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AM@邻域@极限定义中的符号说明

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abstract

  • 邻域的概念
  • 极限的定义中的符号说明

邻域👺

  • x 0 ∈ R , δ > 0 x_0\in\mathbb{R},\delta\gt0 x0R,δ>0,开区间 R δ = ( x 0 − δ , x 0 + δ ) R_\delta=(x_0-\delta,x_0+\delta) Rδ=(x0δ,x0+δ)称为** x 0 {x_0} x0 δ \delta δ 邻域**,记作 U ( x 0 , δ ) U(x_0,\delta) U(x0,δ) U δ ( x 0 ) U_{\delta}(x_0) Uδ(x0)
    • 区间 R δ R_{\delta} Rδ也可以表示为绝对值不等式: ∣ x − x 0 ∣ < δ |x-x_0|<\delta xx0<δ的解集: { x ∣ ∣ x − x 0 ∣ < δ } \set{x||x-x_0|<\delta} {xxx0<δ}
    • 因为 ∣ x − x 0 ∣ < δ |x-x_0|<\delta xx0<δ ⇔ \Leftrightarrow − δ < x − x 0 < δ -\delta<x-x_0<\delta δ<xx0<δ ⇔ \Leftrightarrow x 0 − δ < x < x 0 + δ x_0-\delta<x<x_0+\delta x0δ<x<x0+δ
    • 如果不需要说明 δ \delta δ,可简记为 U ( x 0 ) U(x_0) U(x0)

邻域中心和半径

  • x 0 x_0 x0为邻域 U ( x 0 , δ ) U(x_0,\delta) U(x0,δ)的中心,称为邻域中心, δ \delta δ称为邻域半径

去心邻域

  • x 0 x_0 x0去心 δ \delta δ邻域, R δ ˚ R_{\mathring{\delta}} Rδ˚= ( x 0 − δ , x 0 ) ∪ ( x 0 , x 0 + δ ) (x_0-\delta,x_0)\cup(x_0,x_0+\delta) (x0δ,x0)(x0,x0+δ)记作 U ˚ ( x 0 , δ ) \mathring{U}(x_0,\delta) U˚(x0,δ),或 U ˚ δ ( x 0 ) \mathring{U}_{\delta}(x_0) U˚δ(x0)
    • 区间 R δ ˚ R_{\mathring{\delta}} Rδ˚也可以表示为: { x ∣ 0 < ∣ x − x 0 ∣ < δ } \set{x|0<|x-x_0|<\delta} {x0<xx0<δ}
    • 如不需要说明 δ \delta δ,可简记为 U ˚ ( x 0 ) \mathring{U}(x_0) U˚(x0)

ϵ , δ \epsilon,\delta ϵ,δ的意义

  • ϵ \epsilon ϵ是用来刻画 f ( x ) f(x) f(x) A A A接近程度(刻画函数值)
  • δ \delta δ是用来刻画 x → x 0 x\to{x_0} xx0这个极限过程(刻画自变量)
    • x → x 0 x\to{x_0} xx0 x ≠ x 0 x\neq{x_0} x=x0
    • 极限 lim ⁡ x → x 0 f ( x ) \lim\limits_{x\to{x_0}}f(x) xx0limf(x)是否存在,若存在极限,极限值等于多少
      • 和" x = x 0 x=x_0 x=x0处有没有定义,若有定义函数值等于多少"无关
      • x = x 0 x=x_0 x=x0去心邻域 U ˚ ( x 0 , δ ) \mathring{U}(x_0,\delta) U˚(x0,δ)函数值有关
    • 要使 lim ⁡ x → x 0 f ( x ) \lim\limits_{x\to{x_0}}f(x) xx0limf(x)存在, f ( x ) f(x) f(x)必须在 x = x 0 x=x_0 x=x0的某去心领域 U ˚ ( x 0 , δ ) \mathring{U}(x_0,\delta) U˚(x0,δ)处处有定义

各种极限定义的共同点

  • 无论是数列极限还是函数极限,都用了正数 ϵ \epsilon ϵ来刻画极限存在的形式
  • ϵ \epsilon ϵ可以任意取(足够小)的时候,才能够体现极限的意义(它刻画了数列在靠近极限的过程的与极限的接近程度),因此定义中总是强调任意的正数 ϵ \epsilon ϵ( ∀ ϵ > 0 \forall{\epsilon>0} ϵ>0)

几何意义

  • 对任意给定的 ϵ > 0 \epsilon>0 ϵ>0,总存在 U ˚ ( x 0 , δ ) \mathring{U}(x_0,\delta) U˚(x0,δ),当 x ∈ U ˚ ( x 0 , δ ) x\in{\mathring{U}(x_0,\delta)} xU˚(x0,δ)时,曲线 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x)夹在两直线 y = A − ϵ y=A-\epsilon y=Aϵ,和 y = A + ϵ y=A+\epsilon y=A+ϵ之间

极限定义中的极限过程临界值

  • 根据上述极限的定义,数列极限中的 N N N,函数极限中的 X X X δ \delta δ,都是给定 ϵ \epsilon ϵ后,构造极限过程的区间(例如 n > N , x > X , 0 < ∣ x − a ∣ < δ n>N,x>X,0<|x-a|<\delta n>N,x>X,0<xa<δ)的参数,不妨称之为极限过程临界值
  • X X X(或 N N N)和预先给定的 ϵ ( ϵ > 0 ) \epsilon(\epsilon>0) ϵ(ϵ>0)有关,但是 X X X并不是 ϵ \epsilon ϵ的函数
    • 因为同一个 ϵ \epsilon ϵ可以对应多个(甚至无穷多个)符合条件的 X X X

    • X = X 1 X=X_1 X=X1满足 x > X x>X x>X f ( x ) ∈ U ( A , ϵ ) f(x)\in{U(A,\epsilon)} f(x)U(A,ϵ),则 X = X 2 ( X 2 > X 1 ) X=X_2(X_2>X_1) X=X2(X2>X1)也满足

ϵ \epsilon ϵ的选取👺

  • lim ⁡ x → ∗ f ( x ) = A \lim\limits_{x\to{*}}f(x)=A xlimf(x)=A,则 ∀ ϵ > 0 \forall{\epsilon>0} ϵ>0, ∃ δ > 0 \exist{\delta>0} δ>0,当 x ∈ U ( x 0 , δ ) ˚ x\in\mathring{U(x_0,\delta)} xU(x0,δ)˚时, ∣ f ( x ) − A ∣ < ϵ |f(x)-A|<\epsilon f(x)A<ϵ
  • 在实际应用极限定义作推理的时候,经常时以如下形式出现:
    • ∀ ϵ = θ ( c ) > 0 \forall{\epsilon=\theta(c)>0} ϵ=θ(c)>0, ∃ δ > 0 \exist{\delta>0} δ>0,当 x ∈ U ( x 0 , δ ) ˚ x\in\mathring{U(x_0,\delta)} xU(x0,δ)˚时, ∣ f ( x ) − A ∣ < ϵ = θ ( c ) |f(x)-A|<\epsilon=\theta(c) f(x)A<ϵ=θ(c)
      • 其中 θ ( c ) \theta(c) θ(c)是一个大于0的常数表达式,例如取 θ ( c ) \theta(c) θ(c)为某个常数 M M M 1 M \frac{1}{M} M1
      • 有时也把 ϵ \epsilon ϵ隐去不写,而直接以给定的值 θ ( c ) \theta(c) θ(c)来应用极限的条件
      • 因为 f ( x ) → A ( x → ∗ ) f(x)\to{A}(x\to{*}) f(x)A(x),所以 ϵ = θ ( c ) \epsilon=\theta(c) ϵ=θ(c)可以取任何正数
    • 通常, ϵ \epsilon ϵ取值在能够说明问题的前提下,取值越简单,越具体越好(不一定越小越好),可能是
      • 极限值 A A A相关的表达式(通常是 A 2 \frac{A}{2} 2A,这种手法可以推导出许多重要结论);
      • 具体常数,比如 1 1 1
      • ϵ \epsilon ϵ的表达式(例如 ϵ 2 \frac{\epsilon}{2} 2ϵ,而不一定是 ϵ \epsilon ϵ本身,因为 ϵ \epsilon ϵ也是一个正的常数)
  • 例如
    • 无穷小之和仍为无穷小的证明中,就是以上述方式运用极限的条件
    • 证明函数极限的有界性时,取 ϵ = 1 \epsilon=1 ϵ=1
    • 证明函数极限的局部保号性时,可以取 ϵ = ± A 2 \epsilon=\pm\frac{A}{2} ϵ=±2A

概念辨析👺

  • 这里要辨析的概念(假设 x → ∗ x\to{*} x的极限过程中)
    • 可无限接近(要多接近有多接近)的值是极限
    • 越来越接近的值不一定是极限
    • 无限接近不同于越来越接近
      • 无限接近得不出越来越接近
      • 越来越接近也得不出无限接近

无限接近不同于越来越接近

  • 无限接近(任意接近)于极限(趋近于极限) ⇎ \not\Leftrightarrow 越来越接近极限

    • 极限强调的时无限接近,但不要求严格的越来越接近,只要总体上是越来越接近即可

    • lim ⁡ x n → ∞ x n = 0 \lim_{x_n\to \infin}x_n=0 limxnxn=0,我们不能够说, x n x_n xn随着 n → ∞ n\to \infin n , x n ,x_n ,xn越来越接近 x n x_n xn

  • 不单调也可以无限接近(有极限)

  • x n = 1 n x_n=\frac{1}{n} xn=n1;极限 x n = 0 ( n → ∞ ) x_n=0(n\to \infin) xn=0(n)单调而且有极限0

  • x n = ( − 1 ) n n x_n=\frac{(-1)^{n}}{n} xn=n(1)n= ( − 1 ) n 1 n (-1)^{n}\frac{1}{n} (1)nn1;极限 x n = 0 ( n → ∞ ) x_n=0(n\to \infin) xn=0(n)不单调但是也有极限0

  • f 1 ( x ) f_1(x) f1(x)= 1 x \frac{1}{x} x1; f 2 ( x ) f_2(x) f2(x)= 3 x \frac{3}{x} x3; f ( x ) = { f 1 ( x ) ( n 为奇数 ) f 2 ( x ) ( n 为偶数 ) f(x)=\begin{cases} f_1(x)&(n为奇数)\\ f_2(x)&(n为偶数)\end{cases} f(x)={f1(x)f2(x)(n为奇数)(n为偶数)
  • f 1 ( x ) f_1(x) f1(x), f 2 ( x ) f_2(x) f2(x)都满足 x n → 0 ( n → ∞ ) x_n\rightarrow0(n\rightarrow\infin) xn0(n);而 f ( x ) f(x) f(x)是振荡地趋近于0
  • x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , … x_1,x_2,x_3,x_4,\dots x1,x2,x3,x4, 分别等于 1 , 3 2 , 1 3 , 3 4 1,\frac{3}{2},\frac{1}{3},\frac{3}{4} 1,23,31,43

越来越接近推不出无限接近

  • y = 1 x + 1 ( x > 0 ) y=\frac{1}{x}+1(x>0) y=x1+1(x>0), x → ∞ x\to \infin x 的过程越来越接近于 y = 1 y=1 y=1,同时 y y y还越来越接近与 y = 0 y=0 y=0,

  • 尽管 y y y可以无限接近于1,但是无法无限接近于 y = 0 y=0 y=0,因为我们可以肯定: y > 1 y>1 y>1;

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