4.4函数的极值与最值 设函数y=f(x)在(a,b)内图形如下图:在处的函数值f(5)比它附近各点的函数值都要小;而在52处的函数值f(52)比它附近各点的函数值都要大;但它们又不是整个定义区间上的最小、最大者,而且f()>f(2)将这样的点称为极小值点、极大值点

4.1普通极值问题 设f(x1…,xn)是集合ScR\上的函数,如果对P=(x1,…,xn),存在P在R\中 的邻域U,使得ⅦP=(x1…xn)∈S∩U,恒有∫(x1…,x)≤∫(x19…,x2) (f(x1,…xn)≥f(x,…,x),则f(x0…,x)称为f(x1…,x)在S上的局部极大值

由第一章知:显函数y=f(x),也可写成F(x,y =y-f(x)=0.由方程F(x,y)=0确定的隐函数可能 有两种情形:y是x的函数y=f(x)或x是y的函 数x=(y);但并非所有隐函数都可化为一个显函 数.如y-esy+x2y2=0. 因而有必要研究隐函数的求导方法,下面通过几个例 子来介绍

Let A and B be sets. A function f from A to B is an assignment of exactly one element of B to each element of A. We write f(a) = b if b is the unique element of B assigned by the function f to the element a of A. If f is a function from A to B, we write f : A→B

设f(t)如图所示 t=±c两点，f(t)=0; ±c之间， f(t)=1 考察AA’点 对于f(t),当t=±c时， f(t)=0;

1.关于实数的基本定理 1.设f(x)在D上定义,求证 (1)supi f(x))=-inf f(x); (2)inf(-f(x))=-sup f(x) 2.试证收敛数列必有上确界和下确界,趋于+∞的数列必有下确界,趋于-∞的数列

1、设f(x)=,在[-1,1上求f(x)的一次最佳一致逼近多项式。 2、设f(x)∈Ca,b]试证明:f(x)的零次最佳一致逼近多项式p(x)=(M+m),其中M,m分别为f(x)在[a,b]上的最大值和最小值

当精确函数y=f(x)非常复杂或未知时,在一系列节点xoxn处测得函数值yo=fo) yn=f(xn,由此构造一个简单易算的近似函 数g(x)f(x),满足条件g(x)=f(x(i0 n)。这里的g(x)称为f(x)的插值函数

3.1刚体系的平衡 一、刚化原理 以柔软的绳子为例,说明其是充分条件还是必要条件。 F F 线 A B B 平衡 平衡 F F F 平衡 不平衡 (a) (b) 刚体的平衡条件是变形体平衡的必要条件,而不是充分条件。 二、静定与静不定问题 1、静定问题:刚体(系)的平衡问题求解时未知量与平衡方程数相等。 2、静不定问题:否则,为静不定问题。 在讲解此问题时,尤其要注意刚体系的问题

一、两个多项式的最大公因式 定义1:f(x),g(x),h(x)∈F[x] 若h(x)g(x)hx)f(x) 则h(x)是f(x),g(x)的一个公因式。 例如h=x-1是f=x3-x,g=x3-x2-x+1 的一个公因式