AsymptoticLess[f,g,xx*]
给出当 xx* 时
或
的条件.
AsymptoticLess[f,g,{x1,…,xn}{
,…,
}]
给出当 {x1,…,xn}{
,…,
} 时
或
的条件.
AsymptoticLess
AsymptoticLess[f,g,xx*]
给出当 xx* 时
或
的条件.
AsymptoticLess[f,g,{x1,…,xn}{
,…,
}]
给出当 {x1,…,xn}{
,…,
} 时
或
的条件.
更多信息和选项
- 渐近小于也被表示为 f 是 g 的小写的 o,f 的大小小于 g,f 比 g 增长得慢,g 强于 f. 经常从上下文中估计点 x*.
- 渐近小于是一种排序关系,意味着对于所有常数
,当 x 靠近 x* 时,
. - 典型的用途包括表示函数和序列在一些点附近的简单严格上界. 它经常用于方程的解,并给出计算复杂度的简单严格上界.
- 对于有限极限点 x* 和 {
,…,
}: -
AsymptoticLess[f[x],g[x],xx*] 对于所有的
,存在
使得
意味着
成立AsymptoticLess[f[x1,…,xn],g[x1,…,xn],{x1,…,xn}{
,…,
}]对于所有的
,存在
使得
意味着
成立 - 对于无限极限点:
-
AsymptoticLess[f[x],g[x],x∞] 对于所有的
,存在
使得
意味着
成立AsymptoticLess[f[x1,…,xn],g[x1,…,xn],{x1,…,xn}{∞,…,∞}] 对于所有的
,存在
使得
意味着
成立 - 在 x* 附近 g[x] 的值不为无限个零时,当且仅当 Limit[Abs[f[x]/g[x]],xx*]0 成立时, AsymptoticLess[f[x],g[x],xx*] 才存在.
- 可以给出下列选项:
-
Assumptions $Assumptions 对参数的设定 Direction Reals 趋近极限点的方向 GenerateConditions Automatic 对参数生成条件 Method Automatic 所使用的方法 PerformanceGoal "Quality" 优化目标 - Direction 的可能设置包括:
-
Reals or "TwoSided" 从两个实方向 "FromAbove" or -1 从上面或较大的值 "FromBelow" or +1 从下面或较小的值 Complexes 从所有复方向 Exp[ θ] 从方向 
{dir1,…,dirn} 对变量 xi 分别使用方向 diri - 在 x* 处的 DirectionExp[ θ] 表示接近极限点 x* 的曲线的方向切线.
- GenerateConditions 的可能设置包括:
-
Automatic 只给出非通用条件 True 所有条件 False 不给出条件 None 如果需要条件则不经计算直接返回 - PerformanceGoal 的可能设置包括 $PerformanceGoal、"Quality" 和 "Speed". 当设置为 "Quality" 时,AsymptoticLess 通常可以解出更多的问题或者产生更简单的结果,但是可能会耗费更多的时间和内存.
范例
打开所有单元 关闭所有单元基本范例 (2)
AsymptoticLess[x, x ^ 2, x -> ∞]Plot[{x, x ^ 2}, {x, 0, 10}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticLess[x + y, x ^ 2 + y ^ 2, {x, y} -> ∞]Plot3D[{x + y, x ^ 2 + y ^ 2}, {x, 0, 10}, {y, 0, 10}, PlotLegends -> "Expressions"]范围 (9)
AsymptoticLess[x, -x ^ 2, x -> ∞]AsymptoticLess[(1/x), (1/x^2), x -> 0]答案可能是布尔表达式,而不是明确的 True 或 False:
AsymptoticLess[Sinh[p(x - 2)], Sin[x - 2], x -> 2]AsymptoticLess[(1/(x - 1)^p), (10/x - 1), x -> 1]AsymptoticLess[x^4, x^2 UnitStep[x], x -> 0]AsymptoticLess[x^4, x^2 UnitStep[x], x -> 0, Direction -> "FromAbove"]AsymptoticLess[x^4, x^2 UnitStep[x], x -> 0, Direction -> "FromBelow"]Plot[{x^4, x^2UnitStep[x]}, {x, -1, 1}, PlotTheme -> {"DashedLines", "Detailed"}]像 Sqrt 这样的函数可能在负实数的两个实数方向上具有相同的关系:
AsymptoticLess[(Sqrt[z] - I)^3, (z + 1), z -> -1]AsymptoticLess[(Sqrt[z] - I)^3, (z + 1), z -> -1, Direction -> -I]AsymptoticLess[(Sqrt[z] - I)^3, (z + 1), z -> -1, Direction -> I]这是由于在与坐标轴相交时 Sqrt 的虚部的符号发生了反转:
TableForm[Table[{-1 + Δ, Sqrt[-1 + Δ], Abs[Sqrt[-1 + Δ] - I]}, {Δ, {0.01, -0.01, 0.01I, -0.01I}}], TableHeadings -> {None, {z, Sqrt[z], HoldForm@Abs[Sqrt[z] - I]}}]AsymptoticLess[(Sqrt[z] - I)^3, (z + 1), z -> -1, Direction -> Complexes]Plot[{Abs[ (-1 + Δz/(Sqrt[-1 + Δz] - I)^3)], Abs[ (-1 + I Δz/(Sqrt[-1 + I Δz] - I)^3)]}, {Δz, -1, 1}, IconizedObject[«plot options»]]AsymptoticLess[(x - 1)^2(y - 2), Sin[ x]Cos[3y / 4], {x, y} -> {1, 2}]Plot3D[{Abs[(x - 1)^2(y - 2)], Abs[Sin[ x]Cos[ 3y / 2]]}, {x, y}∈Disk[{1, 2}, .9], PlotTheme -> "Detailed"]AsymptoticLess[ Exp[x]Log[y], x y, {x, y} -> {-∞, ∞}]AsymptoticLess[Sinh[x]y, Sinh[a x]y ^ n, {x, y} -> {∞, 1}]选项 (10)
Assumptions (1)
用 Assumptions 为参数指定条件:
AsymptoticLess[1, x ^ a, x -> 0, Assumptions -> a ≥ 0]AsymptoticLess[1, x ^ a, x -> 0, Assumptions -> a < 0]Direction (5)
AsymptoticLess[x Sin[x], x UnitStep[x], x -> 0, Direction -> "FromBelow"]AsymptoticLess[x Sin[x], x UnitStep[x], x -> 0, Direction -> 1]AsymptoticLess[x Sin[x], x UnitStep[x], x -> 0, Direction -> "FromAbove"]AsymptoticLess[x Sin[x], x UnitStep[x], x -> 0, Direction -> -1]AsymptoticLess[4Cos[x / 2](x - 2), FractionalPart[x ^ 2]Sin[x], x -> 2, Direction -> "FromBelow"]AsymptoticLess[4Cos[x / 2](x - 2), FractionalPart[x ^ 2]Sin[x], x -> 2, Direction -> "FromAbove"]AsymptoticLess[4Cos[x / 2](x - 2), FractionalPart[x ^ 2]Sin[x], x -> 2, Direction -> "TwoSided"]Plot[{4Cos[x / 2](x - 2), FractionalPart[x ^ 2]Sin[x], Abs[4Cos[x / 2](x - 2) / FractionalPart[x ^ 2]Sin[x]]}, {x, 1.5, 2.5}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticLess[Tan[x], ((2/2x - π))^2, x -> π / 2, Direction -> "FromBelow"]AsymptoticLessEqual[Tan[x], ((2/2x - π))^2, x -> π / 2, Direction -> "FromAbove"]AsymptoticLessEqual[Tan[x], ((2/2x - π))^2, x -> π / 2, Direction -> ℝ]AsymptoticLessEqual[Tan[x], ((2/2x - π))^2, x -> π / 2, Direction -> ℂ]AsymptoticLess[ Sqrt[x - 1] - I, Sqrt[Tanh[x]], x -> 0, Direction -> +I]AsymptoticLess[ Sqrt[x - 1] - I, Sqrt[Tanh[x]], x -> 0, Direction -> -I]AsymptoticLess[ Sqrt[x - 1] - I, Sqrt[Tanh[x]], x -> 0, Direction -> Reals]AsymptoticLess[ Sqrt[x - 1] - I, Sqrt[Tanh[x]], x -> 0, Direction -> Complexes]f[x_, y_] := Sin[x y]g[x_, y_] := x + Abs[y]AsymptoticLess[f[x, y], g[x, y], {x, y} -> {0, 0}, Direction -> "FromAbove"]AsymptoticLess[f[x, y], g[x, y], {x, y} -> {0, 0}, Direction -> {"FromAbove", "FromAbove"}]AsymptoticLess[f[x, y], g[x, y], {x, y} -> {0, 0}, Direction -> {"FromBelow", "FromAbove"}]AsymptoticLess[f[x, y], g[x, y], {x, y} -> {0, 0}, Direction -> {"FromAbove", Reals}]AsymptoticLess[f[x, y], g[x, y], {x, y} -> {0, 0}, Direction -> {Reals, "FromBelow"}]DensityPlot[Abs[f[x, y] / g[x, y]], {x, -1, 1}, {y, -1, 1}, PlotLegends -> Automatic, ClippingStyle -> Automatic]//QuietGenerateConditions (3)
AsymptoticLess[x ^ n, 1, x -> 0, GenerateConditions -> False]AsymptoticLessEqual[x ^ n, 1, x -> 0]AsymptoticLess[Exp[-a x], 1, x -> ∞, GenerateConditions -> None]AsymptoticLess[Exp[-a x], 1, x -> ∞]AsymptoticLess[x y, (x - a)^2 + y^2, {x, y} -> {0, 0}]当 GenerateConditions->True 时,非通用条件也要报告:
AsymptoticLess[x y, (x - a)^2 + y^2, {x, y} -> {0, 0}, GenerateConditions -> True]PerformanceGoal (1)
用 PerformanceGoal 来避免潜在的巨量计算:
f = 2 y z^2 - z^3 + y (x - 2 y + 3 z)^2 - z (x - 2 y + 3 z)^2;
g = y^2 - 2 y z + z^2 - y (x - 2 y + 3 z) + z (x - 2 y + 3 z) + (x - 2 y + 3 z)^2;AsymptoticLess[f, g, {x, y, z} -> {0, 0, 0}, PerformanceGoal -> "Speed"]//AbsoluteTimingAsymptoticEqual[f, g, {x, y, z} -> {0, 0, 0}]//AbsoluteTiming应用 (18)
基本应用 (4)
{AsymptoticLess[x^3, x^2, x -> 0], AsymptoticLess[x^2, x, x -> 0], AsymptoticLess[x^1, x^0, x -> 0]}AsymptoticLess[x^k, x^l, x -> 0, Assumptions -> {k, l}∈ℤ && k > l ≥ 0]Plot[{1, Abs[x], Abs[x^2], Abs[x^3]}, {x, -1, 1}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticLess[x^k, x^l, x -> 0, Assumptions -> k > l]Plot[{Abs[1 / x], Abs[1 / Sqrt[x]], 1, Abs[Sqrt[x]], Abs[x]}, {x, -1, 1}, PlotLegends -> "Expressions"]{AsymptoticLess[1, x, x -> ∞], AsymptoticLess[x, x^2, x -> ∞], AsymptoticLess[x^2, x^3, x -> ∞]}AsymptoticLess[x^k, x^l, x -> ∞, Assumptions -> {k, l}∈ℤ && 0 ≤ k < l]LogPlot[{1, Abs[x], Abs[x^2], Abs[x^3]}, {x, 10, 100}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticLess[x^k, x^l, x -> ∞, Assumptions -> k < l]LogPlot[{Abs[1 / x], Abs[1 / Sqrt[x]], 1, Abs[Sqrt[x]], Abs[x]}, {x, 10, 100}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticLess[x^2Sin[1 / x], x, x -> 0]Plot[{Abs[x^2Sin[1 / x]], Abs[x], x^2}, {x, -2 / 3, 2 / 3}, PlotStyle -> {Automatic, Automatic, Dashed}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticLess[x, x^2(Sin[x] + 2), x -> ∞]LogPlot[{x, x^2(Sin[x] + 2)}, {x, 1, 100}, PlotLegends -> "Expressions"]绝对误差和相对误差 (2)
当
时,如果
,则函数
以较小的绝对误差逼近
. 证明当
时,
以较小的绝对误差逼近
:
AsymptoticLess[Exp[x] - 1, 1, x -> 0]AsymptoticLess[Exp[x] - (1 + x), 1, x -> 0]AsymptoticLess[Cosh[x] - Exp[x] / 2, 1, x -> ∞]AsymptoticLess[Cosh[x] - Exp[-x] / 2, 1, x -> -∞]当
时,如果
,则函数
以较小的相对误差逼近
. 证明当
时,
以较小的相对误差逼近
:
AsymptoticLess[Exp[x] - (1 + x), 1 + x, x -> 0]AsymptoticLess[((1/x) + (1/x^2)) - (1/x^2), (1/x^2), x -> 0]AsymptoticLess[((1/x) + (1/x^2)) - (1/x^2), 1, x -> 0]同样,
时,用 Stirling 公式
近似
相对误差较小:
AsymptoticLess[n! - Sqrt[2π n](n / E)^n, Sqrt[2π n](n / E)^n, n -> ∞]AsymptoticLess[n! - Sqrt[2π n](n / E)^n, 1, n -> ∞]渐近近似 (6)
设
为一个函数,在靠近
时
逼近
. 如果在
处
,则逼近是渐近的. 换句话说,余数或误差
渐近地小于近似值. 证明
是
在
处的渐近近似:
AsymptoticLess[(x^2 + x + 1) - 1, 1, x -> 0]AsymptoticLess[(x^2 + x + 1) - (x + 1), x + 1, x -> 0]AsymptoticLess[(x^2 + x + 1) - 1.5, 1.5, x -> 0]AsymptoticLess[n! - Sqrt[2π n](n / E)^n, Sqrt[2π n](n / E)^n, n -> ∞]AsymptoticLess[PrimePi[x] - x / Log[x], x / Log[x], x -> ∞]Series 可以生成基本函数和特殊函数的渐近近似. 例如,生成
在
处的 10 次 (degree-10) 近似:
sin = Normal@Series[Sin[x], {x, 0, 10}]AsymptoticLess[Sin[x] - sin, sin, x -> 0]给出 Cot[x] 在 0 处的渐近级数:
cot = Normal@Series[Cot[x], {x, 0, 5}]AsymptoticLess[Cot[x] - cot, cot, x -> 0]证明 Gamma[x] 的级数在 -1 处是渐近级数:
gamma = Normal@Series[Gamma[x], {x, -1, 2}]AsymptoticLess[Gamma[x] - gamma, gamma, x -> -1]expr = Normal@Series[Log[Sin[x]]^1 / 3, {x, 0, 3}]AsymptoticLess[Log[Sin[x]]^1 / 3 - expr, expr, x -> 0]当要近似的函数在近似点的每个邻域中无限多次逼近于零时,渐近近似可能会有微妙的变化. 作为一个例子,我们来考虑
在
附近的渐近展开式:
besselJ = Normal@Series[BesselJ[1, x], {x, ∞, 2}]近似不是渐近的,因为在贝塞尔函数的每个零点上近似值都不是零:
{BesselJ[1, x], besselJ} /. x -> BesselJZero[1, 25]//NPlot[(besselJ - BesselJ[1, x]/besselJ), {x, 1, 40}, PlotTheme -> "Detailed", PlotPoints -> 200, PlotRange -> 0.003]另一方面,我们来考虑永远非零的 Hankel 函数
的近似:
hankel1 = Normal@Series[HankelH1[1, x], {x, ∞, 2}]//ExpandAsymptoticLess[HankelH1[1, x] - hankel1, hankel1, x -> ∞]hankel2 = Normal@Series[HankelH2[1, x], {x, ∞, 2}]//ExpandAsymptoticLess[HankelH2[1, x] - hankel2, hankel2, x -> ∞]//Quiet由于
,作为两个这种近似的和,它的近似可以理解为几乎是渐近的:
FullSimplify[besselJ == (hankel1 + hankel2/2)]besselJP1 = Normal@Series[1 + BesselJ[1, x], {x, ∞, 2}]//ExpandAsymptoticLess[1 + BesselJ[1, x] - besselJP1, besselJP1, x -> ∞]Plot[Abs[(1 + BesselJ[1, x] - besselJP1/besselJP1)], {x, 1, 40}, PlotTheme -> "Detailed"]用 AsymptoticIntegrate 生成定积分的渐近近似. 例如,求
当
时的渐近近似,并与精确值相比较:
{approx, exact} = {AsymptoticIntegrate[E ^ (t x), {t, 0, 1}, {x, 0, 3}] , Integrate[E ^ (t x), {t, 0, 1}]}AsymptoticLess[exact - approx, approx, x -> 0]approx2 = AsymptoticIntegrate[E ^ (t x), {t, 0, 1}, {x, 0, 1}]AsymptoticLess[exact - approx2, approx2, x -> 0]AsymptoticLess[approx - approx2, approx2, x -> 0]用 AsymptoticIntegrate 来生成不定积分的渐近近似,尽管要考虑积分常数. 求
在
时的近似:
{approx, exact} = {AsymptoticIntegrate[Sin[x], x, {x, 0, 3}], Integrate[Sin[x], x]}AsymptoticLess[exact - approx, approx, x -> 0]AsymptoticLess[exact - approx - (exact - approx /. x -> 0), approx, x -> 0]approx2 = AsymptoticIntegrate[x^x, x, {x, 0, 2}]approx1 = AsymptoticIntegrate[x^x, x, {x, 0, 1}]AsymptoticLess[approx2 - approx1, approx1, x -> 0]用 AsymptoticDSolveValue 生成微分方程的渐近逼近:
deqn = {y''[x] - (x ^ 4 + E ^ x Sin[x]) y[x] == 0 == 0, y[0] == 0, y'[0] == 2};approx = AsymptoticDSolveValue[deqn, y[x], {x, 0, 8}]approx2 = AsymptoticDSolveValue[deqn, y[x], {x, 0, 12}]AsymptoticLess[approx2 - approx, approx, x -> 0]与使用 NDSolveValue 获得的数值解相比较:
nsol = NDSolveValue[deqn, y[x], {x, 0, 0.5}]Table[nsol - approx2, {x, 0, 0.5, 0.1}]渐近尺度和级数 (2)
当且仅当在
处
时,函数序列
为
处的渐近尺度. 编写一个函数,查看一个有限的函数列表是否为渐近尺度:
AsymptoticScaleQ[list_, x_ -> x0_, o : OptionsPattern[]] := BlockMap[AsymptoticLess[#[[2]], #[[1]], x -> x0, o]&, list, 2, 1]AsymptoticScaleQ[{1 / x^3, 1 / x^2, 1 / x, 1, x, x ^ 2, x ^ 3}, x -> 0]AsymptoticScaleQ[{x^3, x^2, x, 1, (1/x), (1/x^2), (1/x^3)}, x -> ∞]AsymptoticScaleQ[{1, 1 / Log[x], 1 / Log[x]^2, 1 / Log[x]^3}, x -> ∞]AsymptoticScaleQ[{1, x, x^2 Log[x], x^2, x^3Log[x], x^3, x^4Log[x]}, x -> 0, Direction -> -1]Table[Exp[x]x^-α, {α, Sort[RandomReal[10, 5]]}]AsymptoticScaleQ[%, x -> ∞]AsymptoticSort[list_List, x_ -> x0_, o : OptionsPattern[]] :=
Sort[list, AsymptoticLess[#1, #2, x -> x0, o]&]pows = RandomSample[Table[x^i, {i, -3, 3}]]AsymptoticSort[pows, x -> 0]LogPlot[Evaluate[Abs[%]], {x, -1 / 2, 1 / 2}, PlotLegends -> "Expressions"]AsymptoticSort[pows, x -> ∞]LogPlot[Evaluate[Abs[%]], {x, 10, 100}, PlotLegends -> "Expressions"]计算复杂度 (4)
简单的排序算法(冒泡排序,插入排序)需要大约 a n2 个步骤对 n 个对象进行排序,而最优通用算法(堆排序,合并排序)大约需要 b n Log[n] 个步骤来进行排序. 证明对足够大的对象集合进行排序时,最优算法总是花费更少的时间:
AsymptoticLess[b n Log[n], a n^2, n -> ∞]某些特殊的算法(计数排序,基数排序),在有关可能的输入的信息提前存在的情况下,可在 c n 时间内完成. 当可以使用这些算法时,它们甚至比最优算法更快:
AsymptoticLess[c n, b n Log[n], n -> ∞]LogPlot[{n^2, n Log[n], n}, {n, 10, 1000}, PlotLegends -> "Expressions", PlotLabel -> Row[{n∈o[n Log[n]], n Log[n]∈o[n^2]}, Spacer[10]]]在冒泡排序中,对相邻的项进行比较,如果顺序不对即进行交换. 经过 n-1 次比较后,最大的元素在最后. 然后在剩余的 n-1 个元素上重复该过程,直到开头处只剩下两个元素. 如果比较和交换需要 c 个步骤,则排序需要的总步骤数为:
Sum[c(i - 1), {i, n, 2, -1}]AsymptoticLess[(1/2) (-c n + c n^2) - (c n^2/2), (c n^2/2), n -> ∞]在合并排序中,元素列表被分成两部分,分别对每部分进行排序,然后合并两个部分. 因此,进行排序的总时间 T[n] 将是用于计算中值的某个固定时间 b 加上对每一半元素进行排序的时间 2T[n/2],再加上用于将两部分元素合并在一起的时间,即元素个数的倍数 a n:
reqn = T[n] == 2T[n / 2] + a n + bt = RSolveValue[reqn, T[n], n]//ExpandAsymptoticLess[t - n (a Log[n]/Log[2]), n(a Log[n]/Log[2]), n -> ∞]旅行推销员问题 (TSP) 需要找到连接
个城市的最短路线. 一个朴素的算法是尝试所有
个路线. Held–Karp 算法将其减少到大约
个步骤. 证明
,因此 Held–Karp 算法更快:
AsymptoticLess[n ^ 2 2^n, n!, n -> ∞]这两种算法都表明,TSP 的计算复杂度类不比 EXPTIME 难,EXPTIME 问题是可以在时间
内解决的问题. 对于 Held–Karp 算法,使用
就可以了,其中
:
AsymptoticLess[n^2 2^n, 2^2n, n -> ∞]AsymptoticLess[n!, 2^n^2, n -> ∞]可以在
时间内找到近似解,所以近似 TSP 属于复杂度类 P 问题,是在多项式时间内可以解决的问题. 任何多项式算法都比指数型算法快,或
:
AsymptoticLess[n^k, 2^n, n -> ∞]属性和关系 (10)
AsymptoticLess 是不自反的,即
:
AsymptoticLess[f[x], f[x], x -> x0]{f, g, h} = {x, x^2, x^3};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticLess[g, h, x -> ∞], AsymptoticLess[f, h, x -> ∞]}{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticLess[g, f, x -> ∞]}当且仅当 Limit[Abs[f[x]/g[x]],xx0]0 时,AsymptoticLess[f[x],g[x],xx0] 的结果为:
{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], Limit[Abs[f / g], x -> ∞]}{f, g} = {x^2, x^3 / (1 + x)};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], Limit[Abs[f / g], x -> ∞]}{f, g} = {Sin[x], x Cos[x]};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], Limit[Abs[f / g], x -> ∞]}{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticLessEqual[f, g, x -> ∞]}{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticGreater[g, f, x -> ∞]}{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticGreaterEqual[g, f, x -> ∞]}{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], !AsymptoticEquivalent[f, g, x -> ∞]}{f, g} = {x, x^2};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], !AsymptoticEqual[f, g, x -> ∞]}{f, g, h} = {x, x^2, x^3 / (1 + x)};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticLessEqual[g, h, x -> ∞], AsymptoticLess[f, h, x -> ∞]}{f, g, h} = {x, x^2, x^3 / (1 + x)};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticEqual[g, h, x -> ∞], AsymptoticLess[f, h, x -> ∞]}{f, g, h} = {x, x^2, x^3 / (1 + x)};{AsymptoticLess[f, g, x -> ∞], AsymptoticEquivalent[g, h, x -> ∞], AsymptoticLess[f, h, x -> ∞]}相关指南
-
▪
- 渐近
文本
Wolfram Research (2018),AsymptoticLess,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticLess.html.
CMS
Wolfram 语言. 2018. "AsymptoticLess." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticLess.html.
APA
Wolfram 语言. (2018). AsymptoticLess. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticLess.html 年
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_asymptoticless, author="Wolfram Research", title="{AsymptoticLess}", year="2018", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticLess.html}", note=[Accessed: 07-August-2026]}
BibLaTeX
@online{reference.wolfram_2026_asymptoticless, organization={Wolfram Research}, title={AsymptoticLess}, year={2018}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticLess.html}, note=[Accessed: 07-August-2026]}