机器学习数学通关指南——微分中值定理和积分中值定理

news/2025/2/24 10:24:51

前言

本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》


正文

1. 定义与核心结论

积分中值定理(第一中值定理)
  • 条件:函数 f ( x ) f(x) f(x) 在闭区间 [ a , b ] [a, b] [a,b] 上连续。
  • 结论:存在至少一点 ξ ∈ [ a , b ] \xi \in [a, b] ξ[a,b],使得:
    ∫ a b f ( x )   d x = f ( ξ ) ( b − a ) . \int_a^b f(x) \, dx = f(\xi)(b - a). abf(x)dx=f(ξ)(ba).
  • 核心思想:连续函数在区间上的定积分等于某点的函数值与区间长度的乘积。
微分中值定理

包含多个子定理,关键的区别如下:

  • 罗尔定理

    • 条件 f ( x ) f(x) f(x) [ a , b ] [a, b] [a,b] 连续、开区间可导,且 f ( a ) = f ( b ) f(a) = f(b) f(a)=f(b)
    • 结论:存在 ξ ∈ ( a , b ) \xi \in (a, b) ξ(a,b),使得 f ′ ( ξ ) = 0 f'(\xi) = 0 f(ξ)=0
  • 拉格朗日中值定理

    • 条件 f ( x ) f(x) f(x) [ a , b ] [a, b] [a,b] 连续、开区间可导。
    • 结论:存在 ξ ∈ ( a , b ) \xi \in (a, b) ξ(a,b),使得:
      f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( ξ ) ( b − a ) . f(b) - f(a) = f'(\xi)(b - a). f(b)f(a)=f(ξ)(ba).
  • 柯西中值定理

    • 条件 f ( x ) f(x) f(x) F ( x ) F(x) F(x) 满足拉格朗日中值定理的条件,且 F ′ ( x ) ≠ 0 F'(x) \neq 0 F(x)=0.
    • 结论:存在 ξ ∈ ( a , b ) \xi \in (a, b) ξ(a,b),使得:
      f ( b ) − f ( a ) F ( b ) − F ( a ) = f ′ ( ξ ) F ′ ( ξ ) . \frac{f(b) - f(a)}{F(b) - F(a)} = \frac{f'(\xi)}{F'(\xi)}. F(b)F(a)f(b)f(a)=F(ξ)f(ξ).

2. 区别

方面积分中值定理微分中值定理
研究对象函数在区间上的积分均值函数在区间内的导数或变化率
核心条件连续性(无需可导)连续且可导(对导数的要求不同)
应用场景定积分的估计、物理量的平均作用分析极值、证明函数性质(如单调性、等式)
公式形式积分等于某点函数值的面积形式导数与平均变化率的关系

3. 联系

  1. 基础框架的一致性
    两个定理均属于中值定理,核心是利用连续性或可导性证明“存在某点满足特定条件”。

  2. 微分与积分的关系
    积分中值定理的证明常借助罗尔定理拉格朗日中值定理(通过构造辅助函数)。例如,积分上限函数的导数即为被积函数,结合微分中值定理可得积分均值。

  3. 互为补充

    • 积分中值定理:关注整体性质的均值。
    • 微分中值定理:关注局部变化的精确点。
      例如,拉格朗日中值定理可视为积分中值定理在导数领域的对应形式。

4. 典型应用举例

积分中值定理的应用
  • 计算积分近似值或简化复杂积分的表达。
  • 物理中,将连续变化的力等效为平均力。
微分中值定理的应用
  • 证明方程根的存在性(如罗尔定理用于构造导数为零的点)。
  • 推导泰勒展开余项或误差估计(如拉格朗日余项公式)。

总结:积分中值定理(第一中值定理)与微分中值定理分别通过积分和导数的角度揭示函数整体与局部行为的联系,均为分析学中通过均值思想研究函数特性的重要工具。


http://www.niftyadmin.cn/n/5864207.html

相关文章

使用Docker部署SearXNG

SearXNG 搜索引擎 SearXNG 是一个整合了超过70个搜索服务结果的免费的私有互联网搜索引擎,用户不会被网站跟踪或被建立档案进行特征分析,良好地保障了用户的隐私。知识库可以有效地弥补大模型的知识欠缺问题,但依旧无法补充或弥补知识库和大…

250223-Linux/MacOS如何跳过Miniconda的条款阅读,直接安装Miniconda

你可以通过将 -b 参数传递给 Miniconda 的安装脚本,来跳过条款阅读并自动同意许可条款。这样安装会自动进行到下一步的选择项。下面是具体的安装命令: bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b这里的 -b 代表“批量模式”(batch mode&…

Https解决了Http的哪些问题

部分内容来源:小林coding 详细解析 Http的风险 HTTP 由于是明文传输,所以安全上存在以下三个风险: 1.窃听风险 比如通信链路上可以获取通信内容,用户号容易没。 2.篡改风险 比如强制植入垃圾广告,视觉污染&#…

【深度解析】Java接入DeepSeek大模型:从零实现流式对话+多轮会话管理(完整项目实战) —— SpringBoot整合、API安全封装、性能优化全攻略

一、DeepSeek接入全景图:不只是API调用 核心优势对比 特性DeepSeek其他主流模型免费Token额度500万/月通常10-100万响应延迟平均800ms1-3s流式响应兼容性原生支持需定制适配中文理解能力行业Top中等偏上 适用场景推荐 智能客服(实时反馈)…

ubuntu中打包与压缩命令详解

Ubuntu 中打包与压缩命令详解 在 Ubuntu 系统中,打包和压缩文件是常见的操作。通过打包和压缩,可以将多个文件或目录合并为一个文件,并减小文件大小以节省存储空间或方便传输。本文将详细介绍 Ubuntu 中常用的打包与压缩命令及其用法。 目录…

Linux-Ansible模块扩展

文章目录 Archive UnarchiveSetup模块Lineinfile Replace 🏡作者主页:点击! 🤖Linux专栏:点击! ⏰️创作时间:2025年02月23日18点11分 Archive Unarchive Archive和Unarchive模块 需求&#x…

剖析IO原理和零拷贝机制

目录 1 Linux的五种IO模型1.1 模型调用的函数1.1.1 recv函数1.1.2 select函数1.1.3 poll函数1.1.4 epoll函数1.1.5 sigaction函数 1.2 IO模型1.2.1 阻塞IO模型1.2.2 非阻塞IO模型1.2.3 IO复用模型1.2.4 信号驱动IO模型1.2.5 异步IO模型1.2.6 IO模型比较 2 Java的BIO、NIO、AIO2…

054 redisson

文章目录 使用Redisson演示可重入锁读写锁信号量闭锁获取三级分类redisson分布式锁 package com.xd.cubemall.product.config;import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; import org.springframework.context…