スキップしてメイン コンテンツに移動

Rolle’s theorem

Introduction

This post is written Rolle’s theorem.
The mean-value theorem is proved by Rolle’s theorem.
I will write Mean-value theorem at a later.
I introduce Maximum principle because proving Rolle’s theorem need Maximum principle.

Maximum principle

It is very easy.
f is continuous function on bounded closed interval.\(\implies\)**
f have max value.**

Proof

This proof is difficult.
I write this proof in other posts.
Maximum Principle

Rolle’s theorem

f is continuous function on [a,b] and differentiable function on (a,b).
\[f(a) = f(b) \implies \exists ~~c ~~s.t~~ f'(c) = 0 , a<c<b\]

Proof

  • f(x) is constant function
    \[\forall c \in (a,b) , f'(c) = 0\]
  • else
when \(\exists t ~~s.t~~f(a) < f(t)\), \(\exists c ~~s.t~~ \max f(x) = f(c)\) by Maximum principle
I proof \(f'(c)=0\)
f is differentiable on \(x = c\) and \(f(c) >= f(c+h)\).
Thus
\[f'(c) = \lim_{h \rightarrow +0} \frac{f(c+h) - f(c)}{h} \leq 0\]
\[f'(c) = \lim_{h \rightarrow -0} \frac{f(c+h) - f(c)}{h} \geq 0\]
Therefore \[0 \leq \lim_{h \rightarrow -0} \frac{f(c+h) - f(c)}{h} =f'(c) = \lim_{h \rightarrow +0} \frac{f(c+h) - f(c)}{h} \leq 0\]
\[f'(c)=0\]
when\(\exists t ~~s.t f(a)>f(t)\), proof is same.

Image

enter image description here
when \(f(3)=f(5)\) , function have to turn.
This Turning point is c!!

Conclusion

Rolle’s theorem is used proof of the mean-value theorem.
I write mean-value theorem on other posts.
Mean-Value Theorem

Reference

https://mathtrain.jp/rolle

コメント

このブログの人気の投稿

Bayes' theorem

Introduction sorry, this page is Japanese only.   今回はベイズの定理について書こうと思います。 ベイズの定理とは、イギリスのトーマス・ベイズによって発見された、条件付き確率に関する定理です。現在のベイズ推定で用いられる重要な定理です。どのような定理かを解説していこうと思います。 ベイズの定理 ベイズの定理とは 確率P(B|A):事象Aが起こった後での事象Bの確率(事後確率) 確率P(B):事象Aが起こる前の事象Bの確率(事前確率) とするとき以下が成り立つことを示しています。 $$P(B|A) = \frac{P(A|B) P(B)}{P(A)}$$ 例 例えば、次のように事象A、事象Bwo定義します。 事象A:あるYoutuberが動画を投稿したとき、再生回数が100万回を超える 事象B:あるYoutuberがお金を50万円以上使う動画を投稿する この時確率P(A|B)、つまり50万円以上を使った動画が再生回数100万回を超える確率は、youtube内の50万円以上使っている動画を根こそぎ集め、その再生回数を得ることによって推定できそうです。では確率P(A|B)がわかった時、確率P(B|A)もわかる。これがベイズの定理の強みです。(当然確率P(A)とP(B)がわかっている必要はあります。) 確率P(B|A)とはあるYoutuberの動画が再生回数100万回を超えたとき、その同がで50万円以上使っている確率となります。これがわかれば、100万回動画が再生される原因は本当に50万円以上お金を使うことなのかがわかります。 確率P(A|B)が低い時を考えてみましょう。 つまり、50万円以上使った動画は再生回数100万回を超える確率は高い。しかし、100万回再生回数を突破したとき、その動画が50万円以上使っている可能性は低い。この状況はベイズの定理の式を考えいると理解しやすいです。 ベイズの定理の式を見てみると、P(B|A)は低く、P(A|B)が高いということは、確率P(A)が著しく高い。もしくは、P(B)が著しく低い。この二つがあげられます。 つまり、あるYouruberが100万回再生を突破する確率がかなり、高い。もしくは、あるYoutuber...

Discrete Fourier transform

Introduction 日本語 ver I will write about Discrete Fourier transform. Discrete Fourier transform is Abbreviated DFT. I am making pdf about Audio Signal Processing. I publish pdf at  github . However, I write tex in Japanese. I take a lecture about the signal processing. There is lecture at  thie page . I update this pdf.

Plane in two dimention

Introduction 日本語 ver Today, I prove this theorem. Plane in two dimention is expressed following. \[\{x|<x,v> = 0\}\] however, v is orthogonal vector for plane and not zero vector. Proof \[\forall k \in \{x|<x,v> = 0\},\] k is fulfill this form. \[<k,v> = 0\] Now, because k and v in two dimentinal space, each vector express following. \[k = (k_1,k_2)\] \[v = (v_1,v_2)\] Thus, \(<k,v>=k_1v_1 + k_2v_2=0\) Change this equation. \[k_2 = -\frac{v_1}{v_2} k_1\] This equation is plane that slope is \(-\frac{v_1}{v_2}\). Q.E.D