【為什麼學微積分要先學極限?】
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微積分是一門關於微分與積分的學問,微分是探究瞬間變化程度的學問,積分是探究一範圍內累積量值的學問。例如一運動物體在某時間點的位置瞬時變化率(瞬時速度),那就需要微分;又例如計算一區域在地圖上的面積,那就需要積分。當然如果前面提到的運動物體是等速度運動,又或者在地圖上的區域其形狀恰好是三角形或矩形,那就可以用基本數學公式得到運動物體的瞬時速度和區域面積;但是,一般而言,運動物體不會是等速度運動,而地圖上的區域大多是不規則的,因此,微分和積分的技術就成了解決這類問題的關鍵。
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不過,既然是要學「微分」和「積分」,那關「極限」什麼事呢?是這樣的,在有微積分以前,人類是沒有公式來處理不規則變速運動的物體的瞬時速度,也沒有公式來計算不規則圖形的區域面積。面對這樣的問題,我們只能從過去的經驗和既有的公式來思索,看看是否可以透過一定程度的調整來解決問題。
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就瞬時速度而言,我們所希望的是能夠計算出一運動物體在某一個時間點的瞬時速度,也就是在某一時間點的位置變化率。你可以試想,一個正在用不規律速度行駛的車子,他前進的速度本來就會有時快、有時慢,那麼,我們是否有能力將這個車子在每一個時間點的速度都賦予一個量值呢?如果這個量值越大,就代表速度越快,反之代表速度越慢?這乍聽下來好像可行,但在還沒有微積分的時代裡,若再進一步細想下去,就會覺得很怪。因為要計算一運動物體的速度,就需要該運動物體在「兩個時間點」的位置;然而,瞬時速度只關心運動物體在「一個時間點」的狀態。也就是說,實作上在求瞬時速度的時候,會遇到一個難題,那就是只有一個時間的位置,所以無法求速度。
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為了解決這個問題,我們退而求其次地,在所關心的時間點以外,物體運動的時間範圍內,離所關心的時間點附近再取一個時間點,然後用這兩個時間點的速度,來「暫時」取代該物體瞬時速度。之所以用「暫時」這兩個字,顯而易見地,就是這個量值一般而言並不應該就是我們要的瞬時速度,因為只要多取出來的時間點不一樣,就很容易算出不一樣的值。但這個辦法並非沒用,而是在微積分還沒開始發展的那個時代裡,我們必須引進一個新的概念,那就是「極限」。
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既然在所關心的時間點外在取一個時間點來算的速度並無法做為瞬時速度,那麼如果把另外取的時間點無限逼近所關心的時間點呢?這是一個相當好的想法,雖然可能還有很多細節需要處理,但基本上這個逼近的動作,已經解決了算瞬時速度的問題,這是因為直觀上不管大家一開始所取得的所關心的時間點以外的時間點有多不一樣,都會因為做了「逼近」這個動作而使最後的所得到的結果一樣(當然這必須證明「逼近」這個動作最後算出來的答案是唯一的,而這部分確實後來的數學家有順利解決,我們在此暫不討論,也許以後有機會再專門寫一篇關於這主題的文章)。
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因此,後來我們就用這個方案來算運動物體在某一時間點的瞬時速度,而這個方案裡面的計算方式,在經過數學家們的檢驗和嚴格化以後,就發展成了日後我們講的微分,而該計算方式裡面所提出的「逼近」的概念,其動作最後也就是我們講的「取極限」,所以為什麼在學微分之前要先學極限?因為微分這個動作,其本質就是取極限的過程。
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積分也有類似的過程,為了算不規則的區域面積,我們先把這個區域分割成很多個可用簡單公式計算的矩形(邊界的地方可以自訂一個規則超過一點或縮小一點),然後先用這些矩形的面積總和「暫時」代替原本要求的區域面積;但很顯而易見地,這些矩形面積和並非原本要求的區域面積,所以我們就把這些矩形分割得越來越細,只要這些矩形能夠分割得越細,他們的面積總和就會和原本要求的區域面積越來越接近,姑且不論其實作的細節,這個透過無限分割使矩形面積和逼近原本要求的區域面積的過程,也用到了「極限」的概念。
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所以如果你打開微積分的課本,卻在一開始看見要學一整章的「極限」時,請不要意外,因為學數學就像蓋一棟樓一樣,你或許期待微積分這棟樓能建得高大,但別忘了凡是越高大的大樓就需要越強健的地基,而「極限」就是微積分這棟大樓的「地基」。把極限學好,後面才有足夠的內力和體質去學習和發揮微分和積分這兩大絕學。
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而要學習極限,雖然有一段路要走,但凡事都可以先從最簡單的內容開始。我在 2020 年時拍攝了微積分的系列教學影片,如果想從零開始學習微積分的話,可以先從我的極限篇裡面的第一部影片「極限的直觀定義」開始看起,我把這部影片的連結貼在下面留言處。
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這系列影片基本上有觀念講解、精選範例和補充教材,近期我會開始陸續上傳到這裡,但不是每一部影片都會寫文章來搭配,所以如果你想跟著我上傳的速度一部一部看,而且不漏掉系列裡每一部影片的話,可以關注我在西瓜視頻、騰訊視頻和優酷視頻的頻道;如果你想一次看完我全系列的影片的話,可以關注我在 YouTube、bilibili 或 Pornhub 上的頻道,上面已經上傳了張旭微積分全系列影片。另外這系列影片都有講義電子檔可以搭配使用,如果你想要取得該電子檔的話,請幫我按讚這篇文章和這個粉專、分享這篇文章,並幫我到我的臉書粉專評論處寫個評論,然後私訊我的臉書粉專,我的夥伴就會回覆你講義電子檔的連結。
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感謝你的觀看,希望這篇文章對你有所幫助,有任何問題或想法也歡迎在下面留言告訴我。另外,本文章同步發佈於數學老師張旭的 YouTube 頻道社群、微博、今日頭條、Medium 和 HackMD,若你也有上面提到的那些帳號,歡迎按讚、分享和關注!
同時也有13部Youtube影片,追蹤數超過76萬的網紅memehongkong,也在其Youtube影片中提到,關於我講中文的弱點的問題,在討論區的討論應該放回上facebook,因為討論相當有水準,很多網友都相當有見識。但我覺得有時思維還不是很準確,要把件事分割成幾部分去看。首先﹐甚麼是中文的先天性問題,除非改成不是中文,否則是不能改變。第一,中文是全世界唯一非拼音文字。看一個抽象圖形,然後記住那個抽象圖形...
圖形分割問題 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳解答
#汽車電子 #自駕車 #神經網路加速器NNA #先進駕駛輔助系統ADAS #圖形處理單元GPU #ISO26262 #分塊區域保護TRP
【自動駕駛之安全關鍵&技術瓶頸】
隨著自動駕駛技術的進步,未來提高安全性的方法歸結為兩個關鍵領域:邊緣推論和車載運算能力。隨著車輛自主性越來越高,將需要更多的運算能力來處理由外部攝影機和感測器提供車輛的資訊。這些資訊必須以最低的延遲來處理,因為在高速情況下,不到一秒的時間就可產生完全不同的結果。其次,需要提高車載人工智慧 (AI) 在邊緣推論的能力。
人類擅長在看到一件事會將其聯想到另一件事,但邊緣 AI 演算法無法始終保持這種連接力。當它們遇到這種相似但不同的情境,它們需要快速處理此新刺激物,並查看與已輸入資訊的比較。若它可以更快、更準確地執行,邊緣運算案例所導致的撞擊事故可能性就越小。邁向全自動化解決方案所面臨的問題在於運算需求。Level 5 的自動駕駛汽車所需的運算能力約為非自動駕駛汽車的 5~10,000 倍。
傳統上,這種運算量需要大量功率並需要大型高熱硬體;但「神經網路加速器」(NNA) 擁有可透過分散式的低功耗封裝因應 Level 5 大量運算需求的潛力。除了先進駕駛輔助系統 (ADAS),汽車內數位儀錶盤以及大量互動式圖文視頻內容的使用,使得圖形工作需要圖形處理單元 (GPU) 進行輔助;結合「分塊區域保護」(TRP) 功能,使車輛可將儀錶板分割成多個方格。
當方格上顯示安全關鍵資訊,GPU 將可針對這些方格進行性能優先順位元排序,之後重新檢查以防止出現瞬間故障。阻礙電動汽車大規模部署另有兩個技術瓶頸:基礎設施和電池技術。由於單一電池可能會受到過度磨損,透過 AI 預測和排程,除了不可或缺的部分,其他電池的使用是可以安排優先次序的,這意味著:不會消耗不必要的電量、電池退化速度將減緩,續航里程也會隨之增加。
延伸閱讀:
《Imagination:電動和智能仍面臨巨大挑戰》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0513/47896.html
#Imagination #IMGSeries4 #IMGB-SeriesBXS
圖形分割問題 在 李傑老師 Facebook 的精選貼文
110學測數學重點來嘍!!!
1.數與式
有理數與無理數/絕對值的數線意義/算幾不等式。
2.多項式
二次函數(極值,恆正,係數的正負判別)/牛頓定理/勘根/虛根成雙/插值多項式。
3.指對數
圖形/對數的定義題(星等,分貝,地震,ph值)/不等式/首尾數(複利,成長率,內插法)與應用。
4.數列級數
等差等比的混合題型/sigma求和應用/複利求和。
5.排列組合
同物排列/排容原理/選排問題/分組分堆/幾何計數(直線數,三角形數,矩形數…)/二項式定理。
6.機率
古典機率(骰子,銅板,數字問題)/條件機率/貝式定理/獨立事件。
7.數據分析
標準差S/相關係數r/迴歸直線/資料的伸縮平移。
8.三角
定義(廣義角)/正餘弦與應用(面積,中線,分角線,偏線,R,r)/二倍角公式/簡易三角測量。
9.直線與圓
斜率/直線的位置關係與分割/線性規劃/圓與線的位置關係/切線的求法。
10.平面向量
加減法概念/共線理論/內積的性質與應用(長度,夾角,正射影)/兩線求夾角(距離)。
11.空間向量
坐標系的設定/外積與面積體積。
12.空間中的平面直線
平面方程式的處理/兩平面求夾角距離/直線與平面的位置關係(交於一點,平行...)。
13.矩陣
乘法與性質/轉移矩陣的判讀/馬可夫鏈/反矩陣(乘法反元素)
14.二次曲線
定義的應用(尤其是兩種曲線的混合命題,共焦點或共頂點…)/求方程式。
請按照上述重點逐一複習,並找試題演練,必可考得佳績!
Go go go & good luck♥
(本文歡迎轉載或分享 請註明出處 謝謝)
圖形分割問題 在 memehongkong Youtube 的最佳解答
關於我講中文的弱點的問題,在討論區的討論應該放回上facebook,因為討論相當有水準,很多網友都相當有見識。但我覺得有時思維還不是很準確,要把件事分割成幾部分去看。首先﹐甚麼是中文的先天性問題,除非改成不是中文,否則是不能改變。第一,中文是全世界唯一非拼音文字。看一個抽象圖形,然後記住那個抽象圖形,然後用這個抽象圖形來思考。而拼音文字是一套密碼,由廿六個字組成不同的密碼,把它加上音,然後聯結一個意義。兩者的進路是不同。我是最近看神經科學家,才豁然大悟,影像思維是直接和快。但相反,要記住一大堆的影像,那是用多了腦內的記憶體。於是難以進入抽象思維,所以中國難以出現抽象思維很厲害的哲學家。這是中國的第一先天問題。
第二,因為中文是單音字。那把字組合而成新字,那好處是少很多字。康熙字典有四萬多字,但牛津字典有幾十萬字。因為把字組合的時候,字本身有其意義,組合成新詞的時候,也帶有舊有的意思,於是很難釐清。而其他語言,作一個新字就沒有了歷史包伏,只是純粹一個解釋,會簡單很多。中文文字是靠組合而來,這是第二個問題。
先天性問題上,是不是所有用中文的人都不能作高度抽象的思維。那又不是,自小去了外國讀書,會用英文思考,或者用數字思考。其實數學是用數字思考,那又是一種抽象思維,所以都是會有人做到,但是比較難。用中文同時可以抽象思維,加上英文去思維。所以中國偉大的科學家,大多是在美國讀書,不是完全做不到,但只是難很多。
另外,還要分開中文後天的問題。我要怎麼解釋給大家聽甚麼叫做後天的問題,剛才講的是原罪,除非不用中文,否則是不可改變,把中文改成拼音,那當然可以吧。但中文改做拼音,就要標聲調,否則讀不準確,於是又要作一個標聲系統去鑑別字的讀音是哪一個調,否則意義就不準確。中文字如果沒有調,意思就不太準確。這是中文不能拼音的理由。
第二,文字很長時間是要來做甚麼功能,因為做了某功能而向那方向發展,於是發展向那功能更仔細。舉例,阿拉斯加長期見到雪,所以他們對雪也有十多種名詞,但我們看雪就只是雪。中國人二千年來,用中文想最多的是想食,所以我們對食很講究,對煮法等都十分精巧。第二個東西是道德。由儒家思想到現在,大家都深研道德,所以我們的道德很複雜,「孝悌忠信禮義廉恥」幾乎在英文找不到相對的字出來,孝,英文會用Filial piety,但其實都有點出入。孝有多層次,中文發展兩千年,主要來講道德和作詩。為何話中文沒可能話很準確和客觀,因為中文沒用來做兩件事。自大憲章以來,英文用來寫法律,寫法律之後,大家會爭論,之後會決定當中的意思,一直發展了七百年,這有齊釋義,每個字的解釋。同一本法律,基本法的中文和英文來看,就會看到分別。英文就是準確。因為法律是要爭辯,之後大家會理清當中的意思,自然愈來愈準確。而準確性又影響回日常的英語。第二,是科學。科學力求客觀,不能帶感性語言。而文就是全部都是感性語言。所以一用中文講道理便吵架,變了傷害和侮辱。科學討論不可以吵架,完全是講道理。這寫科學訓練,由牛頓到現在已四百多年,別人用四百多年來發展。不只是中文,法文意大利文寫科學上來,也比英文差很遠。英文就是客觀很多,因為那科學的基礎,而且也會影回日常生活之中。這是互相影響。這是後天的東西,若去抄人當然會容易一點。因為現在不認真行法治,若大家搞清楚所有東西,減少法律的歧義,過多百年,中文也可以達到英文的水平。這不是不可能,這是後天的問題,而現在的狀況就是不夠客觀,和太感性了,所以不準確
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圖形分割問題 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文
百齡高中拳擊隊與IRS(即時反饋系統)&電子白板
百齡高中圖書館的 E化專科教室,對挽救教學的作用非常的明顯,
透過這些 E化的設備學生玩得不亦樂乎,老師也頓時很有成就感,
只需要先將作者圖像化或影音化,從圖片的世界學生的學習就很直接,
對學習幫助甚巨,此外影音的取得也是一門學問,
學生對YOUTUBE上的影音似乎情有獨鍾,若是能將學習影片上傳至YOUTUBE,對學生的學習定有幫助。
課文學習是學生們覺得最無趣的一個部分,如何讓課文活潑生動自然也是一個課題。
記得 PBL 理論的學習精神,是要學生自己找答案,這部分用在國文尤為適用,
常跟學生講,讀書不讀死書,我讀書不是先讀書,而是先猜書,
如何猜?猜什麼?
一本書的書名就是書的主題,如果今天我是作者,我會如何寫作?
若以台北旅遊為書名,要我來寫,我會猜作者會寫得不外乎陽明山、101、士林夜市等地,
這些都是已經知道的,可能比作者知道的還多還深入,
我不知道的去翻來看看就可以快速的了解此書全貌。
課文如是,課文名稱也是可以猜,你猜黑與白寫得是什麼,如果是你會怎麼寫,
這也和閱讀與寫作能力相關,現在的考試最愛考的也是這樣類型的測驗,就是這樣類型。
原來教國文可以不用照本宣科的教,
而是利用互動學習,可以讓學生學得更活潑,更有自己的感覺,
尤其是國文課,若是無法與該課的作者產生生活經驗上的連結,
自然學的毫無感覺,也就不容易泛起漣漪,若真要記得課文,
也只能說是死記了!
所以若要把國文課上好,數位工具或雲端工具自然是少不了的,
如需對作者的生平認識,可以利用學校購買的 VOD 系統,
VOD上就有一套公視拍的作家身影影集,如高一國文中的再別康橋,
就可以讓孩子先看過作家身影中的徐志摩部分,
這部分即便是給拳擊隊的孩子看完,他們也都能很直覺得對徐志摩有基本認識,
對他生命中的三個女人也就很難忘記。
上課部分可以藉由自編簡報結合電子白板的互動教學,讓課文躍然紙上,
可以更加跳躍的學習,不在只能線性理解。可以把課文分割成幾個片段,
加以圖形化說明,並配合影片與照片輔助,自然就不在是如此抽像乏味,
上國文課自然是一種享受,可以特過作者的生活經驗,擴展學生的眼界,
並融入學生的生活經驗,使學生知道如何讓自己的生命更加的美好,才是學習國文的目的。
原來特殊的孩子的學習是需要一些工具的輔助,成效依然顯著,
誰說他們學不會、學不好,利用電子白板輔以IRS,他們樂於學習,且學的比誰都快,
因為遊戲中的的更好,輸的人要被處罰,罰服地挺生,他的被罰得心服口服,
不用等老師開口,自然有其他同學會出來主持。
後記:
目前這套設備會用的老師少之又少,學校花大錢買了這些設備,沒發揮最大的效益實在浪費,
主要原因應該跟設備的架設與使用實在不易,對非資訊人員來說,實非易事,
所以在購買設備之前,還是要想想買設備容易,操作使用難的問題,
需要專門資訊人員的輔助,對老師教學上會有很大的幫助。
更多內容:
吳老師教學部落格
http://terry55wu.blogspot.com/
Google, IRS, YOUTUEB, 吳清輝老師, 拳擊隊, 百齡高中, 雲端教學, 電子書, 電子白板,VOD,E化專科教室
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圖形分割問題 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
百齡高中拳擊隊與IRS(即時反饋系統)&電子白板
百齡高中圖書館的 E化專科教室,對挽救教學的作用非常的明顯,
透過這些 E化的設備學生玩得不亦樂乎,老師也頓時很有成就感,
只需要先將作者圖像化或影音化,從圖片的世界學生的學習就很直接,
對學習幫助甚巨,此外影音的取得也是一門學問,
學生對YOUTUBE上的影音似乎情有獨鍾,若是能將學習影片上傳至YOUTUBE,對學生的學習定有幫助。
課文學習是學生們覺得最無趣的一個部分,如何讓課文活潑生動自然也是一個課題。
記得 PBL 理論的學習精神,是要學生自己找答案,這部分用在國文尤為適用,
常跟學生講,讀書不讀死書,我讀書不是先讀書,而是先猜書,
如何猜?猜什麼?
一本書的書名就是書的主題,如果今天我是作者,我會如何寫作?
若以台北旅遊為書名,要我來寫,我會猜作者會寫得不外乎陽明山、101、士林夜市等地,
這些都是已經知道的,可能比作者知道的還多還深入,
我不知道的去翻來看看就可以快速的了解此書全貌。
課文如是,課文名稱也是可以猜,你猜黑與白寫得是什麼,如果是你會怎麼寫,
這也和閱讀與寫作能力相關,現在的考試最愛考的也是這樣類型的測驗,就是這樣類型。
原來教國文可以不用照本宣科的教,
而是利用互動學習,可以讓學生學得更活潑,更有自己的感覺,
尤其是國文課,若是無法與該課的作者產生生活經驗上的連結,
自然學的毫無感覺,也就不容易泛起漣漪,若真要記得課文,
也只能說是死記了!
所以若要把國文課上好,數位工具或雲端工具自然是少不了的,
如需對作者的生平認識,可以利用學校購買的 VOD 系統,
VOD上就有一套公視拍的作家身影影集,如高一國文中的再別康橋,
就可以讓孩子先看過作家身影中的徐志摩部分,
這部分即便是給拳擊隊的孩子看完,他們也都能很直覺得對徐志摩有基本認識,
對他生命中的三個女人也就很難忘記。
上課部分可以藉由自編簡報結合電子白板的互動教學,讓課文躍然紙上,
可以更加跳躍的學習,不在只能線性理解。可以把課文分割成幾個片段,
加以圖形化說明,並配合影片與照片輔助,自然就不在是如此抽像乏味,
上國文課自然是一種享受,可以特過作者的生活經驗,擴展學生的眼界,
並融入學生的生活經驗,使學生知道如何讓自己的生命更加的美好,才是學習國文的目的。
原來特殊的孩子的學習是需要一些工具的輔助,成效依然顯著,
誰說他們學不會、學不好,利用電子白板輔以IRS,他們樂於學習,且學的比誰都快,
因為遊戲中的的更好,輸的人要被處罰,罰服地挺生,他的被罰得心服口服,
不用等老師開口,自然有其他同學會出來主持。
後記:
目前這套設備會用的老師少之又少,學校花大錢買了這些設備,沒發揮最大的效益實在浪費,
主要原因應該跟設備的架設與使用實在不易,對非資訊人員來說,實非易事,
所以在購買設備之前,還是要想想買設備容易,操作使用難的問題,
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