微积分引子

本文探讨微积分的基本概念,通过等比数列求和解释曲面面积的计算,展示了积分如何用于求解不规则形状的面积。微积分的核心是微分与积分的互逆运算,其中积分用于求解函数图形与坐标轴围成的面积,而微分涉及导数和函数斜率。微积分基本定理连接了微分与积分,为解决实际问题提供了理论基础。

微积分


只是想写一写加深印象而已,作者是个蒟蒻。(借鉴了很多其他题解的解释)

看了一些大佬们关于微积分的讲解,逐步摸清了微积分的轮廓。
对于微积分最关键也是源头来源于不规则几何形状的求解。

譬如举个例子:

在这里插入图片描述
这个一次函数和二次函数之间围成的矩形怎么求解?(思考一下)

在这里我们就需要用到极限思想去想方设法去用规则的图形逼近这个不规则的曲面的面积,我们可以用三角形。

在这里插入图片描述
请注意并不是可以将三角形随便乱摆,我们要尽可能要用三角形覆盖掉尽可能多的面积,也就是初中所学的关于此类问题三角形的最大值,其实作者做的这个图不太完美,大家可以仔细观察可以得到,中间的三角形的面积等于左右两旁三角形面积和的4倍(误差是由精度造成的)。然后就像这样再以各两旁三角形为基础往各自两个曲面尽可能的放进一个三角形。

在这里插入图片描述
可以发现这新加入的四个三角形又是前两个三角形的面积和的1/4倍。

那么我们可以一直放三角形一直放到无限接近于此曲面的面积。假设我放了n轮三角形,(已经无限接近曲面面积)。三角形ABC面积为x。
则有

Sn=x+14x+(14)2x+...+(14)nSn=x+\frac{1}{4}x+(\frac{1}{4})^2x+...+(\frac{1}{4})^nSn=x+41x+(41)2x+...+(41)n

很明显这是一个等比数列求和,套进去。

等比数列:

Sumn=a1(1−qn)1−qxSum_n=\frac{a1(1-q^n)}{1-q}xSumn=1qa1(1qn)x

Sn=4−14n−13xSn=\frac{4-\frac{1}{4^{n-1}}}{3}xSn=34<

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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