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驻点和极值点权威发布_驻点和极值点的关系(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

驻点和极值点

山东专升本2025年大纲变动，备考必看！ 𐟓š 语文作品阅读分析：2025年新增“赏析作品中的文学形象，品味作品的语言特色，理解作品中的重要句子含义”。文言文参考篇目：新增8篇文言文，包括《吕相绝秦》、《齐桓公伐楚》、《烛之武退秦师》、《触龙说赵太后》、《论贵粟疏》、《六国论》、《留侯论》、《报任安书》。 𐟓 高数一中值定理及导数的应用：新增“理解罗尔定理、拉格朗日中值定理，会用这些定理解决相关问题”，去掉了“了解柯西中值定理和泰勒中值定理”。多元函数微分学：新增“理解二元函数的驻点、极值点和极值的概念，掌握驻点和极值点的关系，会求二元函数的驻点、极值点和极值”。 𐟓˜ 高数二多元函数微积分学：新增“理解二元函数的驻点、极值点和极值的概念，掌握驻点和极值点的关系，会求二元函数的驻点、极值点和极值”。二重积分：新增“掌握二重积分在直角坐标系及极坐标系下的计算方法”。 𐟓ˆ 高数三极限部分：新增“会求曲线的水平渐近线和垂直渐近线”。连续部分：新增“会求函数的间断点并判断其类型（可去间断点、跳跃间断点、无穷间断点和振荡间断点）”。导数与微分部分：新增“会求平面曲线的切线方程和法线方程”。中值定理及导数的应用：新增“会用导数判断函数的单调性”。 𐟒𛠨œ𚊨€ƒ试版本更新：2025年软件版本为Windows 10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016。

2025年山东专升本高数2考试大纲 ### 𐟓š 二重积分理解二重积分的概念、性质及其几何意义。掌握二重积分在直角坐标系及极坐标系下的计算方法。理解累次积分的概念，会交换累次积分的顺序。 𐟧𘸥𞮥ˆ†方程理解微分方程的定义，理解微分方程的阶、解、通解、初始条件和特解等概念。掌握可分离变量微分方程的解法。掌握一阶线性微分方程的解法。掌握二阶常系数齐次线性微分方程的解法。 𐟓 多元函数与偏导数理解多元函数的概念，理解二元函数的极限与连续的概念，会求二元函数的定义域。理解二元函数偏导数和全微分的概念。会求二元函数的一阶、二阶偏导数和全微分。掌握复合函数一阶、二阶偏导数的求法。掌握由方程F(x,y,z)=0所确定的隐函数(x,y)的一阶偏导数的计算方法。理解二元函数的驻点、极值点和极值的概念，掌握驻点和极值点的关系，会求二元函数的驻点、极值点和极值。 𐟓 考试形式与题型范围考试形式：考试采用闭卷、笔试形式。试卷满分100分，考试时间120分钟。题型范围：选择题、填空题、判断题、计算题、解答题、证明题、应用题。

山东专升本大纲出炉！速看变化𐟔劥䧥𓨦„啦！山东专升本考试大纲最新版本已经发布啦！详细对比文件也新鲜出炉，所有变化都用红色标出，快来看看吧！𐟓š 𐟓– 考试大纲详细解读《报任安书》 - 汉ⷥ𘩩쨿 《巫山巫峡》 - 魏ⷩƒ橁“元《水经注》《张中丞传后叙》 - 唐ⷩŸ馄ˆ 《钻鲟潭西小丘记》 - 唐ⷦŸ𓥮—元《六国论》 - 宋ⷨ‹洵《留侯论》 - 宋ⷨ‹轼《传是楼记》 - 清ⷦ𑪧슣€Š小翠》 - 清ⷨ’𒦝𞩾„《聊斋志异》 𐟓ˆ 高等数学I考试要求考试内容与要求：本科目考试要求考生掌握高等数学的基本概念、基本理论和基本方法。主要考查考生识记、理解、计算、推理和应用能力，为进一步学习奠定基础。具体内容与要求如下：初等函数的导数公式掌握隐函数求导法、对数求导法以及由参数方程所确定的函数的求导法，会求分段函数的导数。理解高阶导数的概念，会求函数的高阶导数。理解微分的概念，理解导数与微分的关系，掌握微分运算法则，会求函数的一阶微分。中值定理及导数的应用理解罗尔定理、拉格朗日中值定理，会用罗尔定理和拉格朗日中值定理解决相关问题。熟练掌握洛必达法则，会求0、0、0、0、1Ⱓ€0Ⱕ’ŒⰥž‹未定式的极限。理解驻点、极值点和极值的概念，掌握驻点和极值点的关系，会求函数的驻点、极值点和极值。掌握函数最大值和最小值的求法及其应用。会用导数判断函数的单调性，会用导数证明不等式。理解曲线的凹凸性的概念，会求曲线的拐点。理解边际函数、弹性函数的概念及其实际意义，会求解简单的应用问题。 𐟓‰ 极限理解数列极限和函数极限（包括左极限和右极限）的概念。掌握函数极限存在与左极限、右极限存在之间的关系。理解数列极限和函数极限的性质。熟练掌握数列极限和函数极限的运算法则。熟练掌握两个重要极限x=1,m[1]=e,并会用它们求极限。理解无穷小量、无穷大量的概念，掌握无穷小量的性质、无穷小量与无穷大量的关系。掌握无穷小的比较（高阶、低阶、同阶和等价）。会用等价无穷小量求极限。会求曲线的水平渐近线和垂直渐近线。 𐟓Š 连续理解函数连续性（包括左连续和右连续）的概念，掌握函数连续与左连续、右连续之间的关系。会求函数的间断点并判断其类型（可去间断点、跳跃间断点、无穷间断点和振荡间断点）。掌握连续函数的四则运算和复合运算。理解初等函数在其定义区间内的连续性。会利用连续性求极限。理解闭区间上连续函数的性质（有界性定理、最大值和最小值定理、介值定理、零点定理），并会应用介值定理和零点定理解决简单问题。希望这份详细解读能帮助大家更好地备考，祝大家考试顺利！𐟒ꀀ

2025年山东专升本高数三考试大纲详解 𐟓š 主要变化渐近线：新增水平渐近线和垂直渐近线的概念。导数定义：增加用导数定义求函数在一点的导数。参数方程和分段函数：引入参数方程的导数和分段函数的导数。驻点和极值点：增加求驻点和极值点的关系。 𐟓– 一元函数微分学导数与单调性：会用导数判断函数的单调性。曲线的凹凸性：理解曲线的凹凸性的概念，会求曲线的拐点。 𐟓ˆ 一元函数积分学不定积分：理解原函数与不定积分的概念，了解原函数存在定理，掌握不定积分的性质。熟练掌握不定积分的基本公式。熟练掌握不定积分的换元积分法和分部积分法。掌握简单有理函数的不定积分的求法。定积分：理解定积分的概念及几何意义，了解可积的条件。掌握定积分的性质及其应用。理解积分上限的函数的概念，会求积分上限的函数的导数，熟练掌握牛顿-莱布尼茨公式。熟练掌握定积分的换元积分法与分部积分法。会用定积分求平面图形的面积。 𐟓 考试形式与题型范围考试形式：考试采用闭卷、笔试形式。试卷满分100分，考试时间120分钟。题型范围：选择题、填空题、判断题、计算题、解答题、证明题、应用题。

2025年山东专升本数学大纲出炉！ 𐟎“ 2025年山东专升本考试大纲新鲜出炉！数学部分详细解析如下： 𐟓š 高数部分：多元函数：理解多元函数的概念，二元函数的极限与连续，以及定义域的求法。偏导数与全微分：掌握二元函数的一阶、二阶偏导数和全微分的计算方法。复合函数：掌握复合函数一阶、二阶偏导数的求法。隐函数：理解由方程F(x,y,z)=0所确定的隐函数z=(x,y)的一阶偏导数的计算方法。极值与驻点：理解二元函数的驻点、极值点和极值的概念，掌握驻点和极值点的关系，会求二元函数的驻点、极值点和极值。二重积分：理解二重积分的概念、性质及其几何意义，掌握在直角坐标系及极坐标系下的计算方法，理解累次积分的概念，会交换累次积分的顺序。常微分方程：理解微分方程的定义，掌握可分离变量微分方程、一阶线性微分方程以及二阶常系数齐次线性微分方程的解法。 𐟓 考试形式与题型：考试形式：闭卷、笔试，试卷满分100分，考试时间120分钟。题型范围：选择题、填空题、判断题、计算题、解答题、证明题、应用题。 𐟓ˆ 一元函数积分学：不定积分：理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的性质和基本公式，熟练掌握换元积分法和分部积分法，掌握简单有理函数的不定积分的求法。定积分：理解定积分的概念及几何意义，掌握定积分的性质及其应用，理解积分上限的函数的概念，会求积分上限的函数的导数，熟练掌握定积分的换元积分法与分部积分法，会用定积分求平面图形的面积。 𐟓– 考试形式与题型：考试形式：闭卷、笔试，试卷满分100分，考试时间120分钟。题型范围：选择题、填空题、判断题、计算题、解答题、证明题、应用题。

教育分享 | 倒计时75天 ### 数学：真题2001 选择题的第四题考察的是某点领域内的函数问题。解决这类问题的一个方法是构造辅助函数，利用泰勒公式。特别是在x=1处写出一阶泰勒公式，就能轻松解决。大题的第七题，我过于复杂化了，没有想到利用凑微分的巧妙方法。一直在想求出fx和gx的表达式，再带入，结果发现根本无法求解。下次一定要记住这种转换思路。𐟘䰟˜䰟˜䊊第八大题，我会写，但在求导之前没有提取公因式，导致无法算出来。后来看到讲解，发现提取公因式再求导就能找到唯一驻点，区间内有唯一驻点就是极值点。另外，遇到类似题型时，不能用三角形面积去做，因为与x轴y轴交点的坐标不一定是正的。已知积分区间时，只能转换思路，设好切点的坐标，求解含有未知变量的切线方程，用二重积分解决。而第八题交点都是正的，且不确定积分区间，故采用三角形面积去解决。𐟎‰𐟎‰𐟎‰ 问题九，大问题，还没有及时整理。𐟘ž𐟘ž𐟘ž 问题十，带拉格朗日余项的一阶麦克劳林公式是在x等于0处展开。麦克劳林公式是泰勒公式的特殊形式。题目说一阶，就是展开到含有克赛的2阶。𐟔𐟔𐟔 数学大题九和大题十明天总结整理。英语：背单词政治：刷题政经60道专业课：12年完成，13年完成一半

大学生数学建模必备的8大模型数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂问题的本质，还能培养我们的逻辑思维和解决问题的能力。以下是大学生数学建模中常见的八大模型，每个模型都有其独特的应用场景和重要性。 1️⃣ 预测与预报灰色预测模型：适用于数据样本点少且数据呈现指数或曲线形式的情况。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然无法直接找到原始数据之间的关系，但可以通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，微分方程关系较为复杂，适合数学功底较好的同学。回归分析预测：求一个因变量与若干自变量之间的关系。样本点的个数有要求，如自变量之间的协方差较小，样本点的个数大于3k+1（k为自变量的个数），因变量要符合正态分布。马尔科夫预测：适用于序列之间没有信息的传递，前后没联系，数据与数据之间随机性强，相互不影响的情况。如预测后天温度高、中、低的概率。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。包括AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况。将波进行分离，分离出周期数据、规律性数据。神经网络预测：大量的数据，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的方法。混沌序列预测：比较难掌握，数学功底要求高。 2️⃣ 评价与决策模糊综合评判：用于评价一个对象优良中差等层次评价，如评价一个学校等，不能排序。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。 3️⃣ 分类与判别距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次性较强的数据。密度聚类：适用于密度较大的数据。其他聚类：包括贝叶斯判别、费舍尔判别、模糊识别等。 4️⃣ 关联与因果灰色关联分析方法：适用于样本点的个数比较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点的个数较多的情况。 Copula相关：比较难，适用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。标准化回归分析：用于问哪一个自变量与因变量关系比较紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据里面有缺失的情况。格兰杰因果检验：计量经济学中，去年的x对今年的y有没有影响。 5️⃣ 优化与控制现行规划、整数规划、0-1规划：有约束，确定的目标。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束，目标函数，超过。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：多因素交错复杂。排队论与计算机仿真：适用于排队问题。模糊规划：范围约束。灰色规划：比较难。这些模型不仅在学术研究中有着广泛的应用，也在实际生活中帮助我们解决各种复杂问题。通过学习和掌握这些模型，大学生可以更好地理解和应用数学建模，提升自己的综合素质和解决问题的能力。

数学建模竞赛必备模型与算法详解嘿，大家好！距离数学建模国赛还有一个月的时间，很多同学都在抓紧时间准备。今天，我想和大家分享一些数学建模竞赛中常见的模型和算法，希望能帮到你们！预测与预报 𐟓ˆ 预测与预报在数学建模中占据着非常重要的地位。以下是一些常用的预测模型：灰色预测模型：这个模型特别适合数据样本点少的情况，尤其是当数据呈现指数或曲线形式时。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然这个模型比较复杂，但它可以找到原始数据变化速度之间的关系，然后通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，如果你的数学功底不是特别好，可能会有点吃力。马尔科夫预测：这个模型适用于序列之间没有信息传递的情况，数据与数据之间随机性强，相互不影响。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等都属于这个范畴。小波分析预测：这个模型特别适合数据无规律、海量数据的情况。通过分离出周期数据和规律性数据来进行预测。神经网络预测：大量的数据不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的办法。混沌序列预测：这个模型比较难掌握，数学功底要求高。评价与决策 𐟎𛷤𘎥†𓧭–在数学建模中也是非常重要的部分。以下是一些常用的评价与决策模型：主成分分析：经常用，需要掌握。用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：经常用，需要掌握。用于做决策，比如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。模糊综合评判：经常用，需要掌握。用于评价一个对象优良中差等层次评价，比如评价一个学校。投影寻踪综合评价法：揉合多种算法，比如遗传算法、最优化理论等。秩和比综合评价法：经常用，需要掌握。用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。数据包络（DEA）分析法：优化问题，对各省发展状况进行评判。方差分析、协方差分析等：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。关联与因果 𐟔— 关联与因果在数学建模中也是不可或缺的部分。以下是一些常用的关联与因果模型：灰色关联分析方法：样本点的个数比较少时使用。 Sperman或Kendall等级相关分析：用于考虑多个因素对问题的影响。 Person相关：样本点的个数比较多时使用。 Copula相关：比较难，主要用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。结语 𐟓š 希望这些模型和算法能帮到你们，让你们在数学建模竞赛中取得好成绩！如果你们不知道怎么准备，没有思路，不妨看看这些内容，思路会打开很多。记住，先从模仿开始，先学走，再奔跑！加油！𐟒ꀀ

ln的定义域如何求函数的定义域？考试常考的定义域类型：分式的分母不能为零；偶数次根式的被开方式大于等于零；对数函数的真数必须大于零；反正弦和反余弦函数的定义域为[-1,1]。判定极值的第一充分条件：判断驻点和一阶不可导点左右两侧附近一阶导函数是否变号：如果一阶导函数变号，则一定是极值点；如果不变号，一定不是极值点。判定极值的第二充分条件：已知f'(x)=0,f"(x)0,则：如果f"(xo)>0,则x=xo是f(x)的极小值点；如果f"(xo)<0,则x=xo是f(x)的极大值点。利用单调性证明不等式：例如：证明当x>0时，ln(1+x)>x。证明当x>0时，e^x>1+x。

大学生数学建模必备模型全解析！数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂的数学理论，还能在实际问题中找到应用。以下是数学建模中一些常见的模型，帮助你更好地掌握这个领域。一、预测与预报 𐟓ˆ 灰色预测模型：当数据样本点少且呈现指数或曲线形式时，这个模型非常有用。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点或极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然数学功底要求较高，但能通过公式推导找到原始数据的变化速度关系，进而转化为原始数据的关系。回归分析预测：适用于求一个因变量与若干自变量之间的关系。要求自变量之间的协方差较小，且样本点个数满足特定条件。马尔科夫预测：适用于数据之间随机性强、相互不影响的情况，如预测天气温度的变化。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，适用于至少有2个点需要信息传递的情况，如AR模型、MA模型、ARMA模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况，可以将波进行分离，分离出周期数据和规律性数据。神经网络预测：适用于大量数据的情况，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。混沌序列预测：虽然较难掌握，但数学功底要求高。二、评价与决策 𐟎衧𓊧𛼥ˆ评判：经常用于评价一个对象或学校的优良中差等层次评价。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响。三、分类与判别 𐟓Š 距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次结构明显的数据。密度聚类：适用于密度分布不均匀的数据。贝叶斯判别：适用于统计判别法。费舍尔判别：适用于训练的样本较多时。模糊识别：适用于分好类的数据点较少时。四、关联与因果 𐟔— 灰色关联分析方法：适用于样本点个数较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点个数较多的情况。 Copula相关：适用于金融数学和概率数学领域。典型相关分析：适用于因变量组和自变量组相关性比较强的情况。标准化回归分析：适用于若干自变量和一个因变量的情况，问哪一个自变量与因变量关系最紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据中有缺失的情况，哪些因素对因变量有影响。五、优化与控制 𐟚€ 现行规划、整数规划、-1规划：有约束且确定目标的情况。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束和目标函数的情况。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：适用于多因素交错复杂的情况。排队论与计算机仿真：适用于模拟排队系统。模糊规划：适用于范围约束的情况。灰色规划：虽然较难掌握，但应用广泛。这些模型不仅能帮助你更好地理解数学建模的本质，还能在实际问题中找到应用。希望这些信息对你有所帮助！

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