问题

为什么函数的连续点构成可测集?

回答
函数的连续点构成可测集,这可不是什么玄乎的说法,而是实实在在的数学证明得出的结论。要理解这一点,我们得一层一层剥开,从最基本的概念开始聊起。

首先,我们得明确几个关键的数学工具:

实数集 $mathbb{R}$ 的可测集: 我们生活在实数的世界里,而可测集是实数集中的“好”的子集,它们有体积(或者说“长度”),并且能够进行加减、交集、并集等运算,结果仍然是可测集。最简单的可测集包括开区间、闭区间、半开半闭区间以及它们的有限个或可数个并集和交集。事实上,我们通常会说一个集合是“勒贝格可测的”,这是一种更广泛的可测性概念,但对于我们讨论函数的连续点来说,理解可测集的基本性质就足够了。

函数的连续性: 一个函数 $f$ 在某一点 $x_0$ 处连续,意味着当自变量 $x$ “非常接近” $x_0$ 时,函数值 $f(x)$ 也“非常接近” $f(x_0)$。用数学语言来说就是:对于任意的 $epsilon > 0$,都存在一个 $delta > 0$,使得当 $|x x_0| < delta$ 时,就有 $|f(x) f(x_0)| < epsilon$。

函数的不连续点: 相反,如果函数在某一点 $x_0$ 处不是连续的,那么它就是不连续的。不连续性的表现有很多种,比如函数值跳跃了,或者函数值根本不存在等等。

现在,我们来聚焦核心问题:为什么那些让函数连续的点,合在一起会形成一个“可测”的集合?

要证明这一点,我们通常采用一种“反证法”或者“构造法”的思路。一种常用的方法是考虑函数的不连续点集。如果我们能证明不连续点集是可测集(或者说至少是“不太坏”的集合),那么它的补集——也就是连续点集——自然也就可测了。因为我们知道,可测集的补集仍然是可测集。

让我们来思考一下,函数 $f$ 在点 $x_0$ 处不连续意味着什么?根据连续性的定义,不连续就是“总能找到一个 $epsilon_0 > 0$,使得对于任意的 $delta > 0$,都存在一个 $x$ 使得 $|x x_0| < delta$ 但 $|f(x) f(x_0)| ge epsilon_0$”。

这听起来有点绕。为了更直观地理解不连续性,我们可以换一个角度。考虑对于一个固定的 $epsilon > 0$,我们把所有满足 $|f(x) f(x_0)| ge epsilon$ 的点 $x$ 集合起来,记作 $S_epsilon(x_0) = {x in mathbb{R} : |f(x) f(x_0)| ge epsilon }$。

如果函数 $f$ 在 $x_0$ 处是连续的,那么对于任意的 $epsilon > 0$,都存在一个 $delta > 0$,使得在 $(x_0 delta, x_0 + delta)$ 这个开区间内的所有 $x$ 都满足 $|f(x) f(x_0)| < epsilon$。换句话说,对于连续点 $x_0$,存在一个包含 $x_0$ 的开区间,在这个区间内,$f(x)$ 的值都非常接近 $f(x_0)$。

那么,函数在 $x_0$ 处不连续,就意味着对于任意的开区间 $(x_0 delta, x_0 + delta)$,总有一些点 $x$ 在里面,但 $|f(x) f(x_0)|$ 却比某个固定的 $epsilon_0$ 要大。

现在,我们引入一个强大的工具:函数的上确界(supremum)和下确界(infimum)。对于一个函数 $f$ 和一个区间 $I$,我们可以定义:
$M_f(I) = sup {f(x) : x in I}$ (函数在区间 $I$ 上的上确界)
$m_f(I) = inf {f(x) : x in I}$ (函数在区间 $I$ 上的下确界)

如果函数 $f$ 在点 $x_0$ 处连续,那么对于任意的 $epsilon > 0$,存在一个 $delta > 0$,使得对于所有 $|x x_0| < delta$,都有 $|f(x) f(x_0)| < epsilon$。这意味着在开区间 $U_delta(x_0) = (x_0 delta, x_0 + delta)$ 上,$f(x)$ 的值被限制在一个很小的范围内,大约就是 $f(x_0)$ 的附近。

更关键的是,我们可以考虑一个点 $x_0$ 的局部振动(oscillation)。对于任意的 $delta > 0$,我们定义函数在点 $x_0$ 处的局部振动为:
$O_f(x_0) = lim_{delta o 0^+} (M_f((x_0delta, x_0+delta)) m_f((x_0delta, x_0+delta)))$
如果这个极限存在,那么函数在 $x_0$ 处的局部振动就是这个极限值。

一个非常重要的结论是:函数 $f$ 在点 $x_0$ 处连续,当且仅当它的局部振动 $O_f(x_0) = 0$。

为什么是这样?
如果 $O_f(x_0) = 0$,意味着对于任意 $epsilon > 0$,存在一个 $delta > 0$ 使得在 $(x_0delta, x_0+delta)$ 上,$M_f m_f < epsilon$。因为 $m_f le f(x) le M_f$ 对于所有的 $x$ 都成立,所以在这个区间内,$f(x)$ 的值与 $f(x_0)$ (无论 $f(x_0)$ 是上确界还是下确界的一部分)之间的差都小于 $epsilon$。具体来说,对于任意 $x in (x_0delta, x_0+delta)$,我们有 $m_f le f(x) le M_f$ 和 $m_f le f(x_0) le M_f$。因此 $|f(x) f(x_0)| le M_f m_f < epsilon$。这就证明了连续性。
反过来,如果 $f$ 在 $x_0$ 处连续,那么对于任意 $epsilon > 0$,存在 $delta > 0$ 使得在 $(x_0delta, x_0+delta)$ 上,$|f(x) f(x_0)| < epsilon$。这意味着 $f(x_0) epsilon < f(x) < f(x_0) + epsilon$。因此,在这个区间上,$m_f ge f(x_0) epsilon$ 且 $M_f le f(x_0) + epsilon$。所以,$M_f m_f le (f(x_0) + epsilon) (f(x_0) epsilon) = 2epsilon$。因为这对于任意 $epsilon > 0$ 都成立,所以当 $delta o 0^+$ 时,$M_f m_f o 0$,即 $O_f(x_0) = 0$。

现在,我们把连续点集记作 $C(f) = {x in mathbb{R} : O_f(x) = 0}$。
我们想证明 $C(f)$ 是一个可测集。

思考一下不连续点集 $D(f) = {x in mathbb{R} : O_f(x) > 0}$。

一个关键的定理是:如果一个函数 $f$ 在实数集上是连续的,那么它的局部振动函数 $O_f(x)$ 也是一个函数,并且它满足一定的性质。

更具体的思路是利用可测集的定义或者一些已知性质。

方法一:利用开集和闭集的性质

我们知道,可测集可以由开集、闭集通过有限或可数次的并集、交集、差集运算得到。

考虑一个固定的 $epsilon > 0$。我们定义集合 $A_epsilon = {x in mathbb{R} : O_f(x) < epsilon}$。如果我们可以证明对于每一个 $epsilon > 0$,$A_epsilon$ 都是一个开集,那么我们就可以进行下一步了。

函数的局部振动 $O_f(x)$ 可以被看作是某个函数(比如 $f$ 的上确界和下确界的差)的“点态极限”。直接证明 $O_f(x)$ 的某个水平集(如 $A_epsilon$)是开集可能不那么直接。

方法二:利用预象集(Preimage Set)的性质

对于一个函数 $g: mathbb{R} o mathbb{R}$,如果对于某个实数 $c$,集合 ${x in mathbb{R} : g(x) < c}$ 是一个开集,那么我们就说 $g$ 是一个上半连续函数。如果 ${x in mathbb{R} : g(x) > c}$ 是一个开集,则 $g$ 是下半连续函数。

一个非常重要的事实是:一个函数是连续的当且仅当它既是上半连续又是下半连续的。

我们来看一下函数的局部振动 $O_f(x)$。我们可以利用 $O_f(x) = sup_{delta>0} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$ 的形式来分析。这个形式的函数(上确界和下确界等操作)与可测性密切相关。

更普遍的定理是:对于任何函数 $f$,集合 ${x : f(x) > a}$ 和 ${x : f(x) < a}$ 对于任意实数 $a$ 都可以表示为一些基本开集的组合,因此是可测集。 (这通常是证明初等函数连续点可测性的基础)

让我们回到局部振动。我们可以写出:
$O_f(x) = lim_{delta o 0^+} sup_{y,z in (xdelta, x+delta), |yx|<delta, |zx|<delta} |f(y) f(z)|$

这是一个相对复杂的形式。一个更简洁的切入点是:函数的连续点集是所有使得函数值“稳定”的点集合。

考虑以下构造:
令 $f$ 为定义在 $mathbb{R}$ 上的函数。
$f$ 在点 $x_0$ 处连续 $iff$ 对任意 $epsilon > 0$,存在 $delta > 0$ 使得 $|x x_0| < delta implies |f(x) f(x_0)| < epsilon$。

这可以写成:
$f$ 在点 $x_0$ 处连续 $iff forall epsilon > 0, exists delta > 0$ 使得 $x_0 in {x : |f(x) f(x_0)| < epsilon} cap (x_0delta, x_0+delta)$。
不对,这个表达方式不对。正确的表达应该是:
$f$ 在点 $x_0$ 处连续 $iff forall epsilon > 0, exists delta > 0$ 使得 $(x_0delta, x_0+delta) subseteq {x : |f(x) f(x_0)| < epsilon}$。

这告诉我们,连续点 $x_0$ 是这样的点,它在某个开区间内,而且在这个开区间内的所有点 $x$ 都满足 $|f(x) f(x_0)| < epsilon$。

让我们换个角度,考虑不连续点集 $D(f)$。
$x_0 in D(f) iff exists epsilon_0 > 0, forall delta > 0, exists x in (x_0delta, x_0+delta)$ 使得 $|f(x) f(x_0)| ge epsilon_0$。

现在,我们可以尝试构建一些可测集来“捕捉”不连续点。
对于任意 $epsilon > 0$,考虑集合 $E_epsilon = {x in mathbb{R} : sup_{y in (xdelta, x+delta)} |f(y) f(x)| ge epsilon ext{ for some } delta > 0}$。
这个集合的定义有点问题,因为 $f(x)$ 是固定的,而 $epsilon$ 是变化的。

正确的思路是利用Borel 集的性质。实数集上的 Borel 集是最小的包含所有开集的 $sigma$代数。可测集(勒贝格可测集)比 Borel 集要大一些,但所有 Borel 集都是可测集。

一个核心的定理是:函数的连续点集是 Borel 集。

我们知道,对于任何函数 $f$,集合 ${x : f(x) > a}$ 是一个可测集(对于连续函数来说,这个集合是开集)。

让我们回到局部振动 $O_f(x)$。
$O_f(x) = lim_{delta o 0^+} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$
其中 $M_f((a,b)) = sup_{x in (a,b)} f(x)$, $m_f((a,b)) = inf_{x in (a,b)} f(x)$。

考虑函数 $g(x) = sup_{delta > 0} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$。
那么,函数 $f$ 的连续点集就是 ${x : g(x) = 0}$。

如果我们能证明 $g(x)$ 本身是一个 Borel 函数(即所有 ${x : g(x) < c}$ 是 Borel 集),那么 ${x : g(x) = 0}$ 就是一个 Borel 集,因此是可测集。

关键在于,对于任何函数 $f$,其局部振动函数 $O_f(x)$ 是一个 Borel 函数。

为什么 $O_f(x)$ 是 Borel 函数?
考虑定义 $M_f((a,b)) = sup_{x in (a,b)} f(x)$。
我们可以写出 $M_f((a,b)) = inf_{n in mathbb{N}} sup_{x in (a 1/n, b + 1/n)} f(x)$(这里需要小心边界处理,用闭区间可能更方便)。
更精确地说,$M_f((a,b)) = inf_{n in mathbb{N}} sup_{x in (a+1/n, b1/n)} f(x)$ 也不对。

一个关键的性质是:对于任意函数 $f$ 和任意实数 $a$,集合 ${x : f(x) > a}$ 是一个开集,当且仅当 $f$ 是上半连续的。 (这里似乎有些混淆,通常说的是 $f$ 是上半连续当且仅当对于所有 $a$, ${x: f(x) < a}$ 是开集)。

我们再回到连续性的定义:
$f$ 在 $x_0$ 处连续 $iff forall epsilon > 0, exists delta > 0$ s.t. $|f(x) f(x_0)| < epsilon$ for all $|x x_0| < delta$.
这等价于:$forall epsilon > 0, x_0 in ext{int}left( { x : |f(x) f(x_0)| < epsilon } ight)$,其中 $ ext{int}$ 表示开核。

换一种更实用的证明思路:

1. 考虑不连续点集 $D(f)$。 如果我们能证明 $D(f)$ 是一个闭集,那么它的补集(连续点集 $C(f)$)就是开集,自然可测。然而,$D(f)$ 不一定是闭集。

2. 考虑一个更一般的结构: 函数 $f$ 的不连续点集合 $D(f)$ 是一个 $F_sigma$ 集(可数个闭集的并集)的子集。而 $F_sigma$ 集是可测集。更准确地说,$D(f)$ 的补集 $C(f)$ 是一个$G_delta$ 集(可数个开集的交集)。$G_delta$ 集也是可测集。

为什么 $C(f)$ 是 $G_delta$ 集?
$C(f) = {x : O_f(x) = 0} = igcap_{n=1}^{infty} {x : O_f(x) < 1/n}$。
如果我们可以证明 ${x : O_f(x) < 1/n}$ 是开集,那么 $C(f)$ 就是可数个开集的交集,也就是一个 $G_delta$ 集。

那么,如何证明 ${x : O_f(x) < epsilon}$ 是开集呢?
$O_f(x) = lim_{delta o 0^+} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$.
我们知道,对于任何函数 $f$,集合 ${x : f(x) > a}$ 是开集当且仅当 $f$ 是上半连续的。
集合 ${x : f(x) < a}$ 是开集当且仅当 $f$ 是下半连续的。

一个关键的定理是:对于任意函数 $f$ 及其上的任意区间 $I$,函数 $M_f(I) = sup_{x in I} f(x)$ 和 $m_f(I) = inf_{x in I} f(x)$ 的取值方式使得它们可以被分解为可测集的组合。

具体来说,对于函数 $f$,定义:
$f$ 的“上局部振动”:$O^+_f(x) = lim_{delta o 0^+} M_f((xdelta, x+delta))$
$f$ 的“下局部振动”:$O^_f(x) = lim_{delta o 0^+} m_f((xdelta, x+delta))$

函数 $f$ 在 $x$ 处连续当且仅当 $O^+_f(x) = O^_f(x) = f(x)$。
我们知道,$O^+_f(x)$ 是上半连续函数,$O^_f(x)$ 是下半连续函数。
这意味着:
${x : O^+_f(x) < a}$ 是开集。
${x : O^_f(x) > a}$ 是开集。

那么,我们可以这样写:
$C(f) = {x : O^+_f(x) = f(x) ext{ and } O^_f(x) = f(x) }$
$C(f) = {x : O^+_f(x) le f(x) ext{ and } O^_f(x) ge f(x) }$ (因为总是 $O^+_f(x) ge f(x)$ 和 $O^_f(x) le f(x)$)
$C(f) = {x : O^+_f(x) le f(x) } cap {x : O^_f(x) ge f(x) }$

由于 $f$ 是一个函数,${x : f(x) < a}$ 和 ${x : f(x) > a}$ 是可测集。
但是这里的比较是 $O^+_f(x) le f(x)$ 和 $O^_f(x) ge f(x)$。

为了证明 $C(f)$ 是 $G_delta$ 集,我们采用如下分解:
$C(f) = igcap_{n=1}^{infty} {x : O_f(x) < 1/n }$
$O_f(x) = sup_{delta > 0} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$
我们可以写成:
$O_f(x) = inf_{k in mathbb{N}} sup_{0 < delta < 1/k} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$
令 $g_k(x) = sup_{0 < delta < 1/k} (M_f((xdelta, x+delta)) m_f((xdelta, x+delta)))$。
那么 $O_f(x) = lim_{k o infty} g_k(x)$。

如果我们可以证明 $g_k(x)$ 是连续函数(或至少是 Borel 函数),那么 $O_f(x)$ 就是这些函数的极限,它也是 Borel 函数。而 Borel 函数的水平集 ${x : g(x) < c}$ 必是 Borel 集。

证明 $g_k(x)$ 是 Borel 函数的关键:

对于任意 $x$ 和任意 $epsilon > 0$,考虑开区间 $I_delta = (xdelta, x+delta)$。
$M_f(I_delta) = sup_{y in I_delta} f(y)$。
对于一个固定的 $k$,我们需要考虑 $sup_{0 < delta < 1/k} M_f((xdelta, x+delta))$。
这个可以写成 $sup_{m in mathbb{N}, m ge k} M_f((x1/m, x+1/m))$。

一个更直接的证明是利用Baire 范畴定理和Borel 集合的构造。
函数 $f$ 的连续点集 $C(f)$ 可以被刻画为:
$C(f) = {x : f ext{ is continuous at } x}$
$C(f) = {x : forall epsilon > 0, exists delta > 0, (xdelta, x+delta) subseteq f^{1}( (f(x)epsilon, f(x)+epsilon) ) }$

令 $A_n = {x : ext{ for all } 0 < delta < 1/n, (xdelta, x+delta) subseteq f^{1}( (f(x)1/n, f(x)+1/n) ) }$.
这个集合 $A_n$ 是开集。证明如下:
如果 $x_0 in A_n$,那么存在 $delta_0 in (0, 1/n)$ 使得 $(x_0delta_0, x_0+delta_0) subseteq f^{1}( (f(x_0)1/n, f(x_0)+1/n) )$。
这意味着对于 $|x x_0| < delta_0$,有 $|f(x) f(x_0)| < 1/n$。
现在考虑一个稍微大一点的开区间,比如 $(x_0 delta_0/2, x_0 + delta_0/2)$。对于这个区间内的任何一点 $x'$, 我们需要找到一个更小的 $delta'$ 使得 $(x'delta', x'+delta') subseteq f^{1}( (f(x')1/n, f(x')+1/n) )$。

更简洁且流行的证明方法是利用“不动点”的思想和单调序列:

设 $C_n = {x mid forall delta > 0, exists y,z in (xdelta,x+delta) ext{ s.t. } |f(y)f(z)| < 1/n}$.
这个定义不对。

正确的思路是:
1. 对于任意函数 $f$,定义 $f$ 在 $x$ 点的上极限 $ overline{f}(x) = lim_{delta o 0^+} sup_{|yx|<delta} f(y) $ 和 下极限 $ underline{f}(x) = lim_{delta o 0^+} inf_{|yx|<delta} f(y) $。
2. 函数 $f$ 在 $x$ 点连续的充要条件是 $ overline{f}(x) = underline{f}(x) = f(x) $。
3. 关键定理: 对于任意函数 $f$,函数 $ overline{f}(x) $ 和 $ underline{f}(x) $ 都是 Borel 函数。
4. 一个函数是 Borel 函数当且仅当对于任意实数 $c$,集合 ${x : g(x) < c}$ 是 Borel 集。
5. 连续点集 $C(f) = {x : overline{f}(x) = underline{f}(x) } $。
$C(f) = {x : overline{f}(x) le underline{f}(x) } $ (因为总是 $overline{f}(x) ge underline{f}(x)$)。
$C(f) = {x : overline{f}(x) le underline{f}(x) ext{ and } overline{f}(x) underline{f}(x) < 1/n ext{ for all } n ge 1 }$.
$C(f) = igcap_{n=1}^{infty} {x : overline{f}(x) underline{f}(x) < 1/n }$.

现在,我们需要证明 ${x : overline{f}(x) underline{f}(x) < 1/n }$ 是 Borel 集(实际上是开集)。
令 $g(x) = overline{f}(x) underline{f}(x)$。这是一个 Borel 函数。
则 ${x : g(x) < 1/n }$ 就是 Borel 集。

那么,为什么 $ overline{f}(x) $ 和 $ underline{f}(x) $ 是 Borel 函数呢?
考虑 $ overline{f}(x) = lim_{k o infty} sup_{0 < delta < 1/k} f(x+delta) $。
令 $h_k(x) = sup_{0 < delta < 1/k} f(x+delta)$。
如果我们能证明 $h_k(x)$ 是 Borel 函数,那么它们的极限 $ overline{f}(x) $ 也是 Borel 函数。
$h_k(x) = sup_{m=k, k+1, dots} f(x+1/m)$。
$h_k(x) = sup { f(y) : y in (x1/k, x) } cup { f(y) : y in (x, x+1/k) } $。 (这里用的是上半部分,不是全区间)

实际上,$ overline{f}(x) = inf_{k in mathbb{N}} sup_{|yx|<1/k} f(y) $。
令 $s_k(x) = sup_{|yx|<1/k} f(y)$。
对于固定的 $k$, $s_k(x)$ 可以表示为 $ sup_{i in I_k} f(x_i) $ 的形式,这里的 $x_i$ 是区间 $(x1/k, x+1/k)$ 的一个稠密子集。
更具体的证明涉及以下事实:
对于任何函数 $f$, $ {x : f(x) > a } $ 是可测集。
函数 $s_k(x) = sup_{|yx|<1/k} f(y)$ 是一个 Borel 函数。
因为 $ overline{f}(x) = inf_k s_k(x) $,所以 $ overline{f}(x) $ 是 Borel 函数。
类似地,可以证明 $ underline{f}(x) $ 是 Borel 函数。

一旦我们证明了 $ overline{f}(x) $ 和 $ underline{f}(x) $ 是 Borel 函数,那么它们的差 $ overline{f}(x) underline{f}(x) $ 也是 Borel 函数。
因此,连续点集 $C(f) = {x : overline{f}(x) underline{f}(x) = 0 } = igcap_{n=1}^infty {x : |overline{f}(x) underline{f}(x)| < 1/n }$。
这是可数个开集的交集,即 $G_delta$ 集,因此是可测集。

总结一下关键链条:

1. 连续性的核心是局部稳定性。 函数在 $x_0$ 处连续,意味着在 $x_0$ 附近,函数值变化很小。
2. 局部稳定性可以用上确界和下确界来度量,即局部振动。 函数在 $x_0$ 处连续当且仅当其局部振动为零。
3. 函数的上极限和下极限是度量局部行为的工具。 函数在 $x_0$ 处连续当且仅当其上极限等于下极限等于函数值本身。
4. 上极限和下极限函数是 Borel 函数。 这是整个证明的核心。可以利用函数定义域的开集性质来构造。
5. Borel 函数的水平集(例如 ${x : g(x) < c}$)是 Borel 集。
6. 连续点集可以通过上极限和下极限的差集构造。 $C(f) = {x : overline{f}(x) underline{f}(x) = 0 }$。
7. 一个可数个开集的交集是一个 $G_delta$ 集,而所有 $G_delta$ 集都是可测集。 我们将 $C(f)$ 写成 ${x : overline{f}(x) underline{f}(x) < 1/n }$ 的可数交集,证明了它是 $G_delta$ 集,因此是可测集。

这个证明涉及到更深刻的测度论和实分析的理论,尤其是关于 Borel 集合的性质。但核心思想就是把连续性转化为一些更强的函数(上/下极限)的行为,然后证明这些函数的性质使得连续点集具有可测性。

网友意见

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评论已经说了连续点的集合是 ,由 集天然为勒贝格可测集即可得出结论,那我稍稍说一下的证明思路吧

构造 ,可以注意到

为开集(随便取一点 的开球,其中任意点均为内点即可证明)

而连续点的集合即为 ,即得证。

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    辛普森法,这可是数值积分领域的一员猛将。它之所以能这么出色,关键就在于它对被积函数(也就是我们要求积分的那个函数)的逼近方式。简单来说,辛普森法不像它的一些前辈那样,只是用简单的直线(梯形法则)或者水平线(中点法则)来近似曲线,而是更进一步,用了更平滑、更贴合的 二次多项式(抛物线) 来逼近被积函数.............
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    许多人对神经网络的损失函数非凸性感到困惑,认为这会给训练带来极大的麻烦。但实际上,这种“非凸性”并非全然是坏事,甚至在某些方面是我们乐于见到的。要理解这一点,我们得先深入聊聊“凸函数”这个概念,以及它在机器学习中的意义。什么是凸函数?“好”的形状你可以想象一下,一个碗或者一个山坡的顶部,如果你从任何.............
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    图形领域的函数参数之所以普遍采用浮点数,这背后有着深刻的数学和工程上的考量,而非简单的技术偏好。这主要与我们如何理解和描述现实世界中的连续性、以及如何在计算机中精确地模拟这些连续性有关。想象一下你正在绘制一幅画。画笔在你手中移动,它不会以离散的“步”来移动,而是以一种平滑、连续的方式。你的眼睛看到的.............
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    您提出的问题非常棒,也触及了黎曼函数(也称为狄利克雷函数)一个非常核心且反直觉的特性。您观察到的“大致图像看来并不等于零,但其积分是零”实际上是这个函数“怪异”之处的体现,也正是它之所以成为数学研究的重要对象的关键。我们来详细地解释一下为什么会出现这种看似矛盾的现象。首先,让我们回顾一下黎曼函数(狄.............
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    在微分几何中,切向量之所以要用线性函数的观点来理解,根源在于它能够最本质、最简洁地捕捉曲线在某一点的“瞬时运动方向”和“瞬时运动速度”,并且这种理解方式为后续更复杂、更抽象的几何概念奠定了基础。下面我将从几个方面详细阐述这一点,希望能让您更深入地理解其中的缘由。1. 曲线的局部线性化:切向量的本质我.............
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    咱们聊聊这道题里为啥能妙用 y = tx 这个“暗器”,让原本有点棘手的隐函数问题变得豁然开朗。这背后其实是有挺深道道儿的。首先,得明白这道题里给的条件。题目里说“f(x, y) = 0”,而且很可能这个 f 里面 x 和 y 并不是那么直观地分开。比如,可能看到的是 x² + y² xy = 0.............
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    好的,咱们就来好好聊聊,为啥吉布斯自由能,或者叫吉布斯函数,在化学反应里能当“裁判”,而内能不行,这背后到底是什么道理。首先,咱们得弄清楚,什么是化学平衡。化学反应不是一股脑儿就走到头了,很多时候是“你来我往”,正反应和逆反应速率相等,宏观上看起来就没有什么变化了,这就叫达到平衡。那我们要怎么知道一.............
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    这个问题问得很有意思,也很直接。确实,很多学习过其他编程语言的人,特别是那些熟悉Python、JavaScript或者Java的开发者,在接触C/C++时,常常会有一个疑问:为什么C/C++的函数命名习惯似乎和普遍推崇的“驼峰命名法”不太一样?首先,我们得承认一点:“驼峰命名法”(Camel Cas.............
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    在复变函数理论中,讨论无穷远点的留数(residue at infinity)确实会涉及到对积分路线方向的约定,并且通常约定为负方向。要理解这一点,我们需要深入探究它背后的数学思想和几何直觉。这并非一个随意的规定,而是为了与有限复平面上的留数概念保持一致,并更好地服务于复变函数的分析和应用。首先,我.............
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    您提出的问题非常有趣,触及了数学概念命名的一些历史和直觉的联系。实际上,您提到了一种普遍存在的误解。在数学中,凸起的函数被称为“凸函数”,而凹陷的函数被称为“凹函数”。您可能听到的“凸起的函数称为凹函数”的说法,是不正确的。数学术语的定义是明确的,并且与它们的几何形状直接相关: 凸函数 (Con.............
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    微积分中的隐函数定理,乍一听名字有些神秘,仿佛是隐藏在数学王国深处的一块珍贵宝石。然而,它的重要性绝不仅仅在于它名字的“隐秘”,而在于它为我们打开了认识世界、理解事物之间复杂联系的一扇至关重要的窗户。咱们抛开那些晦涩的数学符号,用更贴近生活的方式来聊聊,为什么这个定理这么厉害,以及它在微积分的体系里.............

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