1.普通求極限

我們知道求極限的考點往往都是考分子分母型的,因為這樣可以有效利用等價/高階/低階無窮小的理論,即使求極限是加減乘的類型,我們也儘可能要轉化為除法的類型(這就是七種未定式),然而,知道這些還不夠,因為考研是一項選拔性考試,不是水平考核性質的考試,學會將應對水平考試的態度和習慣轉化為應對選拔性考試十分重要,在此基礎上,要清楚的認識到,高數教科書上的題只是最基本的,要應付考研,需要有更深入的思維。在求極限方面也是一樣(所以最基本的洛必達法則一般用不上)。

例題一、

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習

面對這道題,用等價/高階/低階無窮小顯得不能用(因為是趨近於無窮),但是,我們就要比誰更大,即尋找最大項(張帆老師把這個叫“大哥理論”),然後使用無窮大替換(即用最大項替換全部),在 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_02

 的時候,分子分母的最大項是冪次最高項,在 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_03

 的時候分子分母的最大項是冪次最低項,所以對這道題來説,我們應該尋找冪次最高項,對分子來説, 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_04

 和 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_05

 是同一冪次的,所以,最大冪次是1,所以我們就把邊上那個1和根式裏面的 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_06

 忽略掉就行了,對於分母來説,最大冪次也是1,至於 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_07

 的冪次,因為 

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 始終是小於等於一的,所以可以把他的冪次當作是常數,也就是0,可以忽略掉,這樣一來公式就變成了

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_09

由於 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_10

 是趨向於負無窮的,所以原式等價於 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_11

 也就是1。

例題二、

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_12

基本操作, 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_13

 裏的東西減去個1然後等價無窮小替換.

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_14

變成了 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_15

我們知道,等價/高階/低階無窮小替換的本質其實是轉化為冪函數的形態,所以為了在0處能夠把sinx和cosx轉化為冪函數,在加減法的環境下應用等價無窮小,就要用到麥克勞林公式(平時老師説不能在加減法情況下應用等價無窮小是因為精度不夠,應用了麥克勞林公式就能確保精度,那麼到底要展開到哪幾項呢?因為分子分母的最大項精度要保持一致才能互相消去,比如這道題就要分母上下可以同時展開到

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_16

 的一次冪就能互相消去。),其中 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_17

 的展開是 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_18

 而 

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 的展開是 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_20

 ,所以 

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 保留最大項目 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_22

 ,

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_23

 保留1,而分子中的 

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 也可以展開為 

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 (這裏用到了一個展開公式 (

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_26

 當然你直接用麥克勞林也行,只不過用公式會更快一點),由於分母最大項是1次冪,所以保留 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_27

 即可這樣原式就變成了

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例題三、

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_29

這道題需要用到一個小技巧,即 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_30

 ,則分母變為 

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 , 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_32

 在 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_33

 的時候接近於e,由於非零因式直接帶入原則所以可以去掉,剩下來的用以上兩個例題的技巧可以輕鬆解決(事實上,類似 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_34

 這樣的式子有一個特點,那就是 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_35

 型,這一類型的極限一般是提取一個公共因子使得成為 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_36

 類型)。

例題四、

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由於是 

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 所以可以用泰勒公式展開得到:

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例題五、

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這裏要注意 

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 的時候分為 

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和 

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 兩類, 

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 的時候

,先等價無窮小替換,得到 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_45

以及 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_46

 原式變成

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_47

而 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_48

 的時候原式變成了 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_49

 這個時候要求趨向於無窮的時候,雖然冪函數不適用於這種情況,但冪函數找最大項的本質是無窮大替換,所以我們可以用到速度的階的理論,在x趨向於無窮或者0的時候,指數函數>>冪函數>>對數函數,這個式子裏ln裏的1完全可以被替換掉,因此原式就變成了

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同理,以下極限也可以應用這個理論,用一個因式替換全部:

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極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_53

例題六、

遇到有 

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 的式子,可以先想辦法合併

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例題七、

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第一步先通分化為乘除法得到 

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此時,分母無窮小替換得 

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此時,我們可以想到,分子的最大項為次數最小的項,通過對分子進行麥克勞林展開可以發現, 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_59

 次數最小的項不是 

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 就是 

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 ,當然由於 

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被消掉了,因此展開得到分子: 

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注意,這裏有些同學可能覺得分子化到 

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 就夠了,沒必要化到 

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 項,事實上,因為分母的最小項是 

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 ,所以分子務必也要化到 

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 來確保精度。

例題八、

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遇到 

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 的時候要首先想到平方差公式來化簡,如在這道題使用平方差公式化簡後變成 

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例題九、化冪指函數為對數

這一類的題比較特殊,比如下面這道題會有同學將兩個重要極限之一 

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 帶入求得答案1,事實上,這個答案是錯誤的,正確的答案是1

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設函數 

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 在 

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 的某領域內有定義,且 

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 ,求 

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用同樣方法化為對數做。

例題十、

某些函數等價無窮小也比較難替換,可以用拉格朗日中值定理來等價無窮小替換

數列極限: 

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從而 

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例題十、綜合應用

這一類較為繁瑣,可能同時用到變限積分、泰勒、等價無窮小、洛必達,一般做題的順序是先等價無窮小、再泰勒、最後用洛必達,中間化簡的過程中遇到極限為常數的因子直接帶常數。

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首先令 

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 化簡變限積分得到 

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 提出 

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 得到

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使用等價無窮小替換 

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 並使用常數替換極限為常數的因子 

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 得到

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使用泰勒公式得到

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最後使用洛必達法則

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下面附上一些常用泰勒展開和等價無窮小,考試的時候務必要記住:

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其中 ①式減②式可以得到 

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1減③式可以得到 

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④式減1可以得到 

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⑤式減1,可以得到 

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還有一些要記住 

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2.變限積分求極限

一句話,變限積分求極限,一般用洛必達法則,既然應用了洛必達法則,那麼變限積分的求導一定又是過不去的一道坎。這個我打算放到求導那章整理。

此外,某些變限積分的極限化簡可以用泰勒公式來簡化.

例1 

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這道題常規做法是用洛必達化為 

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實際上用泰勒展開也可以做

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例2 

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原式 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_101

 

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例3 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_103

這道題分母為1,不能用洛必達,又是趨於無窮不能用泰勒,只能用夾逼準則了。

當 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_104

 時 

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 趨於0且單調遞減故當 

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 時有 

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由於 

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 可以被當作常數

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極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_111

由於上式左右兩端在 

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 時候的極限都為0

故由夾逼準則

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3.數列求極限

數列求極限的方法主要用到了夾逼準則、單調有界準則、化為定積分求解

例題1:

證明:(1) 

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(2)設 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_115

 ,則數列極限存在

解:

(1)遇到有根式的分母,首先想到的是分子分母有理化,不等式左右兩側分母無法進一步有理化,只能分式中間開始有理化,同時乘以 

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 ,使用平方差公式得到:

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變形得到:

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_118

上式很容易看出成立。

(2)數列極限,要用到單調有界準則,至於怎麼用,第一問給了提示。首先判斷數列的單調性,讓 

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故數列單調遞減,這樣只要證明數列大於某個數就行了,由第一問的結果可以將數列放縮為:

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_120

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_121

 有界,則 

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 有極限。

例題2:

設數列 

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 滿足: 

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 ,證明 

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 收斂,並求 

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解:可以用拉格朗日證明數列的單調性

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_127

 

由於 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_128

 單調,故 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_129

 單調遞減由於 

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 的具體公式沒有給出,而僅僅只給出了 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_131

 ,所以採用數學歸納法。當 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_132

 時, 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_133

假設 

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 時 

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當 

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 時 

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則 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_138

故對所有 

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 都有 

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由於 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_141

 單調有界,故有極限。

這個時候,不妨設極限為一個常數

設 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_142

則 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_143

故由 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_144

得到 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_145

求得 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_146

 ,故極限為0。

例題3:

求極限 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_147

這個要用到夾逼準則,而這種無窮數列恰好又能化為定積分。

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_極限學習法 機器學習_148

變形

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轉化為積分 

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從而得到極限為 

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 即 

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例題4:

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_153

這題一開始想到夾逼準則,但是實際上不太行,正確思路是化為定積分

原式= 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_定積分_154

例題5:

當 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_155

 時, 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_156

求極限

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我們知道,取對數可以解決的問題有兩種,一種是 

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 的時候可以取對數,還有一種則是本例,把乘除化為加減

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_159

由於 

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極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_四則運算_161

故由夾逼準則得原式= 

極限學習法 機器學習 極限怎麼學好_單調性_162

 

方法一:等價無窮小的轉化    在乘除中使用

方法二:極限的四則運算法則

方法三:洛必達法則

方法四:泰勒公式

方法五:兩多項式相除

6:無窮小與有界函數的處理方法

7:數列極限中等比等差數列公式的應用

8:數列極限中各項的拆分相加

9:利用Xn 與Xn+1極限相同求極限

10:夾逼準則

11:兩個重要極限的應用

12:當趨於無窮大時,不同函數趨於無窮的速度是不一樣的。

13:換元法

14:利用定積分求極限

15:重要的高階無窮小