Теоретический минимум по математическому анализу за 1 семестр — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м (бооотать)
 
м
Строка 91: Строка 91:
 
|author=Хаусдорф
 
|author=Хаусдорф
 
|statement=
 
|statement=
Пусть <tex>X</tex> {{Теорема
+
Пусть <tex>X</tex>{{---}} полное метрическое пространство, <tex>K \subset X</tex>, <tex>K</tex> {{---}} замкнуто.  
|author=Хаусдорф
 
|statement=
 
Пусть <tex>X</tex> {{---}} полное метрическое пространство, <tex>K \subset X</tex>, <tex>K</tex> {{---}} замкнуто.
 
Тогда <tex>K</tex> {{---}} компакт <tex>\iff</tex> <tex>K</tex> {{---}} вполне ограниченно.{{---}} полное метрическое пространство, <tex>K \subset X</tex>, <tex>K</tex> {{---}} замкнуто.  
 
 
Тогда <tex>K</tex> {{---}} компакт <tex>\iff</tex> <tex>K</tex> {{---}} вполне ограниченно.
 
Тогда <tex>K</tex> {{---}} компакт <tex>\iff</tex> <tex>K</tex> {{---}} вполне ограниченно.
 
}}
 
}}
Строка 145: Строка 141:
 
14. Определение дифференциала и производной, критерий дифференцируемости.
 
14. Определение дифференциала и производной, критерий дифференцируемости.
  
 +
{{Определение
 +
|definition=
 +
<tex>f</tex> {{---}} '''дифференцируема''' в точке <tex>x</tex>, если <tex>\Delta y = A(x) \Delta x + o(\Delta x)</tex>, где
 +
<tex>o(\Delta x)</tex> {{---}} такая величина, что <tex>\frac{o(\Delta x)}{\Delta x} \to 0</tex> при <tex>\Delta x \to 0</tex>.
 +
Тогда <tex>A(x)\Delta x</tex> называют '''дифференциалом''' в точке <tex>x</tex>.
 +
Также обозначают <tex>A(x) \Delta x = df(x, \Delta x) = dy</tex>.
 +
}}
 +
 +
{{Утверждение
 +
|statement=
 +
Функция дифференцируема <tex>\iff \, \exists \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{\Delta y}{\Delta x} = A(x)</tex>.
 +
|proof=
 +
Если функция дифференцируема, то <tex>\frac{\Delta y}{\Delta x} = A(x) + \frac{o(\Delta x)}{\Delta x}</tex>,
 +
где <tex>\frac{o(\Delta x)}{\Delta x}</tex> {{---}}  бесконечно малая.
 +
}}
 +
 +
{{Определение
 +
|definition=
 +
<tex>f'(x) = \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{\Delta y}{\Delta x}</tex>
 +
}}
  
 +
15. Производная сложной функции.
  
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
Дифференцирование сложной функции
 +
|statement=
 +
Пусть <tex>y = f(x)</tex> дифференцируема в точке <tex>x_0</tex>, <tex>y_0 = f(x_0)</tex>. Пусть <tex>z = g(y)</tex> дифференцируема в <tex>y_0</tex>. Тогда в некоторой окрестности <tex>x_0</tex> корректно определена сложная функция <tex>z = g(f(x))</tex> и её производная равна <tex>z' = g'(y_0)f'(x_0)</tex>.
 +
}}
  
15. Производная сложной.
 
 
16. Теорема Ферма о значении производной в экстремальной точке.
 
16. Теорема Ферма о значении производной в экстремальной точке.
 +
 +
{{Теорема
 +
|author=
 +
Ферма
 +
|statement=
 +
Пусть <tex> f(x) </tex> существует и дифференцируема в <tex> O(x_0) </tex>, и <tex> x_0 </tex> {{---}} точка локального экстремума. Тогда <tex> f'(x_0) = 0.</tex>
 +
}}
 +
 
17. Теорема Ролля о нулях производной.
 
17. Теорема Ролля о нулях производной.
 +
 +
{{Теорема
 +
|author=
 +
Ролль
 +
|statement=
 +
Пусть <tex> f(x) </tex> непрерывна на <tex> [a; b] </tex>, дифференцируема на <tex>(a, b)</tex> и <tex>f(a) = f(b)</tex>. Тогда существует точка <tex> c \in (a; b)</tex>, такая, что <tex> f'(c) = 0</tex>.
 +
}}
 +
 
18. Формула конечных приращений Лагранжа.
 
18. Формула конечных приращений Лагранжа.
 +
 +
{{Теорема
 +
|author=
 +
Лагранж
 +
|statement=
 +
Пусть <tex> f </tex> непрерывна на <tex> [a; b] </tex> и дифференцируема на <tex> (a; b) </tex>. Тогда <tex> \exists c \in (a; b): </tex> <tex dpi = '150'> \frac{f(b) - f(a)}{b - a} </tex> <tex> = f'(c) </tex>
 +
}}
 +
 
19. Правило Лопиталя раскрытия неопределенностей.
 
19. Правило Лопиталя раскрытия неопределенностей.
 +
 +
{{Теорема
 +
|author=
 +
правило Лопиталя
 +
|statement=
 +
Если при <tex>x \rightarrow a</tex> <tex dpi = '150'>\frac{f(x)}{g(x)} = \frac{0}{0} </tex>, то <tex dpi = '150'> \lim\limits_{x \rightarrow a} \frac{f(x)}{g(x)} = \lim\limits_{x \rightarrow a} \frac{f'(x)}{g'(x)} </tex>
 +
}}
 +
 
20. Формула Тейлора с остатком Лагранжа.
 
20. Формула Тейлора с остатком Лагранжа.
 +
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
Лагранж
 +
|statement=
 +
Пусть <tex>f</tex> <tex>n + 1</tex> раз дифференцируема в окрестности точки <tex>x_0</tex>.
 +
Тогда <tex dpi=140>\forall x \in V(x_0)\ \exists c_x \in (x_0; x) \cup (x; x_0) \ : f(x)</tex> <tex dpi=140>= \sum\limits_{k = 0}^{n} \frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}(x - x_0)^k +
 +
\frac{f^{(n + 1)}(c_x)}{(n + 1)!} (x - x_0)^{n + 1}
 +
</tex>
 +
 +
<tex>c_x = x_0 + \Theta(x - x_0), \quad \Theta \in (0; 1)</tex>
 +
 +
<tex>f(x)</tex> {{---}} формула Тейлора с остатком по Лагранжу.
 +
}}
 +
 
21. Интерполяционная формула Лагранжа и ее остаток.
 
21. Интерполяционная формула Лагранжа и ее остаток.
 +
 +
{{Определение
 +
|definition=
 +
Фундаментальные полиномы <tex>\Phi_j(x)</tex> степени не выше <tex>n</tex> &mdash; полиномы, отвечающие заданной
 +
системе узлов <tex>x_0 < x_1 < x_2 <\ldots < x_n</tex> такие, что
 +
<tex>
 +
\Phi_j(x_k) = \left\{
 +
\begin{aligned}
 +
1 & ,\quad k = j\\
 +
0 & ,\quad k \ne j\\
 +
\end{aligned}\right.
 +
</tex>.
 +
}}
 +
 +
Для его построения обозначим за <tex>\omega_n(x) = \prod\limits_{j = 0}^n (x - x_j)</tex>. Это полином степени <tex>n + 1</tex>.
 +
 +
Обозначим <tex>L_n(x) = \sum\limits_{j = 0}^n y_j \Phi_j(x)</tex>.
 +
 +
<tex>L_n(x_k) = \sum\limits_{j = 0}^n y_j \Phi_j(x_k) = y_k \Phi_k(x_k) = y_k</tex>.
 +
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
Лагранжа
 +
|statement=
 +
Пусть <tex>f</tex> <tex>n + 1</tex> раз дифференцируема на <tex>\langle a; b\rangle</tex>. На этом промежутке задана система узлов.
 +
Тогда для соответственного интерполяционного полинома Лагранжа выполняется равенство
 +
<tex>f(x) = L_n(x) + \frac{f^{(n + 1)}(c_x)}{(n+1)!} \cdot \omega_n(x)</tex>, где <tex>c_x</tex> &mdash; некоторая точка из <tex>\langle a; b \rangle</tex>, зависящая от <tex>x</tex>.
 +
}}
 +
 
22. Определение выпуклой функции, неравенство Иенсена.
 
22. Определение выпуклой функции, неравенство Иенсена.
 +
 +
{{Определение
 +
|definition=
 +
Пусть [[Отображения|функция]] <tex>f(x)</tex> задана на <tex>[a; b]</tex>. Тогда она выпукла вверх на этом отрезке, если
 +
<tex>\forall x_1, x_2 \in [a; b] \forall \alpha \in [0; 1] \quad \alpha f(x_1) + (1 - \alpha) f(x_2) \leq f(\alpha x_1 + (1 - \alpha)x_2)</tex>.
 +
Если же всё время неравенство противоположно, то функция называется выпуклой вниз.
 +
}}
 +
 +
В силу того, что было сказано о выпуклой комбинации, определение корректно: <tex>\alpha x_1 + (1 - \alpha)x_2 \in [a; b]</tex>.
 +
Геометрической смысл этого факта состоит в том, что для выпуклой вверх функции её график будет лежать выше хорды.
 +
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
Неравенство Йенсена
 +
|statement=
 +
Пусть <tex>f(x)</tex> выпукла вверх на <tex>[a; b]</tex>. Тогда <tex>\forall x_1, x_2 \ldots x_n \in [a; b]</tex> и их выпуклой комбинации выполнено неравенство
 +
<tex>\sum\limits_{k = 1}^n \alpha_k f(x_k) \leq f\left(\sum\limits_{k = 1}^n \alpha_k x_k\right)</tex>.
 +
}}
 +
 
23. Неравенство Гельдера для сумм.
 
23. Неравенство Гельдера для сумм.
 +
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
Гёльдера
 +
|statement=
 +
Пусть <tex>a_1, a_2 \ldots a_n, b_1, b_2 \ldots b_n > 0</tex>, <tex>p > 1</tex>, <tex dpi = "150">\frac1p + \frac1q = 1</tex>
 +
Тогда
 +
<tex>
 +
\sum\limits_{k=1}^n a_k b_k \leq
 +
\left(\sum\limits_{k = 1}^n a_k^p \right)^{1/p}
 +
\left(\sum\limits_{k = 1}^n b_k^q \right)^{1/q}
 +
</tex>
 +
}}
 +
 
24. Неравенство Минковского для сумм.
 
24. Неравенство Минковского для сумм.
 +
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
Минковского
 +
|statement=
 +
Пусть снова <tex>a_1; a_2 \ldots a_n > 0</tex>, <tex>b_1; b_2 \ldots b_n > 0</tex>, <tex>p \ge 1</tex>.
 +
 +
Тогда
 +
<tex>
 +
\left(\sum\limits_{k = 1}^n (a_k + b_k)^p \right)^{1/p} \leq
 +
\left(\sum\limits_{k = 1}^n a_k^p\right)^{1/p} + \left(\sum\limits_{k = 1}^n b_k^p\right)^{1/p}
 +
</tex>
 +
}}
 +
 
25. Теорема о выпуклом модуле непрерывности.
 
25. Теорема о выпуклом модуле непрерывности.
 +
 +
Класс модулей непрерывности обозначим <tex>\Omega</tex>. Класс выпуклых вверх модулей непрерывности обозначим <tex>\Omega^*</tex>.
 +
 +
{{Утверждение
 +
|statement=
 +
Пусть имеется семейство выпуклых функций <tex>F_\alpha(t), \alpha \in A</tex>. Тогда <tex>f(t) = \inf\limits_{\alpha \in A} f_{\alpha} (t)</tex> &mdash; также выпуклая функция.
 +
}}
 +
 +
{{Теорема
 +
|about=
 +
о выпуклом модуле непрерывности
 +
|statement=
 +
Пусть <tex>\omega \in \Omega</tex>. Тогда существует <tex>\omega^* \in \Omega^*</tex> такая, что <tex>\forall \lambda, t \ge 0</tex>
 +
:<tex>\omega(\lambda t) \le \omega^* (\lambda t) \le (1 + \lambda) \cdot \omega(t)</tex>
 +
}}
 +
 
26. Полиномы и теорема Бернштейна.
 
26. Полиномы и теорема Бернштейна.
 +
 +
 +
 
27. Неопределенный интеграл: линейность, замена переменной интегрирования,
 
27. Неопределенный интеграл: линейность, замена переменной интегрирования,
 
формула интегрирования по частям.
 
формула интегрирования по частям.

Версия 06:32, 23 января 2011

1. Аксиома непрерывности в множестве вещественных чисел, точные грани числовых множеств.

2. Принцип вложенных отрезков.


Определение:
Пусть дана система отрезков: [math] a_n \le b_n, \Delta_n = [a_n, b_n] [/math]

[math] \forall n \in \mathbb N: \Delta_{n+1} \subset \Delta_n [/math]

Тогда эта система отрезков называется вложенной.


3. Определение предела последовательности.


Определение:
Число [math] a \in \mathbb R [/math] называется пределом последовательности [math] a_n [/math], если:

[math] \forall \varepsilon \gt 0, \exists n_0 \in \mathbb N: \forall n \gt n_0: |a_n - a| \lt \varepsilon [/math]

Записывают: [math] a = \lim\limits_{n \rightarrow \infty} a_n [/math]


4. Теорема Вейерштрасса о монотонных последовательностях.

Теорема (Вейерштрасс):
Пусть [math] a_n \uparrow [/math] и [math] a_n [/math] ограничена сверху. Тогда она сходится. (Аналогично, если [math] a_n \downarrow [/math], [math] a_n [/math] — ограничена снизу).

5. Число е.

[math] \exists \lim\limits_{n \rightarrow \infty} (1 + \frac 1n)^n [/math]. Его обозначают числом [math] e [/math].

6. Теорема Больцано-Вейерштрасса.

Теорема (Больцано):
Из любой ограниченной последовательности можно выделить сходящуюся подпоследовательность

7. Теорема Коши о сходящихся в себе последовательностях.

Теорема (Коши):
Если числовая последовательность сходится в себе, то она сходится.

8. Определение МП, открытые и замкнутые множества в МП.

Если на [math]X[/math] определена метрика, то пара [math](X, \rho)[/math] называется метрическим пространством, аббревиатура — МП.


Определение:
Пусть [math] (X, \rho) [/math] — метрическое пространство, пусть [math]\ \ r \in \mathbb{R},\ r \gt 0,\ a \in X [/math], тогда открытый шар радиуса [math]\ r\ [/math] в точке [math]\ a\ [/math] — это множество [math] V_r(a) = \{x \in X| \rho(x, a) \lt r \} [/math]


Определение:
Множество [math] G \subset X [/math] называется открытым в метрическом пространстве, если его можно записать как некоторое объединение открытых шаров (в общем случае объединение может состоять из несчетного числа шаров).
[math] \tau [/math] — класс открытых множеств.
[math] \tau = \{ G [/math] — открытые в МП [math](X, \rho) \}[/math]


Определение:
Множество [math]F[/math] называется замкнутым в МП[math](X, \rho)[/math], если [math] \overline F = X \backslash F [/math] — открыто.


9. Компакты в МП, теорема Хаусдорфа.


Определение:
Множество ограниченное, если его можно поместить в шар.


Определение:
Пусть [math] (X, \rho) [/math] — МП. [math] K \in X [/math] является компактом в X, если из любой последовательности точек принадлежащих K можно выделить сходящуюся подпоследовательность [math] x_n: \lim x_n \in K [/math].


Утверждение:
Легко видеть что если K — компакт, то оно ограниченное, замкнутое. Обратное в общем случае не верно.
Теорема (Хаусдорф):
Пусть [math]X[/math]— полное метрическое пространство, [math]K \subset X[/math], [math]K[/math] — замкнуто. Тогда [math]K[/math] — компакт [math]\iff[/math] [math]K[/math] — вполне ограниченно.

10. Предел отображения в МП.


Определение:
[math] x_n \rightarrow x [/math] в МП [math](X, \rho)[/math], если:
  1. [math]\ \lim\limits_{n \rightarrow \infty} \rho(x_n, x) = 0\ [/math] , или
  2. [math]\forall \varepsilon \gt 0, \exists N \in \mathbb{N}, \forall n \gt N \Rightarrow \rho(x_n, x) \lt \varepsilon [/math]
или
[math]\forall \varepsilon \gt 0, \exists N \in \mathbb{N}, \forall n \gt N: x_n \in V_\varepsilon(x)[/math], где [math] V_\varepsilon(x) = \{ y: \rho(y, x) \lt \varepsilon \} [/math], то есть открытый шар радиуса [math]\ \varepsilon[/math] с центром в точке [math]\ x[/math]


11. Теорема Кантора о равномерной непрерывности.

Теорема (Кантор):
Пусть даны МП [math] (X, \rho), (Y, \rho)[/math], [math] K \subset X[/math] - компакт, [math] f: K \rightarrow Y [/math] - непрерывное отображение. Тогда [math] f [/math] также и равномерно непрерывное на [math] K [/math].

12. Теорема Вейерштрасса об экстремумах.

Теорема (Вейерштрасс):
Пусть [math] f: K \rightarrow \mathbb R [/math] — непрерывная функция на компакте [math] K [/math]. Тогда существуют такие [math] x_1, x_2 [/math], что [math] f(x_1) = \inf\limits_{K}f, f(x_2) = \sup\limits_{K}f [/math].

13. Теорема Коши о промежуточных значениях.

Теорема (Коши, о промежуточных значениях функции):
Пусть [math] f: \mathbb R \rightarrow \mathbb R [/math] — непрерывная функция на [math] [a; b], f(a) = A, f(b) = B[/math], для определенности считаем, что [math] A \lt B [/math]. Тогда [math] \forall D: A \lt D \lt B\ \exists d \in (a; b): f(d) = D [/math].

14. Определение дифференциала и производной, критерий дифференцируемости.


Определение:
[math]f[/math]дифференцируема в точке [math]x[/math], если [math]\Delta y = A(x) \Delta x + o(\Delta x)[/math], где

[math]o(\Delta x)[/math] — такая величина, что [math]\frac{o(\Delta x)}{\Delta x} \to 0[/math] при [math]\Delta x \to 0[/math]. Тогда [math]A(x)\Delta x[/math] называют дифференциалом в точке [math]x[/math].

Также обозначают [math]A(x) \Delta x = df(x, \Delta x) = dy[/math].


Утверждение:
Функция дифференцируема [math]\iff \, \exists \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{\Delta y}{\Delta x} = A(x)[/math].
[math]\triangleright[/math]

Если функция дифференцируема, то [math]\frac{\Delta y}{\Delta x} = A(x) + \frac{o(\Delta x)}{\Delta x}[/math],

где [math]\frac{o(\Delta x)}{\Delta x}[/math] — бесконечно малая.
[math]\triangleleft[/math]


Определение:
[math]f'(x) = \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{\Delta y}{\Delta x}[/math]


15. Производная сложной функции.

Теорема (Дифференцирование сложной функции):
Пусть [math]y = f(x)[/math] дифференцируема в точке [math]x_0[/math], [math]y_0 = f(x_0)[/math]. Пусть [math]z = g(y)[/math] дифференцируема в [math]y_0[/math]. Тогда в некоторой окрестности [math]x_0[/math] корректно определена сложная функция [math]z = g(f(x))[/math] и её производная равна [math]z' = g'(y_0)f'(x_0)[/math].

16. Теорема Ферма о значении производной в экстремальной точке.

Теорема (Ферма):
Пусть [math] f(x) [/math] существует и дифференцируема в [math] O(x_0) [/math], и [math] x_0 [/math] — точка локального экстремума. Тогда [math] f'(x_0) = 0.[/math]

17. Теорема Ролля о нулях производной.

Теорема (Ролль):
Пусть [math] f(x) [/math] непрерывна на [math] [a; b] [/math], дифференцируема на [math](a, b)[/math] и [math]f(a) = f(b)[/math]. Тогда существует точка [math] c \in (a; b)[/math], такая, что [math] f'(c) = 0[/math].

18. Формула конечных приращений Лагранжа.

Теорема (Лагранж):
Пусть [math] f [/math] непрерывна на [math] [a; b] [/math] и дифференцируема на [math] (a; b) [/math]. Тогда [math] \exists c \in (a; b): [/math] [math] \frac{f(b) - f(a)}{b - a} [/math] [math] = f'(c) [/math]

19. Правило Лопиталя раскрытия неопределенностей.

Теорема (правило Лопиталя):
Если при [math]x \rightarrow a[/math] [math]\frac{f(x)}{g(x)} = \frac{0}{0} [/math], то [math] \lim\limits_{x \rightarrow a} \frac{f(x)}{g(x)} = \lim\limits_{x \rightarrow a} \frac{f'(x)}{g'(x)} [/math]

20. Формула Тейлора с остатком Лагранжа.

Теорема (Лагранж):
Пусть [math]f[/math] [math]n + 1[/math] раз дифференцируема в окрестности точки [math]x_0[/math].

Тогда [math]\forall x \in V(x_0)\ \exists c_x \in (x_0; x) \cup (x; x_0) \ : f(x)[/math] [math]= \sum\limits_{k = 0}^{n} \frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}(x - x_0)^k + \frac{f^{(n + 1)}(c_x)}{(n + 1)!} (x - x_0)^{n + 1} [/math]

[math]c_x = x_0 + \Theta(x - x_0), \quad \Theta \in (0; 1)[/math]

[math]f(x)[/math] — формула Тейлора с остатком по Лагранжу.

21. Интерполяционная формула Лагранжа и ее остаток.


Определение:
Фундаментальные полиномы [math]\Phi_j(x)[/math] степени не выше [math]n[/math] — полиномы, отвечающие заданной

системе узлов [math]x_0 \lt x_1 \lt x_2 \lt \ldots \lt x_n[/math] такие, что

[math] \Phi_j(x_k) = \left\{ \begin{aligned} 1 & ,\quad k = j\\ 0 & ,\quad k \ne j\\ \end{aligned}\right. [/math].


Для его построения обозначим за [math]\omega_n(x) = \prod\limits_{j = 0}^n (x - x_j)[/math]. Это полином степени [math]n + 1[/math].

Обозначим [math]L_n(x) = \sum\limits_{j = 0}^n y_j \Phi_j(x)[/math].

[math]L_n(x_k) = \sum\limits_{j = 0}^n y_j \Phi_j(x_k) = y_k \Phi_k(x_k) = y_k[/math].

Теорема (Лагранжа):
Пусть [math]f[/math] [math]n + 1[/math] раз дифференцируема на [math]\langle a; b\rangle[/math]. На этом промежутке задана система узлов.

Тогда для соответственного интерполяционного полинома Лагранжа выполняется равенство

[math]f(x) = L_n(x) + \frac{f^{(n + 1)}(c_x)}{(n+1)!} \cdot \omega_n(x)[/math], где [math]c_x[/math] — некоторая точка из [math]\langle a; b \rangle[/math], зависящая от [math]x[/math].

22. Определение выпуклой функции, неравенство Иенсена.


Определение:
Пусть функция [math]f(x)[/math] задана на [math][a; b][/math]. Тогда она выпукла вверх на этом отрезке, если

[math]\forall x_1, x_2 \in [a; b] \forall \alpha \in [0; 1] \quad \alpha f(x_1) + (1 - \alpha) f(x_2) \leq f(\alpha x_1 + (1 - \alpha)x_2)[/math].

Если же всё время неравенство противоположно, то функция называется выпуклой вниз.


В силу того, что было сказано о выпуклой комбинации, определение корректно: [math]\alpha x_1 + (1 - \alpha)x_2 \in [a; b][/math]. Геометрической смысл этого факта состоит в том, что для выпуклой вверх функции её график будет лежать выше хорды.

Теорема (Неравенство Йенсена):
Пусть [math]f(x)[/math] выпукла вверх на [math][a; b][/math]. Тогда [math]\forall x_1, x_2 \ldots x_n \in [a; b][/math] и их выпуклой комбинации выполнено неравенство [math]\sum\limits_{k = 1}^n \alpha_k f(x_k) \leq f\left(\sum\limits_{k = 1}^n \alpha_k x_k\right)[/math].

23. Неравенство Гельдера для сумм.

Теорема (Гёльдера):
Пусть [math]a_1, a_2 \ldots a_n, b_1, b_2 \ldots b_n \gt 0[/math], [math]p \gt 1[/math], [math]\frac1p + \frac1q = 1[/math]

Тогда

[math] \sum\limits_{k=1}^n a_k b_k \leq \left(\sum\limits_{k = 1}^n a_k^p \right)^{1/p} \left(\sum\limits_{k = 1}^n b_k^q \right)^{1/q} [/math]

24. Неравенство Минковского для сумм.

Теорема (Минковского):
Пусть снова [math]a_1; a_2 \ldots a_n \gt 0[/math], [math]b_1; b_2 \ldots b_n \gt 0[/math], [math]p \ge 1[/math].

Тогда

[math] \left(\sum\limits_{k = 1}^n (a_k + b_k)^p \right)^{1/p} \leq \left(\sum\limits_{k = 1}^n a_k^p\right)^{1/p} + \left(\sum\limits_{k = 1}^n b_k^p\right)^{1/p} [/math]

25. Теорема о выпуклом модуле непрерывности.

Класс модулей непрерывности обозначим [math]\Omega[/math]. Класс выпуклых вверх модулей непрерывности обозначим [math]\Omega^*[/math].

Утверждение:
Пусть имеется семейство выпуклых функций [math]F_\alpha(t), \alpha \in A[/math]. Тогда [math]f(t) = \inf\limits_{\alpha \in A} f_{\alpha} (t)[/math] — также выпуклая функция.
Теорема (о выпуклом модуле непрерывности):
Пусть [math]\omega \in \Omega[/math]. Тогда существует [math]\omega^* \in \Omega^*[/math] такая, что [math]\forall \lambda, t \ge 0[/math]
[math]\omega(\lambda t) \le \omega^* (\lambda t) \le (1 + \lambda) \cdot \omega(t)[/math]

26. Полиномы и теорема Бернштейна.


27. Неопределенный интеграл: линейность, замена переменной интегрирования, формула интегрирования по частям. 28. Интегральные суммы Римана, необходимое условие интегрируемости. 29. Критерий интегрируемости по Риману. 30. Теорема Барроу. 31. Формула Ньютона-Лейбница. 32. Критерий сходимости несобственных интегралов. 33. Остаток формулы Тейлора в интегральной форме. 34. Определение суммы числового ряда. Необходимый признак и критерий Коши сходимости ряда. 35. Интегральный признак Коши сходимости рядов. 36. Ряды и теорема Лейбница. 37. Теорема Мертенса о произведении рядов по Коши.