函数极限的定义中的德尔塔和伊普西龙是怎么来的

函数极限是高等数学中非常重要的一个概念，它是描述函数在某一点附近的变化趋势的一种数学工具。在函数极限的定义中，德尔塔和伊普西龙是两个非常重要的概念，它们是怎么来的呢？

首先，我们来看一下函数极限的定义：对于任意给定的正实数ε，存在正实数δ，使得当函数自变量x满足0 < |x - x0| < δ时，函数值f(x)与极限L的差的绝对值小于ε，即：

|f(x) - L| < ε

其中，x0为函数极限的极限点。在这个定义中，德尔塔（δ）和伊普西龙（ε）分别表示自变量和函数值的变化范围。

德尔塔（δ）表示自变量在x0附近的变化范围。它的大小取决于ε的大小，当ε越小时，我们需要找到的δ也就越小。德尔塔的大小实际上是通过对函数极限的定义进行推导得到的。我们需要找到一个δ，使得当自变量x满足0 < |x - x0| < δ时，函数值f(x)与极限L的差的绝对值小于ε。因此，我们可以将上述不等式变形为：

http://www.easiu.com/common/images/20200513043107661.jpg

|f(x) - L| < ε

-ε < f(x) - L < ε

L - ε < f(x) < L + ε

这样，我们就可以得到一个区间[L - ε, L + ε]，当自变量x在这个区间内时，函数值f(x)与极限L的差的绝对值小于ε。因此，我们可以将δ定义为使得自变量x在[L - ε, L + ε]内时，函数值f(x)与极限L的差的绝对值小于ε的最大值。也就是说，δ是一个取值范围，当自变量x在这个范围内时，函数值f(x)与极限L的差的绝对值小于ε。

伊普西龙（ε）表示函数值在L附近的变化范围。它的大小取决于我们希望函数值与极限L的差的绝对值小于多少。当ε越小时，我们希望函数值与极限L的差的绝对值也就越小。因此，我们需要找到一个ε，使得当自变量x满足0 < |x - x0| < δ时，函数值f(x)与极限L的差的绝对值小于ε。

综上所述，德尔塔和伊普西龙都是函数极限定义中非常重要的概念，它们用于描述自变量和函数值在极限点附近的变化范围。通过对函数极限定义的推导，我们可以得到德尔塔和伊普西龙的定义，它们在研究函数极限问题时起到了至关重要的作用。