考研数二第十三讲 从洛必达法则说起—微分中值定理在极限中的简单应用

文章探讨了在处理0/0或∞/∞型未定义极限时,洛必达法则的重要作用。它指出,只要分子和分母导数存在且分母导数不为0,即可应用此法则。同时,提到了费马引理,解释了在函数极值点处可导函数的导数值为0的几何意义,即切线平行于x轴。这些数学工具对于理解函数行为和求解优化问题至关重要。

我们之前介绍极限的文章当中讲过一道例题:
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在这题当中,由于x趋向于0的时候,sinx和x都趋向于0,我们要计算0除以0的结果,当时为了解决这个问题,我们用上了夹逼法,对它进行了缩放之后才得到了极限。类似的极限还有很多,本质上来说问题在于当分子和分母都趋向于0时,我们很难计算得到结果。

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洛必达

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洛必达变形

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但是关于洛必达法则使用的限制看起来有些麻烦,其实我们只需要牢记两点即可。第一点是不管x趋向于什么值,只要保证分子分母同时趋向于0或者是无穷,并且导数存在,且分母的导数不为0即可。也就是说如果分子分母的极限不同时为0或者无穷大,则不能使用洛必达法则。这一点一定要牢记,因为在我们多次使用洛必达法则的过程当中,很有可能出现分子分母不在满足这个条件的情况,我们在使用的时候一定要铭记。

微分中值定理在极限中的简单应用

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其中一个解法是这样的:
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费马引理

费马(Fermat)引理:设函数f(x)在点x0的某邻域U(x0)内有定义,并且在x0处可导,如果对任意的x∈U(x0),有f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(xo)),那么f’(x0)=0。

费马引理就是说明,对于某定义区间内的函数极值点,如果该函数在极值点可导,则函数在该极值点的导数为0。体现在几何上,就是在曲线的最高点或最低点处,其切线平行于x轴。

可以通过计算在极值点的左导数和右导数,并且二者必须相等就可以证明。

通常称导数等于0的点为函数的驻点(或稳定点、临界点)。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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