lim x→c f(x) = L数学语言:∀ ϵ>0, ∃ δ>0 S.T. for all x≠c, if |x-c|<δ, then |f(x)-L|<ϵ 常用记号: “∃ ”:“存在”或“可以找到”,“∀ ”: “对于任意的”或“对于每一个”, maxS:数集S极大值, minS:数集S极小值, supS:上确界(上界最小值), infS下确界(下界最大值)
实数集Completeness Axiom(连续性公理)
Q: 谬论: "实数集上, 怎么求出点A“相邻”的那一点, 或A点的“下一点”?
或 "数轴(Real line)上, 存在相邻的两个点?”
A: 数轴(Real line)上 不存在相邻的两点, 也“不存在下一个点”,
对任何不同两点, 都是连续的Interval(区间),
即使其长度"多短", 都包含无限多连续的点; 可无限划分.
这是实数集的Completeness Axiom(完备性公理, 或稠密性原理);
证明方法可用 Dedekind cut(戴德金分割)
https://www.math.columbia.edu/~harris/2000/2016Dedcuts.pdf
https://brilliant.org/wiki/dedekind-cuts/
\(proof\): 假设存在“相连的两点”: \(\large A,\ B\),
那么:
- 如果 \(\large A,\ B\) 是“同一点”, 就不能称为“两点”;
- 如果此两点不同且“相邻”, 却总存在之间的第三点 \(\large C = (A+B)/2\)
确界存在定理——实数系连续性定理:
- 非空有上界的数集 必有 上确界;
- 非空有下界的数集 必有 下确界。
常用数学分析的记号:
\(\large \begin{array}{rl} \\ \bm{ \exists }: & 存在 \text{ 或 }可以找到 \\ \bm{ \forall }: & 对于任意的 \text{ 或 }对于每一个 \\ \bm{ s.t. }: & Such\ That/因此有/所以 \\ \\ \text{For example}: \\ \end{array}\)
A ⊂ B ⇔ ∀ x ∈ A, 有 x ∈ B,
A ⊄ B ⇔ ∃ x∈ A, 使得x ∉ B。
\(\large \begin{array}{lrl} \\
\overset{}{\underset{x \rightarrow 1}{\lim}} {f(x)=L},\text{ means that } \\
\text{ } \text{ given any } \epsilon>0, \text{ there exists } \sigma>0, \text{ such that } \\
\text{ } \forall x \neq c, \text{ if }\ |x-c|<δ, \text{ then } |f(x)-L|<\epsilon \\
\\
\overset{}{\underset{x \rightarrow c}{\lim}} {f(x)=L},\text{ means that } \\
\text{ } \forall \epsilon>0, \exists \sigma>0, s.t.
\text{ } \forall x \neq c, \text{ if } |x-c|<\sigma, \text{ then } |f(x)-L|<\epsilon \\
\end{array}\)
minS:极小值 与 maxS:极大值
设S是一个数集,
minS: 如果 ∃ ξ ∈S ,使得 ∀ x ∈ S,有 ξ ≤ x,则称 ξ 是数集 S 的最小数,并记为 ξ = minS;
maxS: 如果 ∃ η ∈S ,使得 ∀ x ∈S , 有 η ≥ x,则称 η 是数集 S 的最大数,并记为 η = maxS。
例: 集合B = {x| 0 ≤ x <1} 没有最大数。证明用反证法。
假设: 集合B有最大数记为β。由 β ∈[0, 1),可知:
β′ =(1+β)/2 ∈[0, 1)。 但是 β < β′ ,
这就与β是集合B的最大数的假设发生矛盾。
所以集合B没有最大数。
上确界与下确界
设 S 是一个非空数集,
如果 ∃ M∈R, 使得∀ x∈S, 有x ≤ M, 则称 M 是 S 的一个 上界;
如果 ∃ m∈R, 使得∀ x∈S, 有x ≥ m, 则称 m 是 S 的一个 下界。
当数集S既有上界,又有下界时,称S为有界集。
设数集 S 有上界,记 U 为 S 的上界全体所组成的集合,则显然 U 不可能有最大数,
设 U 的最小数为 β,就称 β 为数集 S 的上确界(即最小上界), 记为 β = sup S。
上确界 β 满足下述两个性质:
1. β 是数集 S 的上界:∀ x∈ S,有 x ≤ β;
2. 任何小于 β 的数不是数集 S 的上界:∀ ε > 0,∃ x ∈ S,使得 x > β - ε。
若数集 S 有下界,记 L 为 S 的下界全体所组成的集合,则显然 L 不可能有最小数,
设 L 的最大数为 α,就称 α 为数集 S 的下确界(即最大下界), 记为 α = inf S。
下确界α满足下述两个性质:
1. α 是数集 S 的下界:∀ x ∈S,有 α ≤ x;
2. 任何大于 α 的数不是数集 S 的下界:∀ ε > 0,∃ x ∈S,使得 x < ε + α 。
证明:确界存在定理——实数系连续性定理
非空有上界的数集必有上确界;非空有下界的数集必有下确界。
证: 任何一个实数x可表示成 x=[x]+( x),
其中[x]表示 x 的整数部分,(x) 表示 x 的非负小数部分。
将( x)表示成无限小数的形式: ( x) = 0.a1, a2, …,an, …,
其中a1, a2,… , an 中的每一个都是数字0,1,2,…,9中的一个,
若 (x) 是 有限小数,则在后面接上无限个0。
注 无限小数 0.a1, a2, …, ap 000…(ap ≠ 0)
与无限小数 0.a1, a2, …,(ap-1) 999… 是相等的,
为了保持表示的唯一性,约定在(x)的无限小数表示中不出现后者。
这样,任何一个实数集合 S 就可以由一个确定的无限小数的集合来表示:
{ a0 + 0.a1a2…an…|a0 =[x], 0.a1a2…an… = (x), x∈S }
R以小数表示有三种类型:
Rational number: Q有理数集(可由Z整数集任意两元数p/q表示且q≠0):
A. 有限小数:Z0/(10^k), Z0表示有效小数表示;
B.无限循环小数:m/n(例1/3,1/9,…);
Irrational number:
C.无限不循环小数:
C0: x^2=PrimeNumber, 例x^2=2, 3, 7, 11, …, (因为素数仅能为1与其本身整除)
证明PrimeNumber有无限个用反证法:
假设仅有n个: A1,…,An, 构造 A0=A1A2…*An + 1 为大于An的新素数.
C1: 常用常数: e, pi
C2. 分形几何/几何划分构造:
PI: 割圆术
SnowFlake△外内无限生长面积小于两杯初始面积
Pentagon五角星无限内嵌,…
C3.其它无理数
Q有理数集合不完备(两整数构造出p/q, 外延与内分 都是无限多):
Q1 总整数的个数是无限大的Infinite / ∞,
Q2 可无限分割: 任意两个不等的有理数p和q之间的 有理数个数 也是无限多的;
减法是加法的逆运算,除法是乘法的逆运算,无穷小是无穷大的逆;
Q3 有理数集Q对÷运算不完备: x*x=2 或任一 PrimeNumber 并不能在 Z整数集 与 ÷运算 上构造出.
R实数集的完备性 与 Number Theory:
R0 实数集完备性 可 由 Dedekind cut 戴德金分割 在 Set Theory集合论上证明;
R1 数集的完备性是 相对于 运算 而定的,
通常称 R实数集的完备性 是指 R 对 (+、× 、≤)的完备性,即 实数公理化(FOC)理论;
R2 实数对“开方运算”不完备: 例 x*x = -1 (i虚数单位) 此时的x并不能由 R 实数集表示
Number Theory数论学科, 人类数学家们由 N, Z, Q, R, C, Matrix, Tensor,
C(Complex复数集合)之上: 有专门的 Complex Analysis复分析;
Infinity无限/limit极限/∞无穷(+∞, -∞):
Unity of:
- Dynamically to Constantly,
- Relatively to Absolutely,
- Qualitative to Quantitative,
- Process to Result,
- 负负得正.
Infinity/Limit 分析基于三点: 完备性数集, 无穷大近似, 与无穷小近似.
什么是无限Infinity、无穷大∞、无穷小Delta:
建立Infinity/Limit/∞ 是人类对客观规律认知的深化,理论完善与实践需要的统一: 完备、严密性、指导性、普遍适用性;
真实世界的多数人面对的量是:可测度的,可数的、有限的,
其实还有许多无限的;
例如: 海鱼🐠个数不是∞,世界人口与土地不是∞, 而Z正整数集合的个数是∞
Q有理数集 和 R实数集 都有 稠密性Archimedean Theorem(外延无穷大近似 加 内分割无穷小近似);
Q0 Q有理数 构造自 p/q, q≠0;p∈Z, q∈Z; 即 p = n·q + r/q (n是整数, r是余数, r<q)
Q1 总整数的个数是无限大的Infinite / ∞(Z整数集有外延无穷大近似,但是无内分割无穷小近似)
Q2 可无限分割: 任意两个不等的有理数p和q之间的 有理数个数 也是无限多的;
减法是以加法定义,除法是以乘法定义,无穷小是以无穷大定义;
Q3 有理数集Q对÷运算不完备: x*x=2 或任一 PrimeNumber 并不能在 Z整数集 与 ÷运算 上构造出.
R实数集完备性; 即连续性,两个不等实数之间有连续的无限多个,且每一个都属于实数集合;
形象化描述是,实数数轴,任意一段都是连续的,可任意无穷可微分可积分,
即R对(≤, +, -, ×, ÷)封闭(前提是规定\(x^2 > 0\));
实数公理化:
- Dedekind cut;
- Hilbert 实数公理化系统:
设 R 是一个集合,带有 “+”(加法) 和 “×”(乘法) 两种运算以及 一种 “≤”(小于等于)Order(序关系);
进一步:x < y (也记为 y > x)表示 x ≤ y 且 x ≠ y;
满足以下 F.O.C. 的系统(R, +, ×, ≤) 称为实数系,简记为 R, 它的元数称为 实数:
F(域公理):(R, +, ×)是一个域(对+与×运算封闭):
Add(4):
A1加法结合律, A2加法交换律,
A3存在加法单位元0(∀ x∈R, ∃ 0∈R, S.T. x+0=x)
4存在加法负元(∀ x∈R, ∃ y∈R, S.T. x+y=0, 此时y记为“-x”,即 x + (-x) = 0 )
Multiple(5):
M1乘法结合律, M2乘法交换律,
M3存在乘法单位元1(∀ x∈R, ∃ 1∈R, S.T. x×1=x)
M4存在乘法逆元(∀ x∈R, ∃ y∈R, y ≠ 0; S.T. x×y=1, 此时y记为“1/x或x^(-1)”,即 x × (1/x) = 1 )
M5乘法对加法的分配律
Order(5):
O1反对称性, O2传递性, O3全序性, O4序对加法的保序性, O5序对乘法保序性.
Continuity(2):
C1Archimedes Theorem(阿基米德公理): ∀ y∈R, x∈R, x > 0; ∃ n∈R, S.T. n × x > y)
Archimedes theorem分两种: 一种是外延无穷大近似,一种是内分割无穷小近似;
C2完备公理: 若 Rx 是 R 的超集, 且 (Rx, +, ×, ≤)满足上述 F.O.C1 公理, 则 Rx = R
Infinity无限的量化科学:
-
FOC实数公理化理论: 首先要在一个 Field数域上,建立运算及其规则,来度量,
数学分析/现代分析理论 建立在 集合论+公理化实数集 之上. -
limit极限理论: 建立在 R完备性公理化的实数集: Set theory集合论之上的
即: limit 极限 是 x, y 的 动态变化/静态关系、无限/有限、量变/质变、过程/结果, Absolute/Relative, 任意(不确定性)/规律(确定性),的统一
2.1 Cauchy 的数列 limit理论;建立在Series数列, R实数集, Set theory集合论之上
2.2 limit数量化(∀ϵ∃δ的Karl Weierstrass的Quantitative语言)理论:
lim x→c f(x) = L: ∀ ϵ>0, ∃ δ>0 S.T. for all x≠c, if |x-c|<δ, then |f(x)-L|<ϵ .
2.3 Calculus微积分理论 在完备性的R实数集之上:
一元(单变量):
secant割 + line(线)/plane(平面)
tangent切 + line(线)/plane(平面)
slope斜率
derivative/differential coefficient导数/微分系数, d f(x) / dx
Differentiatial: 微分
Integral: 积分
High-order 一至高阶导数;
Taylor 多项式 调和 及多种余项公式
导数及积分的运算规律;
多元:多元组合: 相互独立
3 构造满足特别条件的函数的方法
3.1参考 由 Fermat费马定理(极值点处导数为0),构造证明 三个x 在有界[a,b]连续, (a, b)可导的中值定理:
3.11Rolle 中值定理(矩形水平切线点存在):if f(a) = f(b), ∃ x = ε∈(a, b) 有 f'(ε) = 0
3.12 Lagrange 中值定理(平行四边形平行切线点存在):f(a) 与 f(b) 可不等,
3.12.1 有限增量点存在形式: ∃ x = ε∈(a, b) 有 f(b) - f(a) = (b - a)·f'(ε)
3.12.2 切割线合一点存在形式: ∃ x = ε∈(a, b) 有 f'(ε) =( f(b) - f(a) ) / (b - a)
3.12.3 待定(概率或参数)形式: x∈(a, b) 且设 ε∈(0, 1), 写成 a + ε·(b-a) 或 (1-ε)·a + ε·b
3.13 Cauchy 中值定理: f(x) 与 g(x) ∃ x = ε∈(a, b) 使 ( f(b) - f(a) )/( g(b) - g(a) ) = f'(ε)/g'(ε)
Cauchy中值定理可视为 由参数方程确定的函数 所对应的 Lagrange中值定理。
3.14 微分Darboux 达布定理:(可微区间上导函数连续定理):
f(x)在[a, b]可微分, 且f'(a)<f'(b), S.T. ∀ ε ∈(f'(a), f'(b)),∃ x0∈(a, b) , S.T. f'(x0) = ε
3.2 先构造低阶后积分:
先用 构造 低阶隐函数的 等式与不等式,倒推出对其 导数及导数运算式;
后用 积分 构造出满足特别条件的 隐函数(等式/不等式)
3.3 先构造高阶后微分:
先用 构造 高阶导函数的 等式与不等式,倒推出对其 微分及求导运算式;
后用 微分 构造出满足特别条件的 隐函数(等式与不等式)