Voy a dar un ejemplo problema:
Una exponencial tetration es donde $x$ es exponentiated por sí mismo $n$ tiempos, como por ejemplo
$$_{ }^{ 4 }{ x }={ x }^{ {\displaystyle x }^{ {\displaystyle x }^{\displaystyle x } } }$$
Como $n$ enfoques $\infty$, luego de algunos $0$, la función bifurca en punto de $B$, que se divide en la rama superior donde $n$ es regular y la rama inferior donde $n$ es impar, aunque en ambos casos, $n$ enfoques $\infty$ .
Punto de $A$ es el origen $(0,0)$ y el punto de $C$ $(0,1)$
Deje $T$ ser el área de $ABC$ como se define por la parte superior e inferior de las ramas, y la línea de $x=0$
¿Cómo Solucionar esto?
Este problema es un poco más fácil de resolver si nos fijamos en la función(s) en la otra forma. La curva definida por la parte superior e inferior de las ramas, de unirse a punto de $B,$ también puede ser descrito por la ecuación implícita
$${ x }^{ { \displaystyle x }^{\displaystyle y } }-y=0$$
donde $x(y)$ arcos suavemente de $(0,0)$$(1,0)$. Entonces uno de varios posibles métodos de integración numérica se puede utilizar, una vez que tenemos una exacta implícita de la ecuación. Por ejemplo, dado un valuie $0\le y\le 1$, determinar numéricamente $x$ utilizando el método de la secante, y utilizarlo como un punto de datos para la integración numérica.
El punto crítico de la $B$ es
$$\left( \dfrac { 1 }{ { e }^{ e } } ,\dfrac { 1 }{ e } \right) $$
Una forma más sencilla y directa para integrar numéricamente esto es usar un bucle para exponencialmente tetrate $0\le x\le { e }^{ -e } $ para algunos muy grandes $2n$$2n+1$, y el uso de la diferencia como un punto de datos para la integración numérica.
Por lo tanto, uno puede comprobar los resultados numéricos de ambos métodos para la confianza en la final de la exactitud.
Nota: El otro punto crítico para el infinito exponencial tetration es
$$({ e }^{ \frac { 1 }{\displaystyle e } },e)$$
cual es el límite de convergencia, es decir, para $x>{ e }^{ \frac { 1 }{ e } }$ no convergen