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【高数上册笔记01】:从集合映射到区间函数

2025/5/12 15:29:50 来源:https://blog.csdn.net/nyxdsb/article/details/147871707  浏览:    关键词:【高数上册笔记01】:从集合映射到区间函数

【参考资料】

  1. 同济大学《高等数学》教材
  2. 樊顺厚老师B站《高等数学精讲》系列课程 (注:本笔记为个人数学复习资料,旨在通过系统化整理替代厚重教材,便于随时查阅与巩固知识要点)

仅用于个人数学复习,因为课本太厚了而且不方便带着,所以才整理这样一份笔记。

文章目录

    • 一、集合
      • 1.1 集合的性质
      • 1.2 常见数集
      • 1.3 集合的运算
    • 二、映射
      • 2.1 映射基本概念
      • 2.2 映射分类
      • 2.3 映射的性质与应用
      • 2.4 狄利克雷和符号
        • 2.4.1 狄利克雷函数
        • 2.4.2 符号函数
    • 三、区间和邻域
      • 3.1 区间
      • 3.2 邻域
    • 四、函数
      • 4.1 函数特性
      • 4.2 六个基本初等函数
      • 4.3 极值、最值、拐点

一、集合

集合(set)是由确定的、互异的、无序的对象(称为元素)组成的整体。若 x ∈ A x \in A xA 表示 x x x 是集合 A A A 的元素, x ∉ A x \notin A x/A 表示 x x x 不是集合 A A A 的元素。

列举法:将集合的所有元素一一列出。 如: { 1 , 2 , 3 } \{1,2,3\} {1,2,3}

描述法:通过元素的共同属性描述集合。 如: { x ∈ R ∣ x > 0 } \{x \in \mathbb{R} \mid x > 0\} {xRx>0}

1.1 集合的性质

  • 确定性:集合中的元素必须是明确的。
  • 互异性:集合中的元素互不相同。
  • 无序性:集合中的元素没有顺序之分。

1.2 常见数集

  • 自然数集: N = { 0 , 1 , 2 , … } \mathbb{N} = \{0,1,2,\dots\} N={0,1,2,}
  • 正整数集: N + = { 1 , 2 , 3 , … } \mathbb{N}^+ = \{1,2,3,\dots\} N+={1,2,3,}
  • 整数集: Z = { … , − 2 , − 1 , 0 , 1 , 2 , … } \mathbb{Z} = \{\dots,-2,-1,0,1,2,\dots\} Z={,2,1,0,1,2,}
  • 有理数集: Q = { p q ∣ p ∈ Z , q ∈ Z + } \mathbb{Q} = \left\{ \frac{p}{q} \mid p \in \mathbb{Z}, q \in \mathbb{Z}^+ \right\} Q={qppZ,qZ+}
  • 实数集: R \mathbb{R} R

1.3 集合的运算

基本运算

  • 并集: A ∪ B = { x ∣ x ∈ A 或  x ∈ B } A \cup B = \{x \mid x \in A \text{ 或 } x \in B\} AB={xxA  xB}
  • 交集: A ∩ B = { x ∣ x ∈ A 且  x ∈ B } A \cap B = \{x \mid x \in A \text{ 且 } x \in B\} AB={xxA  xB}
  • 差集: A ∖ B = { x ∣ x ∈ A 且  x ∉ B } A \setminus B = \{x \mid x \in A \text{ 且 } x \notin B\} AB={xxA  x/B}
  • 补集:设全集为 U U U,则 A A A 的补集为 ∁ U A = U ∖ A \complement_U A = U \setminus A UA=UA
  • 笛卡尔积: A × B = { ( a , b ) ∣ a ∈ A , b ∈ B } A \times B = \{(a,b) \mid a \in A, b \in B\} A×B={(a,b)aA,bB}

运算律

  • 交换律: A ∪ B = B ∪ A A \cup B = B \cup A AB=BA A ∩ B = B ∩ A A \cap B = B \cap A AB=BA
  • 结合律: ( A ∪ B ) ∪ C = A ∪ ( B ∪ C ) (A \cup B) \cup C = A \cup (B \cup C) (AB)C=A(BC) ( A ∩ B ) ∩ C = A ∩ ( B ∩ C ) (A \cap B) \cap C = A \cap (B \cap C) (AB)C=A(BC)
  • 分配律: A ∪ ( B ∩ C ) = ( A ∪ B ) ∩ ( A ∪ C ) A \cup (B \cap C) = (A \cup B) \cap (A \cup C) A(BC)=(AB)(AC) A ∩ ( B ∪ C ) = ( A ∩ B ) ∪ ( A ∩ C ) A \cap (B \cup C) = (A \cap B) \cup (A \cap C) A(BC)=(AB)(AC)

二、映射

2.1 映射基本概念

X X X Y Y Y 是两个非空集合,若存在一个法则 f f f,使得对 X X X 中的每个元素 x x x,在 Y Y Y 中有唯一确定的元素 y y y 与之对应,则称 f f f 为从 X X X Y Y Y映射,记作:
f : X → Y f:X \rightarrow Y f:XY
其中, y = f ( x ) y = f(x) y=f(x) 称为 x x x 在映射 f f f 下的 x x x 称为 y y y原像

映射的三要素

  1. 定义域: D f = X D_f = X Df=X
  2. 对应法则: f f f
  3. 值域: R f = f ( X ) = { f ( x ) ∣ x ∈ X } ⊂ Y R_f = f(X) = \{ f(x) \mid x \in X \} \subset Y Rf=f(X)={f(x)xX}Y

2.2 映射分类

  1. 满射(Surjective)
    若映射的值域等于目标集 Y Y Y,即 R f = Y R_f = Y Rf=Y,则称 f f f满射定义:对任意 y ∈ Y y \in Y yY,存在 x ∈ X x \in X xX,使得 f ( x ) = y f(x) = y f(x)=y

  2. 单射(Injective)
    X X X 中任意两个不同元素 x 1 ≠ x 2 x_1 \ne x_2 x1=x2 的像也不同,即 f ( x 1 ) ≠ f ( x 2 ) f(x_1) \ne f(x_2) f(x1)=f(x2),则称 f f f单射

  3. 双射(Bijective)
    若映射 f f f 既是单射又是满射,则称其为双射(一一映射)。
    性质:双射存在唯一的逆映射 f − 1 : Y → X f^{-1}: Y \rightarrow X f1:YX

满射: f : R → [ 0 , + ∞ ) , f ( x ) = x 2 \text{满射:} f: \mathbb{R} \rightarrow [0, +\infty), \quad f(x) = x^2 满射:f:R[0,+),f(x)=x2
双射: f : R → R , f ( x ) = 2 x + 3 \text{双射:} f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}, \quad f(x) = 2x + 3 双射:f:RR,f(x)=2x+3
单射: f : R → R , f ( x ) = e x \text{单射:} f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}, \quad f(x) = e^x 单射:f:RR,f(x)=ex


2.3 映射的性质与应用

  1. 逆映射
    f : X → Y f:X \rightarrow Y f:XY 是单射,则存在逆映射 f − 1 : R f → X f^{-1}: R_f \rightarrow X f1:RfX,满足:
    f − 1 ( y ) = x 当且仅当 f ( x ) = y f^{-1}(y) = x \quad \text{当且仅当} \quad f(x) = y f1(y)=x当且仅当f(x)=y
    注意:只有单射才能定义逆映射!

  1. 复合映射
    f : X → Y f:X \rightarrow Y f:XY g : Y → Z g:Y \rightarrow Z g:YZ 是两个映射,若 R f ⊂ D g R_f \subset D_g RfDg,则可定义复合映射 h : X → Z h:X \rightarrow Z h:XZ,记作 h = g ∘ f h = g \circ f h=gf,满足:
    h ( x ) = g ( f ( x ) ) 对所有 x ∈ X h(x) = g(f(x)) \quad \text{对所有} \quad x \in X h(x)=g(f(x))对所有xX

  1. 映射的等价性
    映射 f : X → Y f:X \rightarrow Y f:XY 是双射,当且仅当存在映射 g : Y → X g:Y \rightarrow X g:YX,使得 f ∘ g = id Y f \circ g = \text{id}_Y fg=idY g ∘ f = id X g \circ f = \text{id}_X gf=idX,其中 id X \text{id}_X idX X X X 上的恒等映射。

2.4 狄利克雷和符号

2.4.1 狄利克雷函数

定义:
D ( x ) = { 1 , x ∈ Q 0 , x ∉ Q D(x) = \begin{cases} 1, & x \in \mathbb{Q} \\ 0, & x \notin \mathbb{Q} \end{cases} D(x)={1,0,xQx/Q
性质

  • 定义域: R \mathbb{R} R
  • 值域: { 0 , 1 } \{0,1\} {0,1}
  • 无最小正周期(任何正有理数都是其周期)。
2.4.2 符号函数

定义:
sgn ( x ) = { 1 , x > 0 0 , x = 0 − 1 , x < 0 \text{sgn}(x) = \begin{cases} 1, & x > 0 \\ 0, & x = 0 \\ -1, & x < 0 \end{cases} sgn(x)= 1,0,1,x>0x=0x<0
性质

  • 分段函数,值域为 { − 1 , 0 , 1 } \{-1,0,1\} {1,0,1}
  • 满足 x = sgn ( x ) ⋅ ∣ x ∣ x = \text{sgn}(x) \cdot |x| x=sgn(x)x

三、区间和邻域

3.1 区间

定义:区间是实数集的一个子集,通常表示为两个端点之间的连续范围。

分类

  • 闭区间:包含端点 a a a b b b,记作 [ a , b ] = { x ∈ R ∣ a ≤ x ≤ b } [a, b] = \{x \in \mathbb{R} \mid a \le x \le b\} [a,b]={xRaxb}
  • 开区间:不包含端点 a a a b b b,记作 ( a , b ) = { x ∈ R ∣ a < x < b } (a, b) = \{x \in \mathbb{R} \mid a < x < b\} (a,b)={xRa<x<b}
  • 半开区间:包含一个端点,不包含另一个端点,记作 [ a , b ) [a, b) [a,b) ( a , b ] (a, b] (a,b]

区间的几何表示:

  • 闭区间:线段两端点用实心点表示。
  • 开区间:线段两端点用空心点表示。
  • 半开区间:一端用实心点,另一端用空心点表示。

3.2 邻域

a a a δ \delta δ 邻域:设 δ > 0 \delta > 0 δ>0,则开区间 ( a − δ , a + δ ) (a - \delta, a + \delta) (aδ,a+δ) 称为点 a a a δ \delta δ 邻域,记作 U ( a , δ ) U(a, \delta) U(a,δ)。 中心:点 a a a ,半径: δ \delta δ

去心邻域:若去掉邻域的中心 a a a,则称为点 a a a 的去心 δ \delta δ 邻域,记作 U ∘ ( a , δ ) U^\circ(a, \delta) U(a,δ),即:
U ∘ ( a , δ ) = { x ∈ R ∣ 0 < ∣ x − a ∣ < δ } U^\circ(a, \delta) = \{x \in \mathbb{R} \mid 0 < |x - a| < \delta\} U(a,δ)={xR0<xa<δ}

δ \delta δ 邻域:开区间 ( a − δ , a ) (a - \delta, a) (aδ,a)

δ \delta δ 邻域:开区间 ( a , a + δ ) (a, a + \delta) (a,a+δ)


四、函数

4.1 函数特性

  1. 有界性
    定义:函数 f ( x ) f(x) f(x) 在区间 I I I 上有界,若存在常数 M > 0 M > 0 M>0,使得对所有 x ∈ I x \in I xI,有 ∣ f ( x ) ∣ ≤ M |f(x)| \le M f(x)M
    无界性:若不存在这样的 M M M,则称 f ( x ) f(x) f(x) I I I 上无界。

  2. 单调性

    • 单调递增:若 x 1 < x 2 x_1 < x_2 x1<x2 时, f ( x 1 ) ≤ f ( x 2 ) f(x_1) \le f(x_2) f(x1)f(x2),则称 f ( x ) f(x) f(x) 在区间 I I I 上单调递增。
    • 单调递减:若 x 1 < x 2 x_1 < x_2 x1<x2 时, f ( x 1 ) ≥ f ( x 2 ) f(x_1) \ge f(x_2) f(x1)f(x2),则称 f ( x ) f(x) f(x) 在区间 I I I 上单调递减。
    • 严格单调性:将“ ≤ \le ”或“ ≥ \ge ”替换为“ < < <”或“ > > >”即可。
  3. 奇偶性

    • 偶函数:若 f ( − x ) = f ( x ) f(-x) = f(x) f(x)=f(x),则 f ( x ) f(x) f(x) 是偶函数,图象关于 y y y 轴对称。
    • 奇函数:若 f ( − x ) = − f ( x ) f(-x) = -f(x) f(x)=f(x),则 f ( x ) f(x) f(x) 是奇函数,图象关于原点对称。
  4. 周期性:若存在正数 T T T,使得对所有 x x x,有 f ( x + T ) = f ( x ) f(x + T) = f(x) f(x+T)=f(x),则称 f ( x ) f(x) f(x) 是周期函数, T T T 为其周期。最小的正周期称为基本周期

    • 正弦函数 f ( x ) = sin ⁡ x f(x) = \sin x f(x)=sinx 的基本周期为 2 π 2\pi 2π
    • 狄利克雷函数 D ( x ) D(x) D(x) 的任何正有理数都是其周期(无最小正周期)。

4.2 六个基本初等函数

  1. 常数函数

    • f ( x ) = C f(x) = C f(x)=C C C C 为常数)
    • 图像为水平直线,有界且周期性(无最小正周期)。
  2. 幂函数

    • f ( x ) = x α f(x) = x^\alpha f(x)=xα α \alpha α 为常数)
    • α > 0 \alpha > 0 α>0:图像经过点 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1),在 x > 0 x > 0 x>0 时单调递增。
    • α < 0 \alpha < 0 α<0:图像经过点 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1),在 x > 0 x > 0 x>0 时单调递减。
  3. 指数函数

    • f ( x ) = a x f(x) = a^x f(x)=ax a > 0 , a ≠ 1 a > 0, a \ne 1 a>0,a=1
    • a > 1 a > 1 a>1:单调递增。
    • 0 < a < 1 0 < a < 1 0<a<1:单调递减。
  4. 对数函数

    • f ( x ) = log ⁡ a x f(x) = \log_a x f(x)=logax a > 0 , a ≠ 1 a > 0, a \ne 1 a>0,a=1
    • a > 1 a > 1 a>1:单调递增。
    • 0 < a < 1 0 < a < 1 0<a<1:单调递减。
  5. 三角函数

    • 包括 sin ⁡ x , cos ⁡ x , tan ⁡ x \sin x, \cos x, \tan x sinx,cosx,tanx 等。
    • 周期性: sin ⁡ x \sin x sinx cos ⁡ x \cos x cosx 的周期为 2 π 2\pi 2π tan ⁡ x \tan x tanx 的周期为 π \pi π
    • 奇偶性: sin ⁡ x \sin x sinx 为奇函数, cos ⁡ x \cos x cosx 为偶函数。
  6. 反三角函数

    • 包括 arcsin ⁡ x , arccos ⁡ x , arctan ⁡ x \arcsin x, \arccos x, \arctan x arcsinx,arccosx,arctanx 等。
    • arcsin ⁡ x \arcsin x arcsinx arccos ⁡ x \arccos x arccosx 的定义域为 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [1,1],值域分别为 [ − π 2 , π 2 ] [- \frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}] [2π,2π] [ 0 , π ] [0, \pi] [0,π]
    • arctan ⁡ x \arctan x arctanx 的定义域为 R \mathbb{R} R,值域为 ( − π 2 , π 2 ) (- \frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}) (2π,2π)

4.3 极值、最值、拐点

极值:通过导数判断函数的极大值或极小值。

最值:在闭区间上连续的函数一定存在最大值和最小值。

拐点:函数图像凹凸性发生改变的点,通过二阶导数的符号变化确定。

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