为记简便,本文所有的「原式」将简写为「O.F.\text{O.F.}」(Original Formula)。

极限

常见的涉考极限有00\frac{0}{0}11^\infty两型极限,另外会有证明/计算极限存在两种大题和连续间断点、渐近线两种小题。

定义·性质

数列极限

设有数列{un}\{u_n\}和常数AA,对任意给定ε>0\varepsilon>0恒存在NN+N\in\mathbb{N}_+,使n>Nn>N时恒有unA<ε|u_n-A|<\varepsilon成立,则称AA是数列{un}\{u_n\}的极限。

上述定义中ε\varepsilon刻画的是unu_nAA之间的接近程度;NN刻画的是需要增大到什么程度。NN应当只与ε\varepsilon的取值有关;当nn取第nn项以后的各项时unu_nAA的距离小于ε\varepsilon,且ε\varepsilon可以任意小——这就是“{un}\{u_n\}中各项随nn增大而无限接近AA”的刻画。

考虑数列{un}\{u_n\}与其子数列{unk}\{u_{n_k}\}的关系。其核心结论是“一个数列的任意子数列与其本身极限相等”,即

limnun=A    {unk},limkunk=A.\lim_{n\rightarrow\infty}u_n=A\iff\forall\{u_{n_k}\}, \lim_{k\rightarrow\infty}u_{n_k}=A.

依此结论可知“一个数列的奇数子列和偶数子列极限与母列相等”。即

limnun=A    limk{u2k}=limk{u2k+1}=A.\lim_{n\rightarrow\infty}u_n=A\iff\lim_{k\rightarrow\infty}\{u_{2k}\}=\lim_{k\rightarrow\infty}\{u_{2k+1}\}=A.

另一方面,若{un}\{u_n\}为存在极限的单调数列,则一定存在一个极限与之相同的子列。

根据上述结论,考虑数列{xn}\{x_n\},其中limnx3n=limnx3n+1=a.\lim_{n\rightarrow\infty}x_{3n}=\lim_{n\rightarrow\infty}x_{3n+1}=a.因为不知道limnx3n+2\lim_{n\rightarrow\infty}x_{3n+2}的值,所以无法得到limnxn=a\lim_{n\rightarrow\infty}x_{n}=a的结论。

e.g.1.0 \textbf{e.g.1.0 }limnan=a0,\lim_{n\rightarrow\infty}a_n=a≠0,比较nn充分大时an|a_n|a2\frac{|a|}{2}的大小关系。

Solution \textbf{Solution }

limnan=a,ε,ana<ε.Additionallyanaana,ana<ε.limnan=a.\begin{align*} \because&\lim_{n\rightarrow\infty}a_n=a,\\ \therefore&\forall\varepsilon,|a_n-a|<\varepsilon.\\ \text{Additionally}\\ \because&\big||a_n|-|a|\big|\leq|a_n-a|,\\ \therefore&\big||a_n|-|a|\big|<\varepsilon.\\ \therefore&\lim_{n\rightarrow\infty}|a_n|=|a|. \end{align*}

而由极限定义知ε,ana<ε,\forall\varepsilon,\big||a_n|-|a|\big|<\varepsilon,故不妨取ε=a2.\varepsilon=\frac{|a|}{2}.

ana<a2a2<ana<a2a2<an<3a2.\big||a_n|-|a|\big|<\frac{|a|}{2}\Rightarrow-\frac{|a|}{2}<|a_n|-|a|<\frac{|a|}{2}\Rightarrow\frac{|a|}{2}<|a_n|<\frac{3|a|}{2}.

函数极限

对函数y=f(x)y=f(x)和常数AA,若给定任意ε>0\varepsilon>0都存在M>0,M>0,使得x>M|x|>Mf(x)A<ε|f(x)-A|<\varepsilon恒成立,则称y=f(x)y=f(x)xx\rightarrow\infty时有极限A.A.
对函数y=f(x)y=f(x)和常数AA,若给定任意ε>0\varepsilon>0都存在δ>0,\delta>0,使得0<xx0<δ0<|x-x_0|<\deltaf(x)A<ε|f(x)-A|<\varepsilon恒成立,则称xx0x\rightarrow x_0f(x)f(x)有极限A.A.

考虑下面几个极限的性质。

(唯一性)若一函数/数列极限存在,则其极限值唯一。
(有界性)若一函数极限存在,则该函数局部有界。若一数列极限存在,则该函数全局有界。
(保号性)若limxx0f(x)=A\lim_{x\rightarrow x_0}f(x)=AA>0A>0(或A<0A<0),则f(x)f(x)x0x_0的某个去心邻域恒有f(x)>0f(x)>0(或f(x)<0f(x)<0)。

现在考虑下面4个函数的有界性。

  1. 观察函数xsin1x,x(0,+).x\sin\frac{1}{x},x\in(0,+\infty).
    (0,+)(0,+\infty)分为(0,0+δ)(0,0+\delta)[0+δ,+x][0+\delta, +x](+x,+)(+x,+\infty)三个区间。那么只要观察limx0+xsin1x\lim_{x\rightarrow0^+}x\sin\frac{1}{x}limx+xsin1x\lim_{x\rightarrow+\infty}x\sin\frac{1}{x}这两个极限即可(因为闭区间上的连续函数一定有界)。显然前者存在且为0(无穷小量×\times有界量),后者存在且为1(因为彼时sin1x1x\sin\frac{1}{x}\sim\frac{1}{x}),因此这个函数有界。
  2. 观察函数1xsin1x,x(0,+).\frac{1}{x}\sin\frac{1}{x},x\in(0,+\infty).
    显然在x0+x\rightarrow0^+时可以取x=1nπ+π2,x=\frac{1}{n\pi+\frac{\pi}{2}},此时1xsin1x=nπ+π2,\frac{1}{x}\sin\frac{1}{x}=n\pi+\frac{\pi}{2},因此nn越大xx越贴近0,但原函数越大,因此原函数在x0+x\rightarrow0^+无界,故这个函数无界。
  3. 观察函数1xsinx,x(0,+).\frac{1}{x}\sin x,x\in(0,+\infty).
    xsin1x,x(0,+)x\sin\frac{1}{x},x\in(0,+\infty)同理,limx0+1xsinx=1,limx+1xsinx=0,\lim_{x\rightarrow0^+}\frac{1}{x}\sin x=1,\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{1}{x}\sin x=0,因此有界。
  4. 观察函数0xsinttdt,x(0,2049).\int_0^x\frac{\sin t}{t}\text{d}t,x\in(0,2049).
    考虑函数sinxx\frac{\sin x}{x}x(0,2049)x\in(0,2049)的有界性。显然由第3个函数知sinxx\frac{\sin x}{x}x(0,+)x\in(0,+\infty)有界,因此sinxx\frac{\sin x}{x}x(0,2049)x\in(0,2049)也有界。而由Lagrange中值定理知f(x)f'(x)有界时f(x)f(x)也有界,因此原函数也在x(0,2049)x\in(0,2049)上有界。

求极限必备技能

可以使用L’Hospital法则求出的极限

00\frac{0}{0}型极限一般使用等价无穷小、Taylor展开、L’Hospital法则、导数定义和中值定理求解。

e.g.1.1 \textbf{e.g.1.1 }求:limx0sinxx.\lim_{x\rightarrow0}\frac{\sin x}{x}.

Solution \textbf{Solution }

sinxxO.F.=1.\begin{align*} \sin x\sim x\Rightarrow\text{O.F.}=1. \end{align*}

\frac{\infty}{\infty}型极限一般使用L’Hospital法则和「抓大头」(低阶无穷大与高阶无穷大相加时保留高阶)的思路进行求解。

e.g.1.2 \textbf{e.g.1.2 }求:limxi=0naixij=0mbjxj.\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{\sum_{i=0}^{n}a_ix^i}{\sum_{j=0}^{m}b_jx^j}.

Solution \textbf{Solution }

limxi=0naixij=0mbjxj=limxanxnbmxm.\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{\sum_{i=0}^{n}a_ix^i}{\sum_{j=0}^{m}b_jx^j}=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{a_nx^n}{b_mx^m}.

因此各情况对应的极限如下:

1n=m,limxi=0naixij=0mbjxj=anbm.2n<m,limxi=0naixij=0mbjxj=0.3n>m,limxi=0naixij=0mbjxj does not exist.\begin{align*} 1^\circ n=m,& \lim_{x\rightarrow\infty}\frac{\sum_{i=0}^{n}a_ix^i}{\sum_{j=0}^{m}b_jx^j}=\frac{a_n}{b_m}.\\ 2^\circ n<m,& \lim_{x\rightarrow\infty}\frac{\sum_{i=0}^{n}a_ix^i}{\sum_{j=0}^{m}b_jx^j}=0.\\ 3^\circ n>m,& \lim_{x\rightarrow\infty}\frac{\sum_{i=0}^{n}a_ix^i}{\sum_{j=0}^{m}b_jx^j}\text{ does not exist.} \end{align*}


e.g.1.3 \textbf{e.g.1.3 }('99)求:limx4x2x+1x+1x2+sinx.\lim_{x\rightarrow-\infty}\frac{\sqrt{4x^2-x+1}-x+1}{\sqrt{x^2+\sin x}}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx2xxx=limx2xxx=3.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow-\infty}\frac{|2x|-x}{|x|}=\lim_{x\rightarrow-\infty}\frac{-2x-x}{-x}=3.

\frac{\infty}{\infty}型极限求解时,可能要考虑各种简单函数的变化率如下:

x+:lnαx(α>0)xβ(β>0)ax(a>1)xxn+:lnαn(α>0)nβ(β>0)an(a>1)n!nn\begin{align*} x\rightarrow+\infty:&\ln ^\alpha x(\alpha>0)\ll x^\beta(\beta>0)\ll a^x(a>1)\ll x^x\\ n\rightarrow+\infty:&\ln ^\alpha n(\alpha>0)\ll n^\beta(\beta>0)\ll a^n(a>1)\ll n!\ll n^n \end{align*}

其中nN+.n\in\mathbb{N}_+.

e.g.1.4 \textbf{e.g.1.4 }求:limxx2ex.\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x^2}{e^x}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=0.\text{O.F.}=0.

00\cdot\infty型极限可以转换为上述两种极限用对应的思路求解。

\infty-\infty型极限可以通过有理化、通分等方法转换为00\frac{0}{0}\frac{\infty}{\infty}两种极限求解。

e.x.1.1 \textbf{e.x.1.1 }求:limx+ln(1+2x)ln(1+3x).\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\ln(1+2^x)}{\ln(1+3^x)}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx+xln2xln3=ln2ln3.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{x\ln2}{x\ln3}=\frac{\ln2}{\ln3}.


e.x.1.2 \textbf{e.x.1.2 }求:limx+ln(x+1+x2)ln(x+xex).\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\ln(x+\sqrt{1+x^2})}{\ln(x+xe^x)}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx+ln(2x)ln(xex)=ln2+lnxlnx+x=lnxx=0.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\ln(2x)}{\ln(xe^x)}=\frac{\ln2+\ln x}{\ln x+x}=\frac{\ln x}{x}=0.

已知极限求参数值

从已知极限式成立的必要条件去寻找参数的关系。

一般有以下几个结论:

  1. limxaf(x)g(x)\lim_{x\rightarrow a}\frac{f(x)}{g(x)}存在,则limxag(x)=0limxaf(x)=0.\lim_{x\rightarrow a}g(x)=0\Rightarrow \lim_{x\rightarrow a}f(x)=0.
  2. limxaf(x)g(x)\lim_{x\rightarrow a}\frac{f(x)}{g(x)}存在且不为0,则limxaf(x)=0limxag(x)=0.\lim_{x\rightarrow a}f(x)=0\Rightarrow \lim_{x\rightarrow a}g(x)=0.
  3. limxa(f(x)g(x))\lim_{x\rightarrow a}(f(x)-g(x))存在,则二者为同阶无穷大limxaf(x)=    limxag(x)=.\lim_{x\rightarrow a}f(x)=\infty\iff\lim_{x\rightarrow a}g(x)=\infty.

e.g.1.5 \textbf{e.g.1.5 }求使得limx(x2x+1axb)=0\lim_{x\rightarrow-\infty}(\sqrt{x^2-x+1}-ax-b)=0成立的a,ba,b的值。

Solution \textbf{Solution }显然由x<0x<0x2=x,\sqrt{x^2}=-x,进而知a=1.a=-1.

b=limx(x2x+1+x)=limxx2x+1x2x2x+1x=limxxxx=12.b=\lim_{x\rightarrow-\infty}(\sqrt{x^2-x+1}+x)=\lim_{x\rightarrow-\infty}\frac{x^2-x+1-x^2}{\sqrt{x^2-x+1}-x}=\lim_{x\rightarrow-\infty}\frac{-x}{|x|-x}=\frac{1}{2}.


e.g.1.6 \textbf{e.g.1.6 }求使得limx+((x5+7x4+2)αx)=β0\lim_{x\rightarrow+\infty}((x^5+7x^4+2)^\alpha-x)=\beta≠0成立的α,β\alpha,\beta的值。

Solution \textbf{Solution }显然知α=15.\alpha=\frac{1}{5}.

β=limx(x((1+7x+2x5)151))=limx(x(15(7x+2x5)))=75.\beta=\lim_{x\rightarrow-\infty}(x((1+\frac{7}{x}+\frac{2}{x^5})^\frac{1}{5}-1))=\lim_{x\rightarrow-\infty}(x(\frac{1}{5}(\frac{7}{x}+\frac{2}{x^5})))=\frac{7}{5}.

在例1.6中使用了结论“(1+x)α1αx(x0)(1+x)^\alpha-1\sim\alpha x(x\rightarrow0)”。通过本题的方法可以得到重要结论

limx((i=0naixi)1nx)=an1n.\lim_{x\rightarrow\infty}((\sum_{i=0}^na_ix^i)^\frac{1}{n}-x)=\frac{a_{n-1}}{n}.

e.x.1.3 \textbf{e.x.1.3 }求:limx+(x6+x56x6x56).\lim_{x\rightarrow+\infty}(\sqrt[6]{x^6+x^5}-\sqrt[6]{x^6-x^5}).

Solution \textbf{Solution }显然limx+(x6+x5)16x=16,limx+(x6x5)16x=16,\lim_{x\rightarrow+\infty}(x^6+x^5)^\frac{1}{6}-x=\frac{1}{6}, \lim_{x\rightarrow+\infty}(x^6-x^5)^\frac{1}{6}-x=-\frac{1}{6}, 因此

O.F.=limx+((x6+x56x)(x6x56x))=16(16)=13.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}((\sqrt[6]{x^6+x^5}-x)-(\sqrt[6]{x^6-x^5}-x))=\frac{1}{6}-(-\frac{1}{6})=\frac{1}{3}.

现在考虑一个结论

limxxα(x1)α=αxα1.\lim_{x\rightarrow\infty}x^\alpha-(x-1)^\alpha=\alpha x^{\alpha-1}.

这可以理解为幂函数f(x)=xαf(x)=x^\alpha在相当大的位置的切线斜率。当xx非常大的时候,横坐标相差的11已经可以近似看作没有,因此此时f(x)f(x)f(x1)f(x-1)两点的连线可以近似看作一个切线,其对应斜率就等于f(x)f(x)在该位置的导数。

e.g.1.7 \textbf{e.g.1.7 }求使得limxx2013xα(x1)α=β0\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x^{2013}}{x^\alpha-(x-1)^\alpha}=\beta≠0成立的α,β\alpha,\beta的值。

Solution \textbf{Solution }显然α=2014.\alpha=2014.据此有

β=limxx20132014x2013=12014.\beta=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x^{2013}}{2014x^{2013}}=\frac{1}{2014}.


e.x.1.4 \textbf{e.x.1.4 }(2018)求使得limx+((ax+b)e1xx)=2\lim_{x\rightarrow+\infty}((ax+b)e^\frac{1}{x}-x)=2成立的a,ba,b的值。

Solution \textbf{Solution }显然a=1.a=1.据此

2=limx+((x+b)e1xx)=limt0+((1t+b)et1t)=limt0+et1t+limt0+bet=1+b2=\lim_{x\rightarrow+\infty}((x+b)e^\frac{1}{x}-x)=\lim_{t\rightarrow0^+}((\frac{1}{t}+b)e^t-\frac{1}{t})=\lim_{t\rightarrow0^+}\frac{e^t-1}{t}+\lim_{t\rightarrow0^+}be^t=1+b

因此b=1b=1.

需要注意的是,习题1.4中的bb不能用简单的(x+b)1x=2(x+b)\cdot1-x=2来求。这是因为待求极限的式子中并不是所有的多项式都有因式e1x.e^\frac{1}{x}.

Taylor公式求极限

00\frac{0}{0}型极限的解法之一。除了常用的8个之外,还需要利用他们对一些复合函数的极限根据Taylor公式进行推导。

常用的8个Taylor公式推得的极限包括:①sinx=x16x3+o(x3);\sin x=x-\frac{1}{6}x^3+o(x^3);arcsinx=x+16x3+o(x3);\arcsin x=x+\frac{1}{6}x^3+o(x^3);tanx=x+13x3+o(x3);\tan x=x+\frac{1}{3}x^3+o(x^3);arctanx=x13x3+o(x3);\arctan x=x-\frac{1}{3}x^3+o(x^3);ln(1+x)=x12x2+o(x2);\ln(1+x)=x-\frac{1}{2}x^2+o(x^2);cosx=112x2+14x4+o(x4);\cos x=1-\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{4}x^4+o(x^4);ex=1+x+12x2+o(x2);e^x=1+x+\frac{1}{2}x^2+o(x^2);(1+x)α=1+αx+α(α1)2x2+o(x2).(1+x)^\alpha=1+\alpha x+\frac{\alpha(\alpha-1)}{2}x^2+o(x^2).若式子中有多个不同的高阶无穷小相加,则最终结果取最低的高阶无穷小(即对m<nm<no(xm)+o(xn)=o(xm)o(x^m)+o(x^n)=o(x^m))。

e.g.1.8 \textbf{e.g.1.8 }已知limx01cosxcos2xcos3xaxn=1,\lim_{x\rightarrow0}\frac{1-\cos x\cos 2x\cos 3x}{ax^n}=1,a,b.a,b.

Solution \textbf{Solution }根据Taylor公式分别对cosx\cos xcos2x\cos 2xcos3x\cos 3x展开,得到

cosxcos2xcos3x=(112!x2+14!x4)(112!(2x)2+)(112!(3x)2+)=1(12+2+92)x2+o(x2)=17x2+o(x2)\begin{align*} \cos x\cos 2x\cos 3x&=(1-\frac{1}{2!}x^2+\frac{1}{4!}x^4-\dots)(1-\frac{1}{2!}(2x)^2+\dots)(1-\frac{1}{2!}(3x)^2+\dots)\\ &=1-(\frac{1}{2}+2+\frac{9}{2})x^2+o(x^2)=1-7x^2+o(x^2) \end{align*}

因此1cosxcos2xcos3x=7x2+o(x2)7x2limx01cosxcos2xcos3xaxn=limx07x2axn=1a=7,n=2.1-\cos x\cos 2x\cos 3x=7x^2+o(x^2)\sim 7x^2\Rightarrow\lim_{x\rightarrow0}\frac{1-\cos x\cos 2x\cos 3x}{ax^n}=\lim_{x\rightarrow0}\frac{7x^2}{ax^n}=1\Rightarrow a=7,n=2.

另外需要掌握Taylor公式的展开原则。

  1. 当所展开的函数是待求极限式中的分子(或分母)且分母(子)是xxkk阶无穷小时,可将分子(母)展开成Mc Laurin公式,使上下同阶
  2. kk未知时,将两个函数展开至彼此无法抵消的次数幂为止。

e.g.1.9 \textbf{e.g.1.9 }求:limx01+tanx1+sinxxln(1+x)x2.\lim_{x\rightarrow0}\frac{\sqrt{1+\tan x}-\sqrt{1+\sin x}}{x\ln(1+x)-x^2}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0tanxsinxx(ln(1+x)x)(1+tanx+1+sinx)=limx012x3x(12x2)2=12.\begin{align*}\text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\tan x-\sin x}{x(\ln(1+x)-x)(\sqrt{1+\tan x}+\sqrt{1+\sin x})}\\ &=\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\frac{1}{2}x^3}{x\cdot (-\frac{1}{2}x^2)\cdot 2}&=-\frac{1}{2}. \end{align*}


在使用Taylor公式展开时,一定要确保所需的次数项已全部被展开。

考虑下方的例子,可以体会什么叫做“全部展开”。

e.g.1.10 \textbf{e.g.1.10 }求:limx0ln(1+sin2x)x2x4.\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(1+\sin^2 x)-x^2}{x^4}.

Solution \textbf{Solution }首先对ln(1+sin2x)\ln(1+\sin^2 x)进行展开。

ln(1+sin2x)=sin2x12sin4x+o(sin4x)=(x16x3+o(x3))212(x16x3+o(x3))4+o(x4)=(x213x4+o(x4))12(x4+o(x4))+o(x4)=x256x4+o(x4)x256x4,\begin{align*} \ln(1+\sin^2x)&=\sin^2x-\frac{1}{2}\sin^4x+o(\sin^4x)\\ &=(x-\frac{1}{6}x^3+o(x^3))^2-\frac{1}{2}(x-\frac{1}{6}x^3+o(x^3))^4+o(x^4)\\ &=(x^2-\frac{1}{3}x^4+o(x^4))-\frac{1}{2}(x^4+o(x^4))+o(x^4)\\ &=x^2-\frac{5}{6}x^4+o(x^4)&\sim x^2-\frac{5}{6}x^4, \end{align*}

因此

O.F.=limx0(x276x4)x2x4=76.\begin{align*}\text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{(x^2-\frac{7}{6}x^4)-x^2}{x^4}=-\frac{7}{6}. \end{align*}

在上述例子中毫无疑问我们需要寻找到ln(1+sin2x)\ln(1+\sin^2x)的展开式中所有可能产生关于xx的四次项的含sinx\sin x式子,但在中途很容易因为提前将sinx\sin x代换为xx而出错——在未完全展开的情况下直接利用等价无穷小进行代换会导致含有x4x^4的项未展开完全,造成其系数发生偏差。

e.x.1.5 \textbf{e.x.1.5 }求:limx01+x23ex23ln(1+3x2)3x2cosx.\lim_{x\rightarrow0}\frac{\sqrt[3]{1+x^2}-e^{\frac{x^2}{3}}}{\ln(1+3x^2)-3x^2\cos x}.

Solution \textbf{Solution }首先对分子各加数进行展开。

1+x23ex23=(1+13x2+13(131)2x4+o(x4))((1+x23+12(x23)2)+o(x4))=16x4+o(x4)16x4.\begin{align*} \sqrt[3]{1+x^2}-e^{\frac{x^2}{3}}&=(1+\frac{1}{3}x^2+\frac{\frac{1}{3}(\frac{1}{3}-1)}{2}x^4+o(x^4))-((1+\frac{x^2}{3}+\frac{1}{2}(\frac{x^2}{3})^2)+o(x^4))\\ &=-\frac{1}{6}x^4+o(x^4)&\sim-\frac{1}{6}x^4. \end{align*}

另一方面,对分母展开得

ln(1+3x2)3x2cosx=(3x212(3x2)2+o(x4))3x2(112x2+o(x2))=(3x292x4+o(x4))(3x232x4+o(x4))=3x4+o(x4)3x4.\begin{align*} \ln(1+3x^2)-3x^2\cos x&=(3x^2-\frac{1}{2}(3x^2)^2+o(x^4))-3x^2(1-\frac{1}{2}x^2+o(x^2))\\ &=(3x^2-\frac{9}{2}x^4+o(x^4))-(3x^2-\frac{3}{2}x^4+o(x^4))\\ &=-3x^4+o(x^4)&\sim-3x^4. \end{align*}

因此

O.F.=limx016x43x4=118.\begin{align*}\text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{-\frac{1}{6}x^4}{-3x^4}=\frac{1}{18}. \end{align*}


与其他式子存在加/减运算的乘积中各个因子不能直接代替为极限值。

仔细考量练习1.5和上方警示。如果对分母的cosx\cos x直接替换为11,则结果会受到很大影响。

e.x.1.6 \textbf{e.x.1.6 }求:limx0(1ln(x+1+x2)1ln(1+x)).\lim_{x\rightarrow0}(\frac{1}{\ln(x+\sqrt{1+x^2})}-\frac{1}{\ln(1+x)}).

Solution \textbf{Solution }首先将这一\infty-\infty型极限进行通分。

O.F.=limx0ln1+xx+1+x2ln(x+1+x2)ln(1+x)\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln\frac{1+x}{x+\sqrt{1+x^2}}}{\ln(x+\sqrt{1+x^2})\ln(1+x)}

(ln(x+1+x2))=11+x2=(1+x2)12=1+(12)x2+o(x2)ln(x+1+x2)=(112x2+o(x2))dx=x16x3+o(x3),(\ln(x+\sqrt{1+x^2}))'=\frac{1}{\sqrt{1+x^2}}=(1+x^2)^{-\frac{1}{2}}=1+(-\frac{1}{2})x^2+o(x^2)\Rightarrow\ln(x+\sqrt{1+x^2})=\int(1-\frac{1}{2}x^2+o(x^2))\text{d}x=x-\frac{1}{6}x^3+o(x^3),ln(x+1+x2)ln(1+x)x2,\ln(x+\sqrt{1+x^2})\ln(1+x)\sim x^2,因此

O.F.=(x12x2+o(x2))(x+o(x2))x2=12x2x2=12.\begin{align*} \text{O.F.}&=\frac{(x-\frac{1}{2}x^2+o(x^2))-(x+o(x^2))}{x^2}\\ &=\frac{-\frac{1}{2}x^2}{x^2}&=-\frac{1}{2}. \end{align*}

注意展开的目的是便于运算,因此需要适当调节选取的高阶无穷小;同一个式子哪怕是分子和分母都有可能展开时的阶数不一样。

等价无穷小代换求极限

x0x\rightarrow0时对应常用的等价无穷小和对应用法如下。

  1. ex1xe^x-1\sim x
    利用此可对ef(x)eg(x)e^{f(x)}-e^{g(x)}变换为eg(x)(ef(x)g(x)1)eg(x)(f(x)g(x)).e^g(x)(e^{f(x)-g(x)}-1)\sim e^g(x)(f(x)-g(x)).
  2. ln(x+1)x\ln(x+1)\sim x
    利用此可以得到lnf(x)=ln((f(x)1)+1)f(x)1.\ln f(x)=\ln((f(x)-1)+1)\sim f(x)-1.
  3. (1+x)α1x(1+x)^\alpha-1\sim x
    一般在考题中的α\alpha大概率不是整数,因此多数情况下会以根式的形式出现。例如,显然有1+xsinx3113xsinx13x2.\sqrt[3]{1+x\sin x}-1\sim\frac{1}{3}x\sin x\sim\frac{1}{3}x^2.

e.g.1.11 \textbf{e.g.1.11 }求:limx0lncosxx2\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln\cos x}{x^2}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0ln(1+(cosx1))x2=limx0ln(1+(12x2))x2=limx012x2x2=12.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(1+(\cos x-1))}{x^2}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(1+(-\frac{1}{2}x^2))}{x^2}\\ &=\lim_{x\rightarrow0}\frac{-\frac{1}{2}x^2}{x^2}&&=-\frac{1}{2}. \end{align*}


e.g.1.12 \textbf{e.g.1.12 }求:limx0lnsinxxx2\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln\frac{\sin x}{x}}{x^2}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0ln(1+(sinxx1))x2=limx0sinxx1x2=limx0sinxxx3=(x16x3+o(x3))xx3=16.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(1+(\frac{\sin x}{x}-1))}{x^2}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\frac{\sin x}{x}-1}{x^2}\\ &=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\sin x-x}{x^3}&=\frac{(x-\frac{1}{6}x^3+o(x^3))-x}{x^3}&=-\frac{1}{6}. \end{align*}

例1.12过程中不可以采用逻辑lnsinxx=lnsinxlnx(sinx1)(x1)=sinxx.\ln\frac{\sin x}{x}=\ln\sin x-\ln x\sim(\sin x-1)-(x-1)=\sin x-x.这是因为,等价无穷小的替换依然是在乘运算中的各因式中实现的;这种错误逻辑替换的是各被加式,因此不正确。所以对于加式还是需要先使用Taylor展开。

e.x.1.7 \textbf{e.x.1.7 }求:limx01+xarcsinx3cosxx2\lim_{x\rightarrow0}\frac{\sqrt[3]{1+x\arcsin x}-\cos x}{x^2}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0(1+xarcsinx31)+(1cosx)x2=13xarcsinx+12x2x2=13xx+12x2x2=56x2x2=56.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{(\sqrt[3]{1+x\arcsin x}-1)+(1-\cos x)}{x^2}&=\frac{\frac{1}{3}x\arcsin x+\frac{1}{2}x^2}{x^2}\\ &=\frac{\frac{1}{3}x\cdot x+\frac{1}{2}x^2}{x^2}&=\frac{\frac{5}{6}x^2}{x^2}&=\frac{5}{6}. \end{align*}


e.x.1.8 \textbf{e.x.1.8 }求:limx01+x+1x2x2\lim_{x\rightarrow0}\frac{\sqrt{1+x}+\sqrt{1-x}-2}{x^2}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0(1+x1)+(1x1)x2=12x+12(x)x2=0.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow0}\frac{(\sqrt{1+x}-1)+(\sqrt{1-x}-1)}{x^2}=\frac{\frac{1}{2}x+\frac{1}{2}(-x)}{x^2}=0.

等价无穷小的本质是对Taylor展开后的结果保留较低阶(如x3+x5x3x^3+x^5\sim x^3)。利用这个本质可以解决一些问题。

e.x.1.9 \textbf{e.x.1.9 }limx0atanx+b(1cosx)cln(12x)+d(1ex2)=2\lim_{x\rightarrow0}\frac{a\tan x+b(1-\cos x)}{c\ln(1-2x)+d(1-e^{-x^2})}=2a2+c20,a^2+c^2≠0,aacc之间是否存在某种关系、bbdd之间是否存在某种关系。如有,请给出这个关系。

Solution \textbf{Solution }显然可以知道atanxax,b(1cosx)b(12x2),a\tan x\sim ax, b(1-\cos x)\sim b(\frac{1}{2}x^2),因此分子保留最低阶(一阶)项ax.ax.

同理得分母保留一阶项cln(12x)c(2x).c\ln(1-2x)\sim c\cdot(-2x).因此

左式=ax2cx=a2c.\text{左式}=\frac{ax}{-2cx}=-\frac{a}{2c}.

而左式=2,因此a2c=2a=4c.-\frac{a}{2c}=2\Rightarrow a=-4c.

bbdd可以取任意值,不存在关系。

练习1.9中的式子本应该使用Taylor展开,同样可以得到分子为ax+o(x)ax+o(x)、分母为c(2x)+o(x).c(-2x)+o(x).

e.x.1.10 \textbf{e.x.1.10 }求:limx0eecosx1+x231.\lim_{x\rightarrow0}\frac{e-e^{\cos x}}{\sqrt[3]{1+x^2}-1}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0e(1ecosx1)13x2=limx0e(1cosx)13x2=limx0e(12x2)13x2=12e13=32e.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e(1-e^{\cos x-1})}{\frac{1}{3}x^2}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e(1-\cos x)}{\frac{1}{3}x^2}\\ &=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e(\frac{1}{2}x^2)}{\frac{1}{3}x^2}&=\frac{\frac{1}{2}e}{\frac{1}{3}}&=\frac{3}{2}e. \end{align*}


对于待求极限式中的幂指函数(即一个含有xx的代数式作为另一个含xx代数式的指数的f(x)g(x){f(x)}^{g(x)},例如xxx^x等),可以通过对数的性质协同常用等价无穷小ex1xe^x-1\sim xln(x+1)x\ln(x+1)\sim x将指数下移变为普通的含xx代数式参与运算。

在上述提示中所谓的“对数的性质”主要停留在ln(f(x)g(x))=g(x)lnf(x).\ln({f(x)}^{g(x)})=g(x)\ln f(x).显然根据对数定义可以知道f(x)g(x)=eln(f(x)g(x))ln(f(x)g(x))+1,{f(x)}^{g(x)}=e^{\ln({f(x)}^{g(x)})}\sim \ln({f(x)}^{g(x)})+1,在此基础上即可运用该性质,得到ln(f(x)g(x))+1=g(x)lnf(x)+1=g(x)ln((f(x)1)+1)+1g(x)(f(x)1)+1,\ln({f(x)}^{g(x)})+1=g(x)\ln f(x)+1=g(x)\ln((f(x)-1)+1)+1\sim g(x)(f(x)-1)+1,f(x)g(x)g(x)(f(x)1)+1.{f(x)}^{g(x)}\sim g(x)(f(x)-1)+1.随后再进行适当的运算即可。

e.g.1.13 \textbf{e.g.1.13 }求:limx01x3((2+cosx3)x1).\lim_{x\rightarrow0}\frac{1}{x^3}((\frac{2+\cos x}{3})^x-1).

Solution \textbf{Solution }xx次方项(2+cosx3)x(\frac{2+\cos x}{3})^x变换为eln((2+cosx3)x)=exln(2+cosx3)e^{\ln((\frac{2+\cos x}{3})^x)}=e^{x\ln(\frac{2+\cos x}{3})},进而有

O.F.=limx0exln(2+cosx3)1x3=limx0xln(2+cosx3)x3=limx0ln(2+cosx3)x2=limx0ln(1+cosx13)x2=limx0cosx13x2=limx012x23x2=16.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{x\ln(\frac{2+\cos x}{3})}-1}{x^3}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{x\ln(\frac{2+\cos x}{3})}{x^3}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(\frac{2+\cos x}{3})}{x^2}\\ &=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(1+\frac{\cos x-1}{3})}{x^2}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\frac{\cos x-1}{3}}{x^2}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{-\frac{1}{2}x^2}{3x^2}&=-\frac{1}{6}. \end{align*}


e.x.1.11 \textbf{e.x.1.11 }求:limx0(1+x)1xex.\lim_{x\rightarrow0}\frac{(1+x)^\frac{1}{x}-e}{x}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0eln((1+x)1x)ex=limx0e1xln(1+x)ex=limx0e(e1xln(1+x)11)x=elimx01xln(1+x)1x=elimx0ln(1+x)xx2=e12x2x2=12e.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{\ln((1+x)^{\frac{1}{x}})}-e}{x}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{\frac{1}{x}\ln(1+x)}-e}{x}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e(e^{\frac{1}{x}\ln(1+x)-1}-1)}{x}\\ &=e\lim_{x\rightarrow0}\frac{\frac{1}{x}\ln(1+x)-1}{x}&=e\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln(1+x)-x}{x^2}&=e\frac{-\frac{1}{2}x^2}{x^2}=-\frac{1}{2}e. \end{align*}

L’Hospital法则求极限

为记简便,本章节所有的「L’Hospital法则」将简写为「L’H」。

对待求极限分式的分子和分母同时求导,得到的式子极限与原式相等。这一法则是对00\frac{0}{0}\frac{\infty}{\infty}两型极限求值中最泛用的方法。

不是所有的00\frac{0}{0}\frac{\infty}{\infty}型极限都可以使用L’H。

上方的警示并不是因为使用逻辑存在问题而不能使用。考虑limx+ex+exexex\lim_{x\rightarrow +\infty}\frac{e^x+e^{-x}}{e^x-e^{-x}}limx+x+sinxxcosx\lim_{x\rightarrow +\infty}\frac{x+\sin x}{x-\cos x}这两个\frac{\infty}{\infty}型极限。前者的待求极限分式在使用一次L’H之后变为(ex+ex)(exex)=exexex+ex,\frac{(e^x+e^{-x})'}{(e^x-e^{-x})'}=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}},在使用第二次L’H之后又会变回原先的分式;后者的待求极限分式将经历1+cosx1+sinxLHsinxcosxLHcosxsinxLHsinxcosxLHcosxsinxLHsinxcosxLH\frac{1+\cos x}{1+\sin x}\xrightarrow{L'H}\frac{-\sin x}{\cos x}\xrightarrow{L'H}\frac{-\cos x}{-\sin x}\xrightarrow{L'H}\frac{\sin x}{-\cos x}\xrightarrow{L'H}\frac{\cos x}{\sin x}\xrightarrow{L'H}\frac{-\sin x}{\cos x}\xrightarrow{L'H}\dots的循环。上述这两个例子中使用L’H之后并不能简化运算,因此才不能使用L’H。

事实上,使用“抓大”的方法轻而易举就能得到limxx+sinxxcosx=1.\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x+\sin x}{x-\cos x}=1.类似这个“不能使用”的原因,当x0x\rightarrow 0时含有sin1x\sin\frac{1}{x}cos1x\cos\frac{1}{x}的分式也无法使用L’H。

f(x)g(x)=a\frac{f'(x)}{g'(x)}=af(x)g(x)=a\frac{f(x)}{g(x)}=a的充分不必要条件。

依然考虑limx+x+sinxxcosx.\lim_{x\rightarrow +\infty}\frac{x+\sin x}{x-\cos x}.显然我们知道这个极限是11,但在使用一次L’H之后得到的分式1+cosx1+sinx\frac{1+\cos x}{1+\sin x}已经不存在极限。所以,f(x)g(x)=a\frac{f'(x)}{g'(x)}=a可以推出f(x)g(x)=a\frac{f(x)}{g(x)}=a,但f(x)g(x)=a\frac{f(x)}{g(x)}=a并不能推出f(x)g(x)=a;f(x)g(x)\frac{f'(x)}{g'(x)}=a;\frac{f'(x)}{g'(x)}极限不存在也不能推出f(x)g(x)\frac{f(x)}{g(x)}极限不存在。

当一次L’H后的极限不存在时需要使用其他方法求极限。

若仅已知f(x),g(x)f(x),g(x)在某一点处可导,则无法使用L’H求f(x)g(x)\frac{f(x)}{g(x)}的极限。

使用L’H的前提是f(x)f(x)g(x)g(x)在该点附近的(去心)邻域内可导,与该点能否可导无关;对此情况需要使用导数的定义求极限

一般求解极限时需要L’H与等价无穷小代换等其他方法结合使用,但仍需要注意这些非L’H方法的使用条件。

e.g.1.14 \textbf{e.g.1.14 }求:limx+1x(t2(e1t1)t)dtx2ln(1+1x).\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\int_1^x(t^2(e^{\frac{1}{t}}-1)-t)\text{d}t}{x^2\ln(1+\frac{1}{x})}.

Solution \textbf{Solution }显然知道ln(1+1x)1x,\ln(1+\frac{1}{x})\sim \frac{1}{x},因此x2ln(1+1x)x.x^2\ln(1+\frac{1}{x})\sim x.

O.F.=limx+1x(t2(e1t1)t)x=LHlimx+x2(e1x1)x1=t=1xet1tt2=12t2t2=12.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\int_1^x(t^2(e^{\frac{1}{t}}-1)-t)}{x}&\stackrel{L'H}{=}\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{x^2(e^{\frac{1}{x}}-1)-x}{1}&\stackrel{t=\frac{1}{x}}{=}\frac{e^t-1-t}{t^2}=\frac{\frac{1}{2}t^2}{t^2}=\frac{1}{2}. \end{align*}


e.x.1.12 \textbf{e.x.1.12 }求:limx+(π2arctanx)1lnx.\lim_{x\rightarrow+\infty}(\frac{\pi}{2}-\arctan x)^\frac{1}{\ln x}.

Solution \textbf{Solution }先对幂指函数进行处理,之后根据arcctgx+arctanx=π2\arcctg x+\arctan x=\frac{\pi}{2}进行变换。

O.F.=limx+eln((π2arctanx)1lnx)=limx+e1lnxln(π2arctanx)=limx+eln(π2arctanx)lnx=limx+elnarcctgxlnx=LHlimx+e1arcctgx(11+x2)1x=limx+ex(1+x2)arcctgx=limx+e1xarcctgx=LHlimx+e1x211+x2=limx+e1+x2x2=e1.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{\ln((\frac{\pi}{2}-\arctan x)^\frac{1}{\ln x})}&=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{\frac{1}{\ln x}\ln(\frac{\pi}{2}-\arctan x)}&=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{\frac{\ln(\frac{\pi}{2}-\arctan x)}{\ln x}}\\ &=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^\frac{\ln\arcctg x}{\ln x}&\stackrel{L'H}{=}\lim_{x\rightarrow+\infty}e^\frac{\frac{1}{\arcctg x}(-\frac{1}{1+x^2})}{\frac{1}{x}}&=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{-\frac{x}{(1+x^2)\arcctg x}}\\ &=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{-\frac{\frac{1}{x}}{\arcctg x}}&\stackrel{L'H}{=}\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{-\frac{-\frac{1}{x^2}}{-\frac{1}{1+x^2}}}&=\lim_{x\rightarrow+\infty}e^{-\frac{1+x^2}{x^2}}&=e^{-1}. \end{align*}

从练习1.12可以看出,在使用L’H时未必要一次把式子处理到底;中途在L’H若干步后可以进行一些简化,之后再继续运用L’H。为了方便运算,此练习中使用的幂指函数处理反而没有将eln(π2arctanx)lnxe^\frac{\ln(\frac{\pi}{2}-\arctan x)}{\ln x}化为ln(π2arctanx)lnx+1.\frac{\ln(\frac{\pi}{2}-\arctan x)}{\ln x}+1.

导数定义求极限

00\frac{0}{0}型极限求值有时可能需要使用导数定义。在被告知“f(x)f(x)x=x0x=x_0nn阶可导”时,在xx0x\rightarrow x_0处求极限时L’Hospital法则只能使用n1n-1次,在最后一次即需要使用导数定义。

显然对形如limx0f(a+x)f(a)x\lim_{x\rightarrow 0}\frac{f(a+x)-f(a)}{x}的极限也可以用导数的思路,因为导数的定义即为f(x0)=limh0f(x0+h)f(x0)hf'(x_0)=\lim_{h\rightarrow 0}\frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}

e.g.1.15 \textbf{e.g.1.15 }已知f(x)f(x)x0x_0处的导数存在且为f(x0),f'(x_0),求:limxx0xf(x0)x0f(x)xx0.\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{xf(x_0)-x_0f(x)}{x-x_0}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limxx0f(x0)x0f(x)x1x01x=limxx0f(x)xf(x0)x01x1x0,\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{\frac{f(x_0)}{x_0}-\frac{f(x)}{x}}{\frac{1}{x_0}-\frac{1}{x}}=\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{\frac{f(x)}{x}-\frac{f(x_0)}{x_0}}{\frac{1}{x}-\frac{1}{x_0}},

故记g(x)=xf(1x),g(x)=xf(\frac{1}{x}),对应有g(1x)=f(x)x,g(1x0)=f(x0)x0.g(\frac{1}{x})=\frac{f(x)}{x},g(\frac{1}{x_0})=\frac{f(x_0)}{x_0}.此时

O.F.=limxx0g(1x)g(1x0)1x1x0=g(1x0).\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{g(\frac{1}{x})-g(\frac{1}{x_0})}{\frac{1}{x}-\frac{1}{x_0}}=g'(\frac{1}{x_0}).

换言之只要求g(x)=xf(1x)g(x)=xf(\frac{1}{x})x=1x0x=\frac{1}{x_0}处的导数即可。而

g(x)=f(1x)+xf(1x)(1x)=f(1x)+xf(1x)(1x2)=f(1x)f(1x)x,g'(x)=f(\frac{1}{x})+xf'(\frac{1}{x})\cdot(\frac{1}{x})'=f(\frac{1}{x})+xf'(\frac{1}{x})\cdot(-\frac{1}{x^2})=f(\frac{1}{x})-\frac{f'(\frac{1}{x})}{x},

O.F.=f(x0)f(x0)x0.\text{O.F.}=f(x_0)-\frac{f'(x_0)}{x_0}.


e.g.1.16 \textbf{e.g.1.16 }已知f(x)f(x)x0x_0处的二阶导数存在且为f(x0),f''(x_0),求:limh0f(x0+h)+f(x0h)2f(x0)h2.\lim_{h\rightarrow 0}\frac{f(x_0+h)+f(x_0-h)-2f(x_0)}{h^2}.

Solution \textbf{Solution }hh为主变量使用一次L’Hospital法则,之后根据导数定义求极限。

O.F.=LHlimh0f(x0+h)f(x0h)2h=limh0f(x0+h)f(x0h)(x0+h)(x0h)=limh0(f(x0+h)f(x0))+(f(x0)f(x0h))2h=limh0f(x0+h)f(x0)2h+limh0f(x0)f(x0h)2h.=12f(x0)+12f(x0)=f(x0).\begin{align*} \text{O.F.}&\stackrel{L'H}{=}\lim_{h\rightarrow 0}\frac{f'(x_0+h)-f'(x_0-h)}{2h}=\lim_{h\rightarrow 0}\frac{f'(x_0+h)-f'(x_0-h)}{(x_0+h)-(x_0-h)}\\ &=\lim_{h\rightarrow 0}\frac{(f'(x_0+h)-f'(x_0))+(f'(x_0)-f'(x_0-h))}{2h}\\ &=\lim_{h\rightarrow 0}\frac{f'(x_0+h)-f'(x_0)}{2h}+\lim_{h\rightarrow 0}\frac{f'(x_0)-f'(x_0-h)}{2h}.\\ &=\frac{1}{2}f''(x_0)+\frac{1}{2}f''(x_0)&=f''(x_0). \end{align*}

注意在例1.16中只能使用一次L’Hospital法则。这是因为,“f(x)f(x)二阶可导”只能说明f(x)f''(x)存在、f(x)f'(x)连续,但无法判断f(x)f''(x)是否连续。

特别地,若导数定义中的hh改为1n(nN+),\frac{1}{n}(n\in\mathbb{N}_+),导数的定义式即变为

f(x0)=limnf(x0+1n)f(x0)1n=limn(n(f(x0+1n)f(x0))),f'(x_0)=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{f(x_0+\frac{1}{n})-f(x_0)}{\frac{1}{n}}=\lim_{n\rightarrow\infty}(n(f(x_0+\frac{1}{n})-f(x_0))),

而更特殊地,若x0=0,f(x0)=a,x_0=0, f(x_0)=a,则有f(0)=limn(n(f(1n)a)).f'(0)=\lim_{n\rightarrow\infty}(n(f(\frac{1}{n})-a)).这些都是比较常见的导数定义型极限的呈现形式。

e.x.1.13 \textbf{e.x.1.13 }已知两个曲线y=f(x)y=f(x)y=0arctanxet2dty=\int_0^{\arctan x}e^{-t^2}\text{d}t(0,0)(0,0)处的切线重合,求limnnf(2n).\lim_{n\rightarrow\infty}nf(\frac{2}{n}).

Solution \textbf{Solution }据题意知

f(0)=0,f(0)=0,

f(0)=(0arctanxet2dt)x=0=earctan2x11+x2x=0=1,f'(0)=(\int_0^{\arctan x}e^{-t^2}\text{d}t)'\bigg|_{x=0}=e^{-\arctan^2x}\cdot\frac{1}{1+x^2}\bigg|_{x=0}=1,

因此

O.F.=limnf(2n)2n×2=2limnf(0+2n)f(0)2n=2f(0)=2.\begin{align*} \text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{f(\frac{2}{n})}{\frac{2}{n}}\times2=2\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{f(0+\frac{2}{n})-f(0)}{\frac{2}{n}}=2f'(0)=2. \end{align*}

Lagrange中值定理求极限

Lagrange中值定理告诉我们,若f(x)f(x)[a,b][a,b]连续且在(a,b)(a,b)可导,则必然存在ε(a,b)\varepsilon\in(a,b)使得f(ε)=f(b)f(a)baf'(\varepsilon)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}。因此,运用f(b)f(a)=f(ε)(ba)f(b)-f(a)=f'(\varepsilon)(b-a)可以根据ε\varepsilon的取值范围极限求整个式子的极限。

e.g.1.17 \textbf{e.g.1.17 }求:limn(n2(arctananarctanan+1)).\lim_{n\rightarrow\infty}(n^2(\arctan\frac{a}{n}-\arctan\frac{a}{n+1})).

Solution \textbf{Solution }注意到待求极限式中有重复式arctanx\arctan x,故设f(x)=arctanxf(x)=\arctan x。显然f(x)f(x)[an+1,an][\frac{a}{n+1},\frac{a}{n}]上连续且在(an+1,an)(\frac{a}{n+1},\frac{a}{n})上可导。因此存在ε(an+1,an),\varepsilon\in(\frac{a}{n+1},\frac{a}{n}),使

arctananarctanan+1=Lagrange11+ε2(anan+1)\arctan\frac{a}{n}-\arctan\frac{a}{n+1}\xlongequal{\text{Lagrange}}\frac{1}{1+\varepsilon^2}(\frac{a}{n}-\frac{a}{n+1})

成立。故

O.F.=limn(n211+ε2(anan+1))=limn(11+ε2n2an(n+1))=limna1+ε2.\text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}(n^2\frac{1}{1+\varepsilon^2}(\frac{a}{n}-\frac{a}{n+1}))=\lim_{n\rightarrow\infty}(\frac{1}{1+\varepsilon^2}\cdot\frac{n^2a}{n(n+1)})=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{a}{1+\varepsilon^2}.

现在考虑ε\varepsilon。显然当nn\rightarrow\inftyan+10,an0,\frac{a}{n+1}\rightarrow0, \frac{a}{n}\rightarrow0,因此位于这两个分式之间的ε\varepsilon自然也有ε0.\varepsilon\rightarrow0.

O.F.=limna1+ε2=a1+02=a.\text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{a}{1+\varepsilon^2}=\frac{a}{1+0^2}=a.

在例1.17中选择的f(x)f(x)还可以是f(x)=arctanaxf(x)=\arctan\frac{a}{x}——选择作为Lagrange中值定理的应用对象的函数并不影响结果。

e.x.1.14 \textbf{e.x.1.14 }求:limx+(x2(lnarctan(x+1)lnarctanx)).\lim_{x\rightarrow+\infty}(x^2(\ln\arctan(x+1)-\ln\arctan x)).

Solution \textbf{Solution }f(x)=lnarctanxf(x)=\ln\arctan x。显然f(x)f(x)[x,x+1][x,x+1]上连续且在(x,x+1)(x,x+1)上可导。因此存在ε(x,x+1),\varepsilon\in(x,x+1),使

lnarctan(x+1)lnarctanx=Lagrange(1arctanε11+ε2)((x+1)x)=1arctanε(1+ε2)\ln\arctan(x+1)-\ln\arctan x\xlongequal{\text{Lagrange}}\bigg(\frac{1}{\arctan\varepsilon}\cdot\frac{1}{1+\varepsilon^2}\bigg)((x+1)-x)=\frac{1}{\arctan\varepsilon(1+\varepsilon^2)}

成立。故

O.F.=limx+x2arctanε(1+ε2)=limx+(x21+ε21arctanε).\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{x^2}{\arctan\varepsilon(1+\varepsilon^2)}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\bigg(\frac{x^2}{1+\varepsilon^2}\cdot\frac{1}{\arctan\varepsilon}\bigg).

现在考虑ε\varepsilon。显然当x+x\rightarrow+\infty时可以取εx.\varepsilon\rightarrow x.

O.F.=limx+(x21+x21arctanx)=limx+1arctanx=1π2=2π.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\bigg(\frac{x^2}{1+x^2}\frac{1}{\arctan x}\bigg)=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{1}{\arctan x}=\frac{1}{\frac{\pi}{2}}=\frac{2}{\pi}.


利用Lagrange中值定理求极限时关键在于函数的构造。一般选取的函数要么方便求导,要么方便ε\varepsilon代换。

考虑下方的练习1.15。

e.x.1.15 \textbf{e.x.1.15 }求:limx+(sinx+1sinx).\lim_{x\rightarrow+\infty}(\sin\sqrt{x+1}-\sin\sqrt{x}).

Solution \textbf{Solution }f(x)=sinxf(x)=\sin\sqrt{x}。显然f(x)f(x)[x,x+1][x,x+1]上连续且在(x,x+1)(x,x+1)上可导。因此存在ε(x,x+1),\varepsilon\in(x,x+1),使

sinx+1sinx=Lagrange(cosε12ε)((x+1)x)=cosεε\sin\sqrt{x+1}-\sin\sqrt{x}\xlongequal{\text{Lagrange}}\bigg(\cos\sqrt{\varepsilon}\cdot\frac{1}{2\sqrt{\varepsilon}}\bigg)((x+1)-x)=\frac{\cos\sqrt{\varepsilon}}{\sqrt{\varepsilon}}

成立。故

O.F.=limx+cosεε.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\cos\sqrt{\varepsilon}}{\sqrt{\varepsilon}}.

现在考虑ε\varepsilon。显然当x+x\rightarrow+\infty时可以取εx,\varepsilon\rightarrow x,此时cosε\cos\sqrt{\varepsilon}是一个有界量(cosε[1,1]\cos\sqrt{\varepsilon}\in[-1,1]恒成立),而1ε\frac{1}{\sqrt{\varepsilon}}是一个无穷小量(它无限趋近于0),因此

O.F.=limx+cosεε=limx+(cosε1ε)=0.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{\cos\sqrt{\varepsilon}}{\sqrt{\varepsilon}}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\bigg(\cos\sqrt{\varepsilon}\cdot\frac{1}{\sqrt{\varepsilon}}\bigg)=0.

上方给出的是方便最后代换的例子;也可以取f(x)=sinx,f(x)=\sin x,此时f(x)f(x)ε\varepsilon处求导会相对简单。此时对应有sinx+1sinx=Lagrangecosε(x+1x)\sin\sqrt{x+1}-\sin\sqrt{x}\xlongequal{\text{Lagrange}}\cos\varepsilon(\sqrt{x+1}-\sqrt{x}),从而得到O.F.=limx+(cosε1x+1+x)=0\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\big(\cos\varepsilon\cdot\frac{1}{\sqrt{x+1}+\sqrt{x}}\big)=0,结果也没有区别。

e.x.1.16 \textbf{e.x.1.16 }求:limn(n(arctanln(n+1)arctanlnn)).\lim_{n\rightarrow\infty}(n(\arctan\ln(n+1)-\arctan\ln n)).

Solution \textbf{Solution }f(x)=arctanlnxf(x)=\arctan\ln x。显然f(x)f(x)[n,n+1][n,n+1]上连续且在(n,n+1)(n,n+1)上可导。因此存在ε(n,n+1),\varepsilon\in(n,n+1),使

arctanln(x+1)arctanlnx=Lagrange(11+ln2ε1ε)((x+1)x)=1ε(1+ln2ε)\arctan\ln(x+1)-\arctan\ln x\xlongequal{\text{Lagrange}}(\frac{1}{1+\ln^2\varepsilon}\cdot\frac{1}{\varepsilon})((x+1)-x)=\frac{1}{\varepsilon(1+\ln^2\varepsilon)}

成立。故

O.F.=limn1ε(1+ln2ε).\text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{\varepsilon(1+\ln^2\varepsilon)}.

现在考虑ε\varepsilon。显然当nn\rightarrow\infty时可以取εn\varepsilon\rightarrow n,对应有

O.F.=limn1n(1+ln2n)=0.\text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n(1+\ln^2n)}=0.


不是所有含有f(b)f(a)f(b)-f(a)的式子都可以通过Lagrange中值定理求极限。

考虑limx0cos5xcosxx2.\lim_{x\rightarrow0}\frac{\cos 5x-\cos x}{x^2}.这个式子如果使用Lagrange求极限,则会得到一个取值范围x<ε<5xx<\varepsilon< 5x,对应1<εx<51<\frac{\varepsilon}{x}< 5,无法判断ε\varepsilon的代换值;因此这种情况下还是需要使用Taylor展开才能求解。

对拥有f(b)f(a)f(b)-f(a)的待求极限式,当且仅当且aba\sim baabb是等价无穷小)时才可使用Lagrange中值定理。


不是所有含有f(b)f(a)f(b)-f(a)且可以通过Lagrange中值定理求极限的式子都须要通过Lagrange中值定理求极限。

考虑下方练习1.17。

e.x.1.17 \textbf{e.x.1.17 }求:limx0ex2e22cosxx4.\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{x^2}-e^{2-2\cos x}}{x^4}.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limx0e22cosx(ex22+2cosx1)x4=et1tlimx0e22cosx(x22+2cosx)x4=cosx=112x2+14x4+o(x4)Taylorlimx0e22×1(x22+2(112x2+14!x4))x4=limx02(14!x4)x4=24!=112.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{2-2\cos x}(e^{x^2-2+2\cos x}-1)}{x^4}\xlongequal{e^t-1\sim t}\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{2-2\cos x}(x^2-2+2\cos x)}{x^4}\\ &\xlongequal[\cos x=1-\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{4}x^4+o(x^4)]{\text{Taylor}}\lim_{x\rightarrow0}\frac{e^{2-2\times1}(x^2-2+2(1-\frac{1}{2}x^2+\frac{1}{4!}x^4))}{x^4}\\ &=\lim_{x\rightarrow0}\frac{2(\frac{1}{4!}x^4)}{x^4}=\frac{2}{4!}&=\frac{1}{12}. \end{align*}

显然这一案例中可以定义f(x)=exf(x)=e^x后利用Lagrange中值定理求极限,但这显然与上例所述方法相比慢了很多。求极限的方法自然很多,但关键还是取最快的方法。

求幂指函数极限

幂指函数主要以11^\infty型极限为主要形式;另外有0\infty^0000^0两种次要形式。

现在考虑11^\infty型极限。

本章节围绕11^\infty型极限讨论。其核心结论是

limxx0f(x)g(x)=e(f(x)1)g(x).\lim_{x\rightarrow x_0}{f(x)}^{g(x)}=e^{(f(x)-1)g(x)}.

依此结论,先后可以得到

limx(ax+bax+c)hx+k=e(bc)halimx0(i=1maixn)1x=i=1main\begin{align} \lim_{x\rightarrow\infty}(\frac{ax+b}{ax+c})^{hx+k}&=&e^{\frac{(b-c)h}{a}}\tag{1}\\ \lim_{x\rightarrow0}(\frac{\sum_{i=1}^m{a_i}^x}{n})^\frac{1}{x}&=&\sqrt[n]{\prod_{i=1}^ma_i}\tag{2} \end{align}

这两个结论。这三个结论在实际解题中可以非常常用,能够实现求极限的大提速。

e.g.1.18 \textbf{e.g.1.18 }已知极限limxx0f(x)=1,limxx0g(x)=,\lim_{x\rightarrow x_0}f(x)=1,\lim_{x\rightarrow x_0}g(x)=\infty,求证:limxx0f(x)g(x)=e(f(x)1)g(x).\lim_{x\rightarrow x_0}{f(x)}^{g(x)}=e^{(f(x)-1)g(x)}.

Proof \textbf{Proof }

limxx0f(x)g(x)=limxx0(1+(f(x)1))1f(x)1(f(x)1)g(x)=limxx0((1+(f(x)1))1f(x)1)(f(x)1)g(x)\lim_{x\rightarrow x_0}{f(x)}^{g(x)}=\lim_{x\rightarrow x_0}(1+(f(x)-1))^{\frac{1}{f(x)-1}\cdot(f(x)-1)g(x)}=\lim_{x\rightarrow x_0}((1+(f(x)-1))^{\frac{1}{f(x)-1}})^{(f(x)-1)g(x)}

而我们知道limt0(1+t)1t=e,\lim_{t\rightarrow 0}(1+t)^\frac{1}{t}=e,

limxx0f(x)g(x)=limxx0((1+(f(x)1))1f(x)1)(f(x)1)g(x)=limxx0e(f(x)1)g(x).\lim_{x\rightarrow x_0}{f(x)}^{g(x)}=\lim_{x\rightarrow x_0}((1+(f(x)-1))^{\frac{1}{f(x)-1}})^{(f(x)-1)g(x)}=\lim_{x\rightarrow x_0}e^{(f(x)-1)g(x)}.

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

例1.18中给出了重要结论。利用这个结论可以直接求大多数11^\infty型极限。

e.g.1.19 \textbf{e.g.1.19 }求:limx(ax+bax+c)hx+k.\lim_{x\rightarrow\infty}(\frac{ax+b}{ax+c})^{hx+k}.

Solution\textbf{Solution}

O.F.=limxx0e(ax+bax+c1)(hx+k)=limxx0e(bc)(hx+k)ax+d=e(bc)ha.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow x_0}e^{(\frac{ax+b}{ax+c}-1)(hx+k)}=\lim_{x\rightarrow x_0}e^{\frac{(b-c)(hx+k)}{ax+d}}=e^{\frac{(b-c)h}{a}}.

例1.19是利用1.18所给结论推出的另一个重要结论。利用此也可快速求出一部分极限。

e.x.1.18 \textbf{e.x.1.18 }求:limx(x+3x+6)x12.\lim_{x\rightarrow\infty}(\frac{x+3}{x+6})^{\frac{x-1}{2}}.

Solution\textbf{Solution}

O.F.=e(36)121=e32.\text{O.F.}=e^{\frac{(3-6)\frac{1}{2}}{1}}=e^{-\frac{3}{2}}.


e.x.1.19 \textbf{e.x.1.19 }求:limx(x2(xa)(x+b))x.\lim_{x\rightarrow\infty}(\frac{x^2}{(x-a)(x+b)})^x.

Solution\textbf{Solution}

O.F.=limx(xxa)x(xx+b)x=(e(0(a))×11)(e(0b)×11)=eaeb=eab.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow\infty}(\frac{x}{x-a})^x(\frac{x}{x+b})^x=(e^{\frac{(0-(-a))\times1}{1}})(e^{\frac{(0-b)\times1}{1}})=e^a\cdot e^{-b}=e^{a-b}.

现在继续利用例1.18中的结论考虑下例。

e.g.1.20 \textbf{e.g.1.20 }求:limx0(ax+bx+cx3)1x.\lim_{x\rightarrow0}(\frac{a^x+b^x+c^x}{3})^\frac{1}{x}.

Solution\textbf{Solution}

O.F.=limx0e(ax+bx+cx31)1x=limx0eax+bx+cx33x=L’Hospitallimx0eaxlna+bxlnb+cxlnc3=elna+lnb+lnc3=eln((abc)13)=abc3.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow0}e^{(\frac{a^x+b^x+c^x}{3}-1)\frac{1}{x}}=\lim_{x\rightarrow0}e^{\frac{a^x+b^x+c^x-3}{3x}}\xlongequal{\text{L'Hospital}}\lim_{x\rightarrow0}e^{\frac{a^x\ln a+b^x\ln b+c^x\ln c}{3}}=e^{\frac{\ln a+\ln b+\ln c}{3}}=e^{\ln((abc)^\frac{1}{3})}=\sqrt[3]{abc}.

与例1.20中的解法同理,可以得到limx0(ax+bx+cxn)1x=abcn.\lim_{x\rightarrow0}(\frac{a^x+b^x+c^x}{n})^\frac{1}{x}=\sqrt[n]{abc}.类似也能得到结论

limx0(i=1maixn)1x=i=1main.\lim_{x\rightarrow0}(\frac{\sum_{i=1}^m{a_i}^x}{n})^\frac{1}{x}=\sqrt[n]{\prod_{i=1}^ma_i}.

e.x.1.20 \textbf{e.x.1.20 }求:limx0(1+2x2)1x.\lim_{x\rightarrow0}(\frac{1+2^x}{2})^\frac{1}{x}.

Solution\textbf{Solution}

O.F.=2.\text{O.F.}=\sqrt{2}.

例1.20的结论有变形,对应的结论本质上与原结论相同,如limx0(a1x+b1x+c1x3)x=abc3\lim_{x\rightarrow0}(\frac{a^\frac{1}{x}+b^\frac{1}{x}+c^\frac{1}{x}}{3})^x=\sqrt[3]{abc}等。

左右极限

求极限时待求极限式中有以下函数时需要考虑左右极限。

  1. exe^xxx\rightarrow\infty
    显然我们知道limx+ex=+\lim_{x\rightarrow+\infty}e^x=+\infty(对应右极限不存在)、limxex=0\lim_{x\rightarrow-\infty}e^x=0(对应左极限为0).
  2. arctanx\arctan xarcctgx\arcctg xxx\rightarrow\infty
    考虑这两个反三角函数的图像,可以知道反正切函数有limxarctanx=π2,limx+arctanx=π2;\lim_{x\rightarrow-\infty}\arctan x=-\frac{\pi}{2},\lim_{x\rightarrow+\infty}\arctan x=\frac{\pi}{2};反余切函数有limxarcctgx=0,limx+arcctgx=π.\lim_{x\rightarrow-\infty}\arcctg x=0, \lim_{x\rightarrow+\infty}\arcctg x=\pi.
  3. [x][x](取整函数,xnx\rightarrow n
    nN+n\in\mathbb{N}_+时对应有limxn+[x]=n,limxn[x]=n1.\lim_{x\rightarrow n^+}[x]=n,\lim_{x\rightarrow n^-}[x]=n-1.
  4. xn\sqrt[n]{x}(偶次方根,n0(mod2),xn\equiv 0\pmod{2},x\rightarrow\infty
    显然xx\rightarrow-\infty时,含偶次方根的函数提取因子放至根号外时需要添加负号。
  5. xa|x-a|(绝对值函数,xax\rightarrow a
    显然limxa=ax,limxa+=xa.\lim_{x\rightarrow a^-}=a-x,\lim_{x\rightarrow a^+}=x-a.
  6. 分段函数(xx在各个分段点处)
    显然limxxi=fi(xi),limxxi+=fi+1(xi).\lim_{x\rightarrow{x_i}^-}=f_i(x_i),\lim_{x\rightarrow{x_i}^+}=f_{i+1}(x_i).其中,

f(x)={f1(x),x<x1f2(x),x1x<x2f3(x),x2x<x3fi(x),xi1x<xifn(x),xn1x<xnfn+1(x),xxn.f(x)= \begin{cases} f_1(x), &x<x_1\\ f_2(x), &x_1\leq x<x_2\\ f_3(x), &x_2\leq x<x_3\\ &\dots\\ f_i(x), &x_{i-1}\leq x<x_i\\ &\dots\\ f_n(x), &x_{n-1}\leq x<x_n\\ f_{n+1}(x), &x\geq x_n \end{cases} .

显然出题人不会简单地罗列上方各种左右极限不一致的情况进行考核。对于一个组合了上述函数中各种的待求极限式,因各组件的左右极限不同而可能造成整体极限类型不同,进而导致整体左右极限的求法可能相异。

e.g.1.21 \textbf{e.g.1.21 }求使得limx0(ln(1+e2x)ln(1+e1x)+a[x])\lim_{x\rightarrow0}\big(\frac{\ln(1+e^\frac{2}{x})}{\ln(1+e^\frac{1}{x})}+a[x]\big)成立的a,ba,b的值。

Solution \textbf{Solution }注意到待求极限式中有ln(1+e2x)\ln(1+e^\frac{2}{x})ln(1+e1x)\ln(1+e^\frac{1}{x})[x][x]这三个会在x0x\rightarrow0时可能左右极限不一致的函数。显然可以知道

limx0a[x]={a,x=00,x=0+,\lim_{x\rightarrow0}a[x]= \begin{cases} -a, &x=0^-\\ 0, &x=0^+ \end{cases},

limx0ln(1+e1x)={ln(1+e)=ln1=0,x=0ln(1+e+)=ln(+)=+,x=0+,\lim_{x\rightarrow0}\ln(1+e^\frac{1}{x})= \begin{cases} \ln(1+e^{-\infty})&=\ln 1&=0, &x=0^-\\ \ln(1+e^{+\infty})&=\ln(+\infty)&=+\infty, &x=0^+ \end{cases},

limx0ln(1+e2x)={ln(1+e)=ln1=0,x=0ln(1+e+)=ln(+)=+,x=0+,\lim_{x\rightarrow0}\ln(1+e^\frac{2}{x})= \begin{cases} \ln(1+e^{-\infty})&=\ln 1&=0, &x=0^-\\ \ln(1+e^{+\infty})&=\ln(+\infty)&=+\infty, &x=0^+ \end{cases},

limx0ln(1+e2x)ln(1+e1x)\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\ln(1+e^\frac{2}{x})}{\ln(1+e^\frac{1}{x})}x0x\rightarrow0^-时是00\frac{0}{0}型极限,在x0+x\rightarrow0^+时是\frac{\infty}{\infty}型极限;进而对左右极限采取不同求法。

limx0(ln(1+e2x)ln(1+e1x)+a[x])={lim(ln(1+e2x)ln(1+e1x)a)=ln(1+t)tlime2xe1xa=a,x0lim(ln(1+e2x)ln(1+e1x)+0)=lim2x1x=2,x0+,\lim_{x\rightarrow0}\bigg(\frac{\ln(1+e^\frac{2}{x})}{\ln(1+e^\frac{1}{x})}+a[x]\bigg)= \begin{cases} \lim(\frac{\ln(1+e^\frac{2}{x})}{\ln(1+e^\frac{1}{x})}-a)&\xlongequal{\ln(1+t)\sim t}\lim\frac{e^\frac{2}{x}}{e^\frac{1}{x}}-a&=-a, &x\rightarrow0^-\\ \lim(\frac{\ln(1+e^\frac{2}{x})}{\ln(1+e^\frac{1}{x})}+0)&=\lim\frac{\frac{2}{x}}{\frac{1}{x}}&=2, &x\rightarrow0^+ \end{cases},

因此当且仅当a=2-a=2时左右极限相等,对应极限存在。对应a=2;a=-2;此时原式极限b=2.b=2.

上述例子中x0x\rightarrow0^-x0+x\rightarrow0^+时因为e1xe^\frac{1}{x}e2xe^\frac{2}{x}的极限不同,ln(1+e2x)ln(1+e1x)\frac{\ln(1+e^\frac{2}{x})}{\ln(1+e^\frac{1}{x})}的极限型也就不同,因此一个使用“抓大”方法一个使用等价无穷小替换。

运用

讨论函数连续性

极限也可用于讨论函数连续性。

limxx0f(x)=f(x0)=limxx0+f(x)    limxx0f(x)=f(x0)    f(x)x=x0处连续.\lim_{x\rightarrow {x_0}^-}f(x)=f(x_0)=\lim_{x\rightarrow {x_0}^+}f(x)\iff\lim_{x\rightarrow x_0}f(x)=f(x_0)\iff f(x)\text{在}x=x_0\text{处连续}.

上述若limxx0f(x)=f(x0)\lim_{x\rightarrow {x_0}^-}f(x)=f(x_0)则称为“f(x)f(x)x=x0x=x_0处左连续”,若limxx0+f(x)=f(x0)\lim_{x\rightarrow {x_0}^+}f(x)=f(x_0)则称为“f(x)f(x)x=x0x=x_0处右连续”。

结合函数图像考虑可去间断点和跳跃间断点这两种第一类间断点。显然,当在x=x0x=x_0时函数图像仿佛被挖去了一个点(或者这个点出现在了其他地方时)时这个x0x_0就是可去间断点;当x=x0x=x_0左右两侧的图像有一个跳跃(即f(x0)f(x0+)f({x_0}^-)≠f({x_0}^+)时这个x0x_0就是跳跃间断点。若f(x0)f({x_0}^-)f(x0+)f({x_0}^+)中至少有一个不存在,则x0x_0是第二类间断点——若在这个间断点处的极限为,\infty,则称为无穷间断点。若在这个第二类间断点处的极限(因振荡而)不存在,则这个间断点称为振荡间断点。

对连续函数,间断点的来源只有使分母为0的点和使函数无意义的点。

e.g.1.22 \textbf{e.g.1.22 }设函数f(x)=lnxx1sinxf(x)=\frac{\ln|x|}{|x-1|}\sin x,求其可去间断点、跳跃间断点和无穷间断点的个数。

Solution \textbf{Solution }观察知f(x)f(x)的间断点是x=1x=1(此时分母为0)和x=0x=0(此时函数lnx\ln|x|无意义)。

注意到

limx0xlnx=limx0lnx1x=LHlimx01x1x2=limx0(x)=0limx0xlnx=0\lim_{x\rightarrow0}x\ln x=\lim_{x\rightarrow0}\frac{\ln x}{\frac{1}{x}}\xlongequal{L'H}\lim_{x\rightarrow0}\frac{\frac{1}{x}}{-\frac{1}{x^2}}=\lim_{x\rightarrow0}(-x)=0\Rightarrow\lim_{x\rightarrow0}x\ln|x|=0

进而

limx0f(x)=x1x=0=1limx0lnxsinx=sinxxlimx0xlnx=0,\lim_{x\rightarrow0}f(x)\xlongequal{|x-1|\big|_{x=0}=1}\lim_{x\rightarrow0}\ln|x|\sin x\xlongequal{\sin x\sim x}\lim_{x\rightarrow0}x\ln|x|=0,

所以x=0x=0是可去间断点。又注意到

limx1f(x)=limx1lnx1xsinx=ln(1+t)tx11xsin1=sin1,limx1+f(x)=limx1+lnxx1sinx=ln(1+t)tx1x1sin1=sin1,\begin{align*} \lim_{x\rightarrow1^-}f(x)&=\lim_{x\rightarrow1^-}\frac{\ln x}{1-x}\sin x\xlongequal{\ln(1+t)\sim t}\frac{x-1}{1-x}\sin 1=-\sin 1,\\ \lim_{x\rightarrow1^+}f(x)&=\lim_{x\rightarrow1^+}\frac{\ln x}{x-1}\sin x\xlongequal{\ln(1+t)\sim t}\frac{x-1}{x-1}\sin 1=\sin 1, \end{align*}

因此x=1x=1是跳跃间断点。

综上所述,f(x)f(x)有1个可去间断点和1个跳跃间断点。

渐近线

常见的是铅直渐近线、水平渐近线和斜渐近线三种。

limxx0f(x)=,\lim_{x\rightarrow{x_0}}f(x)=\infty,则称x=x0x=x_0y=f(x)y=f(x)的铅直渐近线。若limxf(x)=b,\lim_{x\rightarrow-\infty}f(x)=b,则称y=by=by=f(x)y=f(x)的左侧水平渐近线;若limx+f(x)=b,\lim_{x\rightarrow+\infty}f(x)=b,则称y=by=by=f(x)y=f(x)的右侧水平渐近线。若y=by=b既是y=f(x)y=f(x)的左侧水平渐近线又是y=f(x)y=f(x)的右侧水平渐近线(即此时limxf(x)=b\lim_{x\rightarrow\infty}f(x)=b),则y=by=by=f(x)y=f(x)的双侧水平渐近线。

现在考虑函数f(x)=1x.f(x)=\frac{1}{x}.这个函数显然有limx0+=+,limx0=,limx+=0,limx=0.\lim_{x\rightarrow0^+}=+\infty,\lim_{x\rightarrow0^-}=-\infty,\lim_{x\rightarrow+\infty}=0,\lim_{x\rightarrow-\infty}=0.那么简而言之,这个函数有limx0=,limx=0,\lim_{x\rightarrow0}=\infty,\lim_{x\rightarrow\infty}=0,因此这个函数有铅直渐近线x=0x=0和双侧水平渐近线y=0.y=0.

f(x)f(x)是次数分别为mmnn的多项式Pm(x)P_m(x)Pn(x)P_n(x)按分式结构f(x)=Pn(x)Pm(x)f(x)=\frac{P_n(x)}{P_m(x)}组成的函数,那么nmn\leq mf(x)f(x)一定存在水平渐近线;n=m+1n=m+1f(x)f(x)一定有斜渐近线。

在同一侧不可能同时有水平渐近线和斜渐近线,但左右两侧的渐近线类型可能不同。

对于上方警示中的前半部分,显然根据“nmn\leq mn=m+1n=m+1无法同时满足”可以得到。对于后半,不妨随意构造一个左右两半有不同渐近线的分段函数即可作为例子。

求一个函数的斜渐近线可以通过下面两种方法实现。

  1. 定义法
    通过依次求斜率k=limxf(x)xk=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{f(x)}{x}和纵截距b=f(x)kxb=f(x)-kx来确定斜渐近线y=kx+b.y=kx+b.
  2. 定理法
    通过将待求斜渐近线函数展开为f(x)=kx+b+α(x)f(x)=kx+b+\alpha(x)来求渐近线y=kx+b;y=kx+b;其中α(x)\alpha(x)是关于xx的无穷小量。

上述两种办法都有使用场景。显然第二种方法是基于第一种方法的原理得到的;其一般通过Taylor展开得到α(x).\alpha(x).注意:目前常用的Taylor展开公式都是在x0x\rightarrow0的条件下的,所以在xx\rightarrow\infty时可以考虑将xx替换为1x.\frac{1}{x}.

考虑下方四个函数。
  1. y=x+sinxy=x+\sin x
    显然渐近线斜率是k=limxx+sinxx=limx1+sinxx.k=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x+\sin x}{x}=\lim_{x\rightarrow\infty}1+\frac{\sin x}{x}.而在xx\rightarrow\inftysinxx\frac{\sin x}{x}振荡,极限不存在,所以这个函数没有渐近线。
  2. y=x2+sinxy=x^2+\sin x
    显然渐近线斜率是k=limxx2+sinxx=limxx+sinxx,k=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x^2+\sin x}{x}=\lim_{x\rightarrow\infty}x+\frac{\sin x}{x},显然在xx\rightarrow\inftyx+sinxxx+\frac{\sin x}{x}极限不存在,因此这个函数没有渐近线。
  3. y=x+sin1xy=x+\sin\frac{1}{x}
    显然渐近线的斜率是k=limxx+sin1xx=limx(1+sin1xx)=1+0=1,k=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x+\sin\frac{1}{x}}{x}=\lim_{x\rightarrow\infty}(1+\frac{\sin\frac{1}{x}}{x})=1+0=1,渐近线纵截距b=ykx=limxsin1x=0.b=y-kx=\lim_{x\rightarrow\infty}\sin\frac{1}{x}=0.故此函数有斜渐近线y=x.y=x.
  4. y=x2+sin1xy=x^2+\sin\frac{1}{x}
    显然渐近线的斜率是k=limxx2+sin1xx=limx(x+sin1xx),k=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{x^2+\sin\frac{1}{x}}{x}=\lim_{x\rightarrow\infty}(x+\frac{\sin\frac{1}{x}}{x}),xx\rightarrow\inftyx+sin1xxx+\frac{\sin\frac{1}{x}}{x}极限不存在,因此这个函数没有渐近线。

e.g.1.23 \textbf{e.g.1.23 }求由下方的参数方程表示的曲线CC的非铅直渐近线。

{x=t2t1y=tt21\begin{cases} x&=\frac{t^2}{t-1}\\ y&=\frac{t}{t^2-1} \end{cases}

Solution \textbf{Solution }首先考虑tt在趋近何值时x.x\rightarrow\infty.显然x=t2t1=(t+1)+1t1,x=\frac{t^2}{t-1}=(t+1)+\frac{1}{t-1},因此t1t\rightarrow1x.x\rightarrow\infty.

求渐近线斜率,得

k=limxyx=limt1tt21t2t1=limt11t(t+1)=12.k=\lim_{x\rightarrow\infty}\frac{y}{x}=\lim_{t\rightarrow1}\frac{\frac{t}{t^2-1}}{\frac{t^2}{t-1}}=\lim_{t\rightarrow1}\frac{1}{t(t+1)}=\frac{1}{2}.

因此渐近线纵截距

b=limx(ykx)=limt1(tt21t22(t1))=limt12tt2(t+1)2(t21)=limt12tt3t22t22=LHlimt123t22t4t=23×122×14×1=34.\begin{align*} b&=\lim_{x\rightarrow\infty}(y-kx)=\lim_{t\rightarrow1}\big(\frac{t}{t^2-1}-\frac{t^2}{2(t-1)}\big)=\lim_{t\rightarrow1}\frac{2t-t^2(t+1)}{2(t^2-1)}\\ &=\lim_{t\rightarrow1}\frac{2t-t^3-t^2}{2t^2-2}\xlongequal{L'H}\lim_{t\rightarrow1}\frac{2-3t^2-2t}{4t}=\frac{2-3\times 1^2-2\times 1}{4\times 1}&=-\frac{3}{4}. \end{align*}

故所求渐近线为y=12x34.y=\frac{1}{2}x-\frac{3}{4}.

求一个函数的斜渐近线除了上述根据定义「若limx(f(x)(kx+b))=0,\lim_{x\rightarrow\infty}\big(f(x)-(kx+b)\big)=0,则称y=kx+by=kx+bf(x)f(x)的斜渐近线」的方法之外,另有一种根据「去极限号」定理求斜渐近线的方法。

不妨考虑一个满足limxx0f(x)=A\lim_{x\rightarrow x_0}f(x)=A的函数f(x),f(x),其一定有f(x)=A+α(x),f(x)=A+\alpha(x),其中α(x)\alpha(x)是一个与xx相关的无穷小函数。这就是「去极限号定理」;代入渐近线定义可知f(x)(kx+b)=0+α(x),f(x)-(kx+b)=0+\alpha(x),因此

f(x)=kx+b+α(x).f(x)=kx+b+\alpha(x).

换言之,只要能够将待求渐近线函数展开为形如“kx+b+无穷小kx+b+\text{无穷小}”的形式,对应的y=kx+by=kx+b就是这个函数的斜渐近线。

e.x.1.21 \textbf{e.x.1.21 }y=x2+x(x>0)y=\sqrt{x^2+x}(x>0)的斜渐近线方程。

Solution \textbf{Solution }对待求斜渐近线函数进行变形。

y=x2+x=x(1+1x)12=1x0Taylorx(1+121x+12(121)2(1x)2+o((1x)2))=x+12+α(x),y=\sqrt{x^2+x}=x\bigg(1+\frac{1}{x}\bigg)^\frac{1}{2}\xlongequal[\frac{1}{x}\rightarrow0]{\text{Taylor}}x\bigg(1+\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{x}+\frac{\frac{1}{2}(\frac{1}{2}-1)}{2}(\frac{1}{x})^2+o\big((\frac{1}{x})^2\big)\bigg)=x+\frac{1}{2}+\alpha(x),

因此斜渐近线为y=x+12.y=x+\frac{1}{2}.


e.x.1.22 \textbf{e.x.1.22 }y=(1+x)32xy=\frac{(1+x)^\frac{3}{2}}{\sqrt{x}}的斜渐近线方程。

Solution \textbf{Solution }对待求斜渐近线函数进行变形。

y=(1+x)32x=x32x(1x+1)32=1x0Taylorx(1+321x+32(321)x(1x)2+o((1x)2))=x+32+α(x)y=\frac{(1+x)^\frac{3}{2}}{\sqrt{x}}=\frac{x^{\frac{3}{2}}}{\sqrt{x}}\bigg(\frac{1}{x}+1\bigg)^\frac{3}{2}\xlongequal[\frac{1}{x}\rightarrow0]{\text{Taylor}}x\bigg(1+\frac{3}{2}\cdot\frac{1}{x}+\frac{\frac{3}{2}(\frac{3}{2}-1)}{x}\big(\frac{1}{x}\big)^2+o\big((\frac{1}{x})^2\big)\bigg)=x+\frac{3}{2}+\alpha(x)

因此斜渐近线为y=x+32.y=x+\frac{3}{2}.

用这种基于「去极限号定理」的渐近线求法回看本章节最初考虑的四个函数。

再次考虑下方四个函数。
  1. y=x+sinxy=x+\sin x
    虽有k=1,b=0k=1,b=0作为展开后的kx+bkx+b,但sinx\sin xxx\rightarrow\infty时无法展开为关于xx的无穷小量,因此没有斜渐近线。
  2. y=x2+sinxy=x^2+\sin x
    x2x^2展开后无法变为kx+bkx+b,因此没有斜渐近线。
  3. y=x+sin1xy=x+\sin\frac{1}{x}
    显然1x0\frac{1}{x}\rightarrow0,故可以Taylor展开为y=x+(1x16(1x)3+o((1x)3))=x+α(x),y=x+\bigg(\frac{1}{x}-\frac{1}{6}\big(\frac{1}{x}\big)^3+o\big((\frac{1}{x})^3\big)\bigg)=x+\alpha(x),所以这个函数有斜渐近线y=x.y=x.
  4. y=x2+sin1xy=x^2+\sin\frac{1}{x}
    y=x2+sinxy=x^2+\sin x同理,没有斜渐近线。

夹逼定理与定积分定义结合求数列极限

对三个函数f(x),g(x),h(x),f(x),g(x),h(x),g(x)f(x)h(x)g(x)\leq f(x)\leq h(x)limxx0g(x)=limxx0h(x)=A,\lim_{x\rightarrow x_0}g(x)=\lim_{x\rightarrow x_0}h(x)=A,limxx0f(x)=A.\lim_{x\rightarrow x_0}f(x)=A.

夹逼准则多数情况下和定积分同时出现。现在考虑定积分

abf(x)dx=limni=1n(f(a+(ba)in)ban).\int_a^bf(x)\text{d}x=\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{i=1}^n\Bigg(f\bigg(a+\frac{(b-a)i}{n}\bigg)\cdot\frac{b-a}{n}\Bigg).

对上述定积分,若a=0,b=1,a=0,b=1,则函数f(x)f(x)被等分为宽度为1n\frac{1}{n}的小长方形,每个长方形的长度不妨取左端点函数值f(i1n)f\big(\frac{i-1}{n}\big)或右端点函数值f(in)f\big(\frac{i}{n}\big)或二者中点函数值f(2i12n)f\big(\frac{2i-1}{2n}\big),对应定积分可以化为

1取左端点:01f(x)dx=limn1ni=0n1f(in)2取右端点:01f(x)dx=limn1ni=1nf(in)3取中点:01f(x)dx=limn1ni=1nf(2i12n)\begin{align*} 1^\circ&\text{取左端点:}&\int^1_0f(x)\text{d}x&=&\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{i=0}^{n-1}f\bigg(\frac{i}{n}\bigg)\\ 2^\circ&\text{取右端点:}&\int^1_0f(x)\text{d}x&=&\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}f\bigg(\frac{i}{n}\bigg)\\ 3^\circ&\text{取中点:}&\int^1_0f(x)\text{d}x&=&\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}f\bigg(\frac{2i-1}{2n}\bigg) \end{align*}

虽然上方三种取点方法对应的式子不一致,但是本质上它们的结果应当相同。上方的1n\frac{1}{n}实际意义是被分割后的小长方形的宽度,并不是平均值。

现在考虑利用这种定积分方法求数列极限。

e.g.1.24 \textbf{e.g.1.24 }limnk=1nkn2ln(1+kn).\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{k=1}^n\frac{k}{n^2}\ln\big(1+\frac{k}{n}).

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limn1nk=1nknln(1+kn)=01xln(1+x)dx=(x2ln(1+x)2ln(1+x)2x24+x2)01=14.\text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n\frac{k}{n}\ln(1+\frac{k}{n})=\int_0^1x\ln(1+x)\text{d}x=\bigg(\frac{x^2\ln(1+x)}{2}-\frac{\ln(1+x)}{2}-\frac{x^2}{4}+\frac{x}{2}\bigg)\bigg|_0^1=\frac{1}{4}.


e.x.1.23 \textbf{e.x.1.23 }limnn(11+n2+122+n2++1n2+n2).\lim_{n\rightarrow\infty}n\big(\frac{1}{1+n^2}+\frac{1}{2^2+n^2}+\dots+\frac{1}{n^2+n^2}\big).

Solution \textbf{Solution }

O.F.=limnnk=1n1k2+n2=limn1nk=1nn2k2+n2=limn1nk=1n1(kn)2+1=011x2+1dx=arctanx01=π4.\text{O.F.}=\lim_{n\rightarrow\infty}n\sum_{k=1}^n\frac{1}{k^2+n^2}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n\frac{n^2}{k^2+n^2}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n\frac{1}{\big(\frac{k}{n})^2+1}=\int_0^1\frac{1}{x^2+1}\text{d}x=\arctan x\big|_0^1=\frac{\pi}{4}.

现在考虑夹逼定理与定积分的结合。一部分数列极限很可能不是规则的定积分定义形式,因此需要选取合适的定积分定义形式函数作为这个极限的两端进行夹逼。在这种情况下,需要先用夹逼定理再进行定积分运算。

e.g.1.25 \textbf{e.g.1.25 }limnk=1nn+knn+1.\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\sum_{k=1}^n\sqrt{n+k}}{n\sqrt{n}+1}.

Solution \textbf{Solution }显然知道

n+1+n+2++n+nnn+nk=1nn+knn+1n+1+n+2++n+nnn.\frac{\sqrt{n+1}+\sqrt{n+2}+\dots+\sqrt{n+n}}{n\sqrt{n}+n}\leq\frac{\sum_{k=1}^n\sqrt{n+k}}{n\sqrt{n}+1}\leq\frac{\sqrt{n+1}+\sqrt{n+2}+\dots+\sqrt{n+n}}{n\sqrt{n}}.

而对不等式右端有

limnn+1+n+2++n+nnn=limn1nk=1nn+kn=limn1nk=1n1+kn=011+xdx,\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\sqrt{n+1}+\sqrt{n+2}+\dots+\sqrt{n+n}}{n\sqrt{n}}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n\sqrt{\frac{n+k}{n}}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n\sqrt{1+\frac{k}{n}}=\int_0^1\sqrt{1+x}\text{d}x,

对不等式左端有

limnn+1+n+2++n+nnn+n=limn((n+1+n+2++n+nnn)(nnnn+n))=011+xdx1=011+xdx,\begin{align*} \lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\sqrt{n+1}+\sqrt{n+2}+\dots+\sqrt{n+n}}{n\sqrt{n}+n}&=\lim_{n\rightarrow\infty}\Bigg(\bigg(\frac{\sqrt{n+1}+\sqrt{n+2}+\dots+\sqrt{n+n}}{n\sqrt{n}}\bigg)\cdot\bigg(\frac{n\sqrt{n}}{n\sqrt{n}+n}\bigg)\Bigg)\\ &=\int_0^1\sqrt{1+x}\text{d}x\cdot 1=\int_0^1\sqrt{1+x}\text{d}x, \end{align*}

故由夹逼定理,得

O.F=011+xdx=2(x+1)32301=4223.\text{O.F}=\int_0^1\sqrt{1+x}\text{d}x=\frac{2(x+1)^\frac{3}{2}}{3}\bigg|^1_0=\frac{4\sqrt{2}-2}{3}.


e.x.1.24 \textbf{e.x.1.24 }求:limni=1kainn(kN+,ak>0).\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{\sum_{i=1}^k{a_i}^n}(\forall k\in\mathbb{N}_+,a_k>0).

Solution \textbf{Solution }显然知道

(max(ai))nni=1kainnk(max(ai))nn\sqrt[n]{(\max(a_i))^n}\leq\sqrt[n]{\sum_{i=1}^k{a_i}^n}\leq\sqrt[n]{k(\max(a_i))^n}

而对不等式右端有

limnk(max(ai))nn=limnmax(ai)kn=max(ai)×1=max(ai)\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{k(\max(a_i))^n}=\lim_{n\rightarrow\infty}\max(a_i)\sqrt[n]{k}=\max(a_i)\times 1=\max(a_i)

对不等式左端有

(max(ai))nn=max(ai)limn(max(ai))nn=max(ai)\sqrt[n]{(\max(a_i))^n}=\max(a_i)\Rightarrow\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{(\max(a_i))^n}=\max(a_i)

故由夹逼定理,得

O.F=max(ai)=max{a1,a2,,ak}.\text{O.F}=\max(a_i)=\max\{a_1,a_2,\dots,a_k\}.

上方练习1.24中得到一个重要结论,即limni=1kainn=max{a1,a2,,ak}.\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{\sum_{i=1}^k{a_i}^n}=\max\{a_1,a_2,\dots,a_k\}.

e.x.1.25(1) \textbf{e.x.1.25(1) }比较01lntlnt(1+t)dt\int_0^1|\ln t|\ln^t(1+t)\text{d}t01tnlntdt\int_0^1t^n\cdot|\ln t|\text{d}t的大小。

Solution(1) \textbf{Solution(1) }注意到两个待比较式中都有lnt,|\ln t|,故只要比较ln(x+1)\ln(x+1)xxx>0x>0时的关系。

g(x)=xln(x+1),g(x)=x-\ln(x+1),那么g(x)=11x+1>0,g'(x)=1-\frac{1}{x+1}>0,因此g(x)g(x)x>0x>0时单调递增。因此g(x)>g(0)=0,g(x)>g(0)=0,xln(x+1)>0,x-\ln(x+1)>0,对应x>ln(x+1).x>\ln(x+1).

因此

01lnt[ln(1+t)]ndt<01tnlntdt.\int_0^1|\ln t|[\ln(1+t)]^n\text{d}t<\int_0^1t^n\cdot|\ln t|\text{d}t.

e.x.1.25(2) \textbf{e.x.1.25(2) }求:limn01lntlnt(1+t)dt.\lim_{n\rightarrow\infty}\int_0^1|\ln t|\ln^t(1+t)\text{d}t.

Solution(2) \textbf{Solution(2) }显然由(1)(1)知道01lntlnt(1+t)dt01tnlntdt.\int_0^1|\ln t|\ln^t(1+t)\text{d}t\leq\int_0^1t^n|\ln t|\text{d}t.这个不等式的右端有

01tnlntdt=01tnlntdt=1n+101lntdtn+1=1n+1(tn+1lnt0101tn+11tdt)=1n+1(001tndt)=1(n+1)2limn01tnlntdt=0.\begin{align*} &\int_0^1t^n|\ln t|\text{d}t&=&-\int_0^1t^n\ln t\text{d}t=-\frac{1}{n+1}\int_0^1\ln t\text{d}t^{n+1}\\ &&=&-\frac{1}{n+1}\Bigg(t^{n+1}\ln t\bigg|^1_0-\int_0^1t^{n+1}\frac{1}{t}\text{d}t\Bigg)\\ &&=&-\frac{1}{n+1}(0-\int_0^1t^{n}\text{d}t)&=\frac{1}{(n+1)^2}\\ \Rightarrow&\lim_{n\rightarrow\infty}\int_0^1t^n|\ln t|\text{d}t&=&0. \end{align*}

而显然001lntlnt(1+t)dt0\leq\int_0^1|\ln t|\ln^t(1+t)\text{d}t,因此O.F.=0.\text{O.F.}=0.

上方练习1.25中有结论ln(x+1)<x,ln(x+1)<x,类似也可得到结论xx+1<ln(x+1).\frac{x}{x+1}<\ln(x+1).

数列极限存在性证明

核心在于证明数列的单调性和有界性

证明单调性

毫无疑问根据定义知道an+1ana_{n+1}-a{n}与0的大小关系或an+1an\frac{a_{n+1}}{a_n}与1的大小关系直接决定了数列{an}\{a_n\}的单调性。在使用定义进行证明时,有时会应用一些其他显然的不等式,例如:

  1. (基本不等式)i=1nxin1ni=1nxi.\sqrt[n]{\prod_{i=1}^nx_i}\leq\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i.
  2. sinxxtanx,x(0,π2).\sin x\leq x\leq\tan x, x\in\bigg(0,\frac{\pi}{2}\bigg).
  3. xx+1<ln(x+1)<x.\frac{x}{x+1}<\ln(x+1)<x.
    这个不等式在x=1nx=\frac{1}{n}时会有1n+1<ln(1+1n)<1n\frac{1}{n+1}<\ln(1+\frac{1}{n})<\frac{1}{n}成立。

也可以用数学归纳法或求导等方法确定这个数列的单调性。

limnan存在    n=1(an+1an)收敛.\lim_{n\rightarrow\infty}a_n\text{存在}\iff\sum_{n=1}^\infty(a_{n+1}-a_n)\text{收敛}.

考虑这个等价关系。右侧条件的n=1(an+1an)\sum_{n=1}^\infty(a_{n+1}-a_n)实际上等于limn(an+1a1),\lim_{n\rightarrow\infty}(a_{n+1}-a_1),a1a_1显然是已知值,所以这个极限收敛就意味着ana_n存在极限。

此外,若an+1an<k(anan1),a_{n+1}-a_n<k(a_n-a_{n-1}),则数列{an}\{a_n\}(压缩数列)的极限一定存在。

证明有界性

参考“函数极限”章节中对有界性的讨论。

对已知递推关系要求极限的数列,需要先证明这个极限存在再求出它。单调递减的数列只要求出这个数列的下界(单调递增的数列只要求出这个数列的上界)即可证明极限存在。

e.g.1.26 \textbf{e.g.1.26 }若数列{xn}\{x_n\}xn+1=14(3xn+axn3)x_{n+1}=\frac{1}{4}\big(3x_n+\frac{a}{x_n^3}\big)a>0,x1>0,a>0,x_1>0,limnxn.\lim_{n\rightarrow\infty}x_n.

Solution \textbf{Solution }显然

xn+1=14(3xn+axn3)=14(xn+xn+xn+axn3)基本不等式14×(4×xnxnxnaxn34)=a4,x_{n+1}=\frac{1}{4}\big(3x_n+\frac{a}{x_n^3}\big)=\frac{1}{4}\big(x_n+x_n+x_n+\frac{a}{x_n^3}\big)\stackrel{\text{基本不等式}}{\geq}\frac{1}{4}\times\bigg(4\times\sqrt[4]{x_nx_nx_n\frac{a}{x_n^3}}\bigg)=\sqrt[4]{a},

因此{xn}\{x_n\}有下界a4.\sqrt[4]{a}.从而

xn+1xn=14(3+axn4)14(3+a(a4)4)=34+14=1,\frac{x_{n+1}}{x_n}=\frac{1}{4}\bigg(3+\frac{a}{x_n^4}\bigg)\leq\frac{1}{4}\bigg(3+\frac{a}{(\sqrt[4]{a})^4}\bigg)=\frac{3}{4}+\frac{1}{4}=1,

xn+1xn1{xn}\frac{x_{n+1}}{x_n}\leq1\Rightarrow\{x_n\}是单调递减数列。

综上,{xn}\{x_n\}的极限存在。再令limnxn=A,\lim_{n\rightarrow\infty}x_n=A,则代回已知递推关系可知

A=14(3A+aA3)A4=aA=a4.A=\frac{1}{4}\bigg(3A+\frac{a}{A^3}\bigg)\Rightarrow A^4=a\Rightarrow A=\sqrt[4]{a}.


e.x.1.26 \textbf{e.x.1.26 }若数列{an}\{a_n\}有通项公式an=1+12++1nlnn,a_n=1+\frac{1}{2}+\dots+\frac{1}{n}-\ln n,证明数列{an}\{a_n\}极限存在。
Proof \textbf{Proof }首先考虑{an}\{a_n\}的单调性,再考虑其有界性。

据题知

an+1an=1n+1ln(n+1)+lnn=1n+1ln(n+1n)=1n+1ln(1+1n),a_{n+1}-a_n=\frac{1}{n+1}-\ln(n+1)+\ln n=\frac{1}{n+1}-\ln(\frac{n+1}{n})=\frac{1}{n+1}-\ln(1+\frac{1}{n}),

(下面是对常用不等式xx+1<ln(1+x)<x\frac{x}{x+1}<\ln(1+x)<x的证明)f(t)=lntf(t)=\ln t根据Lagrange定理得

ε[1,1+x],ln(1+x)=f(1+x)f(1)=Lagrangef(ε)((1+x)1)=x1ε,\exists\varepsilon\in[1,1+x],\ln(1+x)=f(1+x)-f(1)\xlongequal{\text{Lagrange}}f'(\varepsilon)((1+x)-1)=x\cdot\frac{1}{\varepsilon},

此时1<ε<1+x,1<\varepsilon<1+x,因此11+x<1ε<1,\frac{1}{1+x}<\frac{1}{\varepsilon}<1,也即11+x<ln(1+x)x<1\frac{1}{1+x}<\frac{\ln(1+x)}{x}<1,故

x1+x<ln(1+x)<x,\frac{x}{1+x}<\ln(1+x)<x,

进而知

an+1an=1n+1ln(1+1n)=1n1+1nln(1+1n)<0,a_{n+1}-a_n=\frac{1}{n+1}-\ln(1+\frac{1}{n})=\frac{\frac{1}{n}}{1+\frac{1}{n}}-\ln(1+\frac{1}{n})<0,

因此{an}\{a_n\}是单调递减数列。又注意到

an=i=1n1ilnn>i=1nln(1+1i)lnn=i=1nln(i+1i)lnn=ln(i=1ni+1i)lnn=ln(n+1)lnn=lnn+1n=ln(1+1n)>ln1=0,\begin{align*} a_n&=\sum_{i=1}^n\frac{1}{i}-\ln n&>\sum_{i=1}^n\ln\bigg(1+\frac{1}{i}\bigg)-\ln n&=\sum_{i=1}^n\ln\bigg(\frac{i+1}{i}\bigg)-\ln n&=\ln\bigg(\prod_{i=1}^n{i+1}{i}\bigg)-\ln n\\ &&=\ln (n+1)-\ln n&=\ln \frac{n+1}{n}=\ln\bigg(1+\frac{1}{n}\bigg)&>\ln 1&=0, \end{align*}

因此{an}\{a_n\}有下界0.0.

综上,{an}\{a_n\}极限存在。

一元微分

导数·定义

“极限”章节的一个部分已经对此进行过导数定义的陈述,所以不再赘述。有时导数定义会变为f(x0)=limΔx0f(x0+Δx)f(x0)Δxf'(x_0)=\lim_{\Delta x\rightarrow0}\frac{f(x_0+\Delta x)-f(x_0)}{\Delta x}的形式。

f(x0)=f(x0+)f(x0) exists.f'({x_0}^-)=f'({x_0}^+)\Leftrightarrow f'(x_0)\text{ exists.}

考虑上方互为充分必要的两个条件。如果一个函数在一点处的左右导数存在且相等那么这个函数在该点可导;反过来,如果一个函数在某个点可导那么这个点的左右导数存在也相等。显然解体时不会把如此浅显的结论的直接提供,因此下面考虑可导的充分条件和必要条件。

考虑导数的下面两种定义式。

f(x0)=limΔ0f(x0+Δx)f(x0)Δxf(x0)=limxx0f(x)f(x0)xx0\begin{align} f'(x_0)&=\lim_{\Delta\rightarrow0}\frac{f(x_0+\Delta x)-f(x_0)}{\Delta x}\\ f'(x_0)&=\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0} \end{align}

不论是上面的定义式中的哪一种,显然式中的分子都呈现出“一个动点减一个固定点”的姿势;另一方面,毫无疑问f(x)f(x)在这个“固定点”处都连续(也就是f(x)f(x)在“固定点”的左右极限相等)。除此之外,只有分式上下通过运算。根据这三点可以得到这两种定义式对应的导数存在的充分条件:

  • 给定一个可能会是式(1)(1)的变形的式子,它应该形如

    limΔx0f(g1(Δx))f(g2(Δx))g3(Δx).\lim_{\Delta x\rightarrow0}\frac{f\big(g_1(\Delta x)\big)-f\big(g_2(\Delta x)\big)}{g_3(\Delta x)}.

    那么此时的分子两个被减式中应该要有一项为f(x0).f(x_0).不妨假设这一项是f(g2(Δx))=f(x0);f\big(g_2(\Delta x)\big)=f(x_0);那么Δx\Delta x00^-变为0+0^+的过程中g1(Δx)g_1(\Delta x)的变化过程应是x0x0+.{x_0}^-\leftrightarrows{x_0}^+.除此之外,此时g1(Δx)g2(Δx)g_1(\Delta x)-g_2(\Delta x)应该等于g3(Δx)g_3(\Delta x)或者是后者的非高阶无穷小。
  • 给定一个可能会是式(2)(2)的变形的式子,它应该形如

    limxx0f(g1(x))f(g2(x))g3(x).\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{f\big(g_1(x)\big)-f\big(g_2(x)\big)}{g_3 (x)}.

    那么此时的分子两个被减式中应该要有一项为f(x0).f(x_0).不妨假设这一项是f(g2(x))=f(x0);f\big(g_2(x)\big)=f(x_0);那么xx00^-变为0+0^+的过程中g1(x)g_1(x)的变化过程应是x0x0+.{x_0}^-\leftrightarrows{x_0}^+.除此之外,此时g1(x)g2(x)g_1(x)-g_2(x)应该等于g3(x)g_3(x)或者是后者的非高阶无穷小。

上述是两种定义式各自的可导充分条件。

e.g.2.1 \textbf{e.g.2.1 }若极限limh0f(2h)f(h)h\lim_{h\rightarrow0}\frac{f(2h)-f(h)}{h}存在,f(x)f(x)x=0x=0处是否一定可导?
Solution \textbf{Solution }存在的极限式中hh是可变的“动点”,没有固定的点,因此不一定

现在考虑充分条件中的“g1(x)g2(x)g_1(x)-g_2(x)应该等于g3(x)g_3(x)或者是后者的非高阶无穷小”一个条件。显然导数的定义式中分母应该是g1(x)g2(x),g_1(x)-g_2(x),但我们得到的式子未必如此——其分母为g3(x)g_3(x)时,我们应当把这个式子转化为limxx0f(g1(x))f(g2(x))g3(x)=limxx0(f(g1(x))f(g2(x))g1(x)g2(x)g1(x)g2(x)g3(x)).\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{f\big(g_1(x)\big)-f\big(g_2(x)\big)}{g_3(x)}=\lim_{x\rightarrow x_0}\bigg(\frac{f\big(g_1(x)\big)-f\big(g_2(x)\big)}{g_1(x)-g_2(x)}\cdot\frac{g_1(x)-g_2(x)}{g_3(x)}\bigg).这个极限存在的情况下要想让导数的定义式(也就是转化后的式子中的前半个因式)极限存在就应该让g1(x)g2(x)g3(x)\frac{g_1(x)-g_2(x)}{g_3(x)}极限存在,这就需要让g1(x)g2(x)g_1(x)-g_2(x)等于g3(x)g_3(x)或者是g3(x)g_3(x)的同阶无穷小或低阶无穷小。

e.g.2.2 \textbf{e.g.2.2 }若极限limh0f(1cosh)f(0)h2\lim_{h\rightarrow0}\frac{f(1-\cos h)-f(0)}{h^2}存在,f(x)f(x)x=0x=0处是否一定可导?
Solution \textbf{Solution }原极限式可化为

limh0f(1cosh)f(0)h2=limh0(f(0+(1cosh))f(0)1cosh1coshh2).\lim_{h\rightarrow0}\frac{f(1-\cos h)-f(0)}{h^2}=\lim_{h\rightarrow0}\bigg(\frac{f\big(0+(1-\cos h)\big)-f(0)}{1-\cos h}\cdot\frac{1-\cos h}{h^2}\bigg).

而显然1coshh2\frac{1-\cos h}{h^2}h0h\rightarrow 0时极限存在,因此f(0+(1cosh))f(0)1cosh\frac{f\big(0+(1-\cos h)\big)-f(0)}{1-\cos h}h0h\rightarrow 0时的极限也存在。又注意到limx0(1cosh)>0,\lim_{x\rightarrow 0}(1-\cos h)>0,因此替换1cosh1-\cos hΔx\Delta x后可知道limΔx0+f(0+Δx)f(0)Δx\lim_{\Delta x\rightarrow 0^+}\frac{f(0+\Delta x)-f(0)}{\Delta x}的极限存在,即f(x)f(x)x=0x=0时右可导。但无法知道f(x)f(x)是否左可导,因此不一定

考虑上面例2.2中的高亮内容和充分条件的“在g2(x)=x0g_2(x)=x_0xx00^-变为0+0^+的过程中g1(x)g_1(x)的变化过程应是x0x0+{x_0}^-\leftrightarrows{x_0}^+”——很多时候g1(x)g2(x)g_1(x)-g_2(x)暗含了一些取值范围,这可能会导致分式在那个点仅存在左、右极限中的一个,进而导致原函数仅存在左、右导数中的一个,从而会对这个点处函数是否真的可导产生影响。

e.x.2.1 \textbf{e.x.2.1 }若极限limh0f(1eh)f(0)h\lim_{h\rightarrow0}\frac{f(1-e^h)-f(0)}{h}存在,f(x)f(x)x=0x=0处是否一定可导?
Solution \textbf{Solution }原极限式可化为

limh0f(1eh)f(0)h=limh0(f(0+(1eh))f(0)1eh1ehh).\lim_{h\rightarrow0}\frac{f(1-e^h)-f(0)}{h}=\lim_{h\rightarrow0}\bigg(\frac{f\big(0+(1-e^h)\big)-f(0)}{1-e^h}\cdot\frac{1-e^h}{h}\bigg).

而显然1ehh\frac{1-e^h}{h}h0h\rightarrow 0时极限存在,因此f(0+(1eh))f(0)1eh\frac{f\big(0+(1-e^h)\big)-f(0)}{1-e^h}h0h\rightarrow 0时的极限也存在。替换1eh1-e^hΔx\Delta x后可知道limΔx0f(0+Δx)f(0)Δx\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{f(0+\Delta x)-f(0)}{\Delta x}的极限存在,即f(x)f(x)x=0x=0可导

现在考虑必要条件。如果f(x)f(x)x=x0x=x_0处可导,那么:

  • 对式子limΔx0f(g1(Δx))f(g2(Δx))g3(Δx)\lim_{\Delta x\rightarrow0}\frac{f\big(g_1(\Delta x)\big)-f\big(g_2(\Delta x)\big)}{g_3(\Delta x)},如果g1(Δx)g2(Δx)=g3(Δx)g_1(\Delta x)-g_2(\Delta x)=g_3(\Delta x),那么这个式子的值就是f(x0).f'(x_0).(如果这个等式不成立则用分子分母同乘g1(Δx)g2(Δx)g_1(\Delta x)-g_2(\Delta x)之法来求极限)
  • 对式子limxx0f(g1(x))f(g2(x))g3(x)\lim_{x\rightarrow x_0}\frac{f\big(g_1(x)\big)-f\big(g_2(x)\big)}{g_3(x)},如果g1(x)g2(x)=g3(x)g_1(x)-g_2(x)=g_3(x),那么这个式子的值就是f(x0).f'(x_0).(如果这个等式不成立则用分子分母同乘g1(x)g2(x)g_1(x)-g_2(x)之法来求极限)

利用导数定义求导往往发生在分段函数的分段点或复杂函数(如多个式子连续乘/除)中。

e.g.2.3 \textbf{e.g.2.3 }f(x)=i=1100(tan(π4xi)i)f(x)=\prod_{i=1}^{100}\big(\tan(\frac{\pi}{4}x^i)-i\big),求:f(1).f'(1).
Solution \textbf{Solution }根据导数定义知

O.F.=limx1f(x)f(1)x1.\text{O.F.}=\lim_{x\rightarrow 1}\frac{f(x)-f(1)}{x-1}.

而显然f(1)=0f(1)=0,且x1x\rightarrow 1

(tan(π4x2)2)0,(tan(π4x3)3)0,(tan(π4x100)100)0,i=2100(tan(π4xi)i)0,\begin{align*} &\bigg(\tan\Big(\frac{\pi}{4}x^2\Big)-2\bigg)&≠&0,\\ &\bigg(\tan\Big(\frac{\pi}{4}x^3\Big)-3\bigg)&≠&0,\\ &\cdots\\ &\bigg(\tan\Big(\frac{\pi}{4}x^{100}\Big)-100\bigg)&≠&0,\\ \Rightarrow&\prod_{i=2}^{100}\bigg(\tan\Big(\frac{\pi}{4}x^i\Big)-i\bigg)&≠&0, \end{align*}

limx1f(x)f(1)x1=limx1f(x)x1=limx1(tan(π4x2)2)(tan(π4x100)100)tan(π4x)1x1=(1)×(2)××(99)limx1tan(π4x)1x1=LH99!×limx1π4sec2(π4x)1=99!×π4×1cos2π4=99!π2\begin{align*} \lim_{x\rightarrow 1}\frac{f(x)-f(1)}{x-1}=\lim_{x\rightarrow 1}\frac{f(x)}{x-1}&=\lim_{x\rightarrow 1}\bigg(\tan\Big(\frac{\pi}{4}x^2\Big)-2\bigg)\cdot\cdots\cdot\bigg(\tan\Big(\frac{\pi}{4}x^{100}\Big)-100\bigg)\cdot\frac{\tan(\frac{\pi}{4}x)-1}{x-1}\\ &=(-1)\times(-2)\times\cdots\times(-99)\lim_{x\rightarrow 1}\frac{\tan(\frac{\pi}{4}x)-1}{x-1}\xlongequal{L'H}-99!\times\lim_{x\rightarrow 1}\frac{\frac{\pi}{4}\sec^2(\frac{\pi}{4}x)}{1}\\ &=-99!\times\frac{\pi}{4}\times\frac{1}{\cos^2\frac{\pi}{4}}=-\frac{99!\pi}{2} \end{align*}

因此f(1)=99!2π.f'(1)=-\frac{99!}{2}\pi.


e.x.2.2 \textbf{e.x.2.2 }f(x)=xxf(x)=x|x|,求:f(x).f'(x).
Solution \textbf{Solution }据题知

f(x)={x2,x0x2,x>0,f(x)=\begin{cases} -x^2&,x\leq0\\ x^2&,x>0 \end{cases},

因此不难知道

f(x)={2x,x<02x,x>0,f'(x)=\begin{cases} -2x&,x<0\\ 2x&,x>0 \end{cases},

故只要考虑f(x)f(x)x=0x=0处的导数即可。

对于f(x)f(x)x=0x=0处的左导数显然有

f(0)=limx0f(x)f(0)x=limx0x20x=limx0(x)=0,f'(0^-)=\lim_{x\rightarrow 0^-}\frac{f(x)-f(0)}{x}=\lim_{x\rightarrow 0^-}\frac{-x^2-0}{x}=\lim_{x\rightarrow 0^-}(-x)=0,

同理知道f(x)f(x)x=0x=0处右导数f(0+)=0,f'(0^+)=0,f(x)=0,f'(x)=0,因此

f(x)={2x,x<00,x=02x,x>0={2x,x02x,x>0.f'(x)=\begin{cases} -2x&,x<0\\ 0&,x=0\\ 2x&,x>0 \end{cases} =\begin{cases} -2x&,x\leq0\\ 2x&,x>0 \end{cases}.


对于可导性有下面几个重要结论。

  1. f(x0)=0    F(x)=f(x)g(x)f(x_0)=0\iff F(x)=f(x)g(x)x=x0x=x_0处可导,且g(x)g(x)未必在x=x0x=x_0处连续或可导。
  2. f(x)=(xx0)kxx0f(x)=(x-x_0)^k|x-x_0|x=x0x=x_0kk阶可导(若k=0k=0即不可导)。
  3. 若在x=x0x=x_0处连续的φ(x)\varphi(x)f(x)=xx0φ(x),f(x)=|x-x_0|\varphi(x),那么
    1. f(x)f(x)x0x_0处可导    φ(x0)=0;\iff\varphi(x_0)=0;
    2. f(x)f(x)x0x_0处不可导    φ(x0)0.\iff\varphi(x_0)≠0.
      这个结论是结论1的一种特殊情况。
  4. 奇函数的导数是偶函数,偶函数的导数是奇函数。
  5. (导数极限定理)若f(x)f(x)x0x_0的某个邻域内连续、x0x_0的去心邻域内可导且这个导函数在x0x_0处极限存在(不妨记为aa),则f(x0)=a.f'(x_0)=a.
  6. (Darboux定理)在[a,b][a,b]可导的f(x)f(x)若有f(a+)f(b)<0,f'(a^+)f'(b^-)<0,ξ(a,b) s.t. f(ξ)=0.\exists\xi\in(a,b) \text{ s.t. }f'(\xi)=0.

e.g.2.4 \textbf{e.g.2.4 }f(x)=xx2(ex1)f(x)=|x-x^2|(e^x-1)的不可导点个数。
Solution \textbf{Solution }利用上方结论1,令g(x)=x,h(x)=1x(ex1)g(x)=|x|,h(x)=|1-x|(e^x-1),则f(x)=g(x)h(x)f(x)=g(x)h(x),那么显然g(x)g(x)唯一的不可导点x=0x=0h(x)h(x)里可导且h(0)=0h(0)=0,因此f(x)f(x)x=0x=0可导。同理定义g(x)=1xg(x)=|1-x|h(x)=x(ex1)h(x)=|x|(e^x-1)后知道f(x)f(x)x=1x=1处不可导,所以f(x)f(x)的不可导点共有1个


e.x.2.3 \textbf{e.x.2.3 }f(x)=(x3)tan(x+3)x24f(x)=(x-3)\tan(x+3)|x^2-4|在定义域内的不可导点个数。
Solution \textbf{Solution }显然f(x)f(x)可能的不可导点是x=2x=2x=2.x=-2.分别构造{g(x)=x2h(x)=x+2(x3)tan(x+3)\begin{cases}g(x)&=|x-2|\\h(x)&=|x+2|(x-3)\tan(x+3)\end{cases}{g(x)=x+2h(x)=x2(x3)tan(x+3)\begin{cases}g(x)&=|x+2|\\h(x)&=|x-2|(x-3)\tan(x+3)\end{cases}后即可根据结论1知f(x)f(x)x=±2x=\pm 2两点都不可导,所以不可导点共有2个


e.x.2.4 \textbf{e.x.2.4 }f(x)=(3x3)+x2xf(x)=(3x^3)+x^2|x|x=0x=0处的最高阶导数nn
Solution \textbf{Solution }根据上方结论2知所求为x2x^2xx的次数(与含x3x^3项无关),即n=2.n=2.


e.x.2.5 \textbf{e.x.2.5 }f(x)=11+x2f(x)=\frac{1}{1+x^2}x=0x=0处的三阶导数f(3)(0).f^{(3)}(0).
Solution \textbf{Solution }显然f(x)=11+x2=f(x)f(-x)=\frac{1}{1+x^2}=f(x),即函数f(x)f(x)是偶函数。因此由上述结论4知它的一阶导函数是奇函数,进而二阶导函数是偶函数,再而三阶导函数是奇函数。而这个函数显然是在实数域R\mathbb{R}上连续的,所以其三阶导函数f(3)(x)f^{(3)}(x)在实数域R\mathbb{R}上也连续。因此由奇函数定义知f(3)(0)=f(3)(0)f(3)(0)=0.f^{(3)}(-0)=-f^{(3)}(0)\Rightarrow f^{(3)}(0)=0.


e.g.2.5 \textbf{e.g.2.5 }求证:有第一类间断点的函数一定没有原函数。
Proof \textbf{Proof }我们本就知道第一类间断点处函数左右极限存在。记函数f(x)f(x)有第一类间断点x0x_0;不妨设F(x), s.t. F(x)=f(x),\exists F(x),\text{ s.t. }F'(x)=f(x),那么F(x)F(x)就是f(x)f(x)的原函数。此时

limxx0g(x)=limxx0G(x)=G(x0)=Def. 1st DiscontinuityG(x0)=g(x0),\lim_{x\rightarrow {x_0}^-}g(x)=\lim_{x\rightarrow {x_0}^-}G'(x)=G'({x_0}^-)\xlongequal{\text{Def. 1}^\text{st}\text{ Discontinuity}}G'(x_0)=g(x_0),

类似根据第一类间断点定义也知

limxx0+g(x)=g(x0),\lim_{x\rightarrow {x_0}^+}g(x)=g(x_0),

对应有limxx0g(x)=g(x0)=limxx0+g(x),\lim_{x\rightarrow {x_0}^-}g(x)=g(x_0)=\lim_{x\rightarrow {x_0}^+}g(x),此时g(x)g(x)应该在x0x_0处连续,与题矛盾,所以假设不成立。因此有第一类间断点的函数一定没有原函数。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

例2.5中的待证明题也可以理解为结论“一个函数最多只有第二类间断点”。

一元隐/反函数求导

隐函数/参数方程求导

对形如F(x,y)=0F(x,y)=0的方程所对应的隐函数yy,求导dydx\frac{\text{d}y}{\text{d}x}主要有以下三种方法:

  1. yy看成关于xx的函数y(x)y(x),然后对方程的等式两端进行关于xx的复合函数求导。显然求导后的等式两端会出现yy';然后解出y,y',这时的yy'显然仍然是关于x,yx,y的函数。
  2. F(x,y)F(x,y)求偏导dydx=Fx(x,y)Fy(x,y).\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=-\frac{F'_x(x,y)}{F'_y(x,y)}.
  3. 对方程两端求微分后从求得的等式中解出dydx.\frac{\text{d}y}{\text{d}x}.

对这个隐函数求二阶导数时首先求其一阶导函数φ(x,y)\varphi(x,y)。此时对φ(x,y)=φ(x,y(x))\varphi(x,y)=\varphi(x,y(x))进行关于xx的求导,得到一个含有yy'的等式。此时将φ(x,y)\varphi(x,y)代入这个等式,即可得到d2ydx2.\frac{\text{d}^2y}{\text{d}x^2}.


参数方程{x=x(t)y=y(t)\begin{cases}x&=x(t)\\y&=y(t)\end{cases}同样可以确定函数y=y(x).y=y(x).此时显然有

dydx=y(t)x(t).d2ydx2=d(dydx)dx=d(dydx)dtdtdx=y(t)x(t)x(t)y(t)(x(t))21x(t)=y(t)x(t)x(t)y(t)(x(t))3.\begin{align*} \frac{\text{d}y}{\text{d}x}&=\frac{y'(t)}{x'(t)}.\\ \frac{\text{d}^2y}{\text{d}x^2}&=\frac{\text{d}(\frac{\text{d}y}{\text{d}x})}{\text{d}x}=\frac{\text{d}(\frac{\text{d}y}{\text{d}x})}{\text{d}t}\cdot\frac{\text{d}t}{\text{d}x}=\frac{y''(t)x'(t)-x''(t)y'(t)}{(x'(t))^2}\cdot\frac{1}{x'(t)}=\frac{y''(t)x'(t)-x''(t)y'(t)}{(x'(t))^3}. \end{align*}

利用此可以求参数方程确定的函数的导数。

反函数求导

y=f(x)y=f(x)有反函数x=φ(y),x=\varphi(y),那么显然会有dxdy=1dxdy(=1y),\frac{\text{d}x}{\text{d}y}=\frac{1}{\frac{\text{d}x}{\text{d}y}}(=\frac{1}{y'}),进而

d2xdy2=d(dxdy)dy=d(dxdy)dxdxdy=d(1y)dxdxdy=(1y)dxdy=0y(y)21y=y(y)3=f(x)(f(x))3.\frac{\text{d}^2x}{\text{d}y^2}=\frac{\text{d}(\frac{\text{d}x}{\text{d}y})}{\text{d}y}=\frac{\text{d}(\frac{\text{d}x}{\text{d}y})}{\text{d}x}\cdot\frac{\text{d}x}{\text{d}y}=\frac{\text{d}(\frac{1}{y'})}{\text{d}x}\cdot\frac{\text{d}x}{\text{d}y}=\bigg(\frac{1}{y'}\bigg)'\cdot\frac{\text{d}x}{\text{d}y}=\frac{0-y''}{(y')^2}\cdot\frac{1}{y'}=-\frac{y''}{(y')^3}=-\frac{f''(x)}{\big(f'(x)\big)^3}.

求高阶导

一般考虑使用数学归纳法、Leibniz公式或Taylor公式。

数学归纳法求高阶导数主要是针对各阶导数存在一定规律的情况使用的。一般先求出函数的前几阶导数后分析所得的结果即可找到规律,然后写出nn阶导的表达式后用数学归纳法证明。

Leibniz公式是针对乘积型函数求高阶导的泛用方法。利用(uv)(n)=k=0nCnku(nk)v(k),(uv)^{(n)}=\sum_{k=0}^nC_n^ku^{(n-k)}v^{(k)},可以快速地求出这种形式的函数的高阶导函数。特别地,(uv)=uv+uv(uv)'=uv'+u'v是Leibniz公式在n=1时对应的结果。


e.g.2.6 \textbf{e.g.2.6 }求函数y=x3sinxy=x^3\sin xx=0x=0处的6阶导函数y(6)(0).y^{(6)}(0).

Solution \textbf{Solution }首先考虑sinx\sin x的高阶导数。不难知道(sinx)(n)={sinx,n0(mod4)cosx,n1(mod4)sinx,n2(mod4)cosx,n3(mod4),(\sin x)^{(n)}=\begin{cases}\sin x&,n\equiv 0\pmod{4}\\\cos x&, n\equiv 1\pmod{4}\\-\sin x&, n\equiv 2\pmod{4}\\-\cos x&, n\equiv 3\pmod{4}\end{cases},因此由Leibniz公式知

y(6)(x)=i=06C6i(x3)(i)(sinx)(6i)=C60(x3)(sinx)(6)+C61(x3)(sinx)(5)+C62(x3)(sinx)(4)+C63(x3)(sinx)+C64(x3)(4)(sinx)+C65(x3)(5)(sinx)+C66(x3)(6)(sinx)=x3(sinx)+6×(3x2)cosx+15×(6x)sinx+20×6(cosx)+0+0+0=x3sinx+18x2cosx+90xsinx120cosx.\begin{align*} y^{(6)}(x)&=&\sum_{i=0}^6C_6^i(x^3)^{(i)}(\sin x)^{(6-i)}&\\ &=&C_6^0(x^3)\cdot(\sin x)^{(6)}+C_6^1(x^3)'\cdot(\sin x)^{(5)}+C_6^2(x^3)''\cdot(\sin x)^{(4)}+C_6^3(x^3)'''\cdot(\sin x)'''\\ &&+C_6^4(x^3)^{(4)}\cdot(\sin x)''+C_6^5(x^3)^{(5)}\cdot(\sin x)'+C_6^6(x^3)^{(6)}\cdot(\sin x)\\ &=&x^3(-\sin x)+6\times(3x^2)\cos x+15\times(6x)\sin x+20\times 6(-\cos x)+0+0+0\\ &=&-x^3\sin x+18x^2\cos x+90x\sin x-120\cos x. \end{align*}

进而所求为

y(6)(0)=x3sinx+18x2cosx+90xsinx120cosxx=0=120cos0=120.y^{(6)}(0)=-x^3\sin x+18x^2\cos x+90x\sin x-120\cos x\big|_{x=0}=-120\cos 0=-120.


Taylor公式求函数在某点的各阶导数时一般按下面3步。

首先,写出f(x)f(x)x=x0x=x_0处的Taylor公式

f(x)=f(x0)+f(x0)(xx0)++f(n)(x0)n!(xx0)n+,f(x)=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\cdots+\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n+\cdots,

然后通过化简、变量代换或其他已知Taylor公式将f(x)f(x)「间接」展开为

f(x)=a0+a1(xx0)+a2(xx0)2++an(xx0)n+.f(x)=a_0+a_1(x-x_0)+a_2(x-x_0)^2+\cdots+a_n(x-x_0)^n+\cdots.

这时根据函数Taylor公式的唯一性可以知道相同的次幂项的系数应当相同,所以f(n)(x0)n!=an,\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}=a_n,进而得到f(n)(x0)=n!an.f^{(n)}(x_0)=n!a_n.

考虑Taylor方法求高阶导,重新尝试解决例2.6中的问题。

e.g.2.6 \textbf{e.g.2.6 }求函数y=x3sinxy=x^3\sin xx=0x=0处的6阶导函数y(6)(0).y^{(6)}(0).

Solution (Another Story) \textbf{Solution (Another Story) }yy进行在x=0x=0处的Taylor展开,显然我们可以知道

y=i=0f(i)(0)i!(x0)i=f(0)+f(0)x+f(0)2!x2+f(3)(0)3!x3+f(4)(0)4!x4+f(5)(0)5!x5+f(6)(0)6!x6+y=\sum_{i=0}^\infty\frac{f^{(i)}(0)}{i!}(x-0)^i=f(0)+f'(0)x+\frac{f''(0)}{2!}x^2+\frac{f^{(3)}(0)}{3!}x^3+\frac{f^{(4)}(0)}{4!}x^4+\frac{f^{(5)}(0)}{5!}x^5+\frac{f^{(6)}(0)}{6!}x^6+\cdots

而我们本就知道sinx=x16x3+,\sin x=x-\frac{1}{6}x^3+\cdots,因此yy还可以表示为y=x3(x16x3+),y=x^3(x-\frac{1}{6}x^3+\cdots),进而可以对x6x^6项系数发生代换

f(6)(0)6!=16,\frac{f^{(6)}(0)}{6!}=-\frac{1}{6},

解得f(6)(0)=16×6!=5!=120.f^{(6)}(0)=-\frac{1}{6}\times{6!}=-5!=-120.即所求y(6)(0)=120.y^{(6)}(0)=-120.


e.x.2.6 \textbf{e.x.2.6 }求函数f(x)=x2ln(x+1)f(x)=x^2\ln(x+1)x=0x=0处的n阶导函数f(n)(0).f^{(n)}(0).

Solution \textbf{Solution }f(x)f(x)x=0x=0处进行Taylor展开,得f(x)=f(0)+f(0)x++f(n)(0)n!xn.f(x)=f(0)+f'(0)x+\cdots+\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n.另一方面ln(x+1)=x12x2++(1)n1xnn,\ln(x+1)=x-\frac{1}{2}x^2+\cdots+(-1)^{n-1}\frac{x^n}{n},因此x2ln(x+1)=x312x4++(1)n3xnn2+(1)n2xn+1n1+(1)n1xn+2n,x^2\ln(x+1)=x^3-\frac{1}{2}x^4+\cdots+(-1)^{n-3}\frac{x^n}{n-2}+(-1)^{n-2}\frac{x^{n+1}}{n-1}+(-1)^{n-1}\frac{x^{n+2}}{n},

f(n)(0)n!=(1)n3n2.\frac{f^{(n)}(0)}{n!}=\frac{(-1)^{n-3}}{n-2}.

因此所求为

f(n)(0)=(1)n3n!n2.f^{(n)}(0)=\frac{(-1)^{n-3}n!}{n-2}.


有时可以应用这些求高阶导方法的场景中导数阶数并没有想象中的那么大。对于一些相对复杂的函数的中低阶(大于一阶)导数也可以考虑用这种方法。

e.g.2.7 \textbf{e.g.2.7 }f(x)=arctanxx1+ax2f(x)=\arctan x-\frac{x}{1+ax^2}f(0)=1,f'''(0)=1,aa的值。

Solution \textbf{Solution }f(x)f(x)x=0x=0处进行Taylor展开,显然有f(x)=+f(0)3!x3+.f(x)=\cdots+\frac{f'''(0)}{3!}x^3+\cdots.arctanx=x13x2+,\arctan x=x-\frac{1}{3}x^2+\cdots,11+ax2=i=0((ax2)i),\frac{1}{1+ax^2}=\sum_{i=0}^\infty((-ax^2)^i),

f(x)=x1+ax2+(x13+)=(x13x3+)x(1ax2+)=(a13)x3+f(x)=-\frac{x}{1+ax^2}+\bigg(x-\frac{1}{3}+\cdots)=(x-\frac{1}{3}x^3+\cdots)-x(1-ax^2+\cdots)=(a-\frac{1}{3})x^3+\cdots

因此f(0)3!=a13.\frac{f'''(0)}{3!}=a-\frac{1}{3}.代入已知条件f(0)=1f'''(0)=1可得a=16+13=12.a=\frac{1}{6}+\frac{1}{3}=\frac{1}{2}.

中值定理

在讨论中值定理之前,先回想一下连续函数应该具备的性质。

如果f(x)f(x)在闭区间[a,b][a,b]连续,那么:
(有界性定理)f(x)f(x)[a,b][a,b]有界。
(最值定理)不妨记上方性质中的上下界分别是MMmm,那么x[a,b],mf(x)M.\forall x\in [a,b], m\leq f(x)\leq M.
(介值定理)若f(a)=A,f(b)=bf(a)=A,f(b)=b,那么C(A,B),ξ(a,b), s.t. f(ξ)=C.\forall C\in (A,B), \exists\xi\in(a,b), \text{ s.t. } f(\xi)=C.
(介值定理推论)若mμM,m\leq\mu\leq M,那么ζ[a,b], s.t. f(ζ)=μ.\exists\zeta\in[a,b],\text{ s.t. }f(\zeta)=\mu.(在闭区间上连续的函数必能取得介于两最值之间的任何值)
(零点定理,根的存在性定理)f(a)f(b)<0ε(a,b),f(ε)=0.f(a)f(b)<0\Rightarrow\exists\varepsilon\in(a,b),f(\varepsilon)=0.
(积分中值定理)δ[a,b],abf(x)dx=f(δ)(ba).\exists\delta\in[a,b],\int_a^bf(x)\text{d}x=f(\delta)(b-a).

在上方性质中,积分中值定理是可以通过介值定理证明的。(证明过程可参考例2.9第一部分

e.g.2.8 \textbf{e.g.2.8 }求证:方程x=asinx+b(a>0,b>0)x=a\sin x+b(a>0,b>0)有至少一个不超过a+ba+b的正根。

Proof \textbf{Proof }现在定义函数f(x)=asinxx+b.f(x)=a\sin x-x+b.那么f(0)=b>0,f(a+b)=asinxa0f(0)f(a+b)0.f(0)=b>0,f(a+b)=a\sin x-a\leq0\Rightarrow f(0)f(a+b)\leq 0.故由根的存在性定理知f(x)=0f(x)=00<xa+b0<x\leq a+b上一定存在解。换言之,f(x)=0f(x)=0至少有一个不超过a+ba+b的正根;进而得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.7 \textbf{e.x.2.7 }(函数平均值定理)求证:对在[a,b][a,b]连续的函数f(x)f(x),若a<x1<x2<<xn<b,a< x_1< x_2< \ldots< x_n< b,那么ξ[x1,xn], s.t. f(ξ)=1ni=1nf(xi).\exists\xi\in[x_1, x_n], \text{ s.t. }f(\xi)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nf(x_i).

Proof \textbf{Proof }显然f(x)f(x)[x1,xn][x_1,x_n]也连续,且对这个区间上的函数最值mmMM

mf(x1)Mmf(x2)Mmf(xn)Mnmf(x1)+f(x2)++f(xn)nMm1ni=1nf(xi)M\begin{align*} &m &\leq &f(x_1) &\leq &M\\ &m &\leq &f(x_2) &\leq &M\\ &\vdots &\leq &\vdots &\leq &\vdots\\ &m &\leq &f(x_n) &\leq &M\\ \Rightarrow&nm &\leq &f(x_1)+f(x_2)+\cdots+f(x_n) &\leq &nM\\ \Rightarrow&m &\leq &\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nf(x_i) &\leq &M \end{align*}

所以根据介值定理,ξ[x1,xn],f(ξ)=1ni=1nf(xi).\exists\xi\in[x_1,x_n],f(\xi)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nf(x_i).

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

有时函数在区间上连续不会明示。在一部分情况下,其会通过“函数的nn阶导数存在”来暗示。

中值定理都是在函数连续的情况下存在的。

Rolle定理推广f(a)=f(b)Lagrange中值定理推广g(x)=xCauchy中值定理n=0推广Taylor中值定理\begin{align*} \fbox{\text{Rolle定理}}&\xleftrightharpoons[\text{推广}]{f(a)=f(b)}&\fbox{\text{Lagrange中值定理}}&\xleftrightharpoons[\text{推广}]{g(x)=x}&\fbox{\text{Cauchy中值定理}}\\ &&n=0\upharpoonleft\downharpoonright{\text{推广}}&&\\ &&\fbox{\text{Taylor中值定理}}&& \end{align*}

(Rolle)在[a,b][a,b]上连续且在(a,b)(a,b)可导的函数f(x)f(x)如果满足f(a)=f(b),f(a)=f(b),那么ξ(a,b), s.t. f(ξ)=0.\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }f'(\xi)=0.

(Lagrange)在[a,b][a,b]上连续且在(a,b)(a,b)可导的函数f(x)f(x)一定有ξ(a,b), s.t. f(ξ)=f(b)f(a)ba.\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }f'(\xi)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}.

(Cauchy)在[a,b][a,b]上连续且在(a,b)(a,b)可导的函数f(x)f(x)g(x)g(x)一定有ξ(a,b), s.t. f(ξ)g(ξ)=f(b)f(a)g(b)g(a).\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f'(\xi)}{g'(\xi)}=\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}.

现在考虑这三个中值定理。

Rolle定理

Rolle定理可以用来证明形如“一个函数的导数至少有两个不同零点”的命题。在寻找到f(x)f(x)的三个相等点后可以由Rolle定理知道导数的零点所在的两个区间(这两个区间是由这三个相等点划分出来的);随后还可以再根据Rolle定理得到原函数的二阶导数的零点区间(这个区间是根据一阶导数的两个区间中分别的零点划分出来的)。

e.g.2.9 \textbf{e.g.2.9 }设函数f(x)f(x)[0,3][0,3]连续且在(0,3)(0,3)存在二阶导数,并有

2f(0)=02f(x)dx=f(2)+f(3),2f(0)=\int_0^2f(x)\text{d}x=f(2)+f(3),

求证:

(1)η(0,2), s.t. f(η)=f(0);\exists\eta\in(0,2),\text{ s.t. }f(\eta)=f(0);
(2)ξ(0,3), s.t. f(ξ)=0.\exists\xi\in(0,3),\text{ s.t. }f''(\xi)=0.

Proof \textbf{Proof }

(1)显然「f(x)f(x)[0,3][0,3]连续」自然有「f(x)f(x)[0,2][0,2]连续」成立。因此由积分中值定理得

(这一部分是在证明积分中值定理。若要将这一部分含有值的证明过程一般化,只要将0022分别更换为aab.b.
不妨设f(x)f(x)[0,2][0,2]上的最大值和最小值分别为MMmm,则

mf(x)M02mdx02f(x)dx02Mdxm(20)02f(x)dxM(20)m02f(x)dx20M.\begin{align*} &m &\leq &f(x) &\leq &M\\ \Rightarrow&\int_0^2m\text{d}x&\leq &\int_0^2f(x)\text{d}x &\leq &\int_0^2M\text{d}x\\ \Rightarrow&m(2-0)&\leq&\int_0^2f(x)\text{d}x&\leq&M(2-0)\\ \Rightarrow&m&\leq&\frac{\int_0^2f(x)\text{d}x}{2-0}&\leq&M. \end{align*}

因此由介值定理得

η(0,2), s.t. f(η)=02f(x)dx20.\exists\eta\in(0,2),\text{ s.t. }f(\eta)=\frac{\int_0^2f(x)\text{d}x}{2-0}.

此时对应有2f(0)=已知条件02f(x)dx=2f(η).2f(0)\xlongequal{\text{已知条件}}\int_0^2f(x)\text{d}x=2f(\eta).因此自然也就有f(η)=f(0).f(\eta)=f(0).

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

(2)由(1)知f(0)=f(η).f(0)=f(\eta).

f(x)f(x)[0,3][0,3]连续函数平均值定理ζ(2,3), s.t. f(ζ)=f(2)+f(3)2=已知条件2f(0)2=f(0),\xRightarrow{\text{函数平均值定理}}\exists\zeta\in(2,3),\text{ s.t. }f(\zeta)=\frac{f(2)+f(3)}{2}\xlongequal{\text{已知条件}}\frac{2f(0)}{2}=f(0),因此

f(0)=f(ζ)=f(η).Rolleε1(0,η),ε2(η,ζ), s.t. f(ε1)=0=f(ε2).Rolleξ(ε1,ε2), s.t. f(ξ)=0.\begin{align*} &f(0)=f(\zeta)=f(\eta).\\ \xRightarrow{\text{Rolle}}&\exists\varepsilon_1\in(0,\eta),\varepsilon_2\in(\eta,\zeta), \text{ s.t. }f'(\varepsilon_1)=0=f'(\varepsilon_2).\\ \xRightarrow{\text{Rolle}}&\exists\xi\in(\varepsilon_1,\varepsilon_2),\text{ s.t. }f''(\xi)=0. \end{align*}

显然区间(ε1,ε2)(\varepsilon_1, \varepsilon_2)(0,3)(0,3)的子区间,所以必然有「ξ(0,3), s.t. f(ξ)=0\exists\xi\in(0,3),\text{ s.t. }f''(\xi)=0」成立。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

Rolle定理一般用来证明形如“F(ξ,f(ξ),f(ξ))=0F\big(\xi,f(\xi),f'(\xi)\big)=0”的命题。这种命题用Rolle定理证明大多数情况下需要构造辅助函数;现在考虑常见的构造这些辅助函数的方法。

构造辅助函数的本质是对多个函数相乘/除的复合函数求导结果进行还原。下面列举了一些常见的含f(x)f(x)待证结论和对应的合适辅助函数。

待证结论 辅助函数

f(ξ)=kf'(\xi)=k

F(x)=f(x)kxF(x)=f(x)-kx

f(ξ)g(ξ)+f(ξ)g(ξ)=0f'(\xi)g(\xi)+f(\xi)g'(\xi)=0

F(x)=f(x)g(x)F(x)=f(x)g(x)

f(ξ)g(ξ)g(ξ)f(ξ)=0f'(\xi)g(\xi)-g'(\xi)f(\xi)=0

F(x)=f(x)g(x)F(x)=\frac{f(x)}{g(x)}

f(ξ)+λf(ξ)=0f'(\xi)+\lambda f(\xi)=0

F(x)=f(x)eλxF(x)=f(x)e^{\lambda x}

ξf(ξ)+kf(ξ)=0\xi f'(\xi)+kf(\xi)=0

F(x)=f(x)xkF(x)=f(x)x^k

f(ξ)+g(ξ)f(ξ)=0f'(\xi)+g(\xi)f(\xi)=0

F(x)=eg(x)dxf(x)F(x)=e^{\int g(x)\text{d}x}f(x)

ξf(ξ)+kf(ξ)=0\xi f'(\xi)+kf(\xi)=0

F(x)=xkf(x)F(x)=x^kf(x)

只要让上方表格中的辅助函数F(x)=0,F'(x)=0,对应的待证结论就会成立。

e.x.2.8 \textbf{e.x.2.8 }设函数f(x)f(x)g(x)g(x)[a,b][a,b]二阶可导且g(x)0,f(a)=f(b)=g(a)=g(b)=0,g''(x)≠0,f(a)=f(b)=g(a)=g(b)=0,求证:

(1)x(a,b),g(x)0;\forall x\in(a,b), g(x)≠0;

(2)ξ(a,b), s.t. f(ξ)g(ξ)=f(ξ)g(ξ).\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f(\xi)}{g(\xi)}=\frac{f''(\xi)}{g''(\xi)}.

Analyses \textbf{Analyses }

(1)思考在g(x)=0g(x)=0时会发生什么。我们不难看出此时会与g(a)=g(b)=0g(a)=g(b)=0相等,那么在这时也就对应会有两个区间分别存在一个一阶导数值为0的点,因而在这两个一阶导为0的点之间自然也就应该有一个二阶导为0的点——这显然和题矛盾。所以这一题用这个思路通过反证法就可以证明。

(2)待证命题的等式可以变形为f(x)g(x)g(x)f(x)=0.f(x)g''(x)-g(x)f''(x)=0.这时可以发现这两个乘式的被乘项中间都缺少了f(x)f(x)g(x)g(x)的一阶导,因此需要将其补齐。我们知道(uv)=uv+uv,(uv)'=u'v+uv',因此f(x)g(x)f(x)g''(x)很有可能是(f(x)g(x))\big(f(x)g'(x)\big)'中的uvuv'项;类似可以知道g(x)f(x)g(x)f''(x)很可能是(g(x)f(x))\big(g(x)f'(x)\big)'中的uvuv'项。巧合的是两者的uvu'v项相同,因此可以直接构造F(x)=f(x)g(x)f(x)g(x)F(x)=f(x)g'(x)-f'(x)g(x)——当待证等式F(ξ)=0F'(\xi)=0存在时原命题也就得证。

Proof \textbf{Proof }

(1)假设m(a,b),g(m)=0.\exists m\in(a,b), g(m)=0.那么g(a)=g(m)=g(b)=0;g(a)=g(m)=g(b)=0;此时根据Rolle定理,ε1(a,m),ε2(m,b), s.t. g(ε1)=g(ε2)=0.\exists\varepsilon_1\in(a,m),\varepsilon_2\in(m,b),\text{ s.t. }g'(\varepsilon_1)=g'(\varepsilon_2)=0.再由Rolle定理,ζ(ε1,ε2), s.t. g(ζ)=0,\exists\zeta\in(\varepsilon_1,\varepsilon_2),\text{ s.t. }g''(\zeta)=0,与已知条件「g(x)0g''(x)≠0」矛盾。因此假设不成立,即原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

(2)构造函数F(x)=f(x)g(x)g(x)f(x).F(x)=f(x)g'(x)-g(x)f'(x).那么显然F(a)=F(b)=0,F(a)=F(b)=0,故由Rolle定理,

ξ(a,b), s.t. F(ξ)=0.\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }F'(\xi)=0.

此时可知

F(ξ)=0f(x)g(x)+f(x)g(x)(g(x)f(x)+g(x)f(x))=0f(x)g(x)g(x)f(x)=0f(x)g(x)=g(x)f(x)f(x)g(x)=f(x)g(x).\begin{align*} F'(\xi)=0&\Rightarrow f'(x)g'(x)+f(x)g''(x)-(g'(x)f'(x)+g(x)f''(x))=0\\ &\Rightarrow f(x)g''(x)-g(x)f''(x)=0\Rightarrow f(x)g''(x)=g(x)f''(x)\\ &\Rightarrow \frac{f(x)}{g(x)}=\frac{f''(x)}{g''(x)}. \end{align*}

故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.9 \textbf{e.x.2.9 }设函数f(x)f(x)[0,1][0,1]连续、在(0,1)(0,1)可导,且f(1)=3013e1x2f(x)dx,f(1)=3\int_0^\frac{1}{3}e^{1-x^2}f(x)\text{d}x,求证:ξ(0,1),f(ξ)=2ξf(ξ).\exists\xi\in(0,1),f'(\xi)=2\xi f(\xi).

Analyses \textbf{Analyses }要证原命题,只要证f(ξ)2ξf(ξ)=0.f'(\xi)-2\xi f(\xi)=0.观察得(f(ξ)2ξf(ξ))(eξ2)=(f(ξ)eξ2),\big(f'(\xi)-2\xi f(\xi)\big)(e^{-\xi^2})=(f(\xi)e^{-\xi^2})',因此只要构造出的函数F(x)=ex2f(x)F(x)=e^{-x^2}f(x)有「ξ(0,1), s.t. F(ξ)=0\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }F'(\xi)=0」成立,原命题即可得证。
Proof \textbf{Proof }根据积分中值定理,函数g(x)=e1x2f(x)g(x)=e^{1-x^2}f(x)应当存在η(0,13)\eta\in(0,\frac{1}{3})使得g(η)(ba)=abg(x)dx.g(\eta)(b-a)=\int_a^bg(x)\text{d}x.因此

f(1)=3013e1x2f(x)dxη(0,1), s.t. f(1)=3(130)e1η2f(η)=e1η2f(η).f(1)=3\int_0^\frac{1}{3}e^{1-x^2}f(x)\text{d}x\Rightarrow\exists\eta\in(0,1),\text{ s.t. }f(1)=3(\frac{1}{3}-0)e^{1-\eta^2}f(\eta)=e^{1-\eta^2}f(\eta).

F(x)=ex2f(x).F(x)=e^{-x^2}f(x).那么

F(1)=e1f(1)=e1(e1η2f(η))=eη2f(η)=F(η).F(1)=e^{-1}f(1)=e^{-1}\cdot(e^{1-\eta^2}f(\eta))=e^{-\eta^2}f(\eta)=F(\eta).

也即η(0,1), s.t. F(1)=F(η).\exists\eta\in(0,1),\text{ s.t. }F(1)=F(\eta).因此根据Rolle定理,

ξ(η,1), s.t. F(ξ)=0,\exists\xi\in(\eta,1),\text{ s.t. }F'(\xi)=0,

此时也就有(eξ2f(ξ))=0,(e^{-\xi^2}f(\xi))'=0,对应f(ξ)eξ22ξf(ξ)eξ2=0.f'(\xi)e^{-\xi^2}-2\xi f(\xi)e^{-\xi^2}=0.因此f(ξ)2ξf(ξ)=0,f'(\xi)-2\xi f(\xi)=0,从而原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.g.2.10 \textbf{e.g.2.10 }设函数f(x)f(x)[a,b][a,b]连续、在(a,b)(a,b)可导,求证:ε(a,b), s.t. f(ε)=f(ε)f(a)bε.\exists\varepsilon\in(a,b),\text{ s.t. }f'(\varepsilon)=\frac{f(\varepsilon)-f(a)}{b-\varepsilon}.

Analyses \textbf{Analyses }待证等式可以化为(bε)f(ε)(f(ε)f(a))=0.(b-\varepsilon)f'(\varepsilon)-(f(\varepsilon)-f(a))=0.这个等式的左半又可以化为(f(ε)f(a))(bε)+(bε)(f(ε)f(a))=((f(ε)f(a))(bε)),(f(\varepsilon)-f(a))'(b-\varepsilon)+(b-\varepsilon)'(f(\varepsilon)-f(a))=\bigg(\big(f(\varepsilon)-f(a)\big)(b-\varepsilon)\bigg)',因此构造的辅助函数是F(x)=(f(x)f(a))(bx);F(x)=\big(f(x)-f(a)\big)\big(b-x\big);只要证明ε, s.t. F(ε)=0,\exists\varepsilon,\text{ s.t. }F'(\varepsilon)=0,原命题即可得证。

Proof \textbf{Proof }F(x)=(f(x)f(a))(bx).F(x)=\big(f(x)-f(a)\big)\big(b-x\big).那么显然函数F(x)F(x)(a,b)(a,b)可导且在[a,b][a,b]连续。而注意到F(a)=0=F(b),F(a)=0=F(b),所以根据Rolle定理,

ε(a,b), s.t. F(ε)=0.\exists\varepsilon\in(a,b),\text{ s.t. }F'(\varepsilon)=0.

对应有f(ε)(bε)(f(ε)f(a))=0,f'(\varepsilon)(b-\varepsilon)-\big(f(\varepsilon)-f(a)\big)=0,故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

一部分待证明等式中并没有很明显的“含函数项+含导数项”特征,但本质仍然相同。例如,等式中可能会是“含函数项+含积分项”或“含一阶导数项+含二阶导数项”;这些情况利用各种定义知道它们仍然属于“含函数项+含导数项”的变形。

e.g.2.11 \textbf{e.g.2.11 }设函数f(x)f(x)[a,b][a,b]连续,求证:ε(a,b), s.t. (εb)f(ε)+aεf(x)dx=0.\exists\varepsilon\in(a,b),\text{ s.t. }(\varepsilon-b)f(\varepsilon)+\int_a^\varepsilon f(x)\text{d}x=0.

Analyses \textbf{Analyses }我们知道(aεf(x)dx)=f(x)x=ε\big(\int_a^\varepsilon f(x)\text{d}x\big)'=f(x)\big|_{x=\varepsilon}(不含aa是因为f(x)的原函数在x=ax=a时的值是常量,常数的导为0)。因此待证等式中的f(x)f(x)其实是导数,进而可以定义F(x)=(xb)axf(x)dx.F(x)=(x-b)\int^x_af(x)\text{d}x.此时只要证ε(a,b) s.t. F(ε)=0\exists\varepsilon\in(a,b)\text{ s.t. }F'(\varepsilon)=0即可。

Proof \textbf{Proof }定义函数F(x)=(xb)axf(x)dx,F(x)=(x-b)\int^x_af(x)\text{d}x,那么显然F(a)=0=F(b).F(a)=0=F(b).因此

ε(a,b), s.t. F(ε)=0.\exists\varepsilon\in(a,b),\text{ s.t. }F'(\varepsilon)=0.

对等式F(ε)=0F'(\varepsilon)=0化简,得到

((εb)aεf(x)dx)=0(εb)(aεf(x)dx)+(εb)aεf(x)dx=0(εb)(f(ε)0)+aεf(x)dx=0(εb)f(ε)+aεf(x)dx=0.\begin{align*} \bigg((\varepsilon-b)\int^\varepsilon_af(x)\text{d}x\bigg)'=0&\Rightarrow(\varepsilon-b)\bigg(\int^\varepsilon_af(x)\text{d}x\bigg)'+(\varepsilon-b)'\int^\varepsilon_af(x)\text{d}x=0\\ &\Rightarrow(\varepsilon-b)(f(\varepsilon)-0)+\int^\varepsilon_af(x)\text{d}x=0\\ &\Rightarrow(\varepsilon-b)f(\varepsilon)+\int^\varepsilon_af(x)\text{d}x=0. \end{align*}

从而原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.10 \textbf{e.x.2.10 }设函数f(x)f(x)[0,1][0,1]二阶可导,f(0)=f(1),f(0)=f(1),求证:ξ(0,1), s.t. 2f(ξ)+(ξ1)f(ξ)=0.\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }2f'(\xi)+(\xi-1)f''(\xi)=0.

Analyses \textbf{Analyses }如果令g(x)=f(x),g(x)=f'(x),那么这个待证命题中的等式就化为了2ξ1g(ξ)+g(ξ)=0.\frac{2}{\xi-1}g(\xi)+g'(\xi)=0.这时再构造辅助函数F(x)=e2x1dxg(x),F(x)=e^{\int\frac{2}{x-1}\text{d}x}g(x),对应待证等式即可化为F(ξ)=0.F'(\xi)=0.

Proof \textbf{Proof }首先因为f(0)=f(1)f(0)=f(1)f(x)f(x)连续可根据Rolle定理知

ζ(0,1), s.t. f(ζ)=0.\exists\zeta\in(0,1),\text{ s.t. }f'(\zeta)=0.

随后构造函数F(x)=e2x1dxf(x),F(x)=e^{\int\frac{2}{x-1}\text{d}x}f'(x),F(x)=e2ln(x1)f(x),F(x)=e^{2\ln(x-1)}f'(x),也即F(x)=(x1)2f(x).F(x)=(x-1)^2f'(x).那么显然F(ζ)=0=F(1),F(\zeta)=0=F(1),因此

ξ(ζ,1), s.t. F(ξ)=0.ξ(0,1), s.t. F(ξ)=0.\begin{align*} &\exists\xi\in(\zeta,1),\text{ s.t. }F'(\xi)=0.\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }F'(\xi)=0. \end{align*}

这时对应有2(ξ1)f(ξ)+(ξ1)2f(ξ)=0,2(\xi-1)f'(\xi)+(\xi-1)^2f''(\xi)=0,等式两边同时除以ξ1\xi-1也就有2f(ξ)+(ξ1)f(ξ)=0.2f'(\xi)+(\xi-1)f''(\xi)=0.

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.11 \textbf{e.x.2.11 }设函数f(x)f(x)[a,b][a,b]可导,在(a,b)(a,b)二阶可导,f(a)=f(b)=0,f(a)f(b)>0,f(a)=f(b)=0,f'(a)f'(b)>0,求证:ξ(a,b), s.t. f(ξ)=f(ξ).\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }f''(\xi)=f(\xi).

Analyses \textbf{Analyses }待证命题中的等式首先化为f(ξ)f(ξ)=0.f(\xi)-f''(\xi)=0.之后思考左式如何补项能够使其变为可以利用辅助函数求导转化而来的式子。和练习2.8类似,这里同样缺失了一阶导,且这里的运算更加单纯(只有一个函数),所以不难看出f(ξ)f(ξ)=(f(ξ)f(ξ))+(f(ξ)f(ξ));f(\xi)-f''(\xi)=\big(f(\xi)-f'(\xi)\big)+\big(f'(\xi)-f''(\xi)\big);若记g(x)=f(x)f(x),g(x)=f(x)-f'(x),那么待证命题中的等式就可以化为g(ξ)+g(ξ)=0,g(\xi)+g'(\xi)=0,因此构造辅助函数G(x)=exg(x)G(x)=e^xg(x)即可。但注意到这个函数在a,ba,b两点并不相等且函数值不确定,所以需要确定有相等值的区间——如果这两个端点处的G(x)G(x)值是00,那么必须要有g(x)=0,g(x)=0,对应另一个待证命题「ε(a,b), s.t. f(x)=f(x)\exists\varepsilon\in(a,b),\text{ s.t. }f(x)=f'(x)」。这需要构造另一个函数F(x)=exf(x),F(x)=e^{-x}f(x),即可确定这两个G(x)G(x)的零点。但确定2个端点需要与a,ba,b相异的另一个零点,这就需要利用已知条件和零点存在性定理了。

Proof \textbf{Proof }f(a)f(b)>0,f'(a)f'(b)>0,可知f(a+)f(b)>0f'(a^+)f'(b^-)>0/故不妨设f(a+)>0,f'(a^+)>0,对应f(b)>0.f'(b^-)>0.因此limxa+f(x)f(a)xa>0,\lim_{x\rightarrow a^+}\frac{f(x)-f(a)}{x-a}>0,故而根据保号性知

μ(a,a+δ1), s.t. f(μ)f(a)μa>0.f(μ)f(a)>0f(μ)>f(a)=0.\exists\mu\in(a,a+\delta_1),\text{ s.t. }\frac{f(\mu)-f(a)}{\mu-a}>0.\Rightarrow f(\mu)-f(a)>0\Rightarrow f(\mu)>f(a)=0.

同理,η(bδ2,b), s.t. f(η)<0.\exists\eta\in(b-\delta_2,b),\text{ s.t. }f(\eta)<0.因此根据零点存在性定理,

ζ(μ,η), s.t. f(ζ)=0.\exists\zeta\in(\mu,\eta),\text{ s.t. }f(\zeta)=0.

现在构造函数F(x)=exf(x),g(x)=f(x)+f(x),G(x)=exg(x).F(x)=e^{-x}f(x),g(x)=f(x)+f'(x),G(x)=e^xg(x).那么显然F(a)=F(ζ)=F(b)=0F(a)=F(\zeta)=F(b)=0,进而由Rolle定理得

ε1(a,ζ),ε2(ζ,b), s.t. F(ε1)=0=F(ε2).\exists\varepsilon_1\in(a,\zeta),\varepsilon_2\in(\zeta,b),\text{ s.t. }F'(\varepsilon_1)=0=F'(\varepsilon_2).

这分别对应有exf(ε1)exf(ε1)=0f(ε1)=f(ε1),exf(ε2)exf(ε2)=0f(ε2)=f(ε2).e^{-x}f'(\varepsilon_1)-e^{-x}f(\varepsilon_1)=0\Rightarrow f(\varepsilon_1)=f'(\varepsilon_1),e^{-x}f'(\varepsilon_2)-e^{-x}f(\varepsilon_2)=0\Rightarrow f(\varepsilon_2)=f'(\varepsilon_2).
因此G(ε1)=G(ε2).G(\varepsilon_1)=G(\varepsilon_2).故由Rolle定理,

ξ(ε1,ε2),G(ξ)=0.\exists\xi\in(\varepsilon_1,\varepsilon_2),G'(\xi)=0.

此时eξ(f(ξ)f(ξ))=0e^{-\xi}\big(f''(\xi)-f(\xi)\big)=0,从而原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

Lagrange中值定理

毫无疑问Lagrange中值定理可以证明定理式本身或其变形的式子。

e.g.2.12 \textbf{e.g.2.12 }设函数f(x)f(x)[a,b][a,b]连续,在(a,b)(a,b)可导,求证:ξ(a,b), s.t. bf(b)af(a)ba=f(ξ)+ξf(ξ).\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{bf(b)-af(a)}{b-a}=f(\xi)+\xi f'(\xi).

Analyses \textbf{Analyses }一眼就能看出来f(ξ)+ξf(ξ)=(xf(x))x=ξ,f(\xi)+\xi f'(\xi)=\big(xf(x)\big)'\Big|_{x=\xi},因此显然这是Lagrange中值定理本式。

Proof \textbf{Proof }g(x)=xf(x).g(x)=xf(x).bf(b)af(a)ba=g(b)g(a)ba.\frac{bf(b)-af(a)}{b-a}=\frac{g(b)-g(a)}{b-a}.而由Lagrange中值定理,

ξ(a,b), s.t. g(b)g(a)ba=g(ξ),\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{g(b)-g(a)}{b-a}=g'(\xi),

因此bf(b)af(a)ba=g(ξ)=f(ξ)+ξf(ξ).\frac{bf(b)-af(a)}{b-a}=g'(\xi)=f(\xi)+\xi f'(\xi).故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.12 \textbf{e.x.2.12 }设函数f(x)f(x)[0,1][0,1]可导,求证:ξ(0,1), s.t. π4(1+ξ2)f(1)=f(ξ)+(1+ξ2)arctanξf(ξ).\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }\frac{\pi}{4}(1+\xi^2)f(1)=f(\xi)+(1+\xi^2)\arctan\xi\cdot f'(\xi).

Analyses \textbf{Analyses }待证命题等式可以化为π4f(1)=11+ξ2f(ξ)+arctanξf(ξ).\frac{\pi}{4}f(1)=\frac{1}{1+\xi^2}f(\xi)+\arctan\xi\cdot f'(\xi).这个等式的右式显然就是(f(x)arctanx)x=ξ,\big(f(x)\arctan x\big)'\Big|_{x=\xi},故尝试转化左式为这个被求导的函数的两个值相减除以其对应自变量之差的形式,这样就可以使用Lagrange中值定理。

Proof \textbf{Proof }F(x)=f(x)arctanx.F(x)=f(x)\arctan x.那么根据Lagrange定理,

ξ(0,1), s.t. F(1)F(0)10=F(ξ).ξ(0,1), s.t. f(1)arctan1f(0)arctan0=(arctanξ)f(ξ)+arctanξf(ξ).ξ(0,1), s.t. π4f(1)0=11+ξ2f(ξ)+arctanξf(ξ).\begin{align*} &\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }\frac{F(1)-F(0)}{1-0}=F'(\xi).\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }f(1)\arctan 1-f(0)\arctan 0=(\arctan\xi)'f(\xi)+\arctan\xi\cdot f'(\xi).\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }\frac{\pi}{4}f(1)-0=\frac{1}{1+\xi^2}f(\xi)+\arctan\xi\cdot f'(\xi). \end{align*}

在上方最后得到的等式的两端同时乘以1+ξ2,1+\xi^2,得到π4(1+ξ2)f(1)=f(ξ)+(1+ξ2)arctanξf(ξ).\frac{\pi}{4}(1+\xi^2)f(1)=f(\xi)+(1+\xi^2)\arctan\xi\cdot f'(\xi).从而原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

除此之外,Lagrange中值定理还可以证明某函数的导数为某个非零常数。

e.g.2.13 \textbf{e.g.2.13 }设函数f(x)f(x)[0,1][0,1]连续,在(0,1)(0,1)可导,f(0)=0,f(1)=12,f(0)=0,f(1)=\frac{1}{2},求证:ξ(0,1),η(0,1),ξη, s.t. f(ξ)+f(η)=ξ+η.\exists\xi\in(0,1),\eta\in(0,1),\xi≠\eta,\text{ s.t. }f'(\xi)+f'(\eta)=\xi+\eta.

Analyses \textbf{Analyses }待证命题等式可以化为(f(ξ)ξ)+(f(η)η)=0.(f'(\xi)-\xi)+(f'(\eta)-\eta)=0.而显然f(x)x=(f(x)12x2),f'(x)-x=\big(f(x)-\frac{1}{2}x^2\big)',据此解题。

Proof \textbf{Proof }F(x)=f(x)12x2,F(x)=f(x)-\frac{1}{2}x^2,F(0)=0=F(1).F(0)=0=F(1).根据Lagrange中值定理,

ξ(0,12),F(12)F(0)120=F(ξ)ξ(0,12),F(12)=12F(ξ),η(12,1),F(1)F(12)112=F(η)ξ(12,1),F(12)=12F(η),\begin{align*} &\exists\xi\in(0,\frac{1}{2}),\frac{F(\frac{1}{2})-F(0)}{\frac{1}{2}-0}=F'(\xi)\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(0,\frac{1}{2}),F(\frac{1}{2})=\frac{1}{2}F'(\xi),\\ &\exists\eta\in(\frac{1}{2},1),\frac{F(1)-F(\frac{1}{2})}{1-\frac{1}{2}}=F'(\eta)\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(\frac{1}{2},1),-F(\frac{1}{2})=\frac{1}{2}F'(\eta),\\ \end{align*}

这两个式子相加,得到0=12(F(ξ)+F(η)),0=\frac{1}{2}\big(F'(\xi)+F'(\eta)\big),也即

F(ξ)+F(η)=0f(ξ)ξ+f(η)η=0f(ξ)+f(η)=ξ+η.\begin{align*} F'(\xi)+F'(\eta)=0&\Rightarrow f'(\xi)-\xi+f'(\eta)-\eta=0\\ &\Rightarrow f'(\xi)+f'(\eta)=\xi+\eta. \end{align*}

故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

对于像上方例2.13的这种双中值问题,其核心在于将原有的区间一分为二,在两个子空间分别取一个符合题意的存在性结论后通过某种变换来得到原命题的式子。由于Lagrange中值定理没有太多前提条件,这里取的“区间划分点”本就可以根据需要任意选择;在上方例子中,为了相加后消去所以选择了12.\frac{1}{2}.

e.x.2.13 \textbf{e.x.2.13 }设函数f(x)f(x)[0,1][0,1]连续,在(0,1)(0,1)可导,f(0)=0,f(1)=1,f(0)=0,f(1)=1,求证:

(1)a(0,1), s.t. f(a)=1a;\exists a\in(0,1), \text{ s.t. }f(a)=1-a;
(2)ξ(0,1),η(0,1), s.t. f(ξ)f(η)=1.\exists\xi\in(0,1),\eta\in(0,1),\text{ s.t. }f'(\xi)f'(\eta)=1.

Analyses \textbf{Analyses }
(1)根据零点存在性定理正常就能证明出来。
(2)待证命题中的等式显然满足f(ξ)0,f(η)0,f'(\xi)≠0,f'(\eta)≠0,因此选用Lagrange中值定理。我们注意到第1小题中的结论f(a)=1a,f(a)=1-a,因此不妨就取aa为区间划分点。

Proof \textbf{Proof }
(1)令F(x)=f(x)(1x),F(x)=f(x)-(1-x),F(0)=1<0,F(1)=1>0.F(0)=-1<0, F(1)=1>0.故根据零点存在性定理,

a(0,1), s.t. F(a)=0.\exists a\in(0,1), \text{ s.t. }F(a)=0.

此时对应也就有f(a)(1a)=0,f(a)-(1-a)=0,也就是f(a)=1a.f(a)=1-a.故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

(2)由Lagrange中值定理,得

ξ(0,a), s.t. f(a)f(0)a0=f(ξ),\exists\xi\in(0,a),\text{ s.t. }\frac{f(a)-f(0)}{a-0}=f'(\xi),

η(a,1), s.t. f(1)f(a)1a=f(η),\exists\eta\in(a,1),\text{ s.t. }\frac{f(1)-f(a)}{1-a}=f'(\eta),

两式相乘可得

f(ξ)f(η)=f(a)f(0)a0f(1)f(a)1a=(1a)0a1(1a)1a=1aaa1a=1.f'(\xi)f'(\eta)=\frac{f(a)-f(0)}{a-0}\cdot\frac{f(1)-f(a)}{1-a}=\frac{(1-a)-0}{a}\cdot\frac{1-(1-a)}{1-a}=\frac{1-a}{a}\cdot\frac{a}{1-a}=1.

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

一些题目不会直接把Lagrange中值定理应有的“函数两值之差=导数的若干倍”形式呈现出来。其可能是含有积分或多阶导的形式;在这种情况下把这些积分或者低阶导看作函数,其函数或高阶导看作导数即可。

思考本质仍然是Lagrange中值定理的结论

ξ(a,b), s.t. abf(x)dx=f(ξ)(ba).\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\int_a^bf(x)\text{d}x=f(\xi)(b-a).

和先前提及的积分中值定理相比,其自变量取值范围由闭区间变为了开区间;在寻找一个函数取相同值的两点时,积分中值定理所对应的闭区间无法保证区间中央的等值点不等于端点之一,但用这个结论就可以避免这种争议,因此这个结论的泛用性就比积分中值定理高了很多。

此外Lagrange中值定理还可以用以证明形如「f(ξ)f''(\xi)与0的不等关系」的命题。根据Lagrange定理公式f(ξ)=f(b)f(a)ba,f''(\xi)=\frac{f'(b)-f'(a)}{b-a},因为b>a,b>a,所以证明f(ξ)>0f''(\xi)>0(或<0<0)就是在证明f(b)>0,f(a)<0f'(b)>0,f'(a)<0(或f(b)<0,f(a)>0f'(b)<0,f'(a)>0)。

Lagrange中值定理也可以证明函数恒等式。在Lagrange中值定理的公式f(b)f(a)ba=f(ξ)\frac{f(b)-f(a)}{b-a}=f'(\xi)中如果f(ξ)=0f'(\xi)=0就必然对应f(b)f(a)=0,f(b)-f(a)=0,这意味着函数在任意两点的函数值都相同且与变量无关,也就意味着f(x)=Cf(x)=C

除此之外Lagrange中值定理也可以解决一部分围绕中值点ξ\xi的问题。我们都知道f(b)f(a)=f(ξ)(ba),f(b)-f(a)=f'(\xi)(b-a),那么如果ξaba=θ(0,1),\frac{\xi-a}{b-a}=\theta\in(0,1),则会有ξ=a+θ(ba);\xi=a+\theta(b-a);这时Lagrange中值定理就会变形为f(b)f(a)=f(a+θ(ba))(ba).f(b)-f(a)=f'\big(a+\theta(b-a)\big)(b-a).特别地,a=0,b=xa=0,b=x时就会有ξ=θx,\xi=\theta x,此时θ\thetaξ\xi都是关于xx的函数;不妨记θ=θ(x),\theta=\theta(x),那么就可以有形如f(x)f(0)x=f(xθ(x))\frac{f(x)-f(0)}{x}=f''\big(x\cdot\theta(x)\big)的式子成立。

e.g.2.14 \textbf{e.g.2.14 }y=f(x)y=f(x)(1,1)(-1,1)有二阶连续导数,f(x)0,f''(x)≠0,求证:

(1)x(1,0)(0,1),θ(x)(0,1), s.t. f(x)=f(0)+xf(θ(x)x);\forall x\in(-1,0)\cup(0,1),\exists \theta(x)\in(0,1), \text{ s.t. }f(x)=f(0)+xf'\big(\theta(x)x\big);
(2)limx0θ(x)=12.\lim_{x\rightarrow 0}\theta(x)=\frac{1}{2}.

Analyses \textbf{Analyses }
(1)待证命题等式可化为f(x)f(0)x0=f(θ(x)x).\frac{f(x)-f(0)}{x-0}=f'\big(\theta(x)x\big).因此,Lagrange中值定理中的中值点ξ\xi被换为了θ(x)x,\theta(x) x,也就是说θ(x)=ξx.\theta(x)=\frac{\xi}{x}.想到这里问题就解决了。
(2)因为待证命题是一个极限,所以很难不想到利用导数的定义证明。

Proof \textbf{Proof }
(1)由Lagrange中值定理知

ξ(1,1), s.t. f(x)f(0)x0=f(ξ).\exists\xi\in(-1,1),\text{ s.t. }\frac{f(x)-f(0)}{x-0}=f'(\xi).

也即ξ(1,1), s.t. f(x)=f(0)+xf(ξ).\exists\xi\in(-1,1),\text{ s.t. }f(x)=f(0)+xf'(\xi).现在令θ(x)=ξx,\theta(x)=\frac{\xi}{x},那么这个等式就会变为f(x)=f(0)+xf(θ(x)x).f(x)=f(0)+xf'\big(\theta(x)x\big).根据函数定义就知道这个关于xx的函数θ(x)\theta(x)一定对固定的ξ\xi和任一x(1,0)(0,1)x\in(-1,0)\cup(0,1)唯一。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

(2)根据(1)可得

f(x)f(0)x=f(θ(x)x)f(x)f(0)xf(0)=f(θ(x)x)f(0)f(x)f(0)xf(0)x=f(θ(x)x)f(0)xf(x)f(0)xf(0)x=f(θ(x)x)f(0)θ(x)xθ(x).\begin{align*} \frac{f(x)-f(0)}{x}=f'\big(\theta(x)x\big)&\Rightarrow\frac{f(x)-f(0)}{x}-f'(0)=f'\big(\theta(x)x\big)-f'(0)\\ &\Rightarrow\frac{\frac{f(x)-f(0)}{x}-f'(0)}{x}=\frac{f'\big(\theta(x)x\big)-f'(0)}{x}\\ &\Rightarrow\frac{\frac{f(x)-f(0)}{x}-f'(0)}{x}=\frac{f'\big(\theta(x)x\big)-f'(0)}{\theta(x)x}\cdot\theta(x). \end{align*}

再根据导数定义,

f(x)f(0)xf(0)x=f(θ(x)x)f(0)θ(x)xθ(x)limx0f(x)f(0)xf(0)x=limx0f(θ(x)x)f(0)θ(x)xθ(x)limx0(f(x)f(0))xf(0)x2=f(0)limx0θ(x).\begin{align*} \frac{\frac{f(x)-f(0)}{x}-f'(0)}{x}=\frac{f'\big(\theta(x)x\big)-f'(0)}{\theta(x)x}\cdot\theta(x)&\Rightarrow\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\frac{f(x)-f(0)}{x}-f'(0)}{x}=\lim_{x\rightarrow 0}\frac{f'\big(\theta(x)x\big)-f'(0)}{\theta(x)x}\cdot\theta(x)\\ &\Rightarrow\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\big(f(x)-f(0)\big)-xf'(0)}{x^2}=f''(0)\lim_{x\rightarrow 0}\theta(x). \end{align*}

limx0(f(x)f(0))xf(0)x2=LHlimx0f(x)f(0)2x=Def. Derivative12f(0),\begin{align*} \lim_{x\rightarrow 0}\frac{\big(f(x)-f(0)\big)-xf'(0)}{x^2}&\xlongequal{L'H}\lim_{x\rightarrow 0}\frac{f'(x)-f'(0)}{2x}\\ &\xlongequal{\text{Def. Derivative}}\frac{1}{2}f''(0), \end{align*}

12f(0)=f(0)limx0θ(x)f(x)0limx0θ(x)=12.\frac{1}{2}f''(0)=f''(0)\lim_{x\rightarrow 0}\theta(x)\xRightarrow{f''(x)≠0}\lim_{x\rightarrow 0}\theta(x)=\frac{1}{2}.

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

有些情况下Lagrange中值定理还会用于分析渐近性或有界性。

e.g.2.15 \textbf{e.g.2.15 }f(x)f(x)xax\geq a时可导,limx+f(x)\lim_{x\rightarrow+\infty}f(x)limx+f(x)\lim_{x\rightarrow+\infty}f'(x)存在,求limx+f(x).\lim_{x\rightarrow+\infty}f'(x).

Solution \textbf{Solution }limx+f(x)=A,limx+f(x)=B.\lim_{x\rightarrow+\infty}f(x)=A,\lim_{x\rightarrow+\infty}f'(x)=B.

A=limx+f(x)=limx+exf(x)ex=LHlimx+exf(x)+exf(x)ex=limx+(f(x)+f(x))=A+B.\begin{align*} A&=\lim_{x\rightarrow+\infty}f(x)=\lim_{x\rightarrow +\infty}\frac{e^xf(x)}{e^x}\\ &\xlongequal{L'H}\lim_{x\rightarrow+\infty}\frac{e^xf(x)+e^xf'(x)}{e^x}=\lim_{x\rightarrow+\infty}\big(f(x)+f'(x)\big)=A+B. \end{align*}

因此B=0.B=0.也即limx+f(x)=0.\lim_{x\rightarrow+\infty}f'(x)=0.

Cauchy中值定理

只要在待证结论看到形如“f(x)g(x)\frac{f'(x)}{g'(x)}”或其变形的项,就一定使用Cauchy中值定理,无需关注这个结论中有多少个“中值点”。

用下面两个例子尝试理解「形如“f(x)g(x)\frac{f'(x)}{g'(x)}”或其变形的项」为何物。

  1. 考虑形如f(b)f(a)b2a2=f(ξ)2ξ\frac{f(b)-f(a)}{b^2-a^2}=\frac{f'(\xi)}{2\xi}的待证结论。这里显然是将Cauchy中值定理式中的g(x)g(x)换为x2x^2后的结果。
  2. 考虑待证结论aebbeaab=eξξeξ\frac{ae^b-be^a}{a-b}=e^\xi-\xi e^\xi。左式经过变换可变为ebbeaa1b1a=ξeξeξξ21ξ2,\frac{\frac{e^b}{b}-\frac{e^a}{a}}{\frac{1}{b}-\frac{1}{a}}=\frac{\frac{\xi e^\xi-e^\xi}{\xi^2}}{-\frac{1}{\xi^2}},所以这个等式也是Cauchy中值定理在f(x)=exx,g(x)=1xf(x)=\frac{e^x}{x},g(x)=\frac{1}{x}时的变形。

e.x.2.12 \textbf{e.x.2.12 }设函数f(x)f(x)[0,1][0,1]可导,求证:ξ(0,1), s.t. π4(1+ξ2)f(1)=f(ξ)+(1+ξ2)arctanξf(ξ).\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }\frac{\pi}{4}(1+\xi^2)f(1)=f(\xi)+(1+\xi^2)\arctan\xi\cdot f'(\xi).

Analyses \textbf{Analyses }待证命题等式可以化为π4f(1)=11+ξ2f(ξ)+arctanξf(ξ).\frac{\pi}{4}f(1)=\frac{1}{1+\xi^2}f(\xi)+\arctan\xi\cdot f'(\xi).这个等式的右式显然就是(f(x)arctanx)x=ξ,\big(f(x)\arctan x\big)'\Big|_{x=\xi},故尝试转化左式为这个被求导的函数的两个值相减除以其对应自变量之差的形式,这样就可以使用Lagrange中值定理。

Proof \textbf{Proof }F(x)=f(x)arctanx.F(x)=f(x)\arctan x.那么根据Lagrange定理,

ξ(0,1), s.t. F(1)F(0)10=F(ξ).ξ(0,1), s.t. f(1)arctan1f(0)arctan0=(arctanξ)f(ξ)+arctanξf(ξ).ξ(0,1), s.t. π4f(1)0=11+ξ2f(ξ)+arctanξf(ξ).\begin{align*} &\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }\frac{F(1)-F(0)}{1-0}=F'(\xi).\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }f(1)\arctan 1-f(0)\arctan 0=(\arctan\xi)'f(\xi)+\arctan\xi\cdot f'(\xi).\\ \Rightarrow&\exists\xi\in(0,1),\text{ s.t. }\frac{\pi}{4}f(1)-0=\frac{1}{1+\xi^2}f(\xi)+\arctan\xi\cdot f'(\xi). \end{align*}

在上方最后得到的等式的两端同时乘以1+ξ2,1+\xi^2,得到π4(1+ξ2)f(1)=f(ξ)+(1+ξ2)arctanξf(ξ).\frac{\pi}{4}(1+\xi^2)f(1)=f(\xi)+(1+\xi^2)\arctan\xi\cdot f'(\xi).从而原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

除此之外,Lagrange中值定理还可以证明某函数的导数为某个非零常数。

e.x.2.15 \textbf{e.x.2.15 }设函数f(x)f(x)[a,b][a,b]连续,在(a,b)(a,b)可导,0<a<b,0<a<b,求证:ξ(a,b), s.t. f(b)f(a)ba=(a2+ab+b2)f(ξ)3ξ2.\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f(b)-f(a)}{b-a}=(a^2+ab+b^2)\frac{f'(\xi)}{3\xi^2}.

Analyses \textbf{Analyses }注意到待证命题中等式右侧的f(ξ)f'(\xi)项分母恰好是ξ3\xi^3的导数,且把等式右侧的a2+ab+b2a^2+ab+b^2左移后得到左式的新分母是b3a3b^3-a^3,所以就可以简单地使用Cauchy中值定理。

Proof \textbf{Proof }f(x)f(x)g(x)=x3,g(x)=x^3,显然由Cauchy中值定理得

ξ(a,b), s.t. f(b)f(a)g(b)g(a)=f(ξ)g(ξ).\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}=\frac{f'(\xi)}{g'(\xi)}.

而此时

f(b)f(a)g(b)g(a)=f(ξ)g(ξ)f(b)f(a)b3a3=f(ξ)3ξ2f(b)f(a)(ba)(a2+ab+b2)=f(ξ)3ξ2f(b)f(a)ba=(a2+ab+b2)f(ξ)3ξ2.\begin{align*} \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}=\frac{f'(\xi)}{g'(\xi)}&\Rightarrow\frac{f(b)-f(a)}{b^3-a^3}=\frac{f'(\xi)}{3\xi^2}\\ &\Rightarrow\frac{f(b)-f(a)}{(b-a)(a^2+ab+b^2)}=\frac{f'(\xi)}{3\xi^2}\\ &\Rightarrow\frac{f(b)-f(a)}{b-a}=(a^2+ab+b^2)\frac{f'(\xi)}{3\xi^2}. \end{align*}

故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.16 \textbf{e.x.2.16 }设函数f(x)f(x)[a,b][a,b]连续,在(a,b)(a,b)可导,0<a<b,0<a<b,求证:x1,x2,x3(a,b), s.t. f(x1)2x1=(b2+a2)f(x2)4x23=lnbab2a2x3f(x3).\exists x_1,x_2,x_3\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f'(x_1)}{2x_1}=(b^2+a^2)\frac{f'(x_2)}{4x_2^3}=\frac{\ln\frac{b}{a}}{b^2-a^2}x_3f'(x_3).

Analyses \textbf{Analyses }观察待证命题的等式中等号连接的三个式子中的含f(xi)f'(x_i)项的分母,分别是2x1=(x12),4x23=(x24),1x3=(lnx3).2x_1=({x_1}^2)',4{x_2}^3=({x_2}^4)',\frac{1}{x_3}=(\ln x_3)'.又注意到(b2+a2)(b2a2)=b4a4,lnba=lnblna,(b^2+a^2)(b^2-a^2)=b^4-a^4,\ln\frac{b}{a}=\ln b-\ln a,命题迎刃而解。

Proof \textbf{Proof }对函数f(x)f(x)g1(x)=x2,g2(x)=x4,g3(x)=lnx,g_1(x)=x^2,g_2(x)=x^4,g_3(x)=\ln x,由Cauchy中值定理可知

x1(a,b), s.t. f(b)f(a)g1(b)g1(a)=f(x1)g1(x1);x2(a,b), s.t. f(b)f(a)g2(b)g2(a)=f(x2)g1(x2);x3(a,b), s.t. f(b)f(a)g3(b)g3(a)=f(x3)g1(x3);\begin{align*} \exists x_1\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f(b)-f(a)}{g_1(b)-g_1(a)}=\frac{f'(x_1)}{g_1'(x_1)};\\ \exists x_2\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f(b)-f(a)}{g_2(b)-g_2(a)}=\frac{f'(x_2)}{g_1'(x_2)};\\ \exists x_3\in(a,b),\text{ s.t. }\frac{f(b)-f(a)}{g_3(b)-g_3(a)}=\frac{f'(x_3)}{g_1'(x_3)};\\ \end{align*}

也即

f(b)f(a)=f(x1)2x1(b2a2),f(b)f(a)=f(x2)4x23(b4a4),f(b)f(a)=f(x3)1x3(lnblna).\begin{align*} f(b)-f(a)=\frac{f'(x_1)}{2x_1}(b^2-a^2),\\ f(b)-f(a)=\frac{f'(x_2)}{4{x_2}^3}(b^4-a^4),\\ f(b)-f(a)=\frac{f'(x_3)}{\frac{1}{x_3}}(\ln b-\ln a). \end{align*}

因此f(x1)2x1(b2a2)=f(x2)4x23(b4a4)=f(x3)1x3(lnblna).\frac{f'(x_1)}{2x_1}(b^2-a^2)=\frac{f'(x_2)}{4{x_2}^3}(b^4-a^4)=\frac{f'(x_3)}{\frac{1}{x_3}}(\ln b-\ln a).这个等式中等号连接的三项分别同时除以b2a2,b^2-a^2,得到

f(x1)2x1=f(x2)4x23(b2+a2)=f(x3)1x3lnblnab2a2.\frac{f'(x_1)}{2x_1}=\frac{f'(x_2)}{4{x_2}^3}(b^2+a^2)=\frac{f'(x_3)}{\frac{1}{x_3}}\frac{\ln b-\ln a}{b^2-a^2}.

也即

f(x1)2x1=(b2+a2)f(x2)4x23=lnbab2a2x3f(x3).\frac{f'(x_1)}{2x_1}=(b^2+a^2)\frac{f'(x_2)}{4x_2^3}=\frac{\ln\frac{b}{a}}{b^2-a^2}x_3f'(x_3).

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

Taylor中值定理

f(x)f(x)在点x=ax=a处的某个邻域(aδ1,a+δ2)(a-\delta_1,a+\delta_2)内有n+1n+1阶导数,那么

x(aδ1,a+δ2),ξ(x,a), s.t. f(x)=i=0n(f(n)(a)n!(xa)n)+f(n+1)(ξ)(n+1)!(xa)n+1.\forall x\in(a-\delta_1,a+\delta_2),\exists\xi\in(x,a),\text{ s.t. }f(x)=\sum_{i=0}^n\Big(\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n\Big)+\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-a)^{n+1}.

这个Rn(x)=f(n+1)(ξ)(n+1)!(xa)n+1R_n(x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-a)^{n+1}也称为f(x)f(x)aa处的Taylor公式的Lagrange余项。特别地,若a=0a=0,则这个式子会化为

f(x)=i=0n(f(n)(0)n!xn)+f(n+1)(ξ)(n+1)!xn+1(ξ(0,x)).f(x)=\sum_{i=0}^n\Big(\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n\Big)+\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}x^{n+1}(\xi\in(0,x)).

这个式子也就成为带有Lagrange余项的McLaurin公式。

在使用Taylor中值定理进行解题或证明时一般需要列出对应的公式,随后选择x,ax,a的值(xx一般是区间的左右端点或中点),最后代入已知条件。

e.g.2.17 \textbf{e.g.2.17 }设函数f(x)f(x)[1,1][-1,1]有三阶连续导数,f(1)=0,f(1)=1,f(0)=0f(-1)=0,f(1)=1,f'(0)=0求证:ξ(1,1), s.t. f(ξ)=3.\exists\xi\in(-1,1),\text{ s.t. }f'''(\xi)=3.

Analyses \textbf{Analyses }题中给了3个点的相关值,所以直接选择这三个点作为x,ax,a即可。

Proof \textbf{Proof }因为f(x)f(x)三阶可导,所以由Taylor中值定理,

f(x)=f(x0)+f(x0)(xx0)+f(x0)2!(xx0)2+f(ξ)3!(xx0)3.f(x)=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+\frac{f'''(\xi)}{3!}(x-x_0)^3.

不妨取x0=0,x=1,x_0=0,x=1,那么这个等式也就化为

f(1)=f(0)+f(0)+f(0)2+f(ξ)61=f(0)+f(0)2+f(ξ)6\begin{align*} &f(1)=f(0)+f'(0)+\frac{f''(0)}{2}+\frac{f'''(\xi)}{6} \Rightarrow&1=f(0)+\frac{f''(0)}{2}+\frac{f'''(\xi)}{6}\tag{1} \end{align*}

同理取x0=0,x=1,x_0=0,x=-1,

0=f(0)+f(0)2f(ξ)6\begin{align*} 0=f(0)+\frac{f''(0)}{2}-\frac{f'''(\xi)}{6}\tag{2} \end{align*}

联立(1),(2)(1),(2)两式,得到{f(0)+f(0)2=12,f(ξ)6=12.\begin{cases}f(0)+\frac{f''(0)}{2}&=&\frac{1}{2},\\\frac{f'''(\xi)}{6}&=&\frac{1}{2}\end{cases}.因此

f(ξ)=f(ξ)6×6=12×6=3.f'''(\xi)=\frac{f'''(\xi)}{6}\times6=\frac{1}{2}\times6=3.

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.x.2.17 \textbf{e.x.2.17 }f(x)f(x)[a,a](a>0)[-a,a](a>0)有二阶连续导数,f(0)=0.f(0)=0.

(1)求f(x)f(x)含Lagrange余项的一阶McLaurin公式;
(2)求证:η[a,a], s.t. a3f(η)=3aaf(x)dx.\exists\eta\in[-a,a],\text{ s.t. }a^3f''(\eta)=3\int_{-a}^af(x)\text{d}x.

Analyses \textbf{Analyses }
(1)显然列式即可。
(2)一个函数的二阶导数可以看作是它的原函数的三阶导数,据此即可解决本题。

Proof \textbf{Proof }
(1)显然是

f(x)=f(x0)+f(x0)(xx0)+R1(x),R1(x)=f(ξ)2!(xx0)2.f(x)=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+R_1(x),R_1(x)=\frac{f''(\xi)}{2!}(x-x_0)^2.

(2)记F(x)F(x)f(x)f(x)的原函数。那么,F(a)F(a)=aaf(x)dx,f(x)=F(x).,F(a)-F(-a)=\int_{-a}^af(x)\text{d}x,f''(x)=F'''(x).换言之F(x)F(x)三阶可导,因此由Taylor中值定理,

F(x)=F(x0)+F(x0)(xx0)+F(x0)2!(xx0)2+F(η)3!(xx0)3.F(x)=F(x_0)+F'(x_0)(x-x_0)+\frac{F''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+\frac{F'''(\eta)}{3!}(x-x_0)^3.

F(x)=F(x0)+f(x0)(xx0)+f(x0)2!(xx0)2+f(η)3!(xx0)3.F(x)=F(x_0)+f(x_0)(x-x_0)+\frac{f'(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+\frac{f''(\eta)}{3!}(x-x_0)^3.

不妨取x0=0,x=ax_0=0,x=a.则F(a)=F(0)+af(0)+a2f(0)2!+a3f(η)6F(a)=F(0)+af(0)+a^2\frac{f'(0)}{2!}+a^3\frac{f''(\eta)}{6},故

F(a)=F(0)+a2f(0)2!+a3f(η)6.(1)F(a)=F(0)+a^2\frac{f'(0)}{2!}+a^3\frac{f''(\eta)}{6}.\tag{1}

同理取x0=0,x=ax_0=0,x=-a可得

F(a)=F(0)+a2f(0)2!a3f(η)6.(2)F(-a)=F(0)+a^2\frac{f'(0)}{2!}-a^3\frac{f''(\eta)}{6}.\tag{2}

(1),(2)(1),(2)两等式左右两侧相减,得

F(a)F(a)=2a3f(η)6,F(a)-F(-a)=2a^3\frac{f''(\eta)}{6},

aaf(x)dx=a3f(η)3.\int_{-a}^af(x)\text{d}x=a^3\frac{f''(\eta)}{3}.

也就是a3f(η)=3aaf(x)dx,a^3f''(\eta)=3\int_{-a}^af(x)\text{d}x,故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

函数性态(三点二性)

主要是拐点、极值点、这「三点」和单调性、凹凸性这「二性」。

根据高中知识就知道一个函数的导数正负直接表现出其单调增减。在实际考题中,对单调性的讨论很有可能会按照一些导数的变形呈现出来。

用下面两个例子尝试理解「一些导数的变形」为何物。

  1. 如果我们知道f(x)g(x)f(x)g(x)<0,f'(x)g(x)-f(x)g'(x)<0,那么我们就会知道(f(x)g(x))=f(x)g(x)f(x)g(x)(g(x))2<0,\big(\frac{f(x)}{g(x)}\big)'=\frac{f'(x)g(x)-f(x)g'(x)}{(g(x))^2}<0,因此在这种条件下函数f(x)g(x)\frac{f(x)}{g(x)}是单调减的。
  2. 如果我们知道f(x)f(x)>0,f'(x)f(x)>0,那么我们就会知道2f(x)f(x)>0,2f'(x)f(x)>0,也就是((f(x))2)>0.\Big(\big(f(x)\big)^2\Big)'>0.因此函数(f(x))2\big(f(x)\big)^2是单调增的。

一个函数的导数零点叫做这个函数的驻点。一个函数的极值点只可能出现在这个函数的不可导点或驻点处,至于这些点是否是极值点还需要进一步判断。

驻点不一定是极值点,极值点也不一定是驻点。

考虑上方警示。对f(x)=x3,f(x)=x^3,显然x=0x=0是驻点但不是极值点;对f(x)=x,f(x)=|x|,显然x=0x=0是极值点但不是驻点。

极值点的求法高中已经学过,这里不再赘述。总的来说,如果一个导数是0的点左右的导数同号,那么这个点不是极值点;否则应该就是。当然极值点也可以通过一二阶导数联合判定——极值点处的一阶导为零而二阶导不为零;此时二阶导为正对应极小值点,为负对应极大值点。

e.g.2.18 \textbf{e.g.2.18 }已知x2f(x)+xf(x)=lnx,f(e)=1e,x^2f'(x)+xf(x)=\ln x,f(e)=\frac{1}{e},那么试确定f(x)f(x)(0,+)(0,+\infty)的单调性;如果f(x)f(x)(0,+)(0,+\infty)并不单调,尝试确认f(x)f(x)是否在这个区间有极值。

Solution \textbf{Solution }对已知等式两侧同时除以xx,得xf(x)+f(x)=lnxx,xf'(x)+f(x)=\frac{\ln x}{x},也就有(xf(x))=ln2x2.\big(xf(x)\big)'=\frac{\ln^2x}{2}.因此可设xf(x)=ln2x2+C,xf(x)=\frac{\ln^2x}{2}+C,f(x)=ln2x2x+Cx.f(x)=\frac{\ln^2x}{2x}+\frac{C}{x}.代入f(e)=1e,f(e)=\frac{1}{e},

ln2e2e+Ce=1eC=12.\frac{\ln^2e}{2e}+\frac{C}{e}=\frac{1}{e}\Rightarrow C=\frac{1}{2}.

因此f(x)=ln2x+12x.f(x)=\frac{\ln^2x+1}{2x}.进而可知f(x)=1x2lnx2x2(ln2x+1)(2x)2=2lnxln2x12x2=12(lnx1x)20.f'(x)=\frac{\frac{1}{x}\cdot 2\ln x\cdot 2x-2(\ln^2x+1)}{(2x)^2}=\frac{2\ln x-\ln^2x-1}{2x^2}=-\frac{1}{2}\big(\frac{\ln x-1}{x}\big)^2\leq0.因此,f(x)f(x)(0,+)(0,+\infty)单调减。

函数图像的凹凸是其对应函数的凹凸性的最直观体现。简单地量化就是f(x1+x22)>f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2})>\frac{f(x_1)+f(x_2)}{2}则为凸函数,反之则为凹。函数的凹凸性也可以通过其二阶导函数正负来判断——正对应凹,负对应凸。

对于一个函数,如果其在一个点左右的凹凸性相反,那么这个点就是这个函数的拐点。

根据上方对拐点的描述不难看出,点x=x0x=x_0是拐点可以由下面3种条件的任意一种直接推出:

  1. f(x)f(x)x=x0x=x_0处连续且在点x0x_0处的去心邻域内二阶可导,且x0x_0的左右邻域f(x)f''(x)异号;
  2. f(x0)=0,f(x0)0.f''(x_0)=0,f'''(x_0)≠0.
  3. f(x)f(x)x=x0x=x_0nn阶可导(n>2,n1(mod2)n>2, n\equiv 1\pmod{2}),f(x0)==f(n1)(x0),f(n)(x0)0.f''(x_0)=\cdots=f^{(n-1)}(x_0),f^{(n)}(x_0)≠0.

e.g.2.19 \textbf{e.g.2.19 }求曲线y=(x1)(x2)2(x3)3(x4)4y=(x-1)(x-2)^2(x-3)^3(x-4)^4的拐点个数。

Solution \textbf{Solution }据题,10次方程y=0y=0有一重根x=1x=1、二重根x=2x=2、三重根x=3x=3和四重根x=4.x=4.那么9次方程y=0y'=0有一重根x=2x=2、二重根x=3x=3、三重根x=4x=4和位于区间(1,2),(2,3),(3,4)(1,2),(2,3),(3,4)的三个单重根x=ξ1,x=ξ2,x=ξ3.x=\xi_1,x=\xi_2,x=\xi_3.同理,可以得到8次方程y=0y''=0有单重根x=3x=3、二重根x=4x=4和分别在区间(ξ1,2),(2,ξ2),(ξ2,3),(3,ξ3),(ξ3,4)(\xi_1,2),(2,\xi_2),(\xi_2,3),(3,\xi_3),(\xi_3,4)五个区间的单重根ζ1,ζ2,ζ3,ζ4,ζ5.\zeta_1,\zeta_2,\zeta_3,\zeta_4,\zeta_5.所以yy的拐点数是6.6.

在上方例子中,二重根之所以不取是因为y=0y''=0的多重根处对应的三阶导还是0,显然不符合拐点的要求。

e.x.2.18 \textbf{e.x.2.18 }求曲线y=(x1)2(x3)2y=(x-1)^2(x-3)^2的拐点个数。

Solution \textbf{Solution }据题,四次方程y=0y=0有两个二重根x1=x2=1x_1=x_2=1x3=x4=3.x_3=x_4=3.y=2(x1)(x3)2+2(x3)(x1)2=2(x1)(x3)(2x4),y'=2(x-1)(x-3)^2+2(x-3)(x-1)^2=2(x-1)(x-3)(2x-4),所以三次方程y=0y'=0有三个单重根x1=1,x2=2,x3=3.x_1=1,x_2=2,x_3=3.这对应有f(1)=f(2)=f(3)f'(1)=f'(2)=f'(3),所以根据Rolle定理,

ξ1(1,2),ξ2(2,3), s.t. yx=ξ1=0=yx=ξ2.\exists\xi_1\in(1,2),\xi_2\in(2,3),\text{ s.t. }y''\big|_{x=\xi_1}=0=y''\big|_{x=\xi_2}.

因此y=(xξ1)(xξ2),y''=(x-\xi_1)(x-\xi_2),进而yy''ξ1\xi_1左右异号,在ξ2\xi_2左右也异号,故拐点数量为2.2.

函数曲率R=y(1+y2)32R=\frac{|y''|}{(1+y'^2)^\frac{3}{2}}的倒数是其曲率半径。

相关变化率

这侧重于实际应用场景或者在函数图线中的一些分析。只要构造出两个变量之间的关系后将这两个变量分别看作关于另一个参数的函数,随后对其关于这个参数求导,就可以得到这两个导数之间的关系,之后就可以解出变化率。

e.x.2.19 \textbf{e.x.2.19 }已知曲线L:y=49x2(x0)L:y=\frac{4}{9}x^2(x\geq0)和点O(0,0),A(0,1).O(0,0),A(0,1).现在LL有动点P,SP,S是直线OAOAAPAP和曲线LL所围出的图形之面积。若PP在运动到点(3,4)(3,4)处的速度为4,求此时SS关于时间tt的变化率。

Solution \textbf{Solution }据题知在时刻tt的点PP坐标为(x(t),49(x(t))2)\Big(x(t),\frac{4}{9}\big(x(t)\big)^2\Big),进而

S=12(49(x(t))2+1)x(t)0x(t)49u2du=12x(t)+227(x(t))3.\begin{align*} S&=\frac{1}{2}\Bigg(\frac{4}{9}\bigg(x(t)\bigg)^2+1\Bigg)x(t)-\int_0^{x(t)}\frac{4}{9}u^2\text{d}u\\ &=\frac{1}{2}x(t)+\frac{2}{27}\big(x(t)\big)^3. \end{align*}

因此dSdt=12dxdt+29(x(t))2dxdt.\frac{\text{d}S}{\text{d}t}=\frac{1}{2}\frac{\text{d}x}{\text{d}t}+\frac{2}{9}\big(x(t)\big)^2\frac{\text{d}x}{\text{d}t}.注意到dxdtx=3=4,\frac{\text{d}x}{\text{d}t}\big|_{x=3}=4,所以所求为

dSdtx=3=10.\frac{\text{d}S}{\text{d}t}\bigg|_{x=3}=10.

不等式

围绕一元微分学的不等式以证明题为主。这种证明一般可以利用函数本身或辅助函数的单调性、最值、Lagrange中值定理、Taylor公式、凹凸性这六种办法来实现;其中又以前三种为核心。

我们根据单调性和最值的定义就知道它可以证明不等式;关键在于如何构造出可以进行比较且能得到待证不等式的式子。现在考虑下面几个例子。

e.g.2.20 \textbf{e.g.2.20 }求证:xln1+x1x+cosx1+x22(x(1,1)).x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x\geq1+\frac{x^2}{2}\big(x\in(-1,1)\big).

Analyses \textbf{Analyses }待证不等式可以化为xln1+x1x+cosx1x220.x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x-1-\frac{x^2}{2}\geq 0.我们恰好能发现xln1+x1x+cosx1x22x=0=0,x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x-1-\frac{x^2}{2}\big|_{x=0}=0,所以只要证明x=0x=0f(x)=xln1+x1x+cosx1x22f(x)=x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x-1-\frac{x^2}{2}在定义域(1,1)(-1,1)的最小值即可。

Proof \textbf{Proof }构造函数f(x)=xln1+x1x+cosx1x22.f(x)=x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x-1-\frac{x^2}{2}.那么

f(x)=xln(1+x)xln(1x)+cosx1x22.f(x)=(ln(1+x)+x1+x)(ln(1x)x1x)sinxx=ln1+x1x+2x1x2sinxxf(x)=21x2+2(1x2)+2x2x(12x)2cosx1=4(1x2)2cosx1.\begin{align*} &f(x)&=&x\ln(1+x)-x\ln(1-x)+\cos x-1-\frac{x^2}{2}.\\ \Rightarrow&f'(x)&=&(\ln(1+x)+\frac{x}{1+x})-(\ln(1-x)-\frac{x}{1-x})-\sin x-x\\ &&=&\ln\frac{1+x}{1-x}+\frac{2x}{1-x^2}-\sin x-x\\ \Rightarrow&f''(x)&=&\frac{2}{1-x^2}+\frac{2(1-x^2)+2x\cdot 2x}{(1-2x)^2}-\cos x-1\\ &&=&\frac{4}{(1-x^2)^2}-\cos x-1. \end{align*}

显然x(1,1)x\in(-1,1)1(1x2)21f(x)=4(1x2)2cosx142=2>0.\frac{1}{(1-x^2)^2}\geq 1\Rightarrow f''(x)=\frac{4}{(1-x^2)^2}-\cos x-1\geq 4-2=2>0.所以f(x)f'(x)(1,1)(-1,1)单调增.而我们知道f(x)f'(x)是奇函数,对应f(x)f(x)是偶函数,所以不妨先考虑x(0,1)x\in(0,1)的情况。我们由f(x)f'(x)单调性知道f(x)>f(0)=0,f'(x)>f'(0)=0,因此f(x)f(x)(0,1)(0,1)也单调增,进而知道f(0)f(0)应当是(1,1)(-1,1)f(x)f(x)的最小值。所以

f(x)f(0)=0xln1+x1x+cosx1x220xln1+x1x+cosx1+x22.\begin{align*} f(x)\geq f(0)=0&\Rightarrow x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x-1-\frac{x^2}{2}\geq 0\\ &\Rightarrow x\ln\frac{1+x}{1-x}+\cos x\geq 1+\frac{x^2}{2}. \end{align*}

故原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

从上面的例子就已经能感觉到了,并非所有函数都直接依赖其定义域考虑取值范围。我们也需要考虑它可能存在的奇偶性;这可以大幅度减轻运算负担。

e.x.2.20 \textbf{e.x.2.20 }(对数平均不等式)求证:ab<ablnalnb<a+b2(b>a>0).\sqrt{ab}<\frac{a-b}{\ln a-\ln b}<\frac{a+b}{2}(b>a>0).

Analyses \textbf{Analyses }待证不等式可以分为两个部分,分别对它们进行证明。

(1)证明ablnalnb<a+b2.\frac{a-b}{\ln a-\ln b}<\frac{a+b}{2}.不等式两边分别取倒数,得到新待证不等式lnblnaba>2a+b,\frac{\ln b-\ln a}{b-a}>\frac{2}{a+b},也即(lnblna)(a+b)2(ba)>0.(\ln b-\ln a)(a+b)-2(b-a)>0.那么只要构造f(x)=(lnxlna)(a+x)2(xa)f(x)=(\ln x-\ln a)(a+x)-2(x-a)并证明f(b)>f(a)f(b)>f(a)即可。

(2)证明ab<ablnalnb.\sqrt{ab}<\frac{a-b}{\ln a-\ln b}.这个不等式可以变换为lnbabaab,\ln\frac{b}{a}\leq\frac{b-a}{\sqrt{ab}},也就是lnbabaab.\ln\frac{b}{a}\leq\frac{\sqrt{b}}{\sqrt{a}}-\frac{\sqrt{a}}{\sqrt{b}}.那么只要构造一个可以证明不等式ln(t2)t+1t0\ln(t^2)-t+\frac{1}{t}\geq 0t>1t>1成立的函数即可。

Proof \textbf{Proof }一方面,对函数f(x)=(lnxlna)(a+x)2(xa)(x>a>0),f(x)=(\ln x-\ln a)(a+x)-2(x-a)(x>a>0),

f(x)=(x+a)1x+(lnxlna)2=ax+lnxlna1.f(x)=ax2+1x=1x(1ax).\begin{align*} &f'(x)&=&(x+a)\cdot\frac{1}{x}+(\ln x-\ln a)-2\\ &&=&\frac{a}{x}+\ln x-\ln a-1.\\ \Rightarrow&f''(x)&=&-\frac{a}{x^2}+\frac{1}{x}\\ &&=&\frac{1}{x}(1-\frac{a}{x}). \end{align*}

因此x(a,+)x\in(a,+\infty)恒有f(x)>0,f''(x)>0,也即f(x)f'(x)在这个区间单调增。因此f(x)>f(a)=0,f'(x)>f'(a)=0,也即f(x)f(x)在这个区间也单调增。所以f(x)>f(a)=0,f(x)>f(a)=0,因此

b(a,+), s.t. (lnblna)(a+b)2(ba)>0.\forall b\in(a,+\infty),\text{ s.t. }(\ln b-\ln a)(a+b)-2(b-a)>0.

这个不等式可以化为lnblnaba>2a+b,\frac{\ln b-\ln a}{b-a}>\frac{2}{a+b},不等式两边取倒数知ablnalnb<a+b2.\frac{a-b}{\ln a-\ln b}<\frac{a+b}{2}.

另一方面,记g(x)=2lnxx+1x(x(1,+)).g(x)=2\ln x-x+\frac{1}{x}(x\in(1,+\infty)).那么g(x)=2x11x2=(1x1)20,g'(x)=\frac{2}{x}-1-\frac{1}{x^2}=-(\frac{1}{x}-1)^2\leq 0,对应g(x)g(x)(1,+)(1,+\infty)单调减。所以g(x)<g(1)=0,g(x)<g(1)=0,因此2lnx<x1x.2\ln x<x-\frac{1}{x}.

不妨取x=ba.x=\sqrt{\frac{b}{a}}.那么就会有

2lnba<baablnba<baablnblna<baabab<balnblna.\begin{align*} 2\ln\sqrt{\frac{b}{a}}<\sqrt{\frac{b}{a}}-\sqrt{\frac{a}{b}}&\Rightarrow\ln\frac{b}{a}<\frac{\sqrt{b}}{\sqrt{a}}-\frac{\sqrt{a}}{\sqrt{b}}\\ &\Rightarrow\ln b-\ln a<\frac{b-a}{\sqrt{ab}}\\ &\Rightarrow\sqrt{ab}<\frac{b-a}{\ln b-\ln a}. \end{align*}

ab<ablnalnb.\sqrt{ab}<\frac{a-b}{\ln a-\ln b}.

综合上述两方面,原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


思考利用Lagrange中值定理证明不等式的基本原理。

我们本就知道一个形如“一个函数的两值之差”的式子可以用一个带有这个函数的导数在某处的取值的式子来表示,也就是f(b)f(a)=f(ξ)(ba).f(b)-f(a)=f'(\xi)(b-a).这个式子本身是一个等式,所以利用这个定理证明的不等式一定是从这个ξ\xi的取值范围入手的。我们根据Lagrange中值定理的前提知道ξ(a,b),\xi\in(a,b),根据这个就可以证明一些不等式。

这里举一个x1+x<ln(1+x)<x\frac{x}{1+x}<\ln(1+x)<x作为例子——我们先前已经证明过这个不等式了;现在我们考虑一种新的方法。这个不等式的中间一项还可以表示为ln(1+x)ln1,\ln(1+x)-\ln 1,所以不妨令f(x)=lnx,f(x)=\ln x,那么根据Lagrange定理会知道ln(1+x)ln1=1ξ(1+x1),\ln(1+x)-\ln 1=\frac{1}{\xi}(1+x-1),这其中ξ(1,1+x),\xi\in(1,1+x),也就意味着1ξ(11+x,1).\frac{1}{\xi}\in(\frac{1}{1+x},1).因此也就会有

ln(1+x)ln(1)=xξ(x1+x,x).\ln(1+x)-\ln(1)=\frac{x}{\xi}\in\Big(\frac{x}{1+x},x\Big).

这也就是原不等式。


e.g.2.21 \textbf{e.g.2.21 }已知函数f(x)f(x)f(x)<0,f(0)=0,f''(x)<0,f(0)=0,求证:x1>0,x2>0, s.t. f(x1)+f(x2)>f(x1+x2).\forall x_1>0, x_2>0, \text{ s.t. }f(x_1)+f(x_2)>f(x_1+x_2).

Analyses \textbf{Analyses }这个不等式可以根据f(0)=0f(0)=0变形为f(x1+x2)f(x2)<f(x1)f(0).f(x_1+x_2)-f(x_2)<f(x_1)-f(0).这时就可以使用Lagrange定理解决此题了。

Proof \textbf{Proof }根据Lagrange中值定理,

ξ1(0,x1), s.t. f(x1)f(0)=f(ξ1)(x10),ξ2(x1,x2), s.t. f(x1+x2)f(x2)=f(ξ2)(x1+x2x2).f(x1)f(0)=x1f(ξ1),f(x1+x2)f(x2)=x1f(ξ2).\begin{align*} &\exists\xi_1\in(0,x_1),\text{ s.t. }f(x_1)-f(0)=f'(\xi_1)(x_1-0),\\ &\exists\xi_2\in(x_1,x_2),\text{ s.t. }f(x_1+x_2)-f(x_2)=f'(\xi_2)(x_1+x_2-x_2).\\ \Rightarrow&f(x_1)-f(0)=x_1f'(\xi_1),\\ &f(x_1+x_2)-f(x_2)=x_1f'(\xi_2). \end{align*}

显然上述有ξ1<ξ2.\xi_1<\xi_2.f(x)<0f(x)f''(x)<0\Rightarrow f'(x)单调减,进而f(ξ1)>f(ξ2),f'(\xi_1)>f'(\xi_2),因此

f(x1+x2)f(x2)=x1f(ξ2)<x1f(ξ1)=f(x1)f(0).f(x1+x2)f(x2)<f(x1)f(0)=f(x1).f(x1+x2)<f(x1)+f(x2).\begin{align*} &f(x_1+x_2)-f(x_2)=x_1f'(\xi_2)<x_1f'(\xi_1)=f(x_1)-f(0).\\ \Rightarrow&f(x_1+x_2)-f(x_2)<f(x_1)-f(0)=f(x_1).\\ \Rightarrow&f(x_1+x_2)<f(x_1)+f(x_2). \end{align*}

原命题因此得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


思考利用Taylor公式证明不等式的基本原理。

我们知道Taylor公式展开后含有若干项。那么根据数学公理就知道,当一个式子是这个展开式的其中一部分时其一定无法大于这个展开式所对应的原函数。这就是一个不等式。


思考利用凹凸性证明不等式的基本原理。

现在以凹函数为例。我们已经知道f(a)+f(b)2f(a+b2)\frac{f(a)+f(b)}{2}\geq f(\frac{a+b}{2})对凹函数成立,因此凹凸性本身可以证明的不等式都是这个不等式的变形。例如,我们可以利用凹凸性知道凹函数f(x)=exf(x)=e^xea+eb2ea+b2.\frac{e^a+e^b}{2}\geq e^{\frac{a+b}{2}}.

方程根

想要讨论方程根,自然是讨论它的存在性和唯一性。

根据初中知识就知道对于存在性我们可以根据零点定理。但对于找不到f(a)f(b)<0f(a)f(b)<0的情况,零点定理自然是不适用的;对此可以尝试找f(x)f(x)的原函数F(x),F(x),在找到F(c)=F(d)F(c)=F(d)后根据Rolle定理也能得到f(x)=0f(x)=0(c,d)(c,d)有解。除此之外,函数的性态也可以用于讨论方程根存在。

一元nn次方程

a0+a1x+a2x2++anxn=0(a00)a_0+a_1x+a_2x^2+\cdots+a_nx^n=0(a_0≠0)

nn为奇数时至少有一个实数根。

反证法(假设某个区间方程有第二个实根)或利用函数f(x)f(x)在某个区间的单调性自然能证明这个区间内方程根的唯一性。除此之外,可以尝试考虑Rolle定理推论的逆否命题(若f(x)f(x)nn阶导没有零点,则f(x)f(x)最多只有nn个根)求函数的根数上限后证明。

这里以n=2n=2时的情况尝试证明Rolle定理推论的逆否命题成立,即证明「f(0)=0f''(0)=0无解时,f(x)=0f(x)=0至多只有2个解」。

Proof \textbf{Proof }假设f(x)f(x)存在第3个零点,那么不妨记这三个零点为x1<x2<x3.x_1<x_2<x_3.那么根据Rolle定理,

ζ1(x1,x2), s.t. f(ζ1)=0,\exists\zeta_1\in(x_1,x_2),\text{ s.t. }f'(\zeta_1)=0,

ζ2(x2,x3), s.t. f(ζ2)=0.\exists\zeta_2\in(x_2,x_3),\text{ s.t. }f'(\zeta_2)=0.

这时根据Rolle定理又能得到

ξ(ζ1,ζ2), s.t. f(ξ)=0.\exists\xi\in(\zeta_1,\zeta_2),\text{ s.t. }f''(\xi)=0.

这就和已知的“f(0)f''(0)无解”矛盾了。所以假设不成立,这个命题也就得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


e.g.2.22 \textbf{e.g.2.22 }3a25b<0,3a^2-5b<0,求方程x5+2ax3+3bx+4c=0x^5+2ax^3+3bx+4c=0的实根数。

Solution \textbf{Solution }据题知b>35a2.b>\frac{3}{5}a^2.f(x)=x5+2ax3+3bx+4c,f(x)=x^5+2ax^3+3bx+4c,

f(x)=5x4+6ax2+3b>5x4+6ax2+95a2=(5x2+3a5)20.\begin{align*} f'(x)&=5x^4+6ax^2+3b &>5x^4+6ax^2+\frac{9}{5}a^2=(\sqrt{5}x^2+\frac{3a}{\sqrt{5}})^2\geq 0. \end{align*}

所以f(x)f(x)在定义域内单调增,因此如果f(x)=0f(x)=0有实数解则一定唯一。另一方面,这个方程的次数为5,对应的一定有至少一个实数根,所以所求就是1.


e.x.2.21 \textbf{e.x.2.21 }f(x)=x11+t2dt+1x21+tdtf(x)=\int_x^1\sqrt{1+t^2}\text{d}t+\int_1^{x^2}\sqrt{1+t}\text{d}t的零点个数。

Solution \textbf{Solution }据题知

f(x)=2x1+x21+x2=1+x2(2x1).\begin{align*} f'(x)&=2x\sqrt{1+x^2}-\sqrt{1+x^2} &=\sqrt{1+x^2}(2x-1). \end{align*}

因此f(x)=0f'(x)=0有解x=12.x=\frac{1}{2}.所以f(x)f(x)(,12)(-\infty,\frac{1}{2})单调减,在(12,+)(\frac{1}{2},+\infty)单调增。又注意到f(1)=0,f(1)=111+t2dt>0,f(1)=0,f(-1)=\int_{-1}^1\sqrt{1+t^2}\text{d}t>0,所以一定有f(12)<0.f\big(\frac{1}{2}\big)<0.因此f(x)f(x)(1,12)(-1,\frac{1}{2})有零点,在(12,+)(\frac{1}{2},+\infty)也有零点,所以总零点数为2.


$\textbf{e.x.2.22 }$求$\int_0^xe^{-t^2}\text{d}t=x^3-x$的实根个数。

Solution \textbf{Solution }记函数f(x)=0xet2dtx3+x.f(x)=\int_0^xe^{-t^2}\text{d}t-x^3+x.f(x)=ex23x2+1.f'(x)=e^{-x^2}-3x^2+1.这个导函数显然有零点x=0;x=0;f(x)=2xex26x=2x(ex2+3),f''(x)=-2xe^{-x^2}-6x=-2x(e^{-x^2}+3),注意到ex2+3>0+3=3,e^{-x^2}+3>0+3=3,所以这个二阶导数对应有唯一零点x=0.x=0.因此一阶导数f(x)f'(x)(,0)(-\infty,0)单调增,在(0,+)(0,+\infty)单调减,所以f(x)f(0)=0.f'(x)\leq f'(0)=0.所以f(x)f(x)在定义域单调递减,对应f(x)=0f(x)=0至多只有一个解。而显然f(0)=0,f(0)=0,所以这个函数有唯一零点x=0.x=0.因此所求实根个数为0.

一元积分

原函数

F(x)=f(x)    F(x)F'(x)=f(x)\iff F(x)f(x)f(x)的原函数。

这是人尽皆知的原函数定义,因此在这方面很少考简单的概念而是原函数存在定理。

原函数存在定理

函数f(x)f(x)是否存在原函数F(x)F(x)f(x)f(x)的连续性决定——
(1)f(x)f(x)连续F(x)\Rightarrow F(x)有原函数;
(2)f(x)f(x)有第一类间断点F(x)\Rightarrow F(x)没有原函数;
(3)f(x)f(x)有第二类间断点F(x)\Rightarrow F(x)可能有原函数。

考虑原函数存在定理的第三个情况。我们举函数f(x)={2xcos1x+sin1x,x00,x=0f(x)=\begin{cases}2x\cos\frac{1}{x}+\sin\frac{1}{x}&,x≠0\\0&,x=0\end{cases}作为例子;显然limx0(2xcos1x+sin1x)\lim_{x\rightarrow 0}(2x\cos\frac{1}{x}+\sin\frac{1}{x})不存在,所以x=0x=0f(x)f(x)的第二类间断点;但这个函数显然有原函数F(x)={x2cos1x+C1,x0C2,x=0.F(x)=\begin{cases}x^2\cos\frac{1}{x}+C_1&,x≠0\\C_2&,x=0\end{cases}.

对于形如axf(t)dt\int_a^xf(t)\text{d}t的积分,我们知道有如下性质:

  • (微积分基本原理)若f(t)f(t)在某个闭区间连续,那么f(t)f(t)在这个闭区间可导且F(x)=f(x).F'(x)=f(x).
  • f(t)f(t)在某个闭区间可积,那么F(x)F(x)在这个闭区间连续但不一定可导。

对第二个性质,考虑在[1,1][-1,1]可积的符号函数f(t)=sgn t.f(t)=\text{sgn }t.那么F(x)=1xf(t)dt=x1,F(x)=\int_{-1}^xf(t)\text{d}t=|x|-1,这个函数在x=0x=0处显然不可导。

根据上述性质也就能知道

以带有变限积分号的形式呈现的积分函数至少是连续的。

e.g.3.1 \textbf{e.g.3.1 }g(x)=0xf(u)du,g(x)=\int_0^xf(u)\text{d}u,其中f(x)={12(x2+1),0x<113(x1),1x<2,f(x)=\begin{cases}\frac{1}{2}(x^2+1)&,0\leq x<1\\\frac{1}{3}(x-1)&,1\leq x<2\end{cases},那么g(x)g(x)在开区间(0,2)(0,2)内( )。

A. 无界
B. 递减
C. 不连续
D. 连续

Draft \textbf{Draft }因为g(x)g(x)已经呈现为变限积分式,所以其一定连续。
Answer \textbf{Answer }D.


e.x.3.1 \textbf{e.x.3.1 }f(x)={sinx,0x<π2,πx2π,f(x)=\begin{cases}\sin x&,0\leq x<\pi\\2&,\pi\leq x\leq2\pi\end{cases},那么F(x)=0xf(t)dtF(x)=\int_0^xf(t)\text{d}tx=πx=\pi处有「( )」成立。

A. 此处是跳跃间断点
B. 此处是可去间断点
C. 函数在此处连续但不可导
D. 函数在此处可导

Draft \textbf{Draft }因为F(x)F(x)已经呈现为变限积分式,所以其一定连续,所以AB两选项已经可以判定为不正确。又注意到作为F(x)F(x)的导数的f(x)f(x)x=πx=\pi处不连续(f(π)f(π+)f(\pi^-)≠f(\pi^+)),所以F(x)F(x)x=πx=\pi连续但不可导。

Answer \textbf{Answer }C.

思考定积分和不定积分的联系和区别。我们知道一个函数f(x)f(x)可能存在原函数,但这并不意味着它一定可积。也就是说,存在原函数的函数定积分不一定存在;反之,存在定积分的函数亦不一定有原函数。

  • 考虑函数F(x)={x2sin1x2,x00,x=0.F(x)=\begin{cases}x^2\sin\frac{1}{x^2}&,x≠0\\0&,x=0\end{cases}.这个函数显然有导数f(x)=F(x)={2xsin1x22xcos1x2,x00,x=0,f(x)=F'(x)=\begin{cases}2x\sin\frac{1}{x^2}-\frac{2}{x}\cos\frac{1}{x^2}&,x≠0\\0&,x=0\end{cases},而这个导函数在[1,1][-1,1]无界,所以函数f(x)f(x)有原函数而不可积。

  • 再考虑符号函数f(x)=sgn x={1,x>00,x=01,x<0.f(x)=\text{sgn }x=\begin{cases}1&,x>0\\0&,x=0\\-1&,x<0\end{cases}.这个函数有第一类间断点x=0x=0所以在[1,1][-1,1]可积,但并没有原函数。

但不定积分本质上也就是两个原函数之差,这也是其和定积分之间的潜在联系。

不定积分

这里围绕讨论的是求不定积分的方法。

公式法
利用常用的积分公式求不定积分。

我们本就掌握了基本函数的导数。根据这些导数自然也就能反推回原函数,这也就是常用的积分公式:

  1. xαdx=11+αx1+α+C;(α1)\int x^\alpha\text{d}x=\frac{1}{1+\alpha}x^{1+\alpha}+C;(\alpha≠-1)
  2. 1xdx=lnx+C;\int\frac{1}{x}\text{d}x=\ln |x|+C;
  3. axdx=xalna+C;\int a^x\text{d}x=\frac{x^a}{\ln a}+C;
  4. cosxdx=sinx+C;\int\cos x\text{d}x=\sin x+C;
  5. sinxdx=cosx+C;\int\sin x\text{d}x=-\cos x+C;
  6. 1a2+x2dx=1aarctanxa+C;\int\frac{1}{a^2+x^2}\text{d}x=\frac{1}{a}\arctan\frac{x}{a}+C;
  7. sec2xdx=1cos2xdx=tanx+C;\int\sec^2x\text{d}x=\int\frac{1}{\cos^2x}\text{d}x=\tan x+C;
  8. csc2xdx=1sin2xdx=cotx+C;\int\csc^2x\text{d}x=\int\frac{1}{\sin^2x}\text{d}x=-\cot x+C;
  9. 11x2dx=arcsinx+C;\int\frac{1}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x=\arcsin x+C;
  10. 1a2x2dx=12alna+xax+C;\int\frac{1}{a^2-x^2}\text{d}x=\frac{1}{2a}\ln|\frac{a+x}{a-x}|+C;
  11. 1x2±a2dx=lnx+x2±a2+C.\int\frac{1}{\sqrt{x^2\pm a^2}}\text{d}x=\ln|x+\sqrt{x^2\pm a^2}|+C.

除了我们根据常用导数表反推就能得到的简单函数的原函数公式之外,还可以使用下面三个常用的公式:

  1. secxdx=lnsecx+tanx+C;\int\sec x\text{d}x=\ln|\sec x+\tan x|+C;
  2. sec3xdx=12secxtanx+12lnsecx+tanx+C;\int\sec^3x\text{d}x=\frac{1}{2}\sec x\tan x+\frac{1}{2}\ln|\sec x+\tan x|+C;
  3. cscxdx=lncscxcotx+C.\int\csc x\text{d}x=\ln|\csc x-\cot x|+C.

e.g.3.2 \textbf{e.g.3.2 }e2x3+e4xdx.\int\frac{e^{2x}}{3+e^{4x}}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=t=e2x12d(e2x)(3)2+(e2x)2=1a2+t2dt=1aarctanta+C12(13arctane2x3+C)=36arctan3e2x3+C.\begin{align*} \text{O.F.}&\xlongequal{t=e^{2x}}\int\frac{\frac{1}{2}\text{d}(e^{2x})}{(\sqrt{3})^2+(e^{2x})^2}\\ &\xlongequal{\int\frac{1}{a^2+t^2}\text{d}t=\frac{1}{a}\arctan\frac{t}{a}+C}\frac{1}{2}\big(\frac{1}{\sqrt{3}}\arctan\frac{e^{2x}}{\sqrt{3}}+C\big)\\ &=\frac{\sqrt{3}}{6}\arctan\frac{\sqrt{3}e^{2x}}{3}+C. \end{align*}


e.g.3.3 \textbf{e.g.3.3 }1x1+xdx.\int\sqrt{\frac{1-x}{1+x}}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=1x1x2dx=11x2dxx1x2dx=arcsinx(12)d(1x2)1x2=arcsinx+121x2d(1x2)=arcsinx+1x2+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{1-x}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x=\int\frac{1}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x-\int\frac{x}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x\\ &=\arcsin x-\int\frac{(-\frac{1}{2})\text{d}(1-x^2)}{\sqrt{1-x^2}}=\arcsin x+\int\frac{1}{2\sqrt{1-x^2}}\text{d}(1-x^2)\\ &=\arcsin x+\sqrt{1-x^2}+C. \end{align*}


e.x.3.2 \textbf{e.x.3.2 }e2x3e4xdx.\int\frac{e^{2x}}{3-e^{4x}}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=t=e2x12d(e2x)(3)2(e2x)2=1a2x2dx=12alna+xax+C12123ln3+e2x3e2x+C=312ln3+e2x3e2x+C.\begin{align*} \text{O.F.}&\xlongequal{t=e^{2x}}\int\frac{\frac{1}{2}\text{d}(e^{2x})}{(\sqrt{3})^2-(e^{2x})^2}\\ &\xlongequal{\int\frac{1}{a^2-x^2}\text{d}x=\frac{1}{2a}\ln|\frac{a+x}{a-x}|+C}\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2\sqrt{3}}\ln\bigg|\frac{\sqrt{3}+e^{2x}}{\sqrt{3}-e^{2x}}\bigg|+C\\ &=\frac{\sqrt{3}}{12}\ln\bigg|\frac{\sqrt{3}+e^{2x}}{\sqrt{3}-e^{2x}}\bigg|+C. \end{align*}


凑微分法

我们知道对于一个有导函数f(x)f(x)的函数F(x)F(x)和一个可导函数g(x)g(x)显然会有(F(g(x)))=f(g(x))g(x).\Big(F\big(g(x)\big)\Big)'=f\big(g(x)\big)g'(x).因此反过来也就会有

f(g(x))g(x)dx=F(g(x))+C.\int f\big(g(x)\big)g'(x)\text{d}x=F\big(g(x)\big)+C.

凑微分法的核心是找到一个中间变量u=g(x),u=g(x),从而可以在将uu视为自变量的情况下直接使用简单函数的积分公式。这种方法本质上就是复合函数求导的逆运算;只要找到中间变量关于xx的导数就会非常简单。


e.g.3.4 \textbf{e.g.3.4 }ex1+e2xdx.\int\frac{e^x}{1+e^{2x}}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=11+(ex)2dex=arctanex+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{1}{1+(e^x)^2}\text{d}e^x\\ &=\arctan e^x+C. \end{align*}


e.x.3.3 \textbf{e.x.3.3 }11+x+(1+x)3dx.\int\frac{1}{\sqrt{1+x}+(\sqrt{1+x})^3}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=d(1+x)1+x(1+(1+x)2)=2d1+x1+(1+x)2=2arctan1+x+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{\text{d}(1+x)}{\sqrt{1+x}(1+(\sqrt{1+x})^2)}=\int\frac{2\text{d}\sqrt{1+x}}{1+(\sqrt{1+x})^2}\\ &=2\arctan\sqrt{1+x}+C. \end{align*}

对于可以使用凑微分法的不定积分式并不一定能一眼望出来变换方法;在求解之前还需要进行一定的变换。

e.g.3.5 \textbf{e.g.3.5 }2x3x9x+4xdx.\int\frac{2^x\cdot3^x}{9^x+4^x}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=(23)x1+(49)xdx=d(23)xln231+((23)x)2=1ln2ln3arctan((23)x)\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{\big(\frac{2}{3}\big)^x}{1+\big(\frac{4}{9}\big)^x}\text{d}x=\int\frac{\frac{\text{d}(\frac{2}{3})^x}{\ln\frac{2}{3}}}{1+\Big(\big(\frac{2}{3}\big)^x\Big)^2}\\ &=\frac{1}{\ln 2-\ln 3}\arctan\bigg(\Big(\frac{2}{3}\Big)^x\bigg) \end{align*}


e.x.3.4 \textbf{e.x.3.4 }sinxcosxsin4x+cos4xdx.\int\frac{\sin x\cos x}{\sin^4x+\cos^4x}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }

O.F.=12sin2x12((cos2xsin2x)2+(cos2x+sin2x)2)dx=12cos22x+1d(cos2x)=12arctan(cos2x)+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{\frac{1}{2}\sin2x}{\frac{1}{2}\big((\cos^2x-\sin^2x)^2+(\cos^2x+\sin^2x)^2\big)}\text{d}x\\ &=\int\frac{-\frac{1}{2}}{\cos^22x+1}\text{d}(\cos2x)\\ &=-\frac{1}{2}\arctan(\cos2x)+C. \end{align*}


e.x.3.5 \textbf{e.x.3.5 }1+lnxxx+xxdx.\int\frac{1+\ln x}{x^{-x}+x^x}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }我们尝试知道(xx)=(exlnx)=exlnx(lnx+1)=xx(lnx+1).(x^x)'=(e^{x\ln x})'=e^{x\ln x}(\ln x+1)=x^x(\ln x+1).所以

O.F.=xx(1+lnx)1+x2xdx=11+(xx)2d(xx)=arctan(xx)+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{x^x(1+\ln x)}{1+x^{2x}}\text{d}x=\int\frac{1}{1+(x^x)^2}\text{d}(x^x)\\ &=\arctan(x^x)+C. \end{align*}

另外有一些可以先经过换元然后再进行凑微分求不定积分的情况。

e.g.3.6 \textbf{e.g.3.6 }1(2x)1xdx.\int\frac{1}{(2-x)\sqrt{1-x}}\text{d}x.
Solution \textbf{Solution }1x=t,\sqrt{1-x}=t,那么x=1t2.x=1-t^2.

O.F.=2tdtt(1+t2)=211+t2dt=2arctant+C=2arctan1x+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{-2t\text{d}t}{t(1+t^2)}=-2\int\frac{1}{1+t^2}\text{d}t\\ &=-2\arctan t+C=-2\arctan\sqrt{1-x}+C. \end{align*}

显然换元的构造并不会经常这么简单,因此有时还是使用比较原始的凑微分方法。在上方的例3.6中,也可以通过两步将待求不定积分化为1(2x)1xdx=d(1x)(2x)1x=2d1x1+(1x)2,\int\frac{1}{(2-x)\sqrt{1-x}}\text{d}x=-\int\frac{\text{d}(1-x)}{(2-x)\sqrt{1-x}}=-2\int\frac{\text{d}\sqrt{1-x}}{1+(\sqrt{1-x})^2},也可以得到和上方算法一样的结果。

第二类换元法

除了以简化凑微分法求不定积分的流程为目的之外,换元法本身也可以作为求不定积分的重要思路之一。

考虑通过三角函数的定义和定理进行换元。既然使用三角函数定义,就可以有如下的换元:

x={asint,式中有a2x2atant,式中有a2+x2asect,式中有x2a2x=\begin{cases} a\sin t &,\text{式中有}\sqrt{a^2-x^2}\\ a\tan t &,\text{式中有}\sqrt{a^2+x^2}\\ a\sec t &,\text{式中有}\sqrt{x^2-a^2} \end{cases}

再考虑通过代换根式进行换元。如果待求积分式中有ax+bn,\sqrt[n]{ax+b},那么可以令t=ax+bn;t=\sqrt[n]{ax+b};对于同时含有同一个式子的不同次方根ax+bm,ax+bn\sqrt[m]{ax+b},\sqrt[n]{ax+b}的待求积分式,应当设t=ax+bkt=\sqrt[k]{ax+b}——其中kkm,nm,n的最小公倍数。这种方法对根式更加复杂的ax+bcx+dn\sqrt[n]{\frac{ax+b}{cx+d}}同理。

现在考虑分式的换元。如果分母和分子关于xx的最高次幂指数不同且相差超过1,那么可以令x=1tx=\frac{1}{t}后代换。这种倒代换的思路经常出现在形如dxxa2±x2,dxxx2a2,dxx2a2±x2,dxx2x2a2,a2±x2x4dx\int\frac{\text{d}x}{x\sqrt{a^2\pm x^2}},\int\frac{\text{d}x}{x\sqrt{x^2-a^2}},\int\frac{\text{d}x}{x^2\sqrt{a^2\pm x^2}},\int\frac{\text{d}x}{x^2\sqrt{x^2-a^2}},\int\frac{\sqrt{a^2\pm x^2}}{x^4}\text{d}xx2a2x4dx\int\frac{\sqrt{x^2-a^2}}{x^4}\text{d}x的式子中。


e.g.3.7 \textbf{e.g.3.7 }求:

(1)4xxdx;\int\sqrt{\frac{4-x}{x}}\text{d}x;

(2)x1+x1xdx;\int x\sqrt{\frac{1+x}{1-x}}\text{d}x;

(3)1x1x1+xdx;\int\frac{1}{x}\sqrt{\frac{1-x}{1+x}}\text{d}x;

Solution \textbf{Solution }

4xxdx=4x4xx2dx=(2x)+24(2x)2dx=t=2xx=2tt+24t2(1)dt=t4t2dt24t2dt=12d(4t2)4t22×121(t2)2dt=12d(4t2)4t22×11(t2)2d(t2)=4t22arcsint2+C=4(2x)22arcsin2x2+C=4xx22arcsin(1x2)+C.x1+x1xdx=x(1+x)1x2dx=x1x2dx+x21x2dx=121x2d(1x2)+x21x2dx=1x2+x2d(arcsinx)=x=sint1x2+sin2tdt=1cos2t2dt1x2=12t12sin2t21x2+C=t2sintcost21x2+C=t=arcsinxarcsinx2xcos(arcsinx)21x2+C=Def. of Trigonometric Func.arcsinx2x1x221x2+C=arcsinx(x+2)1x22+C.1x1x1+xdx=1xx1x2dx=x=sint1sintsintdt=csct1dt=lncsctcottt+C=t=arcsinxlncsc(arcsinx)cot(arcsinx)arcsinx+C=Def. of Trigonometric Func.ln1x1x2xarcsinx+C=ln11x2xarcsinx+C.\begin{align*} \int\sqrt{\frac{4-x}{x}}\text{d}x&=\int\frac{4-x}{\sqrt{4x-x^2}}\text{d}x=\int\frac{(2-x)+2}{\sqrt{4-(2-x)^2}}\text{d}x\\ &\xlongequal{t=2-x\Rightarrow x=2-t}\int\frac{t+2}{\sqrt{4-t^2}}\cdot(-1)\text{d}t=-\int\frac{t}{\sqrt{4-t^2}}\text{d}t-\int\frac{2}{\sqrt{4-t^2}}\text{d}t\\ &=-\int\frac{-\frac{1}{2}\text{d}(4-t^2)}{\sqrt{4-t^2}}-2\times\int\frac{1}{2\sqrt{1-(\frac{t}{2})^2}}\text{d}t=-\int\frac{-\frac{1}{2}\text{d}(4-t^2)}{\sqrt{4-t^2}}-2\times\int\frac{1}{\sqrt{1-(\frac{t}{2})^2}}\text{d}\bigg(\frac{t}{2}\bigg)\\ &=\sqrt{4-t^2}-2\arcsin\frac{t}{2}+C=\sqrt{4-(2-x)^2}-2\arcsin\frac{2-x}{2}+C\\ &=\sqrt{4x-x^2}-2\arcsin(1-\frac{x}{2})+C.\tag{1}\\ \int x\sqrt{\frac{1+x}{1-x}}\text{d}x&=\int\frac{x(1+x)}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x=\int\frac{x}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x+\int\frac{x^2}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x\\ &=\int\frac{-\frac{1}{2}}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}(1-x^2)+\int\frac{x^2}{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x=-\sqrt{1-x^2}+\int x^2\text{d}(\arcsin x)\\ &\xlongequal{x=\sin t}-\sqrt{1-x^2}+\int\sin^2t\text{d}t=\int\frac{1-\cos2t}{2}\text{d}t-\sqrt{1-x^2}\\ &=\frac{1}{2}t-\frac{\frac{1}{2}\sin2t}{2}-\sqrt{1-x^2}+C=\frac{t}{2}-\frac{\sin t\cos t}{2}-\sqrt{1-x^2}+C\\ &\xlongequal{t=\arcsin x}\frac{\arcsin x}{2}-\frac{x\cos(\arcsin x)}{2}-\sqrt{1-x^2}+C\\ &\xlongequal{\text{Def. of Trigonometric Func.}}\frac{\arcsin x}{2}-\frac{x\sqrt{1-x^2}}{2}-\sqrt{1-x^2}+C\\ &=\frac{\arcsin x-(x+2)\sqrt{1-x^2}}{2}+C.\tag{2}\\ \int\frac{1}{x}\sqrt{\frac{1-x}{1+x}}\text{d}x&=\int\frac{1-x}{x\sqrt{1-x^2}}\text{d}x\xlongequal{x=\sin t}\int\frac{1-\sin t}{\sin t}\text{d}t=\int\csc t-1\text{d}t\\ &=\ln|\csc t-\cot t|-t+C\xlongequal{t=\arcsin x}\ln|\csc(\arcsin x)-\cot(\arcsin x)|-\arcsin x+C\\ &\xlongequal{\text{Def. of Trigonometric Func.}}\ln\bigg|\frac{1}{x}-\frac{\sqrt{1-x^2}}{x}\bigg|-\arcsin x+C \\ &=\ln\bigg|\frac{1-\sqrt{1-x^2}}{x}\bigg|-\arcsin x+C.\tag{3} \end{align*}

从上述例3.7中给出的3个不定积分的求法就可以看出,第二类换元法还是需要对待求不定积分式先进行化简,尤其是含有根式的待求不定积分。从实际操作经验来看含根式函数的求导远困难于其他函数,这也是为什么一般会先对这些根式有理化降低复杂度后再换元。

有时第二类换元法可能会对指数进行换元,但并不常见。

分部积分法

分部积分法的原理是udv=uvvdu.\int u\text{d}v=uv-\int v\text{d}u.其可以改写为

uvdx=uvvudx.\int uv'\text{d}x=uv-\int vu'\text{d}x.

下面考虑分部积分法的作用。

首先考虑分部积分法的「消幂功能」。我们可以通过不断的分部积分得到

uv(n+1)dx=(i=0n(1)iu(i)v(ni))+(1)n+1u(n+1)vdx\int uv^{(n+1)}\text{d}x=\Bigg(\sum_{i=0}^n(-1)^iu^{(i)}v^{(n-i)}\Bigg)+(-1)^{n+1}\int u^{(n+1)}v\text{d}x

对两个有n+1n+1阶连续导数的函数u=u(x)u=u(x)v=v(x)v=v(x)成立。

再考虑其「循环功能」。在不断分部积分后我们很有可能发现I=F(x)+λI(λ1),I=F(x)+\lambda I(\lambda≠1),对应可以写得I=11λF(x)+C.I=\frac{1}{1-\lambda}F(x)+C.

此外分部积分法还可以用于「去分母」、「抵消」或「递推」。

根据下面的例3.8~例3.10考虑上面所提到的分部积分法的五个功能。

e.g.3.8 \textbf{e.g.3.8 }I=xexex1dx.I=\int\frac{xe^x}{\sqrt{e^x-1}}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

I=xd(ex1)ex1=2xd(ex1)=分部积分2(xex1ex1dx).\begin{align*} I&=\int\frac{x\text{d}(e^x-1)}{\sqrt{e^x-1}}=2\int x\text{d}(\sqrt{e^x-1})\\ &\xlongequal{\text{分部积分}}2(x\sqrt{e^x-1}-\int\sqrt{e^x-1}\text{d}x). \end{align*}

ex1dx=t=ex1x=ln(1+t2)t2t1+t2dt=2t2arctant+C=2ex12arctanex1+C,\begin{align*} \int\sqrt{e^x-1}\text{d}x&\xlongequal{t=\sqrt{e^x-1}\Rightarrow x=\ln(1+t^2)}\int\frac{t\cdot2t}{1+t^2}\text{d}t\\ &=2t-2\arctan t+C=2\sqrt{e^x-1}-2\arctan\sqrt{e^x-1}+C, \end{align*}

所以所求为I=(2x4)ex1+4arctanex1+C.I=(2x-4)\sqrt{e^x-1}+4\arctan\sqrt{e^x-1}+C.

例3.8中是「去分母」功能的代表。通过对分子中的exdxe^x\text{d}x进行变换,使求积分主体变为和分母相关来提高解题速度。

e.x.3.7 \textbf{e.x.3.7 }I=xcos4x2sin3xdx.I=\int\frac{x\cos^4\frac{x}{2}}{\sin^3x}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

I=xcos4x2(2sinx2cosx2)3dx=18xcosx2sin3x2dx=182xsin3x2d(sinx2)=14(12)xd(sin2x2)=18xd(sin2x2)=分部积分18(xsin2x2sin2x2dx)=18(csc2x2dxxcsc2x2).\begin{align*} I&=\int\frac{x\cos^4\frac{x}{2}}{(2\sin\frac{x}{2}\cos\frac{x}{2})^3}\text{d}x\\ &=\frac{1}{8}\int\frac{x\cos\frac{x}{2}}{\sin^3\frac{x}{2}}\text{d}x=\frac{1}{8}\int2x\sin^{-3}\frac{x}{2}\text{d}\bigg(\sin\frac{x}{2}\bigg)\\ &=\frac{1}{4}\int\bigg(-\frac{1}{2}\bigg)x\text{d}\bigg(\sin^{-2}\frac{x}{2}\bigg)\\ &=-\frac{1}{8}\int x\text{d}\bigg(\sin^{-2}\frac{x}{2}\bigg)\\ &\xlongequal{\text{分部积分}}-\frac{1}{8}\bigg(x\sin^{-2}\frac{x}{2}-\int\sin^{-2}\frac{x}{2}\text{d}x\bigg)\\ &=\frac{1}{8}(\int\csc^2\frac{x}{2}\text{d}x-x\csc^2\frac{x}{2}). \end{align*}

csc2x2dx=2cotx2+C,\int\csc^2\frac{x}{2}\text{d}x=-2\cot\frac{x}{2}+C,

所以所求为I=14cotx218xcsc2x2+C.I=-\frac{1}{4}\cot\frac{x}{2}-\frac{1}{8}x\csc^2\frac{x}{2}+C.


e.g.3.9 \textbf{e.g.3.9 }I=e2x(1+tanx)2dx.I=\int e^{2x}(1+\tan x)^2\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

I=e2x(1+2tanx+tan2x)dx=e2x(1+tan2x)dx+2e2x(tanx)dx=e2xcos2x+sin2xcos2xdx+2e2xtanxdx=e2xsec2xdx+2e2xtanxdx=e2xdtanx+2e2xtanxdx=前半项分部积分e2xtanxtanxdex+2e2xtanxdx=e2xtanxtanx2e2xdx+2e2xtanxdx=e2xtanx+C.\begin{align*} I&=\int e^{2x}(1+2\tan x+\tan^2x)\text{d}x=\int e^{2x}(1+\tan^2x)\text{d}x+2\int e^{2x}(\tan x)\text{d}x\\ &=\int e^{2x}\frac{\cos^2x+\sin^2x}{\cos^2x}\text{d}x+2\int e^{2x}\tan x\text{d}x\\ &=\int e^{2x}\sec^2x\text{d}x+2\int e^{2x}\tan x\text{d}x\\ &=\int e^{2x}\text{d}\tan x+2\int e^{2x}\tan x\text{d}x\\ &\xlongequal[\text{前半项}]{\text{分部积分}}e^{2x}\tan x-\int\tan x\text{d}e^x+2\int e^{2x}\tan x\text{d}x\\ &=e^{2x}\tan x-\int\tan x2e^{2x}\text{d}x+2\int e^{2x}\tan x\text{d}x\\ &=e^{2x}\tan x+C. \end{align*}

例3.9显然是「抵消」功能的体现。在对原积分式一分为二后,这两个分式中的一项利用分部积分进一步展开后通过变换就可以与另一项积分式消除,从而得到结果,大大减轻了运算负担。

e.x.3.8 \textbf{e.x.3.8 }I=1+sinx1+cosxexdx.I=\int\frac{1+\sin x}{1+\cos x}e^x\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

I=(1+sinx)(1cosx)1cos2xexdx=(1cosx+sinxsinxcosx)exsin2xdx=exsin2xdxexcosxsin2xdx+exsinxdxexcosxsinxdx=exdcotxexsin2xdsinx+exsinxdxexcosxsinxdx=exdcotx+exd1sinx+exsinxdxexcotxdx=前两项分部积分(excotxcotxdex)+(exsinx1sinxdex)+exsinxdxexcotxdx=excotx+cotxexdx+exsinxexsinxdx+exsinxdxexcotxdx=exsinxexcotx+C.\begin{align*} I&=\frac{(1+\sin x)(1-\cos x)}{1-\cos^2x}e^x\text{d}x=\frac{(1-\cos x+\sin x-\sin x\cos x)e^x}{\sin^2x}\text{d}x\\ &=\int\frac{e^x}{\sin^2x}\text{d}x-\int\frac{e^x\cos x}{\sin^2x}\text{d}x+\int\frac{e^x}{\sin x}\text{d}x-\int\frac{e^x\cos x}{\sin x}\text{d}x\\ &=-\int e^x\text{d}\cot x-\int\frac{e^x}{\sin^2x}\text{d}\sin x+\int\frac{e^x}{\sin x}\text{d}x-\int\frac{e^x\cos x}{\sin x}\text{d}x\\ &=-\int e^x\text{d}\cot x+\int e^x\text{d}\frac{1}{\sin x}+\int\frac{e^x}{\sin x}\text{d}x-\int e^x\cot x\text{d}x\\ &\xlongequal[\text{前两项}]{\text{分部积分}}-(e^x\cot x-\int\cot x\text{d}e^x)+(\frac{e^x}{\sin x}-\int\frac{1}{\sin x}\text{d}e^x)+\int\frac{e^x}{\sin x}\text{d}x-\int e^x\cot x\text{d}x\\ &=-e^x\cot x+\int\cot xe^x\text{d}x+\frac{e^x}{\sin x}-\int\frac{e^x}{\sin x}\text{d}x+\int\frac{e^x}{\sin x}\text{d}x-\int e^x\cot x\text{d}x\\ &=\frac{e^x}{\sin x}-e^x\cot x+C. \end{align*}


e.g.3.10 \textbf{e.g.3.10 }(正切函数的幂的不定积分递推公式)求证:In=tannxdxI_n=\int\tan^nx\text{d}xIn=1n1tann1xIn2.I_n=\frac{1}{n-1}\tan^{n-1}x-I_{n-2}.

Proof \textbf{Proof }

In=tann2xtan2xdx=tann2x(sec2x1)dx=tann2xsec2xdxtann2xdx=tann2xd(tanx)tann2xdx=tann1xn1tann2xdx=1n1tann1xIn2.\begin{align*} I_n&=\int\tan^{n-2}x\cdot\tan^2x\text{d}x=\int\tan^{n-2}x\cdot(\sec^2x-1)\text{d}x\\ &=\int\tan^{n-2}x\cdot\sec^2x\text{d}x-\int\tan^{n-2}x\text{d}x\\ &=\int\tan^{n-2}x\text{d}(\tan x)-\int\tan^{n-2}x\text{d}x=\frac{\tan^{n-1}x}{n-1}-\int\tan^{n-2}x\text{d}x\\ &=\frac{1}{n-1}\tan^{n-1}x-I_{n-2}. \end{align*}

所以原命题得证。

例3.10就是「递推」的一种。虽然本题没有使用分部积分,但是思路类似——对于递推公式,我们应当将nn次幂拆分出一个常数次幂用于凑微分;随后就可以根据需要进行分部积分了。

e.x.3.9 \textbf{e.x.3.9 }(正割函数的幂的不定积分递推公式)求secnxdx.\int\sec^nx\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }O.F.=In.\text{O.F.}=I_n.

In=secn2xsec2xdx=secn2xd(tanx)=分部积分tanxsecn2xtanxd(secn2x)=tanxsecn2xtanx((n2)secn3xsinxcos2x)dx=tanxsecn2x(n2)secn2xtan2xdx=tanxsecn2x(n2)secn2x(sec2x1)dx=tanxsecn2x(n2)(secnxdxsecn2xdx)=tanxsecn2x(n2)In+(n2)In2.\begin{align*} I_n&=\int\sec^{n-2}x\cdot\sec^2x\text{d}x=\int\sec^{n-2}x\text{d}(\tan x)\\ &\xlongequal{\text{分部积分}}\tan x\sec^{n-2}x-\int\tan x\text{d}(\sec^{n-2}x)\\ &=\tan x\sec^{n-2}x-\int\tan x\cdot\big((n-2)\sec^{n-3}x\cdot\frac{\sin x}{\cos^2x}\big)\text{d}x\\ &=\tan x\sec^{n-2}x-(n-2)\int\sec^{n-2}x\tan^2x\text{d}x\\ &=\tan x\sec^{n-2}x-(n-2)\int\sec^{n-2}x(\sec^2x-1)\text{d}x\\ &=\tan x\sec^{n-2}x-(n-2)\bigg(\int\sec^{n}x\text{d}x-\int\sec^{n-2}x\text{d}x\bigg)\\ &=\tan x\sec^{n-2}x-(n-2)I_n+(n-2)I_{n-2}. \end{align*}

所以

(n1)In=tanxsecn2x+(n2)In2In=tanxsecn2x+(n2)In2n1.\begin{align*} &(n-1)I_n=\tan x\sec^{n-2}x+(n-2)I_{n-2}\\ \Rightarrow &I_n=\frac{\tan x\sec^{n-2}x+(n-2)I_{n-2}}{n-1}. \end{align*}

有理函数积分

形如或可以化为形如Axadx,A(xa)ndx,Mx+Nx2+px+qdx\int\frac{A}{x-a}\text{d}x,\int\frac{A}{(x-a)^n}\text{d}x,\int\frac{Mx+N}{x^2+px+q}\text{d}xMx+N(x2+px+q)ndx\int\frac{Mx+N}{(x^2+px+q)^n}\text{d}x中任何一种的含分式待求积分。其中,nN+;A,M,N,a,p,qn\in\mathbb{N}_+;A,M,N,a,p,q均为常数且4qp2>0.4q-p^2>0.

如果待求积分式是假分式则需先化为有理数和真分式的和;此时的真分式应当也可以化为上方这四种积分中的某一种或某几种。

e.x.3.10 \textbf{e.x.3.10 }1x(1x)2dx.\int\frac{1}{x(1-x)^2}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=x+(1x)x(1x)2dx=1(1x)2dx+1x(1x)dx=1(1x)2dx+x+(1x)x(1x)dx=1(1x)2dx+11xdx+1xdx=11xln(1x)+lnx+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{x+(1-x)}{x(1-x)^2}\text{d}x=\int\frac{1}{(1-x)^2}\text{d}x+\int\frac{1}{x(1-x)}\text{d}x\\ &=\int\frac{1}{(1-x)^2}\text{d}x+\int\frac{x+(1-x)}{x(1-x)}\text{d}x=\int\frac{1}{(1-x)^2}\text{d}x+\int\frac{1}{1-x}\text{d}x+\int\frac{1}{x}\text{d}x\\ &=\frac{1}{1-x}-\ln(1-x)+\ln{x}+C. \end{align*}

再次考虑上面的练习3.10。显然这个式子我们可以一眼望出拆分方法——事实上,我们在观察时已经通过对分母进行因式分解之后得到这个待积分分式拆分后可能的若干个分式了。对于稍微复杂一些的情况,我们就需要基于这些拆分后的分式的分母利用待定系数法进行分解。此时不妨重新考虑这个练习3.10。

e.x.3.10 \textbf{e.x.3.10 }1x(1x)2dx.\int\frac{1}{x(1-x)^2}\text{d}x.

Solution (The Another Story) \textbf{Solution (The Another Story) }显然可以设1x(1x)2=αx+β1x+γ(1x)2.\frac{1}{x(1-x)^2}=\frac{\alpha}{x}+\frac{\beta}{1-x}+\frac{\gamma}{(1-x)^2}.那么

α=limx01(1x)2=1,γ=limx11x=1.\begin{align*} \alpha&=\lim_{x\rightarrow 0}\frac{1}{(1-x)^2}=1,\\ \gamma&=\lim_{x\rightarrow 1}\frac{1}{x}=1. \end{align*}

那么1x(1x)2=1x+β1x+1(1x)2.\frac{1}{x(1-x)^2}=\frac{1}{x}+\frac{\beta}{1-x}+\frac{1}{(1-x)^2}.此时等式两边同时乘以(1x)2,(1-x)^2,

1x=(1x)2x+β(1x)+1等式两边求导1x2=11x2β\begin{align*} &\frac{1}{x}&=&\frac{(1-x)^2}{x}+\beta(1-x)+1\\ \xRightarrow{\text{等式两边求导}}&-\frac{1}{x^2}&=&1-\frac{1}{x^2}-\beta \end{align*}

对等式两边同时取x=1,x=1,β=1.\beta=1.因此1x(1x)2=1x+11x+1(1x)2.\frac{1}{x(1-x)^2}=\frac{1}{x}+\frac{1}{1-x}+\frac{1}{(1-x)^2}.所以

O.F.=1xdx+11xdx+1(1x)2dx=lnxln(1x)+11x+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{1}{x}\text{d}x+\int\frac{1}{1-x}\text{d}x+\int\frac{1}{(1-x)^2}\text{d}x\\ &=\ln{x}-\ln(1-x)+\frac{1}{1-x}+C. \end{align*}

在上述重新思考中α\alphaγ\gamma取值的确定原理在于,x0x\rightarrow 0时才能让左式分母就等于xx,而x1x\rightarrow 1时左式分母才能等于(1x)2.(1-x)^2.

三角函数有理式积分

我们高中时即接触过「万能代换公式」

tanx2=u{sinx=2u1+u2cosx=1u21+u2dx=21+u2du,\tan\frac{x}{2}=u\Rightarrow\begin{cases} \sin x=\frac{2u}{1+u^2}\\ \cos x=\frac{1-u^2}{1+u^2}\\ \text{d}x=\frac{2}{1+u^2}\text{d}u \end{cases},

因此关于含xx三角函数sinx\sin xcosx\cos x的函数R(sinx,cosx)R(\sin x, \cos x)的积分也就能化为有理(形式的)函数的积分。然而这种方法的计算量实在太大,因此一般只用来有理化形如1asinx+bcosx+cdx\int\frac{1}{a\sin x+b\cos x+c}\text{d}x的积分。

e.g.3.11 \textbf{e.g.3.11 }dx2+sinx.\int\frac{\text{d}x}{2+\sin x}.

Solution \textbf{Solution }tanx2=u.\tan\frac{x}{2}=u.那么x=2arctanu,x=2\arctan u,因此

O.F.=21+u22+2u1+u2du=1u2+u+1du=1(u+12)2+34=23arctanu+1232+C=23arctan2tanx2+13+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{\frac{2}{1+u^2}}{2+\frac{2u}{1+u^2}}\text{d}u\\ &=\int\frac{1}{u^2+u+1}\text{d}u=\int\frac{1}{\big(u+\frac{1}{2}\big)^2+\frac{3}{4}}=\frac{2}{\sqrt{3}}\arctan\frac{u+\frac{1}{2}}{\frac{\sqrt{3}}{2}}+C\\ &=\frac{2}{\sqrt{3}}\arctan\frac{2\tan\frac{x}{2}+1}{\sqrt{3}}+C. \end{align*}


e.x.3.11 \textbf{e.x.3.11 }dx1+cosx.\int\frac{\text{d}x}{1+\cos x}.

Solution \textbf{Solution }tanx2=u.\tan\frac{x}{2}=u.那么x=2arctanu,x=2\arctan u,因此

O.F.=21+u21+1u21+u2du=1du=u+C=tanx2+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{\frac{2}{1+u^2}}{1+\frac{1-u^2}{1+u^2}}\text{d}u=\int1\text{d}u\\ &=u+C=\tan\frac{x}{2}+C. \end{align*}

事实上,我们还是利用更早时学的倍角公式、和差化积/积化和差公式更多一些。前者可以有效降低含三角函数项的幂数。

现在重新考虑练习3.11。我们看到1+cosx1+\cos x第一时间想到的一定是倍角公式的变形而不是万能代换公式;所以在实际解题时大概率使用的解法如下:

e.x.3.11 \textbf{e.x.3.11 }dx1+cosx.\int\frac{\text{d}x}{1+\cos x}.

Solution (The Another Story) \textbf{Solution (The Another Story) }显然1+cosx=(sin2x2+cos2x2)+(cos2x2sin2x2)=2cos2x2.1+\cos x=\big(\sin^2\frac{x}{2}+\cos^2\frac{x}{2}\big)+\big(\cos^2\frac{x}{2}-\sin^2\frac{x}{2}\big)=2\cos^2\frac{x}{2}.因此

O.F.=12cos2x2dx=tanx2+C.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int\frac{1}{2\cos^2\frac{x}{2}}\text{d}x=\tan\frac{x}{2}+C. \end{align*}

显然这个解法的复杂度也不高。事实上,多数含三角函数的待求积分式都可以用之前提到过的常规不定积分求法解决。

定积分

abf(x)dx=F(b)F(a).\int^b_af(x)\text{d}x=F(b)-F(a).

我们都知道这是定积分的定义(其中F(x)F(x)f(x)f(x)的原函数)。根据这个定义就知道不定积分的求法对定积分依然适用;只要将所有的关于xx的项用bbaa分别代入后求差即可。

对于定积分有几个比较常用的公式。

  1. 如果f(x)f(x)在闭区间[a,a][-a,a]连续(a>0a>0),那么对奇函数f(x)f(x)会有aaf(x)dx=0;\int_{-a}^af(x)\text{d}x=0;对偶函数f(x)f(x)会有aaf(x)dx=20af(x)dx.\int_{-a}^af(x)\text{d}x=2\int_0^af(x)\text{d}x.否则,根据f(x)=f(x)+f(x)2+f(x)f(x)2f(x)=\frac{f(x)+f(-x)}{2}+\frac{f(x)-f(-x)}{2}可以知道aaf(x)dx=0a(f(x)+f(x))dx.\int_{-a}^af(x)\text{d}x=\int_0^a\big(f(x)+f(-x)\big)\text{d}x.
  2. f(x+T)=f(x)0Tf(x)dx=aa+Tf(x)dx.f(x+T)=f(x)\Rightarrow\int_0^Tf(x)\text{d}x=\int_a^{a+T}f(x)\text{d}x.
  3. 0π2f(sinx)dx=0π2f(cosx)dx.\int_0^\frac{\pi}{2}f(\sin x)\text{d}x=\int_0^\frac{\pi}{2}f(\cos x)\text{d}x.
  4. 0π2xf(sinx)dx=π20πf(sinx)dx.\int_0^\frac{\pi}{2}xf(\sin x)\text{d}x=\frac{\pi}{2}\int_0^\pi f(\sin x)\text{d}x.
  5. 0π2sinnxdx=0π2cosnxdx={π2(n1)!!n!!,n0(mod2)(n1)!!n!!,n1(mod2).\int_0^\frac{\pi}{2}\sin^nx\text{d}x=\int_0^\frac{\pi}{2}\cos^nx\text{d}x=\begin{cases}\frac{\pi}{2}\cdot\frac{(n-1)!!}{n!!}&,n\equiv 0\pmod{2}\\\frac{(n-1)!!}{n!!}&,n\equiv 1\pmod{2}\end{cases}.
  6. abf(x)dx=ab(a+bx)dx.\int_a^bf(x)\text{d}x=\int_a^b(a+b-x)\text{d}x.

除此之外,由于定积分本身的几何意义,还有结论

0a2axx2dx=14πa2\int_0^a\sqrt{2ax-x^2}\text{d}x=\frac{1}{4}\pi a^2

成立。

e.g.3.12 \textbf{e.g.3.12 }112x2+xcosx1+1x2dx.\int_{-1}^1\frac{2x^2+x\cos x}{1+\sqrt{1-x^2}}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }注意到f(x)=2x21+1x2f(x)=\frac{2x^2}{1+\sqrt{1-x^2}}是偶函数,g(x)=xcosx1+1x2g(x)=\frac{x\cos x}{1+\sqrt{1-x^2}}是奇函数,所以

O.F.=11f(x)dx+11g(x)dx=401x21+1x2dx+0=401x2(11x2)(1+1x2)(11x2)dx=40111x2dx=4(x01)4011x2dx=44×π4=4π.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_{-1}^1f(x)\text{d}x+\int_{-1}^1g(x)\text{d}x=4\int_0^1\frac{x^2}{1+\sqrt{1-x^2}}\text{d}x+0\\ &=4\int_0^1\frac{x^2(1-\sqrt{1-x^2})}{(1+\sqrt{1-x^2})(1-\sqrt{1-x^2})}\text{d}x=4\int_0^11-\sqrt{1-x^2}\text{d}x\\ &=4\bigg(x\Big|_0^1\bigg)-4\int_0^1{\sqrt{1-x^2}}\text{d}x=4-4\times\frac{\pi}{4}\\ &=4-\pi. \end{align*}


e.x.3.12 \textbf{e.x.3.12 }11cosxln(x+1+x2)dx.\int_{-1}^1\cos x\ln(x+\sqrt{1+x^2})\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }对于函数f(x)=ln(x+1+x2)f(x)=\ln(x+\sqrt{1+x^2})显然有

f(x)=ln(1+(x)2x)=ln(1+x2x)=ln(1+x2x)(1+x2+x)1+x2+x=ln1x+1+x2=ln(x+1+x2)=f(x),\begin{align*} f(-x)&=\ln(\sqrt{1+(-x)^2}-x)=\ln(\sqrt{1+x^2}-x)\\ &=\ln\frac{(\sqrt{1+x^2}-x)(\sqrt{1+x^2}+x)}{\sqrt{1+x^2}+x}=\ln\frac{1}{x+\sqrt{1+x^2}}\\ &=-\ln(x+\sqrt{1+x^2})=-f(x), \end{align*}

所以f(x)f(x)是奇函数。又因为g(x)=cosxg(x)=\cos x是偶函数,所以h(x)=f(x)g(x)h(x)=f(x)g(x)是奇函数,因此O.F.=0.\text{O.F.}=0.


e.g.3.13 \textbf{e.g.3.13 }02πsin99xdx.\int_0^{2\pi}\sin^{99}x\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }人尽皆知sin99x\sin^{99}x是周期T=2πT=2\pi的奇函数,所以

O.F.=ππsin99xdx=0.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_{-\pi}^\pi\sin^{99}x\text{d}x=0. \end{align*}


e.x.3.13 \textbf{e.x.3.13 }求:

(1)0π(ecosxecosx)dx.\int_0^\pi(e^{\cos x}-e^{-\cos x})\text{d}x.

(2)01x51x2dx.\int_0^1x^5\sqrt{1-x^2}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

0π(ecosxecosx)dx=x=arccostt=cosx11(etet)11t2dt=可证待求积分的函数是奇函数0.01x51x2dx=x=sintcost=1x20π2sin5tcostcostdt=0π2sin5tcos2tdt=0π2sin5tsin7tdt=常用公式45×23×167×45×23×1=8105.\begin{align*} \int_0^\pi(e^{\cos x}-e^{-\cos x})\text{d}x&\xlongequal[x=\arccos t]{t=\cos x}\int_{-1}^1(e^t-e^{-t})\frac{1}{\sqrt{1-t^2}}\text{d}t\\ &\xlongequal{\text{可证待求积分的函数是奇函数}}0.\\ \int_0^1x^5\sqrt{1-x^2}\text{d}x&\xlongequal[x=\sin t]{\cos t=\sqrt{1-x^2}}\int_0^\frac{\pi}{2}\sin^5t\cos t\cdot\cos t\text{d}t=\int_0^\frac{\pi}{2}\sin^5t\cos^2t\text{d}t=\int_0^\frac{\pi}{2}\sin^5t-\sin^7t\text{d}t\\ &\xlongequal{\text{常用公式}}\frac{4}{5}\times\frac{2}{3}\times1-\frac{6}{7}\times\frac{4}{5}\times\frac{2}{3}\times1=\frac{8}{105}. \end{align*}

求定积分时也会遇到分段函数;一部分是隐性分段函数。对于这种,可以利用abf(x)dx=acf(x)dx+cbf(x)dx\int_a^bf(x)\text{d}x=\int_a^cf(x)\text{d}x+\int_c^bf(x)\text{d}x来求。

e.g.3.14 \textbf{e.g.3.14 }01[ex]dx.\int_0^1[e^x]\text{d}x.其中,[x][x]是对xx取整。

Solution \textbf{Solution }

O.F.=0ln21dx+ln212dx=ln2+(22ln2)=2ln2.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_0^{\ln2}1\text{d}x+\int_{\ln 2}^12\text{d}x\\ &=\ln 2+(2-2\ln 2)=2-\ln 2. \end{align*}


e.x.3.14 \textbf{e.x.3.14 }1xf(t)dt.\int_{-1}^xf(t)\text{d}t.其中,f(x)={2x+32x2,1x<0xex(ex+1)2,0x1.f(x)=\begin{cases}2x+\frac{3}{2}x^2&,-1\leq x<0\\\frac{xe^x}{(e^x+1)^2}&,0\leq x\leq 1\end{cases}.

Solution 1x<0\textbf{Solution }-1\leq x<0f(x)dx=x2+12x3.\int f(x)\text{d}x=x^2+\frac{1}{2}x^3.因此此时

O.F.=(t2+12t3)1x=x2+12x312.\begin{align*} \text{O.F.}&=\Big(t^2+\frac{1}{2}t^3\Big)_{-1}^x=x^2+\frac{1}{2}x^3-\frac{1}{2}. \end{align*}

所以10f(x)dx=12.x>0\int_{-1}^0f(x)\text{d}x=-\frac{1}{2}.x>0

f(x)dx=x(ex+1)2dex=γ=exx=lnγlnγ(γ+1)2dγ=lnγd(1γ+1)=分部积分(lnγγ+11γ(γ+1)dγ)=1γ1γ+1dγlnγγ+1=lnγlnγ+1lnγγ+1=xlnex+1xex+1,\begin{align*} \int f(x)\text{d}x&=\int\frac{x}{(e^x+1)^2}\text{d}e^x\xlongequal{\gamma=e^x\Rightarrow x=\ln\gamma}\int\frac{\ln\gamma}{(\gamma+1)^2}\text{d}\gamma\\ &=-\int\ln\gamma\text{d}\Big(\frac{1}{\gamma+1}\Big)\xlongequal{\text{分部积分}}-\bigg(\frac{\ln\gamma}{\gamma+1}-\int\frac{1}{\gamma(\gamma+1)}\text{d}\gamma\bigg)\\ &=\int\frac{1}{\gamma}-\frac{1}{\gamma+1}\text{d}\gamma-\frac{\ln\gamma}{\gamma+1}=\ln|\gamma|-\ln|\gamma+1|-\frac{\ln\gamma}{\gamma+1}\\ &=x-\ln|e^x+1|-\frac{x}{e^x+1}, \end{align*}

所以此时

1xf(x)dx=10f(x)dx+0xf(x)dx=12+(xlnex+1xex+1+ln2),\begin{align*} \int_{-1}^xf(x)\text{d}x&=\int_{-1}^0f(x)\text{d}x+\int_0^xf(x)\text{d}x\\ &=-\frac{1}{2}+\bigg(x-\ln|e^x+1|-\frac{x}{e^x+1}+\ln 2\bigg), \end{align*}

O.F.={12x3+x212,1x<0xlnex+1xex+1+ln212,0x1.\text{O.F.}=\begin{cases} \frac{1}{2}x^3+x^2-\frac{1}{2}&,-1\leq x<0\\ x-\ln|e^x+1|-\frac{x}{e^x+1}+\ln 2-\frac{1}{2}&,0\leq x\leq 1 \end{cases}.

对于待求积分式中还有积分的定积分(即二重积分),考虑使用分部积分等方法先将其化为一重积分,随后再进行运算。

e.g.3.15 \textbf{e.g.3.15 }0π(0xsintπtdt)dx.\int_0^\pi\big(\int_0^x\frac{\sin t}{\pi-t}\text{d}t\big)\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=0π(tπsintπtdx)dt=0πsintdt=2.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_0^\pi\bigg(\int_t^\pi\frac{\sin t}{\pi-t}\text{d}x\bigg)\text{dt}\\ &=\int_0^\pi\sin t\text{d}t=2. \end{align*}


e.x.3.15 \textbf{e.x.3.15 }011x(1xln(1+t)tdt)dx.\int_0^1\frac{1}{\sqrt{x}}\big(\int_1^x\frac{\ln(1+t)}{t}\text{d}t\big)\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=201(1xln(1+t)t)d(x)=分部积分2((x1xln(1+t)tdt)0101xln(1+x)xdx)=0201ln(1+x)xdx=401ln(x+1)d(x)=分部积分4((xln(1+x))0101xx+1dx)=401xx+1dx4ln2=θ=xx=θ2401θ2θ1+θ2dθ4ln2=801(11θ2+1)dθ4ln2=8(1arctan1)4ln2=82π4ln2.\begin{align*} \text{O.F.}&=2\int_0^1\bigg(\int_1^x\frac{\ln(1+t)}{t}\bigg)\text{d}(\sqrt{x})\\ &\xlongequal{\text{分部积分}}2\bigg(\Big(\sqrt{x}\int_1^x\frac{\ln(1+t)}{t}\text{d}t\Big)_0^1-\int_0^1\frac{\sqrt{x}\ln(1+x)}{x}\text{d}x\bigg)=0-2\int_0^1\frac{\ln(1+x)}{\sqrt{x}}\text{d}x\\ &=-4\int_0^1\ln(x+1)\text{d}(\sqrt{x})\xlongequal{\text{分部积分}}-4\bigg(\big(\sqrt{x}\ln(1+x)\big)_0^1-\int_0^1\frac{\sqrt{x}}{x+1}\text{d}x\bigg)\\ &=4\int_0^1\frac{\sqrt{x}}{x+1}\text{d}x-4\ln 2\xlongequal{\theta=\sqrt{x}\Rightarrow x=\theta^2}4\int_0^1\frac{\theta\cdot2\theta}{1+\theta^2}\text{d}\theta-4\ln 2\\ &=8\int_0^1\bigg(1-\frac{1}{\theta^2+1}\bigg)\text{d}\theta-4\ln 2=8(1-\arctan 1)-4\ln 2\\ &=8-2\pi-4\ln 2. \end{align*}

变限积分函数

对一个含有积分的函数,可以利用积分的定义求出(或直接写出)这个变限积分函数的导数。

考虑上面这句话。我们本就知道(axf(t)dt)=f(x);\big(\int_a^xf(t)\text{d}t\big)'=f(x);基于这个可以得到(ag(x)f(t)dt)=f(g(x))g(x),\big(\int_a^{g(x)}f(t)\text{d}t\big)'=f\big(g(x)\big)g'(x),
(h(x)g(x)f(t)dt)=f(g(x))g(x)f(h(x))h(x).\big(\int_{h(x)}^{g(x)}f(t)\text{d}t\big)'=f\big(g(x)\big)g'(x)-f\big(h(x)\big)h'(x).

对于更复杂的变限积分函数之导,有

(axf(t)g(x)dt)=(g(x)axf(t)dt)=g(x)axf(t)dt+g(x)f(x).\bigg(\int_a^xf(t)g(x)\text{d}t\bigg)'=\bigg(g(x)\int_a^xf(t)\text{d}t\bigg)'=g'(x)\int_a^xf(t)\text{d}t+g(x)f(x).

换言之,对于axf(t,x)dt\int_a^xf(t,x)\text{d}t型积分的导数,可以通过变量代换使xx仅出现在定积分限界中。

对于由两层变限积分表示的函数,可以采用「由外层向内直接对变上限求导」「设内侧为新函数后求导」「通过分部积分法将其化为单层积分」三种办法求其导数。

一般地,当x0x\rightarrow 0时,若g(x),f(x)g(x),f(x)分别是xxnn阶、mm阶无穷小,那么0g(x)f(t)dt\int^{g(x)}_0f(t)\text{d}txx(m+1)n(m+1)n阶无穷小。

e.g.3.16 \textbf{e.g.3.16 }若连续函数f(x)f(x)f(0)0,f(0)≠0,limx00x(xt)f(t)dtx0xf(xt)dt.\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\int_0^x(x-t)f(t)\text{d}t}{x\int_0^xf(x-t)\text{d}t}.

Solution \textbf{Solution }观察分母得

0xf(xt)dt=u=xtt=u+xx0f(u)du=0xf(u)du,\begin{align*} \int_0^xf(x-t)\text{d}t&\xlongequal{u=x-t\Rightarrow t=-u+x}\int_x^0-f(u)\text{d}u=\int_0^xf(u)\text{d}u, \end{align*}

因此

O.F.=limx0x0xf(t)dt0xtf(t)dtx0xf(u)du=LHlimx00xf(t)dt+xf(x)xf(x)0xf(u)du+xf(x)=limx00xf(t)dt0xf(u)du+xf(x)=LHf(x)f(x)+f(x)+xf(x)=f(x)2f(x)+xf(x)=12.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{x\rightarrow 0}\frac{x\int_0^xf(t)\text{d}t-\int_0^xtf(t)\text{d}t}{x\int_0^xf(u)\text{d}u}\\ &\xlongequal{L'H}\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\int_0^xf(t)\text{d}t+xf(x)-xf(x)}{\int_0^xf(u)\text{d}u+xf(x)}=\lim_{x\rightarrow 0}\frac{\int_0^xf(t)\text{d}t}{\int_0^xf(u)\text{d}u+xf(x)}\\ &\xlongequal{L'H}\frac{f(x)}{f(x)+f(x)+xf'(x)}=\frac{f(x)}{2f(x)+xf'(x)}\\ &=\frac{1}{2}. \end{align*}


e.x.3.16 \textbf{e.x.3.16 }若连续函数f(x)f(x)0xf(xt)dt=0x(xt)f(t)dt+ex1,\int_0^xf(x-t)\text{d}t=\int_0^x(x-t)f(t)\text{d}t+e^{-x}-1,f(x).f(x).

Solution \textbf{Solution }已知的等式可以化为0xf(xt)dt=x0xf(t)dt0xtf(t)dt+ex1.\int_0^xf(x-t)\text{d}t=x\int_0^xf(t)\text{d}t-\int_0^xtf(t)\text{d}t+e^{-x}-1.对等式两边同时求导,得

f(x)=0xf(t)dt+xf(x)xf(x)ex,f(x)=\int_0^xf(t)\text{d}t+xf(x)-xf(x)-e^{-x},

也即

f(x)=0xf(t)dtex.f(x)=\int_0^xf(t)\text{d}t-e^{-x}.

对这个等式取x=0x=0显然成立,因此f(0)=1.f(0)=-1.随后对等式两边再一次求导,得到

f(x)=f(x)+exf(x)=ex+ex2+C.f'(x)=f(x)+e^{-x}\Rightarrow f(x)=-\frac{e^x+e^{-x}}{2}+C.

代入f(0)=1,f(0)=-1,f(x)=ex+ex2.f(x)=-\frac{e^x+e^{-x}}{2}.

反常积分

上下限中存在无限量或在上下限中某一处的函数值为无限量的定积分为反常积分。

对于含有无限量作为上下限的函数积分,将这个无限量视为一个趋近于无限的变量即可。

e.g.3.17 \textbf{e.g.3.17 }0+xex(1+ex)2dx.\int_0^{+\infty}\frac{xe^{-x}}{(1+e^{-x})^2}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=0+x(1+ex)2dex=t=exx=lnt10lnt(1+t)2dt=10lntd(11+t)=分部积分(lnt1+t)10+101t(t+1)=101t1t+1dt(lnt1+t)10=(lntlnt+1lntt+1)10=(lnt1+t+lnt+1lnt)01=ln2.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_0^{+\infty}\frac{-x}{(1+e^{-x})^2}\text{d}e^{-x}\xlongequal{t=e^{-x}\Rightarrow x=-\ln t}\int_1^0\frac{\ln t}{(1+t)^2}\text{d}t\\ &=-\int_1^0\ln t\text{d}\Big(\frac{1}{1+t}\Big)\xlongequal{\text{分部积分}}-\Big(\frac{\ln t}{1+t}\Big)_1^0+\int_1^0\frac{1}{t(t+1)}\\ &=\int_1^0\frac{1}{t}-\frac{1}{t+1}\text{d}t-\Big(\frac{\ln t}{1+t}\Big)_1^0=\Big(\ln|t|-\ln|t+1|-\frac{\ln t}{t+1}\Big)_1^0\\ &=\Big(\frac{\ln t}{1+t}+\ln|t+1|-\ln|t|\Big)_0^1=\ln 2. \end{align*}

考虑例3.17的最后一步。显然x=0x=0的时候lnt1+t\frac{\ln t}{1+t}lnt\ln|t|都不存在,所以这里就把这个「x=0x=0时的值」看作了「x0x\rightarrow 0时的极限」。

e.x.3.17 \textbf{e.x.3.17 }11x2+2x+5dx.\int_{-\infty}^1\frac{1}{x^2+2x+5}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=11(x+1)2+4dx=11(x+1)2+4d(x+1)=(12arctanx+12)1=π8(π4)=3π8.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_{-\infty}^1\frac{1}{(x+1)^2+4}\text{d}x=\int_{-\infty}^1\frac{1}{(x+1)^2+4}\text{d}(x+1)\\ &=\Big(\frac{1}{2}\arctan\frac{x+1}{2}\Big)_{-\infty}^1=\frac{\pi}{8}-\Big(-\frac{\pi}{4}\Big)\\ &=\frac{3\pi}{8}. \end{align*}


考虑下面四个常见反常积分的收敛性。
  1. a+1xpdx(a>0)\int_a^{+\infty}\frac{1}{x^p}\text{d}x(a>0)p>1p>1时收敛,在p1p\leq 1时发散。
  2. a+1xlnpxdx(a>0)\int_a^{+\infty}\frac{1}{x\ln^px}\text{d}x(a>0)p>1p>1时收敛,在p1p\leq 1时发散。
  3. 0+xkeλxdx(k0)\int_0^{+\infty}x^ke^{-\lambda x}\text{d}x(k\geq 0)λ>0\lambda>0时收敛,在λ0\lambda\leq 0时发散。
  4. a01xpdx(a>0)\int_a^0\frac{1}{x^p}\text{d}x(a>0)p<1p<1时收敛,在p1p\geq 1时发散。

e.g.3.18 \textbf{e.g.3.18 }下列f(x)f(x)中可以使反常积分2+f(x)dx\int_2^{+\infty}f(x)\text{d}x收敛的是( )。

A. 1x\frac{1}{\sqrt{x}}

B. lnxx\frac{\ln x}{x}

C.1xlnx\frac{1}{x\ln x}

D. xex\frac{x}{e^x}

Answer \textbf{Answer }D.


e.x.3.18 \textbf{e.x.3.18 }若关于f(x)={1(x1)α1,1<x<e1xlnα+1x,xef(x)=\begin{cases}\frac{1}{(x-1)^{\alpha-1}}&,1<x<e\\\frac{1}{x\ln^{\alpha+1}x}&,x\geq e\end{cases}的反常积分1+f(x)dx\int_1^{+\infty}f(x)\text{d}x收敛,求α\alpha的取值范围。

Solution \textbf{Solution }只要使1ef(x)dx\int_1^ef(x)\text{d}xe+f(x)dx\int_e^{+\infty}f(x)\text{d}x都收敛即可。此时α+1>1,α1<1,\alpha+1>1,\alpha-1<1,对应0<α<2.0<\alpha<2.

如果0<f(x)<g(x),0<f(x)<g(x),那么f(x)f(x)在某个区间上的积分发散时g(x)g(x)在这个区间上的积分一定也发散;若g(x)g(x)在某个区间的积分收敛,那么f(x)f(x)在这个区间上的积分一定也收敛。

如果limx+f(x)g(x)=λ0,\lim_{x\rightarrow +\infty}\frac{f(x)}{g(x)}=\lambda≠0,那么函数f(x)f(x)g(x)g(x)在上限无穷的区间内的积分敛散性相同。

特别地,+ex2dx=π.\int_{-\infty}^{+\infty}e^{-x^2}\text{d}x=\sqrt{\pi}.

一元积分应用

由于定积分本身的实际意义就是一个函数和横坐标轴所围面积,所以在讨论一元积分的实际应用时很难不想到这一功能。

e.g.3.19 \textbf{e.g.3.19 }求位于曲线y=exy=e^x下方及这一曲线过原点的切线的左方且在xx轴上方的图形的面积。

Solution \textbf{Solution }据题知道「曲线y=exy=e^x过原点的切线」是y=ex,y=ex,切点为(1,e).(1,e).故所求为

1ex1×e2=(ex)1e2=e2.\begin{align*} \int_{-\infty}^1e^x-\frac{1\times e}{2}&=(e^x)_{-\infty}^1-\frac{e}{2}\\ &=\frac{e}{2}. \end{align*}


e.x.3.19 \textbf{e.x.3.19 }求位于曲线y=x34x2+3xy=x^3-4x^2+3xxx轴所围图形之面积。

Solution \textbf{Solution }显然y=x34x2+3xy=x^3-4x^2+3x可化为y=x(x1)(x3),y=x(x-1)(x-3),因此这个曲线与xx轴的交点是(0,0),(1,0)(0,0),(1,0)(3,0).(3,0).所以所求为

01x34x2+3xdx+13x34x2+3xdx=(14x443x3+32x2)01+(14x443x3+32x2)13=512+83=3712.\begin{align*} \bigg|\int_0^1x^3-4x^2+3x\text{d}x\bigg|+\bigg|\int_1^3x^3-4x^2+3x\text{d}x\bigg|&=\bigg|\Big(\frac{1}{4}x^4-\frac{4}{3}x^3+\frac{3}{2}x^2\Big)_0^1\bigg|+\bigg|\Big(\frac{1}{4}x^4-\frac{4}{3}x^3+\frac{3}{2}x^2\Big)_1^3\bigg|\\ &=\frac{5}{12}+\frac{8}{3}=\frac{37}{12}. \end{align*}

事实上,定积分并不仅限于对平面坐标系上的曲线有用。对极坐标系,依然可以通过求定积分来确定围成的图形面积;唯一不同的在于面积公式是$S=\frac{1}{2}\int_Ir^2\text{d}\theta$。

e.g.3.20 \textbf{e.g.3.20 }求极坐标方程为r=cos3θ(π6θπ6)r=\cos3\theta(-\frac{\pi}{6}\leq\theta\leq\frac{\pi}{6})的曲线LL所围图形之面积。

Solution \textbf{Solution }所求为

12π6π6cos23θdθ=0π61+cos6θ2dθ=(12θ+112sin6θ)0π6=π12.\begin{align*} \frac{1}{2}\int_{-\frac{\pi}{6}}^{\frac{\pi}{6}}\cos^23\theta\text{d}\theta&=\int_0^{\frac{\pi}{6}}\frac{1+\cos6\theta}{2}\text{d}\theta\\ &=\Big(\frac{1}{2}\theta+\frac{1}{12}\sin6\theta\Big)_0^{\frac{\pi}{6}}\\ &=\frac{\pi}{12}. \end{align*}


e.x.3.20 \textbf{e.x.3.20 }(心形线)求极坐标方程为r=a(1cosθ)r=a(1-\cos\theta)的曲线LL所围图形之面积。

Solution \textbf{Solution }所求为

12ππa2(1cosθ)2dθ=32πa2.\begin{align*} \frac{1}{2}\int_{-\pi}^{\pi}a^2(1-\cos\theta)^2\text{d}\theta&=\frac{3}{2}\pi a^2. \end{align*}

根据「点动成线、线动成面、面动成体」的思想,积分的积分自然而然就具有了体积的实际意义。另一方面,函数曲线绕某个轴旋转一圈后它的轨迹也就会成为这个立体图形的表面积。

e.g.3.21 \textbf{e.g.3.21 }(星形线)求{x=acos3ty=asin3t\begin{cases}x&=a\cos^3t\\y&=a\sin^3t\end{cases}所围图形的面积SS。将这条图线绕xx轴旋转一周,求所得立体体积V.V.

Solution \textbf{Solution }由题知图线方程为x23+y23=a23.x^{\frac{2}{3}}+y^\frac{2}{3}=a^\frac{2}{3}.因此

S=40aydx=4π20(asin3t)(3acos2t(sint))dt=12a20π2sin4t(1sin2t)dt=12a2(34×12×π256×34×12×π2)=38πa2,V=20ay2dx=2π20a2sin6t3acos2t(sint)dt=32105πa3.\begin{align*} S&=4\int_0^ay\text{d}x=4\int_{\frac{\pi}{2}}^0(a\sin^3t)\big(3a\cos^2t(-\sin t)\big)\text{d}t\\ &=12a^2\int_0^\frac{\pi}{2}\sin^4t(1-\sin^2t)\text{d}t\\ &=12a^2(\frac{3}{4}\times\frac{1}{2}\times\frac{\pi}{2}-\frac{5}{6}\times\frac{3}{4}\times\frac{1}{2}\times\frac{\pi}{2})\\ &=\frac{3}{8}\pi a^2,\\ V&=2\int_0^ay^2\text{d}x=2\int_\frac{\pi}{2}^0a^2\sin^6t3a\cos^2t(-\sin t)\text{d}t\\ &=\frac{32}{105}\pi a^3. \end{align*}


e.x.3.21 \textbf{e.x.3.21 }f(x),g(x)f(x),g(x)[a,b][a,b]连续,g(x)<f(x)<mg(x)<f(x)<mmm为常数),求y=g(x),y=f(x),x=a,x=by=g(x),y=f(x),x=a,x=b这四条图线所围图形绕直线y=my=m旋转一周得到的立体体积V.V.

Solution \textbf{Solution }

V=abπ(mg(x))2π(mf(x))2dx=πab(mg(x))2(mf(x))2dx=πab((mg(x))+(mf(x)))((mg(x))(mf(x)))dx=abπ(2mf(x)g(x))(f(x)g(x))dx.\begin{align*} V&=\int_a^b\pi\big(m-g(x)\big)^2-\pi\big(m-f(x)\big)^2\text{d}x\\ &=\pi\int_a^b\big(m-g(x)\big)^2-\big(m-f(x)\big)^2\text{d}x\\ &=\pi\int_a^b\Big(\big(m-g(x)\big)+\big(m-f(x)\big)\Big)\Big(\big(m-g(x)\big)-\big(m-f(x)\big)\Big)\text{d}x\\ &=\int_a^b\pi\big(2m-f(x)-g(x)\big)\big(f(x)-g(x)\big)\text{d}x. \end{align*}

对一方程为(xa)2+y2=b2(x-a)^2+y^2=b^2的圆绕xx旋转一周后求体积可以考虑Guldinus定理

V=(πb2)(2πa)=2π2ab2.V=(\pi b^2)\cdot(2\pi a)=2\pi^2ab^2.

常微分方程

一阶微分方程

可分离变量方程

形如dydx=f(x)g(y)\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=f(x)g(y)的方程。这种形式有解法

1g(y)dy=f(x)dx.\int\frac{1}{g(y)}\text{d}y=\int f(x)\text{d}x.

如此即可得到原函数。

齐次方程

形如dydx=f(yx)\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=f(\frac{y}{x})的方程。这种形式的方程先令u=yx,u=\frac{y}{x},之后有解法

duf(u)u=dxx.\frac{\text{d}u}{f(u)-u}=\frac{\text{d}x}{x}.

如此对等式两端积分即可得到原函数。


e.g.4.1 \textbf{e.g.4.1 }{(y+x2+y2)dxxdy=0yx=1=0\begin{cases}(y+\sqrt{x^2+y^2})\text{d}x-x\text{d}y=0\\y|_{x=1}=0\end{cases}的解。

Solution \textbf{Solution }方程(y+x2+y2)dxxdy=0(y+\sqrt{x^2+y^2})\text{d}x-x\text{d}y=0可化为

dydx=yx+x2+y2x,\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=\frac{y}{x}+\frac{\sqrt{x^2+y^2}}{x},

dydx=yx+1+(yx)2.\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=\frac{y}{x}+\sqrt{1+\Big(\frac{y}{x}\Big)^2}.

因此不妨令u=yx,u=\frac{y}{x},y=uxdydx=y=u+ux,y=ux\Rightarrow \frac{\text{d}y}{\text{d}x}=y'=u+u'x,代入上方等式可得

u+ux=u+1+u2ux=1+u2xdudx=1+u2du1+u2=dxxdu1+u2=dxxln(u+1+u2)=lnx+lnCu+1+u2=Cx.\begin{align*} u+u'x=u+\sqrt{1+u^2}&\Rightarrow u'x=\sqrt{1+u^2}\\ &\Rightarrow\frac{x\text{d}u}{\text{d}x}=\sqrt{1+u^2}\\ &\Rightarrow\frac{\text{d}u}{\sqrt{1+u^2}}=\frac{\text{d}x}{x}\\ &\Rightarrow\int\frac{\text{d}u}{\sqrt{1+u^2}}=\int\frac{\text{d}x}{x}\\ &\Rightarrow\ln(u+\sqrt{1+u^2})=\ln x+\ln C\Rightarrow u+\sqrt{1+u^2}=Cx. \end{align*}

而我们知道yx=1=0ux=1=0,y|_{x=1}=0\Rightarrow u|_{x=1}=0,所以代入得C=1.C=1.因此u+1+u2=x,u+\sqrt{1+u^2}=x,所以所求方程也就是

yx+x2+y2x2=x.\frac{y}{x}+\frac{\sqrt{x^2+y^2}}{x^2}=x.

实际上,有一些形如齐次方程的微分方程不一定非要用这种方法解决。我们本就知道复合函数导数公式(uv)=uv+uv,(uv)'=uv'+u'v,而一旦u,vu,v中任一个为yy、另一个为关于xx的函数,这个公式也就可以化为齐次方程的形式。所以对于一部分齐次方程,可以化为复合函数导数形式直接求解。

e.x.4.1 \textbf{e.x.4.1 }求过点(12,0)\big(\frac{1}{2},0\big)且满足yarcsinx+y1x2=1y'\arcsin x+\frac{y}{\sqrt{1-x^2}}=1的曲线方程。

Solution \textbf{Solution }等式yarcsinx+y1x2=1y'\arcsin x+\frac{y}{\sqrt{1-x^2}}=1可化为(yarcsinx)=1.(y\arcsin x)'=1.所以待求曲线方程可以化为yarcsinx=x+C.y\arcsin x=x+C.代入yx=12=0,y|_{x=\frac{1}{2}}=0,C=12.C=-\frac{1}{2}.故所求为

yarcsinx=x12.y\arcsin x=x-\frac{1}{2}.


一阶线性(非齐次)微分方程

形如y+p(x)y=q(x)y'+p(x)y=q(x)的方程。

这种形式有几种解法。其一,可以先求齐次方程y+p(x)y=0y'+p(x)y=0的通解y=cep(x)dx.y=ce^{-\int p(x)\text{d}x}.之后令y=c(x)ep(x)dxy=c(x)e^{-\int p(x)\text{d}x}后代回原方程求出c(x)=q(x)ep(x)dxdx+C.c(x)=\int q(x)e^{\int p(x)\text{d}x}\text{d}x+C.所以代回yy就可以得到

y=ep(x)dx(q(x)ep(x)dxdx+C).y=e^{-\int p(x)\text{d}x}\Big(\int q(x)e^{\int p(x)\text{d}x}\text{d}x+C\Big).

但这个方法显然太计算困难了,所以又有其二。只要我们把y+p(x)yy'+p(x)y构造成两个函数的乘积求导的结果也可以解决这个方程;为此,等式两端需要同时乘ep(x)dx,e^{\int p(x)\text{d}x},也会得到和第一种方法一样的结果。


e.g.4.2 \textbf{e.g.4.2 }求微分方程(y+x3)dx2xdy=0(y+x^3)\text{d}x-2x\text{d}y=0满足yx=1=65y|_{x=1}=\frac{6}{5}的特解。

Solution \textbf{Solution }原微分方程可以化为dydx12xy=12x2.\frac{\text{d}y}{\text{d}x}-\frac{1}{2x}\cdot y=\frac{1}{2}x^2.因此先求微分方程y12xy=0y'-\frac{1}{2x}y=0的通解,显然是y=cx.y=c\sqrt{x}.

设原微分方程的解为y=c(x)x;y=c(x)\sqrt{x};那么代回原微分方程,得

c(x)x+c(x)12x12xc(x)x=12x2c(x)x=12x2c(x)=12x32dxc(x)=15x52+C.\begin{align*} c'(x)\sqrt{x}+c(x)\cdot\frac{1}{2\sqrt{x}}-\frac{1}{2x}\cdot c(x)\sqrt{x}=\frac{1}{2}x^2&\Rightarrow c'(x)\sqrt{x}=\frac{1}{2}x^2\\ &\Rightarrow c(x)=\int\frac{1}{2}x^\frac{3}{2}\text{d}x\\ &\Rightarrow c(x)=\frac{1}{5}x^\frac{5}{2}+C. \end{align*}

因此y=x(15x52+C),y=\sqrt{x}\cdot\Big(\frac{1}{5}x^\frac{5}{2}+C\Big),y=15x3+Cx.y=\frac{1}{5}x^3+C\sqrt{x}.代入yx=1=65,y|_{x=1}=\frac{6}{5},C=1.C=1.

故所求特解为y=15x3+x.y=\frac{1}{5}x^3+\sqrt{x}.

有时求这种非线性微分方程不一定非要寻找y,y;y,y';可以通过某种变换求x,x,x,x',也可以达到类似的效果。

e.x.4.2 \textbf{e.x.4.2 }dydx=y2xy2\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=\frac{y}{2x-y^2}的通解。

Solution \textbf{Solution }原微分方程可化为dxdy=2xy2y,\frac{\text{d}x}{\text{d}y}=\frac{2x-y^2}{y},dxdy2yx=y.\frac{\text{d}x}{\text{d}y}-\frac{2}{y}x=-y.故首先求微分方程x2yx=0x'-\frac{2}{y}x=0(其中xx'xx关于yy的导),得通解x=cy2.x=cy^2.因此

设原微分方程解为x=c(y)y2.x=c(y)y^2.则代入原微分方程可得c(y)=1y,c'(y)=-\frac{1}{y},c(y)=lny+C.c(y)=-\ln y+C.所以原方程通解为

x=(Clny)y2.x=(C-\ln y)y^2.


Bernoulli方程

形如y+p(x)y=q(x)yny'+p(x)y=q(x)y^n的方程。

这个方程的两端同时除以yny^n后令z=y1n,z=y^{1-n},原方程就可以化为关于zz的一阶线性微分方程

dzdx+(1n)p(x)z=(1n)q(x)\frac{\text{d}z}{\text{d}x}+(1-n)p(x)z=(1-n)q(x)

然后按正常一阶线性微分方程求法解决即可。

全微分方程

形如P(x,y)dx+Q(x,y)dy=0,Qx=PyP(x,y)\text{d}x+Q(x,y)\text{d}y=0,\frac{\partial Q}{\partial x}=\frac{\partial P}{\partial y}的方程。这个方程的通解会形如

x0xP(x,y0)dx+y0yQ(x,y)dy=C\int_{x_0}^xP(x,y_0)\text{d}x+\int_{y_0}^yQ(x,y)\text{d}y=C

x0xP(x,y)dx+y0yQ(x0,y)dy=C.\int_{x_0}^xP(x,y)\text{d}x+\int_{y_0}^yQ(x_0,y)\text{d}y=C.

可降阶高阶微分方程

通过变量代换实现对高阶微分方程的降阶。一般考核的式型包括y(n)=f(x),y=f(x,y),y=f(y,y)y^{(n)}=f(x),y''=f(x,y'),y''=f(y,y')三种(其中后两者可以简记为不显含yy型和不显含xx型)。

对于第一种,显然直接对等式两侧进行nn次积分即可。

对于不显含yy型的高阶微分方程,可以令p=y,p=y',之后就可以得到y=dpdx,y''=\frac{\text{d}p}{\text{d}x},进而解决题目。

e.g.4.3 \textbf{e.g.4.3 }(1+x2)y=2xy(1+x^2)y''=2xy'满足初始条件yx=0=1,yx=0=3y|_{x=0}=1,y'|_{x=0}=3的特解。

Solution \textbf{Solution }p=y,p=y',y=dpdx.y''=\frac{\text{d}p}{\text{d}x}.因此原方程化为

(1+x2)dpdx=2xp1pdp=2x1+x2dx1pdp=2x1+x2dxlnp=ln(1+x2)+lnC1y=C1(1+x2)y=C1(1+x2)dxy=C1x+C13x3+C2.\begin{align*} (1+x^2)\frac{\text{d}p}{\text{d}x}=2xp&\Rightarrow\frac{1}{p}\text{d}p=\frac{2x}{1+x^2}\text{d}x\\ &\Rightarrow\int\frac{1}{p}\text{d}p=\int\frac{2x}{1+x^2}\text{d}x\\ &\Rightarrow\ln p=\ln(1+x^2)+\ln C_1\Rightarrow y'=C_1(1+x^2)\\ &\Rightarrow y=\int C_1(1+x^2)\text{d}x\Rightarrow y=C_1x+\frac{C_1}{3}x^3+C_2. \end{align*}

代入初始条件可得{C1=3C2=1.\begin{cases}C_1&=3\\C_2&=1\end{cases}.因此所求为

y=x3+3x+1.y=x^3+3x+1.

对于不显含xx型的高阶微分方程,考虑令p=y,p=y',进而知y=dpdx=dpdydydx=pdpdy,y''=\frac{\text{d}p}{\text{d}x}=\frac{\text{d}p}{\text{d}y}\cdot\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=p\frac{\text{d}p}{\text{d}y},进而解决题目。

e.x.4.3 \textbf{e.x.4.3 }yy+(y)2=0yy''+(y')^2=0满足初始条件yx=0=1,yx=0=12y|_{x=0}=1,y'|_{x=0}=\frac{1}{2}的特解。

Solution \textbf{Solution }p=y,p=y',y=dpdx=dpdydydx=pdpdy.y''=\frac{\text{d}p}{\text{d}x}=\frac{\text{d}p}{\text{d}y}\cdot\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=p\frac{\text{d}p}{\text{d}y}.因此原方程化为

ypdpdy+p2=0ydpdy+p=0ydpdy=pydy=pdpdyy=dpp1ydy=1pdplny=lnp+lnC1y=C1y.\begin{align*} yp\frac{\text{d}p}{\text{d}y}+p^2=0&\Rightarrow y\frac{\text{d}p}{\text{d}y}+p=0\\ &\Rightarrow y\frac{\text{d}p}{\text{d}y}=-p\Rightarrow \frac{y}{\text{d}y}=-\frac{p}{\text{d}p}\\ &\Rightarrow \frac{\text{d}y}{y}=-\frac{\text{d}p}{p}\Rightarrow\int\frac{1}{y}\text{d}y=-\int\frac{1}{p}\text{d}p\\ &\Rightarrow \ln y=-\ln p+\ln C_1\Rightarrow y=\frac{C_1}{y'}. \end{align*}

代入初始条件可得C1=yx=0yx=0=12;C_1=y|_{x=0}\cdot y'|_{x=0}=\frac{1}{2};因此只要求y=12yy=\frac{1}{2y'}满足题中初始条件的特解即可。这个微分方程又可以化为

y=12dxdy12dx=ydy12dx=ydy12x=12y2+C2.\begin{align*} y=\frac{1}{2}\cdot\frac{\text{d}x}{\text{d}y}&\Rightarrow\frac{1}{2}\text{d}x=y\text{d}y &\Rightarrow\int\frac{1}{2}\text{d}x=\int y\text{d}y\Rightarrow \frac{1}{2}x=\frac{1}{2}y^2+C_2. \end{align*}

代入初始条件可得C2=12.C_2=-\frac{1}{2}.故所求为12x=12y212,\frac{1}{2}x=\frac{1}{2}y^2-\frac{1}{2},

x=y21.x=y^2-1.

线性微分方程解的性质与结构

和线性代数中「线性方程组阶的性质与结构」类似。

对于方程

y+p(x)y+q(x)y=0,y''+p(x)y'+q(x)y=0,

y1(x),y2(x)y_1(x),y_2(x)是任意两个解,那么y=c1y1(x)+c2y2(x)y=c_1y_1(x)+c_2y_2(x)也会是这个方程的解。如果y1(x),y2(x)y_1(x),y_2(x)线性无关,那么y=c1y1(x)+c2y2(x)y=c_1y_1(x)+c_2y_2(x)就是这个方程的通解。

对于非齐次线性方程

y+p(x)y+q(x)y=f(x),y''+p(x)y'+q(x)y=f(x),

其通解结构会是y=Y+y;y=Y+y^*;其中,YY是对应的齐次方程的通解,yy^*是这个非齐次线性方程的一个特解。

y+p(x)y+q(x)y=f1(x)y''+p(x)y'+q(x)y=f_1(x)有解y1(x),y+p(x)y+q(x)y=f2(x)y_1(x),y''+p(x)y'+q(x)y=f_2(x)有解y2(x),y_2(x),那么αy1(x)+βy2(x)\alpha y_1(x)+\beta y_2(x)就是方程y+p(x)y+q(x)y=αf1(x)+βf2(x)y''+p(x)y'+q(x)y=\alpha f_1(x)+\beta f_2(x)的解。

非齐次线性方程y+p(x)y+q(x)y=f(x)y''+p(x)y'+q(x)y=f(x)的任意两解之差都是对应齐次方程y+p(x)y+q(x)y=0y''+p(x)y'+q(x)y=0的解。

e.g.4.4 \textbf{e.g.4.4 }y1,y2y_1,y_2是一阶非齐次线性方程y+p(x)y=q(x)y'+p(x)y=q(x)的两个特解,若常数λ,μ\lambda,\mu可以使λy1+μy2\lambda y_1+\mu y_2成为这个方程的解,且λy1μy2\lambda y_1-\mu y_2是该方程对应齐次方程的解,求λ,μ\lambda,\mu的值。

Solution \textbf{Solution }由题知{λ+μ=1λ=μ.\begin{cases}\lambda+\mu=1\\\lambda=\mu\end{cases}.因此

{λ=12μ=12.\begin{cases} \lambda&=\frac{1}{2}\\ \mu&=\frac{1}{2} \end{cases}.


e.x.4.4 \textbf{e.x.4.4 }y=(1+x2)21+x2,y=(1+x2)2+1+x2y=(1+x^2)^2-\sqrt{1+x^2},y=(1+x^2)^2+\sqrt{1+x^2}都是微分方程y+p(x)y=q(x)y'+p(x)y=q(x)的解,求q(x).q(x).

Solution \textbf{Solution }不妨记(1+x2)21+x2=y1,(1+x2)2+1+x2=y2.(1+x^2)^2-\sqrt{1+x^2}=y_1,(1+x^2)^2+\sqrt{1+x^2}=y_2.那么y=y1+y22=(1+x2)2y=\frac{y_1+y_2}{2}=(1+x^2)^2显然也是原微分方程的解。另一方面y+p(x)y=0y'+p(x)y=0有解y=y2y1=21+x2,y=y_2-y_1=2\sqrt{1+x^2},所以

{((1+x2)2)+p(x)(1+x2)2=q(x)(21+x2)+p(x)(21+x2)=0{p(x)=x1+x2q(x)=3x(1+x2).\begin{cases} \big((1+x^2)^2\big)'+p(x)(1+x^2)^2&=q(x)\\ \big(2\sqrt{1+x^2}\big)'+p(x)(2\sqrt{1+x^2})&=0 \end{cases}\Rightarrow\begin{cases} p(x)&=-\frac{x}{1+x^2}\\ q(x)&=3x(1+x^2) \end{cases}.

所以q(x)=3x(1+x2)q(x)=3x(1+x^2)为所求。

常系数线性微分方程

齐次线性微分方程通解

形如y+py+qy=0y''+py'+qy=0的方程。

这个方程对应有特征方程λ2+pλ+q=0,\lambda^2+p\lambda+q=0,求这个特征方程的解。根据这个解的情况(两个单根、一个二重根还是无实根)来得到通解。

对于λ1,λ2\lambda_1,\lambda_2互异的情况,通解是y=c1eλ1x+c2eλ2x.y=c_1e^{\lambda_1x}+c_2e^{\lambda_2x}.

对于λ1=λ2=λ\lambda_1=\lambda_2=\lambda的情况,通解是y=c1eλx+c2xeλx.y=c_1e^{\lambda x}+c_2xe^{\lambda x}.

对于无实根的情况依然要求出这个虚根λ±ωi\lambda\pm\omega i。通解是y=eλx(c1cosωx+c2sinωx).y=e^{\lambda x}(c_1\cos\omega x+c_2\sin\omega x).

nn阶常系数齐次线性微分方程求法与这个思路类似。

e.g.4.5 \textbf{e.g.4.5 }求微分方程y(4)2y(3)+5y=0y^{(4)}-2y^{(3)}+5y''=0的通解。

Solution \textbf{Solution }这个微分方程的特征方程λ42λ3+5λ2=0\lambda^4-2\lambda^3+5\lambda^2=0显然有解λ1=λ2=0,λ3=1+2i,λ4=12i.\lambda_1=\lambda_2=0,\lambda_3=1+2i,\lambda_4=1-2i.所以通解是y=c1e0x+c2xe0x+ex(c3cos2x+c4sin2x),y=c_1e^{0x}+c_2xe^{0x}+e^x(c_3\cos 2x+c_4\sin 2x),

y=c1+c2x+ex(c3cos2x+c4sin2x).y=c_1+c_2x+e^x(c_3\cos 2x+c_4\sin 2x).

非齐次线性微分方程通解

形如y+py+qy=f(x)y''+py'+qy=f(x)的方程。

先求对应齐次线性微分方程的通解Y;Y;之后用待定系数法求这个非齐次方程的一个特解y.y^*.

这个「待定系数法」的构造方式是根据f(x)f(x)决定的。如果f(x)=Q(x)eλx,f(x)=Q(x)e^{\lambda x},就可以构造y=xkP(x)eλxy^*=x^kP(x)e^{\lambda x}(其中P(x)P(x)应与Q(x)Q(x)同次)。根据λ\lambda是否是对应齐次方程的特征方程的解、是这个特征方程的一重根还是二重根来确定kk是0还是1还是2。

e.x.4.5 \textbf{e.x.4.5 }求微分方程y5y+6y=xe2xy''-5y'+6y=xe^{2x}的通解。

Solution \textbf{Solution }先考虑齐次微分方程y5y+6y=0y''-5y'+6y=0的通解Y.Y.显然这个齐次微分方程的特征方程λ25λ+6=0\lambda^2-5\lambda+6=0有解λ1=2,λ2=3,\lambda_1=2,\lambda_2=3,因此

Y=c1e2x+c2e3x.Y=c_1e^{2x}+c_2e^{3x}.

现在考虑这个线性非齐次微分方程的特解y.y^*.因为ee的指数2x2x2=λ12=\lambda_1是对应齐次方程的特征方程的一重根,所以不妨设y=x(ax+b)e2x,y^*=x(ax+b)e^{2x},那么显然(y)5(y)+6y=xe2x.(y^*)''-5(y^*)'+6y^*=xe^{2x}.

y=(ax2+bx)e2x(y)=e2x(2ax+b+2ax2+2bx)(y)=e2x(4ax+2a+2b+4ax2+4ax+2b+4bx),\begin{align*} y^*=(ax^2+bx)e^{2x}&\Rightarrow (y^*)'=e^{2x}(2ax+b+2ax^2+2bx)\\ &\Rightarrow (y^*)''=e^{2x}(4ax+2a+2b+4ax^2+4ax+2b+4bx), \end{align*}

因此

(4ax2+(8a+4b)x+2a+4b)5(2ax2+(2a+2b)x+b)+6(ax2+bx)=x(4a10a+6a)x2+(8a+4b10a10b+6b)x+2a+4b5b=x2ax+2ab=x.\begin{align*} &\big(4ax^2+(8a+4b)x+2a+4b\big)-5\big(2ax^2+(2a+2b)x+b\big)+6(ax^2+bx)=x\\ \Rightarrow&(4a-10a+6a)x^2+(8a+4b-10a-10b+6b)x+2a+4b-5b=x\\ \Rightarrow&-2ax+2a-b=x. \end{align*}

所以

{2a=12ab=0{a=12b=1.\begin{cases} -2a&=1\\ 2a-b&=0 \end{cases}\Rightarrow\begin{cases} a&=-\frac{1}{2}\\ b&=-1 \end{cases}.

y=(12x2x)e2x,y^*=\big(-\frac{1}{2}x^2-x\big)e^{2x},从而所求为

y=Y+y=(c112x2x)e2x+c2e3x.y=Y+y^*=\Big(c_1-\frac{1}{2}x^2-x\Big)e^{2x}+c_2e^{3x}.

如果f(x)=eλx(pl(x)cosωx+pn(x)sinωx),f(x)=e^{\lambda x}\big(p_l(x)\cos\omega x+p_n(x)\sin\omega x\big),应构造y=xkeλx(Rmax(n,l)(x)cosωx+Rmax(n,l)sinωx),y^*=x^ke^{\lambda x}\big(R_{\max(n,l)}(x)\cos\omega x+R_{\max(n,l)}\sin\omega x\big),其中Ph(x),Rj(x)P_h(x),R_j(x)分别表示关于xxhh次、jj次多项式。复数λ±iω\lambda\pm i\omega是否是齐次方程的特征方程的解、是一重根还是二重根直接决定了kk取0还是1还是2。

求特解的过程本身有一种更快的方法微分算子法;这个方法只要记D=ddx,1DD=\frac{\text{d}}{\text{d}x},\frac{1}{D}可以表示积分。那么,原线性非齐次微分方程可以化为D2y+pDy+qy=f(x),D^2y+pDy+qy=f(x),因此自然有y=1D2+pD+qf(x)=1L(D)f(x).y^*=\frac{1}{D^2+pD+q}\cdot f(x)=\frac{1}{L(D)}\cdot f(x).这时这个问题也就转化为了求一个关于DD的函数的过程。

对于f(x)=eax,f(x)=e^{ax},只要L(a)0L(a)≠0就可以将aa直接代为DD,否则可对LL关于DD求导一次,根据求导结果在D=aD=a时的取值和0的关系确定D;如果这个取值仍然是0则继续求导。

e.g.4.6 \textbf{e.g.4.6 }求微分方程y3y+2y=e3xy''-3y'+2y=e^{3x}的特解。

Solution \textbf{Solution }D=ddx.D=\frac{\text{d}}{\text{d}x}.那么原方程化为y=1D23D+2e3x.y^*=\frac{1}{D^2-3D+2}\cdot e^{3x}.D=3,D=3,y=12e3xy^*=\frac{1}{2}e^{3x}即为所求。


e.x.4.6 \textbf{e.x.4.6 }求微分方程y3y+3yy=exy'''-3y''+3y'-y=e^x的特解。

Solution \textbf{Solution }D=ddx.D=\frac{\text{d}}{\text{d}x}.那么原方程化为

y=1D33D2+3D1ex=1(D1)3ex=L(0)=013(D1)2xex=L(0)=016(D1)x2ex=L(0)=016x3ex.\begin{align*} y^*&=\frac{1}{D^3-3D^2+3D-1}\cdot e^x=\frac{1}{(D-1)^3}\cdot e^x\\ &\xlongequal{L(0)=0}\frac{1}{3(D-1)^2}\cdot xe^x\\ &\xlongequal{L'(0)=0}\frac{1}{6(D-1)}\cdot x^2e^x\\ &\xlongequal{L''(0)=0}\frac{1}{6}\cdot x^3e^x. \end{align*}

故所求为y=x3ex6.y^*=\frac{x^3e^x}{6}.

对于f(x)=cosαxf(x)=\cos\alpha xf(x)=sinαxf(x)=\sin\alpha xp=0p=0的情况,特解会是y=1D2+qf(x).y^*=\frac{1}{D^2+q}f(x).这时只要代入D2=α2D^2=-\alpha^2即可。

e.g.4.7 \textbf{e.g.4.7 }求微分方程y+y=3cos2xy''+y=3\cos 2x的特解。

Solution \textbf{Solution }D=ddx.D=\frac{\text{d}}{\text{d}x}.那么原方程特解化为y=1D2+13cos2x.y^*=\frac{1}{D^2+1}\cdot 3\cos 2x.D2=22=4,D^2=-2^2=-4,y=cos2xy^*=-\cos 2x即为所求。


e.x.4.7 \textbf{e.x.4.7 }求微分方程y+y=cosxy''+y=\cos x的特解。

Solution \textbf{Solution }D=ddx.D=\frac{\text{d}}{\text{d}x}.那么原方程特解化为y=1D2+1cosx.y^*=\frac{1}{D^2+1}\cos x.D2=12=1,D^2=-1^2=-1,此时分母为0。因此对分母求一次导,得

y=xcosx2D=1D=dxx2cosxdx=x2sinx.\begin{align*} y^*&=x\cdot\frac{\cos x}{2D}\\ &\xlongequal{\frac{1}{D}=\int \text{d}x}\frac{x}{2}\int\cos x\text{d}x\\ &=\frac{x}{2}\sin x. \end{align*}

所以所求为y=xsinx2.y^*=\frac{x\sin x}{2}.

对于f(x)=eaxpm(x),f(x)=e^{ax}p_m(x),特解会是y=1L(D)f(x)=1L(D+a)f(x).y^*=\frac{1}{L(D)}f(x)=\frac{1}{L(D+a)}f(x).

e.g.4.8 \textbf{e.g.4.8 }求微分方程y+2y+2y=x2exy''+2y'+2y=x^2e^{-x}的特解。

Solution \textbf{Solution }D=ddx.D=\frac{\text{d}}{\text{d}x}.那么原方程特解化为y=1D2+2D+2x2ex.y^*=\frac{1}{D^2+2D+2}x^2e^{-x}.DDD1D-1替代,可得

y=ex1D2+1x2=大除法ex(1D2)x2=ex(x2D2x2)=Def. of Dex(x2(x2))=ex(x22).\begin{align*} y^*&=e^{-x}\cdot\frac{1}{D^2+1}x^2\\ &\xlongequal{\text{大除法}}e^{-x}\cdot(1-D^2)x^2=e^{-x}(x^2-D^2x^2)\\ &\xlongequal{\text{Def. of }D}e^{-x}\big(x^2-(x^2)''\big)=e^{-x}(x^2-2). \end{align*}

故所求为y=ex(x22).y^*=e^{-x}(x^2-2).

变量代换求微分方程

利用变量代换的思路求微分方程。

我们本就知道Euler方程xny(n)+p1xn1y(n1)++pn1xy+pny=f(x)x^ny^{(n)}+p_1x^{n-1}y^{(n-1)}+\cdots+p_{n-1}xy'+p_ny=f(x)(其中pip_i为常数);这个式子中n=2n=2时方程即x2y+p1xy+p2y=f(x),x^2y''+p_1xy'+p_2y=f(x),这时可以用x=etx=e^t变换。

e.x.4.8 \textbf{e.x.4.8 }x2d2ydx2+4xdydx+2y=0(x>0)x^2\frac{\text{d}^2y}{\text{d}x^2}+4x\frac{\text{d}y}{\text{d}x}+2y=0(x>0)的通解。

Solution \textbf{Solution }x=et.x=e^t.dydx=etdydt,d2ydx2=dydtdtdx=(etdydt+etd2ydt2)et.\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=e^{-t}\frac{\text{d}y}{\text{d}t},\frac{\text{d}^2y}{\text{d}x^2}=\frac{\text{d}y'}{\text{d}t}\cdot\frac{\text{d}t}{\text{d}x}=(-e^{-t}\frac{\text{d}y}{\text{d}t}+e^{-t}\frac{\text{d}^2y}{\text{d}t^2})e^{-t}.因此原方程化为

e2t(e2tdydt+e2td2ydt2)+4etetdydt+2y=0.e^{2t}(-e^{-2t}\frac{\text{d}y}{\text{d}t}+e^{-2t}\frac{\text{d}^2y}{\text{d}t^2})+4e^te^{-t}\frac{\text{d}y}{\text{d}t}+2y=0.

因此d2ydt2+3dydt+2y=0.\frac{\text{d}^2y}{\text{d}t^2}+3\frac{\text{d}y}{\text{d}t}+2y=0.这个微分方程的通解是y=c1et+c2e2t,y=c_1e^{-t}+c_2e^{-2t},因此所求为y=c1x+c2x2.y=\frac{c_1}{x}+\frac{c_2}{x^2}.

微分方程应用

微分方程经常和定积分与偏导联合应用。有时,其还会与无穷级数联系。

e.g.4.9 \textbf{e.g.4.9 }求满足0xxf(xt)dt=x+0xf(t)dt\int_0^xxf(x-t)\text{d}t=x+\int_0^xf(t)\text{d}t的可导函数f(x).f(x).

Solution \textbf{Solution }u=xt.u=x-t.那么左式=xx0f(u)du=x0xf(u)du.=x\int_x^0-f(u)\text{d}u=x\int_0^xf(u)\text{d}u.因此原等式也就化为x0xf(u)du=x+0xf(t)dt;x\int_0^xf(u)\text{d}u=x+\int_0^xf(t)\text{d}t;对等式两边求导,可得

0xf(u)du+xf(x)=1+f(x).\int_0^xf(u)\text{d}u+xf(x)=1+f(x).

对这个等式取x=0,x=0,可以得到f(0)=1.f(0)=-1.随后对这个等式再一次求导,可得

2f(x)+xf(x)=f(x),2f(x)+xf'(x)=f'(x),

也就是(x1)f(x)+2f(x)=0.(x-1)f'(x)+2f(x)=0.解这个微分方程可以得到f(x)=C(1x)2;f(x)=\frac{C}{(1-x)^2};代回f(0)=1,f(0)=-1,C=1,C=-1,因此所求为

f(x)=1(1x)2.f(x)=-\frac{1}{(1-x)^2}.


e.x.4.9 \textbf{e.x.4.9 }函数f(x),g(x)f(x),g(x)f(x)=g(x),g(x)=2exf(x),f(0)=0,g(0)=2,f'(x)=g(x),g'(x)=2e^x-f(x),f(0)=0,g(0)=2,0πg(x)1+xf(x)(1+x)2dx.\int_0^\pi\frac{g(x)}{1+x}-\frac{f(x)}{(1+x)^2}\text{d}x.

Solution \textbf{Solution }显然

O.F.=0πf(x)1+xf(x)(1+x)2dx=0π(1+x)f(x)f(x)(1+x)2dx=0π(f(x)1+x)dx=f(x)1+x0π,\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_0^\pi\frac{f'(x)}{1+x}-\frac{f(x)}{(1+x)^2}\text{d}x=\int_0^\pi\frac{(1+x)f'(x)-f(x)}{(1+x)^2}\text{d}x\\ &=\int_0^\pi\Big(\frac{f(x)}{1+x}\Big)'\text{d}x=\frac{f(x)}{1+x}\Big|_0^\pi, \end{align*}

因此只要求f(x),f(x),即可得到所求。而g(x)=2exf(x)f(x)=2exf(x),g'(x)=2e^x-f(x)\Rightarrow f''(x)=2e^x-f(x),所以解这个微分方程。

y=f(x).y=f(x).那么待求微分方程可化为y+y=2ex;y''+y=2e^x;显然微分方程y+y=0y''+y=0的通解是Y=c1sinx+c2cosx;Y=c_1\sin x+c_2\cos x;再根据微分算子法可得原微分方程的特解y=ex,y^*=e^x,因此原微分方程的通解是f(x)=y=c1sinx+c2cosx+ex.f(x)=y=c_1\sin x+c_2\cos x+e^x.代入f(0)=0,f(0)=g(0)=2f(0)=0,f'(0)=g(0)=2可得

{c2+1=0c1+1=2{c1=1c2=1\begin{cases} c_2+1=0\\ c_1+1=2 \end{cases}\Rightarrow\begin{cases} c_1&=1\\ c_2&=-1 \end{cases}

因此f(x)=sinxcosx+exf(x)=\sin x-\cos x+e^x.故

O.F.=sinxcosx+ex1+x0π=eπ+11+π0=eπ+1π+1.\begin{align*} \text{O.F.}&=\frac{\sin x-\cos x+e^x}{1+x}\Big|_0^\pi\\ &=\frac{e^\pi+1}{1+\pi}-0=\frac{e^\pi+1}{\pi+1}. \end{align*}

微分方程的另一个应用是讨论函数的周期和有界性相关问题。

多元微分

二元函数

显而易见,z=f(x,y)z=f(x,y)就是二元函数。根据这个表达式也就可以得知,二元函数的几何本质就是一个曲面。

如果f(x,y)f(x,y)在点x0,y0x_0,y_0的去心邻域内有定义,且ε>0,δ>0,0<(xx0)2+(yy0)2<δ,s.t. f(x,y)A<ε,\forall\varepsilon>0,\exists\delta>0,0<\sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}<\delta,\text{s.t. }|f(x,y)-A|<\varepsilon,lim(x,y)(x0,y0)f(x,y)=A.\lim_{(x,y)\rightarrow(x_0,y_0)}f(x,y)=A.形如此的二重极限与形如limxx0limyy0f(x,y)\lim_{x\rightarrow x_0}\lim_{y\rightarrow y_0}f(x,y)的二次极限无关

二元函数的连续和有界性定义和一元函数类似。对于偏导数,只要将没有被求偏导的变量视为常量即可。

dz=δfδxdx+δfδydy\text{d}z=\frac{\delta f}{\delta x}\text{d}x+\frac{\delta f}{\delta y}\text{d}yz=f(x,y)z=f(x,y)的全微分。根据这个定义,可以得到二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)(x0,y0)(x_0,y_0)可微的充分条件是

lim(Δx,Δy)(0,0)f(x0+Δx,y0+Δy)f(x0,y0)fxΔxfyΔy(Δx)2+(Δy)2=0\lim_{(\Delta x,\Delta y)\rightarrow (0,0)}\frac{f(x_0+\Delta x,y_0+\Delta y)-f(x_0,y_0)-\frac{\partial f}{\partial x}\Delta x-\frac{\partial f}{\partial y}\Delta y}{\sqrt{(\Delta x)^2+(\Delta y)^2}}=0

或者

lim(x,y)(x0,y0)f(x,y)f(x0,y0)fx(xx0)fy(yy0)(xx0)2+(yy0)2=0.\lim_{(x,y)\rightarrow (x_0,y_0)}\frac{f(x,y)-f(x_0,y_0)-\frac{\partial f}{\partial x}(x-x_0)-\frac{\partial f}{\partial y}(y-y_0)}{\sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}}=0.

e.g.5.1 \textbf{e.g.5.1 }二元函数f(x,y)f(x,y)在点(0,0)(0,0)处可微的一个充分条件是( )。

A. lim(x,y)(0,0)(f(x,y)f(0,0))=0\lim_{(x,y)\rightarrow(0,0)}\big(f(x,y)-f(0,0)\big)=0

B. limx0f(x,0)f(0,0)x=0\lim_{x\rightarrow 0}\frac{f(x,0)-f(0,0)}{x}=0limy0f(0,y)f(0,0)y=0\lim_{y\rightarrow 0}\frac{f(0,y)-f(0,0)}{y}=0

C. lim(x,y)(0,0)f(x,y)f(0,0)x2+y2=0\lim_{(x,y)\rightarrow(0,0)}\frac{f(x,y)-f(0,0)}{\sqrt{x^2+y^2}}=0

D. limx0(fx(x,0)fx(0,0))=0\lim_{x\rightarrow 0}\big(f'_x(x,0)-f'_x(0,0)\big)=0limy0(fy(0,y)fy(0,0))=0\lim_{y\rightarrow 0}\big(f'_y(0,y)-f'y(0,0)\big)=0

Choice \textbf{Choice }C.

事实上,上方例题5.1中的C选项也可以理解成“式f(x,y)x2+y2\frac{f(x,y)}{\sqrt{x^2+y^2}}的极限存在”。

e.x.5.1 \textbf{e.x.5.1 }若在点(0,1)(0,1)处连续的二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)lim(x,y)(0,1)f(x,y)2x+y2x2+(y1)2=0,\lim_{(x,y)\rightarrow(0,1)}\frac{f(x,y)-2x+y-2}{\sqrt{x^2+(y-1)^2}}=0,dz(0,1).\text{d}z\big|_{(0,1)}.

Solution \textbf{Solution }由题所给极限可知f(0,1)2×0+12=0,f(0,1)-2\times 0+1-2=0,因此f(0,1)=1.f(0,1)=1.故题中极限式也就可以化为

lim(x,y)(0,1)(f(x,y)f(0,1))2(x0)(1(y1))x2+(y1)2=0.\lim_{(x,y)\rightarrow(0,1)}\frac{\big(f(x,y)-f(0,1)\big)-2(x-0)-\big(-1(y-1)\big)}{\sqrt{x^2+(y-1)^2}}=0.

因此根据全微分存在的条件公式也就知道zx=2,zy=1.\frac{\partial z}{\partial x}=2,\frac{\partial z}{\partial y}=-1.因此根据全微分定义得所求为

dz(0,1)=2dxdy.\text{d}z\big|_{(0,1)}=2\text{d}x-\text{d}y.

显然,一直利用定义在先求偏导数之后代入点的坐标值得到全微分的方法计算量太大了。可以尝试直接利用fx(x0,y0)=ddxf(x,y0)x=x0,fy(x0,y0)=ddyf(x0,y)y=y0f'_x(x_0,y_0)=\frac{\text{d}}{\text{d}x}f(x,y_0)\big|_{x=x_0},f'_y(x_0,y_0)=\frac{\text{d}}{\text{d}y}f(x_0,y)\big|_{y=y_0}快速地得到函数在某个点对应的偏微分,也可以利用偏微分的定义求某个极限。

e.g.5.2 \textbf{e.g.5.2 }f(x,y)=x2(y3)+(x1)arctanxy,f(x,y)=x^2(y-3)+(x-1)\arctan\sqrt{\frac{x}{y}},fx(1,3),fy(1,3)f'_x(1,3),f'_y(1,3)f(1,3).f'(1,3).

Solution \textbf{Solution }显然我们能知道

fx(1,3)=df(x,3)dxx=1=((x1)arctanx3)x=1=limx1(x1)arctanx3f(1,3)x1=arctan13=π6,fy(1,3)=df(1,y)dyy=3=(y3)y=3=1,\begin{align*} f'_x(1,3)&=\frac{\text{d}f(x,3)}{\text{d}x}\Big|_{x=1}\\ &=\Bigg((x-1)\arctan\sqrt{\frac{x}{3}}\Bigg)'\Bigg|_{x=1}=\lim_{x\rightarrow 1}\frac{(x-1)\arctan\sqrt{\frac{x}{3}}-f(1,3)}{x-1}\\ &=\arctan\sqrt{\frac{1}{3}}=\frac{\pi}{6},\\ f'_y(1,3)&=\frac{\text{d}f(1,y)}{\text{d}y}\Big|_{y=3}\\ &=(y-3)'\big|_{y=3}=1,\\ \end{align*}

因此据全微分定义得f(1,3)=π6dx+dy.f'(1,3)=\frac{\pi}{6}\text{d}x+\text{d}y.

在上方例5.2中,并没有先求偏导的函数表达式,而是先将求偏导时不使用的变量代入数值,使求偏导的过程简化为求一元函数导数,大大提升计算速度。

e.x.5.2 \textbf{e.x.5.2 }求函数f(x,y,z)=xyzf(x,y,z)=\sqrt[z]{\frac{x}{y}}在点(1,1,1)(1,1,1)处的导数df(1,1,1).\text{d}f(1,1,1).

Solution \textbf{Solution }显然

fx(1,1,1)=f(x,1,1)x=1=xx=1=1,fy(1,1,1)=f(1,y,1)y=1=(1y)y=1=1,fz(1,1,1)=f(1,1,z)z=1=(1z)z=1=0,\begin{align*} f'_x(1,1,1)&=f'(x,1,1)\big|_{x=1}=x'\big|_{x=1}=1,\\ f'_y(1,1,1)&=f'(1,y,1)\big|_{y=1}=\Big(\frac{1}{y}\Big)'\Big|_{y=1}=-1,\\ f'_z(1,1,1)&=f'(1,1,z)\big|_{z=1}=\big(\sqrt[z]{1}\big)'\big|_{z=1}=0, \end{align*}

因此所求为df(1,1,1)=dxdy.\text{d}f(1,1,1)=\text{d}x-\text{d}y.

对复合有函数u(x,y)u(x,y)v(x,y)v(x,y)z=f(u,v),z=f(u,v),{zx=zuux+zvvxzy=zuuy+zvvy.\begin{cases}\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial z}{\partial u}\cdot\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial z}{\partial v}\cdot\frac{\partial v}{\partial x}\\\frac{\partial z}{\partial y}=\frac{\partial z}{\partial u}\cdot\frac{\partial u}{\partial y}+\frac{\partial z}{\partial v}\cdot\frac{\partial v}{\partial y}\end{cases}.

对函数u=f(x,y,z)u=f(x,y,z)(其中z=z(x,y)z=z(x,y)),有{ux=fx+fzzxuy=fy+fzzy.\begin{cases}\frac{\partial u}{\partial x}=f'_x+f'_z\cdot\frac{\partial z}{\partial x}\\\frac{\partial u}{\partial y}=f'_y+f'_z\cdot\frac{\partial z}{\partial y}\end{cases}.

对函数u=f(x,y,z)u=f(x,y,z)(其中y=y(x),z=z(x)y=y(x),z=z(x)),有dudx=fx+fyy(x)+fzz(x).\frac{\text{d}u}{\text{d}x}=f'_x+f'_y\cdot y'(x)+f'_z\cdot z'(x).

对复合有函数u(x,y,z)u(x,y,z)v=v(x,y,z)v=v(x,y,z)w=f(u,v),w=f(u,v),{wx=fuux+fvvxwy=fuuy+fvvywz=fuuz+fvvz.\begin{cases}\frac{\partial w}{\partial x}=f'_u\frac{\partial u}{\partial x}+f'_v\frac{\partial v}{\partial x}\\\frac{\partial w}{\partial y}=f'_u\frac{\partial u}{\partial y}+f'_v\frac{\partial v}{\partial y}\\\frac{\partial w}{\partial z}=f'_u\frac{\partial u}{\partial z}+f'_v\frac{\partial v}{\partial z}\end{cases}.

高阶偏导数本质是对一个偏导再求若干次偏导。

e.g.5.3 \textbf{e.g.5.3 }z=f(exsiny,x2+y2)z=f(e^x\sin y,x^2+y^2)具有二阶连续偏导数,求2zxy.\frac{\partial^2 z}{\partial x\partial y}.

Solution \textbf{Solution }u(x,y)=exsiny,v(x,y)=x2+y2,u(x,y)=e^x\sin y, v(x,y)=x^2+y^2,那么

zx=zuux+zvvx=f1(exsiny)+f2(2x)\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial z}{\partial u}\cdot\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial z}{\partial v}\cdot\frac{\partial v}{\partial x}=f'_1\cdot(e^x\sin y)+f'_2\cdot(2x)

因此

2zxy=yzx=y(sinyf1ex+2xf2)=(cosyexf1+sinyex(f11excosy+f122y))+(2x(f21excosy+f222y)).\begin{align*} \frac{\partial^2z}{\partial x\partial y}&=\frac{\partial}{\partial y}\cdot\frac{\partial z}{\partial x}=\frac{\partial}{\partial y}(\sin yf'_1e^x+2xf'_2)\\ &=\big(\cos ye^xf'_1+\sin ye^x(f''_{11}e^x\cos y+f''_{12}2y)\big)+\big(2x(f''_{21}e^x\cos y+f''_{22}2y)\big).\\ \end{align*}


e.x.5.3 \textbf{e.x.5.3 }z=f(x,y)z=f(x,y)在(1,1)可微,且f(1,1)=1,fx(1,1)=2,fy(1,1)=3,φ(x)=f(x,f(x,f(x,x))),f(1,1)=1,\frac{\partial f}{\partial x}\big|_{(1,1)}=2,\frac{\partial f}{\partial y}\big|_{(1,1)}=3,\varphi(x)=f\Big(x,f\big(x,f(x,x)\big)\Big),ddxφ3(x)x=1.\frac{\text{d}}{\text{d}x}\varphi^3(x)\big|_{x=1}.

Solution \textbf{Solution }由题知道

φ(x)=f11+f2(f11+f2(f11+f21))=f1+f2(f1+f2(f1+f2)).\begin{align*} \varphi'(x)&=f'_1\cdot 1+f'_2\cdot\big(f'_1\cdot 1+f'_2\cdot(f'_1\cdot 1+f'_2\cdot 1)\big)\\ &=f'_1+f'_2\big(f'_1+f'_2(f'_1+f'_2)\big). \end{align*}

x=1x=1f1=2,f2=3f'_1=2,f'_2=3,所以代入得φ(x)x=1=2+3×(2+3×(2+3))=53.\varphi'(x)\big|{x=1}=2+3\times\big(2+3\times(2+3)\big)=53.另一方面,f(1,1)=1φ(1)=1,f(1,1)=1\Rightarrow \varphi(1)=1,

O.F.=3φ2(x)φ(x)=3×12×53=159.\text{O.F.}=3\varphi^2(x)\varphi'(x)=3\times 1^2\times 53=159.

有时偏导会与微分方程共同考核。考虑下面的练习5.4。

e.x.5.4 \textbf{e.x.5.4 }设二阶可导的函数f(u)f(u)z=f(excosy)z=f(e^x\cos y)满足2zx2+2zy2=(4z+excosy)e2x,\frac{\partial^2z}{\partial x^2}+\frac{\partial^2z}{\partial y^2}=(4z+e^x\cos y)e^{2x},f(0)=f(0)=0,f(0)=f'(0)=0,f(u)f(u)表达式。

Solution \textbf{Solution }显然zx=f(excosy)excosy2zx2=f(excosy)e2xcos2y+f(excosy)excosy,zy=f(excosy)exsiny2zy2=f(excosy)e2xsin2yf(excosy)excosy.\frac{\partial z}{\partial x}=f'(e^x\cos y)e^x\cos y\Rightarrow\frac{\partial^2z}{\partial x^2}=f''(e^x\cos y)e^{2x}\cos^2y+f'(e^x\cos y)e^x\cos y,\frac{\partial z}{\partial y}=-f'(e^x\cos y)e^x\sin y\Rightarrow\frac{\partial^2z}{\partial y^2}=f''(e^x\cos y)e^{2x}\sin^2y-f'(e^x\cos y)e^x\cos y.因此原方程可化为

f(excosy)e2xcos2y+f(excosy)excosy+f(excosy)e2xsin2yf(excosy)excosy=(4z+excosy)e2x,f''(e^x\cos y)e^{2x}\cos^2y+f'(e^x\cos y)e^x\cos y+f''(e^x\cos y)e^{2x}\sin^2y-f'(e^x\cos y)e^x\cos y=(4z+e^x\cos y)e^{2x},

f(excosy)e2x(cos2y+sin2y)=(4z+excosy)e2x,f''(e^x\cos y)e^{2x}(\cos^2y+\sin^2y)=(4z+e^x\cos y)e^{2x},

因此f(excosy)=4z+excosy.f''(e^x\cos y)=4z+e^x\cos y.excosye^x\cos y替换为自变量u,u,则这个式子又能化为f(u)4f(u)=u.f''(u)-4f(u)=u.故只要解这个微分方程,即可得到所求。

解这个微分方程的特征方程λ24=0\lambda^2-4=0λ1=2,λ2=2.\lambda_1=2,\lambda_2=-2.故可得齐次微分方程f(u)4f(u)=0f''(u)-4f(u)=0的通解为φ=c1e2u+c2e2u.\varphi=c_1e^{2u}+c_2e^{-2u}.现在再考虑待求线性非齐次微分方程的特解f(u);f^*(u);可设f(u)=au+b,f^*(u)=au+b,

04(au+b)=u{a=14b=0.0-4(au+b)=u\Rightarrow\begin{cases}a=-\frac{1}{4}\\b=0\end{cases}.

所以f(u)=14u.f^*(u)=-\frac{1}{4}u.因此f(u)=φ+f(u)=c1e2u+c2e2u14u,f(u)=\varphi+f^*(u)=c_1e^{2u}+c_2e^{-2u}-\frac{1}{4}u,进而f(u)=2c1e2u2c2e2u14.f'(u)=2c_1e^{2u}-2c_2e^{-2u}-\frac{1}{4}.代入f(0)=f(0)=0,f(0)=f'(0)=0,

{c1+c2=02c12c214=0.{c1=116c2=116.\begin{cases} c_1+c_2&=&0\\ 2c_1-2c_2-\frac{1}{4}&=&0 \end{cases}.\Rightarrow\begin{cases} c_1&=\frac{1}{16}\\ c_2&=-\frac{1}{16} \end{cases}.

故所求为

f(u)=116(e2ue2u4u).f(u)=\frac{1}{16}(e^{2u}-e^{-2u}-4u).

多元函数隐函数

我们本就知道一元函数的隐函数存在定理。如果在点P(x0,y0)(x_0,y_0)的某个邻域内有定义的函数F(x,y)F(x,y)F(x0,y0)=0,FxF(x_0,y_0)=0,F'_xFyF'_y连续且Fy(x0,y0)0,F'_y(x_0,y_0)≠0,那么F(x,y)F(x,y)在点P附近有唯一确定的一元隐函数y=f(x)y=f(x)dydx=FxFy;\frac{\text{d}y}{\text{d}x}=-\frac{F'_x}{F'_y};对于多元函数F(x,y,z)F(x,y,z)道理也类似。如果这个多元函数在点R(x0,y0,z0)(x_0,y_0,z_0)的某一邻域内有连续偏导且F(x0,y0,z0)=0,Fz(x0,y0,z0)0,F(x_0,y_0,z_0)=0,F'_z(x_0,y_0,z_0)≠0,那么方程F(x,y,z)=0F(x,y,z)=0在点R的某一邻域内唯一确定一个连续且可偏导的函数z=f(x,y),z=f(x,y),z0=f(x0,y0).z_0=f(x_0,y_0).

多元函数的隐函数存在定理实际上暗含玄机。“Fz0F'_z≠0可以唯一确定隐函数z=f(x,y)z=f(x,y)”意味着当Fx0F'_x≠0时同样也能唯一确定隐函数x=f(y,z);Fy0x=f(y,z);F'_y≠0时也同理。

e.g.5.4 \textbf{e.g.5.4 }(2005)设有三元方程xyzlny+exz=1.xy-z\ln y+e^{xz}=1.那么根据隐函数存在定理可以知道,存在点(0,1,1)(0,1,1)的一个邻域,使该方程( )。

A. 在这个邻域内只能确定一个具有连续偏导数的隐函数z=z(x,y)z=z(x,y)

B. 可确定两个具有连续偏导数的隐函数y=y(x,z)y=y(x,z)z=z(x,y)z=z(x,y)

C. 可确定两个具有连续偏导数的隐函数x=x(y,z)x=x(y,z)z=z(x,y)z=z(x,y)

D. 可确定两个具有连续偏导数的隐函数x=x(y,z)x=x(y,z)y=y(x,z)y=y(x,z)

Analyses \textbf{Analyses }构造函数F(x)=xyzlny+exz1.F(x)=xy-z\ln y+e^{xz}-1.那么分别对x,y,zx,y,zFF的偏导,可得

Fx=y+exzz,Fy=xzy,Fz=lny+exzx,\begin{align*} \frac{\partial F}{\partial x}&=y+e^{xz}\cdot z,\\ \frac{\partial F}{\partial y}&=x-\frac{z}{y},\\ \frac{\partial F}{\partial z}&=-\ln y+e^{xz}\cdot x, \end{align*}

再代入点(0,1,1)(0,1,1)可得F(x,y,z)=2dxdy.F'(x,y,z)=2\text{d}x-\text{d}y.换言之,三个偏导有且仅有Fx\frac{\partial F}{\partial x}Fy\frac{\partial F}{\partial y}在这个点处不为0,所以这个方程可以确定的就是且仅是隐函数xxy.y.
Choice \textbf{Choice }D.

多元函数的隐函数求导方法与一元函数隐函数类似。对F(x,y,z)F(x,y,z)我们显然可以得到zx=FxFz,zy=FyFz;\frac{\partial z}{\partial x}=-\frac{F'_x}{F'_z},\frac{\partial z}{\partial y}=-\frac{F'_y}{F'_z};这个等式也等价于Fx+Fzzx=0,Fy+Fzzy=0.F'_x+F'_z\frac{\partial z}{\partial x}=0,F'_y+F'_z\frac{\partial z}{\partial y}=0.利用Fxdx+Fydy+Fzdz=0F'_x\text{d}x+F'_y\text{d}y+F'_z\text{d}z=0也可求导。

e.g.5.5 \textbf{e.g.5.5 }若方程ex+2y+3z+xyz=1e^{x+2y+3z}+xyz=1确定函数z=z(x,y),z=z(x,y),dz(0,0).\text{d}z\big|_{(0,0)}.

Solution \textbf{Solution }对等式两边分别求各种偏导,可以得到

ex+2y+3zd(x+2y+3z)+yzdx+xzdy+xydz=0,e^{x+2y+3z}\text{d}(x+2y+3z)+yz\text{d}x+xz\text{d}y+xy\text{d}z=0,

ex+2y+3zdx+ex+2y+3zd2y+ex+2y+3zd3z+yzdx+xzdy+xydz=0e^{x+2y+3z}\text{d}x+e^{x+2y+3z}\text{d}2y+e^{x+2y+3z}\text{d}3z+yz\text{d}x+xz\text{d}y+xy\text{d}z=0

而将{x=0y=0\begin{cases}x&=0\\y&=0\end{cases}代入原方程又可得z=0,z=0,因此代入刚刚得到的等式可得在(0,0)(0,0)

dx+2dy+3dz=0.\text{d}x+2\text{d}y+3\text{d}z=0.

因此所求为dz(0,0)=13dx23dy.\text{d}z\big|_{(0,0)}=-\frac{1}{3}\text{d}x-\frac{2}{3}\text{d}y.


e.x.5.5 \textbf{e.x.5.5 }若方程ez+xyz+x+cosx=2e^z+xyz+x+\cos x=2确定函数z=z(x,y),z=z(x,y),dz(0,1).\text{d}z\big|_{(0,1)}.

Solution \textbf{Solution }对等式两边分别求各种偏导,可以得到

ezdz+yzdx+xzdy+xydz+dxsinxdx=0.e^z\text{d}z+yz\text{d}x+xz\text{d}y+xy\text{d}z+\text{d}x-\sin x\text{d}x=0.

(yz+1sinx)dx+(xz)dy+(ez+xy)dz=0.(yz+1-\sin x)\text{d}x+(xz)\text{d}y+(e^z+xy)\text{d}z=0.

而将{x=0y=1\begin{cases}x&=0\\y&=1\end{cases}代入原方程又可得z=0,z=0,因此代入刚刚得到的等式可得在(0,1)(0,1)

dx+dz=0.\text{d}x+\text{d}z=0.

因此所求为dz(0,1)=dx.\text{d}z\big|_{(0,1)}=-\text{d}x.

二重积分

D(x,y)dxdy\iint_D(x,y)\text{d}x\text{d}yf(x,y)f(x,y)DD的二重积分。

二重积分的几何意义是以区域DD为底、以定义在DD上的一个非负二元连续函数ff对应曲面为顶的曲顶柱体体积。类比定积分的定义,当且仅当DD是边长为1的正方形时,可以根据此几何意义将二重积分表示为极限

Df(x,y)dxdy=limni=1nj=1n1n2f(in,jn).\iint_Df(x,y)\text{d}x\text{d}y=\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\frac{1}{n^2}f\Big(\frac{i}{n},\frac{j}{n}\Big).

e.g.6.1 limni=1nj=1nn(n+i)(n2+j2)=\textbf{e.g.6.1 }\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\frac{n}{(n+i)(n^2+j^2)}=____.

A. 01dx0x1(1+x)(1+y2)dy\int_0^1\text{d}x\int_0^x\frac{1}{(1+x)(1+y^2)}\text{d}y

B. 01dx0x1(1+x)(1+y)dy\int_0^1\text{d}x\int_0^x\frac{1}{(1+x)(1+y)}\text{d}y

C. 01dx011(1+x)(1+y)dy\int_0^1\text{d}x\int_0^1\frac{1}{(1+x)(1+y)}\text{d}y

D. 01dx011(1+x)(1+y2)dy\int_0^1\text{d}x\int_0^1\frac{1}{(1+x)(1+y^2)}\text{d}y

Analyses \textbf{Analyses }

O.F.=limni=1nj=1n1n2n3(n+i)(n2+j2)=limni=1nj=1n1n21n+inn2+j2n2=limni=1nj=1n1n21(1+in)(1+(jn)2)=D1(1+x)(1+y2)dxdy.\begin{align*} \text{O.F.}&=\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\frac{1}{n^2}\frac{n^3}{(n+i)(n^2+j^2)}=\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\frac{1}{n^2}\frac{1}{\frac{n+i}{n}\cdot\frac{n^2+j^2}{n^2}}\\ &=\lim_{n\rightarrow\infty}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\frac{1}{n^2}\frac{1}{(1+\frac{i}{n})\Big(1+\big(\frac{j}{n}\big)^2\Big)}=\iint_D\frac{1}{(1+x)(1+y^2)}\text{d}x\text{d}y. \end{align*}

而根据极限式和二重积分式互相转写的条件,可知DD是边长为1的正方形,因此O.F.=01dx0x1(1+x)(1+y2)dy\text{O.F.}=\int_0^1\text{d}x\int_0^x\frac{1}{(1+x)(1+y^2)}\text{d}y.
Choice \textbf{Choice }A.

二重积分性质

与定积分性质类似。特别地,若在DD上可积的二元函数f(x,y)f(x,y)g(x,y)g(x,y)DD上有f(x,y)g(x,y)f(x,y)\leq g(x,y),则Df(x,y)dxdyDg(x,y)dxdy.\iint_Df(x,y)\text{d}x\text{d}y\leq\iint_Dg(x,y)\text{d}x\text{d}y.

(二重积分中值定理)若二元函数f(x,y)f(x,y)为面积为δ\delta的有界闭区域DD上的连续函数,那么(ξ,η)D, s.t. Df(x,y)dxdy=f(ξ,η)δ.\exists(\xi,\eta)\in D,\text{ s.t. }\iint_Df(x,y)\text{d}x\text{d}y=f(\xi,\eta)\delta.

二重积分计算方法

直角坐标系下二重积分的计算方法

考虑先对xx积分和先对yy积分两种方法。显然f(x,y)f(x,y)在直角坐标系是一个横坐标范围在[a,b][a,b]、纵坐标范围在[c,d][c,d]的图形;分别作垂直于坐标轴的直线x=a,x=b,x=a,x=b,那么ff的图线会被分为上半(可记为φ1(x)\varphi_1(x))和下半(可记为φ2(x)\varphi_2(x))两个部分。那么二重积分就可以化为

Df(x,y)(dy=abdxφ1(x)φ2(x)f(x,y)dy)dx.\iint_Df(x,y)\Big(\text{d}y=\int_a^b\text{d}x\int_{\varphi_1(x)}^{\varphi_2(x)}f(x,y)\text{d}y\Big)\text{d}x.

类似地,若作直线y=c,y=dy=c,y=d将曲线分为左(ψ1(y)\psi_1(y))右(ψ2(y)\psi_2(y))两半,那么

Df(x,y)(dxdy=cddyψ1(y)ψ2(y)f(x,y)dx)dy.\iint_Df(x,y)\Big(\text{d}x\text{d}y=\int_c^d\text{d}y\int_{\psi_1(y)}^{\psi_2(y)}f(x,y)\text{d}x\Big)\text{d}y.

在这种计算方法中,每层积分的下限应该小于上限。一般而言,内层积分的上下限都应该关于外层积分的变量(或者是常数),而外层积分的上下限一定是常数。对于先积xx还是先积yy,可以考虑下面几个要素:

  1. 如果这个函数关于某个变量的原函数不是初等函数的被积函数,需要改变积分次序,先对另一个变量积分,从而让内层积分更容易被求出。

    1. 观察函数f(x,y)=eyx.f(x,y)=e^{\frac{y}{x}}.一望而知这个函数很难先对xx求积分,因此先对yy求积分。
    2. 观察函数f(x,y)=g(x)ey2.f(x,y)=g(x)e^{y^2}.这个函数很难看出关于yy的积分,所以应先对xx求积分。
    3. 观察函数f(x,y)=x1x2+y2.f(x,y)=x\sqrt{1-x^2+y^2}.这个函数应先对xx求积分。
  2. 若积分区域用平行于xx轴的直线穿过区域D,D,则这个函数与DD的边界曲线最多有两个交点。因此,应先对xx积分。类似地,若积分区域用平行于yy轴的直线穿过区域DD,那么应先对yy积分。

e.g.6.2 \textbf{e.g.6.2 }Dx1x2+y2dxdy,\iint_Dx\sqrt{1-x^2+y^2}\text{d}x\text{d}y,其中DDy=x,x=1,y=1y=x,x=1,y=-1所围平面区域。

Solution \textbf{Solution }

O.F.=11(y1x1x2+y2dx)dy=11((12)x=yx=11x2+y2d(1x2+y2))dy=11(13(1x2+y2)32x=1x=y)dy=11(13(1(y2)32))dy=11(13(1y3))dy=2×((13y112y4)01)=12.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_{-1}^1\Big(\int_y^1x\sqrt{1-x^2+y^2}\text{d}x\Big)\text{d}y\\ &=\int_{-1}^1\Bigg(\Big(-\frac{1}{2}\Big)\int_{x=y}^{x=1}\sqrt{1-x^2+y^2}\text{d}(1-x^2+y^2)\Bigg)\text{d}y\\ &=\int_{-1}^1\Bigg(\frac{1}{3}(1-x^2+y^2)^\frac{3}{2}\bigg|_{x=1}^{x=y}\Bigg)\text{d}y=\int_{-1}^1\Bigg(\frac{1}{3}\Big(1-(y^2)^\frac{3}{2}\Big)\Bigg)\text{d}y\\ &=\int_{-1}^1\Big(\frac{1}{3}(1-|y|^3)\Big)\text{d}y=2\times\Bigg(\Big(\frac{1}{3}y-\frac{1}{12}y^4\Big)\Big|_0^1\Bigg)\\ &=\frac{1}{2}. \end{align*}

极坐标系下二重积分的计算方法

我们本就知道极坐标系中原本的直角坐标(x,y)(x,y){x=rcosθy=rsinθdxdy=rdrdθ,\begin{cases}x=r\cos\theta\\y=r\sin\theta\\\text{d}x\text{d}y=r\text{d}r\text{d}\theta\end{cases},因此对可化为平面区域{(r,θ)r1rr2,θ1θθ2}\{(r,\theta)|r_1\leq r\leq r_2,\theta_1\leq\theta\leq\theta_2\}D,D,

DxOyf(x,y)dxdy=DrOθf(rcosθ,rsinθ)rdrdθ=θ1θ2dθr1(θ)r2(θ)f(rcosθ,rsinθ)rdr.\iint_{D_{xOy}}f(x,y)\text{d}x\text{d}y=\iint_{D_{rO\theta}}f(r\cos\theta,r\sin\theta)r\text{d}r\text{d}\theta=\int_{\theta_1}^{\theta_2}\text{d}\theta\int_{r_1(\theta)}^{r_2(\theta)}f(r\cos\theta,r\sin\theta)r\text{d}r.

e.g.6.3 \textbf{e.g.6.3 }已知平面区域D={(r,θ)2r2(1+cosθ),π2θπ2},D=\big\{(r,\theta)|2\leq r\leq 2(1+\cos\theta),-\frac{\pi}{2}\leq\theta\leq\frac{\pi}{2}\big\},Dxdxdy.\iint_Dx\text{d}x\text{d}y.

Solution \textbf{Solution }

O.F.=π2π2dθ22(1+cosθ)rcosθrdr=π2π2(13r3cosθ)r=2r=2(1+cosθ)dθ=83π2π2((1+cosθ)31)cosθdθ=83π2π2(cos3θ+3cos2θ+3cosθ)cosθdθ=1630π2(cos4θ+3cos3θ+3cos2θ)dθ=163(34×12×π2+3×23×1+3×12×π2)=323+5π.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_{-\frac{\pi}{2}}^\frac{\pi}{2}\text{d}\theta\int_2^{2(1+\cos\theta)}r\cos\theta r\text{d}r\\ &=\int_{-\frac{\pi}{2}}^\frac{\pi}{2}\Big(\frac{1}{3}r^3\cos\theta\Big)\Big|_{r=2}^{r=2(1+\cos\theta)}\text{d}\theta=\frac{8}{3}\int_{-\frac{\pi}{2}}^\frac{\pi}{2}\big((1+\cos\theta)^3-1\big)\cos\theta\text{d}\theta\\ &=\frac{8}{3}\int_{-\frac{\pi}{2}}^{\frac{\pi}{2}}(\cos^3\theta+3\cos^2\theta+3\cos\theta)\cos\theta\text{d}\theta=\frac{16}{3}\int_0^\frac{\pi}{2}(\cos^4\theta+3\cos^3\theta+3\cos^2\theta)\text{d}\theta\\ &=\frac{16}{3}\Big(\frac{3}{4}\times\frac{1}{2}\times\frac{\pi}{2}+3\times\frac{2}{3}\times1+3\times\frac{1}{2}\times\frac{\pi}{2}\Big)=\frac{32}{3}+5\pi. \end{align*}

上方例子中使用了余弦函数的幂的积分有关结论。

并不一定非要是题中给了极坐标系形式的函数才能使用极坐标系二重积分——当被积函数以“x2+y2x^2+y^2”的形式呈现时也可以使用极坐标系求二重积分。理论上,极坐标系计算时也可以交换积分顺序,但一般还是先rrθ.\theta.

e.g.6.4 \textbf{e.g.6.4 }已知DDx2+y2=1x^2+y^2=1和直线y=xy=xxx轴在第一象限围成的部分,求De(x+y)2(x2y2)dxdy.\iint_De^{(x+y)^2}(x^2-y^2)\text{d}x\text{d}y.

Solution \textbf{Solution }x=rcosθ,y=rsinθ.x=r\cos\theta,y=r\sin\theta.又注意到((cosθ+sinθ)2)=2(cosθ+sinθ)(cosθsinθ)=2(cos2θsin2θ),\big((\cos\theta+\sin\theta)^2\big)'=2(\cos\theta+\sin\theta)(\cos\theta-\sin\theta)=2(\cos^2\theta-\sin^2\theta),故所求为

O.F.=01dr0π4er2(cosθ+sinθ)2r3(cos2θsin2θ)dθ=0112rdrθ=0θ=π4er2(cosθ+sinθ)2d(r2(cosθ+sinθ)2)=1201r(er2(cosθ+sinθ)2θ=0θ=π4)dr=1401(e2r2er2)d(r2)=18e2r201+14er201=(e1)28.\begin{align*} \text{O.F.}&=\int_0^1\text{d}r\int_0^\frac{\pi}{4}e^{r^2(\cos\theta+\sin\theta)^2}r^3(\cos^2\theta-\sin^2\theta)\text{d}\theta\\ &=\int_0^1\frac{1}{2}r\text{d}r\int_{\theta=0}^{\theta=\frac{\pi}{4}}e^{r^2(\cos\theta+\sin\theta)^2}\text{d}\big(r^2(\cos\theta+\sin\theta)^2\big)=\frac{1}{2}\int_0^1r\Big(e^{r^2(\cos\theta+\sin\theta)^2}\Big|_{\theta=0}^{\theta=\frac{\pi}{4}}\Big)\text{d}r\\ &=\frac{1}{4}\int_0^1(e^{2r^2}-e^{r^2})\text{d}(r^2)=\frac{1}{8}e^{2r^2}\Big|_0^1+\frac{1}{4}e^{r^2}\Big|_0^1=\frac{(e-1)^2}{8}. \end{align*}

当然,也不是所有给了极坐标系形式的函数的情况就一定要用极坐标方法求二重积分;有时也需要转化回直角坐标系。

e.g.6.5 \textbf{e.g.6.5 }Dr2sinθ1r2cos2θdrdθ,\iint_Dr^2\sin\theta\sqrt{1-r^2\cos2\theta}\text{d}r\text{d}\theta,其中D={(r,θ)0rsecθ,0θπ4}.D=\big\{(r,\theta)|0\leq r\leq\sec\theta,0\leq\theta\leq\frac{\pi}{4}\big\}.

Solution \textbf{Solution }由题中所给极坐标范围可得直角坐标范围DxOy={(x,y)0x1,0yx}.D_{xOy}=\{(x,y)|0\leq x\leq 1, 0\leq y\leq x\}.故所求为

O.F.=Drsinθ1r2(cos2θsin2θ)rdrdθ=Drsinθ1(rcosθ)2+(rsinθ)2rdrdθ=DxOyy1x2+y2dxdy=01(0xy1x2+y2dy)dx=01(y=0y=x121x2+y2d(1x2+y2))dx=01(13(1x2+y2)32)y=0y=xdx=01(13(1(1x2)32))dx=0113dx1301(1x2)32dx=x=sinα131301cos3αd(sinα)=13130π2cos4αdα=13130π2(1+cos2α2)2dα=13130π2(14+12cos2α+14cos22α)dα=1313×π8130π2(12cos2α+141+cos4α2)dα=13π2413×π160π2(16cos2α+124cos4α)dα=13π160π2cos2α6dα0π2cos4α24dα=13π1600=13π16.\begin{align*} \text{O.F.}&=\iint_Dr\sin\theta\sqrt{1-r^2(\cos^2\theta-\sin^2\theta)}r\text{d}r\text{d}\theta=\iint_Dr\sin\theta\sqrt{1-(r\cos\theta)^2+(r\sin\theta)^2}r\text{d}r\text{d}\theta\\ &=\iint_{D_{xOy}}y\sqrt{1-x^2+y^2}\text{d}x\text{d}y=\int_0^1\big(\int_0^xy\sqrt{1-x^2+y^2}\text{d}y\big)\text{d}x\\ &=\int_0^1\Big(\int_{y=0}^{y=x}\frac{1}{2}\sqrt{1-x^2+y^2}\text{d}(1-x^2+y^2)\Big)\text{d}x=\int_0^1\Big(\frac{1}{3}(1-x^2+y^2)^\frac{3}{2}\Big)\bigg|_{y=0}^{y=x}\text{d}x\\ &=\int_0^1\Big(\frac{1}{3}\big(1-(1-x^2)^\frac{3}{2}\big)\Big)\text{d}x=\int_0^1\frac{1}{3}\text{d}x-\frac{1}{3}\int_0^1(1-x^2)^\frac{3}{2}\text{d}x\xlongequal{\text{令}x=\sin\alpha}\frac{1}{3}-\frac{1}{3}\int_0^1\cos^3\alpha\text{d}(\sin\alpha)\\ &=\frac{1}{3}-\frac{1}{3}\int_0^\frac{\pi}{2}\cos^4\alpha\text{d}\alpha=\frac{1}{3}-\frac{1}{3}\int_0^\frac{\pi}{2}\Big(\frac{1+\cos2\alpha}{2}\Big)^2\text{d}\alpha=\frac{1}{3}-\frac{1}{3}\int_0^\frac{\pi}{2}\Big(\frac{1}{4}+\frac{1}{2}\cos2\alpha+\frac{1}{4}\cos^22\alpha\Big)\text{d}\alpha\\ &=\frac{1}{3}-\frac{1}{3}\times\frac{\pi}{8}-\frac{1}{3}\int_0^\frac{\pi}{2}\Big(\frac{1}{2}\cos2\alpha+\frac{1}{4}\cdot\frac{1+\cos4\alpha}{2}\Big)\text{d}\alpha\\ &=\frac{1}{3}-\frac{\pi}{24}-\frac{1}{3}\times\frac{\pi}{16}-\int_0^\frac{\pi}{2}\Big(\frac{1}{6}\cos2\alpha+\frac{1}{24}\cos4\alpha\Big)\text{d}\alpha=\frac{1}{3}-\frac{\pi}{16}-\int_0^\frac{\pi}{2}\frac{\cos 2\alpha}{6}\text{d}\alpha-\int_0^\frac{\pi}{2}\frac{\cos 4\alpha}{24}\text{d}\alpha\\ &=\frac{1}{3}-\frac{\pi}{16}-0-0=\frac{1}{3}-\frac{\pi}{16}. \end{align*}

高中时就学过偏心圆(x±a)2+y2=a2(x\pm a)^2+y^2=a^2x2+(y±a)2=a2x^2+(y\pm a)^2=a^2的极坐标公式r=(±)2acosθr=(\pm)2a\cos\thetar=(±)2asinθ.r=(\pm)2a\sin\theta.这对求极坐标系下二重积分有提速的效果。

交换累次积分次序

将一种次序的累次积分转化为另一种次序的累次积分,从而降低运算量。

下面给出一些“交换积分次序”的例子。
  1. 10dy21yf(x,y)dx,\int_{-1}^0\text{d}y\int_2^{1-y}f(x,y)\text{d}x,先化为10dy1y2f(x,y)dx,-\int_{-1}^0\text{d}y\int_{1-y}^2f(x,y)\text{d}x,因此知1y0,1yx2.-1\leq y\leq 0,1-y\leq x\leq 2.换言之,我们得到的(x,y)(x,y)所在区域DD如下所示:

    xyx+y=1x=2D

    因此,区域DD还可以表示为{(x,y)1x2,1xy0}.\big\{(x,y)|1\leq x\leq 2,1-x\leq y\leq 0\big\}.所以这个二重积分次序可以“交换”为12dx1x0f(x,y)dy.-\int_1^2\text{d}x\int_{1-x}^0f(x,y)\text{d}y.
  2. 对于π2πdxsinx1f(x,y)dy,\int_\frac{\pi}{2}^\pi\text{d}x\int_{\sin x}^1f(x,y)\text{d}y,显然π2xπ,sinxy1.\frac{\pi}{2}\leq x\leq\pi,\sin x\leq y\leq 1.所以(x,y)(x,y)所在的DD可以如下示:

    xyy=1y=sinxx=¼x=¼2D

    所以DD还可以表示为{0y1,πarcsinyxπ},\big\{0\leq y\leq 1,\pi-\arcsin y\leq x\leq\pi\big\},所以这个积分可以“交换”为01dyπarcsinyπf(x,y)dx.\int_0^1\text{d}y\int_{\pi-\arcsin y}^\pi f(x,y)\text{d}x.
  3. 对于积分π4π2dθ02acosθf(ρ,θ)dρ,\int_{-\frac{\pi}{4}}^{\frac{\pi}{2}}\text{d}\theta\int_0^{2a\cos\theta}f(\rho,\theta)\text{d}\rho,显然π4θπ2,0ρ2acosθ,-\frac{\pi}{4}\leq\theta\leq\frac{\pi}{2},0\leq\rho\leq 2a\cos\theta,因此(x,y)(x,y)所在DD如下图所示:

    µ=¡¼4µ=¼2½=2acosµ½D

    所以DD还可以表示为{(ρ,θ)0ρ2a,π4θarccosρ2a},\big\{(\rho,\theta)|0\leq\rho\leq 2a,-\frac{\pi}{4}\leq\theta\leq\arccos\frac{\rho}{2a}\big\},所以这个积分也可以“交换”为02adρπ4arccosρ2af(ρ,θ)dθ.\int_0^{2a}\text{d}\rho\int_{-\frac{\pi}{4}}^{\arccos\frac{\rho}{2a}}f(\rho,\theta)\text{d}\theta.

奇偶对称·轮换对称·质心坐标

二重积分的奇偶对称

关于yy轴对称的DDDf(x,y)dδ={0,f(x,y)=f(x,y)2D1f(x,y)dδ,f(x,y)=f(x,y),\iint_Df(x,y)\text{d}\delta=\begin{cases}0&,f(-x,y)=-f(x,y)\\2\iint_{D_1}f(x,y)\text{d}\delta&,f(-x,y)=f(x,y)\end{cases},其中D1={(x,y)(x,y)D,x0}.D_1=\{(x,y)|(x,y)\in D,x\geq 0\}.
关于xx轴对称的DDDf(x,y)dδ={0,f(x,y)=f(x,y)2D2f(x,y)dδ,f(x,y)=f(x,y),\iint_Df(x,y)\text{d}\delta=\begin{cases}0&,f(x,-y)=-f(x,y)\\2\iint_{D_2}f(x,y)\text{d}\delta&,f(x,-y)=f(x,y)\end{cases},其中D2={(x,y)(x,y)D,y0}.D_2=\{(x,y)|(x,y)\in D,y\geq 0\}.

e.g.6.6 \textbf{e.g.6.6 }若平面闭区域D={(x,y)axa,xya},D1={(x,y)0xa,xya},D=\{(x,y)|-a\leq x\leq a,x\leq y\leq a\},D_1=\{(x,y)|0\leq x\leq a,x\leq y\leq a\},D(xy+cosxsiny)dxdy=\iint_D(xy+\cos x\sin y)\text{d}x\text{d}y=( ).

A. 2D1cosxsinydxdy2\iint_{D_1}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y

B. 2D1xydxdy2\iint_{D_1}xy\text{d}x\text{d}y

C. 4D1(xy+cosxsiny)dxdy4\iint_{D_1}(xy+\cos x\sin y)\text{d}x\text{d}y

D. 00

Analyses \textbf{Analyses }由题可知DDD1D_1及其重叠在坐标系中的位置如下图所示:

DD1D2D3D4y=ay=xx=¡aaxy

现在将原积分式拆为两部分考察。如果对DD作如上图所示的进一步拆解(拆为D1,D2,D3,D4D_1,D_2,D_3,D_4四个部分),我们显然可以知道D1+D2xydxdy=0=D3+D4xydxdy.\iint_{D_1+D_2}xy\text{d}x\text{d}y=0=\iint_{D_3+D_4}xy\text{d}x\text{d}y.因此也就有

Dxydxdy=D1+D2xydxdy+D3+D4xydxdy=0,\iint_Dxy\text{d}x\text{d}y=\iint_{D_1+D_2}xy\text{d}x\text{d}y+\iint_{D_3+D_4}xy\text{d}x\text{d}y=0,

所以Dcosxsinydxdy\iint_D\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y的值就是所求。而对于f(x,y)=cosxsiny,f(x,y)=\cos x\sin y,显然知道f(x,y)=f(x,y),f(x,y)=f(x,y),f(-x,y)=f(x,y),f(x,-y)=-f(x,y),所以D3+D4cosxsinydxdy=0,D1+D2cosxsinydxdy=2D1cosxsinydxdy.\iint_{D_3+D_4}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y=0,\iint_{D_1+D_2}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y=2\iint_{D_1}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y.因此

Dcosxsinydxdy=D1+D2cosxsinydxdy+D3+D4cosxsinydxdy=2D1cosxsinydxdy.\iint_D\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y=\iint_{D_1+D_2}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y+\iint_{D_3+D_4}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y=2\iint_{D_1}\cos x\sin y\text{d}x\text{d}y.

Choice \textbf{Choice }A.

二重积分的轮换对称

关于y=xy=x对称的区域DDDf(x,y)dxdy=Df(y,x)dxdy.\iint_Df(x,y)\text{d}x\text{d}y=\iint_Df(y,x)\text{d}x\text{d}y.

轮换对称在使用时可能需要对被积函数进行“伸缩”处理。

e.g.6.7 \textbf{e.g.6.7 }I=Dsinx2cosy2dxdy.I=\iint_D\sin x^2\cos y^2\text{d}x\text{d}y.其中,D={(x,y)x2+y2a2,a>0}.D=\{(x,y)|x^2+y^2\leq a^2,a>0\}.

Solution \textbf{Solution }由题可知DD如下图所示。

Dx2+y2=a2y=xxy

毫无疑问,这个区域关于y=xy=x对称。因此Dsinx2cosy2dxdy=I=Dsiny2cosx2dxdy.\iint_D\sin x^2\cos y^2\text{d}x\text{d}y=I=\iint_D\sin y^2\cos x^2\text{d}x\text{d}y.进而有

2I=Dsinx2cosy2dxdy+Dsiny2cosx2dxdy=D(sinx2cosy2+cosx2siny2)dxdy=Dsin(x2+y2)dxdy.\begin{align*} 2I&=\iint_D\sin x^2\cos y^2\text{d}x\text{d}y+\iint_D\sin y^2\cos x^2\text{d}x\text{d}y\\ &=\iint_D(\sin x^2\cos y^2+\cos x^2\sin y^2)\text{d}x\text{d}y=\iint_D\sin(x^2+y^2)\text{d}x\text{d}y. \end{align*}

可令{x=rcosθy=rsinθ.\begin{cases}x=r\cos\theta\\y=r\sin\theta\end{cases}.此时可得

2I=Dsinr2rdrdθ=1202πdθr=0r=asinr2d(r2)=1202π((cosr2)r=0r=a)dθ=1202π(cosa21)dθ=12×2π(cosa21)=π(1cosa2).\begin{align*} 2I&=\iint_D\sin r^2r\text{d}r\text{d}\theta=\frac{1}{2}\int_0^{2\pi}\text{d}\theta\int_{r=0}^{r=a}\sin r^2\text{d}(r^2)\\ &=\frac{1}{2}\int_0^{2\pi}\Big((-\cos r^2)\big|_{r=0}^{r=a}\Big)\text{d}\theta=-\frac{1}{2}\int_0^{2\pi}(\cos a^2-1)\text{d}\theta\\ &=-\frac{1}{2}\times2\pi(\cos a^2-1)=\pi(1-\cos a^2). \end{align*}

故所求为I=π2(1cosa2).I=\frac{\pi}{2}(1-\cos a^2).


e.g.6.8 \textbf{e.g.6.8 }I=Dxsin(πx2+y2)x+ydxdy.I=\iint_D\frac{x\sin(\pi\sqrt{x^2+y^2})}{x+y}\text{d}x\text{d}y.其中,D={(x,y)1x2+y24,x0,y0}.D=\{(x,y)|1\leq x^2+y^2\leq 4,x\leq 0,y\leq 0\}.

Solution \textbf{Solution }由题可知DD如下图所示。

Dxyx2+y2=4x2+y2=1

显然这个图线关于y=xy=x对称。因此也就有Dxsin(πx2+y2)x+ydxdy=I=Dysin(πy2+x2)y+xdxdy.\iint_D\frac{x\sin(\pi\sqrt{x^2+y^2})}{x+y}\text{d}x\text{d}y=I=\iint_D\frac{y\sin(\pi\sqrt{y^2+x^2})}{y+x}\text{d}x\text{d}y.进而

2I=Dxsin(πx2+y2)x+ydxdy+Dysin(πy2+x2)y+xdxdy=D(x+y)sin(πx2+y2)x+ydxdy=Dsin(πx2+y2)=Polar Coordinates0π2dθ12sinπrdr=分部积分0π2((rπcosπr+1π2sinπr)r=1r=2)dθ=π2×(3π)=32.\begin{align*} 2I&=\iint_D\frac{x\sin(\pi\sqrt{x^2+y^2})}{x+y}\text{d}x\text{d}y+\iint_D\frac{y\sin(\pi\sqrt{y^2+x^2})}{y+x}\text{d}x\text{d}y\\ &=\iint_D\frac{(x+y)\sin(\pi\sqrt{x^2+y^2})}{x+y}\text{d}x\text{d}y=\iint_D\sin(\pi\sqrt{x^2+y^2})\\ &\xlongequal{\text{Polar Coordinates}}\int_0^\frac{\pi}{2}\text{d}\theta\int_1^2\sin\pi r\text{d}r\xlongequal{\text{分部积分}}\int_0^\frac{\pi}{2}\bigg(\Big(-\frac{r}{\pi}\cos\pi r+\frac{1}{\pi^2}\sin\pi r\Big)\Big|_{r=1}^{r=2}\bigg)\text{d}\theta\\ &=\frac{\pi}{2}\times\Big(-\frac{3}{\pi}\Big)=-\frac{3}{2}. \end{align*}

因此所求为I=34.I=-\frac{3}{4}.

二重积分的质心坐标

几何中心重心坐标为(X,Y)(\overline{X},\overline{Y})的区域D,D,一定有Dxdxdy=XSD,Dydxdy=YSD.\iint_Dx\text{d}x\text{d}y=\overline{X}S_D,\iint_Dy\text{d}x\text{d}y=\overline{Y}S_D.其中,SDS_DDD的面积。

利用质心坐标可以有效简化一部分二重积分的计算。

级数

一个无穷数列的各项用加号连接得到的式子。
如果级数n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n的部分和si=u1+u2++uis_i=u_1+u_2+\cdots+u_i所组成的数列{sn}\{s_n\}有极限limnsn=S,\lim_{n\rightarrow\infty}s_n=S,则称数列{un}\{u_n\}的无穷级数n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n收敛,对应的SS也就是这个级数的和;可记为S=u1+u2++un+.S=u_1+u_2+\cdots+u_n+\cdots.
如果极限不存在则称这个无穷级数发散。

数项级数的收敛性定义可以得到结论:

limnan存在    n=1(an+1an)收敛.\lim_{n\rightarrow \infty}a_n\text{存在}\iff\sum_{n=1}^\infty(a_{n+1}-a_n)\text{收敛}.

级数本身有如下性质:

  1. k0,k≠0,n=1un\sum_{n=1}^\infty u_nn=1kun\sum_{n=1}^\infty ku_n收敛性相同,且n=1un=S\sum_{n=1}^\infty u_n=Sn=1kun=kS.\sum_{n=1}^\infty ku_n=kS.
  2. 在级数的前面增删有限个数的项,级数的收敛性不会发生变化。
  3. 收敛级数在不改变各项顺序的情况下可以任意添加括号,级数之和与收敛性都不会发生变化。
  4. 加上括号后的级数发散时原级数一定发散。
  5. 收敛级数去掉括号后不一定收敛(举例:n=1((1)2n1+(1)2n)\sum_{n=1}^\infty\big((-1)^{2n-1}+(-1)^{2n}\big)收敛但n=1(1)n1\sum_{n=1}^\infty(-1)^{n-1}不收敛)。
  6. n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n收敛时一定有limnun=0.\lim_{n\rightarrow\infty}u_n=0.如果limnun0,\lim_{n\rightarrow\infty}u_n≠0,级数n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n一定发散。

e.g.7.1 \textbf{e.g.7.1 }若可导函数f(x)f(x)f(0)=1,0<f(x)<12,f(0)=1,0<f'(x)<\frac{1}{2},且数列{xn}\{x_n\}满足xn+1=f(xn),x_{n+1}=f(x_n),求证:

(1)级数n=1(xn+1xn)\sum_{n=1}^\infty(x_{n+1}-x_n)绝对收敛;

(2)limnxn\lim_{n\rightarrow\infty}x_n存在且在区间(0,2)(0,2)内。

(1)Proof \textbf{Proof }因为f(x)f(x)可导,所以由Lagrange中值定理可知a,bR,ξ(a,b), s.t. f(ξ)=f(b)f(a)ba.\forall a,b\in\mathbb{R},\exists\xi\in(a,b),\text{ s.t. }f'(\xi)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}.因此

xn+1xn=f(xn)f(xn1)=f(ξ)xnxn1.|x_{n+1}-x_n|=|f(x_n)-f(x_{n-1})|=f'(\xi)|x_n-x_{n-1}|.

这时我们又注意到0<f(x)<12,0<f'(x)<\frac{1}{2},所以

xn+1xn=f(ξ)xnxn1<12xnxn1<14xn1xn2<<(12)n1x2x1.|x_{n+1}-x_n|=f'(\xi)|x_n-x_{n-1}|<\frac{1}{2}|x_n-x_{n-1}|<\frac{1}{4}|x_{n-1}-x_{n-2}|<\cdots<\Big(\frac{1}{2}\Big)^{n-1}|x_2-x_1|.

显然x1,x2x_1,x_2都是有限量,加之n=1(12)n1\sum_{n=1}^\infty\big(\frac{1}{2}\big)^{n-1}显然收敛,所以有n=1(12)n1x2x1\sum_{n=1}^\infty\big(\frac{1}{2}\big)^{n-1}|x_2-x_1|收敛,进而也就可以得到n=1xn+1xn\sum_{n=1}^\infty|x_{n+1}-x_n|收敛。而f(x)>0f'(x)>0可得xn+1xn=xn+1xn,|x_{n+1}-x_n|=x_{n+1}-x_n,因此原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

(2)Proof \textbf{Proof }由(1)知n=1(xn+1xn)\sum_{n=1}^\infty(x_{n+1}-x_n)收敛。所以

xn+1=x1+(x2x1)+(x3x2)++(xn+1xn)=x1+n=1(xn+1xn)\begin{align*} x_{n+1}&=x_1+(x_2-x_1)+(x_3-x_2)+\cdots+(x_{n+1}-x_n)\\ &=x_1+\sum_{n=1}^\infty(x_{n+1}-x_n) \end{align*}

也就收敛;换言之,{xn}\{x_n\}收敛,所以limnxn\lim_{n\rightarrow\infty}x_n存在。若记这个极限为c,c,则由题也能得f(c)=c.f(c)=c.故再记g(x)=f(x)x,g(x)=f(x)-x,g(x)=f(x)1<0,g'(x)=f'(x)-1<0,所以g(x)g(x)单调递减。另一方面,g(0)=f(0)0=1>0,g(2)=f(2)2<f(0)+12×(20)2=0,g(0)=f(0)-0=1>0,g(2)=f(2)-2<f(0)+\frac{1}{2}\times(2-0)-2=0,故由零点存在性定理,g(x)=0g(x)=0在且仅在(0,2)(0,2)有唯一零点。因此c(0,2),c\in(0,2),进而原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}

正项级数敛散性判别

我们知道对0unvn0\leq u_n\leq v_nn=1vn\sum_{n=1}^\infty v_n收敛时n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n一定也收敛;同样的大小关系,如果n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n发散,n=1vn\sum_{n=1}^\infty v_n一定也发散。通过此结论,只要我们找到一个合适的「参照物」和需要确认敛散性的级数相比较就可以得到敛散性。这些参照物又以pp级数n=11np\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{n^p}p1p\leq 1时发散,否则收敛)、等比级数n=1aqn\sum_{n=1}^\infty aq^na0.q>1a≠0.|q|>1时发散,否则收敛且为a1q\frac{a}{1-q})为最常用。

这种「比较判别法」对应也有比例极限形式。如果limnunvn=l,\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{u_n}{v_n}=l,l(0,+)l\in(0,+\infty)n=1un\sum_{n=1}^\infty u_nn=1vn\sum_{n=1}^\infty v_n收敛性相同。l=0l=0n=1vn\sum_{n=1}^\infty v_n收敛则n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n收敛;l=+l=+\inftyn=1vn\sum_{n=1}^\infty v_n发散则n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n发散。

选用比较判别法的情况通常是正项级数含有nn,n!,an,nkn^n,n!,a^n,n^k这种一般项时。这是因为,这种一般项会导致un+1un\frac{u_{n+1}}{u_n}看上去比较简单好算。

e.g.7.2 \textbf{e.g.7.2 }判断级数n=1(1nln(1+1n))\sum_{n=1}^\infty\big(\frac{1}{n}-\ln(1+\frac{1}{n})\big)的敛散性。

Solution n\textbf{Solution }n\rightarrow\infty时,1nln(1+1n)121n2.\frac{1}{n}-\ln(1+\frac{1}{n})\sim\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{n^2}.而级数n=112n2\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{2n^2}收敛,所以原级数也收敛。


e.g.7.3 \textbf{e.g.7.3 }an=0π4tannxdx,a_n=\int_0^\frac{\pi}{4}\tan^nx\text{d}x,

(1)求n=11n(an+an+2).\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{n}(a_n+a_{n+2}).

(2)求证:λ>0,n=1annλ\forall\lambda>0,\sum_{n=1}^\infty\frac{a_n}{n^\lambda}收敛。

(1)Solution \textbf{Solution }

an+an+2=0π4tannx(1+tan2x)dx=1n+1tann+1x0π4=1n+1,an+an2=1n1.\begin{align*} a_n+a_{n+2}&=\int_0^\frac{\pi}{4}\tan^nx(1+\tan^2x)\text{d}x=\frac{1}{n+1}\tan^{n+1}x\Big|_0^\frac{\pi}{4}=\frac{1}{n+1},\\ a_n+a_{n-2}&=\frac{1}{n-1}. \end{align*}

因此

O.F.=n=11n×1(n+1)=n=11n(n+1)=n=1(1n1n+1)=11n+1.\begin{align*} \text{O.F.}&=\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{n}\times\frac{1}{(n+1)}=\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{n(n+1)}\\ &=\sum_{n=1}^\infty\Big(\frac{1}{n}-\frac{1}{n+1}\Big)=1-\frac{1}{n+1}. \end{align*}

(2)Proof \textbf{Proof }显然an=0π4tannxdx=t=tanx01tn1+t2dt<01tndt=1n+1tn+101=1n+1,a_n=\int_0^\frac{\pi}{4}\tan^nx\text{d}x\xlongequal{t=\tan x}\int_0^1\frac{t^n}{1+t^2}\text{d}t<\int_0^1t^n\text{d}t=\frac{1}{n+1}t^{n+1}\big|_0^1=\frac{1}{n+1},所以

annλ<1(n+1)nλ<1nnλ.\frac{a_n}{n^\lambda}<\frac{1}{(n+1)n^\lambda}<\frac{1}{n\cdot n^\lambda}.

而级数n=11nλ+1\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{n^{\lambda+1}}对任意λ>0\lambda>0都收敛,因此待证收敛性级数也收敛。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


(D’Alembert判别法)对正项级数n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n,若limnun+1un=ρ,\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{u_{n+1}}{u_n}=\rho,则:

  • ρ<1n=1un\rho<1\Rightarrow\sum_{n=1}^\infty u_n收敛;
  • ρ>1n=1un\rho>1\Rightarrow\sum_{n=1}^\infty u_n发散。
    ρ=1\rho=1时无法使用此判别法判别。

(Cauchy根值判别法)对limnunn=ρ:\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{u_n}=\rho:

  • ρ<1n=1un\rho<1\Rightarrow\sum_{n=1}^\infty u_n收敛;
  • ρ>1n=1un\rho>1\Rightarrow\sum_{n=1}^\infty u_n发散。
    ρ=1\rho=1时无法使用此判别法判别。

在正项级数的一般项出现幂次形式时,一般会先考虑使用Cauchy根值判别法;如果此法失效才会考虑使用比较判别法。

现在仔细考虑比较判别法。我们知道un>0,ρ>0u_n>0,\rho>0时一旦limnun+1un=ρ\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{u_{n+1}}{u_n}=\rho时一定会有limnunn=ρ\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{u_n}=\rho,因此能用比值判别法判定收敛性的正项级数一定同样也可以用根值判别法判定。然而,limnun+1un\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{u_{n+1}}{u_n}不存在时limnunn\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{u_n}仍可能存在,比如n=12n(1)n.\sum_{n=1}^\infty 2^{-n-(-1)^n}.

e.g.7.4 \textbf{e.g.7.4 }判断级数n=1ncos2nπ32n\sum_{n=1}^\infty\frac{n\cos^2\frac{n\pi}{3}}{2^n}的敛散性。

Solution \textbf{Solution }显然ncos2nπ32nn2n.\frac{n\cos^2\frac{n\pi}{3}}{2^n}\leq\frac{n}{2^n}.limnn2nn=12<1\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{\frac{n}{2^n}}=\frac{1}{2}<1,从而级数n=1n2n\sum_{n=1}^\infty\frac{n}{2^n}收敛,所以原级数也收敛。


e.g.7.5 \textbf{e.g.7.5 }已知级数n=1an(an0)\sum_{n=1}^\infty a_n(a_n\geq0)收敛,求证:级数n=1an2,n=1ann,n=1an1+an\sum_{n=1}^\infty{a_n}^2,\sum_{n=1}^\infty\frac{\sqrt{a_n}}{n},\sum_{n=1}^\infty\frac{a_n}{1+a_n}均收敛。

Proof \textbf{Proof }根据已知的收敛级数可知

limnan+1an<1.\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{a_{n+1}}{a_n}<1.

因此就有

limn(an+1an)2<1,limnan+1n2ann2<1.\begin{align} \lim_{n\rightarrow\infty}\Big(\frac{a_{n+1}}{a_n}\Big)^2&<1,\tag{1}\\ \lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\frac{a_{n+1}}{n^2}}{\frac{a_n}{n^2}}&<1.\tag{2} \end{align}

由式(1)(1)

limnan+12an2<1,\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{a_{n+1}^2}{a_n^2}<1,

n=1an2\sum_{n=1}^\infty{a_n}^2收敛。

由式(2)(2)

limnan+1(n+1)2ann2<n2(n+1)2<1,\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\frac{a_{n+1}}{(n+1)^2}}{\frac{a_n}{n^2}}<\frac{n^2}{(n+1)^2}<1,

进而

limnan+1(n+1)2ann2<1limnan+1n+1ann<1,\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt{\frac{\frac{a_{n+1}}{(n+1)^2}}{\frac{a_n}{n^2}}}<1\Rightarrow\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\frac{\sqrt{a_{n+1}}}{n+1}}{\frac{\sqrt{a_n}}{n}}<1,

n=1ann\sum_{n=1}^\infty\frac{\sqrt{a_n}}{n}收敛。

an0a_n\geq 0时人尽皆知an1+an<an,\frac{a_n}{1+a_n}<a_n,所以n=1an\sum_{n=1}^\infty a_n收敛时n=1an1+an\sum_{n=1}^\infty\frac{a_n}{1+a_n}也就收敛。综合上述三者,原命题得证。

Q.E.D.\textbf{Q.E.D.}


(积分判别法)若单调减少的非负函数f(x)(1x+)f(x)(1\leq x\leq +\infty)un=f(n),u_n=f(n),那么当且仅当n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n收敛时广义积分1+f(x)dx\int_1^{+\infty}f(x)\text{d}x收敛。

e.g.7.6 \textbf{e.g.7.6 }判断级数n=21nlnpn\sum_{n=2}^\infty\frac{1}{n\ln^pn}的敛散性。

Solution \textbf{Solution }f(x)=1xlnpx.f(x)=\frac{1}{x\ln^px}.那么观察广义积分2f(x)dx,\int_2^\infty f(x)\text{d}x,可得

21xlnpxdx=2lnpxd(lnx)=ln1px1p2.\begin{align*} \int_2^\infty\frac{1}{x\ln^px}\text{d}x&=\int_2^\infty\ln^{-p}x\text{d}(\ln x)=\frac{\ln^{1-p}x}{1-p}\Big|_2^\infty. \end{align*}

因此当p>1p>1时这个级数收敛,否则发散。

交错级数|任意项级数

交错级数

形如n=1(1)nun\sum_{n=1}^\infty(-1)^nu_nn=1(1)n1un\sum_{n=1}^\infty(-1)^{n-1}u_n的级数。其中,un>0.u_n>0.

通俗地说,交错级数就是每个项正负交错。

(Leibniz判别法)如果交错级数n=1(1)nun\sum_{n=1}^\infty(-1)^nu_nun+1unu_{n+1}\leq u_nlimnun=0,\lim_{n\rightarrow\infty u_n}=0,则这个交错级数收敛。

Leibniz判别法是交错级数收敛的充分不必要条件;这是因为,如果un+1>unu_{n+1}>u_n也有可能使级数收敛。因此,如果我们发现一个交错级数单调增,需要考虑其他的判别收敛性的办法。

绝对收敛|条件收敛(任意项级数)

毫无规律的级数即任意项级数。对于任意项级数n=1un,\sum_{n=1}^\infty u_n,如果n=1un\sum_{n=1}^\infty |u_n|收敛,那么原级数绝对收敛。如果n=1un\sum_{n=1}^\infty |u_n|发散且n=1un,\sum_{n=1}^\infty u_n,收敛,则称n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n条件收敛

根据绝对收敛和条件收敛的定义,不难得到一般项级数判断敛散性的通用流程。要求n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n的收敛性,首先应当关注n=1un\sum_{n=1}^\infty |u_n|——如果n=1un\sum_{n=1}^\infty |u_n|收敛那么原级数一定收敛;否则要观察原级数是否是交错级数。如果是则根据Leibniz判别法可知原级数条件收敛;否则还需要根据定义或性质判断是否发散。

e.g.7.7 \textbf{e.g.7.7 }k>0,k>0,则级数n=1(1)nk+nn2\sum_{n=1}^\infty(-1)^n\frac{k+n}{n^2}( )。

A. 发散
B. 绝对收敛
C. 条件收敛
D. 敛散性仅与k有关

Analyses \textbf{Analyses }显而易见的是un=(1)nk+nn2u_n=(-1)^n\frac{k+n}{n^2}n=1un\sum_{n=1}^\infty|u_n|发散。而{un}\{|u_n|\}单调减且极限为0,所以根据Leibniz判别法可知这个{un}\{u_n\}的级数收敛。因此原级数条件收敛。

Choice \textbf{Choice }C.


e.g.7.8 \textbf{e.g.7.8 }λ>0\lambda>0且级数n=1an2\sum_{n=1}^\infty a_n^2收敛,则级数n=1(1)nann2+λ\sum_{n=1}^\infty\frac{(-1)^n|a_n|}{\sqrt{n^2+\lambda}}( )。

A. 发散
B. 绝对收敛
C. 条件收敛
D. 敛散性仅与λ有关

Analyses \textbf{Analyses }注意到ann2+λ12(an2+1n2+λ),\frac{|a_n|}{\sqrt{n^2+\lambda}}\leq\frac{1}{2}\big(a_n^2+\frac{1}{n^2+\lambda}\big),an2a_n^2的级数与1n2+λ\frac{1}{n^2+\lambda}的级数都收敛,因此ann2+λ\frac{|a_n|}{\sqrt{n^2+\lambda}}的级数也收敛。换言之,un=(1)nann2+λu_n=\frac{(-1)^n|a_n|}{\sqrt{n^2+\lambda}}n=1un\sum_{n=1}^\infty|u_n|收敛,因此n=1un\sum_{n=1}^\infty u_n绝对收敛。

Choice \textbf{Choice }B.


e.g.7.9 \textbf{e.g.7.9 }an>0,λ(0,π2)a_n>0,\lambda\in\big(0,\frac{\pi}{2}\big)且级数n=1an\sum_{n=1}^\infty a_n收敛,则级数n=1(1)n(ntanλn)a2n\sum_{n=1}^\infty(-1)^n\big(n\tan\frac{\lambda}{n}\big)a_{2n}( )。

A. 发散
B. 绝对收敛
C. 条件收敛
D. 敛散性仅与λ有关

Analyses \textbf{Analyses }un=(1)n(ntanλn)a2n,u_n=(-1)^n\big(n\tan\frac{\lambda}{n}\big)a_{2n},显然在nn\rightarrow\inftyntanλnλ,n\tan\frac{\lambda}{n}\sim\lambda,加之作为级数n=1an\sum_{n=1}a_n的一部分的n=1a2n\sum_{n=1}a_{2n}自然也收敛,所以n=1un\sum_{n=1}|u_n|也收敛。因此原级数绝对收敛。

Choice \textbf{Choice }B.

特别地,对选择题判断收敛性的情景下,常用下面几个反例:

条件收敛绝对收敛

n=1(1)n1n\sum_{n=1}^\infty (-1)^n\frac{1}{n}

n=1(1)n1n\sum_{n=1}^\infty (-1)^n\frac{1}{\sqrt{n}}

n=1(1)n1n2\sum_{n=1}^\infty (-1)^n\frac{1}{n^2}

一般地,如果n=1an\sum_{n=1}^\infty a_n绝对收敛,那么n=1(12(an+an))\sum_{n=1}^\infty \big(\frac{1}{2}(a_n+|a_n|)\big)n=1(12(anan))\sum_{n=1}^\infty \big(\frac{1}{2}(a_n-|a_n|)\big)都收敛。

幂级数

形如n=0anxn\sum_{n=0}^\infty a_nx^nn=0an(xx0)n\sum_{n=0}^\infty a_n(x-x_0)^n的级数。

收敛半径|收敛域

若幂级数n=0anxn\sum_{n=0}^\infty a_nx^nlimnan+1an=ρ\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{a_{n+1}}{a_n}=\rho或者limnann=ρ,\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{a_n}=\rho,那么

R={1ρ,ρ0+,ρ=00,ρ=+R=\begin{cases}\frac{1}{\rho}&,\rho≠0\\+\infty&,\rho=0\\0&,\rho=+\infty\end{cases}

就是这个幂级数的收敛半径。

e.g.7.10 \textbf{e.g.7.10 }求幂级数n=1(x3)n2nn2\sum_{n=1}^\infty\frac{(x-3)^n}{2^nn^2}的收敛域。

Solution \textbf{Solution }an=12nn2,xn=(x3)n.a_n=\frac{1}{2^nn^2},x_n=(x-3)^n.limnan+1an=limn12n+11(n+1)212n1n2=n22(n+1)2=12.\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{a_{n+1}}{a_n}=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{\frac{1}{2^{n+1}}\cdot\frac{1}{(n+1)^2}}{\frac{1}{2^n}\cdot\frac{1}{n^2}}=\frac{n^2}{2(n+1)^2}=\frac{1}{2}.因此原级数的收敛半径R=2,R=2,故原级数在区间(1,5)收敛。

另一方面,x=1x=1时原级数收敛,x=5x=5时原级数也收敛,所以所求为[1,5].[1,5].

在利用上方定义求收敛半径公式时一定要注意级数是否“缺项”。如果缺项,这个级数就是一般项级数而不是幂级数,需要用limnun+1(x)un(x)<1\lim_{n\rightarrow\infty}\big|\frac{u_{n+1}(x)}{u_n(x)}\big|<1来求xx的范围,进而得到收敛半径与收敛域。

e.g.7.11 \textbf{e.g.7.11 }求幂级数n=112n+(3)nx2n1\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{2^n+(-3)^n}x^{2n-1}的收敛半径。

Solution \textbf{Solution }an(x)=12n+(3)nx2n1.a_n(x)=\frac{1}{2^n+(-3)^n}x^{2n-1}.则不等式limnan+1(x)an(x)<1\lim_{n\rightarrow\infty}\big|\frac{a_{n+1}(x)}{a_n(x)}\big|<1可化为

limnx2(2n+(3)n)2n+1+(3)n+1=13x2<1.\lim_{n\rightarrow\infty}\Big|\frac{x^2\big(2^n+(-3)^n\big)}{2^{n+1}+(-3)^{n+1}}\Big|=\frac{1}{3}x^2<1.

解之得3<x<3.-\sqrt{3}<x<\sqrt{3}.因此收敛半径是3.\sqrt{3}.

一般地,如果n=0anxn\sum_{n=0}a_nx^nn=0bnxn\sum_{n=0}b_nx^n分别有收敛半径R1,R2,R_1,R_2,那么n=0(an+bn)xn\sum_{n=0}(a_n+b_n)x^n的收敛半径R=min(R1,R2).R=\min(R_1,R_2).

(Abel定理)若幂级数n=0anxn\sum_{n=0}a_nx^nx=x00x=x_0≠0处收敛,那么在x<x0|x|<|x_0|时级数绝对收敛;若这个幂级数在x=x00x=x_0≠0处发散,那么在x>x0|x|>|x_0|时这个级数也发散。

e.g.7.12 \textbf{e.g.7.12 }n=1an(x1)n\sum_{n=1}^\infty a_n(x-1)^nx=1x=-1时收敛,则x=2x=2时这个级数( )。

A. 发散
B. 绝对收敛
C. 条件收敛
D. 敛散性不确定

Analyses \textbf{Analyses }显然x=1x=-1(x1)n=(2)n.(x-1)^n=(-2)^n.x=2x=2x1=1<2=2,|x-1|=1<2=|-2|,所以这个级数绝对收敛。

Choice \textbf{Choice }B.

幂级数在收敛区间内逐项积分或求导后收敛半径不会发生变化。然而,收敛域在端点处的敛散性可能会变。

幂级数求和与展开

我们知道幂级数s(x)=n=0anxns(x)=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n

s(x)=n=1nanxn1,0xs(x)dx=n=0ann+1xn+1,\begin{align*} s'(x)&=\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1},\\ \int_0^xs(x)\text{d}x&=\sum_{n=0}^\infty\frac{a_n}{n+1}x^{n+1}, \end{align*}

因此可以通过逐项求导、求积分把幂级数转化为等比级数,从而求幂级数。这个方法有重要公式如下:

  1. n=0xn=11x,n=1xnx1x.(x<1)\sum_{n=0}^\infty x^n=\frac{1}{1-x},\sum_{n=1}^\infty x^n\frac{x}{1-x}.(|x|<1)
  2. n=0(1)nxn=n=0(x)n=11+x,n=1(1)nxn=x1+x.(x<1)\sum_{n=0}^\infty(-1)^nx^n=\sum_{n=0}^\infty(-x)^n=\frac{1}{1+x},\sum_{n=1}^\infty(-1)^nx^n=-\frac{x}{1+x}.(|x|<1)
  3. n=1nxn=x(1x)2,x<1.\sum_{n=1}^\infty nx^n=\frac{x}{(1-x)^2},|x|<1.

e.g.7.13 \textbf{e.g.7.13 }n=1nxn\sum_{n=1}^\infty nx^n的和函数。

Solution \textbf{Solution }先求原级数的收敛域。显然,若记an=n,xn=xn,a_n=n,x_n=x^n,R=limn1an+1an=nn+1=1,R=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{\frac{a_{n+1}}{a_n}}=\frac{n}{n+1}=1,所以收敛域是区间(1,1).(-1,1).之后记所求和函数为s(x),s(x),

s(x)=n=1nxn=xn=1nxn1=xs1(x),s1(x)dx=n=1nxn1dx=n=1nxn1dx=n=1xn=x1x.\begin{align*} s(x)&=\sum_{n=1}^\infty nx^n=x\sum_{n=1}^\infty nx^{n-1}=xs_1(x),\\ \int s_1(x)\text{d}x&=\int\sum_{n=1}^\infty nx^{n-1}\text{d}x=\sum_{n=1}^\infty\int nx^{n-1}\text{d}x=\sum_{n=1}^\infty x^n=\frac{x}{1-x}. \end{align*}

因此s1(x)=(s1(x)dx)=1(1x)2.s_1(x)=\big(\int s_1(x)\text{d}x\big)'=\frac{1}{(1-x)^2}.故所求为

s(x)=x(1x)2.s(x)=\frac{x}{(1-x)^2}.


e.g.7.14 \textbf{e.g.7.14 }n=1n2xn\sum_{n=1}^\infty n^2x^n的和函数。

Solution \textbf{Solution }先求原级数的收敛域。显然,若记an=n2,xn=xn,a_n=n^2,x_n=x^n,R=limn1an+1an=n2(n+1)2=1,R=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{\frac{a_{n+1}}{a_n}}=\frac{n^2}{(n+1)^2}=1,因此收敛域是区间(1,1)(-1,1)。之后记所求和函数为s(x),s(x),

s(x)=n=1n2xn=xn=1n2xn1=xs1(x)s1(x)dx=n=1n2xn1dx=n=1nxn.\begin{align*} s(x)&=\sum_{n=1}^\infty n^2x^n=x\sum_{n=1}^\infty n^2x^{n-1}=xs_1(x)\\ \int s_1(x)\text{d}x=\sum_{n=1}^\infty\int{n^2}x^{n-1}\text{d}x=\sum_{n=1}^\infty nx^n. \end{align*}

由例7.13可得s1(x)dx=x(1x)2,\int s_1(x)\text{d}x=\frac{x}{(1-x)^2},因此s1(x)=(x(1x)2)=1+x(1x)3.s_1(x)=\big(\frac{x}{(1-x)^2}\big)'=\frac{1+x}{(1-x)^3}.故所求为

s(x)=x(x+1)(1x)3.s(x)=\frac{x(x+1)}{(1-x)^3}.


e.g.7.15 \textbf{e.g.7.15 }n=2n(n1)xn2\sum_{n=2}^\infty n(n-1)x^{n-2}的和函数。

Solution \textbf{Solution }先求原级数的收敛域。显然,若记an=n(n1),xn=xn2,a_n=n(n-1),x_n=x^{n-2},R=limn1an+1an=1,R=\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{\frac{a_{n+1}}{a_n}}=1,因此收敛域是区间(1,1)(-1,1)。之后记所求和函数为s(x),s(x),

s(x)=n=2n(n1)xn2=n=2(xn)=(n=2xn)=(11x)=2(1x)3.\begin{align*} s(x)&=\sum_{n=2}^\infty n(n-1)x^{n-2}=\sum_{n=2}^\infty(x^n)''=\Big(\sum_{n=2}^\infty x^n\Big)''\\ &=\Big(\frac{1}{1-x}\Big)''=\frac{2}{(1-x)^3}. \end{align*}

一般级数求和的思路也就是构造一个相应的幂级数后对后者求和——只要把待求原级数的常数项级数看作幂级数在xx取某一个值x0x_0时所得的级数即可。

e.g.7.16 \textbf{e.g.7.16 }n=04n2+4n+32n+1x2n\sum_{n=0}^\infty\frac{4n^2+4n+3}{2n+1}x^{2n}的收敛域与和函数。

Solution \textbf{Solution }先求原级数的收敛域。显然,若记an(x)=4n2+4n+32n+1x2n,a_n(x)=\frac{4n^2+4n+3}{2n+1}x^{2n},则令limnan+1(x)an(x)<1,\lim_{n\rightarrow\infty}\big|\frac{a_{n+1}(x)}{a_n(x)}\big|<1,1<x<1,-1<x<1,因此收敛域是区间(1,1)(-1,1)。之后记所求和函数为s(x),s(x),

s(x)=n=04n2+4n+32n+1x2n=n=04n2+4n+12n+1x2n+n=022n+1x2n=n=0(2n+1)x2n+2n=0x2n2n+1.\begin{align*} s(x)&=\sum_{n=0}^\infty\frac{4n^2+4n+3}{2n+1}x^{2n}=\sum_{n=0}^\infty\frac{4n^2+4n+1}{2n+1}x^{2n}+\sum_{n=0}^\infty\frac{2}{2n+1}x^{2n}\\ &=\sum_{n=0}^\infty(2n+1)x^{2n}+2\sum_{n=0}^\infty\frac{x^{2n}}{2n+1}. \end{align*}

现在记n=0(2n+1)x2n=s1(x),n=0x2n2n+1=s2(x).\sum_{n=0}^\infty(2n+1)x^{2n}=s_1(x),\sum_{n=0}^\infty\frac{x^{2n}}{2n+1}=s_2(x).那么

s1(x)dx=n=0x2n+1=x1x2,s2(x)=n=0x2n2n+1=1xn=0x2n+12n+1.\begin{align*} \int s_1(x)\text{d}x&=\sum_{n=0}^\infty x^{2n+1}=\frac{x}{1-x^2},\\ s_2(x)&=\sum_{n=0}^\infty\frac{x^{2n}}{2n+1}=\frac{1}{x}\sum_{n=0}^\infty\frac{x^{2n+1}}{2n+1}. \end{align*}

再记s3(x)=n=0x2n+12n+1,s_3(x)=\sum_{n=0}^\infty\frac{x^{2n+1}}{2n+1},可得

s3(x)=n=0x2n=11x2.s_3'(x)=\sum_{n=0}^\infty x^2n=\frac{1}{1-x^2}.

因此

s2(x)=1xs3(x)dx=12x(ln(1+x)ln(1x))s(x)=s1(x)+2s2(x)=x1x2+ln1+x1xx.\begin{align*} &s_2(x)=\frac{1}{x}\int s'_3(x)\text{d}x=\frac{1}{2x}\big(\ln(1+x)-\ln(1-x)\big) \Rightarrow&s(x)=s_1(x)+2s_2(x)=\frac{x}{1-x^2}+\frac{\ln\frac{1+x}{1-x}}{x}. \end{align*}

而注意到x=0x=0时原级数等于a0(0)=3,a_0(0)=3,故所求为

s(x)={3,x=0x1x2+ln1+x1xx,x(1,0)(0,1).s(x)=\begin{cases} 3&,x=0\\ \frac{x}{1-x^2}+\frac{\ln\frac{1+x}{1-x}}{x}&,x\in(-1,0)\cup(0,1) \end{cases}.


e.g.7.17 \textbf{e.g.7.17 }已知a0=4,a1=1,an=an2n(n1),a_0=4,a_1=1,a_n=\frac{a_{n-2}}{n(n-1)},S(x)=n=0anxn.S(x)=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n.

Solution \textbf{Solution }由题知ann(n1)=an2.a_n\cdot n(n-1)=a_{n-2}.因此有

S(x)=n=1nanxn1S(x)=n=2n(n1)anxn2=n=2an2xn2=n=0anxn=S(x).\begin{align*} &S'(x)=\sum_{n=1}^\infty na_nx^{n-1}\\ \Rightarrow&S''(x)=\sum_{n=2}^\infty n(n-1)a_nx^{n-2}=\sum_{n=2}^\infty a_{n-2}x^{n-2}=\sum_{n=0}^\infty a_nx^n=S(x). \end{align*}

换言之,y=S(x)y=S(x)y=y,y''=y,即满足齐次微分方程yy=0;y''-y=0;解之得S(x)=y=c1ex+c2ex.S(x)=y=c_1e^x+c_2e^{-x}.a0=4,a1=1,a_0=4,a_1=1,进而S(0)=a0=4,S(0)=a1=1.S(0)=a_0=4,S'(0)=a_1=1.

{c1+c2=4c1c2=1{c1=52c2=32S(x)=52ex+32ex.\begin{cases} c_1+c_2&=4\\ c_1-c_2&=1 \end{cases} \Rightarrow\begin{cases} c_1&=\frac{5}{2}\\ c_2&=\frac{3}{2} \end{cases} \Rightarrow S(x)=\frac{5}{2}e^x+\frac{3}{2}e^{-x}.

将函数展开为幂级数的思路是通过变量代换、恒等变形或微/积分把函数化为11±x,ex,sinx,cosx,ln(1+x)\frac{1}{1\pm x},e^x,\sin x,\cos x,\ln(1+x)等初等函数,然后利用这些初等函数的Taylor展开化为幂级数,随后再对所得式子实施逆运算得到结果。

e.g.7.18 \textbf{e.g.7.18 }f(x)=x2+xx2f(x)=\frac{x}{2+x-x^2}展开为关于xx的幂级数。

Solution \textbf{Solution }

O.F.=x(2x)(1+x)=13(22x11+x)=13(11x211+x)=13(n=0(x2)nn=0(1)nxn)=n=0(1)n+1+(12)n3xn.\begin{align*} \text{O.F.}&=\frac{x}{(2-x)(1+x)}=\frac{1}{3}\Big(\frac{2}{2-x}-\frac{1}{1+x}\Big)\\ &=\frac{1}{3}\Big(\frac{1}{1-\frac{x}{2}}-\frac{1}{1+x}\Big)=\frac{1}{3}\bigg(\sum_{n=0}^\infty\Big(\frac{x}{2}\Big)^n-\sum_{n=0}^\infty(-1)^nx^n\bigg)\\ &=\sum_{n=0}^\infty\frac{(-1)^{n+1}+\big(\frac{1}{2}\big)^n}{3}x^n. \end{align*}


e.g.7.19 \textbf{e.g.7.19 }f(x)=arctan1+x1xf(x)=\arctan\frac{1+x}{1-x}展开为关于xx的幂级数。

Solution \textbf{Solution }

f(x)=11+x2=n=0(1)nx2nf(x)=n=0(1)nx2ndx=n=0(1)nx2n+12n+1+C.\begin{align*} &f'(x)=\frac{1}{1+x^2}=\sum_{n=0}^\infty(-1)^nx^{2n}\\ \Rightarrow&f(x)=\int\sum_{n=0}^\infty(-1)^nx^{2n}\text{d}x=\sum_{n=0}^\infty(-1)^n\frac{x^{2n+1}}{2n+1}+C. \end{align*}

注意到f(0)=π4,f(0)=\frac{\pi}{4},所以C=π4.C=\frac{\pi}{4}.因此

f(x)=π4+n=0(1)nx2n+12n+1.f(x)=\frac{\pi}{4}+\sum_{n=0}^\infty(-1)^n\frac{x^{2n+1}}{2n+1}.

sinx,cosx,ex\sin x,\cos x,e^x的展开式往往分别在幂级数中存在状如(2n+1)!,(2n)!,n!(2n+1)!,(2n)!,n!的情况下使用。

e.g.7.20 \textbf{e.g.7.20 }n=1(1)nn(2n+1)!\sum_{n=1}^\infty\frac{(-1)^nn}{(2n+1)!}的和函数。

Solution \textbf{Solution }构造s(x)=n=1(1)nnx2n1(2n+1)!;s(x)=\sum_{n=1}^\infty\frac{(-1)^nnx^{2n-1}}{(2n+1)!};那么原级数就是s(1).s(1).

s(x)dx=12n=1(1)nx2n(2n+1)!=12xn=1(1)nx2n+1(2n+1)!=12x(sinxx)=sinx2x12,\begin{align*} \int s(x)\text{d}x&=\frac{1}{2}\sum_{n=1}^\infty\frac{(-1)^nx^{2n}}{(2n+1)!}\\ &=\frac{1}{2x}\sum_{n=1}^\infty\frac{(-1)^nx^{2n+1}}{(2n+1)!}=\frac{1}{2x}(\sin x-x)\\ &=\frac{\sin x}{2x}-\frac{1}{2}, \end{align*}

s(x)=(sinx2x12)=xcosxsinx2x2.s(x)=\Big(\frac{\sin x}{2x}-\frac{1}{2}\Big)'=\frac{x\cos x-\sin x}{2x^2}.

这时再取s(1),s(1),得到所求为

O.F.=cos1sin12.\text{O.F.}=\frac{\cos 1-\sin 1}{2}.

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