📑 查看全课大纲(第 4 / 93 节)
- 1.概论和集合的定义
- 2.逼疯康托的实数集理论
- 3.常用不等式与映射
- 4.函数及特殊函数
- 5.序列极限的定义
- 6.序列极限的性质与夹逼定理
- 7.重要极限
- 8.无穷小量,无穷大量和一组重要的阶的比较关系
- 9.聚点原理
- 10.函数极限及其性质
- 11.重要极限与等价无穷小
- 12.连续函数
- 13.导数的概念(那些年,扛起牛顿的胡克)
- 14.定义法求导
- 15.函数四则运算的导数与反函数求导法则
- 16.复合函数,隐函数,参数式求导
- 17.不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”
- 18.一阶微分
- 19.高阶导数
- 20.高阶微分
- 21.罗尔中值定理与拉格朗日中值定理
- 22.柯西空降科学院遭排挤
- 23.泰勒公式与泰勒的克妻属性
- 24.利用泰勒展开唯一性定理计算泰勒展开
- 25.泰勒公式的余项估计
- 26.极值问题与导数
- 27.函数凹凸性
- 28.无卵用的渐近线与函数作图
- 29.不定积分的定义
- 30.第一换元法
- 31.第二换元法
- 32.分部积分法
- 33.有理式积分
- 34.三角替换
- 35.定积分的概念
- 36.定积分的性质与积分中值定理
- 37.变上限定积分
- 38.微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”
- 39.定积分的换元法
- 40.奇偶函数与周期函数的定积分
- 41.曲线求长与不可求长曲线(海岸线居然算不出长度?)
- 42.旋转体体积
- 43.旋转体侧面积
- 44.极坐标下图形的面积(数学系常用表白曲线)
- 45.欧式空间
- 46.点列极限,开集与闭集
- 47.多元函数的定义
- 48.多元函数的极限
- 49.多元连续函数
- 50.一阶偏导数
- 51.高阶偏导数
- 52.全微分
- 53.方向导数与梯度
- 54.链式法则
- 55.一阶全微分形式的不变性与高阶微分
- 56.多元函数的泰勒公式
- 57.隐函数存在定理与逆映射存在定理
- 58.多元函数的极值
- 59.矩阵基础知识
- 60.行列式的定义与特殊矩阵的行列式
- 61.行列式的性质
- 62.行列式按k行展开
- 63.线性方程组初步与高斯消元法
- 64.齐次线性方程组与Cramer法则
- 65.线性空间
- 66.线性相关与线性无关
- 67.向量组的秩
- 68.矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件
- 69.齐次线性方程组的解集结构
- 70.非齐次线性方程组解集结构
- 71.基与维数
- 72.矩阵的乘法
- 73.特殊矩阵
- 74.矩阵乘积的秩与行列式
- 75.矩阵的逆
- 76.正交矩阵
- 77.矩阵对角化与特征值特征向量
- 78.实对称矩阵对角化
- 79.二次型与正定矩阵
- 80.LU分解
- 81.Cholesky分解
- 82.SVD分解
- 83.线搜索
- 84.步长
- 85.最速下降法和牛顿法
- 86.共轭梯度法
- 87.拟牛顿法
- 88.无约束优化
- 89.若干知识点补充(一)
- 90.若干知识点补充(二)
- 91.凸优化问题
- 92.对偶问题(一)
- 93.对偶问题(二)
函数及特殊函数
约 26 分钟
函数及特殊函数
小象实战讲义 · 人工智能数学基础
函数是数学分析乃至整个高等数学的基石,它描述了变量之间最核心的依赖关系。在人工智能领域,无论是构建模型、定义损失函数,还是描述数据的映射关系,都离不开对函数的深刻理解。本节我们将从集合映射的角度,严谨地定义函数,系统学习六类基本初等函数、函数的运算与性质,并认识几个在数学分析中扮演重要角色的特殊函数。学完本节,你将能清晰地定义函数,熟练运用各类基本函数,并理解函数性质在后续微积分学习中的基础作用。
💡 核心导读
本节将为你构建完整的函数知识框架:
- 从映射到函数:理解函数作为“数集到数集的映射”这一定义的本质,掌握定义域、值域、自变量、因变量等核心概念。
- 六类基本初等函数:系统回顾常数、幂、指数、对数、三角函数及反三角函数,它们是构建一切复杂函数的“原子”。
- 函数的运算与构造:学习如何通过四则运算、复合与求逆,由基本函数生成更复杂的函数,特别是理解复合运算的“链条”思想。
- 特殊函数面面观:认识符号函数、取整函数、狄利克雷函数和黎曼函数,理解它们虽“特殊”却对理解函数本质和构造反例至关重要。
- 函数的四大性质:掌握有界性、单调性、周期性、奇偶性的定义与判别,并完成一个关于奇函数反函数性质的证明练习。
从映射到函数:严谨的定义
函数是数学中描述两个变量之间依赖关系的最基本工具。从集合论的角度,我们可以给出一个非常清晰的定义:
定义(函数):设 是实数集 的一个子集。如果存在一个对应法则 ,使得对于 中的 每一个 数 ,在实数集 中都有 唯一确定 的数 与之对应,则称 为从 到 的一个函数,记作: 其中箭头左侧的 为定义域,右侧的 为陪域,该记号表示从定义域到实数集的一个映射。
对于函数 ,我们有以下基本术语:
- 称为自变量,其取值范围 称为函数的定义域。
- 称为因变量,其所有可能取值的集合 称为函数的值域,记作 。
声明一个函数,必须同时明确其对应法则 和定义域 。 两者缺一不可。例如, 在定义域 上和定义域 上是两个不同的函数,尽管它们的对应法则相同,但定义域不同。
六类基本初等函数
基本初等函数是构成更复杂函数的基础模块,共有以下六类:
常数函数: ( 为常数)。其图像是一条平行于 轴的直线。
幂函数: ( 为实数,通常讨论 的情形)。
- 例如:(抛物线),(上半支抛物线)。
指数函数: ( 且 )。自变量位于指数位置。
- 最常见的是以自然常数 为底的指数函数:。其图像过点 ,单调递增。
对数函数: ( 且 )。它与指数函数 互为反函数。
- 最常用的是自然对数:。
三角函数:包括正弦 、余弦 、正切 、余切 、正割 、余割 。 它们之间的关系可以通过“三角函数六边形法则”辅助记忆:
- 平方关系(三个倒三角形):, , 。
- 倒数关系(三组对角线):, , 。
- 商数关系(顺时针旋转):例如,, 等。
反三角函数:三角函数的反函数。由于三角函数具有周期性,不是一一映射,因此需要限制定义域来保证可逆。
- 反正弦 :定义域为 ,值域为 。它对应于正弦函数在 上的反函数。
- 反余弦 :定义域为 ,值域为 。它对应于余弦函数在 上的反函数。
- 反正切 :定义域为 ,值域为 。它对应于正切函数在 上的反函数。
函数的运算
由基本初等函数出发,通过以下运算可以得到更丰富的函数类。
四则运算:设函数 和 的定义域分别为 和 ,且 ,则可在 上定义:
- 和(差)函数:
- 积函数:
- 商函数:,其中要求 。
复合运算:这是函数运算中极为重要的一种。直观理解是“函数的函数”。
定义(复合函数):设有函数 和 。则复合函数 定义为: 即先用 作用于 ,得到中间结果 ,再用 作用于这个中间结果。
求反函数(逆运算):并非所有函数都有反函数。一个函数 存在反函数 的充要条件是 必须是双射(既单射又满射)。
- 单射:定义域中不同的 映射到值域中不同的 。
- 满射:值域 中的每一个 ,在定义域 中都有原像 使得 。
- 若 可逆,则 。
初等函数:由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数,统称为初等函数。它们是数学分析研究的主要对象。
几个重要的特殊函数
除了初等函数,还有一些函数因其独特的性质而在分析学中占有特殊地位。
符号函数 (Sign Function): 其功能是提取一个实数的符号。
取整函数/高斯函数 (Floor Function): 即不超过 的最大整数。其图像呈阶梯状,故也称阶梯函数。
狄利克雷函数 (Dirichlet Function): 这是一个处处不连续、处处不可导的典型病态函数,常被用来构造反例。
黎曼函数 (Riemann Function):定义在 上。 这个函数在所有无理点连续,在所有有理点间断,是一个性质非常有趣的函数。
函数的四大基本性质
研究函数,离不开对其性质的刻画。
有界性:
- 有上界:。
- 有下界:。
- 有界:既有上界又有下界,即 。
- 例: 是有界函数(); 在 上有下界但无上界。
单调性:设函数 在区间 上有定义。
- 单调递增:。
- 严格单调递增:将上述 “” 改为 “”。
- 单调递减与严格单调递减的定义类似。
- 注意:单调性必须针对整个区间而言。例如,一个函数在无理数集上递减,但在整个区间上可能完全不单调。
周期性:若 ,使得 ,有 且 ,则称 为周期函数, 为其一个周期。
- 例: 的周期为 ; 的周期为 。
奇偶性:讨论奇偶性,首先要求定义域 关于原点对称(即 )。
- 奇函数:。图像关于原点对称,如 。
- 偶函数:。图像关于 轴对称,如 。
一个重要性质:奇函数的反函数(若存在)也是奇函数。 证明概要:设 是奇函数且可逆,其反函数为 。由 是奇函数,有 。若 ,则 。根据反函数定义,这意味着 且 。因此,,故 也是奇函数。
📝 动手练一练
复合函数定义域:已知函数 , 。求复合函数 的定义域。 参考答案:。要使该函数有意义,需满足:① ( 定义域要求);② (对数函数真数大于0)。由②得 ,即 。综合①和②,定义域为 。
函数性质判断:判断函数 在 上的有界性和奇偶性。 参考答案:
- 有界性:无界。因为当 时,,。
- 奇偶性:定义域 关于原点对称。计算 。故 是偶函数。
# 使用Python验证基本初等函数图像及简单性质
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 创建画布
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))
axes = axes.flatten()
# 1. 常数函数
x = np.linspace(-2, 2, 400)
axes[0].plot(x, np.full_like(x, 2), 'b-', label='y = 2')
axes[0].set_title('常数函数')
axes[0].legend()
axes[0].grid(True)
# 2. 幂函数
x_pos = np.linspace(0.01, 2, 200)
axes[1].plot(x_pos, x_pos**2, 'r-', label='y = x^2')
axes[1].plot(x_pos, np.sqrt(x_pos), 'g-', label='y = sqrt(x)')
axes[1].set_title('幂函数')
axes[1].legend()
axes[1].grid(True)
# 3. 指数函数
x = np.linspace(-2, 2, 400)
axes[2].plot(x, np.exp(x), 'purple', label='y = e^x')
axes[2].axhline(y=1, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
axes[2].axvline(x=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
axes[2].set_title('指数函数 (e^x)')
axes[2].legend()
axes[2].grid(True)
# 4. 对数函数
x_pos = np.linspace(0.01, 4, 400)
axes[3].plot(x_pos, np.log(x_pos), 'orange', label='y = ln(x)')
axes[3].axvline(x=1, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
axes[3].axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
axes[3].set_title('对数函数 (ln x)')
axes[3].legend()
axes[3].grid(True)
# 5. 三角函数
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 400)
axes[4].plot(x, np.sin(x), 'b-', label='y = sin(x)')
axes[4].plot(x, np.cos(x), 'r--', label='y = cos(x)')
axes[4].set_title('三角函数')
axes[4].legend()
axes[4].grid(True)
# 6. 符号函数
x = np.linspace(-2, 2, 1000)
y = np.sign(x)
axes[5].plot(x, y, 'k-', drawstyle='steps-mid', label='y = sgn(x)')
axes[5].plot(0, 0, 'ko', fillstyle='full', markersize=8) # 原点实心点
axes[5].set_title('符号函数')
axes[5].legend()
axes[5].grid(True)
axes[5].set_ylim(-1.5, 1.5)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 验证奇函数反函数性质:以 f(x) = x^3 为例
print("验证奇函数 f(x) = x^3 的反函数也是奇函数:")
# 生成一些数据点
x_vals = np.array([-2, -1, 0, 1, 2])
f_vals = x_vals ** 3 # f(x) = x^3
# 反函数 f^{-1}(y) = y^{1/3}
inv_f_vals = np.cbrt(f_vals) # 立方根函数
print(f"x: {x_vals}")
print(f"f(x): {f_vals}")
print(f"f^{-1}(f(x)) = x: {inv_f_vals}")
print(f"检查 f^{-1}(-y) = -f^{-1}(y):")
for y in f_vals:
lhs = np.cbrt(-y)
rhs = -np.cbrt(y)
print(f" y={y:.2f}: f^{{-1}}(-y)={lhs:.2f}, -f^{{-1}}(y)={rhs:.2f}, 相等?{np.isclose(lhs, rhs)}")本章小结
本节我们系统学习了函数的理论基础,从严谨的集合映射定义出发,构建了完整的知识体系。
要点回顾:
- 函数本质:函数是数集间的单值映射,由对应法则和定义域共同唯一确定。
- 函数家族:六类基本初等函数(常数、幂、指数、对数、三角、反三角)是构建复杂函数的基石。通过四则运算、复合、求逆,可以生成庞大的初等函数家族。
- 特殊成员:符号函数、取整函数、狄利克雷函数、黎曼函数等特殊函数,虽然形式不常见,但对深入理解函数连续性、可积性等概念至关重要。
- 性质刻画:有界性、单调性、周期性、奇偶性是描述函数形态的四大基本性质,是后续分析函数极限、导数、积分等行为的基础。
行动清单:
- 亲手绘制:在纸上或使用编程工具,亲手绘制本节提到的所有基本初等函数和特殊函数的图像,直观感受其形态。
- 关系推导:根据三角函数六边形,完整推导出所有平方、倒数、商数关系,并理解其几何意义。
- 性质证明:仿照奇函数反函数性质的证明过程,尝试独立证明“偶函数的反函数(若存在)也是偶函数”这一命题是否成立,并思考原因。
— 小象教研组
- 第1章讲义:课程导论与预备知识(PDF · 0.8MB)下载
领取《小象 11GB VIP 课件资料包与大厂真题手册》
包含全套实战 Jupyter 源码、清洗后数据集、大厂高频面试真题与专属学员答疑交流群。
- ✔完整 Python / 数据分析 Jupyter 实战源码
- ✔大厂真实业务数据集与练习题
- ✔微信扫码添加课程顾问,免费获取网盘下载链接
微信扫码添加顾问