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一、积分概念是由求某些面积、体积和弧长引起的,古希腊数学家阿基米德在《抛物线求积法》中用究竭法求出抛物线弓形的面积,人没有用极限,是 “ 有限 ” 开工的穷竭法。但阿基米德的贡献真正成为积分学的萌芽。微分是联系到对曲线作切线的问题和函数的极大值、极小值问题而产生的。微分方法的第一个真正值得注意的先驱工作起源于 1629 年费尔玛陈述的概念,他给同了如何确定极大值和极小值的方法。其后英国剑桥大学三一学院的教授巴罗又给出了求切线的方法,进一步推动了微分学概念的产生。二、过去一直分别研究的微分和积分,不是为了研究积分而先研究微分的。微积分的系统发展归功于两位伟大的科学先驱----牛顿和莱布尼兹.这一系统成功地发现:过去一直分别研究的微分和积分实际上是两个互逆的运算。因此他俩的关系后来才知道的。以下是参考资料:微积分是微分学和积分学的统称,它的萌芽、发生与发展经历了漫长的时期。早在古希腊时期,欧多克斯提出了穷竭法。这是微积分的先驱,而我国庄子的《天下篇》中也有 “ 一尺之锤,日取其半,万世不竭 ” 的极限思想,公元 263 年,刘徽为《九间算术》作注时提出了 “ 割圆术 ” ,用正多边形来逼近圆周。这是极限论思想的成功运用。积分概念是由求某些面积、体积和弧长引起的,古希腊数学家要基米德在《抛物线求积法》中用究竭法求出抛物线弓形的面积,人没有用极限,是 “ 有限 ” 开工的穷竭法。但阿基米德的贡献真正成为积分学的萌芽。微分是联系到对曲线作切线的问题和函数的极大值、极小值问题而产生的。微分方法的第一个真正值得注意的先驱工作起源于 1629 年费尔玛陈述的概念,他给同了如何确定极大值和极小值的方法。其后英国剑桥大学三一学院的教授巴罗又给出了求切线的方法,进一步推动了微分学概念的产生。前人工作终于使牛顿和莱布尼茨在 17 世纪下半叶各自独立创立了微积分。牛顿是那个时代的科学巨人。在他之前,已有了许多积累:哥伦布发现新大陆,哥白尼创立日心说,伽利略出版《力学对话》,开普勒发现行星运动规律--航海的需要,矿山的开发,火松制造提出了一系列的力学和数学的问题,微积分在这样的条件下诞生是必然的。1605 年 5 月 20 日,在牛顿手写的一面文件中开始有 “ 流数术 ” 的记载,微积分的诞生不妨以这一天为标志。牛顿关于微积分的著作很多写于 1665 - 1676 年间,但这些著作发表很迟。他完整地提出微积分是一对互逆运算,并且给出换算的公式,就是后来著名的牛顿-莱而尼茨公式。牛顿于 1642 年出生于一个贫穷的农民家庭,艰苦的成长环境造就了人类历史上的一位伟大的科学天才,他对物理问题的洞察力和他用数学方法处理物理问题的能力,都是空前卓越的。尽管取得无数成就,他仍保持谦逊的美德。如果说牛顿从力学导致 “ 流数术 ” ,那莱布尼茨则是从几何学上考察切线问题得出微分法。他的第一篇论文刊登于 1684 年的《都是期刊》上,这比牛顿公开发表微积分著作早 3 年,这篇文章给一阶微分以明确的定义。莱布尼茨 1646 年生于莱比锡。 15 岁进入莱比锡大学攻读法律,勤奋地学习各门科学,不到 20 岁就熟练地掌握了一般课本上的数学、哲学、神学和法学知识。莱布尼茨对数学有超人的直觉,并且对于设计符号很第三。他的微积分符号 “dx" 和 ”∫” 已被证明是很发用的。牛顿和莱布尼茨总结了前人的工作,经过各自独立的研究,掌握了微分法和积分法,并洞悉了二者之间的联系。因而将他们两人并列为微积分的创始人是完全正确的,尽管牛顿的研究比莱布尼茨早 10 年,但论文的发表要晚 3 年,由于彼此都是独立发现的,曾经长期争论谁是最早的发明者就毫无意义。牛顿和莱尼茨的晚年就是在这场不幸的争论中度过的。
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微分反映了当自变量有微小改变时,函数变化的线性近似。距离的微分就是速度,速度的微分就是加速度。微分学的主要内容是极限理论导数和微分等积分学的主要内容包括定积分,不定积分等微分学:极限理论导数,:导数反映了函数相对于自变量变化而变化的快慢程度及函数的变化率,它使人们能够用数学工具描述事物变化的,快慢及解一系列与之相关的问题。微分:几何意义:切线上纵坐标的增量。全微分等,微分在生活中:在经济领域的简单应用:边际函数与边际分析。微积分是与科学应用联系起来发展的。最初牛顿应用微积分和微分方程分析第谷的天文观测数据得到了万有引力定律,进一步导出了开普勒行星运动三定律。
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微积分的基本思想及其在经济学中的应用
摘要: 微积分局部求近似、极限求精确的基本思想贯穿于整个微积分学体系中,而微积分在各个领域中又有广泛的应用,随着市场经济的不断发展,微积分的地位也与日俱增,本文着重研究微分在经济活动中边际分析、弹性分析、最值分析的应用,以及积分在最优化问题、资金流量的现值问题中的应用。
关键词:微分 积分 基本思想 应用
微积分是人类智慧最伟大的成就之一,局部求近似、极限求精确的基本思想是进一步学习高等数学的基础。随着市场经济的不断发展,利用数学知识解决经济问题显得越来越重要,运用微分和积分可以对经济活动中的实际问题进行量化分析,从而为企业经营者的科学决策提供依据。
1. 微积分的产生、发展及其作用
微积分思想的萌发出现的比较早,中国战国时代的《庄子·天下》篇中的“一尺之锤,日取其半,万事不竭”就蕴涵了无穷小的思想。经查阅文献《晏能中.微积分——数学发展的里程牌》得知:到了十七世纪,欧洲许多数学家也开始运用微积分的思想来写极大值与极小值,以及曲线的长度等等。帕斯卡在求曲边形面积时,用到“无穷小矩形”的思想,并把无穷小概念引入数学,为后来莱布尼兹的微积分的产生奠定了基础。
随着数学科学的发展,微积分得到了进一步的发展,其中欧拉对于微积分的贡献最大,他的《无穷小分析引论》、《微分学》、《积分学》三部著作对微积分的进一步丰富和发展起了重要的作用。之后,洛必达、达朗贝尔、拉格朗日、拉普拉斯、勒让德、傅立叶等数学家也对微积分的发展作出了较大的贡献。由于这些人的努力,微分方程、级数论得以产生,微积分也正式成为了数学一个重要分支。
微积分的创立改变了整个数学世界。微积分的创立,极大的推动了数学自身的发展,同时又进一步开创了诸多新的数学分支,例如:微分方程、无穷级数、离散数学等等。此外,数学原有的一些分支,例如:函数与几何等等,也进一步发展成为复变函数和解析几何,这些数学分支的建立无一不是运用了微积分的方法。在微积分创设后这三百年中,数学获得了前所未有的发展。
2. 微积分的基本思想———局部求近似、极限求精确
微积分是微分学和积分学的总称,它的基本思想是:局部求近似、极限求精确。以下我们具体阐述微分学与积分学的思想。
2.1微分学的基本思想
微分学的基本思想在于考虑函数在小范围内是否可能用线性函数或多项式函数来任意近似表示。直观上看来,对于能够用线性函数任意近似表示的函数,其图形上任意微小的一段都近似于一段直线。在这样的曲线上,任何一点处都存在一条惟一确定的直线──该点处的“切线”。它在该点处相当小的范围内,可以与曲线密合得难以区分。这种近似,使对复杂函数的研究在局部上得到简化。
2.2积分学的基本思想
积分学的最基本的概念是关于一元函数的定积分与不定积分。蕴含在定积分概念中的基本思想是通过有限逼近无限。因此极限方法就成为建立积分学严格理论的基本方法。微分与积分虽然是微观和宏观两种不同范畴的问题,但它们的研究对象都是“非均匀”变化量,解决问题的基本思想方法也是一致的。可归纳为两步:a.微小局部求近似值;b.利用极限求精确。微积分的这一基本思想方法贯穿于整个微积分学体系中,并且将指导我们应用微积分知识去解决各种相关的问题。
3.微分在经济学中的应用
随着经济的发展及数学理论的完善,数学与经济学的关系越来越密切,应用越来越广泛.微积分作为数学知识的基础,介绍微积分与经济学的书也越来越多,然而大部分书或者着重介绍经济学概念或者着重介绍数学理论,很少有主要介绍微积分在经济学中的应用的书.本文将通过对一些简单的微积分知识在经济学中的应用,以使人们意识到理论与实际结合的重要性.
3.2弹性分析
在文献《蔡芷.财会数学》中,某个变量对另一个变量变化的反映程度称为弹性或弹性系数。在经济工作中有多种多样的弹性,这决定于所考察和研究的内容,如果是价格的变化与需求反映之间有关系,那么这个反映就称为需求弹性。由于具体商品本身属性的不同以及消费需求的差异,同样的价格变化给不同商品的需求带来的影响是不同的。有的商品反应灵敏,弹性大,涨价降价会造成剧烈的销售变动;有的商品则反应呆滞,弹性小,价格变化对其没什么影响。
4.积分在经济学中的应用
积分学是微分学的逆问题,利用积分学来研究经济变量的变化问题是经济学中的一个重要方法,不定积分是求全体原函数,定积分是求和式的极限。由边际函数求原函数,或求一个变上限的定积分,一般都采用不定积分来解决;如果求原函数在某个范围的改变量,则采用定积分来解决。对企业经营者来说,对其经济环节进行定量分析是非常必要的,不但可以给企业经营者提供精确的数值,而且在分析的过程中,还可以给企业经营者提供新的思路和视角。
5.总结:
微积分局部求近似、极限求精确的基本思想方法贯穿于整个微积分学体系中,在经济日益发展的今天,微积分的地位也与日俱增,贷款、养老金、医疗保险、企业分配、市场需求等等金融问题越来越多地进入普通人的生活,利用微积分的知识有利于我们去解决各种相关的问题。
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数学与生活 自从懂事以来,数学就已进入了我们的生活,数学无处不在影响着我们的生活,指引着智慧的方向,陪伴我们度过学习与成长的各个阶段。数学是一门给人智慧、让人聪
需要什么级别的论文,百度搜索“精英资料”,上面有关于高数的论文。
微分学包括极限、导数与微分、积分,在(理论数学)里说过微分是变化量的极限,导数是增量比的极限,它们都是极限.它们的计算仿佛相同,但是所表示的概念是不同的.一个是
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