极限
- 直接代入
- 先试 x = a;得到 0/0 说明需要化简
- 因式分解并约去
- xⁿ − aⁿ = (x − a)(xⁿ⁻¹ + a·xⁿ⁻² + … + aⁿ⁻¹)
- 共轭
- (√x − √a)(√x + √a) = x − a
- 无穷远处的极限
- 除以 x 的最高次幂;次数相同时极限为首项系数之比
- 重要极限
- limx→∞ (1 + a/x)bx = eab
- 洛必达法则
- lim f/g = lim f′/g′ (0/0 or ∞/∞)
公式表、每个专题的关键方法步骤和 20 道练习题,完整解答附在最后。
求极限 L = limx→∞ (√(x2 − 6x) − x)。
求极限 L = limx→0 ln(1 + 5x)/sin(2x),x 以弧度计。
设 f(x) = ln(3x2 + 4)。求 f′(−2)。
f(x) = 0.5x2 + 3x + 2 在 x = −1 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。
计算 I = ∫02 2x·(x² + 1)2 dx。
计算 I = ∫₀0.5 x²·eˣ dx。
把 z = −7 − j3 写成指数形式 r·ejθ。θ 以弧度给出,取 −π 到 π 之间。
用棣莫弗定理求 z = 2 + j2 时 z⁴ 的实部。
一杯 94 °C 的咖啡放在 23 °C 的房间里。 19 min 后其温度为 50 °C。 它遵循牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ)。 从开始算起需要多长时间 t 才能达到 32 °C?
一个水箱装有 400 L 纯水。 每升含盐 0.05 kg 的盐水以 4 L/min 流入,混合均匀的溶液以相同流量流出。 多少分钟 t 后水箱中含盐 14 kg?
求所示 3×3 矩阵 A 的行列式 det A。
求所示矩阵 A 的较大特征值 λ。
一个恒力 F = (−5, −10, −10) N 作用在物体上,物体沿直线从点 A(3, 5, −3) 运动到点 B(−5, −5, 5)。坐标单位为米。求该力所做的功 W。
单位向量 n̂ 与 a = (−3, 4, 3) 和 b = (−5, 0, 4) 都垂直,且 z 分量为正。求它的 y 分量 n̂y。
对图中的分布,求 X 的方差 Var(X)。
一局游戏的参与费用为 €10。你以概率 0.25 赢得 €20,以概率 0.01 赢得 €200;其余情况什么也赢不到。赌注不退还。求每局的期望净收益 E(G)。
求数据的样本标准差 s:57, 52, 45, 41, 52, 37, 46。
考试成绩服从正态分布,平均数为 500,标准差为 40。求成绩 452 的 z 分数 z。
拖动 z,使标准正态曲线下 z 右侧的阴影面积为 0.6736。求 z,保留两位小数。
成年男性的身高服从正态分布,均值为 178 cm,标准差为 7 cm。求数值 x,使得有 5% 的数据低于它(第 5 百分位数)。
答案: L = −3
极限:先尝试直接代入。若得到 0/0,先化简:因式分解并约去公因式,或乘以共轭式。当 x → ∞ 时,分子分母同除以 x 的最高次幂。洛必达法则:若 f/g 为 0/0 或 ∞/∞ 型,则 lim f/g = lim f′/g′,分子和分母分别求导(不是用商法则)。
答案: L = 2.5
极限:先尝试直接代入。若得到 0/0,先化简:因式分解并约去公因式,或乘以共轭式。当 x → ∞ 时,分子分母同除以 x 的最高次幂。洛必达法则:若 f/g 为 0/0 或 ∞/∞ 型,则 lim f/g = lim f′/g′,分子和分母分别求导(不是用商法则)。
答案: f′(−2) = −0.75
求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。
答案: b = 1.5
求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。
答案: I = 41.33
定积分:∫ₐᵇ f(x) dx 是从 a 到 b 图像与 x 轴之间的有向面积。求一个原函数 F(F′ = f),再计算 F(b) − F(a)。幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。两条曲线之间的面积为 ∫(上 − 下) dx。
答案: I = 0.0609
分部积分:∫u·dv = u·v − ∫v·du,由乘积法则得出。把 u 选为求导后会变简单的因式(x 的幂或 ln x),把 dv 选为你能积分的因式(eˣ、sin x、cos x,或 u = ln x 时的 x)。对定积分,要在两个上下限处计算 u·v:∫ₐᵇ u dv = [u·v]ₐᵇ − ∫ₐᵇ v du。含 x² 的因式需要做两轮。
答案: θ = −2.737 rad
极坐标形式:z = r∠θ = r(cos θ + j sin θ) = r·ejθ,其中 r = |z|,θ = arg z。换回直角坐标形式:a = r cos θ,b = r sin θ。求辐角需要考虑象限:仅当 a > 0 时 θ = atan(b/a);当 a < 0 时要加上或减去 180°。在极坐标形式下乘法很简单:模相乘,辐角相加;除法则模相除,辐角相减。
答案: Re(z⁴) = −64
棣莫弗定理与方根:(r∠θ)ⁿ = rⁿ∠nθ。方程 zⁿ = R∠φ 恰有 n 个根,模都是 R1/n,辐角为 (φ + 360°·k)/n,k = 0, 1, …, n − 1:它们均匀分布在一个圆上,相隔 360°/n。当 p² < 4q 时,二次方程 z² + pz + q = 0 有复根 z = −p/2 ± j√(q − p²/4);实系数多项式的复根总是成共轭对 a ± jb 出现。
答案: t = 40.59 min
一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。
答案: t = 120.4 min
一阶微分方程:dy/dt = k·y 的解为 y = y₀·ekt(k > 0 时增长,k < 0 时衰减);半衰期 T 对应 k = ln 2/T。牛顿冷却定律 dT/dt = −k·(T − Tₐ) 给出 T(t) = Tₐ + (T₀ − Tₐ)·e−kt。线性方程 y′ + p(x)·y = q(x) 用积分因子 μ = e∫p dx 求解:(μy)′ = μq,所以 μy = ∫μq dx + C。
答案: det A = 35
矩阵:2×2 矩阵的行列式为 ad − bc。对于 3×3,按某一行展开:每个元素乘以划去其所在行和列后剩下的 2×2 矩阵的行列式,符号按 + − + 交替。特征值 λ 满足 det(A − λI) = 0;对于 2×2,即 λ² −(迹)·λ + det = 0。
答案: λ = 2
矩阵:2×2 矩阵的行列式为 ad − bc。对于 3×3,按某一行展开:每个元素乘以划去其所在行和列后剩下的 2×2 矩阵的行列式,符号按 + − + 交替。特征值 λ 满足 det(A − λI) = 0;对于 2×2,即 λ² −(迹)·λ + det = 0。
答案: W = 60 J
Dot product: a·b = axbx + ayby + azbz = |a|·|b|·cos θ, a scalar. It gives the angle between two vectors, cos θ = a·b/(|a|·|b|), and it is zero when they are perpendicular. The scalar projection of a onto b is a·b/|b|, and a constant force F moving through a displacement d does work W = F·d.
答案: n̂y = −0.1163
Cross product: a × b = (aybz − azby, azbx − axbz, axby − aybx) is perpendicular to both vectors, and |a × b| = |a|·|b|·sin θ is the area of the parallelogram they span (the triangle has half of it). Order matters: b × a = −(a × b). The moment of a force F applied at point A about point O is MO = r × F, with r = A − O.
a × b 的 z 分量已经为正。
答案: Var(X) = 0.7
离散随机变量:概率分布列出变量能取的每个值 x 及其概率 p(x);概率介于 0 和 1 之间,且总和为 1。期望值(均值)是 E(X) = Σx·p(x),即长期平均值。方差为 Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²,标准差为 σ = √Var(X)。对线性变换 Y = aX + b:E(Y) = a·E(X) + b,Var(Y) = a²·Var(X),σY = |a|·σX;加上常数不会改变离散程度。
答案: E(G) = −3 €
离散随机变量:概率分布列出变量能取的每个值 x 及其概率 p(x);概率介于 0 和 1 之间,且总和为 1。期望值(均值)是 E(X) = Σx·p(x),即长期平均值。方差为 Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²,标准差为 σ = √Var(X)。对线性变换 Y = aX + b:E(Y) = a·E(X) + b,Var(Y) = a²·Var(X),σY = |a|·σX;加上常数不会改变离散程度。
负值表示平均而言你会亏钱。
答案: s = 6.962
描述统计:平均数是总和除以 n;中位数是排序后数据的中间值(n 为偶数时取中间两个数的平均)。样本标准差 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z 分数 z = (x − μ)/σ 表示某个值离平均数多少个标准差。
答案: z = −1.2
描述统计:平均数是总和除以 n;中位数是排序后数据的中间值(n 为偶数时取中间两个数的平均)。样本标准差 s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z 分数 z = (x − μ)/σ 表示某个值离平均数多少个标准差。
答案: z = −0.45
由面积反求 z:Φ(z) 是 z 左侧的面积。对于左尾面积 A,在表中找出使 Φ(z) = A 的 z。右尾面积 A 意味着 Φ(z) = 1 − A。−z 与 z 之间的中间面积 A 使每个尾部剩下 (1 − A)/2,所以 Φ(z) = (1 + A)/2。对于数值 x,用 x = μ + zσ。
在表中找到 0.3264,读出 z。
答案: x = 166.5 cm
正态分布:把数值 x 换算成 z 分数 z = (x − μ)/σ,它表示离均值有多少个标准差。z 表(或 Φ(z))给出 z 左侧的面积,即 P(X < x)。右侧面积为 1 − Φ(z),两个值之间的面积等于它们左侧面积之差。
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