函数的连续

函数的连续

当自变量的改变量Δx→0\Delta x\rightarrow0Δx0函数的改变量Δy→0\Delta y\rightarrow 0Δy0,则称函数在点f(x0)f(x_0)f(x0)处连续。

  • lim⁡Δx→0[f(x0+Δx)−f(x0)]=0\lim\limits_{\Delta x\rightarrow 0}[f(x_0+\Delta x)-f(x_0)]=0Δx0lim[f(x0+Δx)f(x0)]=0
  • lim⁡x→x0f(x)=f(x0)\lim\limits_{x\rightarrow x_0}f(x)=f(x_0)xx0limf(x)=f(x0)

lim⁡x→x0+f(x)=f(x0)\lim\limits_{x\rightarrow x_0^+}f(x)=f(x_0)xx0+limf(x)=f(x0),则称fff在点x0x_0x0处左连续

lim⁡x→x0−f(x)=f(x0)\lim\limits_{x\rightarrow x_0^-}f(x)=f(x_0)xx0limf(x)=f(x0),则称fff在点x0x_0x0处右连续

证明函数连续

求证:cos⁡x,sin⁡x\cos x,\sin xcosx,sinx在定各自的义域内每一点都连续。

解:
lim⁡Δx→0cos⁡(x0+Δx)=cos⁡x0cos⁡Δx−sin⁡Δxsin⁡x0=cos⁡x0+0=cos⁡x0\qquad \lim\limits_{\Delta x\rightarrow 0}\cos(x_0+\Delta x)=\cos x_0\cos\Delta x-\sin \Delta x\sin x_0=\cos x_0+0=\cos x_0Δx0limcos(x0+Δx)=cosx0cosΔxsinΔxsinx0=cosx0+0=cosx0

lim⁡Δx→0sin⁡(x0+Δx)=sin⁡x0cos⁡Δx+cos⁡x0sin⁡Δx=sin⁡x0+0=sin⁡x0\qquad \lim\limits_{\Delta x\rightarrow 0}\sin(x_0+\Delta x)=\sin x_0\cos\Delta x+\cos x_0\sin \Delta x=\sin x_0+0=\sin x_0Δx0limsin(x0+Δx)=sinx0cosΔx+cosx0sinΔx=sinx0+0=sinx0


例题

f(x)={ex,x<01+2x,x≥0f(x)=\left\{\begin{matrix}e^x,\qquad \quad x<0 \\1+2x,\quad x\geq 0\end{matrix}\right.f(x)={ex,x<01+2x,x0在点x=0x=0x=0处是否连续。

解:
\qquad左极限lim⁡x→0−f(x)=lim⁡x→0−ex=1\lim\limits_{x\rightarrow 0^-}f(x)=\lim\limits_{x\rightarrow 0^-}e^x=1x0limf(x)=x0limex=1

\qquad右极限lim⁡x→0+f(x)=lim⁡x→0+1+2x=1\lim\limits_{x\rightarrow 0^+}f(x)=\lim\limits_{x\rightarrow 0^+}1+2x=1x0+limf(x)=x0+lim1+2x=1

\qquad函数值f(0)=1+2×0=1f(0)=1+2\times 0=1f(0)=1+2×0=1

\qquad所以f(x)f(x)f(x)x=0x=0x=0处连续

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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