威尔斯特斯拉为什么要用不等式定义极限?是要为以后和实数理论联系起来完善微积分理论吗? 固然可以用它来完善微积分理论,但不是必须的。极限定义的产生也是有一个长久的过程古巴比伦的时候人们开始有了一些关于极限的想法。到了17世纪,费马在研究曲线斜率的时候,“极限”的概念开始明了了。比如说,一个函数f(x)=x^2,费马假设有一个非0的但是几乎为0的数E,那么斜率应该是[f(x+E)-f(x)]/E=[2xE+E^2]/E=2x+E=E这里的E的性质就很重要了,首先,E不为0,所以E可以整除f(x+E)-f(E),最后,因为E几乎为0,所以我们可以把2x+E里的E舍去。像这样的“E\"被成为极小量。但是这样做有一个问题,就是当时的数学家没有办法严格地去定义像E这样的”极小量。所以这时候极限的定义实际上还是不成熟的。后来经过牛顿、莱布尼茨、柯西的工作,最后由维尔斯特拉斯和波尔查诺给出了现在我们用的epsilon-delta定义,这个定义用到了戴德金的实数构造。但从定义发展的过程,我们知道,并不是为了完善微积分而这样定义的。而另一方面,当时费马的”极小量\"在现代数学当中也并不是就被淘汰了,我们用“极小量”定义了“超实数”,甚至也可能可以用“极小量”去完整的发展出微积分理论。rt 为什么魏尔斯特拉斯判别法要叫M判别法而不是W判别法?M判别法来自德文Majorantenkriterium(英文作majorant criterion),比较判别法/强判别法/控制判别法。。如何鉴别鹅肝,新鲜的鹅肝是什么样的? 专家称,食客单凭口感很难判断鹅肝优劣,但餐馆在鹅肝切片摆盘时很讲究,一般好鹅肝都是切片上桌,原材料好的鹅肝片大、色泽光滑均匀,“看大小、色泽,大致就能知道是不是。如何区分红酒的品质? 葡萄酒质量优劣鉴别:第一步,看酒瓶外观看酒瓶标签印刷是否清楚?是否仿冒翻印?看酒瓶的封盖是否有异样?有没有被打开过的痕迹?第二步,看葡萄酒液看葡萄酒的颜色是否自然?看葡萄酒上是否有不明悬浮物酒质变坏时颜色有浑浊感第三步,看酒塞标识打开酒瓶,看木头酒塞上的文字是否与酒瓶标签上的文字一样。第四步,闻葡萄酒的气味如果葡萄酒有指甲油般呛人的气味,就变质了第五步,品葡萄酒的口感饮第一口酒,酒液经过喉头时,正常的葡萄酒是平顺的,问题酒则有刺激感。咽酒后,残留在口中的气味有化学气味或臭气味,则不正常。好葡萄酒饮用时应该令人神清气爽。1、颜色:想要看出葡萄酒的颜色,最好要有一个白色背景—一条餐巾或一块亚麻桌布—并将酒杯放在它前面。红酒的颜色有:紫、红宝石、红、砖红、红棕、棕。颜色会告诉你许多有关酒的事。例如红酒,当它们变老时会失去色泽。基本上有几个理由可以解释红酒的颜色为什么彼此不同:它的年龄。不同葡萄品种有不同的颜色。该酒在木桶陈内陈年。2、摇晃:为什么要晃酒?为了让氧气进入酒内。摇晃会使醋、醚和乙醛释放出来,并和氧气发生化学作用使酒产生香气。每个人都很会摇晃酒,你可以用任何自己的。物联网与人工智能,哪个的前景更好一些? 极智导读:根据Gartner的调查,到2020年全球联网设备将超过200亿台。现在,企业已经从强大的物联网生态中有了很大收获。但是随着物联网的继续发展,市场将进入饱和状态。等到那时,这些物联网设备是否能够超越自己呢?据极智网了解,物联网设备销量不断刷新纪录,这些设备产生的数据需要强大的存储和分析能力。因此,物联网世界的发展在一定程度上取决于数据计算和分析的效率。值得关注的是,当前正在崛起的人工智能技术或许能给物联网生态面临的数据难题提供一剂良方。这两个领域的快速发展和融合又将催化出什么样的效果呢?机器学习和人工智能经常关注科技生态的网民对“机器学习”和“人工智能”这两个概念并不陌生,但是,很多人无法准确区分这两个概念有什么差别,而认识二者的区别在当今这个网络变革时代是非常重要的。机器学习是指赋予计算机学习和归纳洞察的能力,但是并不是让计算机具体执行什么指令。相比之下,人工智能则是让计算机模拟人类进行决策和学习的过程。虽然机器学习是提高计算机人工智能水平的一种重要方法,但是更重要的是物联网将从中获益。随着物联网的不断发展,以及联网设备的普及,物联网行业就会面临着创新的问题,而人工智能能够推动物联网创新。数学分析中M判别法的M是什么意思(Weierstrass判别法) 优级数啊(majorant series),威尔斯特拉斯判别法不是还别称优级数判别法,我是数学系的.数分,魏尔斯特拉斯判别法 同学,你要先了解一致收敛和收敛的差别在哪:收敛里的N和ε,x都有关,而一致收敛里的N只和ε有关,如楼上给的证明,这里的N只和ε有关,对于任何zhidaox∈I,都回成立,所以是一致收敛(而普通收敛是对于每一个固定的答x都成立,N和ε,x都有关)流体力学是由哪些人建立起来的? 对流体力学做出巨大贡献的杰出历史人物伯努利(Daniel I Bernoulli,1700~1782年)瑞士著名科学世家伯努…
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