本課程是人工智能數(shù)學基礎系列的第一部分，重點回顧初等函數(shù)核心性質，并系統(tǒng)介紹函數(shù)極限定義、極坐標與參數(shù)方程表示法。這些概念是后續(xù)機器學習、深度學習算法的理論基礎。

一、初等函數(shù)核心性質回顧

1. 有界性

函數(shù)在定義域內(nèi)取值存在上下界。例如：正弦函數(shù)y=sin x在[-1,1]內(nèi)有界。在AI中，激活函數(shù)（如Sigmoid）的有界性確保神經(jīng)元輸出穩(wěn)定。

2. 單調性

函數(shù)在區(qū)間內(nèi)保持遞增或遞減趨勢。ReLU激活函數(shù)在x>0時嚴格遞增，這是深度學習模型收斂的關鍵性質。

3. 奇偶性

奇函數(shù)滿足f(-x)=-f(x)，偶函數(shù)滿足f(-x)=f(x)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的濾波器設計常利用此性質。

4. 周期性

函數(shù)值按固定周期重復出現(xiàn)。傅里葉變換處理時序數(shù)據(jù)時，周期性分析至關重要。

二、函數(shù)極限的精確定義

采用ε-δ語言嚴格定義：對任意ε>0，存在δ>0，使得當0<|x-x0|<δ時，|f(x)-L|<ε成立。這個定義是梯度下降法、反向傳播等優(yōu)化算法的理論基礎。

三、極坐標與參數(shù)方程

極坐標表示

點位置用(r,θ)表示，其中r為極徑，θ為極角。在計算機視覺中，極坐標常用于圖像旋轉不變性處理。

參數(shù)方程

曲線用參數(shù)t表示：x=x(t), y=y(t)。機器人運動軌跡規(guī)劃、三維建模都依賴參數(shù)方程。

四、人工智能軟件開發(fā)應用

掌握這些數(shù)學工具后，開發(fā)者能夠：

1. 設計合適的激活函數(shù)和損失函數(shù)
2. 實現(xiàn)優(yōu)化算法的收斂性分析
3. 處理計算機視覺中的幾何變換
4. 構建穩(wěn)定的數(shù)值計算程序

建議配合Python的NumPy、SymPy庫進行實踐練習，將理論知識與實際編程相結合。