在考慮 \( \lim_{x \to a} f(x) \) 時，可以使用以下幾種方法來計算極限：

### 計算極限的方法

1. **直接代入法**：
   當 \( f(x) \) 在 \( x = a \) 可定義時，可以直接將 \( a \) 代入函數來求極限。如果 \( f(a) \) 存在，則 \( \lim_{x \to a} f(x) = f(a) \)。

2. **因式分解**：
   如果 \( f(x) \) 是一個多項式的比值或可以因式分解的形式，通常可以透過因式分解來消去分母中的不定式，然後再進行直接代入。

3. **有理化**：
   對於含有平方根的表達式，可以通過有理化方法將其轉化為不含平方根的形式，以便進行極限的計算。

4. **洛必達法則**：
   當極限導致不確定型 \( \frac{0}{0} \) 或 \( \frac{\infty}{\infty} \) 時，可以使用洛必達法則，取 \( f(x) \) 和 \( g(x) \) 的導數來計算極限：
   \[
   \lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)} = \lim_{x \to a} \frac{f'(x)}{g'(x)}
   \]
   只要右邊的極限存在。

5. **極限性質**：
   利用極限的線性性質、乘積性質、商的性質等來分開極限計算。例如：
   \[
   \lim_{x \to a} [f(x) + g(x)] = \lim_{x \to a} f(x) + \lim_{x \to a} g(x)
   \]
   \[
   \lim_{x \to a} [f(x) \cdot g(x)] = \lim_{x \to a} f(x) \cdot \lim_{x \to a} g(x)
   \]

### 特定的極限公式

在無窮大或零的情形下，以下是一些常用的極限公式：

#### 針對無窮大的情形

- \(\lim_{x \to \infty} \frac{1}{x^n} = 0\)（對於 \( n > 0 \)）
- \(\lim_{x \to \infty} \frac{1}{a^x} = 0\)（對於 \( a > 1 \)）
- \(\lim_{x \to 0^+} \frac{1}{x} = +\infty\)
- \(\lim_{x \to 0^-} \frac{1}{x} = -\infty\)

#### 針對零的情形

- \(\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1\)
- \(\lim_{x \to 0^+} x^x = 1\)

#### 指數和對數的極限

- \(\lim_{x \to \infty} \left(1 + \frac{1}{x}\right)^x = e\)
- \(\lim_{x \to 0} \frac{e^x - 1}{x} = 1\)
- \(\lim_{x \to 0} \frac{\ln(1 + x)}{x} = 1\)
- \(\lim_{x \to 0^+} \ln x = -\infty\)
- \(\lim_{x \to +\infty} \ln x = +\infty\)

這些方法和公式在不同的情況下都可以幫助我們求解極限，特別是在處理不確定型和特定無窮大或零的極限時。
在考慮$ \lim _{x	o a} f(x)$時，有哪些方法可以用來計算極限？特別是在無窮大或零的情形下，有哪些特定的極限公式可以參考？
在數學中，**函數極限**（英語：Limit of a function）是微積分的一個基本概念。它描述函數在接近某一給定自變量時的特徵。函數 $f$ 於 $a$ 的極限為 $L$ ，直觀上意為當 $x$ 無限接近 $a$ 時， $f(x)$ 便無限接近 $L$ 。

## 正式定義

### 動機

如果取 $\delta $ 為＂ $x$ 與 $a$ 差距的上限＂；類似地，取 $\epsilon $ 為＂ $f(x)$ 與 $L$ 差距的上限＂，那根據直觀，可以將函數極限定義為：

　
: 若對所有的 $\delta >0$ ，存在 $0<\epsilon \leq \delta $ ，使得對所有的 $x\in D_{f}$ ，只要 $0<\left|x-a\right|<\delta $ 就有 $\left|f(x)-L\right|<\epsilon $

其中 $\epsilon \leq \delta $ 是要確保 $\delta $ 越來越小時， $\epsilon $ 也會越來越小； $0<\left|x-a\right|<\delta $ 是為了凸顯 $x$ 是逼近而非等於 $a$ ，但對應的 $f(x)$ 是可以等於 $L$ 的。

但對於實函數 $f(x)=x^{2}$ 逼近 $a=0$ 時，考慮到 $\delta \geq 1$ 的部分；在 ${\left|x-0\right|}^{2}<\delta ^{2}$ 下是沒有這樣的 $\epsilon $ 使得 $0<\epsilon \leq \delta $ 且 $\left|x^{2}-0\right|<\epsilon $ 的，但數值上 $f(x)=x^{2}$ 的確在 $a=0$ 時很靠近 $0$ ，也就是 $\epsilon \leq \delta $ 的部分侷限了定義能覆蓋的範圍。

上面的例子表明以 $x$ 的變化去限制 $f(x)$ 的變化通常是很困難的，但如果反過來從 $\epsilon $ 出發，去找怎樣的 $x$ 會讓 $f(x)$ 與 $L$ 的差距小於 $\epsilon $ ，也就是從＂若對所有的 $\epsilon >0$ 存在 $\delta >0$ ＂出發的話，顯然上面 $f(x)=x^{2}$ 的例子只要取 $\delta ={\sqrt {\epsilon }}$ 即可；而且在這個定義被滿足的情況下，若進一步取 $\epsilon $ 和 $\delta $ 的最小值為 $x$ 與 $a$ 差距的上限，還是會有 $\left|f(x)-L\right|<\epsilon $ ，這樣就可以用 $\epsilon $ 控制 $x$ 的變化，而滿足＂ $x$ 趨近於 $a$ 時 $f(x)$ 趨近於 $L$ ＂的直觀想法。

但實際上無法確保對所有 $\delta >0$ ，都有 $x\in D_{f}$ 使得 $0<\left|x-a\right|<\delta $ ，所以定義函數極限之前必須要求 $a$ 為 $D_{f}$ 的極限點。但大部分的情況會退而求其次的假設存在 $r>0$ 使得 $f(x)$ 在 $0<\left|x-a\right|<r$ 都有定義，也就是存在 $a$ 的**去心鄰域**使 $f(x)$ 都有定義，這樣的話 $a$ 會自動成為 $D_{f}$ 的極限點。

### 自變量趨於有限值時函數的極限

 $f$ 為實函數， $a\in \mathbb {R} $ 為 $D_{f}$ 的極限點且 $L\in \mathbb {R} $ ，若＂**對所有的 $\epsilon >0$ ，存在 $\delta >0$ ，使得對所有的 $x\in D_{f}$ 只要 $0<\left|x-a\right|<\delta $ 就有** $\left|f(x)-L\right|<\epsilon $ ＂，或以正式的邏輯符號表述為

則以 $\lim _{x\to a}f(x)=L$ 表示，稱 $L$ 為實函數 $f$ 於 $a$ 的極限。

### 自變量趨於無窮大時函數的極限

由於＂無窮大＂不能直接定義成定義域 $D_{f}$ 的極限點，可以退而求其次假設＂對所有的 $\delta >0$ 存在 $x\in D_{f}$ 使得 $x>\delta $ ＂。也就是直觀上可以用定義域 $D_{f}$ 裡的點去逼近＂無窮大＂。那在這種條件下， $L\in \mathbb {R} $ ，且若＂**對所有 $\epsilon >0$ ，存在 $\delta >0$ ，使得對所有的 $x\in D_{f}$ 只要 $x>\delta $ 時，有 $\left|f(x)-L\right|<\epsilon $** ＂，或以正式的邏輯符號表述為

則稱 $L$ 為實函數 $f$ 於**正無窮大**（ $\infty $ ）的極限，記作 $\lim _{x\to \infty }f(x)=L$ 類似的，若假設＂對所有的 $\delta <0$ 存在 $x\in D_{f}$ 使得 $x<\delta $ ＂，那在這種條件下， $L\in \mathbb {R} $ ，且若＂**對所有 $\epsilon >0$ ，存在 $\delta <0$ ，使得對所有的 $x\in D_{f}$ 只要 $x<\delta $ 時，有 $\left|f(x)-L\right|<\epsilon $** ＂，或以正式的邏輯符號表述為

則稱 $L$ 為實函數 $f$ 於**負無窮大（ $-\infty $ ）** 的極限，記作 $\lim _{x\to -\infty }f(x)=L$

## 制限極限

直觀上來講，從數線左邊逼近或右邊逼近應該會得到一樣的極限，為了把這個概念推廣，需要函數限制的極限（也就是縮小定義域後的極限）：

上述定理的證明只須注意到 $a$ 也必為 $D_{f}$ 的極限點，然後把函數極限的定義展開，考慮到 **$A\cup B=D_{f}$** ，還有對 $x\in A$ 取 $\delta _{A}$ 的和 $x\in B$ 取的 $\delta _{B}$ ，那只要取 $\delta $ 為 $\delta _{A}$ 和 $\delta _{B}$ 的最小值，對所有 $x\in D_{f}$ 就有 $(\,0<\left|x-a\right|<\delta \,)\Rightarrow (\,\left|f(x)-L\right|<\epsilon \,)$ ；反過來由原函數 $f$ 推出 $f|_{A}$ 和 $f|_{B}$ 的狀況是非常顯然的。

### 左右極限

若取

　
: $A={\big \{}x\in D_{f}\,|\,x\geq a{\big \}}$

　
: $B={\big \{}x\in D_{f}\,|\,x\leq a{\big \}}$

如果假設 $a$ 同時為 **$A$** 和 **$B$** 的極限點，那 **$A$** 和 **$B$** 顯然符合上面定理的要求的，而這時

　
: $\lim _{x\to a}f|_{A}(x)=L$

這個表達式會被別稱為＂ $L$ 是實函數 $f$ 於 $a$ 的**右極限**＂，也可以用 $\lim _{x\to a^{+}}f(x)=L$ 表示。

類似的

　
: $\lim _{x\to a}f|_{B}(x)=L$

這個表達式會被別稱為＂ $L$ 是實函數 $f$ 於 $a$ 的**左極限**＂，也可以用 $\lim _{x\to a^{-}}f(x)=L$ 表示。

## 常用公式

### 有理函數

以下公式中， $n>0,a>1$ 。

 * $\lim _{x\to \infty }{\frac {1}{x^{n}}}=0$
* $\lim _{x\to \infty }{\frac {1}{a^{x}}}=0$
* $\lim _{x\to 0^{+}}{1 \over x}=+\infty $
* $\lim _{x\to 0^{-}}{1 \over x}=-\infty .$

### 無理函數

 * $\lim _{x\to \infty }{\sqrt[{x}]{x}}=1$
* $\lim _{n\to \infty }{\frac {n}{\sqrt[{n}]{n!}}}=e$

### 三角函數

 * $\lim _{x\to 0}{\frac {\sin x}{x}}=1$
* $\lim _{x\to \infty }{\frac {\sin x}{x}}=0$

### 指數函數

 * $\lim _{x\to \infty }\left(1+{\frac {1}{x}}\right)^{x}=\lim _{x\to 0}(1+x)^{\frac {1}{x}}=e$
* $\lim _{x\to 0}{\frac {e^{x}-1}{x}}=1$
* $\lim _{x\to 0^{+}}x^{x}=1$

### 對數函數

 * $\lim _{x\to 0}{\frac {\ln(1+x)}{x}}=1$
* $\lim _{x\to 0^{+}}\ln x=-\infty $
* $\lim _{x\to +\infty }\ln x=+\infty $
## 概念

### 數列極限

以數列（sequence）

為例，直觀上隨著 n 的增大， $a_{n}$ 越來越接近 0，於是可以認為 0 是這個序列的 "極限"。以下的嚴格定義來自於柯西（Cauchy）：設若對任意 $\epsilon >0$ ，存在 $m\in \mathbb {N} $ ，使得當 $i>m$ 時，有以邏輯符號來表示即為則稱數列 $\{a_{n}\}_{n\in \mathbb {N} }$ **收斂於** $a$ ，記作 $\lim _{n\to \infty }a_{n}=a$ 或 $a_{n}\rightarrow a$ 。這時也稱這個數列是**收斂的**，反之稱為**發散**。可以證明極限是唯一的，也就是
這個嚴謹定義直觀上，說不論把 "差距範圍" $\epsilon $ 取得多小，從某項 $a_{n}$ 會跟 $a$ 的距離都會比 $\epsilon $ 小。 在數學中，**函數極限**（英語：Limit of a function）是微積分的一個基本概念。它描述函數在接近某一給定自變量時的特徵。函數 $f$ 於 $a$ 的極限為 $L$ ，直觀上意為當 $x$ 無限接近 $a$ 時， $f(x)$ 便無限接近 $L$ 。 **極限點**（英語：Limit point）在數學中是指可以被集合 _S_ 中的點隨意逼近的點。

這個概念有益的推廣了極限的概念，並且是諸如閉集和拓撲閉包等概念的基礎。實際上，一個集合是閉合的若且唯若他包含所有它的極限點，而拓撲閉包運算可以被認為是通過增加它的極限點來擴充一個集合。

## 定義

 _$A$_ 為拓撲空間 $X$ （ 其拓撲為 $\tau \subseteq P(X)$ ） 的子集且 _$x\in X$_ ，若所有 _$x$_ 的開集也包含至少一個 _$A$_ 內的非 _x_ 的點，即

　
: $(\forall O\in \tau )\{(x\in O)\Rightarrow (\exists a\in O)[\,(a\in A)\wedge (a\neq x)\,]\}$

稱 _$x$_ 為 _$A$_ 的**極限點**（注意到 _$x$_ 不一定屬於 _$A$_ ）。由 _$A$_ 內所有極限點所組成的集合稱為 _$A$_ 的導集，標記為 $A^{\prime }$ 。

在 T1 空間裡，上述定義和要求 _$x$_ 的每個鄰域皆包含無限多個 _$A$_ 的點是等價的。

另外，若 _X_ 為序列空間，則可稱 _x_ ∈ _X_ 為 _S_ 的極限點，若且唯若存在一個由 _S_ \ {_x_} 的點組成的 ω 序列，其極限為 _x_；這也是「極限點」此一名稱的由來。 在數學中，**函數極限**（英語：Limit of a function）是微積分的一個基本概念。它描述函數在接近某一給定自變量時的特徵。函數 $f$ 於 $a$ 的極限為 $L$ ，直觀上意為當 $x$ 無限接近 $a$ 時， $f(x)$ 便無限接近 $L$ 。