高数笔记

高数笔记

1. 常用
  1. xxx充分大时,有重要关系:
    eαx>>xβ>>lnγxe^{\alpha x}>>x^{\beta}>>ln^{\gamma}xeαx>>xβ>>lnγx

  2. 海涅定理(归结原则):
    lim⁡x→x0f(x)=A\displaystyle\lim_{x\to x_0}f(x) = Axx0limf(x)=A 存在 ⇔lim⁡n→∞f(xn)=A\Leftrightarrow \displaystyle\lim_{n\to \infty}f(x_n)=Anlimf(xn)=A 存在,
    对任何x→x0x\to x_0xx0

  3. (uv)’=u′v+v′u(uv)’ =u'v+v'u(uv)=uv+vu逆用所制造的辅助函数:

  • [f(x)f(x)]’=[f2(x)]′=2f(x)f′(x)[f(x)f(x)]’=[f^2(x)]'=2f(x)f'(x)[f(x)f(x)]=[f2(x)]=2f(x)f(x)                见 f(x)f′(x)f(x)f'(x)f(x)f(x) ⇒\Rightarrow F(x)=f2(x)F(x)=f^2(x)F(x)=f2(x)

  • [f(x)f′(x)]′=[f′(x)]2+f(x)f′′(x)[f(x)f'(x)]'=[f'(x)]^2+f(x)f''(x)[f(x)f(x)]=[f(x)]2+f(x)f(x)                 ⇒\Rightarrow F(x)=f(x)f′′(x)F(x)=f(x)f''(x)F(x)=f(x)f(x)

  • [f(x)eφ(x)]′=f′(x)eφ(x)+f(x)eφ(x)φ′(x)[f(x)e^{\varphi(x)}]'=f'(x)e^{\varphi(x)}+f(x)e^{\varphi(x)}\varphi'(x)[f(x)eφ(x)]=f(x)eφ(x)+f(x)eφ(x)φ(x)      ⇒\Rightarrow F(x)=f(x)eφ(x)F(x)=f(x)e^{\varphi(x)}F(x)=f(x)eφ(x)

  1. 奇偶函数的加减乘除:
  • ① 奇±\pm±奇=奇                      偶±\pm±偶=偶                       奇±\pm±偶=非奇非偶

  • ② 奇×/÷\times/\div×/÷奇=奇                 偶×/÷\times/\div×/÷偶=偶                 奇×/÷\times/\div×/÷偶=奇

  1. 复合函数的奇偶性:(单调性)

                                                   ⇒\Rightarrow内偶则偶,内奇同外

                                                   ⇒\Rightarrow同增异减

  1. ①和差公式
  • sin⁡(α±β)=sin⁡αcos⁡β±cos⁡αsin⁡β\sin(\alpha\pm\beta)=\sin\alpha\cos\beta\pm\cos\alpha\sin\betasin(α±β)=sinαcosβ±cosαsinβ

  • cos⁡(α±β)=cos⁡αcos⁡β∓sin⁡αsin⁡β\cos(\alpha\pm\beta)=\cos\alpha\cos\beta∓\sin\alpha\sin\betacos(α±β)=cosαcosβsinαsinβ

  • tan⁡(α±β)=tan⁡α±tan⁡β1∓tan⁡αtan⁡β\tan(\alpha±\beta)=\frac{\tan\alpha±\tan\beta}{1∓\tan\alpha\tan\beta}tan(α±β)=1tanαtanβtanα±tanβ

  • cot⁡(α±β)=cot⁡α∓1cot⁡β±cot⁡α\cot(\alpha±\beta)=\frac{\cot\alpha∓1}{\cot\beta±\cot\alpha}cot(α±β)=cotβ±cotαcotα1

   ②倍角公式

  • sin⁡2α=2sin⁡αcos⁡α\sin2\alpha=2\sin\alpha\cos\alphasin2α=2sinαcosα

  • cos⁡2α=cos⁡2α−sin⁡2α=1−2sin⁡2α=2cos⁡2α−1\cos2\alpha=\cos^2\alpha-\sin^2\alpha=1-2\sin^2\alpha=2\cos^2\alpha-1cos2α=cos2αsin2α=12sin2α=2cos2α1

   ③降幂公式

  • sin⁡2α=12(1−cos⁡2α)\sin^2\alpha=\frac{1}{2}(1-\cos2\alpha)sin2α=21(1cos2α)                cos⁡2α=12(1+cos⁡2α)\cos^2\alpha=\frac{1}{2}(1+\cos2\alpha)cos2α=21(1+cos2α)

   ④半角公式

  • sin⁡α2=±1−cos⁡α2\sin{\frac{\alpha}{2}}=±\sqrt{\frac{1-\cos\alpha}{2}}sin2α=±21cosα                        cos⁡α2=±1+cos⁡α2\cos\frac{\alpha}{2}=±\sqrt{\frac{1+\cos\alpha}{2}}cos2α=±21+cosα

  • tan⁡α2=1−cos⁡αsin⁡α=sin⁡α1+cos⁡α=±1−cos⁡α1+cos⁡α\tan\frac{\alpha}{2}=\frac{1-\cos\alpha}{\sin\alpha}=\frac{\sin\alpha}{1+\cos\alpha}=±\sqrt{\frac{1-\cos\alpha}{1+\cos\alpha}}tan2α=sinα1cosα=1+cosαsinα=±1+cosα1cosα

  • cot⁡α2=sin⁡α1−cos⁡α=1+cos⁡αsin⁡α=±1+cos⁡α1−cos⁡α\cot\frac{\alpha}{2}=\frac{\sin\alpha}{1-\cos\alpha}=\frac{1+\cos\alpha}{\sin\alpha}=±\sqrt{\frac{1+\cos\alpha}{1-\cos\alpha}}cot2α=1cosαsinα=sinα1+cosα=±1cosα1+cosα

2. 常用十大不等式
  1. ∣a±b∣≤∣a∣+∣b∣|a±b|\leq|a|+|b|a±ba+b,        ∣∣a∣−∣b∣∣≤∣a−b∣||a|-|b||\leq|a-b|abab

  2. ab≤a+b2≤a2+b22\sqrt{ab}\leq\frac{a+b}{2}\leq\sqrt{\frac{a^2+b^2}{2}}ab2a+b2a2+b2,                (a,b>0)(a,b>0)(a,b>0)

    abc3≤a+b+c3≤a2+b2+c23\sqrt[3]{abc}\leq\frac{a+b+c}{3}\leq\sqrt{\frac{a^2+b^2+c^2}{3}}3abc3a+b+c3a2+b2+c2,        (a,b,c>0)(a,b,c>0)(a,b,c>0)

  3. a>b>0a>b>0a>b>0,则{当n>0时,an>bn当n<0时,an<bn\begin{cases}当n>0时,&a^n>b^n\\当n<0时,&a^n < b^n \end{cases}{n>0,n<0an>bnan<bn

  4. 0<a<x<b0<a<x<b0<a<x<b0<c<y<d0<c<y<d0<c<y<d

    cb<yx<da\frac{c}{b}<\frac{y}{x}<\frac{d}{a}bc<xy<ad

  5. sinx<x<tanxsinx<x<tanxsinx<x<tanx,        (0<x<π2)(0<x<\frac{\pi}{2})(0<x<2π)

  6. sin⁡x<x\sin x<xsinx<x,        (x>0)(x>0)(x>0)

  7. arctanx≤x≤arcsinxarctanx\leq x\leq arcsinxarctanxxarcsinx,        (0≤x≤1)(0\leq x \leq1)(0x1)

  8. ex≥x+1e^x\geq x+1exx+1,        (∀x)(\forall x)(x)

  9. x−1≥lnxx-1\geq lnxx1lnx,        (x>0)(x>0)(x>0)

  10. 11+x<ln(1+1x)<1x\frac{1}{1+x}<ln(1+\frac{1}{x})<\frac{1}{x}1+x1<ln(1+x1)<x1,        (x>0)(x>0)(x>0)

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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