你想弄懂什么？

在划分变得无限精细（$\|P\| \to 0$）的极限过程中，样本点在每个子矩形内的确切位置并不重要。虽然不同的 $(x_k,y_k)$ 选择会产生不同的有限黎曼和（近似值），但当子矩形收缩到零尺寸时，这些和的极限与所选的具体内部点无关。

适用条件：适用于划分范数 $\|P\| \to 0$ 的极限情况。；每个 $(x_k,y_k)$ 必须在其对应的子矩形内选择。

在划分变得无限精细（$\|P\| \to 0$）的极限过程中，样本点在每个子矩形内的确切位置并不重要。虽然不同的 $(x_k,y_k)$ 选择会产生不同的有限黎曼和（近似值），但当子矩形收缩到零尺寸时，这些和的极限与所选的具体内部点无关。

适用条件：适用于划分范数 $\|P\| \to 0$ 的极限情况。；每个 $(x_k,y_k)$ 必须在其对应的子矩形内选择。

必须选择一个点 $(x_k,y_k)$，因为子矩形是一个二维区域，而不是单个输入值。为了确定立于该子矩形上方的代表性盒子的高度，必须在特定位置评估函数 $f(x,y)$。

适用条件：域被划分为子矩形。；函数 $f(x,y)$ 定义了曲面高度。

必须选择一个点 $(x_k,y_k)$，因为子矩形是一个二维区域，而不是单个输入值。为了确定立于该子矩形上方的代表性盒子的高度，必须在特定位置评估函数 $f(x,y)$。

适用条件：域被划分为子矩形。；函数 $f(x,y)$ 定义了曲面高度。