第一章高等数学基础

函数

函数的定义
  1. 量和量之间的关系如:
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  2. 公式
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    其中x是自变量,y是因变量

  3. 函数在 处取得的函数值
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  4. 符号只是一种表示,也可以:
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几种函数
  1. 分段函数
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  2. 反函数
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  3. 显函数与隐函数
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几种特性
  1. 奇偶性
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  2. 周期性
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  3. 单调性
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极限

数列
  1. 按照一定次数排列的一列数:
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  2. 对于数列 {Un}如果当n无限增大时,其通项无限接近于一个常数A,
    则称该数列以A为极限或称数列收敛于A,否则称数列为发散。
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极限
  1. 符号表示
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  2. 函数在x0的邻域内有定义
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  3. 左右极限
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  4. 无穷小:以零为极限
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  5. 基本性质:
    (1) 有限个无穷小的代数和仍是无穷小
    (2)有限个无穷小的积仍是无穷小
    (3)有界变量与无穷小的积仍是无穷小
    (4)无限个无穷小之和不一定是无穷小
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  6. 无穷小的商不一定是无穷小
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  7. 极限有无穷小的关系
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  8. 无穷大
    并不是一个很大的数,是相对于变换过程来说
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  9. 无穷小和无穷大的关系
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  10. 无穷小的比较
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  11. 如果:
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函数的连续性

函数的连续性
  1. 概念
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  2. 条件:
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  3. 测试:
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函数的间断点
  1. 概念在这里插入图片描述
  2. 3种情况为间断点
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  3. 结论
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  4. 练习
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导数

导数
  1. 概念
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    在这里插入图片描述
  2. 常用公式
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  3. 结论
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梯度

偏导数
  1. 对于一元函数 y=f(x) 只存在y y 随x x
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  2. 二元函数z=f(x,y)存在z随x变化的变化率,随y变化的变化率,随x﹑y同时变化的变化率
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  3. 偏导数定义:
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  4. 偏导数几何意义
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  5. 测试
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方向导数
  1. 蚂蚁沿什么方向跑路才能活?
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  2. 方向导数的定义
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  3. 定理:
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  4. 测试
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梯度
  1. 定义
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  2. 结论
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  3. 测试
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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参调整: 用户可以自由调节神经网络的层、节点以及PID控制器的参,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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