제1장 정적분의 응용(1) 회전체의 부피
- 와셔 방법(Washer method)
- 원주각의 방법(Cylindrical shell method)
제2장 정적분의 응용(2) 모멘트와 질량중심
- 균일한 밀도를 갖는 판의 질량중심
- 변하는 밀도를 갖는 판의 질량중심
- 변하는 밀도를 갖는 선분의 질량중심
- 곡선의 질량중심(밀도 일정)
제3장 회전면의 넓이와 파푸스 정리
- x축(또는 y축) 둘레로 회전하여 생기는 곡면 넓이
- 매개변수 곡선을 회전하여 생긴 곡면 넓이
- 미분(형식)을 이용한 회전곡면의 넓이
- 부피에 대한 파푸스 정리
- 곡면 넓이에 대한 파푸스 정리
제4장 변수 분리형 미분 방정식
- 미분방정식 분류(유형에 따라/계수에 따라/선형성에 따라)
- 변수분리형 미분방정식
제5장 선형미분방정식
- 1계 선형미분방정식
- 베르누이 미분방정식(Bernoulli differential equation)
제6장 자율미분방정식의 그래프적 해(위상선과 해곡선 스케치)
제7장 극 방정식
- 극방정식 그래프
- 극좌표 그래프 대칭성 판단
- 극좌표상의 넓이
- 극곡선의 길이
- 회전체의 곡면의 넓이
제8장 무한급수의 수렴과 발산
- 적분판정법(integral test)
- 비교판정법(comparison test)
- 극한비교판정법
- 극한비교판정법 II
- 비판정법(ratio test)
- 근판정법(root test)
- 교대급수 판정법(라이프니츠의 정리)
- 교대급수의 추정 정리
- 절대수렴판정법
제9장 멱급수
- 멱급수(power series)의 수렴정리
- 절대수렴, 조건수렴
- 수렴반경구하기
- 항별미분정리, 항별적분정리
제10장 테일러 급수와 매크로린 급수
- 테일러 급수(Taylor series), 매크로린 급수(Maclaurin series) 정의
- 테일러 다항식
- 테일러 부등식
- 오차 이하가 되도록 테일러 다항식의 차수 정하기
- 오일러 항등식
- 테일러 정리
제11장 벡터와 공간기하
- 내적(inner product)의 정의와 두 벡터가 이루는 각
- 벡터 사영(vector projection)
- 일(work)
- 직교벡터의 합으로 벡터 표현하기
제12장 벡터의 외적
- 외적(cross product)의 정의
- 돌림힘(torque)
- 3중 스칼라적(triple scalar product)
제13장 공간에서의 직선과 평면
- 직선의 방정식
- 점과 직선사이의 거리
- 평면의 방정식
- 한 점에서 평면까지의 거리
- 두 평면이 이루는 각
제14장 벡터함수와 공간곡선
- 벡터함수
- 벡터함수의 도함수
- 벡터함수의 미분법칙
- 상수길이를 갖는 벡터함수
- 벡터함수의 적분
제15장 호의 길이와 곡률
- 곡선의 길이
- 호의 길이 함수(호장함수)
- 단위접선벡터 T
- 곡률(curvature)
- 주단위법선벡터와 종법선벡터
- 곡률원(circle of curvature)
- 열률(torsion)과 단위종법선벡터 B
- 가속도의 접선과 법선성분
제16장 편도함수
- 이변수 함수
- 등위곡선(level curve)
- 이변수 함수의 극한
- 2-경로 테스트에 의한 극한의 비존재성
- 이변수 함수의 연속성
- 이변수함수에서 편도함수의 정의
- 고계편도함수, 클레로 정리
- 편미분방정식
- 이변수 함수에 대한 연쇄법칙
- 3변수 함수에 대한 연쇄법칙
- 2개의 독립변수와 3개의 종속변수에 대한 연쇄법칙
- 음함수 미분법
- 접평면의 방정식
- 이변수함수에서 미분가능의 정의
- 선형근사식
- 전미분(total differential of f)
제17장 이중적분
- 이중적분 정의
- 푸비니의 정리
- 일반영역에서의 중적분 유형별 정리(1)
- 일반영역에서의 중적분 유형별 정리(2)
- 이중적분의 성질
제18장 다변수함수의 극대,극소
- 2변수 함수의 극대, 극소
- 임계점(critical point)
- 안장점(saddle point)
- 2변수 함수의 전미분
- 2변수 함수의 극값 판정법
- Hessian 행렬식을 이용한 극치 판정
- 2변수 함수의 최대,최소
- 기울기벡터(gradient)
- 라그랑지 승수법(method of Lagrange multipliers)을 이용한 최대·최소 구하기