一、高等数学

1.导数定义:

导数和微分的概念

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机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第1张 (1)

或者:

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第2张 (2)

2.左右导数导数的几何意义和物理意义

函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第3张 在机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第4张 处的左、右导数分别定义为:

左导数: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第5张

右导数: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第6张

3.函数的可导性与连续性之间的关系

Th1: 函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第7张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第8张 处可微 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第9张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第10张 处可导

Th2: 若函数在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第11张 处可导,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第12张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第13张 处连续,反之则不成立。即函数连续不一定可导。

Th3: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第14张 存在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第15张

4.平面曲线的切线和法线

切线方程 : 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第16张 法线方程: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第17张

5.四则运算法则
设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第18张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第19张 可导则
(1) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第20张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第21张 
(2) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第22张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第23张 
(3) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第24张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第25张

6.基本导数与微分表
(1) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第26张 (常数)

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第27张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第28张 
(2) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第29张 ( 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第30张 为实数)

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第31张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第32张 
(3) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第33张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第34张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第35张 
特例: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第36张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第37张

(4) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第38张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第39张 
特例: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第40张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第41张 ,机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第42张

(5) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第43张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第44张 ,机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第45张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第46张

(6) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第47张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第48张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第49张

(7) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第50张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第51张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第52张 
(8) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第53张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第54张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第55张 
(9) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第56张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第57张 ,机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第58张 
(10) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第59张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第60张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第61张 
(11) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第62张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第63张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第64张 
(12) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第65张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第66张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第67张

(13) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第68张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第69张 ,机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第70张

(14) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第71张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第72张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第73张 
(15) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第74张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第75张 ,机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第76张

(16) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第77张

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第78张, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第79张

7.复合函数,反函数,隐函数以及参数方程所确定的函数的微分法

(1) 反函数的运算法则: 设 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第80张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第81张 的某邻域内单调连续,在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第82张 处可导且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第83张,则其反函数在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第84张 所对应的 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第85张 处可导,并且有 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第86张 
(2) 复合函数的运算法则:若 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第87张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第88张 可导,而 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第89张 在对应点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第90张 ( 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第91张 )可导,则复合函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第92张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第93张 可导,且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第94张 
(3) 隐函数导数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第95张 的求法一般有三种方法:
1)方程两边对 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第96张 求导,要记住 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第97张 是 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第98张 的函数,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第99张 的函数是 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第100张 的复合函数。

例如 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第101张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第102张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第103张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第104张 等均是 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第105张 的复合函数。
对 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第106张 求导应按复合函数连锁法则做。
2)公式法:由 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第107张 知 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第108张 ,其中, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第109张  机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第110张 分别表示 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第111张 对 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第112张 和 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第113张 的偏导数
3)利用微分形式不变性

8.常用高阶导数公式

(1) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第114张 
(2) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第115张 
(3) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第116张 
(4) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第117张 
(5) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第118张 
(6)莱布尼兹公式:若 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第119张 均 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第120张 阶可导,则
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第121张 ,其中 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第122张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第123张

9.微分中值定理,,泰勒公式

Th1:(费马定理)

若函数机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第124张 满足条件:
(1)函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第125张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第126张 的某邻域内有定义,并且在此邻域内恒有:

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第127张 或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第128张 ,

(2) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第129张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第130张 处可导,则有 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第131张

Th2:(罗尔定理)

设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第132张 满足条件:
(1)在闭区间 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第133张 上连续;

(2)在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第134张 内可导;

(3) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第135张

则在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第136张 内存在一个 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第137张 ,使 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第138张

Th3: (拉格朗日中值定理)

设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第139张 满足条件:
(1)在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第140张 上连续;

(2)在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第141张 内可导;

则在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第142张 内存在一个 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第143张 ,使 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第144张

Th4: (柯西中值定理)

设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第145张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第146张 满足条件:
(1) 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第147张 上连续;

(2) 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第148张 内可导且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第149张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第150张 均存在,且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第151张

则在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第152张 内存在一个 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第153张 ,使 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第154张

10.洛必达法则
法则Ⅰ ( 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第155张 型)
设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第156张 满足条件:
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第157张 ;

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第158张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第159张 的邻域内可导,(在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第160张 处可除外)且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第161张 ;

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第162张 存在(或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第163张 )。

则:
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第164张 。
法则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第165张 ( 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第166张 型)

设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第167张 满足条件:
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第168张 ;

存在一个 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第169张 ,当 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第170张 时, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第171张 可导,且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第172张 ;

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第173张 存在(或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第174张 )。

则:
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第175张 
法则Ⅱ( 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第176张 型)

设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第177张 满足条件:
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第178张 ; 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第179张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第180张 的邻域内可导(在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第181张 处可除外)且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第182张 ; 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第183张 存在(或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第184张 )。

则: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第185张 。同理法则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第186张 ( 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第187张 型)仿法则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第188张 可写出。

11.泰勒公式

设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第189张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第190张 处的某邻域内具有 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第191张 阶导数,则对该邻域内异于 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第192张 的任意点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第193张 ,在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第194张  机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第195张 之间至少存在一个 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第196张 ,使得:机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第197张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第198张

其中机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第199张 称为 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第200张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第201张 处的 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第202张 阶泰勒余项。

令 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第203张 ,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第204张 阶泰勒公式: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第205张 ……(1)
其中 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第206张 , 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第207张 在0与 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第208张 之间,(1)式称为麦克劳林公式。

常用五种函数在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第209张 处的泰勒公式

(1) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第210张

或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第211张

(2) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第212张

或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第213张

(3) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第214张

或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第215张

(4) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第216张

或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第217张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第218张

(5) 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第219张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第220张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第221张

或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第222张

12.函数单调性的判断

Th1: 设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第223张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第224张 区间内可导,如果对 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第225张 ,都有 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第226张 (或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第227张 ),

则函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第228张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第229张 内是单调增加的(或单调减少)。

Th2: (取极值的必要条件)设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第230张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第231张 处可导,且在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第232张 处取极值,

则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第233张 。

Th3: (取极值的第一充分条件)设函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第234张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第235张 的某一邻域内可微,且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第236张 (或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第237张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第238张 处连续,但 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第239张 不存在。)
(1) 若当 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第240张 经过 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第241张 时, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第242张 由“+”变“-”,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第243张 为极大值;
(2) 若当 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第244张 经过 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第245张 时, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第246张 由“-”变“+”,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第247张 为极小值;
(3) 若 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第248张 经过 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第249张 的两侧不变号,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第250张 不是极值。

Th4: (取极值的第二充分条件)设 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第251张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第252张 处有 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第253张 ,且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第254张 ,则:

当 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第255张 时, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第256张 为极大值;
 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第257张 时, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第258张 为极小值。
注:如果 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第259张 ,此方法失效。

13.渐近线的求法
(1)水平渐近线

若 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第260张 ,或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第261张 ,则

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第262张 称为函数 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第263张 的水平渐近线。

(2)铅直渐近线

若 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第264张 或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第265张 ,则

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第266张 称为 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第267张 的铅直渐近线。

(3)斜渐近线

若 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第268张 ,则
机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第269张 称为 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第270张 的斜渐近线。

14.函数凹凸性的判断

Th1: (凹凸性的判别定理)若在I上 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第271张 (或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第272张 ),则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第273张 在I上是凸的(或凹的)。

Th2: (拐点的判别定理1)若在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第274张 处 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第275张 (或 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第276张 不存在),当 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第277张 变动经过 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第278张时, 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第279张 变号,则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第280张 为拐点。

Th3: (拐点的判别定理2)设 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第281张 在 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第282张 点的某邻域内有三阶导数,且 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第283张  机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第284张 则 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第285张 为拐点。

15.弧微分

机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第286张

16.曲率

曲线 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第287张 在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第288张 处的曲率 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第289张 。
对于参数方程 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第290张 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第291张 。

17.曲率半径

曲线在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第292张 处的曲率 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第293张 与曲线在点 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第294张 处的曲率半径 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第295张 有如下关系: 机器学习的数学基础-(一、高等数学)(转) 随笔 第296张 。

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