函数逼近论的逼近方法

给定ƒ并且选定了逼近函数类之后,如何在逼近函数类中确定作为ƒ的近似表示函数g的方法是多种多样的。例如插值就是用以确定逼近函数的一种常见方法。所谓插值就是要在逼近函数类中找一个g(x)，使它在一些预先指定的点上和ƒ(x)有相同的值，或者更一般地要求g(x)和ƒ(x)在这些指定点上某阶导数都有相同的值。利用插值方法来构造逼近多项式的做法在数学中已有相当久的历史。微积分中著名的泰勒多项式便是一种插值多项式。此外，在各种逼近问题中，线性算子也是广泛应用的一大类逼近工具。所谓线性算子是指某种逼近方法l，对于被逼近函数 ƒ、g，在逼近函数类中有l(ƒ)、l(g)近似表示它们，并且对于任意实数α、β都有l(αƒ+βg)=αl(ƒ)+βl(g)。线性算子逼近方法构造方便。一个典型的例子是2π周期的连续函数ƒ(x)的n 阶傅里叶部分和Sn(ƒ,x),它定义了一个由2π周期的连续函数集到n阶三角多项式集内的线性算子Sn。Sn(ƒ,x)可以用来近似表示ƒ(x)。除了线性算子，在逼近问题中还发展了非线性的逼近方法。这方面最基本的工作是上世纪中叶由俄国数学家∏Л切比雪夫提出的最佳逼近。1859年切比雪夫结合机械设计问题的研究提出并讨论了下述类型的极值问题：已知α，b区间上的连续函数ƒ(x),P(x,α0,α1,…,αn)是依赖于参数α0，α1,…,αn的初等函数(如多项式，有理分式)，用P(x, α0，α1，…,αn)来近似表示ƒ(x)，如果产生的误差用来衡量，要求选择一组参数使误差最小。这就是寻求极小问题 的解。当参数 给出最小误差时，就叫做ƒ(x)在P(x,α0,α1,…,αn)所构成的函数类中的一个最佳逼近元；数值 叫做ƒ(x)借助于函数P(x, α0,α1,…,αn)来逼近时的最佳逼近值。切比雪夫研究了P(x, α0,α1,…,αn)是n次多项式（n 是固定整数, α0,α1,…,αn是系数，它们是可以任意取值的参数）的情形。这里的最佳逼近依赖于ƒ，但不是线性依赖关系。所以说切比雪夫的最佳逼近是一种非线性的逼近。

1、在解析函数方面

他用幂级数来定义解析函数，并建立了一整套解析函数理论，与柯西（Cauchy，Augustin-Louis ，1789821-1857523）、黎曼（Riemann，Georg Friedrich Bernhard ，1826917-1866720）一起被称为函数论的奠基人。从已知的一个在限定区域内定义一个函数的幂级数出发，根据幂级数的有关定理，推导出在其它区域中定义同一函数的另一些幂级数，这是他的一项重要发现。他把整函数定义为在全平面上都能表示为收敛的幂级数的和的函数；还断定，若整函数不是多项式，则在无穷远点有一个本性奇点。魏尔斯特拉斯关于解析函数的研究成果，组成了现今大学数学专业中复变函数论的主要内容。

2、在椭圆函数方面

椭圆函数是双周期亚纯函数，是从求椭圆弧长引起的。有关研究是19世纪的热门课题。继阿贝尔、雅克比之后，魏尔斯特拉斯在这方面作出了巨大贡献。1882年，他将椭圆函数分别化成含有一个三次多项式的平方根的3个不同形式，把通过“反演”的第一个积分所得的椭圆函数作为基本的椭圆函数，还证明了这是最简单的双周期函数。他证明了每个椭圆函数均可用这个基本椭圆函数和它的导函数简单地表示出来。总之，魏尔斯特拉斯把椭圆函数论的研究推到了一个新的水平，进一步完备了、改写了、并且美化了其理论体系。

3、在代数领域

1858年，他对同时化两个二次型成平方和给出了一般方法，并证明了若二次型之一是正定的，即使某些特征值相等，这个化简也是可能的。1868年，他已完成二次型的理论体系，并将这些结果推广到了双线性型。

4、在变分学方面

1879年，他证明了弱变分的3个条件，即函数取得极小值的充分条件。此后，他转向了强变分问题，并得到了强变分的极大值的充分条件。在变分学方面还得到了不少的其它成果。

5、在微分几何方面

魏尔斯特拉斯研究了侧地线和最小曲面。

6、在数学分析方面

在数学史上，魏尔斯特拉斯关于分析严格化的贡献使他获得了“现代分析之父”的称号。他是把严格的论证引进分析学的一位大师，为分析严密化作出了不可磨灭的贡献，是分析算术化运动的开创者之一。这种严格化的突出表现是创造了一套语言，用以重建分析体系。他批评柯西等前人采用的“无限地趋近”等说法具有明显的运动学含义，代之以更严密的 表述，用这种方式重新定义了极限、连续、导数等分析基本概念，特别是通过引进以往被忽视的一致收敛性而消除了微积分中不断出现的各种异议和混乱。可以说，数学分析达到今天所具有的严密形式，本质上归功于魏尔斯特拉斯的工作。

他证明了（1860）：任何有界无穷点集，一定存在一个极限点。早在1860年的一次演讲中，他从自然数导出了有理数，然后用递增有界数列的极限来定义无理数，从而得到了整个实数系。这是一种成功地为微积分奠定理论基础的理论。

为了说明直觉的不可靠，1872年7月18日魏尔斯特拉斯在柏林科学院的一次讲演中，构造了一个连续函数却处处不可微的例子，由此一举改变了当时一直存在的“连续函数必可导”的重大误解，震惊了整个数学界！这个例子推动了人们去构造更多的函数，这样的函数在一个区间上连续或处处连续，但在一个稠密集或在任何点上都不可微，从而推动了函数论的发展。

早在1842年，魏尔斯特拉斯就有了一致收敛的概念，并利用这一概念给出了级数逐项积分和在积分号下微分的条件。

1885年，魏尔斯特拉斯所证明的用多项式任意逼近连续函数的定理，是二十世纪的一个广阔研究领域函数构造论，即函数的逼近与插值理论的出发点之一。

另外，魏尔斯特拉斯还研究了天文学中的n体问题和光的理论。

20世纪初在一批杰出的数学家，包括СΗ伯恩斯坦、D．杰克森、 瓦莱－普桑、HL勒贝格等人的积极参加下，开创了最佳逼近理论蓬勃发展的阶段。这一理论主要在以下几个方面取得了很大进展： 在逼近论中系统地阐明函数的最佳逼近值En(ƒ)（借助于代数多项式来逼近,或者对2π周期函数借助于三角多项式来逼近，或借助于有理函数来逼近等等）的数列当n→∞时的性态和函数ƒ（x）的构造性质（可微性、光滑性、解析性等等）之间内在联系的理论统称为定量理论。下面叙述的定理比较典型地反映出函数的构造性质与其最佳逼近值之间的深刻联系。杰克森、伯恩斯坦、A赞格蒙证明:2π周期函数ƒ(x)具有满足条件 或 的r阶导数ƒ(r)(r=0，1,2,…)的充分必要条件是，ƒ(x)借助于三角多项式的n阶最佳一致逼近值（简称最佳逼近，简记为）满足条件 ,式中的M,A是不依赖于n的正的常数。对于α,b区间上的（不考虑周期性）连续函数借助于代数多项式的逼近值与函数构造性质间的联系也有和上述结果相类似的定理，不过情况比周期函数复杂多了。这一问题是在50年代由苏联数学家ΑФ季曼、ΒК贾德克解决的。

杰克森、伯恩斯坦等人的工作对逼近论的发展所产生的影响是深远的。沿着他们开辟的方向继续深入，到20世纪30年代中期出现了JA法瓦尔、ΑΗ柯尔莫哥洛夫关于周期可微函数类借助于三角多项式的最佳逼近的精确估计以及借助于傅里叶级数部分和的一致逼近的渐近精确估计的工作。这两个工作把从杰克森开始的逼近论的定量研究提高到一个新的水平。从那时起，直到60年代,以СМ尼科利斯基、ΑИ阿希耶泽尔等人为代表的很多逼近论学者在定量研究方面继续有许多精深的研究工作。 切比雪夫发现了连续函数的最佳逼近多项式的特征，提出了以切比雪夫交错点组著称的特征定理。最佳逼近多项式是唯一存在的。最佳逼近多项式的存在性、唯一性及其特征定理都是定性的结果，对这些问题的深入研究构成了逼近论定性研究的基本内容。匈牙利数学家A哈尔在1918年首先研究了用广义多项式在α,b上对任意连续函数ƒ的最佳逼近多项式的唯一性问题。在α,b上给定n+1个线性无关的连续函。作为逼近函数类，式中α0,α1,…,αn是任意参数。这样的P(x)称为广义多项式。是存在的。哈尔证明,为了对每一连续函数ƒ唯一,必须而且只须任一不恒等于零的广义多项式P(x,α0,α1,…,αn)在α, b内至多有n个不同的根。在20世纪20～30年代,伯恩斯坦、МΓ克列因等人对满足哈尔条件的函做过很多深入的研究。它在逼近论、插值论、样条分析、矩量论、数理统计中有着比较广泛的应用。

关于最佳逼近多项式的切比雪夫特征定理也有很多进一步的研究和推广。其中最重要的一个推广是柯尔莫哥洛夫在1948年做出的，它涉及复平面的闭集上的复值连续函数借助于复值广义多项式的一致逼近问题（见复变函数逼近）。

对于lpα，b（1≤p<+∞）内的函数ƒ借助于广义多项式在p 次幂尺度下的逼近问题也建立了类似的一套定性理论。到50～60年代，经过一些学者的努力，抽象逼近的定性理论建立起来。 最佳逼近多项式和被逼近函数间的关系除了平方逼近的情形外一般都不是线性关系。线性关系比较简单，线性算子比较容易构造。所以在逼近论发展中人们一直非常重视对线性逼近方法的研究，形成了逼近论中一个很重要的分支──线性算子的逼近理论。针对特定的函数类、特定的逼近问题设计出构造简便、逼近性能良好的线性逼近方法与研究各种类型的线性逼近方法（算子）的逼近性能，一直是线性算子逼近理论的中心研究课题。在这一方面，几十年来取得了十分丰富的成果。比较著名的经典结果有EB沃罗诺夫斯卡娅、GG洛伦茨等对经典的伯恩斯坦多项式

的研究；柯尔莫哥洛夫、尼科利斯基等对周期可微函数的傅里叶级数部分和的逼近阶的渐近精确估计；40～60年代许多逼近论学者对作为逼近方法的傅里叶级数的线性求和过程逼近性能的研究（包括对傅里叶级数的费耶尔平均、泊松平均、瓦莱·普桑平均等经典的线性平均方法的研究）。50年代初期∏∏科罗夫金深入研究了线性正算子作为逼近方法的特征，开辟了单调算子逼近理论的新方向（见线性正算子逼近）。40年代中期法瓦尔在概括前人对线性算子逼近的研究成果的基础上，提出了线性算子的饱和性概念做为刻画算子的逼近性能的一个基本概念，开辟了算子饱和理论研究的新方向。 从实际应用的角度来看，要解决一个函数的最佳逼近问题，需要构造出最佳逼近元和算出最佳逼近值。一般说要精确解决这两个问题十分困难。这种情况促使人们为寻求最佳逼近元的近似表示和最佳逼近值的近似估计而设计出各种数值方法。一个数值方法中包含着有限个确定的步骤，借助它对每一个函数ƒ可以在它的逼近函数类P(x，α0,α1,…,αn)中求出一个函数作为最佳逼近元的近似解，并且可以估计出误差。数值方法自然不限于函数的最佳逼近问题。在插值、求积（计算积分的近似值）、函数的展开理论中也都建立了相应的数值方法。近20年来由于快速电子计算机的广泛应用,数值逼近理论和方法的研究发展很快,成为计算数学和应用数学的重要分支。

除了以上列举的几个方向外,还发展了插值逼近、借助于非线性集（如有理函数）的逼近、联合逼近、在抽象空间内的逼近等等。 多元函数的逼近问题具有很重要的理论和实践意义。由于在多元函数的逼近问题中包含了很多为单变元情形所没有的新的困难，所以多元函数的逼近论比单变元情形的发展要慢得多和晚得多。在多元逼近的情形下已经研究得比较充分的一个基本问题是函数借助于三角多项式或指数型整函数的最佳逼近阶和函数（在一定意义下的）光滑性之间的关系。这一工作主要是由苏联学者尼柯利斯基和他的学生们于50～60年代完成的。它除了对函数逼近论本身有重要意义之外，还有很多重要应用。例如，对研究多元函数在低维子流形上的性质，多元函数在一定要求下的开拓问题等都有重要作用。后一类问题的研究属于泛函分析中的嵌入定理。近年来，在多元函数的线性算子逼近、插值逼近、样条逼近和用单变元函数的复合近似表示多元函数等方面都有所进展。

现在函数逼近论已成为函数理论中最活跃的分支之一。科学技术的蓬勃发展和快速电子计算机的广泛使用给它的发展以强大的刺激。现代数学的许多分支，包括基础数学中象拓扑、泛函分析、代数这样的抽象学科以及计算数学、数理方程、概率统计、应用数学中的一些分支都和逼近论有着这样那样的联系。函数逼近论正在从过去基本上属于古典分析的一个分支发展成为同许多数学分支相互交叉的、密切联系实际的、带有一定综合特色的分支学科。

0 前言

微积分的基本思想是以直为曲，也即用直线来逼近曲线，在中国古代，刘徽，祖冲之计算圆周率用的割圆术就是典型的微积分方法，三国时期的刘徽在他的割圆术中提到的“割之弥细，所失弥小，割之又割，以至于不可割，则与圆周和体而无所失矣。”魏晋南北朝时期的祖冲之说的更简单：以曲为直逼近。在古代巴比伦，希腊都用这种方法来处理曲线计算问题，有史可查的记录是公元前三世纪，古希腊的阿基米德计算抛物弓形的面积、球和球冠面积、螺线下面积和旋转双曲体的体积时，就用了直线逼近。

所以在牛顿（Newton）和莱布尼茨（Leibniz）发明微积分之前，很多实际上的微积分的工具已经开始运用在科学和工程之中。例如法国的费尔玛、笛卡尔、罗伯瓦、笛沙格；英国的巴罗、瓦里士；德国的开普勒；意大利的卡瓦列利等人都用这种以直为曲的逼近方法计算工程问题。

但是微积分为什么说是十七世纪牛顿和莱布尼茨发明的呢，我觉得主要是两点：第一点是引入了函数概念来描绘变量；第二点是发明了一套符号体系，可以计算各种初等函数微分（初等函数简单说就是多项式函数、幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数，以及由这些函数经过有限次四则运算或函数的复合而得的所有函数）。

牛顿和莱布尼茨发明的最原始的微积分可以解决以下问题：

求即时速度的问题；求曲线的切线；求函数的最大值和最小值；求曲线长、曲线围成的面积、曲面围成的体积、物体的重心、一个体积相当大的物体作用于另一物体上的引力等等。

牛顿和莱布尼兹最本质的贡献是把求切线问题（微分学的中心问题）和求积问题（积分学的中心问题）变成一个问题。这就是著名的牛顿——莱布尼兹公式。

牛顿和莱布尼茨建立微积分的基本思想是以曲为直，逐步逼近，其中创造是引入了无穷小量Δ，因此微积分也称为无穷小分析。

不过他们两个有区别：牛顿从运动角度入手，莱布尼茨从几何角度路入手。

牛顿在1671年写了《流数法和无穷级数》，这本书直到1736年才出版，它在这本书里指出，变量是由点、线、面的连续运动产生的，否定了以前自己认为的变量是无穷小元素的静止集合。他把连续变量叫做流动量，把这些流动量的导数叫做流数。牛顿在流数术中所提出的中心问题是：已知连续运动的路径，求给定时刻的速度（微分法）；已知运动的速度求给定时间内经过的路程（积分法）。

莱布尼茨1684年发表世界上最早的微积分文章：《一种求极大极小和切线的新方法，它也适用于分式和无理量，以及这种新方法的奇妙类型的计算》，创立了现代的微分符号和基本微分法则（远远优于牛顿的符号，现在使用的微积分通用符号就是当时莱布尼茨创造的），1686年，莱布尼茨发表了人类第一篇积分学的文章。

微积分的创立，极大地推动了数学的发展，过去很多初等数学束手无策的问题，运用微积分，往往迎刃而解。例如牛顿应用微积分及微分方程从万有引力定律推导出了开普勒行星运动三定律。微积分也极大的推动天文学、力学、物理学、化学、生物学、工程学等的发展。

虽然原始微积分是一种强大计算工具，但是从逻辑上讲，牛顿和莱布尼茨的工作都是很不完善的，他们为了计算微分，引入的无穷和无穷小量概念，其实没有说清楚是个什么东西，例如牛顿的无穷小量，有时候是零，有时候不是零而是有限的小量；莱布尼茨干脆回避解释。无穷小的逻辑基础存在的问题导致了第二次数学危机的产生。

19世纪初，法国的柯西对微积分的理论进行了认真研究，建立了极限理论，后来德国的魏尔斯特拉斯进一步的严格化，使极限理论成为了微积分的坚定基础，才使微积分在逻辑上站住脚，而不仅仅是一种计算工具。

微积分的基础概念是函数和极限。前者是微积分的工作对象，后者是微积分的基本工作技巧。本文的描述为了让非数学专业的人能够看下去，采用了大量描述性语言，严谨是谈不上的，只能算瞎扯，或者说是漫谈。

1 函数

函数概念是人类一个很伟大的发现，价值不下于对于数的发现，也是高度抽象的产物。

不过函数的思想却很早，至少在公元前就有了：因果关系，也即有因必有果，一个因对应一个或多个果，或者一个果对应多个因。

这在中国《易经》中已经有成熟的体现（其实《易经》就是64变量的函数论），正因为有了这种因果关系概念，中国远古时代我们先人就有了成熟精妙的辩证法（比黑格尔的辩证法高级多了，精细多了）。西方辩证法也是在有了成熟的函数概念后才成熟的。恩格斯就说过：“数学中的转折点是笛卡儿的变数，有了变数，运动进入了数学；有了变数，辩证法进入了数学”。

不过近代函数概念直接来源于代数方程中对不定方程的求解。

笛卡儿在1637年出版的《几何学》中，引入了现代函数的思想。英国人格雷果里在1667年论文《论圆和双曲线的求积》给出了函数的定义：从一些其他量经过一系列代数运算或任何其他可以想象的运算而得到的一个量。这里的运算指的是加减乘除开方五种代数运算以及求极限运算。

不过现在我们看到的函数定义来自于德国人莱布尼兹，他在1673年论文中，把任何一个随着曲线上的点变动而变动的几何量，如切线、法线、点的纵坐标都称为函数；并且强调这条曲线是由一个方程式给出的。直接定义了：函数表示依赖于一个变量的量。

紧接着函数概念被不断改进，第一个重要改进是瑞士人约翰伯努利于1698年给出的：由变量和常量用任何方式构成的量都可以叫做的函数。这里的任何方式包括了代数式和超越式。

第二个重要改进是1748年欧拉在《无穷小分析引论》中给出的函数定义：变量的函数是一个解析表达式，它是由这个变量和一些常量以任何方式组成的。现代函数的符号就是欧拉发明的。欧拉还区分了显函数和隐函数、单值函数和多值函数、一元函数和多元函数等。

1775年，欧拉在《微分学》一书中，给出了函数的另一定义：如果某些变量，以这样一种方式依赖于另一些变量，即当后者变化时，前者也随之变化，则称前面的变量为后面变量的函数。这个定义，为辩证法数学化打开了大门。

第三次重要改进是从函数的几何特性开始的，是1746年达朗贝尔给出的，把曲线称为函数（因为解析表达式在几何上表示为曲线）。但是后来欧拉发现有些曲线不一定是由单个解析式给出的，因此提出了一个新的定义：平面上随手画出来的曲线所表示的x与y的关系。即把函数定义为由单个解析式表达出的连续函数，也包括由若干个解析式表达出的不连续函数（不连续函数的名称是由欧拉提出的）。

在整个十八世纪，函数定义本质就是一个解析表达式（有限或无限）。

第四次最重要的改进是1821年柯西在《解析教程》中，给出了如下函数定义：在某些变量间存在着一定的关系，当一经给定其中某一变量的值，其他变量的值也随之确定，则将最初的变量称为自变量，其他各个变量称为函数。这个定义把函数概念与曲线、连续、解析式等纠缠不清的关系给予了澄清，也避免了数学意义欠严格的变化一词。函数是用一个式子或多个式子表示，甚至是否通过式子表示都无关要紧。

不过函数精确定义是德国人狄利克里于1837年给出的：若对 的每一个值， 总有完全确定的值与之对应，不管建立起这种对应的法则的方式如何，都称 是 的函数。这一定义彻底地抛弃了前面一些定义中解析式的束缚，强调和突出函数概念的本质，即对应思想。

对应思想是人类伟大的发现，后来的映射，同构，同态等等概念来源于此，这是这个概念最伟大的地方。

当然我们知道狄利克里伟大，主要不是他给出函数的科学定义，而是他给出了著名的狄利克里函数，这个函数是难以用简单的包含自变量 的解析式表达的，但按照上述定义的确是一个函数。

为使函数概念适用范围更加广泛，人们对函数定义作了如下补充：“函数 的自变量，可以不必取 中的一切值，而可以仅取其任一部分”，换句话说就是 的取值可以是任意数集，这个集合中可以有有限个数、也可以有无限多个数，可以是连续的、也可以是离散的。这样就使函数成了一个非常广泛的概念。但是，自变量及函数仍然仅限于数的范围，而且也没有意识到“函数”应当指对应法则本身。

最后，我们要说说现代数学理解的函数（来自于美国人维布伦）：设集合 、 ，如果 中每一个元素 都有 中唯一确定的元素 与之对应，那么我们就把此对应叫做从集合 到集合 的映射，记作 ： ，即 。

不过从布尔巴基以后，基于数学结构的函数概念更进一步抽象，从函数、映射进化到关系：

1939年布尔巴基用集合之间的关系定义了函数：设 和 是两个集合， 中的每一个元素 和 中的每一个元素 之间的一个关系 称为函数，如果对每一个 ，都存在唯一的 ，它们满足给定的关系。记作 ： 。在布尔巴基的定义中， 和 不一定是数的集合，函数是集合之间的一个关系。也即设集合 和 ，定义 与 的积集 如下：

积集 中的一个子集 称为 与 的一个关系，若 ，则称 与 有关系 ，记为 ，若 不属于 ，则称 与 无关系 。设 是 与 的关系，即 ，如果 ， ，必有 ，那么称 为 到 的映射或函数。

这个定义回避了对应这种模糊不清的描述语言，而且把函数从单纯的数的概念推广到一切对象，例如结构，图像，集合等等。

不过微积分要处理的函数概念还是原始的，甚至只能处理初等函数。特点就是函数自变量的变化范围是数域，也即函数定义域与因变量的变化范围值域都是数域。这就是微积分的工作对象。这个对象可以描述一部分基于初等函数规律描述的变量跟结果的因果关系，通过对这种因果关系的分析和计算，人类就能预测或控制符合相应初等函数规律描述的事件或事物的因果关系，例如各种工程设备，武器系统等等，就能建立工业文明。

2 极限

极限是微积分的主要工作技巧。微积分就是建立在极限概念上（包括级数）来处理初等函数因果关系的一门学科。

极限技巧一般是：对无法把握的连续变量，用可以计算的序列（例如数列，时间序列，多项式序列等等）逐步逼近变量，并能够证明这些序列可以无限逼近所求的未知量，然后计算这个序列的极限就可得到变量。

极限思想是微积分的基本思想，函数的连续性，导数以及定积分等等都是借助于极限来定义的。

所以可以说：微积分就是用极限思想来研究函数的一门学科。

极限的思想在刘徽割圆术就有了，但是仅仅是一种计算方法，而不是一个思维方式。真正的现代极限思想来自于16世纪荷兰人斯泰文计算三角形重心过程中，用逐步逼近方式逼近重心。

牛顿和莱布尼茨最早并不是用极限思想来建立微积分的，他们的概念基础是无穷小，但是由于无穷小是个逻辑上有瑕疵的概念，导致微积分的逻辑基础无法自洽。

例如牛顿用路程的改变量 与时间的改变量 之比 表示运动物体的平均速度，让 无穷小，得到物体的瞬时速度，并由此引出导数概念和微分，他并没有极限概念，他说：“两个量和量之比，如果在有限时间内不断趋于相等，且在这一时间终止前互相靠近，使得其差小于任意给定的差，则最终就成为相等”。这是一种几何直观而不是逻辑，就像小孩在纸上顺便划一下圆，就说是太阳。所以牛顿说不清楚他理解的无穷小到底是是什么。其实牛顿的说法如果用极限概念，很容易在逻辑上说清楚：如果当变量（例如时间 )无限增大或变量的差无限接近0时 ，则 无限地接近于常数 ，那么就说 以 为极限，这个极限就是 （路径函数）在 时的导数。

不过上述无限的概念仍然是几何直观的，并没有用逻辑描述出无限这个过程是什么，也没有定量地给出 和 两个无限过程之间的数量联系，所以在逻辑上仍然有漏洞。

所以牛顿和莱布尼兹的微积分不断受到怀疑和攻击，例如最常见的质疑是贝克莱大主教的：在瞬时速度概念中，究竟 是否等于零？如果说是零，怎么能用它去作除法呢？如果它不是零，又怎么能把包含它的那些项去掉呢？这就是数学史上所说的无穷小悖论。

牛顿由于没有极限概念，无法回答这种质疑，只能混战。主要原因是微积分起源于人类计算需要从常量扩展到变量，但是牛顿采用处理常量的传统思想来处理变量。

18世纪，罗宾斯、达朗贝尔与罗依里埃等人明确表示极限是微积分严格化的基础。其中最接近现代定义的是达朗贝尔的极限定义：一个量是另一个量的极限，假如第二个量比任意给定的值更为接近第一个量。但是这些定义都无法摆脱对几何直观的依赖。例如什么叫“接近”，逻辑上的含义是什么，其实还是几何直观。

现代极限概念来自于柯西。19世纪，柯西出版的《分析教程》定义：当一个变量逐次所取的值无限趋于一个定值，最终使变量的值和该定值之差要多小就多小，这个定值就叫做所有其他值的极限值，特别地，当一个变量的数值（绝对值）无限地减小使之收敛到极限0，就说这个变量成为无穷小。

柯西把无穷小视为以0为极限的变量，也即无穷小不是似零非零，无穷小非零，只是其极限为零。

魏尔斯特拉斯把柯西的语言翻译成ε-δ语言，给微积分提供了严格的理论基础。

所谓 是指：如果对任何 ，总存在自然数 ，使得当 时，不等式 恒成立

这个定义，借助不等式而不是几何直观，通过 和 之间的关系，定量刻划了两个无限过程之间的联系。这个定义中，涉及到的仅仅是数及其大小关系，此外只是给定、存在、任取等词语，已经摆脱了“趋近”一词，不再求助于运动的直观。

这个定义，本质揭示了无限与有限有本质的不同：无限个数的和不是一般的代数和，它是部分和的极限，是动态过程，而非静态计算结果。

举例来讲，用任何静态计算，都无法计算出变速直线运动的瞬时速度，因为速度是变量。这其实就是量变和质变的一个例子：量变能引起质变。例如对任何一个圆内接正多边形来说，当它边数加倍后，得到的还是内接正多边形，是量变而不是质变；但是，不断地让边数加倍，经过无限过程之后，多边形就变成圆，多边形面积便转化为圆面积，这就是量变到质变，这就是极限概念的本质。

极限是区分初等数学和高等数学的分界线，初等数学处理静态问题，高等数学可以处理非静态问题了，例如求瞬时速度、曲线弧长、曲边形面积、曲面体体积等问题。

极限概念中，最重要的定理，非魏尔斯特拉斯的多项式逼近连续函数定理莫属，这个定理的简单表述是：闭区间上的连续函数可由多项式一致逼近。

这个定理意味着任何连续函数，都能构造一个多项式函数来逼近它，而多项式函数的导数，微分，积分的计算，简单易行，也即这个定理解决了连续函数的近似计算的逻辑基础问题：存在性。

这个定理最著名的证明是苏联数学家伯恩斯坦构造的著名的伯恩斯坦多项式，这个方法开启了函数构造法这一研究领域（当然对周期性的函数，还可以用三角级数，也即傅利叶级数逼近）。用多项式函数或三角级数逼近连续函数，是现代工程解决问题的主要方法，例如通信领域，如果不懂傅利叶级数，基本寸步难行，在流体力学、结构力学和d性力学领域，不用多项式函数逼近，也基本无法计算海量的变量函数。函数构造方法其实是计算数学算法的基础（伯恩斯坦多项式符号太多，无法介绍，有兴趣可以上网搜索：伯恩斯坦多项式即可，有魏尔斯特拉斯定理用伯恩斯坦多项式证明的全过程）。

魏尔斯特拉斯本人最初的证明，是使用的核函数（正态核），并将核函数展开成一致收敛的幂级数，截取前面有限部分就构造出了逼近多项式。现在教材上选取的核函数是Landau核，这个核函数本身就是多项式，因此相比原证明减少了一步，但本质没有改变。魏尔斯特拉斯本人最初的证明不如伯恩斯坦的证明那么直截了当，那么优美（可以翻教科书参考，如果想详细了解过程，可以看菲赫金哥尔茨的《微积分学教程》，这是经典微积分教材）。当然这个定理最直观的证明是勒贝格的折线逼近法：闭区间上的连续函数可以用折线逼近 （可以查书）。

极限是微积分的核心概念，微积分处理初等函数变化，一般都涉及无穷概念，无穷概念只有从极限角度理解，才能正确描述和把握，其实描述极限的语言体系是 语言是一个相当于公理体系的定义， 意义下的极限是一种公理定义下的逼近，这种逼近不是几何描述的，所以没有逻辑悖论的可能。

逼近的常见技巧是放缩和夹逼，也即不等式是极限的主要技巧。

微积分中讨论的连续函数、导数、定积分、级数的敛散性、多元函数的偏导数，广义积分的敛散性、重积分和曲线积分与曲面积分等等概念都是基于极限的思想方法给出。

3 连续

微积分主要对象是初等函数，初等函数的本质性质就是连续，这是很本质的核心问题。换句话说，微积分主要工作对象就是连续函数。

其实人类在直到牛顿、莱布尼兹时代，并不知道还有非连续的函数概念。预先假定都是连续的，而且他们对连续函数理解仅仅是几何直观，把能一笔画成的曲线所对应的函数叫做连续函数。例如伽利略所研究的落体运动，开普勒所研究的绕日运转的行星所扫描的扇形面积，牛顿所研究的流等都是连续变化的量。

所谓连续，直观解释就是运动变化的过程连绵不断，连续函数就是刻画变量连续变化的数学模型。

微积分是以直为曲的，所以对连续函数也要进行这种处理，例如柯西和魏尔斯特拉斯就用离散的多项式来逼近连续函数，这就是极限理论的由来，有了极限，才开始真的能够把握连续函数的性质。

最早人类理解连续函数，就是当x逐渐改变时，函数f(x)的相应变动也是逐渐的，不会有任何突增或突减的跳跃式振荡。但这种理解毫无用处，因为既不能计算，也不能控制。

函数连续的精确表述

设函数在点的某一邻域内有定义，任给大于零，存在大于零，当时，恒有

则称函数在点点连续

这种描述函数连续的语言称为微积分的基本语言： 语言。用 语言定义的连续函数，就能计算其极限问题，这是微积分的重要内容，因为微分本质就是计算极限。

而连续函数求极限这种复杂问题本质是可以转化为求函数值的问题的，即在 处连续的函数 ，有

这就可以大大简化求极限难度。

我们知道，函数的连续性是一个局部性质，对区间也不例外。但如果是闭区间上的连续函数，却能把局部性质转化为整体性质，像闭区间上连续函数的有界性、最大最小值性、介值性、根的存在性、一致连续性等。

用 语言，能够很容易得到连续函数的性质：

局部有界性定理

若函数 在点 连续，则 在 的某邻域 内有界。

局部保号定理

若函数 在点 连续，且 （或 ），则对任何正数 （或 ），存在某 ，使得对一切 有 （或 ）。

四则运算定理

若函数 和 在点 连续，则 ， ， (这里 )也都在点 连续。

复合函数定理

若函数 在点 连续， 在点 连续， ，则

海涅（Heine)定理

存在的充分必要条件是对任给的序列 ，若满足

总有 存在且极限值相同。

最大、最小值定理

若函数 在闭区间 上连续，则 在 上有最大值与最小值；或称函数 在 上达到最值。

推论（有界性定理）

若函数 在闭区间 上连续，则 在 上有界。

介值性定理

设函数 在闭区间 上连续，且 。若 为介于 与 之间的任何实数，则至少存在一点 ，使得 。

根的存在定理

若函数 在闭区间 上连续，且 与 异号，则至少存在一点 使得 。即方程 在 内至少有一个根。

反函数连续定理

若函数 在 上严格单调并连续，则反函数 在其定义域 或 上连续。

初等函数的连续定理

任何初等函数在它的定义域上都连续。

未完，待续

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