费马(Fermat)引理:设函数f(x)在点x0的某邻域U(x0)内有定义,并且在x0处可导,如果对任意的x∈U(x0),有f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(xo)),那么f’(x0)=0。
老猿认为费马引理就是说明,对于某定义区间内的函数极值点,如果该函数在极值点可导,则函数在该极值点的导数为0。体现在几何上,就是在曲线的最高点或最低点处,其切线平行于x轴。
如图3-1的C、D两点:
可以通过计算在极值点的左导数和右导数,并且二者必须相等就可以证明。
通常称导数等于0的点为函数的驻点(或稳定点、临界点)。
罗尔(Rolle)定理又称为罗尔(Rolle)中值定理(Mean Value Theorem),定理内容如下:
如果 R 上的函数 f(x) 满足以下条件:
则至少存在一个 ξ∈(a,b),使得 f’(ξ)=0。
罗尔定理的条件表示,曲线弧 (方程为y=f(x),x∈[a, b] )是一条连续的曲线,除端点外处处有不垂直于x轴的切线,且两端点的纵坐标相等。而定理结论表明:
弧上至少有一点 ,曲线在该点切线是水平的。
因为函数 f(x) 在闭区间[a,b] 上连续,所以存在最大值与最小值,分别用 M 和 m 表示,分两种情况讨论:
如果函数 f(x) 满足:
那么在(a,b)内至少有一点ξ(a<ξ :
f(b)-f(a)=f′(ξ)(b-a)
成立,或:
f′(ξ) =(f(b)-f(a)) / (b-a)
或存在0<θ<1,使:
f(b)-f(a) = f′(a+θ(b-a)) (b-a)
成立。
f(b)-f(a)=f′(ξ)(b-a) 也称为拉格朗日中值公式,后面两个式子是其简单变种。
如图3-2:
(f(b)-f(a))/(b-a)是线段AB的斜率,f′(ξ)的值就是AB的斜率,也是点C的切线斜率,表明点C的切线与线段AB平行。
因此拉格朗日中值定理的几何意义为:如果连续曲线y=f(x)的弧AB上除端点外处处有不垂直于x轴的切线,那么弧AB上至少有一点C,使点C处的切线平行于直线弦AB。当f(a)=f(b)的情况下,AB平行于x轴,切线也平行于x轴,此时就是罗尔中值定理的情况,因此罗尔中值定理是拉格朗日中值定理的特例。
之所以先说函数的几何意义,是因为可以用于启发该公式的证明。
构造辅助函数g(x),使得:
设x为区间[a,b]内一点,x+Δx为这区间内的另一点(Δx>0或Δx<0),则拉格朗日中值公式公式在区间[x,x+Δx](当Δx>0时)
或在区间[x+Δx,x](当Δx<0时)
上就成为:
f(x+Δx)-f(x)=f’(x+θΔx)·Δx (0<θ<1) 式(1-2)
这里数值θ在0与1之间,所以x+θΔx是在x与x+Δx之间。如果记f(x)为y,那么(1-2)式又可写成:
Δy=f’(x+θΔx)·Δx (0<θ<1) 式(1-3)
由于函数的微分dy=f’(x)·Δx是函数的增量Δy的近似表达式,一般说来,以dy近似代替Δy时所产生的误差只有当Δx->0时才趋于零;而(1-3)式却给出了自变量x取得有限增量Δx(|Δx|不一定很小)时,函数增量Δy的准确表达式。
因此,拉格朗日中值定理也叫做有限增量定理,(1-3)式称为有限增量公式。
拉格朗日中值定理在微分学中占有重要地位,有时也称这定理为微分中值定理。
在某些问题中当自变量x取得有限增量Δx 而需要函数增量的准确表达式时,拉格朗日中值定理就显出它的价值。
定理:如果函数f(x)在区间I上连续,I内(即不包含端点)可导且导数恒为零,那么f(x)在区间I上是一个常数。
证明思路: 在区间I上任取两个不等的x1、x2,应用拉格朗日中值公式,即可证明。
假设拉格朗日中值定理对应函数y=f(x)用如下参数方程来表示:
x = φ(t)
y = ψ(t),其中t为参数,且a≤t≤b
则曲线上点(x,y)处的斜率为:
连续曲线y=f(x)的弧AB对应的弦AB的斜率为:
假设点C对应于参数 t=ξ ,其切线平行于弦AB,则下式成立:
这是函数在参数方程形式下的拉格朗日中值定理的表达形式。
根据参数方程形式下的拉格朗日中值定理的表达形式,可以得到柯西中值定理:
如果函数f(x)及F(x)满足:
那么在(a,b) 内至少有一点ξ,使下列等式成立:
如果函数F(x)=x,则F’(x)=1,上述公式就变成了拉格朗日中值公式了。
对φ(x)套用罗尔定理,可证明存在ξ,使得φ’(ξ)=0,即可得到结论。
本文介绍了费马引理、罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理,相关定理内容从费马引理引出罗尔中值定理,从罗尔中值定理推导出拉格朗日中值定理和柯西中值定理。罗尔定理是拉格朗日中值定理的特例,而拉格朗日中值定理又是柯西中值定理的特例。
可以看到:
本文内容是老猿学习同济版高数的总结,有需要原教材电子版以及OpenCV、Python基础知识、、图像处理原理介绍相关电子资料,或对文章内有有疑问咨询的,请扫博客首页左边二维码加微信公号,根据加微信公号后的自动回复操作。
更多人工智能数学基础请参考专栏《人工智能数学基础》。
如果阅读本文于您有所获,敬请点赞、评论、收藏,谢谢大家的支持!
前两个专栏都适合有一定Python基础但无相关知识的小白读者学习,第三个专栏请大家结合《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html OpenCV-Python图形图像处理 》的学习使用。
对于缺乏Python基础的同仁,可以通过老猿的免费专栏《https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9831699.html 专栏:Python基础教程目录)从零开始学习Python。
如果有兴趣也愿意支持老猿的读者,欢迎购买付费专栏。