- 机器学习微积分一本通(Python版)
- 洪锦魁
- 316字
- 2023-09-21 10:21:38
2-3-2 发散
当函数的自变量取极限趋近于一个值,若函数最后所得到的结果无法趋近于一个值,而是函数的结果变得更大或更小,我们称此为发散(Divergence)。例如:

上述公式如果x值从正值右边趋近于0时,y值将持续变大,最后y值将趋向极限值∞,这种结果我们称为发散。可以使用下列公式表达:

上述x→+0表示是从右边趋近于0,最后发散至∞。
程序实例ch2_4.py:用此节实例设计x值从1.0至0.01的结果。

执行结果

上述相同公式,但是让x值从负值向-0趋近,则整个公式表达如下:

上述x→-0表示是从左边趋近于0,最后发散至-∞。
程序实例ch2_5.py:使用相同程序,但是让x值从 -1向 -0.01趋近,使用图表解释,同时列出结果。为了与前一个程序有区别,笔者特别绘制坐标轴的x轴是从 -1到1,y轴是从 -101到101。

执行结果
