前面讨论的定积分不仅要求积分区间[a,b]有限,而且 还要求被积函数f(x)在[a,b上有界然而实际还经常遇到 无限区间或无界函数的积分问题.这两类积分统称为广义 积分.其中前者称为无穷积分,后者称为瑕积分 对于广义积分的计算是以极限为工具来解决的,即先 将广义积分转化为定积分,再对该定积分求极限

5.4有理函数及三角函数有理式的积分 一、有理函数的积分 定义3有理函数是指可以表示成两个多项式的商的形式

1. 理解齐次线性方程组有非零解的充要条件及非齐次线性方程组有解的充要条件; 2. 理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念; 3. 理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念

研究函数极限时,有两种变量非常重要.一种是在极限过程中变量可以无限变小,而且要多么小就有多小;一种是在极限过程中,变量可以无限变大,而且要多么大就有多大我们分别将它们称为无穷小量 和无穷大量

一、内容小结 1.线性方程组的表示形式 2齐次线性方程组 3.非齐次线性方程组 4.关于矩阵秩与方程组解的几个结论

设函数y=f(x)在a,b)内图形如下图: y=f(x)/ 在:处的函数值()比它附近各点的函数值都要小 而在处的函数值()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 A将这样的点称为极小值点、极大值点

一、向量组与矩阵 二、向量组的线性相关性 三、向量组间的关系 四、向量组的最大无关组 五、向量组的秩与矩阵的秩

一、线性方程组有解的判定条件 1. 齐次线性方程组Ax=O有非零解的条件 . 由方程的向量形式x11 + x22 ++ xnn = O可得结论 定理1

在一元定积分中已经学过计算曲边梯形等平面图形的面积，但是 并不能将其简单照搬到一般的平面点集上，因为一般平面点集是否有 面积还是一个问题。为此，先引入面积的定义

Markov 过程是随机过程研究的对象之一运动是世界存在的本质，我们所关注的事物、 对象、目标等等，无不在变化中，其中大多数还处在随机变化中 探讨随机运动的趋势、可能的结果，就是 Markov 过程的关注所在重点：掌握 Markov过程研究问题的思路和方法