金沙官网线上码农眼中的数学之~数学基础

 

一、集合

1.集合的概念

具有某种特定性质的事物的总体成为集合

组成集合的事物成为元素

不含任何元素的集合成为空集,记作Ø。


写在前面:文章里面的图片公式都是逆天一个个打出来画出来的,公式系列基本上都提供了源码

集合的表示法

1.列举法

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2.描述法

比如整数集合Z=

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有理数集Q:

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其中P和Q互质(为了避免相同数值的分数)


图片基本上不太加水印了,加了的也留了空间可以让你裁剪去水印,这样你引用也比较方便 ~

2.集合的包含关系(⊆ ⊂)

有集合A、B,如果xA必有xB,则A是B的子集

若AB且BA,则称A与B相等,记作A=B

例如:N(自然数集) Z(整数集) Q(有理数集) R(实数集)

也有以下关系:

(1) ØA

(2)A⊆B且B⊆C = A⊆C

但是还是想说下:”加个参考链接呗,逆天写作也不容易啊~

并集(∪)

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在线预览:http://github.lesschina.com/python/ai/math/数学基础.html

交集(∩)

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差集(/)

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1.基础概念

线性代数研究的是什么内容?

  1. 把2维世界转换成2维的世界
  2. 把3维世界转换成2维的世界
  3. 把2维世界转换成3维的世界

1维直线、2维平面(长宽)、3维空间(长宽高 | xyz轴)、4维时空(xyz轴+时间轴)

学习中主要就是学习矩阵向量等,理解线性映射特征值特征向量等。

总结:线性代数就是一门将M维世界与N维世界联系起来的学科

3.区间

是指介于某两个实数之间的全体实数,这两个实数叫做区间的端点。

任取a,b⊆R,且a<b.

1.1.数的分类

一开始人们用的数都是 自然数 (0、1、2...)来计算

后来发现用小数减大数就没法计算了。eg:1-2=?

接着就引入了负数,然后常用的数就变成了 整数 (正整数、0、负整数),这样就可以快乐的加减乘运算

整数:

  • 自然数
  • 负数

后来发现,像1/3=?这类的不能整除了,于是就引入了分数

这样数的界限又扩充了,就叫 有理数 ,这样加减乘除都可以通过分数来表示了

有理数(分数):

  • 整数
    • 正整数
    • 0
    • 负整数

好景不长,之后求圆面积啥的,又发现了像π、√3这类的,没法用分数表示的数,

于是就又在原有基础上扩展了,加入了无理数,数的界限又扩展了==> 实数

实数(小数):

  1. 有理数(分数)
    • 整数
      • 正整数
      • 0
      • 负整数
    • 非整数的有理数
  2. 无理数

这下总算可以了吧,可事实往往出乎意料,像二次曲线求解有无解的情况(曲线跟x轴不相交)

这太不科学了吧,然后就引入了 虚数i 的概念,并定义i²=-1,数的范围又扩大了,就叫 复数

举个例子(后面有推导):

$$x = {-b pm sqrt{b^2-4ac} over 2a}$$

以前我们遇到:x²+3=0,因为判别式b²-4ac<0 所以方程无解(或者曲线画出来,看跟x轴有几个交点==>就说明有几个解)

其实我们中学学的这个无解,指的是在实数范围内无解

引入虚数后:x²+3=0==> x²-(-3)=0,因为i²=-1 ==> (x+√3i)(x-√3i)=0 有解了

In [1]:

# 画个图看看曲线长什么样
import matplotlib.pyplot as plt

In [2]:

# 生成x和y的值
x_list = list(range(-10, 11))
y_list = [x**2 + 3 for x in x_list] # 2**3 ==> 8 **是Python里面的幂运算符

print(x_list)
print(y_list)

# 画图
plt.plot(x_list, y_list)
# 显示图片
plt.show()

 

[-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[103, 84, 67, 52, 39, 28, 19, 12, 7, 4, 3, 4, 7, 12, 19, 28, 39, 52, 67, 84, 103]

 

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综上所述,数可以分为:

复数:z = a+bi,i² = -1

  1. 实数(虚部b=0)
    • 有理数
      1. 整数
        • 正整数:1、2、3
        • 0
        • 负整数:-1、-2、-3
      2. 非整数的有理数([正负]分数)
        • [正负]有限小数:0.3 ==> (3/10)
        • [正负]循环小数:0.3333... (1/3)
    • 无理数
      • 无限不循环小数:π、√3
  2. 虚数(虚部b!=0)
    • 纯虚数(虚部b!=0,且实部a=0)
    • 非纯虚数

有限区间

{x|a<x<b}称为开区间,记作(a,b)

{x|a≤x≤b}称为闭区间,记作[a,b]

{x|a≤x<b}/{x|a<x≤b}称为半开区间,记作[a,b)/(a,b]**

扩展:二次方程求解公式的推导

这个应该是初中学的,很多学校教数学就让背公式,其实这样容易忘记(你好几年不接触数学公式还记得?)会推导才是根本

其实不仅仅是数学公式了,很多程序中的算法也是这样,都是需要推导的,不然只能用而不能深究,就更不提创新了。不扯了,进入正题:

$mathbf{ax^2+bx+c=0(aneq0)}$

要求x,那我们先两边同时除以a:

$mathbf{x^2+frac{b}{a}x+frac{c}{a}=0}$

把和x没关系的常数移到等号另一边:

$mathbf{x^2+frac{b}{a}x=-frac{c}{a}}$

看到左边就想到了 ==> $x^2+2ax+a^2$ 我们来凑一下:

$mathbf{x^2+2*frac{b}{2a}x+(frac{b}{2a})^2=(frac{b}{2a})^2-frac{c}{a}}$

因为:$x^2+2ax+a^2=(x+a)^2$ 所以可以转换成:

$mathbf{(x+frac{b}{2a})^2=(frac{b}{2a})^2-frac{c}{a}}$

把右边化简一下:

$mathbf{(x+frac{b}{2a})^2=frac{b^2}{4a^2}-frac{4ac}{4a^2}=frac{b^2-4ac}{4a^2}}$

去左边平方(右边开根号):

$mathbf{x+frac{b}{2a}=frac{ pm sqrt{b^2-4ac}}{2a}}$

把左边的常数移过去:

$mathbf{x=frac{-b pm sqrt{b^2-4ac}}{2a}}$


方便有需求的人,推导过程的源码贴一下:

$ax^2+bx+c=0(aneq0)$

要求x,那我们先两边同时除以a:

$x^2+frac{b}{a}x+frac{c}{a}=0$

把和x没关系的常数移到等号另一边:

$x^2+frac{b}{a}x=-frac{c}{a}$

看到左边就想到了 ==> $x^2+2ax+a^2$ 我们来凑一下:

$x^2+2*frac{b}{2a}x+(frac{b}{2a})^2=(frac{b}{2a})^2-frac{c}{a}$

因为:$x^2+2ax+a^2=(x+a)^2$ 所以可以转换成:

$(x+frac{b}{2a})^2=(frac{b}{2a})^2-frac{c}{a}$

把右边化简一下:

$(x+frac{b}{2a})^2=frac{b^2}{4a^2}-frac{4ac}{4a^2}=frac{b^2-4ac}{4a^2}$

去左边平方(右边开根号):

$x+frac{b}{2a}=frac{ pm sqrt{b^2-4ac}}{2a}$

把左边的常数移过去:

$x=frac{-b pm sqrt{b^2-4ac}}{2a}$

无限区间

{x|x≤a} = [a,+∞]


1.2.命题相关

命题中学阶段就接触了,我们来先说说命题可以判断真假的语句叫做命题

比如:小明是个男的,这个不管对错肯定有个确定的答案

再比如:小明是活泼好学的孩子,这个就不一定了,公说公有理婆说婆有理,这种结果模糊不确定的就不是命题


充分条件和必要条件

这个时间长了容易混淆,举个例子:小明是人类人类是小明

通过小明肯定能推出他是个人,这个就叫必要条件

人就一定是小明吗?不一定吧 ==> 这个就是充分条件

如果P成立,Q就成立是真命题时,就可以表示为:P=>Q (由P肯定能推导出Q)(eg:小明=>人):

  1. P是Q的必要条件
  2. Q是P的充分条件

充分必要条件

如果P=>Q,而且Q=>P,那么:

  1. P是Q的充分必要条件
  2. Q是P的充分必要条件

表示为:P<=>Q


4.邻域

设X⊆R,a>0,点X的a邻域:

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即点X的a领域为:(X-a,X+a)

a是领域的半径,领域的长度为2a

例如:2的0.1邻域

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其中邻域的半径为0.2


1.3.集合系列

集合应该是刚上高中那会教的内容,我们来看看:

集合 (Python里面用 set 来表示):某种特定性质的对象,汇总成的集体(人以类聚,物以群分) 这些对象称为该集合的元素

集合中的元素有三个特征:

  1. 确定性(集合中的元素必须是确定的)
  2. 互异性(集合中的元素互不相同)eg:集合A={1,a},则a不能等于1)
  3. 无序性(集合中的元素没有先后之分)eg:集合{3,4,5}和{3,5,4}是同一个集合

表示方式,eg:10以内的偶数:

  1. X = {0, 2, 4, 6, 8}
  2. X = {2n | n = 0, 1, 2, 3, 4}

当x是X集合里面的元素时,可以表示为:x ∈ X eg:2 ∈ X

In [3]:

# Python3 Code
X = set([x for x in range(10) if x%2==0])

print(X)

 

{0, 2, 4, 6, 8}

In [4]:

# 当x是X集合里面的元素时,可以表示为:x ∈ X
# eg:2 ∈ X
2 in X

Out[4]:

True

 

子集 :当一个集合A里面所有元素都属于集合B时,称A是B的子集。即:A ⊆ B

eg:集合A:{1,2,3} 集合B:{1,2,3,4} ==> A ⊆ B

如果两个集合A和B的元素完全相同,则称A与B两个集合相等,记为 A=B

集合A:{1,2,3,4} 集合B:{1,2,3,4} ==> A ⊆ B and B ⊆ A ==> A = B


真子集 :如果集合A是集合B的子集A ⊆ B,并且集合B中至少有一个元素x∉A,那么集合A叫做集合B的真子集

简单讲:如果A包含于B,且A不等于B,就说集合A是集合B的真子集A有的B全有,B有的A不一定有

如果集合A中任意一个元素都是集合B中的元素,我们就说这两个集合有包含关系,称集合A为集合B的子集。可知任一集合A是自身的子集,空集是任一集合的子集。真子集就是一个集合中的元素全部是另一个集合中的元素,但不存在相等。所有亚洲国家组成的集合是地球上所有国家组成的集合的真子集;所有自然数的集合是所有整数的集合的真子集。

In [5]:

A = set([1,2,3])
B = set([1,2,3,4])

print(A)
print(B)

 

{1, 2, 3}
{1, 2, 3, 4}

In [6]:

# 子集(判断A是否是B的子集)
A.issubset(B)

Out[6]:

True

In [7]:

# 父集(B是否是A的父集)
B.issuperset(A)

Out[7]:

True

In [8]:

A = B

A.issubset(B)

Out[8]:

True

 

并集 :由所有属于集合A或属于集合B的元素所组成的集合,读作“A并B”(或“B并A”)并集越并越多,而且没有重复元素

记作A∪B or B∪A,即 A∪B={x|x∈A,或x∈B}


交集 :由属于A且属于B的相同元素组成的集合,读作“A交B”(或“B交A”)交集越交越少

记作A∩B or B∩A,即 A∩B={x|x∈A,且x∈B}

若A包含B,则A∩B=B,A∪B=A


差集 :A,B是两个集合,所有x∈A且x∉B的元素构成的集合,叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差)

类似地,对于集合A、B,我们把集合 A-B={x∣x∈A,且x∉B} 叫做A与B的差集(把B中元素从A中减去


补集 :一般指绝对补集,即一般地,设S是一个集合,A是S的一个子集(S包含于A)大前提),由S中所有不属于A的元素组成的集合,叫做子集A在S中的绝对补集。

扩展:在集合论和数学的其他分支中,存在补集的两种定义:相对补集和绝对补集

In [9]:

set1=set([1,2,5])
set2=set([2,4,6])

print(set1)
print(set2)

 

{1, 2, 5}
{2, 4, 6}

In [10]:

# 交集 A∩B={x|x∈A,且x∈B}
set1 & set2

Out[10]:

{2}

In [11]:

# 并集 A∪B={x|x∈A,或x∈B}
set1 | set2

Out[11]:

{1, 2, 4, 5, 6}

In [12]:

# 差集 A-B={x∣x∈A,且x∉B}
set1 - set2

Out[12]:

{1, 5}

In [13]:

set3=set(list(range(10)))

print(set3)

 

{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

In [14]:

# 【大前提】set2是set3的一个子集(set3包含于set2)
set2.issubset(set3)

Out[14]:

True

In [15]:

# 这时候求差集,就等于求补集
set3 - set2

Out[15]:

{0, 1, 3, 5, 7, 8, 9}

 

5.逻辑量词:

任意(∀):

      例:对任意实数x,都存在比x更大的实数y

      ∀x∈R,ョy∈R(y>x)

存在(ョ)

      任意两个实数之间,都存在一个实数

      ∀x、y∈R(x<y),ョZ∈R(x<z<y)


1.4.映射系列(映射、像、定义域和值域、满单射、双射、逆映射、线性映射等)

这个系列应该是高一的知识

二、映射

1.映射与像

设A,B是两个非空的集合,如果按某一个确定的对应关系f,使对于集合A中的任意一个元素x,在集合B中都有唯一的元素y与之对应,那么就称对应的规则f 为从集合A到集合B的映射 一般这样表示:f:A → B。其中,y称为元素x在映射f下的 ,记作:y=f(x)

通俗讲:

把使集合A的元素与集合B的元素相对应的规则叫做 “集合A到集合B的映射”

如果从A集合中取元素x,通过f得到其对应B集合的元素y。这个新的元素就叫做:“x通过映射f形成的像

这个说的还是有点抽象,举个简单的例子:

高中的时候经常做这样的练习:f(x)=2x+1

用映射来解释就是:“映射 f 是使集合B的元素 2x+1 与集合A的元素 x 相对应的规则金沙官网线上 10 再解释就简单了:f(2)

x=2 通过 f 形成的像是 2*2+1 金沙官网线上 11

1.映射的概念

∀x∈X,ョ唯一的y∈Y,使得f(x)→y

则称f为x到y的一个映射

定义域(x)→对应法则(f)→值域(y)

2.值域和定义域:

我们把映像f产生的值组成一个集合{f(0)、f(1)、f(2)...},这个集合就叫做“映像f的值域”。

x值组成的集合 {0、1、2...} 就叫做“映像f的定义域”。

这个值域的集合往往是集合B的子集:$lbrace f(x_1),f(x_2)...f(x_n)rbrace subseteq B$

比如说:f(x)=2x+1 定义域A{0、1、2、3},那么求出来的值域是:{1、3、5、7},而B集合是{1、3、5、7、8} 金沙官网线上 12

 

2.满射

∀y∈Y,ョx∈X,使得f(x)=y

Y中的每一个元素都是映射f的像

3.满射、单射、双射:

满射:如果值域任何元素都有至少有一个变量与之对应,那这个映射就叫做满射

来个示意图:f(x)=x$^2$ 金沙官网线上 13 其实老版本的教科书还有一种说法叫做:”当映射f的值域等于集合B时,f为满射


单射:设f是由集合A到集合B的映射,如果所有x,y∈A,且x≠y,都有f(x)≠f(y),则称f为由A到B的单射(函数f被称为是单射时,对每一值域内的y,存在至多一个定义域内的x使得f(x) = y)

来个图示:(两种情况都是) 金沙官网线上 14


双射 (一一映射):既是单射又是满射的映射称为双射

图示:(偷个懒,拿上面的图片改改) 金沙官网线上 15

 

3.非满射

ョy∈Y,∀X∈X,使得f(x)≠y

4.逆映射:

这次先不定义,先看个图: 金沙官网线上 16

看完图基本上懂了(映射g就是映射f的逆映射),现在来定义一下:

逆映射 :

当f是双射(一一对应的单射)并且映射f和映射g满足:

  1. g(f(x))=x
  2. f(g(x))=x

那么映射g就是映射f的逆映射,表示方式:$f^{-1}:Brightarrow A$

4.单射

∀a,b∈X,a≠b时,f(a)≠f(b)

即不同的元素有不同的像

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