2020年11月

$当 {🍪}\to 0$
$\sin{🍪} \sim 🍪$ $\tan🍪\sim🍪$
$\ln({1+🍪}) \sim 🍪$ $e^🍪-1\sim🍪$
$\arcsin🍪 \sim 🍪$ $\arctan🍪\sim🍪$
$\log_a(1+🍪)\sim \frac{🍪}{\ln a}$ $a^🍪-1\sim🍪\ln a$
$1-\cos🍪\sim\frac{1}{2}🍪^2$ $ln{(🍪+\sqrt{1+🍪^2})}\sim🍪$
$🍪-\sin🍪\sim\frac{1}{6}🍪^3$ $\tan🍪=🍪\sim\frac{1}{3}🍪^3$
${(1+🍪)}^\alpha-1\sim\alpha🍪$ $\arcsin🍪-🍪\sim\frac{1}{6}🍪^3$
$🍪-\arctan🍪\sim\frac{1}{3}🍪^3$ $\tan🍪-\sin🍪\sim\frac{1}{2}🍪^3$
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无穷小量和无穷大量
洛必达法则
函数的基本概念和定积分的应用
定积分的概念及几何意义
定积分的基本性质
定积分的基本公式(牛顿-莱布尼茨公式)
定积分的应用
原函数与不定积分
不定积分换元法
分部积分法
无穷限反常积分

$$\lim f(x)=A,\lim g(x)=B$$

$$\lim{[f(x)\pm g(x)]}=\lim{f(x)}\pm\lim{g(x)}=A\pm B$$

$$\lim{[f(x)\times g(x)]}=\lim{f(x)}\times\lim{g(x)}=A\times B$$

保号性:
$$若 \lim_{x \to x0 }{f(x)=A},且A>0(或A<0)$$
保序性
$$设\lim
{x \to x0}{f(x)}=A$$
子列收敛性
$$若\lim
{x\to a}{f(x)}=A,\数列 f(xn) 是 f(x) 当 x\to a 时的一个子列,\则有 \lim{n\to \infty}{f(x_n)}=A$$

$$\lim{x\to 0}{\frac{\sin x}{x}}=1\ \lim{n\to\infty}{n\sin{\frac{1}{n}}}=1\ \lim_{n\to\infty}{\sqrt{n}nn\frac{1}{\sqrt{n}}}=1$$

$$\lim_{x\to 0}{x\sin{\frac{1}{x}}}$$
无穷小x有界=无穷小
无穷小x常数=无穷小

证明$\lim_{x\to 0}{\sin{\frac{1}{x}}}$不存在
令$xn=\frac{1}{n\pi}$
$\lim
{n\to 0}{xn}=0,x_n\neq 0$

$$\cancel{asdfsafasdfasdfasdfasdfasFasfasdfasdfasdfasfdf}$$

$$xn'={\frac{1}{\frac{4n+1}{2}\pi}},\lim{n\to\infty}x_n'=0,且x_n'\neq 0$$

$$\begin{bmatrix}2 & 3 & 3 \ 2 & 1 & 2 \ 1 & 5 & 4\end{bmatrix} = 2\times 3+3\times2+6\times5-3-20-18$$

$$若 AB=E, BA=E A,B 都是可逆矩阵,且互逆。$$

$$x\to\infty, \lim_{x\to\infty}{f(x)}=A$$

$$\forall\epsilon>0,\because x>0,使得x>X,恒有|f(x)-A|<\epsilon$$

$$x\to-\infty,\lim_{x\to\infty}{f(x)}=A$$

$$\forall\epsilon>0,\because x>0,使当 x< -X时,恒有 |f(x)-A|<\epsilon$$

$$证明\lim{x\to\infty}{\frac{\sin{x}}{x}}=0,
|\frac{\sin{x}}{x}-0|=|\frac{\sin{x}}{x}<\frac{1}{|x|}<\epsilon,即|x| >\frac{1}{\epsilon}
\forall\epsilon>0,取X=\frac{1}{\epsilon},则当|x| >X时恒有|\frac{\sin{x}}{x}-1|<\epsilon
故 \lim
{x\to\infty}{\frac{\sin{x}}{x}}=0$$

$$\left{ \begin{array}{rl}
2x_1-x_2 =& 5, \
3x_1+2x_2=& 11
\end{array} \right.$$

$$D=\begin{vmatrix}2 & -1 \ 3 & 2\end{vmatrix}=7,D_1=\begin{vmatrix}5 & -1 \ 11 & 2\end{vmatrix}=21,D_2=\begin{vmatrix}2 & 5 \ 3 & 11\end{vmatrix}=7,$$
由 $D=7\neq0$知方程有唯一解:
$$x_1=\frac{D_1}{D}=3,x_2=\frac{D_2}{D}=1.$$

$$A=\begin{bmatrix}
1 & 3 & -2 & 2 \
0 & 2 & -1 & 3 \
-2 & 0 & 1 & 5
\end{bmatrix}
\xlongequal{\begin{aligned}r_3-2r_1 \ r_3-3r_2\end{aligned}}
\begin{bmatrix}1 & 3 & -2 & 2 \0 & 2 & -1 & 3 \0 & 0 & 1 & 0\end {bmatrix}
$$

https://www.zhihu.com/question/302351453
对称矩阵的解法
$A$普通矩阵
$A^{-1}$逆矩阵
$B=\frac{1}{|A|}A^$
$(A^
)^{-1}=\frac{1}{|A|}A$
$AB=BA=E$
$A\frac{1}{|A|}A^=\frac{1}{|A|}A^A=E$
$$
\begin{vmatrix}
\frac{a}{ac-bc} & \frac{b}{ac-bc} \
\frac {c}{ac-bc} & \frac{d}{ac-bc}
\end{vmatrix}
$$
伴随矩阵
https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%B4%E9%9A%8F%E7%9F%A9%E9%98%B5/10034983
https://www.zhihu.com/question/360606456

http://www2.edu-edu.com.cn/lesson_crs78/self/j_4184/soft/xxzd02.html
分析,对。。。
要使。。。
则需。。。
故。。。
矩阵乘法与逆矩阵
行列式的定义
克拉默法则
逆矩阵
方阵的逆矩阵
https://zhuanlan.zhihu.com/p/95725643
行列式的性质与计算
二阶和三阶行列式
特征值与特征向量
矩阵的秩
http://www2.edu-edu.com.cn/lesson_crs78/self/j_0022/soft/ch0605.html
矩阵相似对角化
分块矩阵
n维向量及线性运算
向量空间
矩阵的运算
如果n阶方阵$A,B$可逆
$A^{-1}=\frac{1}{|A|}A^*$
$(A^{-1})^{-1}=A$
$(\lambda A)^{-1}=\frac{1}{\lambda}A^{-1}$
$(A^T)^{-1}=(A^{-1})^T$
$(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}$

https://zhuanlan.zhihu.com/p/340635814
https://zhuanlan.zhihu.com/p/186266784
$A^{-1}=B \Longleftrightarrow AB=E$
$(A^{-1})^{-1}=A\Longleftrightarrow A^{-1}A=E$
$(A^T)^{-1}=(A^{-1})^T\Longleftrightarrow A^T(A^{-1})^T=(A^{-1}A)^T=E=E^T$
$\frac{1}{\lambda}A^{-1}\times\lambda A=(\frac{1}{\lambda}\lambda)A^{-1}\times A = 1:E=E$

等价关系

  1. 反身性:$A\Longleftrightarrow A$
  2. 对称性:$若 A \Longleftrightarrow B,则 B\Longleftrightarrow A$
  3. 传递性:$若 A \Longleftrightarrow B,B \Longleftrightarrow C,则 A \Longleftrightarrow C$

初等变换
$P_j+r_i$
$r_i+r_j$

阶梯形矩阵
可以画出一条阶梯线,先的下方全是0
每个台阶只有一个

$$\begin{matrix}
1 & 0 & -1 & 0 & 4 \
0 & 1 & -1 & 0 & 3 \
0 & 0 & 0 & 1 & -3 \
0 & 0 & 0 & 0 & 0
\end{matrix}$$

设存在一个初等矩阵,$P_1,P_2,\dots,P_n$
使得$A=P_1P_2\dots P_n$
$\because$初等矩阵可逆$\therefore$$A$可逆
设 A 可逆,目标 A 的标准形为
$$F=\begin{bmatrix}E_r & 0 \ 0 & 0\end{bmatrix}$$
则 $F\backsim A_1$,即 $F$ 经过有限次初等变换,可变为 $A$,即存在有限次初等变换,使$P_1P_2\cdots PnFP{X+1}\cdots P_i=A$
$\because A_1,P_1,P_2\cdots P_i 均可逆$

$\therefore F$可逆
$\therefore r= n_1$
即 $E=F$,$\therefore A=P_1P_2\cdots P_rEP_r+\cdots P_i$

  1. $r(AB)\leq \min{{r(A),r(B)}}$
  2. $r\Biggl({\begin{pmatrix}A & 0 \ 0 & B\end{pmatrix}}\Biggl)\xlongequal{}r(A)+r(B)$
  3. $r(子矩阵)\leq r(包含子矩阵的分块矩阵)$比如$r\Bigl((AB)\Bigl)\leq r\Biggl({\begin{pmatrix}A & B \ 0 & C\end{pmatrix}}\Biggl)$再如$r(A)\leq r\Biggl({\begin{pmatrix}A & B \ C & D\end{pmatrix}}\Biggl)$

特征值

https://zhuanlan.zhihu.com/p/142597513

极大线性无关组

https://blog.csdn.net/kukumer/article/details/107126031
有关秩的几个重要式子
https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/80557920
奇异矩阵
矩阵的分解
sdf
sdf
sd
sd
sd
a
sd
d
f

https://blog.csdn.net/qq_38943651/category_9417843.html
https://www.zhihu.com/column/c_1086313475025907712