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ANALISI MATEMATICA 1 FLAVIO ROMANO (INFORMATICA I anno Science is a differential equation. Religion is a boundary condition A. Turing CHAPTER 1 Funzioni Una (1) (2) (3) funzione è una terna di oggetti (A, B, f ) f : A B. f una legge che lega gli elementi di A con quelli di B, f mette in corrisponden...

Description

ANALISI MATEMATICA 1

FLAVIO ROMANO (INFORMATICA I anno 2020-2021)

Science is a differential equation. Religion is a boundary condition A. Turing

Contents Chapter 1. Funzioni

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Chapter 2. Questioni legate all’ordinamento dei numeri Reali

6

Chapter 3. Valore Assoluto 3.1. Proprietà

8 8

Chapter 4. Continuità 4.1. Continuità delle funzioni elementari

9 10

Chapter 5. Ancora continuità 5.1. Intorni 5.2. Limiti

11 11 12

Chapter 6. Derivata 6.1. Punti di non derivabilità 6.2. Teoremi Fermat, Rolle, Lagrange, Cauchy 6.3. De l’Hôpital 6.4. Formule di Taylor

17 18 19 21 22

Chapter 7. Studio di funzione completo 7.1. Convessità e Concavità

23 23

Chapter 8. Integrali 8.1. Metodi di calcolo, proprietà e teoremi: 8.2. Teorema fondamentale del calcolo integrale, Torricelli-Barrow 8.3. Integrali impropri 8.4. Criteri per studiare la convergenza di integrali impropri

26 27 29 30 31

Chapter 9. Successioni 9.1. Limiti di successioni 9.2. Sottosuccessioni (estratte)

33 33

9.3. 9.4. 9.5. 9.6. Chapter 10.1. 10.2. 10.3. 10.4.

Monotonia Limitatezza Legame tra limiti di funzioni e limiti di successioni Calcolo dei limiti di successione

34 34 35 36 37

10. Serie (numeriche) Serie (definitivamente) a termini positivi Legami con gli integrali impropri Serie a segno arbitrario Serie a segno alterno

40 43 45 46 47

Chapter 11. Formulario

48

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CHAPTER 1

Funzioni Una (1) (2) (3)

funzione è una terna di oggetti (A, B, f ) f : A → B. A=Dominio B=Codominio f =è una legge che lega gli elementi di A con quelli di B, f mette in corrispondenza ogni elemento di A con un solo elemento di B.

Definition 1.1. Grafico di una funzione: Il grafico di una funzione è sottoinsieme del prodotto cartesiano di A per B. graph(f ) = {(a, b) ⊆ A × B t.c B = f (a)}

Definition 1.2. Immagine: L’immagine di una funzione è l’insieme dei valori assunti da una funzione sul proprio dominio, ed è quindi contenuta nel codominio con il quale può al più coincidere. Data una f : A → B e D ⊂ A allora f (D) = {f (x) x ∈ D}. f (D) è immagine di D attraverso f e contemporaneamente è parte del codominio (poiché sottoinsieme di esso). In pratica quando si parla di Imm(f ) = f (A) voglio sapere dove vanno a finire tutti i punti del dominio A, cioé l’immagine di tutto il dominio attraverso f . Definition 1.3. Funzione iniettiva, surgettiva e biettiva • INIETTIVA: Una funzione si dice iniettiva se elementi distinti del dominio hanno immagini distinte. Scriveremo che f : A → B iniettiva se ∀x1 , x2 ∈ A t.c x1 6= x2 =⇒ f (x1 ) 6= f (x2 ). • SURGETTIVA: Una funzione si dice surgettiva se l’immagine della funzione coincide con il codominio; in altri termini se per ogni elemento b del codominio B esiste almeno un elemento a del dominio A tale che b è immagine di a mediante f ossia b = f (a). Nel codominio non devono esserci elementi scoperti. Scriveremo che f : A → B è surgettiva se ∀ b ∈ B ∃ a ∈ A f (a) = b. • BIETTIVA: Una funzione si dice biettiva (o corrispondenza 1:1) se f è sia iniettiva che surgettiva. In particolare se f è biettiva posso costruire la funzione inversa che indico con f −1 , ad esempio se f : A → B è biettiva allora esiste f −1 : A → B . Dato b ∈ B esiste almeno un elemento a ∈ A t.c f (a) = b (surgettività) mentre l’elemento a è unico perché f è iniettiva. In sostanza poniamo f −1 (b) = a ⇐⇒ f (a) = b. Se f è una funzione invertibile, i grafici di f e dif −1 sono simmetrici rispetto alla retta y = x (bisettrice 1° e 2° quadrante).

Proposition. Capire iniettività Abbiamo due vie, il metodo analitico ed il metodo grafico: Metodo analitico: (1) Data una funzione y = f (x) imponiamo l’uguaglianza f (x1 ) = f (x2 ). (2) Risolviamo l’uguaglianza portando tutti gli x1 a sinistra e gli x2 a destra. (3) Se alla fine arriviamo a una soluzione del tipo x1 = x2 allora la f è iniettiva, altrimenti non lo è. Metodo grafico: (1) Disegniamo un grafico della funzione. (2) Tracciamo una serie di rette orizzontali parallele all’asse x. (3) Se riusciamo a trovare anche solo una retta che abbiamo disegnato che interseca il grafico della funzione al massimo in un punto, allora la funzione è iniettiva. Se interseca in più punti allora non lo è.

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1. FUNZIONI

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Proposition. Capire surgettività Abbiamo un metodo analitico e uno grafico per capire se una funzione è surgettiva oppure no. Metodo analitico: Si tratta di trovare ∀y ∈ Cod (f ) almeno una x ∈ Dom(f ) t.c f (x) = y. [n.b il codominio di f è spesso R] (1) Bisogna considerare f (x) = y come un’equazione e risolverla in favore di x. (2) Se la x trovata appartiene al dominio, allora è surgettiva. Questo metodo è poco efficiente e macchinoso da fare durante un compito. Metodo grafico: (1) Prendo un punto qualunque sull’asse R e traccio una retta parallela all’asse delle x. (2) Se questa retta orizzontale non interseca il grafico della funzione, allora la f non è surgettiva (altrimenti lo è). Definition 1.4. Funzioni monotone: La monotonia riguarda la crescenza o la decrescenza delle funzioni. Dati due insiemi A, B ⊂ R (sottoinsiemi di R) e x1 , x2 ∈ A con x1 < x2 , se ∀x1 , x2 risulta che: (1) (2) (3) (4)

f (x1 ) < f (x2 ) f (x1 ) ≤ f (x2 ) f (x1 ) > f (x2 ) f (x1 ) ≥ f (x2 )

=⇒ =⇒ =⇒ =⇒

f f f f

si si si si

dice dice dice dice

STRETTAMENTE CRESCENTE. DEBOLMENTE CRESCENTE. STRETTAMENTE DECRESCENTE. DEBOLMENTE DECRESCENTE.

In generale se si verificano la (1). o la (3). la funzione si dice STRETTAMENTE MONOTONA, se invece si verificano la (2). o la (4). la funzione si dice DEBOLMENTE MONOTONA . Una cosa molto importante da ricordare è che se la f è crescente, allora mantiene l’ordinamento: x1 < x2 quindi f (x1 ) < f (x2 ). Mentre se f è decrescente l’ordinamento si inverte: x1 < x2 però f (x1 ) > f (x2 ). Remark. Se f è strettamente crescente allora è anche debolmente crescente, ma non viceversa. Remark. Se f è strettamente monotona allora f è iniettiva, ma non viceversa. Fact. Analogamente... • f è strettamente crescente sse se il rapporto incrementale è maggiore di zero:

• f è strettamente decrescente sse se il rapporto incrementale è minore di zero:

Corollary. Riconoscere la monotonia Tipo Monotona Monotona Monotona Monotona

f (x1 )−f (x2 ) x1 −x2 f (x1 )−f (x2 ) x1 −x2

> 0 , x1 6= x2 .

< 0 , x1 6= x2 .

Come si comporta? Quindi crescente Cresce e basta debolmente crescente Cresce o resta uguale Tratto orizzontale. f (x1 ) = f (x2 ) decrescente Decresce e basta debolmente decrescente Decresce o resta uguale Tratto orizzontale. f (x1 ) = f (x2 )

Definition 1.5. Composizione di funzioni monotone: Dati tre insiemi A, B, C ⊂ R e due funzioni f : A → B e g : B → C allora abbiamo che

(1) Se f è CRESCENTE e g è CRESCENTE, allora g ◦ f sarà CRESCENTE. (2) Se f è CRESCENTE e g è DECRESCENTE, allora g ◦ f sarà DECRESCENTE (def. analoga per f decrescente e g crescente). (3) Se f è DECRESCENTE e g è DECRESCENTE, allora g ◦ f sarà CRESCENTE.

Definition 1.6. Dominio di funzione: L’insieme di definizione (dominio naturale) di una funzione è il più grande sottoinsieme di R dove ha senso scrivere la funzione, infatti la funzione è definita solo nei valori del suo dominio. (1) Se f (x) = f (−x) per ogni x nel dominio di f , la f si dice PARI: {f pari =⇒ graph(f )specchiato}. (2) Se f (x) = −f (−x) per ogni x nel dominio di f , la f si dice DISPARI: {f dispari =⇒ graph(f )simmetrico rispetto a 0}.

Remark. Il dominio di f deve essere: se x ∈ Dom =⇒ −x ∈ Dom (simmetrico rispetto a 0).

Definition 1.7. Funzione periodica: f si dice periodica di periodo p ∈ R se ∀x f (x + p) = f (x). Il dominio di f deve essere tale che {x ∈ Dom =⇒ (x + p) ∈ Dom}, ad esempio le funzioni goniometriche. sen e cos sono periodiche e il loro periodo è compreso tra [0, 2π].

CHAPTER 2

Questioni legate all’ordinamento dei numeri Reali Definition 2.1. Massimo: Dato un sottoinsieme A ⊂ R, con A = 6 ∅, un numero reale si dice massimo di A se m ≥ a ∀ a ∈ A e m ∈ A . (def. analoga per minimo) Example. A = [0, 1] =⇒ max(A) = 1,

B = [0, 1) =⇒ max(B) = ∄.

Remark. Supponiamo per assurdo che un certo numero m ∈ R sia massimo di B . Quindi m deve appartenere a B, m ∈ B, allora m deve essere minore di 1 poiché B = [0, 1). Poniamo ε = 1 − m(> 0) e definiamo m1 = m + 2ε . Risulta che m1 è elemento di B, ma m < m1 che contrasta con il fatto che m è il massimo di B. Infatti dovrebbe essere m ≥ b ∀ b ∈ B .

Definition 2.2. Maggiorante: Sia A ⊂ R, con A 6= ∅, un k ∈ R si dice maggiorante di A se k ≥ a ∀ a ∈ A. L’insieme di tutti i maggioranti di A si indica con MA . Non è detto che appartenga ad A. (def. analoga per minorante). Example. A = [0, 1] =⇒ 3 è maggiorante di A,3 ∈ MA

Remark. Se esiste un maggiorante di A, allora ne esistono infiniti. Infatti se k ∈ MA , m è maggiorante di A ∀ m ≥ k .

Remark. Ci sono insiemi che non hanno maggioranti. Es: A = [4, +∞) non ha maggioranti.

Definition 2.3. Limitato superiormente: Se l’insieme dei maggioranti MA = 6 ∅, allora l’insieme A si dice limitato superiormente. (def. analoga per limitato inferiormente). Definition 2.4. Limitato: Se ho un insieme A ⊂ R, con A = 6 ∅, se A è limitato sia superiormente che inferiormente, allora A si dice limitato. Remark. A è limitato se e solo se ∃ h, k ∈ R t.c k ≤ a ≤ h ∀ a ∈ A.

Definition 2.5. Estremo superiore: Sia A ⊂ R, con A = 6 ∅, superiormente limitato. Allora esiste il minimo dell’insieme dei maggioranti. Tale minimo si dice estremo superiore di A e si indica con sup(A). Example. A = [0, 1) =⇒ MA (1, +∞) , da cui min(MA ) = 1 =⇒ sup(A) = 1. Remark. Se esiste il max(A) allora il max(A) = sup(A) Definition 2.6. Caratterizzazione dell’estremo superiore: Sia A 6= ∅ superiormente limitato Allora vale m = sup(A) se e solo se valgono 2 condizioni: (1) a ≤ m ∀ a ∈ A, cioé m è un maggiorante. (2) ∀ ε > 0 ∃ a ∈ A t.c a > (m − ε), non ci sono maggioranti più piccoli di m.

Remark. La scrittura sub(A) < +∞ vuol dire che l’estremo superiore di A è un numero reale, quindi A è superiormente limitato. Definition 2.7. Retta reale estesa: Si indica con R ed è la retta reale dove aggiungiamo 2 elementi: R = R ∪ {−∞} ∪ {+∞}. Questa aggiunta deve essere fatta in modo che valga la condizione: −∞ ≤ x ≤ +∞ ∀ x ∈ R. Remark. Se x ∈ R, quindi x 6= +∞ e x = 6 −∞, allora −∞ < x < +∞ (strettamente). 6

2. QUESTIONI LEGATE ALL’ORDINAMENTO DEI NUMERI REALI

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Definition 2.8. Parte intera: Dato x ∈ R si dice parte intera di x, e si indica con [x], il più grande numero intero minore o al più uguale ad x. In poche parole è il primo numero che incontriamo spostandoci da x verso sinistra. [x] = max{m ∈ Z t.c m ≤ x}. ] = −2 Example. [− 25 10

Definition 2.9. Limitata superiormente: f è limitata superiormente sse f (A), cioé la sua immagine, è limitata superiormente. (viceversa per limitata inferiormente) Remark. sup(f ) = sup(f (A)), se f non è limitata superiormente si scrive sup(f ) = +∞, se non è limitata inferiormente scriverò inf (f ) = −∞

Definition 2.10. Massimo: f ha massimo se f (A) ha massimo, si dice che M è massimo di f , M = max(f ), se M = max(f (A)). (viceversa per il minimo)

Remark. Se f ha massimo, allora ogni x0 ∈ A t.c f (x0 ) = max(f ) si dice punto di massimo per f . (viceversa per minimo) Remark. Il massimo di f è unico, i punti di massimo potrebbero essere molti. 2.0.1. Correlazione tra massimo, minimo e monotonia di una funzione . Supponiamo di avere una funzione A ⊂ R, f : A → R: (1) Se A ha Massimo e f è Debolmente Crescente, allora f ha massimo max (f ) = f (max(A)). (2) Se A ha Minimo e f è Debolmente Crescente, allora f ha minimo min(f ) = f (min(A)). (3) Se A ha Massimo e f è Debolmente Decrescente, allora f ha minimo min(f ) = f (max (A)). (4) Se A ha Minimo e f è Debolmente Decrescente, allora f ha massimo max(f ) = f (min(A)). Remark. Data f : A → R allora m = sup(f ) se e solo se valgono: (1) f (x) ≤ m ∀x ∈ A (2) ∀ ε > 0 ∃ x ∈ A t.c f (x) > m − ε

CHAPTER 3

Valore Assoluto Definition 3.1. Dato x ∈ R, si dice valore assoluto di x, il numero: |x| = max{x, −x}. Example. |5| = max{5, −5} = 5,

|−3| = max{−3, −(−3)} = 3 3.1. Proprietà

1) x ≤ |x| 5) |−x| = |x| 2)|x| = x se x ≥ 0, |x| = −x se x ≤ 0 6) − |x| ≤ x ≤ |x| 3) |x| ≥ 0 ∀ x ∈ R 7) |x| ≤ M sse −M ≤ x ≤ M 4) |x| = 0 sse x = 0 8) |x| ≥ M sse x ≥ M oppure x ≤ −M Remark. su il 7) e l’8):

Remark. Se M < 0, che vuol dire |x| ≥ M ? tipo... Quali sono le soluzioni di |x| ≥ −3? Risposta: ∀ x ∈ R, perché ogni numero reale è maggiore o uguale di -3. Definition 3.2. Disuguaglianza triangolare: Dati a, b ∈ R risulta che : (1) |a + b| ≤ |a| + |b| (2) ||a| − |b|| ≤ |a − b|

Proof. (1) 1. Siano a, b ∈ R: {− |a| ≤ a ≤ |a|} e {− |b| ≤ b ≤ |b|}, sommo le disuguaglianze. 2. {− |a| − |b| ≤ a + b ≤ |a| + |b|}, {−(|a| + |b|) ≤ a + b ≤ |a| + |b|} cioé −M ≤ x ≤ M . 3. Per la proprietà (7) |x| ≤ M cioé |a + b| ≤ |a| + |b|. Remark. La disuguaglianza triangolare si estende anche a n-elementi:

|a1 + a2 + ... + an | ≤ |a1 | + |a2 | + ... + |an |

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CHAPTER 4

Continuità Definition 4.1. Funzione continua in un punto: Sia A ⊂ R, e sia f : A → R con x0 ∈ A. La funzione f si dice continua in x0 se per ogni ε > 0 esiste un δ > 0 tale che x ∈ A, |x − x0 | < δ =⇒ |f (x) − f (x0 )| < ε

Remark. Date le diseguaglianze appena viste, è logico affermare che:

|x − x0 | < δ ⇐⇒ (x0 − δ ) < x < (x0 + δ ) e anche|f (x) − f (x0 )| < ε ⇐⇒ (f (x0 ) − ε) < f (x) < (f (x0 ) + ε)

Definition 4.2. Funzione continua: Sia A ⊂ R, f : A → R e B ⊂ A. Si dice che f è continua in B se f è continua in ogni x0 ∈ B. Se dico solo “ f è continua” (senza specificare l’insieme B), intendo dire che f è continua in tutti i punti del suo dominio A. ( 0 se x ≤ 0 allora f è continua in (−∞, 0) ∪ (0, +∞). Example. Se f (x) = 1 se x > 0 Theorem 4.1. Permanenza del segno: Sia A ⊂ R, una funzione f : A → R con x0 ∈ A. Se f è continua in x0 e f (x0 ) > 0 allora ∃ un δ > 0 tale per cui se x ∈ A e |x − x0 | < δ allora f (x) > 0. (analogo viceversa per f (x0 ) < 0) Proof. Supponiamo che f (x0 ) > 0. Scelgo un ε = f (x20 ) e lo uso nella definizione di continuità. Allora ∃ un δ > 0 tale per cui se x ∈ A e |x − x0 | < δ allora |f (x) − f (x0 )| < ε, cioé (ricollegandoci a quanto spiegato nella continuità su un punto): (f (x0 ) − ε) < f (x) < (f (x0 ) + ε) f (x) > f (x0 ) − ε =⇒ f (x) > f (x0 ) −

f (x0 ) 2

=⇒ f (x) >

f (x0 ) 2



quindi f (x) > 0.

Corollary 4.1. Se f è continua in x0 , f : A → R, x0 ∈ A e f (x0 ) > M ∈ R allora ∃ un δ > 0 tale per cui se x ∈ A e |x − x0 | < δ =⇒ f (x) > M . (analogo viceversa per f (x0 ) < M =⇒ f (x) < M ) Proof. Applico il teorema precedente alla funzione g(x) = f (x) − M .

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4.1. CONTINUITÀ DELLE FUNZIONI ELEMENTARI

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Theorem 4.2. Conseguenze continuità: Se f e g sono continue in x0 allora lo sono anche le funzioni  f (f + g), (f · g ), g , |f |. Se inoltre f (x0 ) 6= 0 allora anche f1 è continua.

Proposition 4.1. Dato un intervallo I ⊂ R e f : I → B con B ⊂ R, se f è continua in I ed è invertibile allora f −1 è continua in B. Attenzione se f non è definita su un intervallo potrebbe succedere che f −1 non è continua anche se f lo è. 4.1. Continuità delle funzioni elementari • f (x) = x è continua, da questo segue che tutti i polinomi sono continui. Le funzioni costanti sono continue. P (x) = an xn + ... + a1 x + a0 infatti a0 , a1 , an ∈ R sono coeff. dei monomi. (x) con P, Q polinomi, le funzioni razionali sono continue nel loro insieme di definizione, in • f (x) = PQ(x) questo caso è continua per Q(x) 6= 0. • ex, senx, cosx, logx, arcsenx, arccosx, tgx, arctgx sono continue.

Theorem 4.3. Composizione di funzioni continue: Siano f : A → B, g : B → R con x0 ∈ A e y0 = f (x0 ) ∈ B. Se f è continua in x0 e g è continua in y0 allora g ◦ f è continua in x0 . Example. ecos(x) è una funzione continua, è la composizione di f (x) = cos(x) e g(y) = ey .

Remark. Se abbiamo una funzione definita su un intervallo chiuso f : [a, b] → R continua in [a, b]. Allora sup{f (x)x∈(a,b) } = sup{f (x)x∈[a,b] } e inf {f (x)x∈(a,b) } = inf {f (x)x∈[a,b] } Theorem 4.4. Teorema degli zeri: Sia f : [a, b] → R continua. Se f (a) · f (b) < 0 allora ∃ un c ∈ (a, b) tale per cui la f si annulla f (c) = 0.

Theorem 4.5. Teorema dei valori intermedi: Dato un intervallo I ∈ R e sia f : I → R continua. Allora f (I) è un intervallo. Corollary 4.2. Dato un intervallo I ⊂ R con una f continua. Se f assume i valori y1 e y2 allora assume anche tutti i valori compresi fra y1 e y2 . Theorem 4.6. Teorema di Weirstrass: Se f : [a, b] → R è continua, allora f ha massimo e minimo. Il dominio di f deve essere necessariamente chiuso e limitato, altrimenti non ci sarebbe o il massimo o il minimo.

CHAPTER 5

Ancora continuità 5.1. Intorni Definition 5.1. Intorno: Dato un x0 ∈ R si dice intorno di x0 un insieme del tipo (x0 − ε, x0 + ε) dove ε ∈ R con ε > 0 (ε è il raggio dell’intorno). Un insieme del tipo [x0 , x0 + ε) si dice intorno destro di x0 . Un insieme del tipo (x0 − ε, x0 ] si dice intorno sinistro di x0 .

Definition 5.2. Intorno a +∞: Se x0 = +∞, un intorno di x0 è un insieme del tipo (a, +∞) con a ∈ R. Un intorno a −∞ è un insieme del tipo (−∞, a) con a ∈ R .

Definition 5.3. Punto di accumulazione: Dato un A ⊂ R e x0 ∈ R, x0 si dice punto di accumulazione per A se ∀ intorno v di x0 risulta v ∩ A \ {x0 } = 6 0 (vicino a x0 ci sono altri punti di A oltre x0 ). Example. A = (2, 3), Acc(A) = [2, 3]. Tutti i punti di A sono punti di accumulazione, poiché ogni intorno di x0 interseca A in infiniti punti. Remark. (x0 − ε, x0 + ε) \ {x0 } si chiama anche intorno bucato, x0 non fa parte dell’intorno. Definition 5.4. Punto isolato: Un punto x0 ∈ A si dice punto isolato di A se ∃ un intorno v di x0 tale per cui v ∩ A = {x0 }. Example. A = [2, 3] ∪ {5} =⇒ 5 è un punto isolato di A

Example. Acc(N) = {+∞}, ogni numero naturale rappresenta un punto isolato all’interno della retta reale, l’unico punto di accumulazione è +∞. Definition 5.5. Punto interno: Sia A ⊂ R, un x0 ∈ A si dice punto interno ad A se ∃ un intorno v di x0 tale per cui v ⊂ A. Cioé che l’intorno sia contenuto tutto in A. Example. A = [3, 5], int(A) = (3, 5) poiché gli estremi non sono punti interni.

Definition 5.6. Limite del reciproco di una funzione: Se lim f (x) = 0+

lim

x→x0

x→x0

lim f (x) = 0−

x→x0

lim f (x) = +∞

x→x0

lim f (x) = −∞

x→x0

lim f (x) = l con l 6= 0, ±∞

x→x0

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Allora 1 = +∞ f (x)

lim 1 = −∞ x→x0 f (x) lim 1 = 0+ x→x0 f (x) lim 1 = 0− x→x0 f (x) lim 1 = 1l x→x0 f (x)

5.2. LIMITI

12

Definition 5.7. Monotonia e limiti superiori e inferiori: Siano a, b ∈ R e sia f : (a, b) → R con f debolmente crescente. Allora esistono lim + f (x) = inf {f (x)} e lim− f (x) = sup {f (x)}. x→a

x∈(a,b)

x→b

x∈(a,b)

(analogo viceversa per f debolmente decrescente)

Definition 5.8. Limite della composizione di funzioni: Siano A, B ⊂ R, f : A → B e g : B → R con x0 ∈ Acc(A). Se esiste il lim f (x) = y0 con y0 ∈ Acc(B) ed esiste lim g(y) = l con l ∈ R e x→x0

y→y0

se è verificata almeno una delle 2 ipotesi: Allora lim (g ◦ f )(x) = l, cioé lim (g ◦ f )...