기본 콘텐츠로 건너뛰기

[matplotlib] 등고선(Contour)

무한대와 극한

1. 무한 극한 

x=a 점으로 충분히 근접할 경우 극한값이 양(positive)의 무한대로 증가하면 또는 음(negative)의 무한대로 확장되는 것을 다음과 같이 나타냅니다.
limxaf(x)=limxaf(x)=
이러한 경우 그 함수에 의해 x=a는 정의되지 않습니다.

1. f(x)=1x함수의 그래프를 그려보면 다음과 같습니다.
이 함수는 x가 0에 접근할 수록 값이 양의 무한대와 음의 무한대로 확장됩니다. 즉.
limx0+1x=+,limx01x=
위의 결과와 같이 0에 대해 오른쪽 극한과 왼쪽 극한이 일치하지 않습니다. 즉, 그 점에서는 불연속이므로 x=0에서의 극한 값은 존재하지 않습니다.
limx0+1xdoesn't exist

2. f(x)=1x2?
위 함수는 극한은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
limx0+1x=,limx01x=
위 결과와 같이 x=0에 대해 왼쪽극한과 오른쪽 극한은 같습니다. 그러므로 0에 대한 극한은 입니다.
 limx0+1x=

위 두 문제로 부터 다음을 정의할 수 있습니다.
x=a에서 다음이 성립하면 함수 f(x)는 x=a를 기준으로 대칭입니다.
limxaf(x)=±,limxa+f(x)=±,limxaf(x)=±

3. 함수 f(x)=3(4x)3에 대해 x=4의 극한?
x=4에서 f(x)의 분모가 0이므로 f(x)는 정의할 수 없습니다.
x>4의 구간에서 함수의 분모 (4x)3<0이므로 f(x)<0
x<4의 구간에서 함수의 분모 (4x)3>0이므로 f(x)>0
이것은 x4x4+인 경우는 부호가 반대가 됨을 의미합니다. 즉, 그 지점에서 함수는 불연속이며 반대의 부호를 가집니다.
그러므로
 limx43(4x)3limx4+3(4x)3limx43(4x)3는 존재하지 않습니다.

어떤 점에서의 극한이 무한대로 발산하는 함수 f(x)와 특정한 값으로 수렴하는 함수 g(x)의 연산에서 다음이 성립합니다.
limxcf(x)=,limxcg(x)=L
c, L : 임의의 실수
1) limxcf(x)±g(x)=
2) L>0limxcf(x)g(x)=
3)  L<0limxcf(x)g(x)=
4) limxcg(x)f(x)=0

예를들어
f(x)=ln(x),g(x)=x3+3의 경우 0으로의 극한값은 다음과 같습니다.
limx0ln(x)=,limx0x3+3=3
>>> x=symbols("x")
>>> f=ln(x)
>>> g=x**3+3
>>> limit(f, x, 0)
-oo
>>> limit(g, x, 0)
3
>>> limit(f+g, x, 0)
-oo
>>> limit(f*g, x, 0)
-oo
>>> limit(g/f, x, 0)
0

2. 무한대로의 극한
한점으로 접근 대신 무한대로 확산되는 경우 극한값을 고려합니다.
다음 그림은 함수f(x)=x2+1,g(x)=1x2을 나타낸 것입니다.

위그림을 고려해보면 x를 0으로 접근시키면 f(x)=0+1=1, g(x)=/frac10=가 됩니다. 반대로 x를 로 확장하면 f(x)=+1=,g(x)=1=0이 됩니다. 

4. 다음 함수들을 무한대로 확장할 때 극한?
>>> x=symbols("x")
>>> f=2*x**4-x**2-8*x
>>> limit(f, x, oo)
oo
위 함수는 두 부분으로 구분하여 계산할 수 있습니다. 구분된 각 함수 역시 x를 무한대로 확산하면 그에 대응하는 부분 역시 무한대로 확산됩니다.
>>> f1=x
>>> f2=2*x**3-x-8
>>> limit(f1,x, oo)
oo
>>> limit(f2, x, oo)
oo

5.  다음함수의 극한?
>>> f=1/3*x**5+2*x**3-x**2+8
>>> limit(f, x, oo)

oo
다음의 두 부분으로 분리한다면 일정한 값으로 수렴되는 극한값을 얻을 수 있지만 전체적인 경우 무한대와 특정값의 합은 무한대이므로 위의 결과와 같습니다.
>>> f1=x**5
>>> f2=1/3+2/x**2-1/x**3+8/x**5
>>> limit(f1, x, oo)
oo
>>> limit(f2, x, oo)
0.333333333333333
>>> limit(f1*f2, x, oo)
oo

6. 다음의 극한값?
>>> f=(2*x**4-x**2+8*x)/(-5*x**4+7)
>>> limit(f, x, oo)
 -2/5
위 함수를 정리해보면
2x4x2+7x5x4+7=21x2+71x35+71x4
limx21x2+71x35+71x4=21+715+7125

7. limx3x2+652x,limx3x2+652x?
>>> f=pow(3*x**2+6, 0.5)/(5-2*x)
>>> limit(f, x, oo)
-0.866025403784439
>>> limit(f, x, -oo)
0.866025403784439
위 함수를 정리해보면 다음과 같습니다.
3x2+652x=|x|3+6x2x(5x2)
limx|x|3+6x2x(5x2)=limx3+6x25x2=32
limx|x|3+6x2x5x2=lim3+6x25x2=32
limx|x|x=limxxx=1

8. >>> f=(x**2-5*x-9)/(2*x**4+3*x**3)
>>> limit(f, x, oo)
0
>>> limit(f, x, -oo)
0
위 함수는 음의 무한대, 양의 무한대로 확산할 경우 특정한 극한값으로 수렴합니다. 위 그림에서 나타낸 것과 같이 양쪽의 무한대로 진행할 경우 f(x)=y=0의 값으로 접근하는데 이 선을 점근선(asymptote)라고 한다.

위와 같은 경우를 다음과 같이 정의 할 수 있습니다.
함수 f(x)가 다음을 만족하면 y=L에 대한 수평적 점근선(asymptote)을 갖습니다.
limxf(x)=L,limxf(x)=L

9. limxexlimxexlimxexlimxex ?
>>> f=exp(x)
>>> limit(f, x, oo)
oo
>>> limit(f, x, -oo)
0
>>> g=exp(-x)
>>> limit(g, x, oo)
0
>>> limit(g, x, -oo)
oo
limxex=limxex

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. (1)A=PBP1P1AP=B 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. (식 2)BλI=P1APλP1P=P1(APλP)=P1(AλI)P 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. det(BλI)=det(P1(APλP))=det(P1)det((AλI))det(P)=det(P1)det(P)det((AλI))=det(AλI)det(P1)det(P)=det(P1P)=det(I) 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같...

[sympy] Sympy객체의 표현을 위한 함수들

Sympy객체의 표현을 위한 함수들 General simplify(x): 식 x(sympy 객체)를 간단히 정리 합니다. import numpy as np from sympy import * x=symbols("x") a=sin(x)**2+cos(x)**2 a sin2(x)+cos2(x) simplify(a) 1 simplify(b) x3+x2x1x2+2x+1 simplify(b) x - 1 c=gamma(x)/gamma(x-2) c Γ(x)Γ(x2) simplify(c) (x2)(x1) 위의 예들 중 객체 c의 감마함수(gamma(x))는 확률분포 등 여러 부분에서 사용되는 표현식으로 다음과 같이 정의 됩니다. 감마함수는 음이 아닌 정수를 제외한 모든 수에서 정의됩니다. 식 1과 같이 자연수에서 감마함수는 factorial(!), 부동소수(양의 실수)인 경우 적분을 적용하여 계산합니다. (식 1)Γ(n)={(n1)!n:자연수0xn1exdxn:부동소수 x=symbols('x') gamma(x).subs(x,4) 6 factorial 계산은 math.factorial() 함수를 사용할 수 있습니다. import math math.factorial(3) 6 a=gamma(x).subs(x,4.5) a.evalf(3) 11.6 simpilfy() 함수의 알고리즘은 식에서 공통사항을 찾아 정리하...

sympy.solvers로 방정식해 구하기

sympy.solvers로 방정식해 구하기 대수 방정식을 해를 계산하기 위해 다음 함수를 사용합니다. sympy.solvers.solve(f, *symbols, **flags) f=0, 즉 동차방정식에 대해 지정한 변수의 해를 계산 f : 식 또는 함수 symbols: 식의 해를 계산하기 위한 변수, 변수가 하나인 경우는 생략가능(자동으로 인식) flags: 계산 또는 결과의 방식을 지정하기 위한 인수들 dict=True: {x:3, y:1}같이 사전형식, 기본값 = False set=True :{(x,3),(y,1)}같이 집합형식, 기본값 = False ratioal=True : 실수를 유리수로 반환, 기본값 = False positive=True: 해들 중에 양수만을 반환, 기본값 = False 예 x2=1의 해를 결정합니다. solve() 함수에 적용하기 위해서는 다음과 같이 식의 한쪽이 0이 되는 형태인 동차식으로 구성되어야 합니다. x21=0 import numpy as np from sympy import * x = symbols('x') solve(x**2-1, x) [-1, 1] 위 식은 계산 과정은 다음과 같습니다. x21=0(x+1)(x1)=0x=1or1x4=1의 해를 결정합니다. solve() 함수의 인수 set=True를 지정하였으므로 결과는 집합(set)형으로 반환됩니다. eq=x**4-1 solve(eq, set=True) ([x], {(-1,), (-I,), (1,), (I,)}) 위의 경우 I는 복소수입니다.즉 위 결과의 과정은 다음과 같습니다. x41=(x2+1)(x+1)(x1)=0x=±1,±1=±i,±1 실수...