微积分(Calculus)是一个广泛的数学分支,主要包括微分学(Differential Calculus)和积分学(Integral Calculus微积分),并扩展到多变量、向量分析等领域。
微积分的学习过程会遇到许多专用名词(符号),如果没有了解并熟记每个名词(符号)的含义学习的过程会超级艰难。
按逻辑类别分组,学习微积分的过程会遇到的专用名词:
1. 基础概念(Basic Concepts)
函数 (Function)
符号:一般用 f(x) 或 y = f(x) 表明。
含义:一个从定义域到值域的映射,将输入值关联到唯一输出值。在微积分中,函数是研究的核心对象,如连续函数、可微函数等。
自变量 (Independent Variable)
符号:常用 x 或 t。
含义:函数输入的值,可以自由变化。
因变量 (Dependent Variable)
符号:常用 y 或 f(x)。
含义:函数输出的值,取决于自变量。
定义域 (Domain)
符号:Dom(f) 或 D_f。
含义:函数输入值的集合,所有允许的自变量值。
值域 (Range)
符号:Ran(f) 或 R_f。
含义:函数输出值的集合,所有可能的因变量值。
极限 (Limit)
符号:lim_{x -> a} f(x) = L。
含义:当自变量 x 趋近于 a 时,函数值趋近于 L。极限是微积分的基础,用于定义连续、导数等。
无穷大 (Infinity)
符号:∞ 或 -∞。
含义:在极限中表明无界增长或减小,如 lim_{x -> ∞} f(x),描述函数在无限远处的行为。
连续性 (Continuity)
符号:无特定符号,常说 f 在 a 处连续。
含义:函数在点 a 的极限等于函数值 f(a),即无跳跃或间断。
间断点 (Discontinuity)
符号:无特定符号。
含义:函数不连续的点,如可去间断、跳跃间断或无穷间断。
2. 微分学相关(Differential Calculus)
导数 (Derivative)
符号:f'(x)、df/dx 或 dy/dx。
含义:函数在某点的瞬时变化率,描述函数曲线的斜率或切线斜率。由极限定义:f'(x) = lim_{h -> 0} (f(x+h) – f(x))/h。
高阶导数(Higher-Order Derivative)
符号:二阶导数 f”(x)、三阶 f”'(x),或 d^n y / dx^n。
含义:对导数的进一步求导,如二阶导数表明加速度或凹凸性。
微分 (Differential)
符号:df 或 dy = f'(x) dx。
含义:函数变化的近似 infinitesimal 量,用于线性逼近或微分方程。
可微性 (Differentiability)
符号:无特定符号。
含义:函数在某点存在导数,即可微。比连续性更强。
偏导数 (Partial Derivative)
符号:∂f/∂x 或 f_x。
含义:在多变量函数中,对一个变量求导,其他变量视为常数。
全微分 (Total Differential)
符号:df = (∂f/∂x) dx + (∂f/∂y) dy + …。
含义:多变量函数的微分,思考所有变量的变化。
梯度 (Gradient)
符号:∇f 或 grad f = (∂f/∂x, ∂f/∂y, ∂f/∂z)。
含义:多变量函数的偏导数向量,指向函数增长最快的方向。
方向导数 (Directional Derivative)
符号:D_u f 或 ∇f · u。
含义:函数沿特定方向 u 的变化率。
链式法则 (Chain Rule)
符号:dy/dx = (dy/du) · (du/dx)。
含义:复合函数的求导规则。
隐函数求导 (Implicit Differentiation)
符号:无特定符号。
含义:对隐式定义的函数(如 F(x,y)=0)求导。
中值定理 (Mean Value Theorem)
符号:无特定符号。
含义:若函数在 [a,b] 连续、在 (a,b) 可微,则存在 c 使 f'(c) = (f(b)-f(a))/(b-a),连接平均变化率与瞬时变化率。
罗尔定理 (Rolle’s Theorem)
符号:无特定符号。
含义:中值定理的特例,若 f(a)=f(b),则存在 c 使 f'(c)=0。
拉格朗日中值定理 (Lagrange’s Mean Value Theorem)
符号:无特定符号(与中值定理一样)。
含义:中值定理的另一种表述。
柯西中值定理 (Cauchy’s Mean Value Theorem)
符号:无特定符号。
含义:两个函数的比值中值定理:f'(c)/g'(c) = (f(b)-f(a))/(g(b)-g(a))。
极值 (Extremum)
符号:局部最大/最小值。
含义:函数的局部最高或最低点,常由导数为零的临界点确定。
临界点 (Critical Point)
符号:无特定符号。
含义:导数为零或不存在的点,可能为极值点。
拐点 (Inflection Point)
符号:无特定符号。
含义:函数凹凸性改变的点,二阶导数为零且符号改变。
凸性/凹性 (Convexity/Concavity)
符号:无特定符号。
含义:函数曲线向上弯曲(凹)或向下弯曲(凸),由二阶导数符号决定。
泰勒展开 (Taylor Expansion)
符号:f(x) = sum_{n=0}^∞ [f^{(n)}(a)/n!] (x-a)^n。
含义:用多项式近似函数的展开式。
麦克劳林展开 (Maclaurin Expansion)
符号:泰勒展开的特例,当 a=0 时。
含义:围绕零点的泰勒展开。
3. 积分学相关(Integral Calculus)
积分 (Integral)
符号:不定积分 ∫ f(x) dx,定积分 ∫_a^b f(x) dx。
含义:函数的反导数(不定积分)或曲线下的面积(定积分)。由极限定义:黎曼和。
不定积分 (Indefinite Integral)
符号:∫ f(x) dx = F(x) + C。
含义:求导后得到原函数的函数族,C 为常数。
定积分 (Definite Integral)
符号:∫_a^b f(x) dx = F(b) – F(a)。
含义:从 a 到 b 的积分值,表明净面积或累积量。
可积性 (Integrability)
符号:无特定符号。
含义:函数在区间上存在积分,如黎曼可积或勒贝格可积。
微积分基本定理 (Fundamental Theorem of Calculus)
符号:无特定符号。
含义:连接微分与积分:若 F 是 f 的积分,则 F’ = f;且 ∫_a^b f(x) dx = F(b) – F(a)。
分部积分法 (Integration by Parts)
符号:∫ u dv = uv – ∫ v du。
含义:积分的乘积规则,类似于导数的乘积法则。
替换法 (Substitution Method)
符号:∫ f(g(x)) g'(x) dx = ∫ f(u) du (u = g(x))。
含义:通过变量替换简化积分。
重积分 (Multiple Integral)
符号:双重积分 ∬_R f(x,y) dA,三重 ∭_V f(x,y,z) dV。
含义:多变量函数的积分,表明体积或质量等。
线积分 (Line Integral)
符号:∫_C F · dr 或 ∫_C f ds。
含义:沿曲线 C 的积分,用于计算功或流。
面积分 (Surface Integral)
符号:∬_S F · dS。
含义:沿曲面 S 的积分,用于计算通量。
格林定理 (Green’s Theorem)
符号:无特定符号。
含义:平面区域的双重积分等于边界线积分:∬_R (P_x – Q_y) dA = ∮_C P dx + Q dy。
斯托克斯定理 (Stokes’ Theorem)
符号:无特定符号。
含义:曲面积分等于边界线积分:∬_S (∇ × F) · dS = ∮_C F · dr。
散度定理 (Divergence Theorem)
符号:无特定符号。
含义:体积积分等于表面积分:∭_V ∇ · F dV = ∬_S F · dS。
旋度 (Curl)
符号:∇ × F。
含义:向量场旋转的度量。
散度 (Divergence)
符号:∇ · F。
含义:向量场源或汇的度量。
4. 序列与级数(Sequences and Series)
序列 (Sequence)
符号:{a_n} 或 a_1, a_2, …。
含义:按顺序排列的数列,如算术序列或几何序列。
级数 (Series)
符号:sum_{n=1}^∞ a_n。
含义:序列项的无限和。
收敛 (Convergence)
符号:无特定符号。
含义:序列趋近于有限值,或级数和有限。
发散 (Divergence)
符号:无特定符号。
含义:序列或级数不收敛,如趋向无穷。
绝对收敛 (Absolute Convergence)
符号:无特定符号。
含义:级数的绝对值级数收敛。
条件收敛 (Conditional Convergence)
符号:无特定符号。
含义:级数收敛但绝对值级数不收敛。
比值检验 (Ratio Test)
符号:无特定符号。
含义:检验级数收敛的测试:看 lim |a_{n+1}/a_n| < 1。
根值检验 (Root Test)
符号:无特定符号。
含义:看 lim ( |a_n| )^{1/n} < 1。
积分检验 (Integral Test)
符号:无特定符号。
含义:用积分判断级数收敛,如 ∫_1^∞ f(x) dx 收敛则级数收敛。
幂级数 (Power Series)
符号:sum_{n=0}^∞ c_n (x – a)^n。
含义:以幂形式展开的级数,用于函数表明。
收敛半径 (Radius of Convergence)
符号:R。
含义:幂级数收敛的区间半径。
5. 其他高级或应用概念(Advanced or Applied Concepts)
微分方程 (Differential Equation)
符号:如 dy/dx = f(x,y)。
含义:涉及未知函数及其导数的方程,用于建模物理现象。
常微分方程 (Ordinary Differential Equation, ODE)
符号:无特定符号。
含义:只涉及一个自变量的微分方程。
偏微分方程 (Partial Differential Equation, PDE)
符号:如 ∂u/∂t = ∂^2 u / ∂x^2。
含义:涉及多个自变量的微分方程。
拉普拉斯变换 (Laplace Transform)
符号:L{f(t)} = ∫_0^∞ e^{-st} f(t) dt。
含义:将微分方程转化为代数方程的工具。
傅里叶变换 (Fourier Transform)
符号:f-hat(ξ) = ∫_{-∞}^∞ f(x) e^{-2π i x ξ} dx。
含义:将函数分解为频率分量的工具,用于信号处理。
向量场 (Vector Field)
符号:F(x,y,z) = (P, Q, R)。
含义:每个点关联一个向量的函数,用于物理场如电场。
保守场 (Conservative Field)
符号:无特定符号。
含义:旋度为零的向量场,线积分与路径无关。
雅可比矩阵 (Jacobian Matrix)
符号:J = [ ∂x/∂u ∂x/∂v ; ∂y/∂u ∂y/∂v ] (用分号表明行分隔)。
含义:多变量变换的导数矩阵,用于变量替换。
黑塞矩阵 (Hessian Matrix)
符号:H = [ f_xx f_xy ; f_yx f_yy ] (用分号表明行分隔)。
含义:二阶偏导数矩阵,用于判断极值的性质。



infinitesimal 现在叫近似量?
无限小,感谢指正
牛顿莱布尼茨定理,曲率。
把符号的读法说出来会有更多受众。
正在做,从基础数学到高数所有符号的读法
收藏了,感谢分享