超越函数/微分方程 /积分中的技术/级数
大纲:
<1>自然对数函数: y=lnx的导数
<2>lnx的值阈
<3>积分1/u du , 积分tanu,cotu
<4>对数微分法
<5>log以a为底u的导数
<6>含有log以a为底x的积分。
知识点:
<1>d/dx (lnx) = d/dx ∫(1/t dt) = 1/x t 属于[1,x]
<2>如何求ln2的值,用以前学过的辛普森,梯形法
<3>∫1/u du = ln|u| + C
<4>∫ u^n du = 1/(n+1) * u^(n+1) 这个公式仅仅是n!=-1 时候成立
<5>如果4中的n=-1如何求 那么就会变成 ∫u^-1 du = ln|u|
1,数列
a = 1/2 时, N->正无穷 , S->2
float lens = length(@P); @P.y += ( pow(0.5,lens) - 1.0f) / (0.5-1);
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<2>求lnx 的值,如何求ln2,ln3,ln4 ,利用simpson法则或者Trapezoidal(梯形法),再次粘贴python代码:
import math# Trapezoidal # S = 1/2(y0+ 2y1 + 2y2 + 2y3+...+ 2yn-1 + yn)def Trapezoidal(down,up,n,func):if up==down:return 0.0h = float(up-down) / float(n)start = func(down)end = func(up)process = 0.0for dt in xrange(0,n+1,1):if dt == 0 or dt == n:continueprocess += 2 * func(down + dt * h)sum = (start + end + process) * (h/2.0)return sum# Simpson # S = h/3(y0 + 4y1 + 2y2 + 4y3 + 2y4 + ... + 2yn-1 + yn) # func is f(x) def Simpson(down,up,n,func):if up==down:return 0.0h = float(up-down) / float(n)start = func(down)end = func(up)process = 0.0for dt in xrange(0,n+1,1):if dt == 0 or dt == n:continue# select the 1 3 5 7 9... indexif dt%2 == 1:process += 4 * func(down + dt * h)# select the 2 4 6 8 10... indexif dt%2 == 0:process += 2 * func(down + dt * h)sum = (start + end + process) * (h/3.0)return sum
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求ln2
lnx = lambda x: 1/x print Simpson(1,2,100,lnx);
<3>一阶可分离变量微分方程
解微分方程y' = y
y = C * e^x
<4>欧拉法:
y' = 1 + x ; y(0) = 1 ; 带初值条件。并不需要知道 y = ?
类似这样的公式,一般方法求到 公式 y = ? 原型,然后就可以计算y(n) = ?
在欧拉法里就不需用,感觉跟牛顿迭代法是一个货色,都用的线性化公式。
下面是一个改进的欧拉法:
python code:
import numpy as npdef Euler(func, X0, Y0, perspectiveX, dx = 0.1,debug=True):if perspectiveX == X0:return Y0# improve Euler method# Xn = Xn-1 + dx# Zn = Yn-1 + f(Xn-1, Yn-1) * dx# Yn = Yn-1 + [ f(Xn-1, Yn-1) + f(Xn,Zn) / 2 ] * dx Xn = X0Zn = Y0Yn = Y0for it in np.arange(X0, perspectiveX, dx):if debug:print "-----------loop------------------" , itXn = Xn + dx # 1:X0 + dx , 2:X0 + dx + dx ...if debug:print "Xn" , XnZn = Yn + func(Yn) * dxYn = Yn + ( (func(Yn) + func(Zn)) / 2.00) * dxif debug:print "Yn", Ynreturn Ynprint "Result :" , Euler(lambda y: 1+y , 0.0, 1.0 , 1, )
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<5>来源:Proof witout words! by fouad Nakhil
pi^e < e ^pi
有方程 : y = lnx/x (画图得下面公式)
lne/e > lnpi / pi
移项 得pi^e < e ^pi
<6> Nopier 不等式:
<7>动脉与小血管分叉度对血液摩擦力 造成的动能损失问题。
积分技术:
1,替换法
2,展开幂指数 例如(secx + tanx)^2 dx 这样的一定要展开
3,消除平方根
4,化简假分式,就是分子的次数高于或者等于分母的次数
5,分步积分
6,分步积分扩展:列表积分法:
级数:Cauchy浓缩判别法:
证明:
转载于:https://www.cnblogs.com/gearslogy/p/8012626.html
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