Calcolo differenziale

10.1 Derivata parziale La derivata vuole descrivere quanto varia una funzione al variare dell鈥檌nput. Ma ora siamo in pi霉 dimensioni, quindi vogliamo descrivere il variare dell鈥檌nput come il variare della distanza euclidea $\dfrac{\delta f}{\delta x}(x,y) = \lim _{h \to 0} \dfrac{f(x + h, y) - f(x, y)}{h}$ ovvero sto facendo variare solamente una variabile (la y in questo caso 猫 come se fosse una costante!?) Questo 猫 un rapporto incrementale su una direzione. ...

August 6, 2024 路 Reading Time: 12 minutes 路  By Xuanqiang Angelo Huang

Analisi multi-variabile

In questo capitolo cerchiamo di andare oltre alla singola dimensione per l鈥檃nalisi. Lo spazio $\mathbb{R}^{n}$ Possiamo definire uno spazio Rn come il prodotto cartesiano fra l鈥檌nsieme R un numero di volte uguale a n $\mathbb{R} \times \mathbb{R} \times ... \times\mathbb{R} = \mathbb{R}^n$ Allora un tipico elemento in Rn 猫 nella forma $(x_1,...,x_n)$, questo elemento si chiama punto, mentre gli elelmenti in R che costituiscono questo elemento si chiamano componenti. Osservazione La maggior parte dei risultati che dimostro nello spazio ordinario (R3) si pu貌 dimostrare per Rn, non andiamo pi霉 nel dettaglio perch茅 i problemi che ho in spazi maggiori sono parte di materiale per analisi 2 ...

August 6, 2024 路 Reading Time: 9 minutes 路  By Xuanqiang Angelo Huang

Stirling's Approximation

$$ x! \approx x^{x}e^{-x}\sqrt{ 2\pi x } \iff \ln x! \approx x\ln x - x + \frac{1}{2} \ln(2\pi x) $$This proof (more like an interesting justification). is taken from page 2 of (MacKay 2003). $$ P(r \mid \lambda) = \frac{e^{-\lambda}\lambda^{r}}{r!} $$$$ e^{-\lambda} \frac{\lambda^{\lambda}}{\lambda!} \approx \frac{1}{\sqrt{ 2\pi \lambda }} \implies \lambda! \approx \lambda^{\lambda}e^{-\lambda}\sqrt{ 2\pi \lambda } $$ Which finishes the derivation of the approximation. Approximation of the binomial A quick derivation with the Stirling鈥檚 approximation gives a nice approximation for log of the binomials ...

August 6, 2024 路 Reading Time: 1 minute 路  By Xuanqiang Angelo Huang

Insiemi numerici

馃挕 Questa prima parte degli appunti 猫 fortemente mancante 1.1 Insiemistica Tutta Questa prima roba di insiemistica 猫 fatta molto meglio nel corso di logica, in particolare in questo documento Teoria assiomatica degli insiemi 1.1.1 Definizione e caratteristiche degli insiemi Definizione di Campo ordinato (operazioni fra certi insiemi, sia per la addizione, per la moltiplicazione e simili) Corpo commutativo Sono definiti somma e moltiplicazione e propriet脿 come commutativit脿, associativit脿, distributiva, inversi, opposti, zero e nullo ...

April 8, 2024 路 Reading Time: 3 minutes 路  By Xuanqiang Angelo Huang

R e Intervalli

2.1 Necessit脿 e caratteristiche di R 2.1.1 Radici di N non perfetti e Q $\sqrt{n} \in \mathbb{Q} \implies n \text{ 猫 quadrato perfetto}$ Fai lemma della divisibilit脿 fra due numeri Lemma: Dati $m,n,l$ tali che $MCD(m,l)=1$ e $l | m n$ allora allora $l | n$ Questo si risolve con ragionamenti sui fattori di m e n. Per dimostrare che 猫 razionale la radice di solamente una radice perfetta parto da un numero razionale, faccio certi ragionamenti e scoprir貌 alla fine che il numero deve essere una radice perfetta. ...

April 8, 2024 路 Reading Time: 6 minutes 路  By Xuanqiang Angelo Huang

Teoremi Base Analisi

Def: Massimo minimo relativo (locale) $$ \exists r > 0 : f(x) \leq f(x_{0}), \, \forall x \in \mathcal{A} \cap I_{r}(x_{0}) $$ Dove $I_{r}(x_{0}) = \left[ x_{0} -r, x_{0} + r \right]$, 猫 un intorno Def: Massimo minimo assoluto $$ f(x) \leq f(x_{0}), \, \forall x \in \mathcal{A} $$Fermat 6.2.1 Ipotesi Sia data una funzione $f: \left[ a, b \right] \to \mathbb{R}$ Se abbiamo che $x_{0} \in \left( a, b \right)$ 猫 un punto di massimo o minimo relativo $f$ 猫 derivabile in $x_{0}$ Implica che $f'(x_{0}) = 0$ ...

April 8, 2024 路 Reading Time: 3 minutes 路  By Xuanqiang Angelo Huang