18.2 函数的极限18.2.2 x→x0时函数的极限

第一节 多元函数的极限及连续性 一、多元函数 二、二元函数的极限与连续性 第二节 偏导数 一、 偏导数 二、 高阶偏导数 第三节 全微分 一、全微分的定义 二、全微分在近似计算中的应用 第四节 多元复合函数微分法及偏导数的几何应用 一、复合函数微分法 二、隐函数的微分法 第五节 多元函数的极值 一、多元函数的极值 二、二元函数的最大值与最小值 三、条件极值

通过讨论关于函数项级数（函数序列）的无限求和运算（极限运算）是否能与极限运算，求导运算或积分运算交换次序的问题，提出函数项级数（函数序列）的一致收敛概念与一致收敛的两个充分必要条件

 1. 复变函数的定义  2. 映射的概念  3. 反函数或逆映射 §5 复变函数  1. 函数的极限  2. 运算性质  3.函数的连续性 §6 复变函数的极限与连续性  1. 复变函数的导数定义  2. 解析函数的概念 §2.1 解析函数的概念

§1 大数定理 §2 中心极限定理

基础实验1 函数与极限 基础实验2 微分及其应用 基础实验3 积分及其应用 基础实验4 三角级数 专题实验1 极限的应用 专题实验2 选址问题 专题实验3 销售决策问题 专题实验4 级数的应用 专题实验5 钓鱼问题

天津工业大学数学系：《高等数学》课程电子教案（PPT课件）第一章 函数与极限（1.5）极限运算法则

本章定义了可测函数的 Lebesgue积分,并讨论了新积分的性质、计算方法 及其与旧(Riemman)积分的关系,在条件相当弱(相对 Riemman相应定理条件中 的一致收敛而言)的条件下证明了积分的极限定理,并利用积分的极限定理获得 了 Riemman可积的本质特征;最后研究了重积分与累次积分的关系

第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

第 6 章 钢结构的正常使用极限状态 第 7 章 钢结构的连接和节点构造