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微积分/连续性

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连续性

定义连续性

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现在我们准备好定义函数是**连续**的概念。这个想法是,我们想说一个函数是连续的,如果你可以在不抬起铅笔的情况下画出它的图形。但有时这对于图形的某些部分来说是正确的,而对于其他部分来说则不然。因此,我们想先定义函数在一个点上连续的含义。现在我们有了极限的概念,这个定义就简单了。

定义:(在一点处的连续性)

如果 在包含 的一个开区间上定义,那么 被称为在** 处连续**当且仅当

注意,对于 处连续,这个定义实际上要求三个条件

  1. 处定义,因此 存在,
  2. 趋近于 时,极限存在,并且
  3. 极限和 相等。

如果这些条件中的任何一个不成立,那么 处不连续。

这个定义的意义是,对应于 的图形点将接近对应于附近 值的图形点。现在我们可以定义函数在一般情况下连续的含义,而不仅仅是在一个点上连续。

定义:(连续性)

如果一个函数在区间 的每个点上都连续,那么称这个函数在 上**连续**。

我们通常使用“函数是连续的”这句话来表示该函数在每个实数上都连续。这等同于说该函数在 上连续,但简单地说“连续”更方便。

注意,根据我们已知的内容,只要有理函数、指数函数、三角函数或对数函数在某点定义,那么该函数在该点的极限值就等于其在该点的函数值。因此,所有这些函数在其定义域内都是连续的。(当然,它们在其未定义的地方不能是连续的!)

间断点

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**间断点**是指函数不连续的点。当然,有很多可能导致这种情况发生的方式。在这里,我们只讨论两种简单的方式。

可去间断点

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函数 处不连续。它在该点不连续,因为此时分数变为 ,这是未定义的。因此,该函数不满足我们在点 3 处连续性的三个条件中的第一个条件;3 根本不在其定义域内。

然而,我们说这种间断点是**可去**的。这是因为,如果我们在这个点修改函数,就可以消除间断点,使函数连续。为了了解如何使函数 连续,我们需要简化 ,得到 。我们可以定义一个新的函数 ,其中 。注意,函数 与原始函数 不同,因为 有定义,而 没有。因此, 是连续的,因为 。但是,只要 ;我们对 做的只是使它在 有定义。

事实上,这种简化对于有理函数的间断点来说通常是可能的。我们可以用公因数(在我们这个例子中是 )来约分分子和分母,得到一个除了公因数为 0 的点(在我们这个例子中是 )以外与原函数相同的函数。这个新函数将与旧函数相同,只是它在以前除以 0 的点被定义。

但是,并非所有情况下都可行。例如,函数 在分子和分母中都有一个公因子 ,但当您简化它时,会得到 ,它在 处仍然没有定义。在这种情况下, 的定义域相同,并且它们在其定义的每个地方都是相等的,因此它们实际上是同一个函数。原因是 在第一个例子中有所不同,是因为我们可以假设它有一个更大的定义域,而不是仅仅是定义 的公式不同。

跳跃间断

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Illustration of a jump discontinuity

并非所有间断都可以从函数中去除。考虑这个函数

因为 不存在,因此无法重新定义 在一点处,使其在 0 处连续。这种间断被称为 *不可去除* 间断。

但是请注意,单边极限都存在;。问题是它们不相等,因此图形在 0 的两侧之间“跳跃”。在这种情况下,我们说函数有一个 *跳跃* 间断。(注意,跳跃间断是一种不可去除的间断。)

单边连续

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正如函数可以具有单边极限一样,函数也可以从特定的一侧连续。为了使函数在一点处从给定的一侧连续,我们需要满足以下三个条件

  1. 该函数在该点处定义。
  2. 该函数在该点处从该侧有一个极限。
  3. 单边极限等于函数在该点处的值。

当且仅当函数在该点处从两侧都连续时,它才在该点处连续。现在我们可以定义函数在闭区间上连续的含义。

定义:(闭区间上的连续性)

当且仅当满足以下条件时,我们称一个函数在 上 **连续**:

  1. 它在 上是连续的。
  2. 它在 处右连续。
  3. 它在 处左连续。

请注意,如果一个函数是连续的,那么它在其定义域内的每个闭区间上都是连续的。

介值定理

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关于连续函数的一个有用定理如下

介值定理

如果一个函数 在闭区间 上是连续的,那么对于 之间的每个值 ,存在一个值 使得

应用:二分法

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在起始范围 上应用二分法的几个步骤。红色的大圆点是函数的根。

二分法是寻找连续函数零点的最简单、最可靠的算法。

假设我们要解方程 。给定两个点 使得 的符号相反,中间值定理告诉我们,只要 在区间 上是连续的, 必须在 之间至少有一个根。如果我们知道 一般来说是连续的(例如,因为它由有理函数、三角函数、指数函数和对数函数组成),那么只要 之间的每个点都被定义了,这将起作用。所以,让我们通过计算 将区间 分为两半。现在有三种可能。

  1. ,
  2. 的符号相反,或者
  3. 的符号相反。

在第一种情况下,我们已经完成了。在第二和第三种情况下,我们可以对发生符号变化的子区间重复该过程。通过这种方式,我们将缩小到包含 0 的一个小子区间。小子区间的中间点通常被认为是 0 的一个很好的近似值。

请注意,与你在代数中学习到的方法不同,这种方法适用于你(或你的计算器)知道如何计算的任何连续函数。

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