§1 共形映射的概念 §2 分式线性映射 §3 唯一决定分式线性映射的条件 §4 几个初等函数所构成的映射

§1 共形映射的概念 §2 分式线性映射 §3 唯一决定分式线性映射的条件 §4 几个初等函数所构成的映射

1.共形映射的概念 2.一类特殊的共形映射—一分式线性映射的概念和性质 3.几个初等函数所构成的共形映射的性质

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

第一节 复数项级数  1. 复数列的极限  2. 级数的概念 第二节 幂级数  1. 幂级数的概念  2. 收敛定理  3. 收敛圆与收敛半径  4. 收敛半径的求法  5. 幂级数的运算和性质 第三节 泰勒(Taylor)级数  1. 泰勒展开定理  2. 展开式的唯一性  3. 简单初等函数的泰勒展开式 第四节 罗朗级数（洛朗级） 一、含有负幂次项的“幂级数 二、洛朗(Laurent)定理 三、将函数展开为洛朗级数的方法

第一节 共形映射的概念 第二节 分式线性映射 第三节 唯一决定分式线性映射的条件 第四节 几个初等解析函数构成的映射

当问题的机理非常不清楚难以直接利用其他知识来建模时,一个较为自然的方法是利用数据进行曲线拟合,找出变量之间的近似依赖关系即函数关系

第一节 导数的概念 第二节 函数的和、差、积、商的求导法则 一、和、差、积、商的求导法则 二、例题分析 三、小结 第三节 反函数与复合函数的求导法则 一、反函数的导数 二、复合函数的求导法则 三、小结 第四节 初等函数的求导问题 双曲函数与反双曲函数的导数 一、初等函数的求导问题 二、双曲函数与反双曲函数的导数 三、小结 第五节 高阶导数 一、高阶导数的定义 二、 高阶导数求法举例 三、小结 第六节 隐函数的导数由参数方程所确定的函数的导数相关变化率 一、隐函数的导数 二、对数求导法 三、由参数方程所确定的函数的导数 四、相关变化率 五、小结 第七节 函数的微分 一、问题的提出 二、微分的定义 三、可微的条件 四、微分的几何意义 五、微分的求法 六、微分形式的不变性 七、小结 第八节 微分在近似计算中的应用 一、计算函数增量的近似值 二、计算函数的近似值 三、误差估计 四、小结

第一节 导数概念 (The Derivative) 一问题的提出 二 导数的定义 三四五 由定义求导数举例 导数的意义 五可导与连续的关系 六小结与思考判断题 第二节函数的求导法则 一和、差、积、商的求导法则 二反函数的导数 三复合函数的导数 *四双曲函数与反双曲函数的导数 五初等函数求导的小结 六思考判断题 第三节高阶导数 (Higher Derivatives) 一 问题的提出 高阶导数的定义 三 高阶导数的求法 四 小结与思考判断题 第四节隐函数求导与参数方程求导 隐函数求导法 对数求导法 三四五六 参数方程求导法则 相关变化率 小结与思考判断题 第五节函数的微分 (Differentiation of Function) 二微分的定义 三可微与可导关系 四基本初等函数的微分公式与法则 五小结与思考判断题

第一节 映射与函数 一、集合 二、映射 三、函数 第二节 数列的极限 一、概念的引入 二、数列的定义 三、数列的极限 四、数列极限的性质 五、小结 第三节 函数的极限 一、自变量趋于有限值时函数的极限 二、自变量趋于有无穷大时函数的极限 三、函数极限的性质 第四节 无穷小与无穷大 一、无穷小 二、无穷大 三、无穷小与无穷大的关系 第五节 极限运算法则 一、无穷小的运算性质 二、极限运算法则 三、求极限方法举例 第六节 极限存在准则 两个重要极限 一、极限存在准则 二、两个重要极限 第七节 无穷小的比较 一、无穷小的比较 二、等价无穷小替换 第八节 函数的连续性与间断点 第九节 连续函数的运算与初等函数的连续性 一、连续函数的和、积及商的连续性 二、反函数与复合函数的连续性 三、初等函数的连续性 第十节 闭区间上连续函数的性质 一、最大值、最小值定理 二、介值定理