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[笔记] 微积分

[笔记] 微积分

作者: MatrixYe | 来源:发表于2021-01-20 19:43 被阅读0次

微积分基础

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1 连续、极限

f(x)x_0处连续,当x无限趋近于x_0时,f(x)无限逼近于L,则:
\lim _{x \rightarrow x_{0}} f(x)=L
例:
\lim _{x \rightarrow \infty}\left(1+\frac{1}{x}\right)^{x}=e

\lim _{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x}=1
洛必达(伯努利)法则:

处理\lim _{x \rightarrow a} \frac{0}{0} 或者\lim_{x \rightarrow a} \frac{\infty}{\infty} 时的极限:
\lim _{x \rightarrow a} \frac{g(x)}{h(x)}=\frac{g^{\prime}(a)}{h^{\prime}(a)}

2 微分与导数

极小的自变量dx所造成的极小的因变量变化dydy 随dx的变化率即导数,导数并不是瞬时变化率,而是某点处附近(很近很近)的变化率
f^{\prime}(x)=\frac{d y}{d x}=\frac{f(x+d x)-f(x)}{d x}

一些基本函数的导数:

\begin{array}{ll} f(x)=\operatorname{ax} & f^{\prime}(x)=a \\ f(x)=a^{x} & f^{\prime}(x)=a^{x} \ln ^{a} \\ f(x)=e^{x} & f^{\prime}(x)=e^{x} \\ f(x)=x^{n} & f^{\prime}(x)=n x^{n-1} \\ f(x)=\sin (x) & f^{\prime}(x)=\cos (x) \\ f(x)=\cos (x) & f^{\prime}(x)=-\sin (x) \\ f(x)=\frac{1}{\sin x} & f^{\prime}(x)=\frac{1}{\sqrt{1-x^{2}}} \\ f(x)=\frac{1}{\cos x} & f^{\prime}(x)=\frac{-1}{\sqrt{1-x^{2}}} \\ f(x)=\frac{1}{\tan x} & f^{\prime}(x)=\frac{1}{1+x^{2}} \\ f(x)=\frac{1}{\cot x} & f^{\prime}(x)=\frac{-1}{1+x^{2}}\\ f(x)=\ln x & f^{\prime}(x)=\frac{1}{x} \\ f(x)=\log _{a}^{x} & f^{\prime}(x)=\frac{1}{x \ln ^{a}}\\ \end{array}

线性函数的变化率时恒定的,同理,常数函数的变化率为0。x^n可以理解为n维空间边长为x的“空间大小”,如正方形面积、正立方体体积....以此类推,然后从几何角度推出幂函数的导数。三角函数可以从圆几何角度推导导数。指数函数比较特殊,在每一点的导数,与其f(x)的大小成正比关系,当这个比为1时,函数的变化率等于其本身的值!!此时指数函数的底为自然对数e。而对数函数为指数函数的逆函数,可以反向推导数。

导数求导基本法则:

\begin{array}{ll} f(x)=g(x)+h(x) & f^{\prime}(x)=g^{\prime}(x)+h^{\prime}(x) \\ f(x)=g(x) h(x) & f^{\prime}(x)=g^{\prime}(x) h(x)+g(x) h^{\prime}(x) \\ f(x)=g(h(x)) & f^{\prime}(x)=g^{\prime}\left(h(x)) h^{\prime}(x)\right. \end{array}

三大微分定律:

  • 罗尔中值定律

R 上的函数 f(x) 满足在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 内可导,且f(a)=f(b),则至少存在一个 ξ∈(a,b),使得 f'(ξ)=0。
f^{\prime}(\varepsilon)=0

  • 拉格朗日中值定律

R 上的函数 f(x) 在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 内可导,则至少存在一个 ξ∈(a,b),使得
f^{\prime}(\xi)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}

  • 柯西中值定律

R 上的函数f(x),g(x)在[a,b]的闭区间内连续,(a,b)开区间内可导,且对于任意x\in (a,b)g^{\prime}(x)\neq0,则至少存在一个\xi \in(a,b)使得:
\frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)}=\frac{f^{\prime}(\xi)}{g^{\prime}(\xi)}

罗尔中值定律、拉格朗日中值定律、柯西中值定律说的是一回事,某个函数在某个区间内连续、可导,那么这个函数在区间中必然至少存在一点,该点的导数等于该函数在该区间的平均导数。从几何上看,任意某个函数在某个区间中必然存在至少一个点,该点的切线等于将函数首尾相连形成的直线的斜率。当这个直线的斜率为0时,即罗尔中值定律。也就是说,拉格朗日中值定律时是罗尔中值定律的推广版本,而后者是前者的一个特例。而柯西中值定律是拉格朗日的推广版本,原函数的形式变成了参数函数形式,将定律右侧的df/dg=df/dx/dg/dx,即变成\frac{f^{\prime}(\xi)}{g^{\prime}(\xi)}

3. 偏导数

导数的含义是对于某个函数,自变量的微小变化对因变量又多大的影响,即\frac{df}{dx}。对于多元函数,自变量不再是单一的,这时候引入了偏导数的概念,即对于多个自变量的函数,其中一个变量在其余变量不变的情况下,其微小的变化对因变量有多大的影响。有点类似于控制变量法。例如函数f(x,y)(x_0,y_0)处的偏导数为:
\begin{array}{l} \left.\frac{\partial f}{\partial x}\right|_{\left(x_{0}, y_{0}\right)}=\lim _{h \rightarrow 0} \frac{f\left(x_{0}+h, y_{2}\right)-f\left(x_{0} y_{0}\right)}{h} \\ \left.\frac{\partial f}{\partial y}\right|_{\left(x_{0} y_{0}\right)}=\lim _{h \rightarrow 0} \frac{f\left(x_{0}, y_{0}+h\right)-f\left(x_{0}, y_{0}\right)}{h} \end{array}

4. 积分

伸缩求和:

伸缩求和是一个非常重要的求和方法,核心是构建一个可以相邻元素互相抵消的函数,替换原函数。
\sum_{i=1}^{n}f(i)=\sum_{i=1}^{n}{(g(i)-g(i-1))}=g(n)-g(0)
例如,求\sum_{i=1}^{n} i^{2},可以从构造函数\sum_{i=1}^{n}{(i^3-(i-1)^3)}开始
\sum_{i=1}^{n}{i^2}=\frac{1}{3}(\sum_{i=1}^{n}{(i^3-(i-1)^3)}+\sum_{i=1}^{n}i-\sum_{i=1}^{n}1)=\frac{n(2n+1)(n+1)}{6}

积分中值定律

如果函数 f 在区间[a,b]上连续,那么在区间(a,b)内必有一点C,满足:
f(c)=\frac{1}{b-a} \int_{a}^{b} f(x) d x

例如汽车在一段时间t内,速度从v_0变为v_1,这段时间内位移为S,那么在这段时间内至少有一个时刻速度为平均速度为\frac{S}{t}

微积分第一基本定律:

如果函数f 阻碍区间[a,b] 上连续,定义函数FF(x)=\int_a^x f(t)dt,x\in [a,b],那么 F在[a,b]上是可导函数,且F^{\prime}(x)=f(x)
\frac{d}{dx}\int_{a}^{x}f(t)dt=f(x)=F^{\prime}(x)

微积分第二基本定律:

如果函数 f 在[a,b]区间上连续,Ff的反导数,那么有
\int_{a}^{b} f(x) dx=F(b)-F(a)=F(x)|^b_a
常用不定积分:
\begin{array}{l} \int x^{a} \mathrm{~d} x=\frac{x^{a+1}}{a+1}+C \quad(a \neq-1) \\ \int \frac{1}{x} \mathrm{~d} x=\ln |x|+C \\ \int \mathrm{e}^{x} \mathrm{~d} x=\mathrm{e}^{x}+C \\ \int b^{x} \mathrm{~d} x=\frac{b^{x}}{\ln (b)}+C \\ \int \cos (x) \mathrm{d} x=\sin (x)+C \\ \int \sin (x) \mathrm{d} x=-\cos (x)+C \end{array}

求不定积分的一些常见方法:

  1. 换元法,核心是将dx换成dt的形式例如

\int 2 x \mathrm{e}^{x^{2}} \mathrm{~d} x=\mathrm{e}^{x^{2}}+C\\ \int x^{2} \cos \left(x^{3}\right) \mathrm{d} x=\int \cos (t) \frac{1}{3} \mathrm{~d} t=\frac{1}{3} \int \cos (t) \mathrm{d} t=\frac{1}{3} \sin (t)+C

  1. 分部积分法

分部积分法的核心思想是
\int u \mathrm{~d} v=u v-\int v \mathrm{~d} u
例如:
\int x e^{x} d x=\int x d w=x e^{x}-\int e^{x} d x=(x-1) e^{x}

  1. 部分分式,例:

\int \frac{x+2}{x^{2}-1} d x=\int \frac{\frac{3}{2}}{x-1} d x+\int \frac{-\frac{1}{2}}{x+1} d x=\frac{3}{2} \ln (x-1)-\frac{1}{2} \ln (x+1)

泰勒公式:

泰勒公式的本质是用多项式函数去逼近光滑函数:

若函数f 在x=a 处是光滑的,则f 在x=a处的最接近的多项式函数为:
P_{N}(x)=\sum_{i=0}^{n} \frac{f^{(n}(a)}{n !}(x-a)^{n}
例如e^x在x=0处的近似函数为
e^x=1+\frac{x}{1!}+\frac{x^2}{2!}+\frac{x^3}{3!}+\frac{x^4}{4!}+...+\frac{x^n}{n!}

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