高数笔记-第一章 函数与极限-6

本文介绍了极限存在的两个重要准则及两个基本极限。准则包括数列夹逼原理和单调有界原理,以及柯西收敛准则。重要极限涉及正弦函数和自然指数函数的基本极限形式。
第六节 极限存在准则 两个重要极限

两个重要的极限
(1)lim⁡x→0sin⁡(x)x=1\lim\limits_{x \to 0}{\dfrac{\sin(x)}{x}} = 1x0limxsin(x)=1

(2)lim⁡x→∞(1+1x)x=e\lim\limits_{x \to \infty}{(1+\dfrac{1}{x})^x} = exlim(1+x1)x=e

准则 111 如果数列{xn}\{x_n\}{xn}{yn}\{y_n\}{yn}{zn}\{z_n\}{zn} 满足下列条件:
(1)从某项起,即 ∃n0∈N+\exists n_0 \in \mathbb{N_+}n0N+,当 n>n0n > n_0n>n0,有 yn≤xn≤zny_n \leq x_n \leq z_nynxnzn
(2)lim⁡n→∞yn=a,lim⁡n→∞zn=a\lim\limits_{n \to \infty}{y_n} = a,\lim\limits_{n \to \infty}{z_n} = anlimyn=anlimzn=a
那么数列 {xn}\{x_n\}{xn} 的极限存在,且lim⁡n→∞xn=a.\lim\limits_{n \to \infty}{x_n} = a .nlimxn=a.

准则 1′1'1 如果
(1)当 x∈U˚(x0,r)x \in \mathring{U}(x_0, r)xU˚(x0,r) (或∣x∣>M|x| > Mx>M)时,g(x)≤f(x)≤h(x)g(x) \leq f(x) \leq h(x)g(x)f(x)h(x)
(2)lim⁡x→x0(x→∞)g(x)=A,lim⁡x→x0(x→∞)h(x)=A\lim\limits_{x \to x_0 \atop (x \to \infty)}{g(x)} = A,\lim\limits_{x \to x_0 \atop (x \to \infty)}{h(x)} = A(x)xx0limg(x)=A(x)xx0limh(x)=A
那么 lim⁡x→x0(x→∞)f(x)\lim\limits_{x \to x_0 \atop (x \to \infty)}{f(x)}(x)xx0limf(x) 存在,且等于 AAA.

准则 2 单调有界数列必有极限.
如果数列 {xn}\{x_n\}{xn} 满足条件 x1≤x2≤x3≤⋯≤xn≤xn+1≤⋯x_1 \leq x_2 \leq x_3 \leq \cdots \leq x_n \leq x_{n+1} \leq \cdotsx1x2x3xnxn+1,就称数列 {xn}\{x_n\}{xn} 是单调增加的;
如果数列 {xn}\{x_n\}{xn} 满足条件 x1≥x2≥x3≥⋯≥xn≥xn+1≥⋯x_1 \geq x_2 \geq x_3 \geq \cdots \geq x_n \geq x_{n+1} \geq \cdotsx1x2x3xnxn+1,就称数列 {xn}\{x_n\}{xn} 是单调减少的.
如果数列不仅有界,并且是单调的,那么这数列的极限必定存在,也就是这数列一定收敛.

准则 2’ 设函数 f(x)f(x)f(x) 在点 x0x_0x0 的某个左邻域内单调并且有界,则 f(x)f(x)f(x)x0x_0x0 的左极限 f(x0−)f(x_0^-)f(x0) 必定存在.

柯西极限存在准则 数列 {xn}\{x_n\}{xn} 收敛点充分必要条件是:对于任意给定的正数 ε\varepsilonε,存在正整数 NNN,使得当 m>N,n>Nm > N,n > Nm>Nn>N 时,有
∣xn−xm∣<ε.|x_n -x_m| < \varepsilon .xnxm<ε.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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