定積分——微積分中最龐大的模型

2020-12-12 虹野看教育

定積分——微積分中最龐大的模型

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定積分的定義在學習的過程中常常被老師和學生們有意無意地忽視,無他,太難爾。這種忽視對於平日說「微積分無用論」的人來講,恰恰證明了「無用」的原因,有用的往往被「忽視」了。幾乎沒有哪個定義如定積分一般給出一個完美的數學模型,從最簡單的問題入手橫跨兩千多年才完成曲線圍成的圖形面積的求法,這個完美的建模的過程對於人的思維發展和數學的應用來說其價值都是難以衡量的。可惜,絕大多數人深入寶山空手而歸,僅僅關注使用微積分基本定理去計算定積分,錯失自我提升的一個機會。

定積分的概念算是一個關於具有可加性的量的和的計算模型,對於「面積」、「體積」、「長度」、「路程」、「功」等量來說,意義非常重大。如果不理解定積分概念的「建模過程」,很多「量」的計算就難以得心應手,為定積分的應用的學習帶來很大麻煩。

我們通過求「曲線圍成的圖形」的面積來透視定積分概念的建模過程,或者思維過程。

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  • 微積分原理之辨析
    由於微積分方法的實用性和正確性,學界普遍認為微積分體系已經無懈可擊,人們能做的只能是繼續完善和發展。我國數學家丁小平以大無畏的批判精神和驚人的毅力致力於微積分原理的研究,指出了現行微積分原理存在的邏輯錯誤並構建了新的數—形模型,為數學的發展做出了貢獻。
  • 微積分中偉大的「萊布尼茲積分法則」
    在微積分中,萊布尼茲關於積分符號的規則以戈特弗裡德·萊布尼茲命名,我們來研究如下形式 的積分如下圖此積分的導數可表示為,這個就是萊布尼茲法則的一般形式這個重要結果在積分變換的微分中特別有用我們給出基本形式的證明:首先讓根據導數的定義,將方程式(1)代入方程式(2)。
  • 微積分基本定理的含義
    微積分基本定理的可表示為函數的定積分的值等於原函數在積分區間端點處的函數值之差。直接看到公式,可能不能很直觀地理解其含義。假如我們把x當作時間、f(x)當成隨著時間變化的速度,函數f(x)的定積分就是曲邊梯形的面積,代表整個區間內的位移,也就是位移函數F(x)在兩個時間點的函數值之差。
  • 微積分研究對象是微分和積分?錯了,都不是,是它
    微積分研究對象是微分和積分?錯了,都不是,是它文/虹野很多人在中學都學習過微積分,認為微分就是求導公式、積分就是求面積,簡單的把微積分當作微分學和積分學。從數學的結構上來說這樣認為並沒有什麼問題,但是從學習者的角度來看問題就比較大了,即便是學習者把微積分的公式記得滾瓜爛熟依然無法理解微積分的意義和價值。關於微積分無用論的說法存在已久,此時我們需要知道微積分的研究對象是什麼。微積分的研究對象是我們早就熟悉的「函數」,微積分可以說是研究函數的「可微性」和「可積性」。
  • 持續學習:數學分析之定積分
    前面不定積分是求原函數,而今天的定積分是求和式極限,將兩者關聯起來的是牛頓-萊布尼茲公式。定積分常用於求平面圖形的面積,變速直線運動路程和變力做的功。這個也叫積分區間的有限可加性定理:滿足可積條件下,|∫f(x) dx |a->b | = ∫|f(x)| dx |a->b ,即積分的絕對值 = 函數值的絕對值的積分第2節:微積分基本定理 ,在這節內容,會感受到函數連續性的重要性變上限定積分與變下限定積分,簡單來說就是積分上限 或者下限 是變量 。
  • 2019考研數學:淺析定積分的概念及其性質
    高等數學又被稱為微積分,所以積分學一直以來都是作為考研的重點考察內容之一,所佔分值較大,在三十分左右。主要知識點與考點含有:不定積分、定積分、二重積分、以及定積分的應用。其中,不定積分的學習重點在於解題方法的掌握。
  • 微積分原理,即求面積和求斜率是互逆運算
    微積分原理微積分原理,一言以蔽之,即,微分和積分是互逆的運算。在同濟版的高數教材中,有微積分基本定理,即∫f( x) dx= F(b)—F(a) (1)它是什麼意思呢?就是一個函數求定積分,等於積分函數之差。再看一個微分公式,即dF( x)/ dx= f(x) (2)它的意思是積分函數的微分等於原函數。比較這兩個公式,就可以看出,是有聯繫的。
  • 教學研討|1.5.3 定積分的概念
    二、三維目標1、知識與技能(1)了解定積分的概念,會用定義求簡單的定積分;(2)理解並掌握定積分的幾何意義;(3)掌握定積分的基本性質。2.過程和方法通過讓學生經歷探求曲邊梯形面積的過程,體會「極限」「數形結合」等思想方法,進而抽象、歸納出定積分的概念和幾何意義。
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    深入挖掘一下,你會發現,線性代數、微積分和概率論等都和機器學習背後的算法息息相關。機器學習算法背後的數學知識你了解嗎?在構建模型的過程中,如果想超越其基準性能,那麼熟悉基本細節可能會大有幫助,尤其是在想要打破 SOTA 性能時,尤其如此。機器學習背後的原理往往涉及高等數學。例如,隨機梯度下降算法建立在多變量微積分和概率論的基礎上。
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    比如,子彈飛出槍膛的瞬間速度就是微分的概念,子彈每個瞬間所飛行的路程之和就是積分的概念如果將整個數學比作一棵大樹,那麼初等數學是樹的根,名目繁多的數學分支是樹枝,而樹幹的主要部分就是微積分。微積分堪稱是人類智慧最偉大的成就之一。
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    反常積分與定積分都表示一個數值,那麼反常積分是定積分嗎?很多同學認為反常積分是定積分,造成這種錯誤理解的原因可能有三個:1)對定積分和反常積分的定義並不很了解;2)從記憶的角度看,定積分和反常積分都描述曲線與坐標軸所圍成封閉區域的面積,因此想當然認為兩者是等價的。
  • 一種十分強大的積分技術:費曼積分法
    費曼在上面引用的那本書是1926年由麻省理工學院的數學家弗裡德裡克·S·伍茲出版的《高等微積分》,這個積分來自於那本書,並在Wolfram Mathworld上轉載。你可以嘗試一下微積分中常用的技巧。三角替換,變量替換,分部積分,用級數替換被積函數,這些都不管用。
  • 積分學的進階之路——積分技術的提高
    18世紀是微積分的理論進一步完善和發展重要時期,是向現代數學過渡的重要時期。許多數學家為微積分的發展做出了重要的貢獻,推動著微積分朝著不同的方向發展:微積分基礎的嚴格化、積分技術的進步、微積分向多元函數的推廣、無窮級數理論的發展等,這一節我們重點介紹積分技術與橢圓積分的相關內容。
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    matlab中使用int()來計算一個積分。不定積分首先,通過符號變量創建一個符號函數,然後調用積分命令來計算函數的積分,示例如下:注意:matlab中計算的不定積分結果中沒有寫上常數C,讀者需要自己在使用的時候記得加上常數部分。通常情況下,matlab會使用默認的變量來做積分。
  • 數學天才——理察·費曼的積分技巧,高等數學還可以這麼簡單
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    我認為,機器學習和數學模型應當是互補的關係——充分結合二者的力量一定會產生有趣的新模型。  為了說明我的觀點,我構想了一個例子,讓我們開啟一趟科技文明之旅!在這個虛構的文明中,機器學習相當發達,然而這個文明的數學卻糟糕得很,尤其是還不會微積分。  一個虛構的文明