩B=B∩A
- 结合律: ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) (A \cup B) \cup C = A \cup (B \cup C) (A∪B)∪C=A∪(B∪C), ( A ∩ B ) ∩ C = A ∩ ( B ∩ C ) (A \cap B) \cap C = A \cap (B \cap C) (A∩B)∩C=A∩(B∩C)
- 分配律: A ∪ ( B ∩ C ) = ( A ∪ B ) ∩ ( A ∪ C ) A \cup (B \cap C) = (A \cup B) \cap (A \cup C) A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C), A ∩ ( B ∪ C ) = ( A ∩ B ) ∪ ( A ∩ C ) A \cap (B \cup C) = (A \cap B) \cup (A \cap C) A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)
二、映射
2.1 映射基本概念
设 X X X 和 Y Y Y 是两个非空集合,若存在一个法则 f f f,使得对 X X X 中的每个元素 x x x,在 Y Y Y 中有唯一确定的元素 y y y 与之对应,则称 f f f 为从 X X X 到 Y Y Y 的映射,记作:
f : X → Y f:X \rightarrow Y f:X→Y
其中, y = f ( x ) y = f(x) y=f(x) 称为 x x x 在映射 f f f 下的像, x x x 称为 y y y 的原像。
映射的三要素
- 定义域: D f = X D_f = X Df=X
- 对应法则: f f f
- 值域: R f = f ( X ) = { f ( x ) ∣ x ∈ X } ⊂ Y R_f = f(X) = \{ f(x) \mid x \in X \} \subset Y Rf=f(X)={f(x)∣x∈X}⊂Y
2.2 映射分类
-
满射(Surjective)
若映射的值域等于目标集 Y Y Y,即 R f = Y R_f = Y Rf=Y,则称 f f f 为满射。 定义:对任意 y ∈ Y y \in Y y∈Y,存在 x ∈ X x \in X x∈X,使得 f ( x ) = y f(x) = y f(x)=y。 -
单射(Injective)
若 X X X 中任意两个不同元素 x 1 ≠ x 2 x_1 \ne x_2 x1=x2 的像也不同,即 f ( x 1 ) ≠ f ( x 2 ) f(x_1) \ne f(x_2) f(x1)=f(x2),则称 f f f 为单射。 -
双射(Bijective)
若映射 f f f 既是单射又是满射,则称其为双射(一一映射)。
性质:双射存在唯一的逆映射 f − 1 : Y → X f^{-1}: Y \rightarrow X f−1:Y→X。
满射: f : R → [ 0 , + ∞ ) , f ( x ) = x 2 \text{满射:} f: \mathbb{R} \rightarrow [0, +\infty), \quad f(x) = x^2 满射:f:R→[0,+∞),f(x)=x2
双射: f : R → R , f ( x ) = 2 x + 3 \text{双射:} f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}, \quad f(x) = 2x + 3 双射:f:R→R,f(x)=2x+3
单射: f : R → R , f ( x ) = e x \text{单射:} f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}, \quad f(x) = e^x 单射:f:R→R,f(x)=ex
2.3 映射的性质与应用
- 逆映射
设 f : X → Y f:X \rightarrow Y f:X→Y 是单射,则存在逆映射 f − 1 : R f → X f^{-1}: R_f \rightarrow X f−1:Rf→X,满足:
f − 1 ( y ) = x 当且仅当 f ( x ) = y f^{-1}(y) = x \quad \text{当且仅当} \quad f(x) = y f−1(y)=x当且仅当f(x)=y
注意:只有单射才能定义逆映射!
- 复合映射
设 f : X → Y f:X \rightarrow Y f:X→Y 和 g : Y → Z g:Y \rightarrow Z g:Y→Z 是两个映射,若 R f ⊂ D g R_f \subset D_g Rf⊂Dg,则可定义复合映射 h : X → Z h:X \rightarrow Z h:X→Z,记作 h = g ∘ f h = g \circ f h=g∘f,满足:
h ( x ) = g ( f ( x ) ) 对所有 x ∈ X h(x) = g(f(x)) \quad \text{对所有} \quad x \in X h(x)=g(f(x))对所有x∈X
- 映射的等价性
映射 f : X → Y f:X \rightarrow Y f:X→Y 是双射,当且仅当存在映射 g : Y → X g:Y \rightarrow X g:Y→X,使得 f ∘ g = id Y f \circ g = \text{id}_Y f∘g=idY 且 g ∘ f = id X g \circ f = \text{id}_X g∘f=idX,其中 id X \text{id}_X idX 是 X X X 上的恒等映射。
2.4 狄利克雷和符号
2.4.1 狄利克雷函数
定义:
D ( x ) = { 1 , x ∈ Q 0 , x ∉ Q D(x) = \begin{cases} 1, & x \in \mathbb{Q} \\ 0, & x \notin \mathbb{Q} \end{cases} D(x)={1,0,x∈Qx∈/Q
性质:
- 定义域: R \mathbb{R} R
- 值域: { 0 , 1 } \{0,1\} {0,1}
- 无最小正周期(任何正有理数都是其周期)。
2.4.2 符号函数
定义:
sgn ( x ) = { 1 , x > 0 0 , x = 0 − 1 , x < 0 \text{sgn}(x) = \begin{cases} 1, & x > 0 \\ 0, & x = 0 \\ -1, & x < 0 \end{cases} sgn(x)=⎩ ⎨ ⎧1,0,−1,x>0x=0x<0
性质:
- 分段函数,值域为 { − 1 , 0 , 1 } \{-1,0,1\} {−1,0,1}
- 满足 x = sgn ( x ) ⋅ ∣ x ∣ x = \text{sgn}(x) \cdot |x| x=sgn(x)⋅∣x∣
三、区间和邻域
3.1 区间
定义:区间是实数集的一个子集,通常表示为两个端点之间的连续范围。
分类:
- 闭区间:包含端点 a a a 和 b b b,记作 [ a , b ] = { x ∈ R ∣ a ≤ x ≤ b } [a, b] = \{x \in \mathbb{R} \mid a \le x \le b\} [a,b]={x∈R∣a≤x≤b}
- 开区间:不包含端点 a a a 和 b b b,记作 ( a , b ) = { x ∈ R ∣ a < x < b } (a, b) = \{x \in \mathbb{R} \mid a < x < b\} (a,b)={x∈R∣a<x<b}
- 半开区间:包含一个端点,不包含另一个端点,记作 [ a , b ) [a, b) [a,b) 或 ( a , b ] (a, b] (a,b]
区间的几何表示:
- 闭区间:线段两端点用实心点表示。
- 开区间:线段两端点用空心点表示。
- 半开区间:一端用实心点,另一端用空心点表示。
3.2 邻域
点 a a a 的 δ \delta δ 邻域:设 δ > 0 \delta > 0 δ>0,则开区间 ( a − δ , a + δ ) (a - \delta, a + \delta) (a−δ,a+δ) 称为点 a a a 的 δ \delta δ 邻域,记作 U ( a , δ ) U(a, \delta) U(a,δ)。 中心:点 a a a ,半径: δ \delta δ
去心邻域:若去掉邻域的中心 a a a,则称为点 a a a 的去心 δ \delta δ 邻域,记作 U ∘ ( a , δ ) U^\circ(a, \delta) U∘(a,δ),即:
U ∘ ( a , δ ) = { x ∈ R ∣ 0 < ∣ x − a ∣ < δ } U^\circ(a, \delta) = \{x \in \mathbb{R} \mid 0 < |x - a| < \delta\} U∘(a,δ)={x∈R∣0<∣x−a∣<δ}
左 δ \delta δ 邻域:开区间 ( a − δ , a ) (a - \delta, a) (a−δ,a)
右 δ \delta δ 邻域:开区间 ( a , a + δ ) (a, a + \delta) (a,a+δ)
四、函数
4.1 函数特性
-
有界性
定义:函数 f ( x ) f(x) f(x) 在区间 I I I 上有界,若存在常数 M > 0 M > 0 M>0,使得对所有 x ∈ I x \in I x∈I,有 ∣ f ( x ) ∣ ≤ M |f(x)| \le M ∣f(x)∣≤M。
无界性:若不存在这样的 M M M,则称 f ( x ) f(x) f(x) 在 I I I 上无界。 -
单调性
- 单调递增:若 x 1 < x 2 x_1 < x_2 x1<x2 时, f ( x 1 ) ≤ f ( x 2 ) f(x_1) \le f(x_2) f(x1)≤f(x2),则称 f ( x ) f(x) f(x) 在区间 I I I 上单调递增。
- 单调递减:若 x 1 < x 2 x_1 < x_2 x1<x2 时, f ( x 1 ) ≥ f ( x 2 ) f(x_1) \ge f(x_2) f(x1)≥f(x2),则称 f ( x ) f(x) f(x) 在区间 I I I 上单调递减。
- 严格单调性:将“ ≤ \le ≤”或“ ≥ \ge ≥”替换为“ < < <”或“ > > >”即可。
-
奇偶性
- 偶函数:若 f ( − x ) = f ( x ) f(-x) = f(x) f(−x)=f(x),则 f ( x ) f(x) f(x) 是偶函数,图象关于 y y y 轴对称。
- 奇函数:若 f ( − x ) = − f ( x ) f(-x) = -f(x) f(−x)=−f(x),则 f ( x ) f(x) f(x) 是奇函数,图象关于原点对称。
-
周期性:若存在正数 T T T,使得对所有 x x x,有 f ( x + T ) = f ( x ) f(x + T) = f(x) f(x+T)=f(x),则称 f ( x ) f(x) f(x) 是周期函数, T T T 为其周期。最小的正周期称为基本周期。
- 正弦函数 f ( x ) = sin x f(x) = \sin x f(x)=sinx 的基本周期为 2 π 2\pi 2π。
- 狄利克雷函数 D ( x ) D(x) D(x) 的任何正有理数都是其周期(无最小正周期)。
4.2 六个基本初等函数
-
常数函数
- f ( x ) = C f(x) = C f(x)=C( C C C 为常数)
- 图像为水平直线,有界且周期性(无最小正周期)。
-
幂函数
- f ( x ) = x α f(x) = x^\alpha f(x)=xα( α \alpha α 为常数)
- α > 0 \alpha > 0 α>0:图像经过点 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1),在 x > 0 x > 0 x>0 时单调递增。
- α < 0 \alpha < 0 α<0:图像经过点 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1),在 x > 0 x > 0 x>0 时单调递减。
-
指数函数
- f ( x ) = a x f(x) = a^x f(x)=ax( a > 0 , a ≠ 1 a > 0, a \ne 1 a>0,a=1)
- a > 1 a > 1 a>1:单调递增。
- 0 < a < 1 0 < a < 1 0<a<1:单调递减。
-
对数函数
- f ( x ) = log a x f(x) = \log_a x f(x)=logax( a > 0 , a ≠ 1 a > 0, a \ne 1 a>0,a=1)
- a > 1 a > 1 a>1:单调递增。
- 0 < a < 1 0 < a < 1 0<a<1:单调递减。
-
三角函数
- 包括 sin x , cos x , tan x \sin x, \cos x, \tan x sinx,cosx,tanx 等。
- 周期性: sin x \sin x sinx 和 cos x \cos x cosx 的周期为 2 π 2\pi 2π, tan x \tan x tanx 的周期为 π \pi π。
- 奇偶性: sin x \sin x sinx 为奇函数, cos x \cos x cosx 为偶函数。
-
反三角函数
- 包括 arcsin x , arccos x , arctan x \arcsin x, \arccos x, \arctan x arcsinx,arccosx,arctanx 等。
- arcsin x \arcsin x arcsinx 和 arccos x \arccos x arccosx 的定义域为 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [−1,1],值域分别为 [ − π 2 , π 2 ] [- \frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}] [−2π,2π] 和 [ 0 , π ] [0, \pi] [0,π]。
- arctan x \arctan x arctanx 的定义域为 R \mathbb{R} R,值域为 ( − π 2 , π 2 ) (- \frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}) (−2π,2π)。
4.3 极值、最值、拐点
极值:通过导数判断函数的极大值或极小值。
最值:在闭区间上连续的函数一定存在最大值和最小值。
拐点:函数图像凹凸性发生改变的点,通过二阶导数的符号变化确定。
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作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。 专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码 精品专栏:…...
张量并行优质博客
必读图解系列1 比较全面的相关文献总结博客,可以重点看一下其中的行列切分算子2 # 图解大模型训练之:张量模型并行(TP),Megatron-LM ↩︎ # 大规模分布式 AI 模型训练系列——张量并行 ↩︎...
汽车诊断简介
历史 20世纪80年代,由于美国西海岸严重的雾霾问题,CARB(加州空气资源委员会)通过了一项法律,要求对机动车辆进行车载监测诊断。这推动了OBD-I的引入,并在1990年代被OBD II取代。与此同时,欧洲也…...
suricata之规则去重
一、环境和背景 1.1 环境 OS: Ubuntu 22.04.5 LTS IDE: vscode suricata: suricata 7.0.5 1.2 背景 在添加规则时,为了给规则分类,将不同类别的规则写入不同的文件。 在规则加载时两条不同的规则却被认为是重复的,因此记录一下去重逻辑。…...
接口在函数参数和对象类型中的应用
在 TypeScript 中,接口(interface)是一种强大的工具,用于定义和约束对象的结构。它不仅可以用于描述对象类型,还能够用于定义函数的参数和返回类型。接口可以提高代码的可读性、可维护性,并帮助捕捉潜在的错…...
Javascript:数组和函数
数组 创建数组 使用new创建 let arrnew array(数组大小); 直接赋值创建 let Arr2[];let Arr3[1,A,"HELLLO"]; 这里JS的数组里面的元素属性可以各不相同 演示代码 <script>let Arr1new Array(5);let Arr2[];let Arr3[1,A,"HELLLO"];console.…...
Vue Router
Vue Router:前端路由跳转的魔法 什么是Vue Router Vue Router是Vue官方的路由管理器,它允许我们在不重新加载页面的情况下更改浏览器中显示的内容,实现单页应用(SPA)的无缝导航体验。 📊 Vue Router工作流程图 #mermaid-svg-xNtkA0qYMjB0lvUt {font-family:"trebu…...
谷歌与微软的AI战争:搜索、云服务与生态布局
谷歌与微软的AI战争:搜索、云服务与生态布局 系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu 文章目录 谷歌与微软的AI战争:搜索、云服务与生态布局摘要引言技术路线对比1. AI基础设施:算力…...
robomaster机甲大师--电调电机
文章目录 C620电调ID设置速率 电调发送报文电调接收报文cubemx程序初始化发送接收 C620电调 ID设置 速率 1Mbps 电调发送报文 发送的数据为控制电机的输出电流,需要将can数据帧的ID设置为0x200 电调接收报文 机械角度:电机的0到360度映射到0到几千转…...
菜鸟之路day31一一MySQL之多表设计
菜鸟之路day31一一MySQL之多表设计 作者:blue 时间:2025.5.9 文章目录 菜鸟之路day31一一MySQL之多表设计0.概述一.多表设计1.1一对多1.2一对一1.3多对多 0.概述 内容学习自黑马程序员BV1m84y1w7Tb 一.多表设计 1.1一对多 一对多关系实现ÿ…...
害怕和别人发生冲突怎么办? --deepseek
害怕与他人发生冲突是一种常见的心理状态,可能源于对关系破裂、被否定或情绪失控的担忧。但这种恐惧长期存在会影响自我表达和人际关系。以下是分步骤的应对策略,帮助你逐步建立应对冲突的自信: 第一步:理解你的恐惧根源 自我提问…...
Go语言——kratos微服务框架使用
文章目录 一、安装依赖二、创建项目三、初始化项目四、使用git_bash命令终端运行命令五、创建自己的项目1、修改app.proto3、internal/service/app.go4、修改internal/service/service.go文件5、创建internal/biz/content.go文件6、修改internal/biz/biz.go文件7、创建internal…...
无人机飞控算法开发实战:从零到一构建企业级飞控系统
简介 无人机飞控算法是实现稳定飞行和精确控制的核心技术,涉及飞行动力学建模、传感器数据处理、状态估计和控制策略等多个环节。本实战指南将系统讲解四旋翼无人机飞控算法的开发流程,包括飞行动力学模型建立、传感器校准与数据融合、主流控制算法实现(PID、ADRC、EKF)以…...
MiniMind:3块钱成本 + 2小时!训练自己的0.02B的大模型。minimind源码解读、MOE架构
大家好,我是此林。 目录 1. 前言 2. minimind模型源码解读 1. MiniMind Config部分 1.1. 基础参数 1.2. MOE配置 2. MiniMind Model 部分 2.1. MiniMindForCausalLM: 用于语言建模任务 2.2. 主干模型 MiniMindModel 2.3. MiniMindBlock: 模型的基本构建块…...
每日算法刷题 Day3 5.11:leetcode数组2道题,用时1h(有点慢)
5.LC 零矩阵(中等) 面试题 01.08. 零矩阵 - 力扣(LeetCode) 思想: 法一: 利用两个集合分别储存要清0的行和列索引 另外两种原地优化空间的做法暂时不是目前刷题目标,故不考虑 代码 c: class Solution { public:void setZeroes(vector&l…...