一、本单元的内容要点 1 无穷小与无穷大的概念; 2 极限的运算法则; 3 两个重要极限 4 无穷小的阶与等价无穷小及等价无穷小的替换准则

一、本单元的内容要点 1向量及向量的基本运算; 2.向量的数量积; 向量的向量积; 3.混合积

隐函数的求导法则 一、一个方程的情形 1.F(x,y)=0 隐函数存在定理1设函数F(x,y)在点P(x,yo)的 某一邻域内具有连续的偏导数,且F(x,yo)=0, F(x,yo)≠0,则方程F(x,y)=0在点P(x,yo)的 某一邻域内恒能唯一确定一个单值连续且具有连续 导数的函数y=f(x),它满足条件yo=f(x),并

第一节数列的极限 一、数列的极限 设xn=f(n)是一个以自然数集为定义域的函 数,将其函数值按自变量大小顺序排成一列,x1 x2…称为一个数列.xn称为数列的第n项 ,也称为通项数列也可表示为{xn}或xnf(xn)

一、多项式的概念 中学多项式的定义:n个单项式(不含加法或减 法运算的整式)的代数和叫多项式。 例:4a+3b,3x2+2x+1,y- 在多项式中,每个单项式叫做多项式的项。这是 形式表达式。 后来又把多项式定义为R上的函数:

一、定义 定义2.11. 两个成射影对应的重叠的一维基本形中, 若对任意一 个元素, 无论把它看着属于第一基本形的元素或是第二基本形的 元素, 其对应元素相同, 则称这种非恒同的射影变换为一个对合. 定义2.11'. 设f 为一维基本形[π]上的一个非恒同的射影变换. 若 对任意的x∈[π], 都有f(x)=f –1 (x), 则f 称为[π]上的一个对合. 注 (1). 对合非恒同

一、一维射影变换 1、定义 一个一维基本形到自身的射影对应称为一维射影变换. 即若φ: [π] [π'], 且[π]=[π']. 则φ称为一维基本形[π]上的 一个射影变换. 注：为方便理解, 常把一个 一维基本型看作两个“重叠” 的一维基本形. 据Steiner作图法, 一个一维 射影变换可由3次透视对应得 到

2.1.1 两个实例 2.1.2 导数的定义 2.1.3 导数的几何意义 2.1.4 函数的可导性与连续性之间的关系

2.3.1 拉格朗日(Lagrange)中值定理 2.3.2 洛必塔法则 2.3.3 函数的单调性和极值 2.3.4 函数的最大值与最小值 2.3.5 函数曲线的凹凸性与拐点 2.3.6 函数曲线的渐近线 2.3.7 函数图形的描绘

2.4.1 微分及其几何意义 2.4.2 微分的基本公式与运算法则 2.4.3 一阶微分形式不变性 2.4.4 微分在近似计算中的应用