总结求逆矩阵方法

第一篇：总结求逆矩阵方法

总结求逆矩阵方法

直接算会死人的。根据矩阵特点用不用的分解，写成几个例程，每次实验之前进行尝试，根据尝试结果在算法里决定里决定用哪个。

irst 我想问：

1.全阶矩阵A的求逆运算inv(A)和稀疏矩阵B（阶数和a一样）的求逆运算inv(B)是不是采取一样的方法啊？也就是说他们的计算量是不是一样的啊？不会因为是稀疏矩阵就采取特殊的方法来处理求逆吧？

我电脑内存256M，做4096*4096的矩阵求逆还可以，上万阶的就跑不动了

稀疏存储方式会减少不必要的计算，虽然原理还是一样，不过

计算量大大减少了。

2.如果一个矩阵C非零元素都集中在主对角线的周围，那么对C求逆最好 应该采用什么样的方法最好呢？

一般还是用LU分解＋前后迭代的方法，如果矩阵对角占优就更好办了。

只不过还是需要稀疏存储。

稀疏矩阵的逆一般不会是稀疏矩阵，所以对高阶的稀疏矩阵求逆，是不可行的，对1万阶的全矩阵需要的内存差不多已经达到了pc的极限，我想最好的办法就是迭代，既然是稀疏，乘法的次数就有限，效率还是很高的。

不过求逆运算基本上就是解方程，对稀疏矩阵，特别是他那种基本上非零元素都在对角线附近的矩阵来说，LU分解不会产生很多的注入元，所以用LU分解解方程方法的方法是可行的。

如果用迭代法，好像也就是共轭梯度法了。

C的资源网络上有很多 google一下

或者到www.xiexiebang.com上找找

或者用IMSL for C 或者用Lapack

或者用Matlab+C混合编程

有现成代码，但要你自己找了 也可以使用程序库

second

30,000*30,000的稀疏矩阵求逆如何实现？

试试基于krylov子空间方法的算法吧。

如arnoldi和GMRES方法。

matlab中有函数可以直接调用。

直接help gmres就可以了。

如果效果还不好。

就用用预处理技术。

比如不完全lu预处理方法。等等。

各种各样的预处理+GMRES是现在解决大规模稀疏矩阵的主力方法。

维数再多还是用不完全LU分解预处理+CG or Gmres 我一个同学这么求过200W阶的矩阵

求逆一般是不可取的，无需多说。但稀疏矩阵的直接解法还是不少的。基本上都是对矩阵进行重新排序以期减少填充或运算量。

在matlab里面，有许多算法可以利用：

colamd, colmmd, colperm, spparms, symamd, symmmd, symrcm.根据是否对称，采用LU分解或者chol分解。

这些算法在internet上搜一下，很多都有相应的C或fortran版本。

稀疏矩阵的存储最常见的是压缩列（行）存储，最近发现一种利用hash表来存储的，其存取复杂度是O（1）,很是不错。有幸趣的可以看看下面网页咯，作者提供了源程序。

事实上Hash表存储的效率也跟Hash算法有关，弄不好的话，不见得比直接按行或者列

顺序检索快。而且规模越大，效率肯定越来越低。

http://www.informatik.hs-bremen.de/~brey/

对称正定的稀疏矩阵很好办啊，用LU分解就可以了。

如果维数实在太大，比如超过10^4量级，那就只能用

共轭梯度法之类的迭代法求解了。好多文献中用Cholesky分解处理的，好像结果还可以

你觉得LL’分解不会破坏矩阵的稀疏性么——如果矩阵不是带状的话？

而且数值稳定性也有问题。

对于一些注入元不是很多的矩阵这应该是个好办法。

但是对于有些矩阵，LU分解后可能就把整个矩阵充满了。~ 这是比较郁闷的事情。

third

带状矩阵的逆有快速算法吗？

我觉得这个说法不对，至少在Matlab里面，使用稀疏矩阵求逆对于效率的提高还是很显著的。利用稀疏特性，很多对于零元素的操作就省掉了。如果原矩阵还是对称的，可以考虑三角分解，把单位阵的列向量作为右端项，求解得到的是对应的逆阵的列向量。

但是，按照前辈的说法，“绝大部分情况下，求逆阵肯定不是必需的”，这一说法我现在还是挺赞同的。至少，一般我们不会在有限元求解或者普通的线性方程组求解的时候，是先对系数矩阵求逆的吧。所以，我认为，逆阵在数学上很漂亮，对于公式推导有所帮助，但是在数值计算中是应该尽量避免直接计算它的，而且，更重要的是，在绝大部分情况下，是可以避免的。

第二篇：ansys求电感的方法总结

11.2.2.4 LMATRIX

LMATRIX宏可以计算任意线圈组中每个线圈的微分电感矩阵和总磁链。参见《ANSYS理论手册》第5章。

LMATRIX宏用于在静磁场分析的一个“工作点”上计算任意一组导体间的微分电感矩阵和磁链。“工作点”被定义为在系统上加工作（名义）电流所得到的解，该宏命令既可用于线性求解也可用于非线性求解。

必须用波前求解器来计算“工作点”的解。

LMATRIX宏的计算依赖于对工作点进行求解的过程中建立的多个文件。该宏在执行求解之前在这些文件前面加一个前缀OPER来重命名文件，并在完成求解后自动保存这些文件。用户自己也可以保存这些文件的拷贝以进行备份。该宏命令返回一个N×N＋1矩阵参数，N×N部分表示N-绕组系统的微分电感值，此处N表示系统中的线圈数。N＋1列表示总磁链。第I行表示第I个线圈。另外，电感矩阵的值还以文本文件的格式输出，以供外部使用。文件中第一个列表表示每个线圈的磁链。第二个列表表示微分电感矩阵的上三角部分。

命令：LMATRIX

GUI：Main Menu>Solution>-Solve-Electromagnet>-Static Analysis-Induct Matrix 在调用LMATRIX宏之前，还需要给线圈单元赋一个名义电流值。对于使用磁矢势（MVP）法或基于棱边元方法进行求解的静磁分析，可以使用BFV、BFA或BFE命令来给线圈单元赋名义电流（以电流密度的方式）。对于使用简化标势法（RSP）、差分标势法（DSP）和通用标势法（GSP）的静磁分析，可以使用SOURCE36单元的实常数来给线圈单元赋名义电流。

为了使用LMATRIX宏，必须事先用*DIM命令定义一个N阶数组，N为线圈数，数组的每行都表示一个线圈。数组的值等于线圈在工作点时每匝的名义电流值，且电流值不能为零，当确实有零电流时，可以用一个很小的电流值来近似。另外，还需用CM命令把每个线圈的单元组合成一个部件。每组独立线圈单元的部件名必须是用一个前缀后面再加线圈号来定义。一个线圈部件可由标量（RSP/DSP/GSP）或矢量单元（MVP）混合组成，最重要的一点是这些单元的激励电流与前面数组中所描述的电流相同。

在LMATRIX宏中需定义一个用于保存电感矩阵的数组名，用LMATRIX宏的对称系数（symfac）来定义对称性。如果由于对称性而只建了n分之一部分模型，则计算出的电感乘以n就得到总的电感值。

当工作点位于BH曲线的弯点处时，切向磁导率变化最快，会导致计算的感应系数随收敛标准而变化。为了获得更加准确的解，收敛标准要定义得更加严格一些，不仅仅是缺省值1.0×10－3。一般在执行MAGSOLV命令时，选择1.0×10－4或1.0×10－5。

在使用LMATRIX命令前，不要施加（或删除）非均匀加载，非均匀加载由以下原因生成：

·自由度命令(D, DA,等)在节点或者实体模型上定义非0值 ·带有非0约束的CE命令

不要在不包含在单元组件中的单元上施加任何载荷(如current)下面的例子是一个3线圈系统，每个线圈的名义电流分别为1.2、1.5和1.7安/匝，其分析的命令流如下。在这个例子中，数组名为“curr”，线圈部件名前缀为“wind”，电感矩阵的计算值存贮在名为“ind”数组中。值得注意的是，在LMATRIX命令行中，这些名字必须用单引号引起来。

*dim，cur，3！3个线圈系统数组

cur（1）=1.2！线圈1的名义电流为1.2安培/匝 cur（2）=1.5！线圈2的名义电流为1.5安培/匝 cur（3）=1.7！线圈3的名义电流为1.7安培/匝 esel，s„„！选择线圈1的单元

cm，wind1，elem！给选出的单元赋予部件名wind1 esel，s„„！选择线圈2的单元

cm，wind2，elem！给选出的单元赋予部件名wind2 esel，s„„！选择线圈3的单元

cm，wind3，elem！给选出的单元赋予部件名wind3 symfac=2！对称系数

Imaxtrix，symfac，’wind’，’curr’，’ind’！计算微分电感矩阵和总磁链

*stat，ind！列出ind电感矩阵

11.2.2.5 下面是以命令流方式进行的一个计算电感矩阵的例子 该例计算一个二线圈系统（永磁电感器件）在非线性工作点下的微分电感矩阵和

总磁链，其示意图如下：

几何性质：x1=0.1, x2=0.1, x=0.1, y=0.1 材料性质：μr=1.0（空气），Hc=25（永磁体），B-H曲线（永磁体，见输入参数）

线圈1：名义电流＝0.25安/匝，匝数＝10 线圈2：名义电流＝0.125安/匝，匝数＝20 目标值：L11=4, L22=16, L12=8 命令流如下： /batch,list /title, Two-coil inductor with a permanent magnet /nopr!geometry data!n=1!meshing parameter x=0.1!width(x size)of core y=0.1!hight of core, y size of window z=1!thickness of iron in z direction x1=0.1!width(x size)of coil 1 x2=0.1!width(x size)of coil 2 Hcy=25!coercive magnetic field in y direction n1=10!number of turns in coil1 n2=20!number of turns in coil2！excitation data used by LMATRIX.MAC!symfac=1!symmetric factor for inductance computation nc=2!number of coils *dim,cur,array,nc!nominal currents of coils *dim,coils,char,nc!names of coil components!cur(1)=0.25!nominal current of 1st coil coils(1)=“wind1”!name of coil 1 component!cur(2)=-0.125!nominal current of 2nd coil coils(2)=“wind2”!name of coil 2 component！auxiliary parameters!mu0=3.1415926*4.0e-7 x3=x1+x2!x coordinate right to coil2 left x4=x3+2*x!x coordinate right to core x5=x4+x2!x coordinate right to coil2 right x6=x5+x1!x coordinate right to coil1 right js1=cur(1)*n1/(x1*y)!nominal current density of coil1 js2=cur(2)*n2/(x2*y)!nominal current density of coil2!/prep7 et,1,53!mp,murx,1,1!air/coil mp,mgyy,2,Hcy!coercive term Bs=2!saturation flux density Hs=100!saturation magnetic field TB,BH,2!core: H = Hs(B/Bs)^2;BS=2T;HS=100A/m *do,qqq,1,20 B=qqq/10*Bs tbpt，Hs*(B/Bs)**2,B *enddo!rect, 0,x1,0,y!coil1 left rect,x1,x3,0,y!coil2 left rect,x3,x4,0,y!core rect,x4,x5,0,y!coil2 right rect,x5,x6,0,y!coil1 right!aglue,all!asel,s,loc,x,x1/2!coil 1 volume attribute aatt,1,1,1 asel,s,loc,x,x5+x1/2 aatt,1,2,1 asel,s,loc,x,x1+x2/2!coil 2 volume attribute aatt,1,3,1 asel,s,loc,x,x4+x2/2 aatt,1,4,1 asel,s,loc,x,x3+x!iron volume attribute aatt,2,5,1 asel,all!esize，n amesh,all!nsel,s,loc,x,x6!flux parallel Dirichlet at symmetry plain, x=x6！homogeneous Neumann flux normal at yoke, x=0 d,all,az,0 nsel,all!esel,s,real，1!coil 1 left component bfe,all,JS，，js1!unite current density in coil 1!esel,s,real，2!coil 1 right component bfe,all,JS，，-js1!return unite current density in coil 1!esel,s,real，1,2 cm,coils(1),elem!esel,s,real，3!coil 2 left component bfe,all,JS，，js2!unite current density in coil 2!esel,s,real，4!coil 2 right component bfe,all,JS，，-js2!return unite current density in coil 2!esel,s,real，3,4 cm,coils(2),elem！allsel!fini！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！!/com /com obtain operating solution /com!/solu cnvtol,csg，1.0e-4 /out,scratch solve fini!/post1!/out!/com, /com, senergy,!Stored electromagnetic energy savelen=S_ENG senergy,1!Co-energy savelce=C_ENG!fini！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！compute inductance lmatrix,symfac,“wind”,“cur”,“ind”,!compute inductance matrix and flux!/com finish 你将得到如下结果：

SUMMARY OF STORED ENERGY CALCULATION Load Step Number:1.Substep Number:1.Time:0.1000E+01 Material Number ofStored EnergyMaterial Description NumberElements(J/m)1.4.0.52360E-05LinearIsotrp...2.1.-0.33314E+00Nonlin.MagnetIsotrp._____________________________________________________________________ T O T A L5.-0.33313E+00 Note: The energy density for the active elements used in the energy calculation is stored in the element item “MG_ENG” for display and printing.The total stored energy is saved as parameter(S_ENG)SUMMARY OF COENERGY CALCULATION Load Step Number:1.Substep Number:1.Time:0.1000E+01 Material Number ofCoenergyMaterial Description NumberElements(J/m)1.4.0.52360E-05LinearIsotrp...2.1.0.33314E+00Nonlin.MagnetIsotrp._____________________________________________________________________ T O T A L5.0.33314E+00 Note: The co-energy density for the active elements used in the co-energy calculation is stored in the element item “MG_COENG” for display and printing.The total coenergy is saved as parameter(C_ENG)_____________________________________________________________________ ________________ LMATRIX SOLUTION SUMMARY ___________________ Flux linkage of coil1.=0.19989E+01 Flux linkage of coil2.=0.39978E+01 Self inductance of coil1.=0.39976E+01 Self inductance of coil2.=0.15989E+02 Mutual inductance between coils1.and2.=0.79948E+01 Inductance matrix is stored in array parameter ind(2., 3.)Inductance matrix is stored in file ind.txt

第三篇：求极限方法

首先说下我的感觉，假如高等数学是棵树木得话，那么 极限就是他的根，函数就是他的皮。树没有跟，活不下去，没有皮，只能枯萎，可见这一章的重要性。

为什么第一章如此重要？各个章节本质上都是极限，是以函数的形式表现出来的，所以也具有函数的性质。函数的性质表现在各个方面

首先对极限的总结如下

极限的保号性很重要就是说在一定区间内函数的正负与极限一致

1极限分为一般极限，还有个数列极限，（区别在于数列极限时发散的，是一般极限的一种）

2解决极限的方法如下：（我能列出来的全部列出来了！！！你还能有补充么？？？）1 等价无穷小的转化，（只能在乘除时候使用，但是不是说一定在加减时候不能用但是前提是必须证明拆分后极限依然存在）e的X次方-1或者（1+x）的a次方-1等价于Ax等等。全部熟记

（x趋近无穷的时候还原成无穷小）

2落笔他 法则（大题目有时候会有暗示要你使用这个方法）

首先他的使用有严格的使用前提！！！

必须是X趋近而不是N趋近！！！！（所以面对数列极限时候先要转化成求x趋近情况下的极限，当然n趋近是x趋近的一种情况而已，是必要条件

（还有一点数列极限的n当然是趋近于正无穷的不可能是负无穷！）

必须是 函数的导数要存在！！！！（假如告诉你g（x）,没告诉你是否可导，直接用无疑于找死！）

必须是0比0无穷大比无穷大！！！！！

当然还要注意分母不能为0

落笔他 法则分为3中情况0比0无穷比无穷时候直接用

20乘以无穷无穷减去无穷（应为无穷大于无穷小成倒数的关系）所以 无穷大都写成了无穷小的倒数形式了。通项之后这样就能变成1中的形式了

30的0次方1的无穷次方 无穷的0次方

对于（指数幂数）方程 方法主要是取指数还取对数的方法，这样就能把幂上的函数移下来了，就是写成0与无穷的形式了，（这就是为什么只有3种形式的原因，LNx两端都趋近于无穷时候他的幂移下来趋近于0当他的幂移下来趋近于无穷的时候LNX趋近于0）

3泰勒公式(含有e的x次方的时候，尤其是含有正余旋的加减的时候要 特变注意！！）

E的x展开sina展开cos展开ln1+x展开

对题目简化有很好帮助

4面对无穷大比上无穷大形式的解决办法

取大头原则最大项除分子分母！！！！！！

看上去复杂处理很简单！！！！！

5无穷小于有界函数的处理办法

面对复杂函数时候，尤其是正余旋的复杂函数与其他函数相乘的时候，一定要注意这个方法。

面对非常复杂的函数 可能只需要知道它的范围结果就出来了！！

6夹逼定理（主要对付的是数列极限！）

这个主要是看见极限中的函数是方程相除的形式，放缩和扩大。

7等比等差数列公式应用（对付数列极限）（q绝对值符号要小于1）

8各项的拆分相加（来消掉中间的大多数）（对付的还是数列极限）

可以使用待定系数法来拆分化简函数

9求左右求极限的方式（对付数列极限）例如知道Xn与Xn+1的关系，已知Xn的极限存在的情况下，xn的极限与xn+1的极限时一样的，应为极限去掉有限项目极限值不变化2 个重要极限的应用。这两个很重要！！！对第一个而言是X趋近0时候的sinx与x比值。地2个就如果x趋近无穷大 无穷小都有对有对应的形式

（地2个实际上是 用于函数是1的无穷的形式）（当底数是1 的时候要特别注意可能是用地2 个重要极限）还有个方法，非常方便的方法

就是当趋近于无穷大时候

不同函数趋近于无穷的速度是不一样的！！！！！！！！

x的x次方 快于x！快于指数函数快于幂数函数快于对数函数（画图也能看出速率的快慢）！！！

当x趋近无穷的时候他们的比值的极限一眼就能看出来了换元法是一种技巧，不会对模一道题目而言就只需要换元，但是换元会夹杂其中

13假如要算的话四则运算法则也算一种方法，当然也是夹杂其中的14还有对付数列极限的一种方法，就是当你面对题目实在是没有办法走投无路的时候可以考虑 转化为定积分。一般是从0到1的形式。

15单调有界的性质

对付递推数列时候使用证明单调性！！！

16直接使用求导数的定义来求极限，（一般都是x趋近于0时候，在分子上f（x加减麽个值）加减f（x）的形式，看见了有特别注意）

（当题目中告诉你F(0)=0时候f（0）导数=0的时候就是暗示你一定要用导数定义！！）

一，求极限的方法横向总结：

1带根式的分式或简单根式加减法求极限：1）根式相加减或只有分子带根式：用平方差公式，凑平方（有分式又同时出现未知数的不同次幂：将未知数全部化到分子或分母的位置上）

2）分子分母都带根式：将分母分子同时乘以不同的对应分式凑成完全平方式（常用到

2分子分母都是有界变量与无穷大量加和求极限：分子与分母同时除以该无穷大量凑出无穷小量与有界变量的乘积结果还是无穷小量。

3等差数列与等比数列和求极限：用求和公式。

4分母是乘积分子是相同常数的n项的和求极限：列项求和

5分子分母都是未知数的不同次幂求极限：看未知数的幂数，分子大为无穷大，分子小为无穷小或须先通分。

6运用重要极限求极限（基本）。

7乘除法中用等价无穷小量求极限。

8函数在一点处连续时，函数的极限等于极限的函数。

9常数比0型求极限：先求倒数的极限。

10根号套根号型：约分，注意别约错了。

11三角函数的加减求极限：用三角函数公式，将sin化cos

二，求极限的方法纵向总结：

1未知数趋近于一个常数求极限：分子分母凑出（x-常数）的形式，然后约分（因为x不等于该常数所以可以约分）最后将该常数带入其他式子。

2未知数趋近于0或无穷：1）将x放在相同的位置

2）用无穷小量与有界变量的乘积

3）2个重要极限

4）分式解法（上述）

第四篇：矩阵解题总结

矩阵解题总结

迄今，我们都做了不少的矩阵习题，我们常常以刷题来满足自己的做题欲望，并以此方法来让自己对矩阵这个新概念有更好的了解，那么，在我们无限刷题时，是否想过，出题，都是万变不离其宗，如果我们尝试去整理一些题型的做法，那么不久可以做到了举一反三的功效了吗？也让自己腾出了更多的时间去从事其他事物，如此事半功倍，岂不妙哉？因此，解题总结很有必要。

以下，我们来介绍一些常用而较为普遍的经验方法： ① 对称矩阵：A=A’，这个概念我们见过此类题型——当A为非零实对称矩阵时，有A’=A*，求证lAl≠0。这种题，我们通法就是先设出A，再写出A’，然后矩阵乘法，得到的矩阵中对角线处元素为Σαij²，并且再用已知条件可得到前面的累和式子都等于lAl。因为A为非零实对称矩阵，因此存在一元素不为零，从而证得lAl≠0。② 题干中给出某等式，求某个问题。如：设A,B均为n阶方阵且AB=A+B，则证明AB=BA。此题思路就是从条件出发，一般都是移项、提公因式，所以得到（A-E）B-A=0，记住，一旦看到等号右边有零，我们常常会加E，变成（A-E）B-A+E=E，然后再次提公因式，得到（A-E）（B-E）=E，所以（A-E）（B-E）=（B-E）（A-E），然后展开即可。总结：移项→提公因式→整理。

关于②留一道练习题——设n阶方阵A和B满足A+B=AB，证明A-E可逆。

③ 正交阵概念：满足AA’=A’A=E

反对称矩阵概念：A=-A’ ④ l(A*)l=lAl^n-1，（A*）^-1=A/lAl，⑤ A为n阶方阵，若R(A)=n,则R(A*)=n；若R(A)=n-1，则R(A*)=1；若R(A)＜n-1，则R(A*)=0 ⑥ A、B均为n阶方阵，则有tr（AB）=tr（BA），其中tr为对角线元素因此AB-BA的对角线元素为零，即tr（AB-BA）=零。⑦ 结论：任何一个n阶方阵均可表为一个对称阵与一个反对称阵之和。证明：A=1/2A+1/2A-1/2A*+1/2A*=1/2（A+A’）+1/2（A-A’）=B+C。B’=（1/2（A+A’））’=1/2(A’+A)=B,C’=(1/2(A-A’))’=1/2(A’-A)=-C’，证明完毕。⑧ 秩的一种常见题型：A,B为n阶方阵，AB=0，B为非零方阵，求lAl。思路：因为AB=0，所以R(A)+R(B)≤n，又因为B≠0，所以R（B）≥1，因此R（A）≤n-1，因此A不满秩，故行列式为零。⑨ 对于AB=AC时，如何才可以有B=C？一种情况就是A为满秩。接下来，我们进行计算证明——由原式可得到：A(B-C)=0。运用一个结论：AX=0，A满秩时，解唯一，即X=0，所以得到B-C=0，因此B=C 证明完毕。特殊的，如果A可逆（因此显然A是方阵），显然证得B=C。⑩ A为n阶方阵，则R(A)≤1的充要条件是存在两个nx1矩阵U,V使A=UV’。证明过程可见考研P45。

第五篇：求极限的方法及例题总结解读

1．定义：

说明：（1）一些最简单的数列或函数的极限（极限值可以观察得到）都可以用上面的极限严格定义证明，例如：；x2lim(3x1)5

（2）在后面求极限时，（1）中提到的简单极限作为已知结果直接运用，而不需再用极限严格定义证明。

利用导数的定义求极限

这种方法要求熟练的掌握导数的定义。

2．极限运算法则

定理1 已知limf(x)，limg(x)都存在，极限值分别为A，B，则下面极限都存在，且有（1）lim[f(x)g(x)]AB（2）limf(x)g(x)AB（3）limf(x)A,(此时需B0成立)g(x)B

说明：极限号下面的极限过程是一致的；同时注意法则成立的条件，当条件不满足时，不能用。.利用极限的四则运算法求极限

这种方法主要应用于求一些简单函数的和、乘、积、商的极限。通常情况下，要使用这些法则，往往需要根据具体情况先对函数做某些恒等变形或化简。

8.用初等方法变形后，再利用极限运算法则求极限

limx1

例1 3x12x1

(3x1)2223x33limlimx1(x1)(3x12)x1(x1)(3x12)4解：原式=。

注：本题也可以用洛比达法则。

例2 limn(n2n1)n

nn[(n2)(n1)]分子分母同除以limnn2n1limn31211nn32解：原式=(1)n3nlimnn例3 n23

。上下同除以3n解：原式

1()n1lim31n2n()13。

3．两个重要极限

sinx1x0x（1）lim（2）x0lim(1x)e1xlim(11)xex；x

说明：不仅要能够运用这两个重要极限本身，还应能够熟练运用它们的变形形式，sin3x3lim1lim(12x)2xelim(1)3ex例如：x03x，x0，x；等等。

1x

利用两个重要极限求极限

1cosx2x03x例5 limxx2sin22lim21limx0x0x63x212()22解：原式=。2sin2注：本题也可以用洛比达法则。例6 lim(13sinx)x02x

16sinx3sinxx解：原式=x0 lim(13sinx)lim[(13sinx)x013sinx]6sinxxe6。例7 lim(nn2n)n1

n13nn133lim(1)nn1解：原式=33n1lim[(1)]e3nn1。

n13n

4．等价无穷小

定理2 无穷小与有界函数的乘积仍然是无穷小（即极限是0）。定理3 当x0时，下列函数都是无穷小（即极限是0），且相互等价，即有：

x～sinx～tanx～arcsin面的等价

x～arctanx～ln(1x)～ex1。

说明：当上面每个函数中的自变量x换成g(x)时（g(x)0），仍有上关系成立，例如：当x0时，e3x1～3x；ln(1x2)～x2。

f1(x)f(x)limg1(x)存在时，xx0g(x)也存在且定理4 如果函数f(x),g(x),f1(x),g1(x)都是xx0时的无穷小，且f(x)～f1(x)，g(x)～g1(x)，则当xx0limf1(x)f1(x)f(x)limlimlimxxxx0g(x)xx0g(x)0g(x)f(x)11等于，即=。

利用等价无穷小代换（定理4）求极限

limx0例9 xln(13x)arctan(x2)ln(13x)～3x，arctan(x2)～x2，解：x0时，limx3x3x2。 原式=x0exesinxlim例10 x0xsinx

esinx(exsinx1)esinx(xsinx)limlim1x0x0xsinxxsinx解：原式=。

注：下面的解法是错误的：

(ex1)(esinx1)xsinxlimlim1x0x0xsinxxsinx原式=。

正如下面例题解法错误一样：

limx0tanxsinxxxlim0x0x3x3。

1tan(x2sin)xlimsinx例11 x0

解：当x0时，x2sin111是无穷小，tan(x2sin)与x2sin等价xxx，x2sin所以，原式=x0

lim1xlimxsin10x0xx。（最后一步用到定理2）

五、利用无穷小的性质求极限

有限个无穷小的和是无穷小，有界函数与无穷小乘积是无穷小。用等价无穷小替换求极限常常行之有效。

例 1.x01/21

lim(1xsinx1sinsin(x1))lim2lnxex1 2.x0

5．洛比达法则

定理5 假设当自变量x趋近于某一定值（或无穷大）时，函数f(x)和g(x)满足：（1）f(x)和g(x)的极限都是0或都是无穷大；

（2）f(x)和g(x)都可导，且g(x)的导数不为0；

f(x)limg(x)存在（或是无穷大）（3）；

limf(x)f(x)limmilg(x)也一定存在，g(x)，且等于即

f(x)f(x)limg(x)=g(x)。则极限说明：定理5称为洛比达法则，用该法则求极限时，应注意条件是否满足，只要有一条不满足，洛比达法则就不能应用。特别要注意条件

0（1）是否满足，即验证所求极限是否为“0”型或“”型；条件（2）一般都满足，而条件（3）则在求导完毕后可以知道是否满足。另外，洛比达法则可以连续使用，但每次使用之前都需要注意条件。

利用洛比达法则求极限

说明：当所求极限中的函数比较复杂时，也可能用到前面的重要极限、等价无穷小代换等方法。同时，洛比达法则还可以连续使用。

1cosx2x03x例12（例4）limsinx1x06x6。解：原式=（最后一步用到了重要极限）limcosx例13 limx12x1 2sinx解：原式=x1例14 limx0lim212。

xsinxx3 lim1cosxsinx1lim2x0x06x6。3x解：原式==（连续用洛比达法则，最后用重要极限）

sinxxcosx2例15 x0xsinx lim解：

原式limsinxxcosxcosx(cosxxsinx)limx0x0x2x3x2xsinx1limx03x23先用等价无穷小，再用洛必达法则

11lim[]x0xln(1x)例18

11lim[]0解：错误解法：原式=x0xx。

正确解法： 原式limln(1x)xln(1x)xlimx0xln(1x)xxx011x1lim1xlim。x0x02x2x(1x)2

应该注意，洛比达法则并不是总可以用，如下例。例19 limxx2sinx3xcosx

12cosx0lim解：易见：该极限是“0”型，但用洛比达法则后得到：x3sinx，此极限

不存在，而原来极限却是存在的。正确做法如下：

2sinxxlimxcosx3x（分子、分母同时除以x）原式=1

1=3（利用定理1和定理2）

6．连续性

定理6 一切连续函数在其定义去间内的点处都连续，即如果x0是函数 f(x)的定义去间内的一点，则有xx0limf(x)f(x0)。利用函数的连续性（定理6）求极限

例4 limx2ex21x

12x解：因为x02是函数f(x)xe的一个连续点，所以原式=2e4e。

7．极限存在准则

定理7（准则1）单调有界数列必有极限。

四、利用单调有界准则求极限

首先常用数学归纳法讨论数列的单调性和有界性，再求解方程可求出极限。例1.设a0，x1a,x2aaax1,,xn1axn(n1,2,)212

求极限n

limxn。定理8（准则2）已知{xn},{yn},{zn}为三个数列，且满足：（1）ynxnzn,(n1,2,3,)（2）n则极限

10.夹逼定理 limynan，nlimzna

nlimxn一定存在，且极限值也是a，即

limxna。

利用极限存在准则求极限 例20 已知x12,xn12xn,(n1,2,)，求nlimxn

limxnx{x}解：易证：数列n单调递增，且有界（0

xn12xn两边求极限，10 得：

a2a，解得：a2或a1（不合题意，舍去）所以nlimxn2lim(1。

1n21n212例21 nn1n212nn 11n2nnn21)2解：易见：nnn22limnnn2因为n1limnn112，nn21

1n22lim(所以由准则2得：

n11nn2)1。

9.洛必达法则与等价无穷小替换结合法

对于一些函数求极限问题，洛必达法则和等价无穷小结合运用，往往能化简运算，收到奇效。

11.泰勒展开法

12.利用定积分的定义求极限法

积分本质上是和式的极限，所以一些和式的极限问题可以转化为求定积分的问题。

8.利用复合函数求极限

十、利用级数收敛的必要条件求极限

级数收敛的必要条件是：若级数些极限nlimf(n)un1n收敛，则nlimun0，故对某，可将函数

f(n)作为级数n1f(n)的一般项，只须证明此技术收敛，便有nlimf(n)0。

n!例nnn lim

十一、利用幂级数的和函数求极限

当数列本身就是某个级数的部分和数列时，求该数列的极限就成了求相应级数的和，此时常可以辅助性的构造一个函数项级数（通常为幂级数，有时为Fourier级数）。使得要求的极限恰好是该函数项级数的和函数在某点的值。

例求nlim(11332n1)333

7等比等差数列公式应用（对付数列极限）（q绝对值符号要小于1）

8各项的拆分相加（来消掉中间的大多数）（对付的还是数列极限）可以使用待定系数法来拆分化简函数

9求左右求极限的方式（对付数列极限）例如知道Xn与Xn+1的关系，已知Xn的极限存在的情况下，xn的极限与xn+1的极限时一样的，应为极限去掉有限项目极限值不变化还有个方法，非常方便的方法

就是当趋近于无穷大时候

不同函数趋近于无穷的速度是不一样的！！！！！！！！

x的x次方快于 x！快于 指数函数

快于

幂数函数

快于

对数函数（画图也能看出速率的快慢）！！！当x趋近无穷的时候 他们的比值的极限一眼就能看出来了 换元法 是一种技巧，不会对模一道题目而言就只需要换元，但是换元会夹杂其中

16直接使用求导数的定义来求极限，（一般都是x趋近于0时候，在分子上f（x加减麽个值）加减f（x）的形式，看见了有特别注意）

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根