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【篇一】
导数是微积分中的重要基础概念。当函数y二f(x)的自变量x在一 点xO上产生一个增量Ax时，函数输出值的增量Ay与自变量增量Ax 的比值在从趋于0时的极限a如果存在,a即为在xO处的导数,记 作 f'(xO 咸 df(xO)/dx0
导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个函 数在这一点附近的变化率。如果函数的自变量和取值都是实数的话, 函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜 率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。例如 在运动学中,物体的位移对于时间的导数就是物体的瞬时速度。
不是所有的函数都有导数,_个函数也不一定在所有的点上都有 导数。若某函数在某一点导数存在,则称其在这一点可导，否则称为 不可导。然而,可导的函数一定连续;不连续的函数一定不可导。
对于可导的函数f(x)用f'(x)也是一个函数，称作f(x)的导函数。 寻找已知的函数在某点的导数或其导函数的过程称为求导。实质上, 求导就是一个求极限的过程，导数的四则运算法则也来源于极限的四 则运算法则。反之,已知导函数也可以倒过来求原来的函数,即不定 积分。微积分基本定理说明了求原函数与积分是等价的。求导和积分 是一对互逆的操作,它们都是微积分学中最为基础的概念。
【篇二】
_、随机事件
主要掌握好(三四五)
事件的三种运算：并(和)、交(积)、差；注意差A-B可以表示成 A与B的逆的积。
四种运算律:交换律、结合律、分配律、德莫根律。
⑶事件的五种关系：包含、相等、互斥(互不相容)、对立、相互 独立。
二概率定义
(1)统计定义:频率稳定在一个数附近，这个数称为事件的概率;(2) 古典定义:要求样本空间只有有限个基本事件,每个基本事件出现的 可能性相等,则事件A所含基本事件个数与样本空间所含基本事件 个数的比称为事件的古典概率；
几何概率:样本空间中的元素有无穷多个,每个元素出现的 可能性相等,则可以将样本空间看成一个几何图形”事件A看成这 个图形的子集，它的概率通过子集图形的大小与样本空间图形的大小 的比来计算；
公理化定义:满足三条公理的任何从样本空间的子集集合到 [0 , 1]的映射。
三、概率性质与公式
⑴加法公式:P(A+B) = p(A) + P⑹-P(AB)，特别地，如果A与B
互不相容,则 P(A+B) =