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编程问答

java怎么表示正无穷大_有什么比无穷大更大,比无穷小更小?

發布時間:2023/12/10 编程问答 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 java怎么表示正无穷大_有什么比无穷大更大,比无穷小更小? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

你好,歡迎來到我的《數學通識50講》。

我們講無窮大是比任何數都大,那么世界上只有一個無窮大嗎?如果有多個,能比較大小嗎?類似的,無窮小就是無限接近于零,那么世界上會有不同的無窮小么?

如果我們用靜態的眼光看待這兩個概念,答案都是否定的:無窮大和無窮小都是獨一無二的。比如,無窮大再加上1,或者再乘以2,都是無窮大。

但是,我們已經知道,它們其實不是具體的數字,而是數列或者函數變化的趨勢,是動態的,因為必然有某些數列或者函數會比其他的增加更快,有些則相對慢一點的情況。

同樣,往無窮小方向變化也是類似。因此,無窮大或者無窮小應該有很多,而且可以通過比較它們之間的變化速率,來比較大小。

我們先看兩個無窮小的函數,來比比大小:f(x)=x和正弦函數g(x)=sin x。我們知道,當x趨近于零的時候,f(x)和g(x)都趨近于零,那么它們趨近于零的速率相同嗎?我們看一眼下表。

我曾經試圖用圖來對比這兩個函數變化的趨勢,但是由于兩條曲線很快合并到一處,看不清楚,因此只能用表來表示。

從表中可以看出,x本身和正弦函數趨近于零的速率是驚人地一致。于是,我們可以得到這樣一個結論,上述兩個函數它們趨近于零的速率是相同的。

接下來我們再看另一個趨近于零,速率不同的無窮小。我們對比一下上述的正弦函數g(x)=sin (x)和平方根函數h(x)=√x

我們還是用一張表把它們趨近于零的速率描繪一下:

你會發現平方根函數h(x)相比正弦函數g(x)趨近于零的速率慢得多。這時候我們其實就比較出兩個無窮小誰“更小”了。

這里面我對“更小”兩個字打了引號,因為我們這里說的比較大小其實不是具體數字大小的比較,而是趨勢快慢的對比。當一個無窮小量比另一個以更快的速度趨近于零,我們就說第一個比第二個更小。

具體到上面的例子,正弦函數在零附近,相比平方根函數,是更小的無窮小。當然,更準確的說法是,“高階無窮小”。

下面我給出了一些函數,它們在零附近都是無窮小,它們的階數也越來越高:

  • 平方根
  • x本身、正弦函數
  • 平方函數 x2
  • 立方函數 x3
  • 指數函數的倒數

類似的,我們也可以對無窮大比較大小。你可能會問,無窮小是趨近于0,然后誰接近0的速率更快,誰就是更小。那么無窮大應該和誰去比較呢,它只能和另一個無窮大去比?其實如果兩個無窮大,一個增加的速率比另一個更大,我們就說前面的相比后面的是高階的。

比如我們看這樣一個例子,有兩個函數:f(x)=x和平方根函數h(x)=√x

當x趨近于無窮大時,它們都是無窮大,但是它們變化的速率不同,我也列舉幾個數字,放到下面這張表中,給大家一些直觀的感受。

你會發現,第三行的平方根函數比上面的線性函數x增加的速率要慢很多,越到后來差距越大。當然還有比平方根函數增長更慢的函數,比如第四行的對數函數。至于增長更快的,也有很多,像平方函數就比線性函數更快,當然指數函數要快非常多。

我們按照各個函數往無窮大方向增長的速率,從快到慢給出了下面這樣一些例子:

  • 指數函數 10^x
  • 冪函數 x^N,通常N=2,3,4……
  • 自身 x
  • 平方根 √x
  • 立方根
  • 對數函數lg(x)

特別需要指出的是,很多個低階無窮大,加在一起增長的速率都比不上一個高階的。比如說10000x和x的平方相比誰大,當x趨向于無窮大時,后者要大得多。當然,x的立方又要比任意有限個x的平方大。

當然,遇到一個較真的朋友會說,這些函數最后反正都趨近于無窮大,你比較它們有意義嗎?答案是有的,因為無窮大本身的含義就是一種趨勢,而不是一個數字。特別是在計算機科學出現之后,它的意義更明顯。

我們知道,計算機是一個計算速度極快的機器。對于小規模的問題,無論怎么算,也花不了多少時間。如果說它會遇到什么難題,那就是規模很大的問題。

因此,計算機算法所關心的事情,是當問題很大時,不同的算法的計算量以什么速度增長。比如,我們把問題的規模想成是N,當N向著無窮大的方向增長時,計算量是高階的無窮大,還是低階的。

假如算法A的計算量和N成正比,那么當N從10000增加到100萬時,計算量也增加100倍;如果算法的計算量和N的平方成正比,事情就麻煩得多了,當N同樣從10000增加100倍到100萬時,計算量要增加10000倍。

類似的,如果算法C的計算量是N的立方,則要增加100萬倍。當然遇到極端的情況,計算量是N的指數函數,問題就無法解決了。相反,如果算法D的計算量是N的對數函數,那么太好了,無論N怎么增加,計算量幾乎不增加。

因此,計算機算法的精髓其實就是在各種無窮大中,找一個小一點的無窮大。一個好的計算機從業者,他在考慮算法時,是在無窮大這一端,考慮計算量增長的趨勢,一個平庸的從業者,則是對一個具體的問題,一個固定的N,考慮計算量。

前者可以講是用高等數學武裝起頭腦,后者對數學的理解還在小學水平。我們上大學的目的首先是通過學習課程換腦筋,然后才是掌握知識點。

那么對于無窮小,區別出高階和低階有意義嗎?有意義,而且意義也很大。我們還是拿計算機算法舉例子。很多時候我們要求計算的誤差在經過一次次迭代后不斷下降,往無窮小的方向走。

比如我們控制導彈和火箭飛行的精度,要在微調中向著目標方向靠近。那么通過幾次的迭代就趨近于目標方向,還是要經過很多次迭代才達到,這個差異就很大了。

假如我們有一種控制的方法,它是按照下面一個序列將誤差逐步消除:

1,1/2,1/3,1/4,……,1/1000……

這個序列最終發展下去是無窮小,但是如果我們想讓誤差小于1/1000,需要調整1000次。

假如我們有辦法讓誤差按照下面的序列消除:

1,0.1,0.01,0.001,……

那么只需要四次調整,就能做到誤差小于1/1000。

你可以想象,在高速飛行的火箭中,每一秒,火箭都能飛出去幾公里到十幾公里,如果需要調整一千次,在調整好之前,火箭早就偏出十萬八千里了。因此,在很多計算機算法里,希望以高階無窮小的速度接近零。

無窮大和無窮小不僅能比較,而且也能計算。有些計算結論是一目了然的,比如無窮大和無窮大相加相乘,結果都是無窮大,而無窮小之間做加減乘,結果都是無窮小。這比較好理解。

但是,無窮大除以無窮大,無窮小除以無窮小等于多少呢?那就要看分子和分母上的無窮大或者無窮小誰變化快了。比如說,當x趨近于零時,sin x是無窮小,根號 x 也是無窮小,那么sin x /√x等于幾呢?

我們前面講過,前者變化快,以更快的速度趨近于零,后者變化慢,因此相除的結果就是0。如果反過來,根號 x在分子的位置,sinx在分母的位置,這個比值就是無窮大。

對于無窮大的除法,情況也是類似。此外,如果一個無窮大乘以一個無窮小,結果可以是一個常數,也可以是零,或者無窮大,就看它們誰的階數更高了。

我們在前面講芝諾悖論時提到,在等比數列中,無窮多個無窮小相加,結果是有限的,就是這個道理,因為不斷變小的等比數列,會形成一個高階無窮小。

要點總結:

雖然無窮大和無窮小不是具體的數,但它們也能比較大小,比的不是具體的數值,而是變化的趨勢。變化趨勢快的,叫做高階,變化趨勢慢的,叫做低階。通過它們的比較,我們把“比大小”這個概念的認知拓展了。

這有什么意義呢?我給你打個比方,假如房價每年的增長是以幾何級數上升的,當然你的收入增長也是如此,如果時間足夠長,它們都往無窮大的方向發展。但是,如果房價每年漲3%,你的收入漲10%,只要你的生命足夠長,你早晚買得起房子。

如果你的收入增長是每年20%,這就是一個相對高階的無窮大,你會很快買得起房子。相反,如果你的收入增長不到3%,相比房價的增長,它就是低階無窮大,你永遠買不起房子。

無窮大和無窮小不僅可以比較,還可以做加減乘除運算。當然,這種運算和3+5=8這樣確定性的運算不同,特別是在做乘除法時。我通常喜歡用“博弈”這個詞形容一個無窮大和一個無窮小相乘的情況,因為結果是什么,就看誰的階高了。

這就好比你和你的女朋友,彼此的激情隨著苯基乙胺濃度降低在不斷減退,另一方面,親情的卻隨著內啡肽的濃度上升會逐漸穩定,最后是成功,還是分手,就是無窮大和無窮小趨勢的博弈。

講到這里,你可能會想,我為什么發此感慨,其實通過數學的邏輯,理解人生的一些道理,是把數學作為通識課講的原因。下一講我們就系統回顧一下這個模塊的內容,我也和你分享一下數學對我的影響。我們下一講再見。——吳軍《數學通識五十講》

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java怎么表示正无穷大_有什么比无穷大更大,比无穷小更小?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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