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分类

数学

正文

一、函数与极限

1、映射与函数

映射(Mapping)和函数(Function)这两个术语在数学中通常是可以互换使用的,但它们在某些数学分支中可能有细微的区别。

(1)函数

函数是数学中的一个基本概念,它描述了两个集合之间的一种特殊关系。具体来说,一个函数 $f$ 从集合 $A$ 到集合 $B$ 是一个规则,它将集合 $A$ 中的每个元素 $a$ 映射到集合 $B$ 中的单个元素 $b$。我们通常写作 $f: A \rightarrow B$,并且对于 $A$ 中的每个元素 $a$,都有一个唯一的元素 $b$ 使得 $b = f(a)$。

函数有几个重要的性质,包括:

  • **定义域**:所有可以作为输入的 $a$ 的集合。
  • **陪域**:所有可能的输出 $b$ 的集合
  • **值域**:实际上作为输出的 $b$ 的集合,值域是陪域的子集。
  • **单射(Injective)**:如果每个输出 $b$ 最多有一个输入 $a$ 对应,那么函数是单射的。
  • **满射(Surjective)**:如果陪域中的每个元素 $b$ 都是至少一个输入 $a$ 的输出,那么函数是满射的。
  • **双射(Bijective)**:如果函数既是单射又是满射,那么它是双射的。

(2)映射

映射是一个更广泛的概念,它可以被认为是一种将一个集合中的元素与另一个集合中的元素相关联的过程。在某些数学领域,映射不一定要求每个元素都有唯一的图像;换句话说,一个元素可以映射到多个元素。在这种情况下,映射更像是一个关系。

2、数列的极限

数列的极限是分析数学中的一个基本概念,它描述了数列中的项随着项数增加而趋向的行为。如果一个数列的项越来越接近某个固定的数值,那么我们说这个数列收敛于该数值,该数值被称为数列的极限。

数学上,如果我们有一个数列 $\{a_n\}$,并且存在一个实数 $L$ 使得对于任意的正数 $\varepsilon > 0$,都存在一个正整数 $N$,使得所有 $n > N$ 的项 $a_n$ 都满足 $|a_n - L| < \varepsilon$,那么我们说数列 $\{a_n\}$ 的极限是 $L$,并写作:

$$
\lim_{n \to \infty} a_n = L
$$

这个定义表明,我们可以使数列中的项 $a_n$ 与极限 $L$ 任意接近,只要我们考虑足够大的 $n$。换句话说,数列的项可以无限接近于 $L$,但可能永远不会真正等于 $L$。

如果这样的实数 $L$ 不存在,那么我们说数列是发散的。发散的数列没有极限。

(1)性质

  • **唯一性**:如果数列 $\{a_n\}$ 收敛,那么它的极限是唯一的。
  • **有界性**:如果数列 $\{a_n\}$ 收敛,那么该数列是有界的。
  • **保号性**:如果数列 $\{a_n\}$ 的所有项最终都是正的(或负的),并且数列收敛到 $L$,那么 $L$ 也是正的(或负的)。
  • **代数性质**:极限运算可以和加法、减法、乘法以及除法(除数不为零)相结合。

3、函数的极限

函数的极限是分析数学中的一个核心概念,它描述了函数值随着自变量接近某一点(或趋向无穷)的行为。函数的极限可以在一点处定义,也可以在无穷远处定义。

(1)函数在一点的极限

设有函数 $f(x)$,我们想要定义在 $x$ 接近某个特定值 $c$ 时 $f(x)$ 的极限。如果存在一个数 $L$,使得对于任意给定的 $\varepsilon > 0$,都存在 $\delta > 0$ 使得当 $0 < |x - c| < \delta$ 时,都有 $|f(x) - L| < \varepsilon$,那么我们说 $f(x)$ 当 $x$ 趋向于 $c$ 时的极限是 $L$,记为:

$$
\lim_{x \to c} f(x) = L
$$

这意味着我们可以通过选择 $x$ 足够接近 $c$(但 $x \neq c$)来使 $f(x)$ 任意接近 $L$。

(2)函数在无穷远处的极限

函数的极限也可以在自变量趋于无穷大时定义。如果当 $x$ 趋于正无穷(或负无穷)时,$f(x)$ 越来越接近某个固定的数 $L$,我们就说 $f(x)$ 当 $x$ 趋于正无穷(或负无穷)时的极限是 $L$,分别记为:

$$
\lim_{x \to \infty} f(x) = L
$$

$$
\lim_{x \to -\infty} f(x) = L
$$

(3)左极限和右极限

对于在某一点的极限,我们还可以进一步讨论左极限和右极限。左极限是指 $x$ 从左侧(即小于 $c$ 的值)接近 $c$ 时 $f(x)$ 的极限,记为 $\lim_{x \to c^-} f(x)$。相应地,右极限是指 $x$ 从右侧(即大于 $c$ 的值)接近 $c$ 时 $f(x)$ 的极限,记为 $\lim_{x \to c^+} f(x)$。如果左极限和右极限都存在且相等,那么我们可以说函数在该点的极限存在。

(4)极限的性质

  • **唯一性**:如果函数在某点的极限存在,那么这个极限是唯一的。
  • **局部有界性**:如果函数在某点的极限存在,那么在该点的某个邻域内,函数是有界的。
  • **局部保号性**:如果函数在某点的极限是正(或负)的,那么在该点的某个邻域内,函数值也是正(或负)的。
  • **代数性质**:极限运算可以和加法、减法、乘法以及除法(除数的极限不为零)相结合。

4、无穷小与无穷大

(1)无穷小

无穷小是指那些绝对值可以任意小的量。更正式地说,如果有一个函数 $f(x)$,当 $x$ 趋向于某个值(比如 $a$ 或者无穷远)时,$f(x)$ 的绝对值可以变得比任意正实数都要小,那么我们就说 $f(x)$ 是一个无穷小。数学上,如果对于任意的正实数 $\varepsilon > 0$,都存在某个条件(比如 $x > N$ 或者 $0 < |x - a| < \delta$),使得 $|f(x)| < \varepsilon$,那么 $f(x)$ 就是在该条件下的无穷小。

例如,当 $x$ 趋向于无穷时,$1/x$ 是一个无穷小,因为它的绝对值可以变得比任意正实数都要小。

(2)无穷大

相反,无穷大是指那些绝对值可以任意大的量。如果函数 $f(x)$ 的绝对值可以超过任意给定的正实数,那么我们说 $f(x)$ 趋向于无穷大,记作 $f(x) \to \infty$,当 $x$ 趋向于某个值时。数学上,如果对于任意的正实数 $M > 0$,都存在某个条件,使得 $|f(x)| > M$,那么 $f(x)$ 就是在该条件下的无穷大。

例如,当 $x$ 趋向于 $0$ 时,$1/x^2$ 趋向于无穷大,因为它的绝对值可以超过任意给定的正实数。

(3)关系和性质

  • **无穷小的乘积**:两个无穷小的乘积仍然是无穷小。
  • **无穷小与有界函数的乘积**:一个无穷小与一个有界函数的乘积仍然是无穷小。
  • **无穷大的性质**:如果函数 $f(x)$ 趋向于无穷大,那么它的倒数 $1/f(x)$ 是一个无穷小。
  • **极限与无穷小**:如果函数 $f(x)$ 当 $x \to a$ 时的极限为 $0$,那么 $f(x)$ 是 $x$ 趋向于 $a$ 时的无穷小。

5、极限运算法则

(1)和的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 和 $\lim_{x \to c} g(x) = M$,那么

$$
\lim_{x \to c} [f(x) + g(x)] = L + M
$$

(2)差的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 和 $\lim_{x \to c} g(x) = M$,那么

$$
\lim_{x \to c} [f(x) - g(x)] = L - M
$$

(3)积的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 和 $\lim_{x \to c} g(x) = M$,那么

$$
\lim_{x \to c} [f(x) \cdot g(x)] = L \cdot M
$$

(4)商的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 和 $\lim_{x \to c} g(x) = M$ 且 $M \neq 0$,那么

$$
\lim_{x \to c} \left[\frac{f(x)}{g(x)}\right] = \frac{L}{M}
$$

(5)常数倍数的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 和一个常数 $k$,那么

$$
\lim_{x \to c} [k \cdot f(x)] = k \cdot L
$$

(6)幂的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$,那么对任何正整数 $n$,

$$
\lim_{x \to c} [f(x)]^n = L^n
$$

(7)根的极限法则

如果 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 且 $n$ 是一个正整数,那么

$$
\lim_{x \to c} \sqrt[n]{f(x)} = \sqrt[n]{L}
$$

(前提是当 $n$ 为偶数时,$f(x)$ 和 $L$ 都必须非负。)

当 $n$ 是偶数时,需要额外的注意,因为偶数次根(比如平方根、四次根等)只对非负数有定义。

对于偶数次根,如果 $L$ 是负数,那么 $\sqrt[n]{L}$ 是没有定义的(在实数范围内),因此在这种情况下,极限 $\lim_{x \to c} \sqrt[n]{f(x)}$ 可能不存在。

所以,当 $n$ 是偶数时,我们需要确保 $f(x)$ 在接近 $c$ 时非负,从而保证 $\sqrt[n]{f(x)}$ 是有意义的。这样,当极限 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 存在且 $L \geq 0$ 时,我们可以说:

$$
\lim_{x \to c} \sqrt[n]{f(x)} = \sqrt[n]{L}
$$

对于奇数次根,由于奇数次根对所有实数都是有定义的,所以不需要额外的条件,只要极限 $\lim_{x \to c} f(x) = L$ 存在即可。

(8)复合函数的极限法则(链式法则)

如果 $\lim_{x \to c} g(x) = L$ 和 $\lim_{y \to L} f(y) = M$,那么

$$
\lim_{x \to c} f(g(x)) = M
$$

(前提是 $g(x)$ 在接近 $c$ 时足够接近 $L$,$f(y)$ 在 $L$ 的某个邻域内是连续的。)

(9)极限存在的必要条件

如果极限 $\lim_{x \to c} f(x)$ 存在,那么左极限和右极限也必须存在,并且相等:

$$
\lim_{x \to c^-} f(x) = \lim_{x \to c^+} f(x) = \lim_{x \to c} f(x)
$$

6、极限存在准则  两个重要的极限

(1)极限存在的准则

  • **夹逼准则(夹挤定理)**:

如果 $f(x) \leq g(x) \leq h(x)$ 对于所有在点 $c$ 的某个邻域内的 $x$ 都成立,并且
$$
\lim_{x \to c} f(x) = \lim_{x \to c} h(x) = L,
$$
那么 $g(x)$ 在 $c$ 处的极限也存在,并且
$$
\lim_{x \to c} g(x) = L.
$$

  • **单调有界准则**:

如果一个函数在某个区间内是单调增加(或减少)且有界的,则它在该区间的端点处有极限。

(2)两个重要的极限

  • **自然对数的底数的极限**:

$$
\lim_{x \to 0} \frac{e^x - 1}{x} = 1.
$$
这个极限是自然对数函数导数的基础,也是许多其他极限计算的基础。

  • 洛必达法则证明

首先,我们确认原极限形式 $\frac{0}{0}$,即在 $x=0$ 时,分子 $e^x - 1$ 和分母 $x$ 都趋于零。

接下来,我们分别对分子和分母求导数:

- 分子的导数为 $e^x$。
- 分母的导数为 $1$。

现在我们应用洛必达法则:

$$
\lim_{x \to 0} \frac{e^x - 1}{x} = \lim_{x \to 0} \frac{e^x}{1}.
$$

由于 $e^0 = 1$,我们可以直接计算出:

$$
\lim_{x \to 0} \frac{e^x}{1} = \frac{e^0}{1} = 1.
$$

因此,我们证明了这个重要的极限的值为 $1$。

  • 另一种证明方法

另一种证明这个极限的方法是使用 $e^x$ 的泰勒级数展开:

$$
e^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \cdots
$$

现在考虑极限:

$$
\lim_{x \to 0} \frac{e^x - 1}{x} = \lim_{x \to 0} \frac{1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \cdots - 1}{x}
$$

简化后得到:

$$
\lim_{x \to 0} \left(1 + \frac{x}{2!} + \frac{x^2}{3!} + \cdots\right) = 1 + 0 + 0 + \cdots = 1.
$$

因为当 $x \to 0$ 时,除了第一项之外,所有项都趋于零。

         

  • **正弦函数的极限**:

$$
\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1.
$$
这个极限是微积分中的一个重要结果,它在计算导数和积分时经常出现。

  • 几何证明

几何证明的基础是单位圆和夹逼定理。我们可以从单位圆的几何关系入手,构造出三个面积公式,通过比较这些面积来证明上述极限。

**单位圆定义**:单位圆的半径为 $1$。

**扇形面积**:单位圆中,中心角为 $x$ 弧度的扇形面积可以表示为 $\frac{x}{2}$(因为整个圆的面积是 $\pi$,而 $2\pi$ 弧度对应整个圆,所以 $x$ 弧度对应的扇形面积是 $\frac{x}{2\pi} \cdot \pi = \frac{x}{2}$)。

**三角形面积OAB**:$\frac{1}{2}\sin x$

**三角形面积OAC**:$\frac{1}{2}\tan x$

$$\frac{1}{2}\sin x \leq \frac{x}{2} \leq \frac{1}{2}\tan x$$

当 $x$ 不是零且正数时,我们可以消去 $\frac{1}{2}$ 并除以 $\sin x$(因为在 $x$ 接近 $0$ 时 $\sin x$ 是正的),得到:

$$ 1 \leq \frac{x}{\sin x} \leq \frac{1}{\cos x}$$

当 $x$ 趋近于 $0$ 时,$\cos x$ 趋近于 $1$。因此,根据夹逼定理,我们得到:

$$\lim_{x \to 0} \frac{x}{\sin x} = 1$$

由于 $\frac{x}{\sin x}$ 的倒数就是 $\frac{\sin x}{x}$,我们可以得出结论:

$$
\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1
$$

7、无穷小的比较

在微积分中,无穷小的比较是指比较两个当变量趋于某个值时趋于零的函数的速率。这通常涉及到比较它们的极限,以确定一个函数是否比另一个函数趋于零的速度更快或者更慢,或者它们是否以相同的速度趋于零。这种比较可以用来确定无穷小的阶,即它们消失的速度。

比如,假设我们有两个函数 $f(x)$ 和 $g(x)$,当 $x \to a$ 时,它们都趋于零。我们可以通过计算极限 $\lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)}$ 来比较它们的无穷小阶:

(1) 如果 $\lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)} = 0$,那么我们说 $f(x)$ 是比 $g(x)$ 高阶的无穷小,或者说 $f(x)$ 比 $g(x)$ 趋于零的速度更快。

(2)如果 $\lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)} = c$,其中 $c$ 是一个非零常数,那么我们说 $f(x)$ 和 $g(x)$ 是同阶无穷小。

(3)如果 $\lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)} = \infty$,那么我们说 $f(x)$ 是比 $g(x)$ 低阶的无穷小,或者说 $f(x)$ 比 $g(x)$ 趋于零的速度更慢。

8、函数的连续性与间断点

(1)函数的连续性

函数的连续性是指在函数的定义域内,函数值随自变量的变化而连续变化,没有跳跃。更准确地说,一个函数在某点连续,意味着该点的函数值等于该点的极限值。

数学上,如果函数 $f(x)$ 在点 $x=a$ 连续,那么满足以下条件:

$$
\lim_{{x \to a^-}} f(x) = \lim_{{x \to a^+}} f(x) = f(a)
$$

这意味着从左侧和右侧趋近于 $a$ 时,函数值趋近于同一个数,并且这个数就是 $f(a)$。

(2)间断点

如果函数在某点不连续,那么这个点称为函数的间断点。间断点有几种不同的类型:

  • **可去间断点**:如果 $\lim_{{x \to a}} f(x)$ 存在,但不等于 $f(a)$(或者 $f(a)$ 未定义),那么点 $a$ 是函数 $f(x)$ 的一个可去间断点。
  • **跳跃间断点**:如果左极限 $\lim_{{x \to a^-}} f(x)$ 和右极限 $\lim_{{x \to a^+}} f(x)$ 都存在但不相等,那么点 $a$ 是函数 $f(x)$ 的一个跳跃间断点。
  • **无穷间断点**:如果函数在点 $a$ 的极限是无穷大,即 $\lim_{{x \to a}} f(x) = \infty$ 或者 $\lim_{{x \to a}} f(x) = -\infty$,那么点 $a$ 是函数 $f(x)$ 的一个无穷间断点。
  • **振荡间断点**:如果函数在点 $a$ 附近的值无限振荡,使得极限不存在,那么点 $a$ 是一个振荡间断点。

9、连续函数的运算与初等函数的连续性

(1)**连续函数的和、差、积、商的连续性**:

  • 如果函数 $f(x)$ 和 $g(x)$ 在点 $x = a$ 都连续,那么它们的和 $f(x) + g(x)$、差 $f(x) - g(x)$ 和积 $f(x) \cdot g(x)$ 也在点 $x = a$ 连续。
  • 如果函数 $f(x)$ 和 $g(x)$ 在点 $x = a$ 都连续,且 $g(a) \neq 0$,那么它们的商 $\frac{f(x)}{g(x)}$ 在点 $x = a$ 连续。

(2)**连续函数的复合连续性**:

如果函数 $f(x)$ 在点 $x = a$ 连续,且函数 $g(x)$ 在点 $x = f(a)$ 连续,那么复合函数 $(g \circ f)(x) = g(f(x))$ 在点 $x = a$ 连续。

(3)**多项式函数的连续性**:

- 多项式函数在其整个定义域(实数集 $\mathbb{R}$)上连续。

(4)**有理函数的连续性**:

- 有理函数(即分子和分母都是多项式的函数)在其定义域上连续。有理函数的定义域是除去使分母为零的那些点的实数集。

(5)**指数函数和对数函数的连续性**:

  • 指数函数在整个实数线上连续。
  • 对数函数在其定义域(正实数集)上连续。

(6)**三角函数和反三角函数的连续性**:

  • 基本三角函数($\sin x$, $\cos x$, $\tan x$, $\cot x$, $\sec x$, $\csc x$)在它们的定义域上连续。
  • 反三角函数在它们的定义域上连续。

10、闭区间上连续函数的性质

(1)**闭区间上连续函数的界限性质(有界性)**:

如果函数 $f(x)$ 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,那么 $f(x)$ 在该区间上是有界的,即存在实数 $M$ 和 $m$,使得对所有 $x \in [a, b]$,都有 $m \leq f(x) \leq M$。

(2)**闭区间上连续函数的最大值和最小值定理**:

如果函数 $f(x)$ 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,那么 $f(x)$ 在该区间上必定能达到其最大值和最小值,也就是说,存在 $c$ 和 $d$ 在 $[a, b]$ 中,使得对所有 $x \in [a, b]$,有 $f(c) \leq f(x) \leq f(d)$。

(3)**闭区间上连续函数的介值定理(零点定理)**:

如果函数 $f(x)$ 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,并且 $f(a)$ 和 $f(b)$ 有不同的符号,那么存在至少一个点 $c \in (a, b)$,使得 $f(c) = 0$。

(4)**闭区间上连续函数的一致连续性**:

一致连续性(Uniform Continuity)是连续性的一种加强形式。对于定义在区间(开区间、闭区间或无界区间)上的函数来说,一致连续性意味着函数的连续性不依赖于区间中的特定点。

普通的连续性是局部定义的:对于函数 $f(x)$ 在点 $a$ 处的连续性,对于任意给定的 $\epsilon > 0$,存在一个依赖于 $a$ 和 $\epsilon$ 的 $\delta > 0$,使得当 $|x - a| < \delta$ 时,有 $|f(x) - f(a)| < \epsilon$。这里的 $\delta$ 可能对于不同的 $a$ 是不同的。

如果函数 $f(x)$ 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,那么 $f(x)$ 在该区间上也是一致连续的。这意味着对于任何 $\epsilon > 0$,存在一个 $\delta > 0$,使得对于所有的 $x, y \in [a, b]$,只要 $|x - y| < \delta$,就有 $|f(x) - f(y)| < \epsilon$。

(5) **闭区间上连续函数的介值性质**:

如果函数 $f(x)$ 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,并且 $f(a) \neq f(b)$,那么对于任何介于 $f(a)$ 和 $f(b)$ 之间的值 $L$,都存在至少一个点 $c \in (a, b)$ 使得 $f(c) = L$。

二、导数与微分

1、导数的概念

导数是微积分中的一个核心概念,代表了一个函数在某一点处的瞬时变化率。给定一个函数 $f(x)$,其导数描述了当 $x$ 变化时,$f(x)$ 的变化速度。

形式上,函数 $f(x)$ 在点 $x = a$ 处的导数(如果存在)是当 $x$ 接近 $a$ 时函数变化率的极限。如果这个极限存在,我们说函数在点 $a$ 处是可微的。导数通常写作 $f'(a)$,并定义为:

$$
f'(a) = \lim_{h \to 0} \frac{f(a + h) - f(a)}{h}
$$

如果这个极限存在,那么 $f'(a)$ 就是函数在点 $a$ 处的导数。

2、函数的求导法则

(1)**常数法则**:如果 $f(x) = c$,其中 $c$ 是一个常数,那么 $f'(x) = 0$。

(2)**幂法则**:如果 $f(x) = x^n$,其中 $n$ 是一个实数,那么 $f'(x) = nx^{n-1}$。

(3)**常数倍数法则**:如果 $f(x) = cg(x)$,其中 $c$ 是一个常数,那么 $f'(x) = c \cdot g'(x)$。

(4)**和法则**:如果 $f(x) = g(x) + h(x)$,那么 $f'(x) = g'(x) + h'(x)$。

(5)**差法则**:如果 $f(x) = g(x) - h(x)$,那么 $f'(x) = g'(x) - h'(x)$。

(6)**乘积法则**:如果 $f(x) = g(x) \cdot h(x)$,那么 $f'(x) = g'(x) \cdot h(x) + g(x) \cdot h'(x)$。

(7)**商法则**:如果 $f(x) = \frac{g(x)}{h(x)}$,其中 $h(x) \neq 0$,那么 $f'(x) = \frac{g'(x) \cdot h(x) - g(x) \cdot h'(x)}{[h(x)]^2}$。

(8) **链式法则**:如果 $f(x) = g(h(x))$,那么 $f'(x) = g'(h(x)) \cdot h'(x)$。链式法则用于复合函数的求导。

(9)假设我们有一个函数 $y = f(x)$,它在某个区间内是单调的,并且存在反函数 $x = f^{-1}(y)$。如果 $f$ 在 $x$ 点可导,并且 $f'(x) \neq 0$,那么 $f^{-1}$ 在点 $y = f(x)$ 处也可导,其导数可以用下面的公式计算:

$$ (f^{-1})'(y) = \frac{1}{f'(x)} \quad \text{或} \quad (f^{-1})'(y) = \frac{1}{f'(f^{-1}(y))} $$

这个公式表明,反函数的导数是原函数导数的倒数。

举个例子,让我们通过这个规则来推导 $\arctan x$ 的导数,其中 $\arctan x$ 是 $\tan y$ 的反函数。我们知道 $\tan y$ 在其定义域内是单调的,并且有一个连续的导数 $\sec^2 y$。根据反函数的导数规则,我们可以写出:

$$ (\arctan x)' = \frac{1}{(\tan y)'} = \frac{1}{\sec^2 y} $$

然而,我们需要将 $\sec^2 y$ 用 $x$ 来表示。我们知道 $\tan y = x$,因此:

$$ \sec^2 y = 1 + \tan^2 y = 1 + x^2 $$

因此,$\arctan x$ 的导数就是:

$$ (\arctan x)' = \frac{1}{1 + x^2} $$

这就完成了 $\arctan x$ 导数的推导。

假设我们有一个可导函数 $f(x)$,它有一个反函数 $f^{-1}(y)$,并且 $f$ 和 $f^{-1}$ 在对应点都是可导的。我们想要推导出反函数的导数 $(f^{-1})'(y)$。

首先,我们知道反函数 $f^{-1}$ 和函数 $f$ 满足以下关系:

$$ f(f^{-1}(y)) = y $$

现在,我们对两边的等式关于 $y$ 求导。由于 $y$ 是 $f^{-1}(y)$ 的复合函数,我们需要应用链式法则:

$$ \frac{d}{dy} f(f^{-1}(y)) = \frac{d}{dy} y $$

应用链式法则,我们得到:

$$ f'(f^{-1}(y)) \cdot (f^{-1})'(y) = 1 $$

在这个等式中,$f'(f^{-1}(y))$ 是函数 $f$ 在点 $f^{-1}(y)$ 处的导数。我们要解出 $(f^{-1})'(y)$,所以我们可以重写等式为:

$$ (f^{-1})'(y) = \frac{1}{f'(f^{-1}(y))} $$

这就是反函数的导数的表达式。它告诉我们,如果你想计算反函数在 $y$ 点的导数,你首先要计算原始函数 $f$ 在 $f^{-1}(y)$ 点的导数,然后取其倒数。

这个结果有一个重要的前提,即 $f'(x)$ 不为零。如果 $f'(x) = 0$,那么在那一点上反函数可能不可导(因为分母不能为零),或者反函数在那一点上可能会有一个垂直切线。

举个例子,如果有 $f(x) = x^2$,它的反函数是 $f^{-1}(y) = \sqrt{y}$。我们可以计算 $f'(x) = 2x$,然后使用上面的公式来找到 $(f^{-1})'(y)$:

$$ (f^{-1})'(y) = \frac{1}{f'(\sqrt{y})} = \frac{1}{2\sqrt{y}} $$

这样我们就得到了反函数 $f^{-1}(y) = \sqrt{y}$ 在点 $y$ 的导数。

(10)**对数导数法则**:对于复杂的乘积或商的函数,有时使用对数导数法则更为方便。如果 $f(x)$ 是正的,那么 $f'(x)$ 可以通过以下方式求得:
$$
f'(x) = f(x) \cdot \left( \frac{d}{dx} \log(f(x)) \right)
$$

假设我们有一个可导函数 $f(x)$,且 $f(x) > 0$(这是取对数的前提),我们希望计算 $f(x)$ 的导数。我们可以按照以下步骤使用对数导数法则:

  • 取 $f(x)$ 的自然对数:

$$ \ln(f(x)) $$

  • 应用对数的性质(例如,$\ln(ab) = \ln(a) + \ln(b)$ 和 $\ln(a^b) = b \ln(a)$)来简化表达式。
  • 对简化后的表达式求导:

$$ \frac{d}{dx} \ln(f(x)) $$

  • 应用链式法则,我们得到:

$$ \frac{d}{dx} \ln(f(x)) = \frac{f'(x)}{f(x)} $$

  • 最后,为了找到 $f(x)$ 的导数,我们将上面的等式两边乘以 $f(x)$:

$$ f'(x) = f(x) \cdot \frac{d}{dx} \ln(f(x)) $$

这就是对数导数法则的推导过程。这个法则在实际应用中非常有用,特别是当函数 $f(x)$ 本身是多个函数的乘积或商时,因为对数可以将乘法转换为加法,将除法转换为减法,从而简化求导过程。

(11)**三角函数的导数**:

  • $(\sin x)' = \cos x$

以下是使用极限定义推导 $(\sin x)' = \cos x$ 的过程:

对于函数 $f(x) = \sin x$,其导数 $f'(x)$ 在点 $x$ 处的定义是:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h}
$$

将 $f(x) = \sin x$ 代入上述定义中,我们得到:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{\sin(x + h) - \sin x}{h}
$$

使用和差化积的三角恒等式,$\sin(x + h)$ 可以表示为:

$$
\sin(x + h) = \sin x \cos h + \cos x \sin h
$$

将这个表达式代入导数的极限定义中,我们有:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{\sin x \cos h + \cos x \sin h - \sin x}{h}
$$

将 $\sin x$ 项分布开来:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \left( \frac{\sin x (\cos h - 1)}{h} + \frac{\cos x \sin h}{h} \right)
$$

现在,我们可以分别处理两个极限:

$$
\lim_{h \to 0} \frac{\sin x (\cos h - 1)}{h} \quad \text{和} \quad \lim_{h \to 0} \frac{\cos x \sin h}{h}
$$

第一个极限可以使用 $\lim_{h \to 0} \frac{\cos h - 1}{h} = 0$ 的事实来简化,这是一个常见的极限结果,因此第一个极限的结果为 $0$。

第二个极限使用另一个常见的极限结果 $\lim_{h \to 0} \frac{\sin h}{h} = 1$,因此第二个极限的结果是 $\cos x$。

结合这两个结果,我们得到:

$$
f'(x) = \sin x \cdot 0 + \cos x \cdot 1 = \cos x
$$

所以,我们得到 $(\sin x)' = \cos x$。这个推导使用了两个基本的三角极限,这些极限通常在微积分课程中作为基本知识点进行教授。

  • $(\cos x)' = -\sin x$

以下是使用极限定义推导 $(\cos x)' = -\sin x$ 的过程:

对于函数 $f(x) = \cos x$,其导数 $f'(x)$ 在点 $x$ 处的定义是:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h}
$$

将 $f(x) = \cos x$ 代入上述定义中,我们得到:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{\cos(x + h) - \cos x}{h}
$$

使用和差化积的三角恒等式,$\cos(x + h)$ 可以表示为:

$$
\cos(x + h) = \cos x \cos h - \sin x \sin h
$$

将这个表达式代入导数的极限定义中,我们有:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{\cos x \cos h - \sin x \sin h - \cos x}{h}
$$

将 $\cos x$ 项分布开来:

$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \left( \frac{\cos x (\cos h - 1)}{h} - \frac{\sin x \sin h}{h} \right)
$$

现在,我们可以分别处理两个极限:

$$
\lim_{h \to 0} \frac{\cos x (\cos h - 1)}{h} \quad \text{和} \quad \lim_{h \to 0} \frac{\sin x \sin h}{h}
$$

第一个极限利用了 $\lim_{h \to 0} \frac{\cos h - 1}{h} = 0$ 这一常见的极限结果,因此第一个极限的结果为 $0$。

第二个极限利用了 $\lim_{h \to 0} \frac{\sin h}{h} = 1$ 这一常见的极限结果,因此第二个极限的结果是 $-\sin x$(注意前面有负号)。

结合这两个结果,我们得到:

$$
f'(x) = \cos x \cdot 0 - \sin x \cdot 1 = -\sin x
$$

所以,我们得到 $(\cos x)' = -\sin x$。这个推导同样使用了两个基本的三角极限,这些极限通常在微积分课程中作为基本知识点进行教授。

  • $(\tan x)' = \sec^2 x$

导数 $(\tan x)'$ 的推导可以通过对 $\tan x = \frac{\sin x}{\cos x}$ 使用商规则来进行。商规则是微分学中的一个法则,它用于求一个函数的商的导数。商规则表述如下:

如果有两个可导函数 $u(x)$ 和 $v(x)$,且 $v(x) \neq 0$,那么它们的商 $u(x)/v(x)$ 的导数可以表示为:

$$
\left( \frac{u}{v} \right)' = \frac{u'v - uv'}{v^2}
$$

在这个情况下,$u(x) = \sin x$ 和 $v(x) = \cos x$,所以 $u'(x) = \cos x$ 和 $v'(x) = -\sin x$。

应用商规则,我们得到:

$$
(\tan x)' = \left( \frac{\sin x}{\cos x} \right)' = \frac{\cos x \cdot \cos x - \sin x \cdot (-\sin x)}{\cos^2 x}
$$

简化这个表达式:

$$
(\tan x)' = \frac{\cos^2 x + \sin^2 x}{\cos^2 x}
$$

由于 $\cos^2 x + \sin^2 x = 1$(这是一个基本的三角恒等式),我们可以进一步简化得到:

$$
(\tan x)' = \frac{1}{\cos^2 x} = \sec^2 x
$$

因此,$(\tan x)' = \sec^2 x$。这个推导利用了三角恒等式和微分学的商规则。

(12)**指数函数的导数**:如果 $f(x) = a^x$,那么 $f'(x) = a^x \ln a$。特别地,如果 $f(x) = e^x$,那么 $f'(x) = e^x$。

为了推导 $f'(x) = a^x \ln a$,我们可以使用自然对数的性质。首先,我们知道 $e^{\ln a} = a$,因此可以将 $a^x$ 重写为:

$$
a^x = (e^{\ln a})^x
$$

应用指数的幂的规则,我们得到:

$$
a^x = e^{x \ln a}
$$

现在,我们对该函数求导,利用链式法则,因为 $e^{x \ln a}$ 是关于 $x$ 的复合函数:

$$
f'(x) = \frac{d}{dx} e^{x \ln a}
$$

链式法则告诉我们,我们需要先对内函数 $x \ln a$ 求导,然后乘以外函数 $e^u$(其中 $u = x \ln a$)的导数。内函数关于 $x$ 的导数是 $\ln a$,因为 $\ln a$ 是常数。外函数 $e^u$ 的导数是 $e^u$。因此,我们有:

$$
f'(x) = e^{x \ln a} \cdot \ln a
$$

由于 $e^{x \ln a} = a^x$,我们可以将导数简化为:

$$
f'(x) = a^x \ln a
$$

这就是函数 $f(x) = a^x$ 的导数的推导过程。

(13)**对数函数的导数**:如果 $f(x) = \log_a x$,那么 $f'(x) = \frac{1}{x \ln a}$。特别地,如果 $f(x) = \ln x$,那么 $f'(x) = \frac{1}{x}$。

对数函数的导数可以通过以下步骤推导出来。我们以自然对数函数为例,即 $\ln(x)$,其中 $x > 0$。

  • 我们想要求导数 $\frac{d}{dx} \ln(x)$。
  • 因为 $\ln(x)$ 是 $e^x$ 的反函数。设 $y = \ln(x)$,则 $x = e^y$。
  • $\frac{d}{dy}e^y = e^y$。
  • $$ \frac{dx}{dy} = e^y $$

    $$ \frac{dy}{dx} = \frac{1}{\frac{dx}{dy}} = \frac{1}{e^y} $$

    但是,我们知道 $x = e^y$,所以我们可以将 $e^y$ 替换为 $x$:

    $$ \frac{dy}{dx} = \frac{1}{x} $$

3、高阶导数

高阶导数是微积分中的一个概念,指的是对一个函数进行多次导数操作。第一次对函数求导得到的是一阶导数,也就是函数的变化率。对一阶导数继续求导可以得到二阶导数,二阶导数表示的是函数曲线的凹凸性质,或者说是变化率的变化率。类似地,可以继续求三阶导数、四阶导数,一直到任意高的阶数。

用数学符号表示,如果 $y=f(x)$ 是变量 $x$ 的函数,那么 $f$ 的一阶导数表示为 $f'(x)$ 或 $\frac{df}{dx}$。二阶导数表示为 $f''(x)$ 或 $\frac{d^2f}{dx^2}$,以此类推。对于高于二阶的导数,通常使用括号来表示阶数,例如,$n$ 阶导数可以写为 $f^{(n)}(x)$ 或 $\frac{d^nf}{dx^n}$。

4、隐函数及由参数方程所确定的函数的导数 相关变换率

(1)隐函数的导数

隐函数是指在方程中与其他变量一起出现的函数,但没有显式地解出。例如,方程 $F(x, y) = 0$ 可以定义一个隐函数 $y = f(x)$,即使 $y$ 没有被显式地解出来作为 $x$ 的函数。如果 $F(x, y)$ 在点 $(x, y)$ 处对 $x$ 和 $y$ 都可导,那么隐函数的导数可以通过对原方程隐式求导来找到。这涉及到使用链式法则和偏导数。

例如,考虑方程 $x^2 + y^2 = 1$,这定义了一个单位圆。要找到 $dy/dx$,我们对整个方程关于 $x$ 求导,得到:

$$
2x + 2y \frac{dy}{dx} = 0
$$

解这个方程,我们可以得到 $y$ 关于 $x$ 的导数:

$$
\frac{dy}{dx} = -\frac{x}{y}
$$

(2)参数方程的导数

参数方程是指一组方程,其中每个变量都是某个共同参数的函数。例如,曲线可以由参数方程 $x = f(t)$ 和 $y = g(t)$ 定义。要找到 $dy/dx$ 即 $y$ 关于 $x$ 的导数,我们首先分别找到 $dx/dt$ 和 $dy/dt$,然后使用链式法则:

$$
\frac{dy}{dx} = \frac{dy/dt}{dx/dt} = \frac{g'(t)}{f'(t)}
$$

这里,$g'(t)$ 和 $f'(t)$ 分别是 $g(t)$ 和 $f(t)$ 对参数 $t$ 的导数。

(3)相关变换率

相关变换率是指两个或更多变量的变化率如何相互依赖。这通常涉及到使用链式法则将不同的变化率联系起来。在物理学和工程学中,这种类型的问题非常常见,例如,液体流入容器的速率与液面高度变化的速率之间的关系。

如果有两个变量 $y$ 和 $x$ 都随着第三个变量 $t$ 变化,那么 $y$ 关于 $x$ 的变化率可以通过 $t$ 来表达:

$$
\frac{dy}{dx} = \frac{dy/dt}{dx/dt}
$$

其中,$dy/dt$ 和 $dx/dt$ 分别是 $y$ 和 $x$ 随时间 $t$ 的变化率。

5、函数的微分

给定一个实数值函数 $f(x)$,在点 $x$ 处的微分可以用以下方式定义和表示:

如果函数 $f(x)$ 在点 $x$ 处可导,那么该函数在该点的微分(记作 $df$ 或 $df(x)$)可以表示为:

$$
df = f'(x) \, dx
$$

这里,$f'(x)$ 是函数在 $x$ 处的导数,而 $dx$ 是自变量 $x$ 的一个无穷小的增量。

(1)微分的直观理解

微分可以直观地理解为函数图像上的切线斜率与自变量增量 $dx$ 的乘积。当我们说“函数 $f(x)$ 在点 $x$ 的微分”,我们实际上是在讨论如果 $x$ 增加一个无穷小量 $dx$,函数值 $f(x)$ 会怎样变化。这个变化量(即 $df$)大致等于切线斜率($f'(x)$)乘以 $dx$。

(2)微分的形式和性质

微分既可以看作是一个操作,也可以看作是一个结果。作为一个操作,它将一个函数和一个点映射到一个新的函数;作为一个结果,它是一个新的函数值。

微分的一些性质包括:

  • **线性**:如果 $f(x)$ 和 $g(x)$ 是可微函数,$a$ 和 $b$ 是常数,那么 $(af + bg)$ 的微分是 $a \, df + b \, dg$。
  • **乘积法则**:如果 $f(x)$ 和 $g(x)$ 是可微函数,那么它们的乘积 $f(x)g(x)$ 的微分是 $f(x) \, dg + g(x) \, df$。
  • **商法则**:如果 $f(x)$ 和 $g(x)$ 是可微函数,并且 $g(x) \neq 0$,那么它们的商 $\frac{f(x)}{g(x)}$ 的微分是 $\frac{g(x) \, df - f(x) \, dg}{g(x)^2}$。
  • **链式法则**:如果 $f(u)$ 是可微函数,且 $u = g(x)$ 也是可微函数,那么复合函数 $f(g(x))$ 的微分是 $f'(g(x)) \, dg$。

(3) 微分与导数的关系

微分和导数紧密相关。导数提供了函数在某一点的瞬时变化率,而微分则给出了在自变量发生微小变化时函数值的实际变化量。在实际应用中,微分经常用于近似计算函数值的变化,尤其是在工程、物理和其他科学领域中,当我们关注的是变量的小变化对函数值的影响时。

三、微分中值定理与导数的应用

1、微分中值定理

微分中值定理是微积分中的一个基本定理,它提供了函数在某区间上的平均变化率与该区间某点处瞬时变化率之间的关系。具体来说,微分中值定理有两个常见的形式:罗尔定理(Rolle's Theorem)和拉格朗日中值定理(Lagrange's Mean Value Theorem)。

(1) 罗尔定理 (Rolle's Theorem)

罗尔定理是微分中值定理的一个特例。它说明如果函数 $f(x)$ 满足以下条件:

  • 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,
  • 在开区间 $(a, b)$ 内可导,
  • 在区间端点满足 $f(a) = f(b)$,

那么至少存在一个点 $c \in (a, b)$,使得 $f'(c) = 0$。

(2)拉格朗日中值定理 (Lagrange's Mean Value Theorem)

拉格朗日中值定理是微分中值定理的一般形式,它说明如果函数 $f(x)$ 满足以下条件:

  • 在闭区间 $[a, b]$ 上连续,
  • 在开区间 $(a, b)$ 内可导,

那么至少存在一个点 $c \in (a, b)$,使得:

$$
f'(c) = \frac{f(b) - f(a)}{b - a}
$$

这个公式表达了函数在 $[a, b]$ 上的平均变化率等于在某一点 $c$ 处的瞬时变化率。

(3)几何意义

拉格朗日中值定理则意味着存在一个点 $c$,在这一点上的切线斜率等于连接函数图像上 $(a, f(a))$ 和 $(b, f(b))$ 两点的割线斜率。

2、洛必达法则

洛必达法则(L'Hôpital's Rule)是微积分中用于计算不定形极限的一种方法。当我们遇到 $\frac{0}{0}$ 或者 $\frac{\infty}{\infty}$ 形式的不定形极限时,洛必达法则提供了一种通过求导数来解决问题的途径。

洛必达法则的基本形式是这样的:

假设函数 $f(x)$ 和 $g(x)$ 在点 $x = a$ 附近都可导且导数连续,并且假设 $\lim_{x \to a} f(x) = 0$ 和 $\lim_{x \to a} g(x) = 0$(即我们遇到了 $\frac{0}{0}$ 形式的不定形),或者 $\lim_{x \to a} f(x) = \infty$ 和 $\lim_{x \to a} g(x) = \infty$(即我们遇到了 $\frac{\infty}{\infty}$ 形式的不定形)。如果 $\lim_{x \to a} \frac{f'(x)}{g'(x)}$ 存在或者趋于无穷,则有:

$$
\lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)} = \lim_{x \to a} \frac{f'(x)}{g'(x)}
$$

这个规则也可以应用于当 $x$ 趋于无穷大时的情况。

重要的是要注意几点:

  • 在应用洛必达法则之前,必须确认我们确实遇到了一个不定形极限。
  • 可能需要多次应用洛必达法则才能得到一个确定的极限。
  • 洛必达法则要求在考虑的点附近 $f(x)$ 和 $g(x)$ 的导数必须存在,并且在趋向该点时导数的比值的极限存在或为无穷大。
  • 洛必达法则并不是解决不定形极限的唯一方法,有时候通过代数简化或者使用其他极限定理可能更加直接有效。

3、泰勒公式

泰勒公式(Taylor's formula)是一个用函数在某一点的导数信息来近似该函数在该点邻域内其他点值的数学表达式。基本思想是用多项式来近似复杂函数,这些多项式的系数是由函数在某一点的导数确定的。

给定一个在点 $a$ 附近具有足够多阶导数的函数 $f(x)$,泰勒公式可以写成:

$f(x) = f(a) + f'(a)(x - a) + \frac{f''(a)}{2!}(x - a)^2 + \frac{f'''(a)}{3!}(x - a)^3 + \cdots + \frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x - a)^n + R_n(x)$

其中,$f^{(n)}(a)$ 表示函数 $f$ 在点 $a$ 的第 $n$ 阶导数,$n!$ 是 $n$ 的阶乘,$R_n(x)$ 是余项,表示泰勒公式的误差部分。

余项 $R_n(x)$ 有多种形式,最常见的是拉格朗日余项(Lagrange remainder):

$$
R_n(x) = \frac{f^{(n+1)}(c)}{(n+1)!}(x - a)^{n+1}
$$

这里的 $c$ 是介于 $a$ 和 $x$ 之间的某个值。泰勒公式的精确度取决于余项的大小,当 $n$ 趋于无穷大时,如果余项趋于 0,那么泰勒公式就变成了泰勒级数。

当 $a=0$ 时,泰勒公式被称为麦克劳林公式(Maclaurin's formula)。

4、函数的单调性与曲线的凹凸性

函数的单调性描述了函数值随自变量增加而增加(单调递增)或减少(单调递减)的性质。而函数曲线的凹凸性(也称为凹性或凸性)描述了函数图形的弯曲方向。

(1)函数的单调性

一个函数如果在区间 $(a, b)$ 上的任意两点 $x_1$ 和 $x_2$,满足 $x_1 < x_2$ 时,都有 $f(x_1) \leq f(x_2)$,那么我们说函数在这个区间上是单调递增的。如果不等式是严格的($f(x_1) < f(x_2)$),则称函数在该区间上是严格单调递增的。

类似地,如果满足 $f(x_1) \geq f(x_2)$,那么函数是单调递减的;如果不等式是严格的($f(x_1) > f(x_2)$),则是严格单调递减的。

函数的单调性可以通过计算一阶导数来判定。如果在区间 $(a, b)$ 上,函数的一阶导数 $f'(x)$ 恒大于 $0$,则函数在该区间上严格单调递增;如果一阶导数恒小于 $0$,则函数在该区间上严格单调递减。如果一阶导数非负(或非正),则函数在该区间上单调递增(或递减)。

(2)函数曲线的凹凸性

凹凸性描述了函数曲线相对于其切线的弯曲方向。如果函数曲线位于其任一切线之上,则称该函数是凹的(concave up);如果函数曲线位于其任一切线之下,则称该函数是凸的(concave down)。

凹凸性可以通过计算函数的二阶导数来判定。如果在区间 $(a, b)$ 上,函数的二阶导数 $f''(x)$ 恒大于 $0$,则函数在该区间上是凹的;如果二阶导数恒小于 $0$,则函数在该区间上是凸的。

(3)拐点

拐点是函数曲线凹凸性发生变化的点。在拐点处,二阶导数为零或不存在。拐点附近的曲线从凹变凸,或者从凸变凹。

5、函数的极值与最大值最小值

函数的极值是指函数在某个区间内的局部最大值或局部最小值。而函数的最大值和最小值是指函数在整个定义域内取得的最大和最小值。

(1)极值

极大值和极小值统称为极值。如果函数 $f(x)$ 在点 $x=c$ 处取得极大值,那么在 $c$ 的一个足够小的邻域内,对于所有的 $x \neq c$,都有 $f(x) < f(c)$。类似地,如果 $f(x)$ 在点 $x=c$ 处取得极小值,那么在 $c$ 的一个足够小的邻域内,对于所有的 $x \neq c$,都有 $f(x) > f(c)$。

为了找到一个函数的极值,我们通常会:

  • 找到函数的所有临界点,即那些一阶导数为零或不存在的点。
  • 利用一阶导数测试或二阶导数测试来确定这些临界点是否为极值点。
  • 检查定义域边界上的函数值,因为极值也可能出现在边界上。

(2)最大值和最小值

最大值是函数在其定义域上能取得的最大的函数值,最小值是能取得的最小的函数值。最大值和最小值可能是极值,也可能是发生在定义域的边界上的值。

对于一个连续函数,如果定义域是闭区间,那么根据闭区间上连续函数的性质(魏尔斯特拉斯定理),函数必定在该区间上既有最大值也有最小值。这些值可能是极值点上的值,也可能是区间端点上的值。

(3)找到最大值和最小值的一般步骤

  • 确定函数的定义域。
  • 计算函数的一阶导数,并找出所有临界点。
  • 计算二阶导数(如果需要的话),并使用一阶导数测试或二阶导数测试来确定临界点处的极值。
  • 计算定义域边界上的函数值。
  • 比较所有临界点和边界点处的函数值,找出最大值和最小值。

6、函数图形的描绘

函数图形的描绘是一个系统化的过程,涉及多个步骤,以确保能够准确地表示函数的行为。以下是绘制函数图形的一般步骤:

(1)确定函数的定义域

确定函数在哪些值上有意义。例如,分母不为零、根号下的表达式非负等。

(2)计算函数的交点

找出函数与坐标轴的交点。这包括:

  • $y$-轴交点:将 $x$ 设为 $0$,解出 $y$。
  • $x$-轴交点(根):将 $y$ 设为 $0$,解出 $x$。

(3)检查对称性

检查函数是否具有奇偶对称性或是关于某个点对称。

  • 奇函数:$f(-x) = -f(x)$,关于原点对称。
  • 偶函数:$f(-x) = f(x)$,关于 $y$-轴对称。

(4)确定函数的间断点

查找函数的不连续性,如间断点、跳跃、无限间断点或可去间断点。

(5)计算极值和拐点

使用导数来确定函数的极值(最大值和最小值)和拐点:

  • 一阶导数:找出临界点和确定单调区间。
  • 二阶导数:判断凹凸性和拐点。

(6) 分析渐近线

确定函数的水平、垂直和斜渐近线:

  • 垂直渐近线:通常在定义域的不连续点处出现。
  • 水平渐近线:当 $x$ 趋向于无穷大或负无穷大时,$y$ 趋向于某一常数。
  • 斜渐近线:当 $x$ 趋向于无穷大或负无穷大时,$y$ 趋向于无限大,并且函数图形接近一条直线。

(7)描绘函数图形

使用以上信息开始描绘函数图形。首先画出交点、渐近线和特殊点(如极值点和拐点)。然后,根据函数的单调性和凹凸性连接这些点。

(8) 确认函数行为

最后,确保在每个区间上函数的行为与计算出的导数和二阶导数相符合。

7、曲率

曲率是一个几何概念,用于描述曲线在某一点处弯曲的程度。直观上,曲率越大,曲线在该点处弯曲得越厉害。在数学中,曲率的定义是通过曲线上点的变化率来量化的。

对于平面曲线,曲率 $\kappa$ 通常定义为单位切线向量关于弧长的变化率。如果曲线由参数方程 $r(t) = (x(t), y(t))$ 给出,其中 $t$ 是参数,那么曲率的定义可以表示为:

$$
\kappa = \left| \frac{d\mathbf{T}}{ds} \right| = \left| \frac{d\mathbf{T}}{dt} \right| \left/ \left| \frac{dr}{dt} \right| \right.
$$

其中 $\mathbf{T}$ 是单位切线向量,$s$ 是弧长。

如果曲线由函数 $y = f(x)$ 给出,并且函数有连续的一阶和二阶导数,那么曲率可以用以下公式表示:

$$
\kappa(x) = \left| \frac{y''}{(1 + y'^2)^{3/2}} \right|
$$

其中 $y' = \frac{dy}{dx}$ 和 $y'' = \frac{d^2y}{dx^2}$ 分别是函数的一阶和二阶导数。

曲率的符号可以告诉我们曲线是向左弯曲还是向右弯曲。在物理学中,曲率与圆的半径有关:曲率的倒数等于曲线在某点处的曲率圆(即最佳拟合圆)的半径。因此,曲率圆的半径越小,曲率越大。

曲率的概念在工程学、物理学(特别是在描述粒子的运动)、机器人学(路径规划)以及计算机图形学中都有应用。在这些领域,通常需要精确地计算和比较曲线或轨迹的弯曲程度。

8、方程的近似解

导数在求解方程的近似解方面有着重要的应用,特别是当方程难以求得精确解时。这种方法通常涉及牛顿-拉弗森方法(Newton-Raphson method),这是一种迭代技术,用于寻找函数零点的近似值,即求解方程 $f(x) = 0$ 的近似解。

牛顿-拉弗森方法的基本思想是从一个初始猜测值 $x_0$ 开始,并使用函数的切线来寻找新的近似值。具体步骤如下:

  • 选择一个接近零点的初始猜测值 $x_0$。
  • 计算函数在这一点的值 $f(x_0)$ 和导数 $f'(x_0)$。
  • 计算切线与 $x$ 轴的交点,即计算下一个近似值 $x_1 = x_0 - f(x_0)/f'(x_0)$。
  • 重复上述过程,用 $x_1$ 替代 $x_0$,计算 $x_2$,依此类推,直到找到满足误差要求的解。

迭代公式:

$$
x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}
$$

这个过程会一直进行,直到连续两次迭代的结果之差小于某个预定的小量(即达到了所需的精度)。

牛顿-拉弗森方法的几个关键点:

- **收敛性**:牛顿-拉弗森方法不总是收敛的,它的收敛性取决于初始猜测值和函数的性质。如果初始猜测值选得不好,或者函数在零点附近的行为比较复杂(例如,导数接近零或不连续),那么方法可能不收敛。
- **速度**:在良好条件下,牛顿-拉弗森方法的收敛速度是二次的,这意味着每一次迭代后,正确的有效数字大约翻倍。
- **导数**:牛顿-拉弗森方法要求能够计算函数的导数。如果函数的导数难以获得或计算成本很高,可能需要使用其他迭代方法。

牛顿-拉弗森方法是一种强大的数值工具,广泛应用于工程、物理、经济学和其他科学领域中的问题求解。当然,除了牛顿-拉弗森方法,还有其他迭代方法可以用来找到方程的近似解,例如二分法(Bisection method)、割线法(Secant method)和不动点迭代(Fixed-point iteration)等。选择哪种方法取决于具体问题的性质和所需的精度。

四、不定积分

1、不定积分的概述与性质

不定积分是积分运算的一种,与定积分相对。它是微积分中的基本概念之一,与导数相对应。不定积分可以看作是导数的逆运算,即给定一个函数 $f(x)$,寻找另一个函数 $F(x)$,使得 $F'(x) = f(x)$。这个函数 $F(x)$ 被称为 $f(x)$ 的一个原函数。

(1)不定积分的符号

不定积分通常用积分符号加上被积函数和微分变量来表示:

$$
\int f(x) \, dx
$$

这表示所有满足 $F'(x) = f(x)$ 的函数 $F(x)$ 的集合。

(2)不定积分的性质

  • **线性性**:不定积分是线性的,这意味着对于任意常数 $a$ 和 $b$,以及任意函数 $f(x)$ 和 $g(x)$,以下性质成立:
    $$
    \int [af(x) + bg(x)] \, dx = a\int f(x) \, dx + b\int g(x) \, dx
    $$
  • **积分与导数的关系**:不定积分是导数的逆运算,这意味着如果 $F(x)$ 是 $f(x)$ 的一个原函数,则:
    $$
    \frac{d}{dx}\left(\int f(x) \, dx\right) = f(x)
    $$
    并且
    $$
    \int \frac{d}{dx} F(x) \, dx = F(x) + C
    $$
    其中 $C$ 是积分常数,表示原函数不唯一。
  • **积分常数**:由于导数的信息不包含原函数的常数项,不定积分的结果总是包含一个常数项 $C$,称为积分常数。也就是说,如果 $F(x)$ 是 $f(x)$ 的一个原函数,那么 $F(x) + C$ 也是 $f(x)$ 的原函数。

2、换元积分法

换元积分法是一种计算不定积分的技巧,它通过替换变量将复杂的积分转换为更简单的形式。这种方法类似于复合函数的导数(链式法则)的逆过程。换元积分法主要有两种类型:简单换元和三角换元。

(1)简单换元法

简单换元法涉及到一个新的变量 $u$,它是 $x$ 的函数,即 $u = g(x)$。这样做的目的是将原始积分 $\int f(x) \, dx$ 转换为关于 $u$ 的积分 $\int f(u) \, du$。换元积分法的基本步骤如下:

  • **选择合适的替换**:找到一个替换 $u = g(x)$。
  • **计算 $du$**:求出 $du = g'(x) \, dx$。
  • **替换积分**:将 $dx$ 替换为 $du/g'(x)$,并将 $f(x)$ 替换为关于 $u$ 的表达式。
  • **计算新的积分**:计算简化后的积分 $\int f(u) \, du$。
  • **回代变量**:找到 $u$ 关于 $x$ 的表达式,将其代回原变量。

(2)三角换元法

三角换元法是一种特殊的换元技巧,用于计算包含 $\sqrt{a^2 - x^2}$、$\sqrt{a^2 + x^2}$ 或 $\sqrt{x^2 - a^2}$ 形式的根号表达式的积分。这种方法利用三角恒等式来简化积分。

  • **选择合适的三角替换**:根据积分中的根号表达式选择合适的三角函数替换。
    - 对于 $\sqrt{a^2 - x^2}$,可以使用 $x = a\sin(u)$ 或 $x = a\cos(u)$。
    - 对于 $\sqrt{a^2 + x^2}$,可以使用 $x = a\tan(u)$。
    - 对于 $\sqrt{x^2 - a^2}$,可以使用 $x = a\sec(u)$。
  • **计算 $dx$**:求出 $dx$ 相对于新变量 $u$ 的导数。
  • **替换积分**:用相应的三角函数替换 $x$ 和 $dx$,并利用三角恒等式简化积分。
  • **计算新的积分**:计算关于 $u$ 的积分。
  • **回代变量**:最后,将 $u$ 回代为原来的变量 $x$。

3、分部积分法

分部积分法是从乘积的微分法则直接推导出来的。乘积的微分法则是:

$$
\frac{d}{dx}(u(x)v(x)) = u'(x)v(x) + u(x)v'(x)
$$

如果我们对上面的等式两边同时积分,我们得到:

$$
\int \frac{d}{dx}(u(x)v(x)) \, dx = \int u'(x)v(x) \, dx + \int u(x)v'(x) \, dx
$$

由基本的微积分原理可知,一个函数的导数的积分就是函数本身(除去一个常数项)。因此,左边的积分简化为 $u(x)v(x)$,而右边则是两个积分的和。这样我们可以得到:

$$
u(x)v(x) = \int u'(x)v(x) \, dx + \int u(x)v'(x) \, dx
$$

现在,我们将其中一个积分移到等式的另一边:

$$
\int u(x)v'(x) \, dx = u(x)v(x) - \int u'(x)v(x) \, dx
$$

将 $u(x)$ 替换为 $u$,$v'(x) \, dx$ 替换为 $dv$,$v(x)$ 替换为 $v$,$u'(x) \, dx$ 替换为 $du$,我们就得到了分部积分的标准形式:

$$
\int u \, dv = uv - \int v \, du
$$

这就是分部积分公式的推导过程。在实际应用中,通常需要选择合适的 $u$ 和 $dv$ 来简化积分过程。

(1)分部积分的步骤

  • **选择 $u$ 和 $dv$**:将积分 $\int f(x)g(x) \, dx$ 分解为 $u$ 和 $dv$,其中 $u = f(x)$,而 $dv = g(x) \, dx$。选择的原则通常是使得 $du$($u$ 的微分)比 $u$ 更容易积分,而 $v$($dv$ 的积分)不要比 $dv$ 更复杂。
  • **计算 $du$ 和 $v$**:计算 $du = u' \, dx$ 和 $v = \int dv$。
  • **应用分部积分公式**:将 $u$、$dv$、$du$ 和 $v$ 代入分部积分公式 $\int u \, dv = uv - \int v \, du$。
  • **简化并求解积分**:简化所得表达式,如果可能,计算剩余的积分 $\int v \, du$。
  • **如果需要,重复应用分部积分**:有时候,分部积分后剩余的积分仍然复杂,可能需要再次应用分部积分法。

(2)选择 $u$ 和 $dv$

选择 $u$ 和 $dv$ 时,一个常用的记忆法则是 "LIATE" 规则,它指导我们按照以下顺序选择 $u$:

- **L**ogarithmic functions(对数函数):$\ln(x)$, $\log_b(x)$
- **I**nverse trigonometric functions(反三角函数):$\arctan(x)$, $\arcsin(x)$
- **A**lgebraic functions(代数函数):$x^n$(多项式)
- **T**rigonometric functions(三角函数):$\sin(x)$, $\cos(x)$
- **E**xponential functions(指数函数):$e^x$, $a^x$

这个规则并不是绝对的,但它提供了一个起点,通常情况下能够工作得很好。

(3)示例

假设我们要计算 $\int x e^x \, dx$,我们可以选择 $u = x$(代数函数)和 $dv = e^x \, dx$(指数函数)。然后我们计算 $du = dx$ 和 $v = \int e^x \, dx = e^x$。应用分部积分公式:

$$
\int x e^x \, dx = x e^x - \int e^x \, dx = x e^x - e^x + C
$$

其中 $C$ 是积分常数。

4、有理函数的积分

有理函数是两个多项式的比,形式为 $R(x) = \frac{P(x)}{Q(x)}$,其中 $P(x)$ 和 $Q(x)$ 是多项式函数。有理函数的积分,或者说不定积分 $\int R(x) \, dx$,可以通过几种不同的方法来计算,具体取决于 $P(x)$ 和 $Q(x)$ 的度数以及它们的根。

(1)长除法

如果 $P(x)$ 的度数大于或等于 $Q(x)$ 的度数,首先使用长除法将有理函数分解为一个多项式和一个新的有理函数,其分子的度数小于分母的度数。然后分别对多项式和新有理函数积分。

(2)分式分解

如果 $P(x)$ 的度数小于 $Q(x)$ 的度数,可以尝试将有理函数分解为部分分式。这一步涉及将有理函数分解为若干个更简单的有理函数之和,这些简单的有理函数的积分我们是知道的。分式分解的方法取决于 $Q(x)$ 的根的性质:

**不可约的一次因子**:如果 $Q(x)$ 有不重复的实根,那么每个根都对应一个形如 $\frac{A}{(x - r)}$ 的项,其中 $r$ 是根,$A$ 是常数。
- **重根**:如果 $Q(x)$ 有重复的实根,每个重根都会产生一系列的项,形如 $\frac{A_1}{(x - r)} + \frac{A_2}{(x - r)^2} + \ldots + \frac{A_n}{(x - r)^n}$,其中 $r$ 是重根,$A_1, A_2, \ldots, A_n$ 是常数。
- **不可约的二次因子**:如果 $Q(x)$ 有复根或不可约的实二次因子,那么每个因子都对应一个形如 $\frac{Ax + B}{(ax^2 + bx + c)}$ 的项,其中 $ax^2 + bx + c$ 没有实数根。

(3)积分

一旦将有理函数分解为部分分式,就可以对每个部分单独积分。对于一次因子,积分形式为 $\ln$ 函数;对于重根,积分形式为 $\ln$ 函数和幂函数的组合;对于二次因子,积分通常涉及反三角函数,如 $\arctan$。

(4)示例

让我们考虑一个简单的例子,积分 $\int \frac{1}{x^2 - 1} \, dx$。首先我们注意到分母可以分解为 $(x - 1)(x + 1)$。因此,我们的有理函数可以分解为:

$$
\frac{1}{x^2 - 1} = \frac{A}{x - 1} + \frac{B}{x + 1}
$$

通过解这个方程,我们可以找到 $A$ 和 $B$ 的值。在这个例子中,我们会得到 $A = \frac{1}{2}$ 和 $B = -\frac{1}{2}$。于是有理函数可以写为:

$$
\frac{1}{x^2 - 1} = \frac{1/2}{x - 1} - \frac{1/2}{x + 1}
$$

现在我们可以分别对两个部分进行积分:

$$
\int \frac{1}{x^2 - 1} \, dx = \frac{1}{2} \int \frac{1}{x - 1} \, dx - \frac{1}{2} \int \frac{1}{x + 1} \, dx = \frac{1}{2} \ln|x - 1| - \frac{1}{2} \ln|x + 1| + C
$$

其中 $C$ 是积分常数。通过这个过程,我们可以计算任何有理函数的积分,只要我们能找到正确的部分分式分解。

5、积分表的使用

积分表是一个列出常见函数积分公式的表格,通常用于手动积分计算中以简化过程。以下是一些常见的积分公式,你可能会在积分表中找到:

(1)基本积分公式

  • $\int x^n \, dx = \frac{1}{n+1} x^{n+1} + C$ (对于 $n \neq -1$)
  • $\int \frac{1}{x} \, dx = \ln |x| + C$
  • $\int e^x \, dx = e^x + C$
  • $\int a^x \, dx = \frac{1}{\ln(a)} a^x + C$ (对于 $a > 0$,$a \neq 1$)
  • $\int \sin x \, dx = -\cos x + C$
  • $\int \cos x \, dx = \sin x + C$
  • $\int \sec^2 x \, dx = \tan x + C$
  • $\int \csc^2 x \, dx = -\cot x + C$

导数 $(\cot x)'$ 的推导可以通过对 $\cot x = \frac{\cos x}{\sin x}$ 使用商规则来进行。商规则是微分学中的一个法则,它用于求一个函数的商的导数。商规则表述如下:

如果有两个可导函数 $u(x)$ 和 $v(x)$,且 $v(x) \neq 0$,那么它们的商 $u(x)/v(x)$ 的导数可以表示为:

$$
\left( \frac{u}{v} \right)' = \frac{u'v - uv'}{v^2}
$$

在这个情况下,$u(x) = \cos x$ 和 $v(x) = \sin x$,所以 $u'(x) = -\sin x$ 和 $v'(x) = \cos x$。

应用商规则,我们得到:

$$
(\cot x)' = \left( \frac{\cos x}{\sin x} \right)' = \frac{(-\sin x) \cdot \sin x - \cos x \cdot \cos x}{\sin^2 x}
$$

简化这个表达式:

$$
(\cot x)' = \frac{-\sin^2 x - \cos^2 x}{\sin^2 x}
$$

由于 $\sin^2 x + \cos^2 x = 1$(这是一个基本的三角恒等式),我们可以进一步简化得到:

$$
(\cot x)' = \frac{-1}{\sin^2 x} = -\csc^2 x
$$

因此,$(\cot x)' = -\csc^2 x$。这个推导利用了三角恒等式和微分学的商规则。

  • $\int \sec x \tan x \, dx = \sec x + C$

导数 $(\sec x)'$ 的推导可以通过对 $\sec x = \frac{1}{\cos x}$ 使用链规则和基本的导数法则来进行。链规则用于求一个函数的复合函数的导数,而基本的导数法则可以用来求出 $\cos x$ 的导数。

首先,我们知道 $\cos x$ 的导数是 $-\sin x$。然后,我们可以将 $\sec x$ 看作是内函数 $\cos x$ 的倒数。因此,我们可以使用链规则来求导:

如果有函数 $y = f(u)$ 和 $u = g(x)$,则复合函数 $y = f(g(x))$ 的导数是:

$$
\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{du} \cdot \frac{du}{dx}
$$

在我们的例子中,$y = \sec x = \frac{1}{u}$,其中 $u = \cos x$。所以,$y$ 关于 $u$ 的导数是 $-\frac{1}{u^2}$,而 $u$ 关于 $x$ 的导数是 $-\sin x$。

将这些代入链规则中,我们得到:

$$
(\sec x)' = -\frac{1}{\cos^2 x} \cdot (-\sin x) = \frac{\sin x}{\cos^2 x}
$$

由于 $\sec x = \frac{1}{\cos x}$,因此:

$$
(\sec x)' = \sec x \tan x
$$

这是 $\sec x$ 的导数,它是 $\sec x$ 与 $\tan x$ 的乘积。

  • $\int \csc x \cot x \, dx = -\csc x + C$

导数 $(\csc x)'$ 的推导可以通过对 $\csc x = \frac{1}{\sin x}$ 使用链规则和基本的导数法则来进行。与 $\sec x$ 类似,我们可以将 $\csc x$ 看作是内函数 $\sin x$ 的倒数。因此,我们可以使用链规则来求导:

如果有函数 $y = f(u)$ 和 $u = g(x)$,则复合函数 $y = f(g(x))$ 的导数是:

$$
\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{du} \cdot \frac{du}{dx}
$$

在我们的例子中,$y = \csc x = \frac{1}{u}$,其中 $u = \sin x$。所以,$y$ 关于 $u$ 的导数是 $-\frac{1}{u^2}$,而 $u$ 关于 $x$ 的导数是 $\cos x$。

将这些代入链规则中,我们得到:

$$
(\csc x)' = -\frac{1}{\sin^2 x} \cdot \cos x = -\frac{\cos x}{\sin^2 x}
$$

由于 $\csc x = \frac{1}{\sin x}$因此:

$$
(\csc x)' = -\csc x \cot x
$$

这是 $\csc x$ 的导数,它是 $\csc x$ 与 $\cot x$ 的乘积的相反数。

  • $\int \frac{1}{\sqrt{1 - x^2}} \, dx = \arcsin x + C$

对于 $\arcsin x$ 的导数,我们可以使用类似于 $\arctan x$ 的推导过程。设 $y = \arcsin x$,那么 $x = \sin y$。我们需要求的是 $\frac{d}{dx}y$,即 $(\arcsin x)'$。

首先,对 $x = \sin y$ 关于 $y$ 求导,我们得到:

$$
\frac{dx}{dy} = \cos y
$$

由于我们需要以 $x$ 来表示导数,我们必须用 $x$ 表达 $\cos y$。根据 $\sin^2 y + \cos^2 y = 1$ 的三角恒等式,我们可以解出 $\cos y$:

$$
\cos y = \sqrt{1 - \sin^2 y}
$$

因为 $x = \sin y$,所以:

$$
\cos y = \sqrt{1 - x^2}
$$

注意到 $\cos y$ 必须是非负的,因为 $\arcsin x$ 的值域是 $[-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}]$,在这个区间内余弦值是非负的。

现在我们可以将 $\cos y$ 的表达式代入 $\frac{dx}{dy}$ 中:

$$
\frac{dx}{dy} = \sqrt{1 - x^2}
$$

我们需要求的是 $\frac{dy}{dx}$,即 $(\arcsin x)'$,所以我们将上面的式子取倒数得到:

$$
(\arcsin x)' = \frac{dy}{dx} = \frac{1}{\frac{dx}{dy}} = \frac{1}{\sqrt{1 - x^2}}
$$

这就是 $\arcsin x$ 的导数,假设 $-1 < x < 1$,因为只有在这个区间内 $\arcsin x$ 才是定义良好的。

  • $\int \frac{1}{1 + x^2} \, dx = \arctan x + C$

假设有 $y = \arctan x$,那么 $x = \tan y$。我们想要求导数 $\frac{d}{dx}y$,即 $(\arctan x)'$。

由于 $x = \tan y$,我们可以对 $x$ 关于 $y$ 求导,得到:

$$
\frac{dx}{dy} = \sec^2 y
$$

由于 $\sec y = \frac{1}{\cos y}$,我们有 $\sec^2 y = \frac{1}{\cos^2 y}$。根据三角恒等式 $\sin^2 y + \cos^2 y = 1$,我们可以将 $\cos y$ 表达为 $\sin y$ 的函数,但在这里我们更感兴趣的是 $\tan y$ 和 $\cos y$ 的关系。由于 $\tan y = \frac{\sin y}{\cos y}$,我们可以解出 $\cos y$:

$$
\cos y = \frac{1}{\sqrt{1 + \tan^2 y}}
$$

因为 $x = \tan y$,所以:

$$
\cos y = \frac{1}{\sqrt{1 + x^2}}
$$

现在我们可以将 $\cos y$ 的表达式代入 $\sec^2 y$ 中:

$$
\sec^2 y = \frac{1}{\cos^2 y} = 1 + x^2
$$

因此:

$$
\frac{dx}{dy} = 1 + x^2
$$

现在,我们需要求的是 $\frac{dy}{dx}$,即 $(\arctan x)'$,所以我们将上面的式子取倒数得到:

$$
(\arctan x)' = \frac{dy}{dx} = \frac{1}{\frac{dx}{dy}} = \frac{1}{1 + x^2}
$$

这就是 $\arctan x$ 的导数。

  • $\int \frac{1}{\sqrt{x^2 \pm 1}} \, dx = \ln|x + \sqrt{x^2 \pm 1}| + C$

要求出函数 $\ln|x + \sqrt{x^2 \pm 1}|$ 的导数,我们可以分两步进行:

1. 使用链式法则求导;
2. 应用基本导数公式。

首先,设 $f(x) = \ln|x + \sqrt{x^2 \pm 1}|$。注意,这里的 $\pm$ 表示有两种情况:$x^2 + 1$ 和 $x^2 - 1$。我们可以分别对这两种情况求导。

### 对于 $f(x) = \ln|x + \sqrt{x^2 + 1}|$:

利用链式法则,我们先对内部函数 $g(x) = x + \sqrt{x^2 + 1}$ 求导,然后乘以外部函数 $\ln|u|$ 的导数,其中 $u = g(x)$。

对 $g(x)$ 求导,得到:

$$
g'(x) = 1 + \frac{1}{2\sqrt{x^2 + 1}} \cdot 2x = 1 + \frac{x}{\sqrt{x^2 + 1}}
$$

现在对外部函数求导,即 $\ln|u|$ 的导数是 $\frac{1}{u}$。

所以,$f(x)$ 的导数为:

$$
f'(x) = \frac{1}{x + \sqrt{x^2 + 1}} \cdot \left(1 + \frac{x}{\sqrt{x^2 + 1}}\right)
$$

由于 $x + \sqrt{x^2 + 1}$ 总是正的,我们可以去掉绝对值符号:

$$
f'(x) = \frac{1}{x + \sqrt{x^2 + 1}} \cdot \left(\frac{\sqrt{x^2 + 1} + x}{\sqrt{x^2 + 1}}\right) = \frac{1}{\sqrt{x^2 + 1}}
$$

### 对于 $f(x) = \ln|x + \sqrt{x^2 - 1}|$:

同样地,我们先对内部函数 $h(x) = x + \sqrt{x^2 - 1}$ 求导,然后乘以外部函数 $\ln|u|$ 的导数,其中 $u = h(x)$。

对 $h(x)$ 求导,得到:

$$
h'(x) = 1 + \frac{1}{2\sqrt{x^2 - 1}} \cdot 2x = 1 + \frac{x}{\sqrt{x^2 - 1}}
$$

现在对外部函数求导,即 $\ln|u|$ 的导数是 $\frac{1}{u}$。

所以,$f(x)$ 的导数为:

$$
f'(x) = \frac{1}{x + \sqrt{x^2 - 1}} \cdot \left(1 + \frac{x}{\sqrt{x^2 - 1}}\right)
$$

这里我们需要注意 $x + \sqrt{x^2 - 1}$ 的正负性。当 $x > 1$ 或 $x < -1$ 时,$x + \sqrt{x^2 - 1}$ 是正的,绝对值可以去掉。当 $-1 < x < 1$ 时,$\sqrt{x^2 - 1}$ 是虚数,而我们通常只考虑实数范围内的导数,因此这部分不在讨论之内。

因此,对于 $x > 1$ 或 $x < -1$:

$$
f'(x) = \frac{1}{x + \sqrt{x^2 - 1}} \cdot \left(\frac{\sqrt{x^2 - 1} + x}{\sqrt{x^2 - 1}}\right) = \frac{1}{\sqrt{x^2 - 1}}
$$

综上,我们得到了 $\ln|x + \sqrt{x^2 \pm 1}|$ 的导数,分别对应于 $x^2 + 1$ 和 $x^2 - 1$ 的情况。

(2)特殊函数的积分

  • **指数函数**:
    $$\int e^{ax} \, dx = \frac{1}{a} e^{ax} + C$$
  • **对数函数**:
    $$\int \ln x \, dx = x \ln x - x + C$$
  • **反三角函数**:
    $$\int \arcsin \frac{x}{a} \, dx = x \arcsin \frac{x}{a} + \sqrt{a^2 - x^2} + C$$
    $$\int \arctan \frac{x}{a} \, dx = x \arctan \frac{x}{a} - \frac{1}{2} a \ln(a^2 + x^2) + C$$

五、定积分

1、定积分的概念与性质

(1)定积分的概念

给定一个定义在闭区间 $[a, b]$ 上的函数 $f(x)$,定积分 $\int_{a}^{b} f(x) \, dx$ 代表了函数 $f(x)$ 在区间 $[a, b]$ 上与 $x$ 轴之间形成的有向面积。数学上,这个概念是通过极限过程定义的,即:

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx = \lim_{n \to \infty} \sum_{i=1}^{n} f(x_i^*) \Delta x_i
$$

其中,$\Delta x_i$ 是区间的一个小分割,$x_i^*$ 是每个小分割中的一个代表点。这个极限过程称为黎曼积分。

(2)定积分的基本性质

  • **线性性**:如果 $f(x)$ 和 $g(x)$ 是可积函数,$c$ 是常数,那么:

$$
\int_{a}^{b} [cf(x) + g(x)] \, dx = c \int_{a}^{b} f(x) \, dx + \int_{a}^{b} g(x) \, dx
$$

  • **加法性**:如果 $c$ 是 $[a, b]$ 区间内的一个点,那么:

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx = \int_{a}^{c} f(x) \, dx + \int_{c}^{b} f(x) \, dx
$$

  • **区间反向性**:如果交换积分的上下限,积分的值变号:

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx = -\int_{b}^{a} f(x) \, dx
$$

  • **零区间性**:如果积分的上下限相同,那么积分的值为零:

$$
\int_{a}^{a} f(x) \, dx = 0
$$

  • **估值性**:如果 $f(x)$ 在 $[a, b]$ 上非负,并且 $m \leq f(x) \leq M$ 对于所有 $x \in [a, b]$,那么:

$$
m(b-a) \leq \int_{a}^{b} f(x) \, dx \leq M(b-a)
$$

  • **中值定理**:如果 $f(x)$ 在 $[a, b]$ 上连续,那么存在 $\xi \in [a, b]$,使得:

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx = f(\xi)(b - a)
$$

  • **积分与导数的关系**:如果 $F(x)$ 是 $f(x)$ 的一个原函数,则根据牛顿-莱布尼茨公式(基本定理 of calculus):

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx = F(b) - F(a)
$$

2、微积分基本公式

3、定积分的换元法与分部积分法

(1)第一类换元法(直接换元法)

直接换元法涉及到一个新的变量 $u$,它是 $x$ 的函数,即 $u = g(x)$。然后,我们计算 $du$ 和 $dx$ 的关系,并将原积分中的 $x$ 和 $dx$ 替换为 $u$ 和 $du$。

步骤如下:

  • 选择合适的 $u = g(x)$,使得积分更易于计算。
  • 计算 $du = g'(x)dx$。
  • 将积分 $\int f(x) dx$ 替换为关于 $u$ 的积分 $\int f(g^{-1}(u)) \frac{du}{g'(g^{-1}(u))}$。
  • 计算关于 $u$ 的积分。
  • 将结果换回原来的变量 $x$。

(2)第二类换元法(三角换元法)

三角换元法通常用于根号形式的积分,例如 $\sqrt{a^2 - x^2}$、$\sqrt{a^2 + x^2}$ 或 $\sqrt{x^2 - a^2}$。这种方法涉及到用三角函数的关系来替换变量。

(3) 分部积分法

分部积分法是通过积分乘积的导数公式来计算积分的。如果我们有两个可导函数 $u(x)$ 和 $v(x)$,那么它们的乘积的导数是:

$$
d(uv) = u dv + v du
$$

积分双方,我们得到积分乘积规则:

$$
\int u dv = uv - \int v du
$$

这是分部积分法的公式,它用于将一个难以直接计算的积分转换为两个更简单的积分。

分部积分通常用于积分的被积函数是两个不同类型的函数乘积的情况,比如多项式与对数、多项式与三角函数、指数与三角函数等的乘积。

在计算定积分时,分部积分法的公式变为:

$$
\int_{a}^{b} u dv = [uv]_{a}^{b} - \int_{a}^{b} v du
$$

其中 $[uv]_{a}^{b}$ 表示将 $uv$ 在上下限 $b$ 和 $a$ 处计算的结果相减。

使用分部积分法时,关键在于合理选择 $u$ 和 $dv$,使得 $\int v du$ 比原来的积分更容易计算。通常,我们会选择 $dv$ 为容易积分的函数,$u$ 为容易求导的函数。

4、反常积分

反常积分(Improper Integral)是指在积分区间或被积函数中至少有一点是无界的积分。反常积分可以分为两类:无界区间上的积分和无界函数的积分。

(1)无界区间上的积分

当积分的区间是无限的,例如积分从某个有限值延伸到无穷大,或者从负无穷大延伸到正无穷大时,我们称之为无界区间上的积分。这种类型的积分可以表示为:

$$
\int_{a}^{\infty} f(x) \, dx \quad \text{或} \quad \int_{-\infty}^{b} f(x) \, dx \quad \text{或} \quad \int_{-\infty}^{\infty} f(x) \, dx
$$

要计算这样的积分,通常需要使用极限处理:

$$
\int_{a}^{\infty} f(x) \, dx = \lim_{t \to \infty} \int_{a}^{t} f(x) \, dx
$$

如果这个极限存在,则称积分是收敛的;如果极限不存在,则称积分是发散的。

(2)无界函数的积分

当被积函数在积分区间内的某些点趋于无穷大时,我们称之为无界函数的积分。这种情况通常发生在被积函数的图形在某些点附近有垂直渐近线。例如:

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx
$$

其中,$f(x)$ 在点 $c$($a < c < b$)是无界的。这种积分可以通过极限来定义:

$$
\int_{a}^{b} f(x) \, dx = \lim_{t \to c^-} \int_{a}^{t} f(x) \, dx + \lim_{t \to c^+} \int_{t}^{b} f(x) \, dx
$$

如果这两个极限都存在,则称积分是收敛的;如果至少有一个极限不存在,则称积分是发散的。

5、反常积分的审敛法

反常积分的审敛法是用来判断一个反常积分是否收敛的一系列方法。

(1)比较审敛法 (Comparison Test)

  • 如果 $\int g(x) \, dx$ 收敛,则 $\int f(x) \, dx$ 也收敛。
  • 如果 $\int f(x) \, dx$ 发散,则 $\int g(x) \, dx$ 也发散。

(2)极限比较审敛法 (Limit Comparison Test)

极限比较审敛法是比较两个函数在无限远处的极限比值。如果存在正常数 $C$ 使得 $\lim_{x \to \infty} \frac{f(x)}{g(x)} = C$,那么 $f(x)$ 和 $g(x)$ 的积分要么同时收敛,要么同时发散。

(3)积分审敛法 (Integral Test)

积分审敛法通常用于判断级数的收敛性,但也可以用于反常积分。如果函数 $f(x)$ 是连续的、正的、单调递减的,并且我们要计算 $\int_{a}^{\infty} f(x) \, dx$,那么级数 $\sum_{n=a}^{\infty} f(n)$ 的收敛性与积分的收敛性相同。

(4)柯西审敛原则 (Cauchy Criterion)

柯西审敛原则是一个更一般的判断收敛性的方法。对于积分 $\int_{a}^{\infty} f(x) \, dx$,如果对于任意的 $\epsilon > 0$,存在一个 $M > a$ 使得当 $b > c > M$ 时,我们都有 $|\int_{c}^{b} f(x) \, dx| < \epsilon$,那么积分收敛。

(5) Abel审敛法 (Abel's Test)

Abel审敛法适用于函数在某个点无限趋近于0,但是积分区间包含这个点。如果 $f(x)$ 在 $[a, b)$ 上连续,$f(x)$ 在 $x \to b^-$ 时趋向于0,并且 $g(x)$ 在 $[a, b]$ 上有界且单调,则 $\int_{a}^{b} f(x)g(x) \, dx$ 收敛。

应用示例

举一个应用Abel审敛法的例子,考虑积分:

$$
\int_{0}^{1} \frac{\sin(x)}{x^p} \, dx
$$

这里,我们可以将 $f(x) = \sin(x)$ 和 $g(x) = 1/x^p$。如果 $p < 1$,则 $g(x)$ 在区间 $(0, 1]$ 上单调递减且有界,而 $f(x)$ 在 $x \to 0^+$ 时趋向于0。因此,根据Abel审敛法,这个积分是收敛的。

(6)狄利克雷审敛法 (Dirichlet's Test)

狄利克雷审敛法与Abel审敛法相似,但要求的是 $g(x)$ 的积分在积分区间上有界。如果 $f(x)$ 在 $[a, b)$ 上单调趋向于0,并且 $\int_{a}^{b} g(x) \, dx$ 存在界限,则积分 $\int_{a}^{b} f(x)g(x) \, dx$ 收敛。

狄利克雷审敛法侧重于函数 $g(x)$ 的积分有界性,而不需要 $g(x)$ 本身有界或单调。而Abel审敛法则要求 $g(x)$ 自身有界并且单调。

六、定积分的应用

1、定积分的元素法

定积分的元素法是一种将复杂问题简化的技术,它涉及将一个大问题分解为无穷多个微小部分(元素),然后对这些微小部分进行积分以求得整体的量。

在使用元素法时,关键步骤通常包括以下几个:

(1)**确定元素**:选择一个代表性的微小元素,通常是一段、一片、一个矩形、一个圆盘、一个圆环或其他形状。

(2)**表达元素量**:用变量表示这个微小元素的量(面积、体积、质量等)。

(3)**积分**:对这个微小元素的表达式进行积分,通常是在给定的区间上进行定积分。

(4)**解析积分**:计算出积分的值,得到所求的总量。

(5)**评估结果**:确保得到的结果在物理上是有意义的,并与问题的实际情况相匹配。

2、定积分在几何学上的应用

(1) 计算平面区域的面积

如果要计算由曲线 $y = f(x)$、直线 $x = a$、$x = b$ 以及 $x$ 轴围成的区域的面积,可以使用定积分:
$$
A = \int_{a}^{b} |f(x)| \, dx
$$
如果函数 $f(x)$ 在区间 $[a, b]$ 上非负,绝对值符号可以省略。

(2)计算曲线的长度

对于在区间 $[a, b]$ 上连续可微的函数 $y = f(x)$,曲线的长度 $L$ 可以通过定积分计算:
$$
L = \int_{a}^{b} \sqrt{1 + \left(\frac{dy}{dx}\right)^2} \, dx
$$

(3)计算旋转体的体积

当一个曲线 $y = f(x)$ 绕 $x$ 轴旋转时,由此生成的旋转体的体积 $V$ 可以用定积分表示为:
$$
V = \pi \int_{a}^{b} [f(x)]^2 \, dx
$$
如果绕 $y$ 轴旋转,体积公式会有所不同。

(4) 计算旋转体的表面积

旋转体的表面积 $S$,当曲线 $y = f(x)$ 绕 $x$ 轴旋转时,可以通过定积分计算:
$$
S = 2\pi \int_{a}^{b} f(x) \sqrt{1 + \left(\frac{dy}{dx}\right)^2} \, dx
$$

(5) 计算横截面面积已知的体积

如果一个立体的横截面面积 $A(x)$ 是已知的,那么这个立体从 $x = a$ 到 $x = b$ 的体积 $V$ 可以用定积分来计算:
$$
V = \int_{a}^{b} A(x) \, dx
$$

(6)计算质心

质心(又称重心)是一个形状的几何中心,它是该形状上所有点的平均位置。在物理学中,质心是一个物体上所有质量元素的矢量和的平均值,它是物体质量分布的平衡点。在二维形状中,质心的坐标可以通过定积分来计算。

对于一个由曲线 $y=f(x)$、$x$ 轴以及两条直线 $x=a$ 和 $x=b$ 围成的平面区域,其质心 $(\bar{x}, \bar{y})$ 的坐标可以通过下面的公式计算:

$$
\bar{x} = \frac{1}{A} \int_{a}^{b} x f(x) \, dx
$$

$$
\bar{y} = \frac{1}{A} \int_{a}^{b} \frac{1}{2} f(x)^2 \, dx
$$

其中 $A$ 是该区域的面积,可以通过下面的积分计算:

$$
A = \int_{a}^{b} f(x) \, dx
$$

现在我们来推导 $\bar{x}$ 的公式。推导 $\bar{y}$ 的过程类似,只是在积分过程中使用不同的函数。

  • 质心的 $x$ 坐标推导:

质心的 $x$ 坐标是形状上所有点的 $x$ 坐标的加权平均,其中权重是每个点的 $y$ 坐标(即在直角坐标系下的高度)。为了找到 $\bar{x}$,我们将形状切成无限薄的垂直条形,每个条形的宽度为 $dx$,高度为 $f(x)$。

每个条形的面积(权重)是 $f(x)dx$,而它的 $x$ 坐标是 $x$。因此,每个条形对质心的 $x$ 坐标的贡献是 $x \cdot f(x)dx$。要找到整个形状的质心的 $x$ 坐标,我们将所有条形对质心 $x$ 坐标的贡献加起来,并除以总面积 $A$:

$$
\bar{x} = \frac{1}{A} \int_{a}^{b} x f(x) \, dx
$$

这个积分给出了所有条形对质心 $x$ 坐标贡献的总和。

  • 质心的 $y$ 坐标推导:

质心的 $y$ 坐标是形状上所有点的 $y$ 坐标的加权平均,其中权重是每个点的水平距离(在这里是 $dx$)。对于每个小的条形,其质心位于 $y = \frac{1}{2}f(x)$,因为对于一个矩形,质心位于其高度的中点。

因此,每个条形对质心的 $y$ 坐标的贡献是 $\frac{1}{2}f(x) \cdot f(x)dx = \frac{1}{2}f(x)^2dx$。要找到整个形状的质心的 $y$ 坐标,我们将所有条形对质心 $y$ 坐标的贡献加起来,并除以总面积 $A$:

$$
\bar{y} = \frac{1}{A} \int_{a}^{b} \frac{1}{2} f(x)^2 \, dx
$$

这个积分给出了所有条形对质心 $y$ 坐标贡献的总和。

3、定积分在物理学上的应用

(1)**位移与速度**:

如果已知物体的速度 $v(t)$ 作为时间 $t$ 的函数,那么从时间 $t_1$ 到 $t_2$ 的位移 $s$ 可以通过定积分来计算:
$$
s = \int_{t_1}^{t_2} v(t) \, dt
$$

(2)**功与力**:

在物理学中,力 $F$ 沿着位移 $d$ 做功 $W$ 可以通过定积分计算,如果力是沿位移方向并且大小随位置变化,公式为:
$$
W = \int_{x_1}^{x_2} F(x) \, dx
$$
其中 $x_1$ 和 $x_2$ 是位移的起点和终点。

七、微分方程

1、微分方程的基本概念

(1)**微分方程**:

微分方程是一个关系式,它涉及一个未知函数及其导数。未知函数通常是依赖于一个或多个自变量的函数。

(2)**常微分方程(ODE)**:

当未知函数是一个变量的函数时,涉及的导数是普通导数,这样的微分方程称为常微分方程。例如:
$$
\frac{dy}{dx} = f(x, y)
$$
其中 $y$ 是 $x$ 的未知函数。

(3)**偏微分方程(PDE)**:

当未知函数是多个变量的函数时,涉及的导数是偏导数,这样的微分方程称为偏微分方程。例如:
$$
\frac{\partial u}{\partial t} = \nabla^2 u
$$
符号 $\partial u$ 是u的偏导数

符号 $\nabla^2 u$ 表示函数 $u$ 的拉普拉斯算子(Laplacian),它是一个二阶微分算子,定义为函数 $u$ 的所有二阶偏导数的和。在三维空间中,如果 $u = u(x, y, z)$,那么 $u$ 的拉普拉斯算子可以写作:

$$
\nabla^2 u = \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial z^2}
$$

在二维空间中,如果 $u = u(x, y)$,那么 $u$ 的拉普拉斯算子则为:

$$
\nabla^2 u = \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2}
$$

(4)**阶数**:

微分方程的阶数由出现在方程中的最高导数的阶数确定。例如,如果方程包含二阶导数,则称为二阶微分方程。

(5)**线性与非线性**:

如果未知函数及其导数的项只以线性方式出现,则方程是线性的。如果包含未知函数及其导数的非线性项(如乘积或幂),则方程是非线性的。

2、可分离变量的微分方程

可分离变量的微分方程是一类特殊的微分方程,其中变量可以被分离到方程的两边,使得每边只包含一个变量及其微分。这使得方程可以通过简单的积分来解决。

对于一阶常微分方程,如果它可以写成以下形式:

$$
\frac{dy}{dx} = g(x)h(y)
$$

那么我们可以将变量分离,得到:

$$
\frac{1}{h(y)} dy = g(x) dx
$$

接下来,我们可以对两边分别积分:

$$
\int \frac{1}{h(y)} dy = \int g(x) dx
$$

求解这两个积分,就可以得到 $y$ 关于 $x$ 的函数,即微分方程的解。

对于偏微分方程,可分离变量的概念也是相似的。考虑一个二元函数 $u(x, t)$ 满足以下偏微分方程:

$$
\frac{\partial u}{\partial t} = k \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}
$$

如果我们假设解可以写成乘积形式 $u(x, t) = X(x)T(t)$,代入原方程,我们可以得到:

$$
X(x) \frac{dT}{dt} = k T(t) \frac{d^2X}{dx^2}
$$

然后,我们可以将方程两边同时除以 $kXT$,得到:

$$
\frac{1}{kT(t)} \frac{dT}{dt} = \frac{1}{X(x)} \frac{d^2X}{dx^2}
$$

由于左边只是 $t$ 的函数,而右边只是 $x$ 的函数,这意味着它们都等于一个常数(因为对于给定的 $x$,左边不变,对于给定的 $t$,右边不变)。这个常数通常用 $\lambda$ 表示,于是我们得到了两个常微分方程:

$$
\frac{1}{kT} \frac{dT}{dt} = \lambda \quad \text{和} \quad \frac{1}{X} \frac{d^2X}{dx^2} = \lambda
$$

这两个方程可以独立解决,然后将它们的解乘在一起,得到原偏微分方程的解。

3、齐次方程

齐次微分方程是指微分方程的解可以通过其他解的线性组合得到的方程。在不同类型的微分方程中,"齐次"的定义略有不同。

(1)齐次常微分方程

对于常微分方程,一个**线性齐次**方程的一般形式是:

$$
a_n(x)y^{(n)} + a_{n-1}(x)y^{(n-1)} + \cdots + a_1(x)y' + a_0(x)y = 0
$$

其中 $y^{(n)}$ 表示 $y$ 的 $n$ 阶导数,$a_0(x), a_1(x), \ldots, a_n(x)$ 是函数或常数。这里的齐次意味着方程右侧为零。

如果一个常微分方程可以写成 $f(y,y',y'',\ldots,y^{(n)})=0$ 的形式,其中所有的 $y$ 及其导数的项都是同次数的,那么这个方程也被称为齐次的。例如,一个一阶常微分方程 $\frac{dy}{dx} = g(\frac{y}{x})$ 是齐次的,因为等式右侧是 $y/x$ 的函数,即所有项都是关于 $y$ 和 $x$ 的一次函数。

(2)齐次偏微分方程

对于偏微分方程,齐次的概念与常微分方程相似。一个线性齐次偏微分方程的形式是:

$$
a_n(x,t,u,u_x,u_t,\ldots)u_{xx} + a_{n-1}(x,t,u,u_x,u_t,\ldots)u_{xt} + \cdots + a_0(x,t,u,u_x,u_t,\ldots)u = 0
$$

这里的 $u_x$ 和 $u_t$ 分别表示偏导数 $\frac{\partial u}{\partial x}$ 和 $\frac{\partial u}{\partial t}$,而所有的 $a_i$ 是系数函数,可能依赖于 $x, t, u$ 及其偏导数。齐次意味着没有非零的自由项(即方程右侧为零)。

(3) 齐次解的性质

齐次微分方程的一个重要性质是它们的解具有叠加原理。如果 $y_1(x)$ 和 $y_2(x)$ 是线性齐次微分方程的两个解,那么它们的任何线性组合 $c_1 y_1(x) + c_2 y_2(x)$ 也是该方程的解,其中 $c_1$ 和 $c_2$ 是常数。这个性质是线性齐次方程的定义特征之一。

4、一阶线性微分方程

一阶线性微分方程是指形式为

$$
\frac{dy}{dx} + P(x)y = Q(x)
$$

的微分方程,其中 $P(x)$ 和 $Q(x)$ 是关于 $x$ 的已知函数。如果 $Q(x) = 0$,则方程是齐次的;否则,它是非齐次的。

解一阶线性微分方程通常涉及到寻找一个积分因子,使得方程的左侧可以写成一个导数的形式。具体步骤如下:

  • **计算积分因子**:找到一个函数 $\mu(x)$,它是 $e^{\int P(x)dx}$ 的形式,使得乘以 $\mu(x)$ 后,原方程变为

$$
\mu(x)\frac{dy}{dx} + \mu(x)P(x)y = \mu(x)Q(x).
$$

  • **应用积分因子**:将上述方程重写为

$$
\frac{d}{dx}[\mu(x)y] = \mu(x)Q(x).
$$

  • **两边积分**:对上式两边关于 $x$ 积分,得到

$$
\mu(x)y = \int \mu(x)Q(x)dx + C,
$$

其中 $C$ 是积分常数。

  • **求解 $y$**:最后,求解 $y$,得到

$$
y = \frac{1}{\mu(x)}\left(\int \mu(x)Q(x)dx + C\right).
$$

这就是一般解。如果给定初始条件 $y(x_0) = y_0$,可以进一步求出特解。

作为一个具体的例子,让我们求解下面的一阶线性微分方程:

$$
\frac{dy}{dx} + y = x.
$$

这里 $P(x) = 1$,$Q(x) = x$。首先,我们找到积分因子:

$$
\mu(x) = e^{\int P(x)dx} = e^{\int 1dx} = e^x.
$$

然后,将积分因子乘以原方程的每一项:

$$
e^x\frac{dy}{dx} + e^xy = xe^x.
$$

接下来,我们观察到左边可以写成导数的形式:

$$
\frac{d}{dx}(e^xy) = xe^x.
$$

现在,两边积分:

$$
e^xy = \int xe^x dx.
$$

积分右边,我们得到 $e^x(x - 1)$ 加上一个常数 $C$:

$$
e^xy = e^x(x - 1) + C.
$$

最后,解出 $y$:

$$
y = x - 1 + Ce^{-x}.
$$

这就是方程的一般解。如果有初始条件,比如 $y(0) = y_0$,我们可以将它代入上面的解中,解出 $C$ 的值,从而得到特解。

5、可降阶的高阶微分方程

在数学中,一个可降阶的高阶微分方程是指可以通过变量替换或其他方法简化为低阶微分方程的方程。这种简化使得方程更容易求解。

举一个简单的例子,考虑二阶微分方程:

$$y'' - f(y) = 0$$

这个方程不含有自变量$x$。我们可以设$p = y'$,那么$p' = y''$。将原方程改写为:

$$p' - f(y) = 0$$

这样,我们就得到了一个一阶微分方程。接下来,可以使用一阶微分方程的求解方法来求解$p$关于$y$的方程,然后再积分一次得到$y$关于$x$的关系。

6、高阶线性微分方程

高阶线性微分方程是数学中一个重要的概念,尤其在物理学和工程学中有广泛的应用。一个$n$阶线性微分方程通常具有以下形式:

$$
a_n(x) \frac{d^n y}{dx^n} + a_{n-1}(x) \frac{d^{n-1} y}{dx^{n-1}} + \cdots + a_1(x) \frac{dy}{dx} + a_0(x)y = g(x)
$$

其中,$y$ 是我们要求解的函数,$a_n(x), a_{n-1}(x), \ldots, a_1(x), a_0(x)$ 是已知的系数函数,$g(x)$ 是非齐次项(如果$g(x) = 0$,那么方程就是齐次的)。

求解步骤:

(1) **找到齐次方程的通解**:

首先考虑相关的齐次方程(即$g(x) = 0$的情况):

$$
a_n(x) \frac{d^n y}{dx^n} + a_{n-1}(x) \frac{d^{n-1} y}{dx^{n-1}} + \cdots + a_1(x) \frac{dy}{dx} + a_0(x)y = 0
$$

齐次方程的通解通常由线性独立的解的线性组合给出。

(2)**确定特解**:

接下来,需要找到非齐次方程的一个特解。这可以通过多种方法完成,如常数变易法、待定系数法或格林函数法。

(3)**构造完整解**:

高阶线性微分方程的完整解是齐次方程通解与非齐次方程特解的和。即:

$$
y(x) = y_h(x) + y_p(x)
$$

其中,$y_h(x)$ 是齐次方程的通解,$y_p(x)$ 是非齐次方程的一个特解。

7、常系数齐次线性微分方程

常系数齐次线性微分方程是形式为

$$
a_n y^{(n)} + a_{n-1} y^{(n-1)} + \cdots + a_1 y' + a_0 y = 0
$$

的微分方程,其中 $a_0, a_1, \ldots, a_n$ 是常数。这类方程的求解过程通常涉及以下步骤:

(1)**构造特征方程**:

从微分方程出发,我们假设存在指数解 $y=e^{rx}$,其中 $r$ 是一个待定常数。将这个形式的解代入微分方程,我们可以得到特征方程:

$$
a_n r^n + a_{n-1} r^{n-1} + \cdots + a_1 r + a_0 = 0
$$

(2)**求解特征方程**:

解这个特征方程将给出 $n$ 个根,这些根可以是实数或复数,并且可能包含重根。

(3)**构造微分方程的通解**:

根据特征方程的根的不同情况,我们可以构造微分方程的通解:

  • **实根**:如果特征方程的根是不同的实数 $r_1, r_2, \ldots, r_n$,那么微分方程的通解是这些根对应的指数函数的线性组合:

$$
y(x) = C_1 e^{r_1 x} + C_2 e^{r_2 x} + \cdots + C_n e^{r_n x}
$$

其中 $C_1, C_2, \ldots, C_n$ 是常数。

  • **重根**:如果特征方程有重根,假设 $r$ 是一个 $k$ 重根,那么微分方程的解将包含 $x$ 的幂次乘以指数函数的项:

$$
y(x) = (C_1 + C_2 x + \cdots + C_k x^{k-1}) e^{r x}
$$

  • **复根**:如果特征方程的根是复数,比如 $r = \alpha \pm \beta i$(其中 $i$ 是虚数单位),那么微分方程的解将包含正弦和余弦函数:

$$
y(x) = e^{\alpha x} (C_1 \cos(\beta x) + C_2 \sin(\beta x))
$$

如果这个复根是 $k$ 重的,那么解将包含 $x$ 的幂次。

微分方程的通解可以写为:

$$
y(x) = e^{\alpha x}\left[(C_1 + C_2 x + \ldots + C_m x^{m-1})\cos(\beta x) + (D_1 + D_2 x + \ldots + D_m x^{m-1})\sin(\beta x)\right]
$$

其中$C_1, C_2, \ldots, C_m$和$D_1, D_2, \ldots, D_m$是常数,它们可以通过初始条件或边界条件来确定。

将这些解的形式结合起来,就可以得到微分方程的通解。最后,根据初始条件或边界条件确定常数 $C_1, C_2, \ldots, C_n$ 的具体值。

8、常系数非齐次线性微分方程

常系数非齐次线性微分方程的形式是:

$$
a_n y^{(n)} + a_{n-1} y^{(n-1)} + \ldots + a_1 y' + a_0 y = g(x)
$$

其中$a_0, a_1, ..., a_n$是常数,$g(x)$是非零的函数,称为非齐次项。

解决这类方程的一般策略包括两个步骤:

(1)**求解对应的齐次方程(特征方程)**:

首先,解决与给定非齐次方程相对应的齐次方程(即$g(x) = 0$的情况):

$$
a_n y^{(n)} + a_{n-1} y^{(n-1)} + \ldots + a_1 y' + a_0 y = 0
$$

这个齐次方程的解称为**齐次解**或**互补函数**。通过求解特征方程获得特征根,然后根据特征根的类型(实根、复根、重根)构造齐次解。

(2)**找到一个特解**:

接下来,需要找到一个特定的解,使得当它代入原非齐次方程时,能够满足等式。这个解称为**特解**或**特殊函数**。特解通常可以通过几种方法求得:

  • **待定系数法**:当$g(x)$是多项式、指数、正弦或余弦函数的线性组合时,可以尝试一个形式类似的函数作为特解,然后确定其系数。
  • **变系数法**:当$g(x)$的形式比较复杂或者待定系数法不适用时,可以使用变系数法。
  • **格林函数法**:这是一种更为一般的方法,适用于线性微分方程,通过积分变换来求解。
  • **拉普拉斯变换**:对于含有阶跃函数、冲击函数等非典型非齐次项的方程,拉普拉斯变换是一种强有力的工具。

最终,非齐次线性微分方程的通解是齐次解(互补函数)和特解(特殊函数)的和:

$$
y(x) = y_h(x) + y_p(x)
$$

其中$y_h(x)$是齐次方程的通解,$y_p(x)$是非齐次方程的一个特解。通过初始条件或边界条件,可以确定通解中的常数系数。

9、欧拉方程

欧拉方程是一类特殊形式的常微分方程,它在形式上类似于常系数微分方程,但是系数是自变量的幂函数。一个$n$阶欧拉方程可以写为:

$$
x^n y^{(n)} + a_{n-1} x^{n-1} y^{(n-1)} + \ldots + a_1 x y' + a_0 y = g(x)
$$

其中$a_0, a_1, \ldots, a_{n-1}$是常数,$g(x)$是非齐次项,$y^{(n)}$表示$y$的$n$阶导数。

为了解这种方程,通常采用变量替换将其转换为常系数微分方程。对于齐次欧拉方程(即$g(x) = 0$),常用的替换是:

$$
x = e^t \quad \text{or} \quad t = \ln(x)
$$

这样的替换将导数转换为:

$$
\frac{dy}{dx} = \frac{dy}{dt} \frac{dt}{dx} = \frac{1}{x} \frac{dy}{dt}
$$

$$
\frac{d^2y}{dx^2} = \frac{d}{dx}\left(\frac{1}{x}\frac{dy}{dt}\right) = \ldots
$$

通过这样的变换,我们可以将原来的欧拉方程转换为关于$t$的常系数线性微分方程,然后使用常系数微分方程的解法来求解。

对于非齐次欧拉方程,我们首先解对应的齐次方程找到通解,然后使用适当的方法(如待定系数法或变系数法)来找到特解,最后将它们相加得到非齐次方程的通解。

10、常系数线性微分方程组解法举例

八、向量代数与空间解析几何

1、向量与其线性运算

向量是数学和物理学中的一个基本概念,它表示有大小和方向的量。

(1)向量的线性运算

  • 向量加法

如果$\vec{a}$和$\vec{b}$是两个向量,则它们的和$\vec{a} + \vec{b}$也是一个向量。向量加法满足交换律和结合律。

交换律:$\vec{a} + \vec{b} = \vec{b} + \vec{a}$

结合律:$(\vec{a} + \vec{b}) + \vec{c} = \vec{a} + (\vec{b} + \vec{c})$

  • **零向量**:存在一个特殊的向量$\vec{0}$,它与任何向量$\vec{a}$相加都不会改变$\vec{a}$,即$\vec{a} + \vec{0} = \vec{a}$。
  • **向量减法**:向量减法可以看作加上一个负向量,即$\vec{a} - \vec{b} = \vec{a} + (-\vec{b})$。
  • 标量乘法

如果$c$是一个标量(实数或复数),$\vec{a}$是一个向量,那么$c\vec{a}$是一个向量,其大小是$\vec{a}$的$c$倍,方向与$\vec{a}$相同(如果$c$是正数)或相反(如果$c$是负数)。

分配律:$(c + d)\vec{a} = c\vec{a} + d\vec{a}$

结合律:$c(d\vec{a}) = (cd)\vec{a}$

  • **点积(内积)**:两个向量$\vec{a}$和$\vec{b}$的点积是一个标量,记作$\vec{a} \cdot \vec{b}$。在几何上,它等于$\vec{a}$和$\vec{b}$的长度与它们之间夹角的余弦的乘积。
  • **叉积(外积、向量积)**:两个向量$\vec{a}$和$\vec{b}$的叉积是一个向量,记作$\vec{a} \times \vec{b}$。它的大小等于$\vec{a}$和$\vec{b}$长度的乘积和它们之间夹角的正弦的乘积,方向垂直于$\vec{a}$和$\vec{b}$所在的平面,方向由右手规则确定。

2、数量积 向量积 混合积

(1)数量积(点积)

数量积或点积是两个向量的一个二元运算,其结果是一个标量。对于两个向量 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$,其点积定义为:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = |\vec{a}||\vec{b}|\cos(\theta)
$$

其中 $|\vec{a}|$ 和 $|\vec{b}|$ 是向量的模(长度),$\theta$ 是两个向量之间的夹角。如果向量在笛卡尔坐标系中表示为 $\vec{a} = (a_1, a_2, a_3)$ 和 $\vec{b} = (b_1, b_2, b_3)$,那么它们的点积可以通过坐标计算:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + a_3b_3
$$

点积在几何上表示一个向量在另一个向量方向上的投影的大小与另一个向量的长度的乘积。

数量积(点积)可以用坐标计算是因为向量的点积定义本身与向量的坐标直接相关。在笛卡尔坐标系中,两个向量 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 可以分别表示为:

$$
\vec{a} = (a_1, a_2, a_3)
$$

$$
\vec{b} = (b_1, b_2, b_3)
$$

其中 $a_1, a_2, a_3$ 和 $b_1, b_2, b_3$ 分别是向量 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 在坐标轴上的分量。

点积的几何定义是:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = |\vec{a}||\vec{b}|\cos(\theta)
$$

其中 $\theta$ 是向量 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 之间的夹角,$|\vec{a}|$ 和 $|\vec{b}|$ 分别是向量的模(长度)。这个定义表明点积与两个向量的长度和它们之间的夹角有关。

另一方面,点积的代数定义是基于向量坐标的:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + a_3b_3
$$

这个公式直接来自于向量在标准基下的表示。在三维空间中,标准基由三个单位向量 $\vec{e}_1 = (1, 0, 0)$, $\vec{e}_2 = (0, 1, 0)$, 和 $\vec{e}_3 = (0, 0, 1)$ 组成。任何向量都可以表示为这些单位向量的线性组合:

$$
\vec{a} = a_1\vec{e}_1 + a_2\vec{e}_2 + a_3\vec{e}_3
$$

$$
\vec{b} = b_1\vec{e}_1 + b_2\vec{e}_2 + b_3\vec{e}_3
$$

当计算 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 的点积时,我们实际上是在计算这些基向量的线性组合的点积:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = (a_1\vec{e}_1 + a_2\vec{e}_2 + a_3\vec{e}_3) \cdot (b_1\vec{e}_1 + b_2\vec{e}_2 + b_3\vec{e}_3)
$$

由于基向量是正交的(即它们之间的点积为零,除非它们是相同的基向量),我们可以展开上述表达式并简化为:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = a_1b_1(\vec{e}_1 \cdot \vec{e}_1) + a_2b_2(\vec{e}_2 \cdot \vec{e}_2) + a_3b_3(\vec{e}_3 \cdot \vec{e}_3)
$$

由于每个基向量与自身的点积等于 1(因为它们的长度为 1,且夹角为 0 度),上式进一步简化为:

$$
\vec{a} \cdot \vec{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + a_3b_3
$$

这就是为什么我们可以直接使用向量的坐标来计算它们的点积。这个过程不依赖于向量的几何形状或它们之间的夹角,而只依赖于它们的坐标值。

(2)向量积(叉积)

向量积或叉积是两个向量的一个二元运算,其结果是一个向量。对于两个向量 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$,其叉积定义为:

$$
\vec{a} \times \vec{b} = |\vec{a}||\vec{b}|\sin(\theta) \vec{n}
$$

其中 $\vec{n}$ 是一个单位向量,垂直于 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 所在的平面,并遵循右手规则。如果向量在笛卡尔坐标系中表示为 $\vec{a} = (a_1, a_2, a_3)$ 和 $\vec{b} = (b_1, b_2, b_3)$,那么它们的叉积可以通过坐标计算:

$$
\vec{a} \times \vec{b} = \left( a_2b_3 - a_3b_2, a_3b_1 - a_1b_3, a_1b_2 - a_2b_1 \right)
$$

叉积在几何上表示由两个向量构成的平行四边形的面积,并指向垂直于这个平面的方向。

(3)混合积

混合积是三个向量的一个三元运算,其结果是一个标量。对于三个向量 $\vec{a}$、$\vec{b}$ 和 $\vec{c}$,其混合积定义为:

$$
(\vec{a} \times \vec{b}) \cdot \vec{c}
$$

这可以理解为向量 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 形成的平行四边形的面积,再乘以向量 $\vec{c}$ 在垂直于该平行四边形平面方向上的投影长度。如果三个向量构成的体积是正的,则表示 $\vec{c}$ 指向与由 $\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 的叉积给出的方向相同的半空间。如果是负的,则指向相反的半空间。如果混合积为零,则表示三个向量共面。

在坐标形式下,如果向量 $\vec{a}$、$\vec{b}$ 和 $\vec{c}$ 分别是 $(a_1, a_2, a_3)$、$(b_1, b_2, b_3)$ 和 $(c_1, c_2, c_3)$,那么混合积可以表示为行列式:

$$
(\vec{a} \times \vec{b}) \cdot \vec{c} = \begin{vmatrix}
a_1 & a_2 & a_3 \\
b_1 & b_2 & b_3 \\
c_1 & c_2 & c_3
\end{vmatrix}
$$

混合积的绝对值等于由这三个向量构成的平行六面体的体积。

3、平面及其方程

在三维空间中,平面可以通过多种方式定义,并且有多种不同形式的方程来描述它。以下是一些定义平面的常见方法和相应的方程:

(1)标准形式(一般形式)的平面方程

平面的标准方程通常写作:
$$
Ax + By + Cz + D = 0
$$
其中 \(A\), \(B\), \(C\) 是平面的法向量的分量,而 \(D\) 是常数项。法向量是垂直于平面的向量,其方向与平面的“正面”对应。

(2)点-法向量形式的平面方程

如果你知道平面上的一个点 \(P_0(x_0, y_0, z_0)\) 和一个法向量 \(\vec{n} = (A, B, C)\),平面的方程可以写作:
$$
A(x - x_0) + B(y - y_0) + C(z - z_0) = 0
$$
这种形式表示所有平面上的点 \(P(x, y, z)\) 与点 \(P_0\) 之间的向量与法向量 \(\vec{n}\) 正交。

(3)参数形式的平面方程

如果平面可以由两个非平行向量 \(\vec{u}\) 和 \(\vec{v}\) 确定,并且你知道平面上的一个点 \(P_0(x_0, y_0, z_0)\),那么平面的参数方程可以写作:
$$
\vec{r}(s, t) = \vec{r_0} + s\vec{u} + t\vec{v}
$$
其中 \(s\) 和 \(t\) 是参数,\(\vec{r_0}\) 是从原点到点 \(P_0\) 的位置向量,\(\vec{r}(s, t)\) 是从原点到平面上任意一点的位置向量。

(4)两点法向量形式的平面方程

如果你知道平面上的两个点 \(P_1(x_1, y_1, z_1)\) 和 \(P_2(x_2, y_2, z_2)\),以及一个法向量 \(\vec{n}\),你可以使用下列方程来定义平面:
$$
\vec{n} \cdot (\vec{r} - \vec{r_1}) = 0 \quad \text{和} \quad \vec{n} \cdot (\vec{r} - \vec{r_2}) = 0
$$
其中 \(\vec{r}\) 是从原点到平面上任意一点的位置向量,\(\vec{r_1}\) 和 \(\vec{r_2}\) 分别是从原点到 \(P_1\) 和 \(P_2\) 的位置向量。

(5)三点形式的平面方程

如果你知道平面上的三个不共线的点 \(P_1\), \(P_2\), \(P_3\),你可以通过计算这三点构成的两个向量的向量积来找到一个法向量,然后使用任一点与法向量来写出平面的方程。

(6)截距形式的平面方程

如果平面分别与 \(x\)、\(y\)、\(z\) 轴的截距是 \(a\)、\(b\)、\(c\)(不为零),那么平面的方程可以写作:
$$
\frac{x}{a} + \frac{y}{b} + \frac{z}{c} = 1
$$
这种形式直观地显示了平面与各坐标轴的交点。

截距形式的平面方程可以通过考虑平面与坐标轴的交点来推导。假设一个平面分别在 $x$、$y$、$z$ 轴上截距为 $a$、$b$、$c$,那么这个平面会通过三个点:$(a, 0, 0)$、$(0, b, 0)$ 和 $(0, 0, c)$。

我们可以使用点-法向量形式的平面方程来推导截距形式。首先,我们需要找到一个法向量 $\vec{n} = (A, B, C)$。由于法向量垂直于平面,它也将垂直于通过这三个点的任意两个向量。这样,我们可以取向量 $\vec{AB}$(从 $(a, 0, 0)$ 到 $(0, b, 0)$)和向量 $\vec{AC}$(从 $(a, 0, 0)$ 到 $(0, 0, c)$),并计算它们的向量积来找到法向量。

向量 $\vec{AB}$ 和 $\vec{AC}$ 分别为:
$$
\vec{AB} = (0, b, 0) - (a, 0, 0) = (-a, b, 0)
$$
$$
\vec{AC} = (0, 0, c) - (a, 0, 0) = (-a, 0, c)
$$

法向量 $\vec{n}$ 是这两个向量的向量积:
$$
\vec{n} = \vec{AB} \times \vec{AC} = \begin{vmatrix}
\mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\
-a & b & 0 \\
-a & 0 & c \\
\end{vmatrix} = (bc)\mathbf{i} - (ac)\mathbf{j} + (ab)\mathbf{k}
$$

法向量的分量是 $A = bc$,$B = -ac$,$C = ab$。现在我们有了法向量的分量,我们可以将它们代入点-法向量形式的平面方程:
$$
A(x - x_0) + B(y - y_0) + C(z - z_0) = 0
$$
由于平面通过点 $(a, 0, 0)$,我们可以将 $x_0 = a$,$y_0 = 0$,$z_0 = 0$ 代入上式,得到:
$$
bc(x - a) +ac(y - 0) + ab(z - 0) = 0
$$
$$
bcx - abc + acy + abz = 0
$$
$$
bcx + acy + abz = abc
$$

现在,我们可以除以 $abc$(假设 $a$、$b$、$c$ 都不为零):
$$
\frac{x}{a} + \frac{y}{b} + \frac{z}{c} = 1
$$

这就是截距形式的平面方程,它表明了平面与坐标轴的截距关系。

4、空间直线及其方程

在三维空间中,直线可以通过多种方式来定义和表示。两种最常见的直线方程是参数方程和对称方程。

(1)参数方程

参数方程利用一个点和一个方向向量来定义直线。如果直线通过点 $P_0(x_0, y_0, z_0)$ 并且具有方向向量 $\vec{v} = (a, b, c)$,那么直线上任意一点 $P(x, y, z)$ 的参数方程可以表示为:

$$
\begin{cases}
x = x_0 + at \\
y = y_0 + bt \\
z = z_0 + ct
\end{cases}
$$

其中 $t$ 是参数,当 $t$ 取不同的值时,可以得到直线上的不同点。

(2)对称方程(或分数形式方程)

如果直线的方向向量 $\vec{v} = (a, b, c)$ 的所有分量都不为零,则可以通过消除参数 $t$ 来得到直线的对称方程:

$$
\frac{x - x_0}{a} = \frac{y - y_0}{b} = \frac{z - z_0}{c}
$$

这种形式的方程称为对称方程,因为它以对称的形式表达了 $x$、$y$ 和 $z$ 之间的关系。它表明了从点 $P_0$ 到直线上任意一点 $P$ 的向量与方向向量 $\vec{v}$ 成比例。

5、曲面及其方程

曲面可以用多种不同的方程类型来描述,每种类型都有其特点和应用场景。这些方程类型包括隐式方程、参数方程和显式方程。

(1)隐式方程

隐式方程是形如 $F(x, y, z) = 0$ 的方程,它不直接解出任何一个变量作为其他变量的函数。这种方程定义了三维空间中的一个曲面,即所有满足方程的 $(x, y, z)$ 点的集合。隐式方程描述的曲面不容易直接用于绘图,但它们在理论分析和几何证明中非常有用。

例如,球面的隐式方程是:
$$
(x - h)^2 + (y - k)^2 + (z - l)^2 - r^2 = 0
$$
其中 $(h, k, l)$ 是球心的坐标,$r$ 是半径。

(2)参数方程

参数方程使用一组参数来描述曲面上的点。在三维空间中,通常使用两个参数(通常是 $u$ 和 $v$),每个空间坐标是这两个参数的函数。参数方程特别适合于计算机图形学和数值分析,它们可以方便地生成曲面上的点。

球面的参数方程可能是:
$$
\begin{cases}
x = h + r \sin(u) \cos(v) \\
y = k + r \sin(u) \sin(v) \\
z = l + r \cos(u)
\end{cases}
$$
其中 $0 \leq u \leq \pi$ 是极角,$0 \leq v < 2\pi$ 是方位角。

(3)显式方程

显式方程是指将一个变量(通常是 $z$)表示为其他变量(在这里是 $x$ 和 $y$)的函数,形式为 $z = f(x, y)$。这种方程形式适合于快速绘制和分析曲面,因为它直接给出了一个坐标作为其他坐标的函数。

例如,一个抛物面的显式方程可能是:
$$
z = \frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2}
$$
其中 $a$ 和 $b$ 是抛物面的参数。

(4)比较

  • **隐式方程** $F(x, y, z) = 0$ 不容易直接绘制,但对于理论分析和代数处理很方便。
  • **参数方程** 提供了一种生成曲面上点的方法,非常适合计算机图形和数值计算。
  • **显式方程** $z = f(x, y)$ 容易理解和绘制,它直观地表示了一个变量如何依赖于其他变量。

(5)常见的曲面方程

  • 球面

球面是所有与给定点(球心)有固定距离(半径)的点的集合。球面的方程是:
$$
(x - h)^2 + (y - k)^2 + (z - l)^2 = r^2
$$
其中 $(h, k, l)$ 是球心的坐标,$r$ 是半径。

  • 圆柱面

圆柱面是沿直线(轴)平行移动一个圆形的轨迹。例如,一个以 $z$ 轴为轴的圆柱面的方程是:
$$
x^2 + y^2 = r^2
$$
这里假设圆柱的中心在 $z$ 轴上,$r$ 是圆柱的半径。

  • 圆锥面

圆锥面可以看作是通过固定点(圆锥顶点)和圆周上的点集合的连线形成的。一个以原点为顶点,$z$ 轴为对称轴的圆锥面的方程是:
$$
x^2 + y^2 = z^2 \tan^2(\alpha)
$$
其中 $\alpha$ 是圆锥的半顶角。

  • 椭球面

椭球面是球面的推广,它在三个坐标轴方向上有三个不同的半径。椭球面的方程是:
$$
\frac{(x - h)^2}{a^2} + \frac{(y - k)^2}{b^2} + \frac{(z - l)^2}{c^2} = 1
$$
其中 $(h, k, l)$ 是椭球的中心,$a$, $b$, $c$ 是沿 $x$-, $y$-, $z$-轴的半径。

  • 双曲面

双曲面是两个单叶双曲面的组合,它们相对于共同的对称轴开口相对。一个双曲面的方程通常是:
$$
\frac{(x - h)^2}{a^2} - \frac{(y - k)^2}{b^2} = 1
$$
或者
$$
-\frac{(x - h)^2}{a^2} + \frac{(y - k)^2}{b^2} = 1
$$
取决于双曲面的开口方向。

  • 抛物面

抛物面是一个平面和一个抛物线绕直线旋转的表面。例如,一个旋转抛物面的方程可能是:
$$
z = \frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2}
$$
它表示一个在 $z$ 轴上开口的抛物面。

6、空间曲线及其方程

空间曲线是三维空间中的一条路径,可以由一组满足特定条件的点集合定义。空间曲线的方程通常以参数方程或隐式方程的形式给出,因为这些形式能够有效地描述三维空间中的曲线。

(1)参数方程

参数方程使用一个参数(通常是 $t$)来表示曲线上的点,其中每个坐标都是参数的函数。这种形式特别适合于描述曲线的动态变化,以及进行计算和绘图。空间曲线的参数方程形式如下:

$$
\begin{align*}
x &= f(t) \\
y &= g(t) \\
z &= h(t)
\end{align*}
$$

其中 $f(t)$,$g(t)$ 和 $h(t)$ 是参数 $t$ 的实值函数。

例如,螺旋线的参数方程可能是:
$$
\begin{align*}
x &= a \cos(t) \\
y &= a \sin(t) \\
z &= bt
\end{align*}
$$

这里 $a$ 和 $b$ 是常数,$t$ 是参数。

(2) 隐式方程

隐式方程通过两个或多个方程的公共解来定义曲线。这些方程一起描述了空间中的点,这些点既满足第一个方程也满足第二个方程。例如,空间曲线可以由以下两个隐式方程定义:

$$
\begin{align*}
F(x, y, z) &= 0 \\
G(x, y, z) &= 0
\end{align*}
$$

这里 $F$ 和 $G$ 是两个实值函数。曲线上的每个点 $(x, y, z)$ 都必须同时满足这两个方程。

例如,如果曲线在一个圆柱面和一个平面上,那么它的隐式方程可能是:

$$
\begin{align*}
x^2 + y^2 - a^2 &= 0 \\
z - ky - d &= 0
\end{align*}
$$

这里 $a$,$k$ 和 $d$ 是常数。曲线是这两个曲面的交线。

(3)显式方程

在三维空间中,一条曲线很难用单一的显式方程表示,因为这样的曲线通常不是一个变量的函数。然而,如果曲线在某个特定平面上的投影可以用显式方程表示,那么我们可以用这个投影来间接描述曲线。

例如,如果曲线在 $xy$ 平面上的投影是一条曲线 $y=f(x)$,而在 $xz$ 平面上的投影是曲线 $z=g(x)$,那么我们可以结合这两个方程来描述空间曲线。但是,这种描述方法并不是真正的三维显式方程,因为它依赖于两个不同的二维显式方程。

在数学中,单一的显式方程 $z=f(x,y)$ 通常用来表示曲面而不是曲线。空间曲线往往需要两个条件来定义,因此通常用参数方程或两个隐式方程来描述。

九、多元函数微分法及其应用

1、多元函数的基本概念

(1)定义

多元函数是指从 $n$ 维空间到 $m$ 维空间的映射。最常见的情况是从 $\mathbb{R}^n$ 到 $\mathbb{R}^m$ 的映射。比如,一个二元函数 $f(x,y)$ 将每一对实数 $(x,y)$ 映射到一个实数 。

(2)等高线

对于二元函数 $f(x, y)$,等高线是函数值相等的 $(x, y)$ 对的集合。在 $f(x, y) = c$ 的图形上,所有满足这个方程的点 $(x, y)$ 在平面上构成一条曲线,这条曲线称为等高线或者水平集。

2、偏导数

多元函数的偏导数是函数相对于其中一个变量的导数,而保持其他变量不变。如果有函数 $f(x,y)$,那么 $f$ 相对于 $x$ 的偏导数记为 $\frac{\partial f}{\partial x}$,相对于 $y$ 的偏导数记为 $\frac{\partial f}{\partial y}$。

(1) 梯度

梯度是一个向量,其分量是多元函数的所有偏导数。对于函数 $f(x,y)$,梯度记为 $\nabla f$ 或 $\text{grad } f$,是 $(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y})$。梯度指向函数增长最快的方向,并且其大小等于该方向上的最大斜率。

3、全微分

在多变量微积分中,全微分是一个描述多元函数局部变化的概念。如果有一个定义在 $\mathbb{R}^n$ 上的函数 $f(x_1, x_2, ..., x_n)$,那么在点 $(a_1, a_2, ..., a_n)$ 附近的小变化可以用全微分来近似。

(1)定义

函数 $f(x_1, x_2, ..., x_n)$ 在点 $(a_1, a_2, ..., a_n)$ 的全微分定义为:

$$
df = \frac{\partial f}{\partial x_1} dx_1 + \frac{\partial f}{\partial x_2} dx_2 + ... + \frac{\partial f}{\partial x_n} dx_n
$$

这里的 $\frac{\partial f}{\partial x_i}$ 是函数 $f$ 相对于变量 $x_i$ 在点 $(a_1, a_2, ..., a_n)$ 的偏导数,而 $dx_i$ 是变量 $x_i$ 的无穷小变化。

(2)可微性

如果函数 $f$ 在某点的全微分存在,我们说 $f$ 在该点是可微的。可微性意味着函数在该点附近的行为可以用线性映射(即全微分)近似。如果函数在定义域内的每一点都可微,那么我们称这个函数在该域上是连续可微的。

(3)与偏导数的关系

全微分的存在通常要求函数的偏导数不仅存在而且连续。这是因为全微分的概念依赖于函数在各个方向上局部线性的表现,而这通常由偏导数的连续性保证。

4、多元复合函数的求导法则

多元复合函数的求导法则,通常称为链式法则,是微积分中一个重要的概念,它允许我们计算一个函数的导数,这个函数自身也是一个或多个函数的复合。

假设有两个函数 $u(x, y)$ 和 $v(x, y)$,它们都是可微的,并且有一个复合函数 $f(u, v)$。我们想要计算 $f$ 关于 $x$ 和 $y$ 的偏导数。使用链式法则,我们可以得到:

$$
\frac{\partial f}{\partial x} = \frac{\partial f}{\partial u} \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \frac{\partial v}{\partial x}
$$

$$
\frac{\partial f}{\partial y} = \frac{\partial f}{\partial u} \frac{\partial u}{\partial y} + \frac{\partial f}{\partial v} \frac{\partial v}{\partial y}
$$

这里,$\frac{\partial f}{\partial u}$ 和 $\frac{\partial f}{\partial v}$ 是外函数 $f$ 关于其变量 $u$ 和 $v$ 的偏导数,而 $\frac{\partial u}{\partial x}$, $\frac{\partial u}{\partial y}$, $\frac{\partial v}{\partial x}$, 和 $\frac{\partial v}{\partial y}$ 是内函数 $u$ 和 $v$ 关于 $x$ 和 $y$ 的偏导数。

这个法则可以扩展到任意数量的内函数和任意数量的变量。对于更复杂的复合函数,例如当 $f$ 是 $u(x, y, z)$, $v(x, y, z)$, 和 $w(x, y, z)$ 的函数时,链式法则可以表示为:

$$
\frac{\partial f}{\partial x} = \frac{\partial f}{\partial u} \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial v} \frac{\partial v}{\partial x} + \frac{\partial f}{\partial w} \frac{\partial w}{\partial x}
$$

以此类推,可以对 $y$ 和 $z$ 进行相同的计算。

5、隐函数的求导公式

隐函数求导是处理那些不容易(或者根本不可能)解出一个变量作为另一个变量的显式函数的情况的技术。如果有一个方程涉及两个变量 $x$ 和 $y$,并且这个方程可以写成 $F(x, y) = 0$ 的形式,那么我们可以使用隐函数求导法则来找到 $\frac{dy}{dx}$,即使我们不能(或不想)显式地解出 $y$ 作为 $x$ 的函数。

隐函数求导的公式是基于链式法则的。如果 $F(x, y) = 0$,那么对于 $x$ 的每一个微小变化,$y$ 也可能会变化以保持等式成立。我们可以对 $F(x, y)$ 相对于 $x$ 求全导数,即使 $y$ 也是 $x$ 的函数,即 $y = f(x)$。这样,我们可以得到:

$$
\frac{d}{dx}F(x, y) = \frac{\partial F}{\partial x} + \frac{\partial F}{\partial y}\frac{dy}{dx} = 0
$$

这里,$\frac{\partial F}{\partial x}$ 和 $\frac{\partial F}{\partial y}$ 分别是 $F$ 相对于 $x$ 和 $y$ 的偏导数。现在,我们可以解这个方程来找到 $\frac{dy}{dx}$:

$$
\frac{dy}{dx} = -\frac{\frac{\partial F}{\partial x}}{\frac{\partial F}{\partial y}}
$$

这个公式说明了隐函数 $y$ 关于 $x$ 的导数可以通过将 $F$ 对 $x$ 的偏导数除以 $F$ 对 $y$ 的偏导数的相反数来找到,前提是 $\frac{\partial F}{\partial y}$ 不为零。

让我们通过一个简单的例子来说明这个过程。假设我们有一个圆的方程:

$$
x^2 + y^2 = r^2
$$

我们想要找到 $\frac{dy}{dx}$。首先,我们对方程两边关于 $x$ 求导:

$$
2x + 2y\frac{dy}{dx} = 0
$$

接着,我们解这个方程以找到 $\frac{dy}{dx}$:

$$
2y\frac{dy}{dx} = -2x
$$

$$
\frac{dy}{dx} = -\frac{x}{y}
$$

这就是在给定点 $(x, y)$ 上圆的斜率,前提是 $y \neq 0$。

6、多元函数微分学的几何应用

7、方向导数与梯度

(1)方向导数

方向导数衡量的是在多维空间中,函数在某一点沿着特定方向的瞬时变化率。给定一个函数 $f(x, y, z, \ldots)$ 和一个点 $\mathbf{a}$,方向导数是函数在该点沿着一个给定向量 $\mathbf{v}$ 方向的导数。

如果 $\mathbf{v}$ 是单位向量(即它的长度为1),那么在点 $\mathbf{a}$ 处沿着 $\mathbf{v}$ 方向的方向导数定义为

$$
D_{\mathbf{v}}f(\mathbf{a}) = \lim_{h \to 0} \frac{f(\mathbf{a} + h\mathbf{v}) - f(\mathbf{a})}{h}
$$

如果函数 $f$ 在点 $\mathbf{a}$ 是可微的,并且 $\mathbf{v}$ 是一个单位向量,那么方向导数可以通过梯度来计算:

$$
D_{\mathbf{v}}f(\mathbf{a}) = \nabla f(\mathbf{a}) \cdot \mathbf{v}
$$

这里的 $\cdot$ 表示点积,$\nabla f(\mathbf{a})$ 是函数 $f$ 在点 $\mathbf{a}$ 处的梯度。

(2)梯度

梯度是一个向量,它的方向指向函数增长最快的方向,其大小(长度)等于该方向上的最大变化率。对于一个三维空间中的函数 $f(x, y, z)$,梯度定义为

$$
\nabla f = \left( \frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}, \frac{\partial f}{\partial z} \right)
$$

在 $n$ 维空间中的函数 $f(x_1, x_2, \ldots, x_n)$ 的梯度是

$$
\nabla f = \left( \frac{\partial f}{\partial x_1}, \frac{\partial f}{\partial x_2}, \ldots, \frac{\partial f}{\partial x_n} \right)
$$

梯度向量指向了函数增长最快的方向,而梯度的大小告诉我们函数在这个方向上的变化率有多快。如果你沿着梯度的方向移动,你会经历函数值增加最快的路径;如果你沿着梯度的相反方向移动,函数值减少最快。

8、多元函数的极值及其求法

多元函数的极值问题是指在多元函数的定义域内寻找使得函数取得最大值或最小值的点。这些点被称为局部最大点或局部最小点,统称为局部极值点。如果在整个定义域内,这些点对应的函数值是最大或最小的,那么它们就是全局极值点。

(1)一阶必要条件

对于一个具有连续一阶偏导数的多元函数 $f(x, y, \ldots)$,如果 $(a, b, \ldots)$ 是一个局部极值点,则在该点偏导数必须满足:

$$
\frac{\partial f}{\partial x}(a, b, \ldots) = 0, \quad \frac{\partial f}{\partial y}(a, b, \ldots) = 0, \ldots
$$

这意味着梯度 $\nabla f(a, b, \ldots)$ 在极值点必须为零向量。这些点被称为临界点或驻点。

(2)二阶必要条件

为了判断一个临界点是否为极值点,我们需要考虑函数的二阶偏导数。对于二元函数 $f(x, y)$,我们构造海森矩阵(Hessian matrix)$H$:

$$
H = \begin{bmatrix}
\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} & \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} \\
\frac{\partial^2 f}{\partial y \partial x} & \frac{\partial^2 f}{\partial y^2}
\end{bmatrix}
$$

矩阵的迹(Trace)是一个方阵的主对角线上元素的总和。对于一个 $n \times n$ 的方阵 $A$,其迹表示为 $\text{Tr}(A)$,可以定义为:

$$
\text{Tr}(A) = \sum_{i=1}^{n} a_{ii}
$$

其中 $a_{ii}$ 是矩阵 $A$ 的第 $i$ 行第 $i$ 列的元素。方阵 $A$ 的迹等于其所有特征值的和(计算重数)。

对于一个给定的方阵 $A$,特征值是满足以下方程的数 $\lambda$:

$$
\det(A - \lambda I) = 0
$$

这里 $\det(\cdot)$ 表示行列式,$I$ 是单位矩阵,而 $\lambda$ 是可能的特征值。

当我们从矩阵 $A$ 减去 $\lambda$ 倍的单位矩阵时,我们得到一个新矩阵 $A - \lambda I$。特征值 $\lambda$ 是使得这个新矩阵变得不可逆(即行列式为零)的值。

矩阵的行列式等于其所有特征值的乘积。

特征值与二次型的关系体现在特征值可以帮助我们诊断二次型的性质。二次型是形如 $Q(\mathbf{x}) = \mathbf{x}^T A \mathbf{x}$ 的实函数,其中 $A$ 是一个实对称矩阵,$\mathbf{x}$ 是变量向量。

因为 $A$ 是实对称矩阵,它可以被正交对角化。这意味着存在一个正交矩阵 $P$(其列由 $A$ 的单位正交特征向量组成),使得 $P^T A P = D$,其中 $D$ 是对角矩阵,其对角线上的元素是 $A$ 的特征值 $\lambda_1, \lambda_2, \ldots, \lambda_n$。

通过坐标变换 $\mathbf{y} = P^T \mathbf{x}$,二次型可以被简化为不含交叉项的形式:

$$
Q(\mathbf{y}) = \mathbf{y}^T D \mathbf{y} = \lambda_1 y_1^2 + \lambda_2 y_2^2 + \ldots + \lambda_n y_n^2
$$

在这种形式中,特征值直接作为二次型中各项的系数,这些系数的符号直接决定了二次型在相应坐标方向上的凹凸性。

这样,海森矩阵的特征值直接告诉我们在特征向量方向上函数的凹凸性。如果所有方向上的凹凸性都是一致的(要么都是凹的,要么都是凸的),这意味着我们有一个极值点。如果凹凸性在不同方向上是不一致的,这意味着我们有一个鞍点。

海森矩阵是对称矩阵,这是由于多元函数的混合偏导数的性质决定的。根据 Schwarz 定理(也称为 Clairaut 定理),如果函数的各个二阶偏导数在某一点连续,那么偏导数的顺序可以互换。具体来说,对于一个二元函数 $f(x, y)$,如果 $\frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y}$ 和 $\frac{\partial^2 f}{\partial y \partial x}$ 在点 $(x, y)$ 都存在并且在该点连续,那么有:

$$
\frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} = \frac{\partial^2 f}{\partial y \partial x}
$$

这个性质可以推广到多元函数的情况。对于函数 $f(x_1, x_2, \ldots, x_n)$,海森矩阵定义为:

$$
H(f) =
\begin{bmatrix}
\frac{\partial^2 f}{\partial x_1^2} & \frac{\partial^2 f}{\partial x_1 \partial x_2} & \cdots & \frac{\partial^2 f}{\partial x_1 \partial x_n} \\
\frac{\partial^2 f}{\partial x_2 \partial x_1} & \frac{\partial^2 f}{\partial x_2^2} & \cdots & \frac{\partial^2 f}{\partial x_2 \partial x_n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
\frac{\partial^2 f}{\partial x_n \partial x_1} & \frac{\partial^2 f}{\partial x_n \partial x_2} & \cdots & \frac{\partial^2 f}{\partial x_n^2}
\end{bmatrix}
$$

在这个矩阵中,对角线上的元素是各个变量自己的二阶偏导数,而非对角线上的元素是混合偏导数。如果这些混合偏导数在某个区域内连续,根据 Schwarz 定理,我们可以交换求导的顺序而不改变结果。这意味着海森矩阵的 $(i, j)$ 元素和 $(j, i)$ 元素相等,即:

$$
\frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j} = \frac{\partial^2 f}{\partial x_j \partial x_i}
$$

因此,海森矩阵是对称的。这个性质对于海森矩阵的特征值分析和优化问题中的应用非常重要,因为对称矩阵有一些良好的性质,比如它们总是可以被对角化,而且它们的特征值都是实数。

在临界点 $(a, b)$ 处,海森矩阵的特征值或其行列式和迹可以帮助我们判断极值的性质:

  • 如果 $H$ 在 $(a, b)$ 处是正定的(即所有特征值都是正的),那么 $f(a, b)$ 是局部最小值。
  • 如果 $H$ 在 $(a, b)$ 处是负定的(即所有特征值都是负的),那么 $f(a, b)$ 是局部最大值。
  • 如果 $H$ 在 $(a, b)$ 处既非正定也非负定(即特征值中既有正的也有负的),那么 $f(a, b)$ 不是局部极值,这种点称为鞍点。

对于行列式,我们有:

  • 如果 $\det(H) > 0$ 且 $\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} > 0$,则是局部最小值。
  • 如果 $\det(H) > 0$ 且 $\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} < 0$,则是局部最大值。
  • 如果 $\det(H) < 0$,则是鞍点,不是局部极值。
  • 如果 $\det(H) = 0$,二阶导数测试是不确定的,可能需要进一步的分析。

(3)求解步骤

  • **找到临界点**:计算函数的一阶偏导数并将它们设为零,解联立方程找到所有的临界点。
  • **二阶导数测试**:对于每个临界点,计算海森矩阵并判断其正定性或负定性来确定局部极值的性质。
  • **边界考虑**:如果问题是在有界区域上寻找极值,则需要分别在区域的内部和边界上寻找极值点。
  • **比较极值**:如果需要找到全局极值,比较所有局部极值点和边界上的极值点的函数值。

9、二元函数的泰勒公式

二元函数的泰勒公式是一种将函数在某一点的附近用一个多项式来近似的方法。具体来说,如果有一个二元函数 $f(x, y)$,并且我们想在点 $(a, b)$ 附近对其进行近似,那么该函数的泰勒展开可以写成以下形式:

$$
f(x, y) = f(a, b) + \frac{\partial f}{\partial x}(a, b)(x - a) + \frac{\partial f}{\partial y}(a, b)(y - b) + \frac{1}{2!}\left[\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}(a, b)(x - a)^2 + 2\frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y}(a, b)(x - a)(y - b) + \frac{\partial^2 f}{\partial y^2}(a, b)(y - b)^2\right] + \ldots
$$

这里:

  • $f(a, b)$ 是函数在点 $(a, b)$ 的值。
  • $\frac{\partial f}{\partial x}(a, b)$ 和 $\frac{\partial f}{\partial y}(a, b)$ 是函数在点 $(a, b)$ 沿 $x$ 方向和 $y$ 方向的一阶偏导数。
  • $\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}(a, b)$、$\frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y}(a, b)$ 和 $\frac{\partial^2 f}{\partial y^2}(a, b)$ 是函数在点 $(a, b)$ 的二阶偏导数。

泰勒公式可以扩展到任意高的阶数。对于二元函数,$n$ 阶泰勒展开会包含所有 $x$ 和 $y$ 的 $n$ 次及以下次数的项。如果我们将泰勒公式扩展到 $n$ 阶,那么可以写成:

$$
f(x, y) = \sum_{i=0}^{n} \sum_{j=0}^{i} \frac{1}{j!(i-j)!} \frac{\partial^i f}{\partial x^{i-j} \partial y^j}(a, b)(x - a)^{i-j}(y - b)^j + R_n(x, y)
$$

其中 $R_n(x, y)$ 是余项,表示误差的大小,它取决于函数在展开点附近的行为以及我们截断泰勒级数的阶数。

在实际应用中,通常会根据问题的需要选择合适的阶数。对于很多工程和物理问题,二阶或三阶近似已经足够。更高阶的近似可以提供更接近真实函数行为的结果,但同时也会增加计算的复杂性。

10、最小二乘法

最小二乘法(Least Squares Method)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。在统计学中,最小二乘法通常用于拟合数据,特别是在回归分析中。

最常见的最小二乘法是线性最小二乘,用于线性回归问题。在线性回归中,我们假设响应变量 $y$ 和一个或多个解释变量(或自变量)之间存在线性关系。对于简单线性回归(一个解释变量),模型可以表示为:

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon $$

其中,$y$ 是响应变量,$x$ 是解释变量,$\beta_0$ 是截距,$\beta_1$ 是斜率,而 $\epsilon$ 是误差项,代表模型与实际数据之间的差异。

在多元线性回归(多个解释变量)的情况下,模型可以表示为:

$$ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \epsilon $$

最小二乘法的目标是找到系数 $\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n$ 的值,使得所有数据点的残差平方和(即误差 $\epsilon$ 的平方和)最小:

$$ S = \sum_{i=1}^{m} (y_i - \hat{y}_i)^2 = \sum_{i=1}^{m} (y_i - (\beta_0 + \beta_1 x_{i1} + \ldots + \beta_n x_{in}))^2 $$

其中,$m$ 是数据点的数量,$y_i$ 是第 $i$ 个数据点的实际响应值,$\hat{y}_i$ 是模型预测的响应值。

要最小化 $S$,我们可以对每个系数 $\beta_j$ 求偏导并设为零,得到一组正规方程(Normal Equations)。这组方程可以通过解析方法或数值方法求解以得到系数的估计值。

要最小化残差平方和 $S$,我们需要找到系数 $\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n$ 的值,使得 $S$ 达到最小。在数学优化中,一个函数的最小值通常出现在其导数为零的点上。对于多变量函数,这就意味着我们需要找到所有偏导数为零的点。

具体来说,最小化残差平方和 $S$ 涉及到一个多变量函数(由系数 $\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n$ 定义),我们需要找到这个函数的最小值。为此,我们对每个系数 $\beta_j$ 计算 $S$ 的偏导数。这些偏导数告诉我们,$S$ 相对于每个系数的变化率。当所有偏导数都为零时,我们就找到了一个可能的极值点。

 

在矩阵表示中,对于多元线性回归问题,最小二乘估计可以直接通过下面的公式得到:

$$ \boldsymbol{\beta} = (X^TX)^{-1}X^Ty $$

这里,$X$ 是设计矩阵,包含了所有解释变量的值,$y$ 是响应变量的列向量,$\boldsymbol{\beta}$ 是包含所有回归系数的列向量。

最小二乘法的矩阵形式可以推导出线性回归模型参数的解析解。这里我们将推导多元线性回归的最小二乘估计量 $\boldsymbol{\beta}$。假设我们有一个线性模型:

$$ \mathbf{y} = X\boldsymbol{\beta} + \boldsymbol{\epsilon} $$

其中,$\mathbf{y}$ 是一个 $m \times 1$ 的列向量,包含了所有的响应变量值;$X$ 是一个 $m \times n$ 的设计矩阵,包含了所有的解释变量值;$\boldsymbol{\beta}$ 是一个 $n \times 1$ 的列向量,包含了所有的回归系数;$\boldsymbol{\epsilon}$ 是一个 $m \times 1$ 的列向量,包含了模型误差。

我们的目标是找到 $\boldsymbol{\beta}$ 的估计值,使得残差平方和 $S$ 最小:

$$ S = (\mathbf{y} - X\boldsymbol{\beta})^T(\mathbf{y} - X\boldsymbol{\beta}) $$

为了最小化 $S$,我们将其对 $\boldsymbol{\beta}$ 求偏导数,并将结果设为零:

$$ \frac{\partial S}{\partial \boldsymbol{\beta}} = \frac{\partial}{\partial \boldsymbol{\beta}} (\mathbf{y}^T\mathbf{y} - \mathbf{y}^TX\boldsymbol{\beta} - \boldsymbol{\beta}^TX^T\mathbf{y} + \boldsymbol{\beta}^TX^TX\boldsymbol{\beta}) $$

现在我们分别对上式中的每一项求导数:

  •  第一项 $\mathbf{y}^T\mathbf{y}$ 是常数,对 $\boldsymbol{\beta}$ 的导数为零。(这一项是常数,因为它不依赖于系数 $\boldsymbol{\beta}$,而只依赖于观测到的响应变量 $\mathbf{y}$。)
  • 第二项 $- \mathbf{y}^TX\boldsymbol{\beta}$ 对 $\boldsymbol{\beta}$ 的导数为 $-X^T\mathbf{y}$。(根据矩阵微积分的规则)
  •  第三项 $- \boldsymbol{\beta}^TX^T\mathbf{y}$ 对 $\boldsymbol{\beta}$ 的导数也为 $-X^T\mathbf{y}$。因为虽然它是 $\boldsymbol{\beta}^T$ 的函数,但 $\boldsymbol{\beta}$ 是一个列向量,所以最终结果相同。
  •  第四项 $\boldsymbol{\beta}^TX^TX\boldsymbol{\beta}$ 对 $\boldsymbol{\beta}$ 的导数为 $2X^TX\boldsymbol{\beta}$。

将这些结果放在一起,我们得到:

$$ \frac{\partial S}{\partial \boldsymbol{\beta}} = -2X^T\mathbf{y} + 2X^TX\boldsymbol{\beta} $$

为了找到最小值,我们将导数设为零:

$$ -2X^T\mathbf{y} + 2X^TX\boldsymbol{\beta} = 0 $$

简化这个方程,我们得到正规方程:

$$ X^TX\boldsymbol{\beta} = X^T\mathbf{y} $$

如果 $X^TX$ 是可逆的,我们可以两边同时乘以 $(X^TX)^{-1}$ 来解出 $\boldsymbol{\beta}$:

$$ \boldsymbol{\beta} = (X^TX)^{-1}X^T\mathbf{y} $$

这就是最小二乘估计量 $\boldsymbol{\beta}$ 的解析解。需要注意的是,$X^TX$ 可逆的条件等价于设计矩阵 $X$ 的列是线性独立的。如果 $X^TX$ 不可逆,也就是说 $X$ 的列线性相关,那么我们不能直接使用这个公式,可能需要使用岭回归(Ridge Regression)或其他正则化方法来求解。

最小二乘法的优点包括易于理解和实现,对于线性模型来说通常效果很好。然而,它也有一些局限性,比如对异常值敏感,以及假设模型是正确的(即所有误差都是随机的)。在实际应用中可能需要对数据进行仔细的检查和预处理,以及对模型的假设进行验证。

十、重积分

1、二重积分的概念与性质

二重积分是对二元函数在某个二维区域上的积分。如果有一个函数 $f(x, y)$,那么在区域 $D$ 上对这个函数进行二重积分可以被解释为计算函数 $f(x, y)$ 在区域 $D$ 上的“累积”效应,这个效应可以是面积、质量、概率等,具体取决于 $f(x, y)$ 的实际意义。

数学上,二重积分通常写作 $\iint_{D} f(x, y) \,dx\,dy$,其中 $D$ 是平面上的一个区域。

(1)二重积分的性质包括:

  • **可加性**:如果区域 $D$ 可以被分成两个不相交的子区域 $D_1$ 和 $D_2$,那么
    $$
    \iint_{D} f(x, y) \,dx\,dy = \iint_{D_1} f(x, y) \,dx\,dy + \iint_{D_2} f(x, y) \,dx\,dy.
    $$
  • **线性**:二重积分是线性的,这意味着如果 $a$ 和 $b$ 是常数,$f(x, y)$ 和 $g(x, y)$ 是函数,那么
    $$
    \iint_{D} (af(x, y) + bg(x, y)) \,dx\,dy = a\iint_{D} f(x, y) \,dx\,dy + b\iint_{D} g(x, y) \,dx\,dy.
    $$
  • **对称性**:如果函数 $f(x, y)$ 是对称的,那么可以利用这个性质简化积分计算。
  • **Fubini定理**:如果函数 $f(x, y)$ 在区域 $D$ 上是连续的,那么可以将二重积分分解为两个一维积分的迭代积分,即
    $$
    \iint_{D} f(x, y) \,dx\,dy = \int_{a}^{b} \left( \int_{c(x)}^{d(x)} f(x, y) \,dy \right) dx = \int_{c}^{d} \left( \int_{a(y)}^{b(y)} f(x, y) \,dx \right) dy,
    $$
    其中 $a, b, c, d$ 可以是常数或者是边界函数。
  • **区域变换**:通过坐标变换,如从直角坐标到极坐标,可以简化积分区域 $D$ 的形状,从而简化积分计算。在进行变换时,需要乘以雅可比行列式(Jacobian determinant),以保持积分值不变。

在二重积分中进行坐标变换时,我们需要乘以雅可比行列式(Jacobian determinant)来补偿坐标变换所引起的面积元素的变化。这是因为不同的坐标系统对应于不同的“面积测量方式”,雅可比行列式描述了这种变化的比率。

设想一个非常小的区域,在原始坐标系统中,这个区域可以被近似为一个矩形,其面积可以通过两个边长的乘积计算得到。当我们从一个坐标系统 $(x, y)$ 转换到另一个坐标系统 $(u, v)$ 时,原来的矩形可能会变形成一个平行四边形或其他形状,其面积不能简单地通过边长的乘积计算得到。

雅可比行列式给出了从 $(x, y)$ 到 $(u, v)$ 的变换的局部"扩张"或"压缩"的比例因子。具体来说,如果坐标变换由以下方程给出:

$$
\begin{align}
x &= g(u, v), \\
y &= h(u, v),
\end{align}
$$

那么雅可比矩阵(Jacobian matrix)$J$ 是由偏导数组成的矩阵:

$$
J = \begin{bmatrix}
\frac{\partial x}{\partial u} & \frac{\partial x}{\partial v} \\
\frac{\partial y}{\partial u} & \frac{\partial y}{\partial v}
\end{bmatrix}.
$$

雅可比行列式 $|J|$ 是上述矩阵的行列式:

$$
|J| = \left| \begin{bmatrix}
\frac{\partial x}{\partial u} & \frac{\partial x}{\partial v} \\
\frac{\partial y}{\partial u} & \frac{\partial y}{\partial v}
\end{bmatrix} \right| = \frac{\partial x}{\partial u}\frac{\partial y}{\partial v} - \frac{\partial x}{\partial v}\frac{\partial y}{\partial u}.
$$

雅可比行列式的绝对值 $|\det(J)|$ 表示在坐标变换下,一个小区域的面积如何变化。因此,在进行变换时,二重积分中的面积元素 $dx\,dy$ 需要被替换为 $|\det(J)|\,du\,dv$,这样积分的值才能保持不变。这是积分测度在变换下的不变性的数学表达。

  • **积分上界和下界的连续性**:如果积分的上下界是连续函数,那么二重积分存在。

在二重积分中,上下界通常指的是积分区域在垂直于积分变量的轴上的限制。更具体地说,对于一个给定的二元函数 $f(x,y)$,如果我们要计算它在某个区域 $D$ 上的二重积分,这个区域可以在直角坐标系中用不等式表示。

例如,如果区域 $D$ 可以在 $x$ 轴方向被表示为 $a \leq x \leq b$,并且对于每个 $x$,$y$ 的取值范围可以表示为 $g(x) \leq y \leq h(x)$,那么二重积分可以写为:

$$
\int_{a}^{b} \int_{g(x)}^{h(x)} f(x,y) \, dy \, dx.
$$

在这个例子中:

  • $a$ 和 $b$ 是 $x$ 的下界和上界,它们定义了积分在 $x$ 方向的范围。
  • $g(x)$ 和 $h(x)$ 是 $y$ 的下界和上界,它们通常是 $x$ 的函数,并定义了对于每个特定的 $x$ 值,$y$ 的取值范围。

2、二重积分的计算方法

(1)直角坐标系下的迭代积分

在直角坐标系下,二重积分通常被表示为迭代积分的形式。首先积分一个变量,然后积分另一个变量。具体步骤如下:

  • **确定积分区域**:根据问题的要求,确定二重积分的区域 $D$。
  • **设置积分的限制**:找出积分变量的上下界。如果区域 $D$ 可以被垂直线 $x=a$ 和 $x=b$ 以及两个函数 $y=g(x)$ 和 $y=h(x)$ 所包围,那么积分可以设置为:
    $$
    \int_{a}^{b} \int_{g(x)}^{h(x)} f(x,y) \, dy \, dx
    $$
  • **计算内层积分**:首先对内层变量(这里是 $y$)进行积分,将 $f(x,y)$ 关于 $y$ 在给定的界限内积分。
  • **计算外层积分**:将内层积分的结果关于外层变量(这里是 $x$)在给定的界限内积分。

(2)极坐标系下的积分

当积分区域 $D$ 是圆形或者扇形时,使用极坐标系下的积分通常更为简便。在极坐标系下,点由半径 $r$ 和角度 $\theta$ 描述。二重积分的极坐标形式是:

$$
\int_{\alpha}^{\beta} \int_{r_{1}(\theta)}^{r_{2}(\theta)} f(r\cos\theta,r\sin\theta) \, r \, dr \, d\theta
$$

其中,$r_{1}(\theta)$ 和 $r_{2}(\theta)$ 分别是半径的下界和上界,它们是角度 $\theta$ 的函数;$\alpha$ 和 $\beta$ 是角度的下界和上界。

计算步骤如下:

  • **转换为极坐标**:将函数 $f(x,y)$ 转换为极坐标形式 $f(r\cos\theta,r\sin\theta)$。
  • **确定积分界限**:确定角度 $\theta$ 的界限(通常是圆或扇形区域的角度范围),以及对应每个角度 $\theta$ 的半径 $r$ 的界限。
  • **计算内层积分**:首先对半径 $r$ 进行积分。
  • **计算外层积分**:将内层积分的结果关于角度 $\theta$ 进行积分。

3、三重积分

三重积分可以在不同的坐标系中进行计算,具体使用哪种坐标系取决于积分区域的形状和方程的复杂度。下面是直角坐标系、柱坐标系和球坐标系中三重积分的一般形式和对应的微元体积 $dV$ 的表达。

(1)直角坐标系

在直角坐标系中,三重积分通常写作:
$$
\iiint_V f(x,y,z) \, dV
$$
其中微元体积 $dV$ 是:
$$
dV = dx\,dy\,dz
$$
积分的计算顺序可以是 $dx\,dy\,dz$,$dy\,dz\,dx$,或者 $dz\,dx\,dy$,取决于积分区域的形状和方便计算的需要。

(2)柱坐标系

在柱坐标系中,点的位置由径向距离 $r$、角度 $\theta$ 和高度 $z$ 描述。三重积分可以写作:
$$
\iiint_V f(r,\theta,z) \, dV
$$
其中微元体积 $dV$ 是:
$$
dV = r\,dr\,d\theta\,dz
$$
柱坐标系特别适合处理轴对称问题,例如圆柱或圆环形状的区域。

(3)球坐标系

在球坐标系中,点的位置由径向距离 $\rho$、方位角 $\theta$(通常是绕 $z$ 轴的角度)和极角 $\phi$ 描述。三重积分可以写作:
$$
\iiint_V f(\rho,\theta,\phi) \, dV
$$
其中微元体积 $dV$ 是:
$$
dV = \rho^2\sin\phi\,d\rho\,d\theta\,d\phi
$$
球坐标系适合处理球形或球冠形状的区域。

4、重积分的应用

5、含参变量的积分

含参变量的积分是指积分表达式中含有一个或多个参数,而这些参数不是积分变量。这样的积分的结果是参数的函数。含参变量的积分在数学的许多领域中都很重要,比如在物理学的应用中,参数可能代表时间、能量等物理量。

以下是含参变量积分的一般形式:

$$
F(\alpha) = \int_a^b f(x, \alpha) \, dx
$$

这里,$\alpha$ 是参数,$x$ 是积分变量。积分上下限 $a$ 和 $b$ 可以是常数,也可以是参数 $\alpha$ 的函数。函数 $F(\alpha)$ 是参数 $\alpha$ 的函数,它给出了积分值如何随着 $\alpha$ 的变化而变化。

在含参变量的积分中,如果参数只出现在被积函数中,而不影响积分区间,那么可以直接对 $x$ 进行积分。如果参数也影响积分的上下限,那么积分的计算就更复杂,可能需要使用勒贝格积分或者积分的基本定理。

对含参变量积分的一个重要操作是求导数,即对参数求导,这称为勒贝格积分的微分定理或参数微分定理。如果函数 $f(x, \alpha)$ 及其对 $\alpha$ 的偏导数都满足一定的连续性条件,那么可以在积分号下对参数 $\alpha$ 求导:

$$
\frac{d}{d\alpha} F(\alpha) = \frac{d}{d\alpha} \int_a^b f(x, \alpha) \, dx = \int_a^b \frac{\partial}{\partial \alpha} f(x, \alpha) \, dx
$$

十一、曲线积分与曲面积分

1、对弧长的曲线积分

对弧长的曲线积分,或者称为线积分的第一类,是沿着空间曲线对某个函数的积分。这种积分类型测量的是函数值与曲线弧长的乘积的总和。

设曲线 $C$ 由参数方程 $\mathbf{r}(t) = (x(t), y(t), z(t))$ 定义,其中 $t$ 在区间 $[a, b]$ 上变化。如果我们要沿曲线 $C$ 对函数 $f(x, y, z)$ 进行积分,对弧长的曲线积分可以写为:

$$
\int_C f(x,y,z)\, ds
$$

其中 $ds$ 是曲线上微小弧长元素。在参数形式下,$ds$ 可以用参数 $t$ 的导数表示为:

$$
ds = \sqrt{\left(\frac{dx}{dt}\right)^2 + \left(\frac{dy}{dt}\right)^2 + \left(\frac{dz}{dt}\right)^2}\, dt
$$

因此,对弧长的曲线积分可以表示为:

$$
\int_a^b f(x(t), y(t), z(t)) \sqrt{\left(\frac{dx}{dt}\right)^2 + \left(\frac{dy}{dt}\right)^2 + \left(\frac{dz}{dt}\right)^2}\, dt
$$

这个积分计算了函数 $f$ 沿着曲线 $C$ 的加权长度,其中权重就是函数 $f$ 的值。

举个例子,如果 $f(x, y, z) = 1$,那么这个积分就简化为计算曲线 $C$ 的总长度:

$$
\text{Length of } C = \int_C ds = \int_a^b \sqrt{\left(\frac{dx}{dt}\right)^2 + \left(\frac{dy}{dt}\right)^2 + \left(\frac{dz}{dt}\right)^2}\, dt
$$

在实际计算中,确定参数方程后,你需要计算 $x(t), y(t), z(t)$ 的导数,将它们代入上述积分表达式中,然后计算定积分得到结果。

2、对坐标的曲线积分

对坐标的曲线积分,也称为线积分的第二类,是沿着空间曲线对矢量场的积分。这种积分类型测量的是矢量场与曲线的切线方向的点积的总和。

设曲线 $C$ 由参数方程 $\mathbf{r}(t) = (x(t), y(t), z(t))$ 定义,其中 $t$ 在区间 $[a, b]$ 上变化,而矢量场由矢量函数 $\mathbf{F}(x, y, z) = (P(x, y, z), Q(x, y, z), R(x, y, z))$ 给出。则沿曲线 $C$ 对矢量场 $\mathbf{F}$ 的线积分可以写为:

$$
\int_C \mathbf{F} \cdot d\mathbf{r}
$$

其中 $d\mathbf{r}$ 是曲线上的微小位移矢量。在参数形式下,$d\mathbf{r}$ 可以表示为:

$$
d\mathbf{r} = \frac{d\mathbf{r}}{dt} dt = \left(\frac{dx}{dt}, \frac{dy}{dt}, \frac{dz}{dt}\right) dt
$$

因此,对坐标的曲线积分可以表示为:

$$
\int_a^b \mathbf{F}(x(t), y(t), z(t)) \cdot \left(\frac{dx}{dt}, \frac{dy}{dt}, \frac{dz}{dt}\right) dt
$$

这个积分计算了矢量场 $\mathbf{F}$ 与曲线 $C$ 切线方向的点积沿着曲线的累积效果,可以表示为:

$$
\int_a^b \left( P(x(t), y(t), z(t))\frac{dx}{dt} + Q(x(t), y(t), z(t))\frac{dy}{dt} + R(x(t), y(t), z(t))\frac{dz}{dt} \right) dt
$$

这个积分在物理学中有直接的应用,例如计算力场中的功或电磁场中的电动势。

在实际计算中,确定参数方程和矢量场之后,你需要计算 $x(t), y(t), z(t)$ 的导数,将它们以及 $P, Q, R$ 的表达式代入上述积分表达式中,然后计算定积分得到结果。

3、格林公式及其应用

格林公式(Green's Theorem)是平面向量场理论中的一个重要定理,它建立了平面区域内部的双重积分和该区域边界上的线积分之间的关系。格林公式可以被看作是斯托克斯定理在二维平面的特殊情况。格林公式的一个常见形式如下:

设闭区域 $D$ 由光滑曲线 $C$ 围成,向量场 $\mathbf{F} = (M, N)$ 在 $D$ 上具有连续偏导数,那么有:

$$
\oint_C (M dx + N dy) = \iint_D \left( \frac{\partial N}{\partial x} - \frac{\partial M}{\partial y} \right) dA
$$

这里,积分符号左边的是闭曲线 $C$ 上的线积分,它表示沿着闭曲线 $C$ 对向量场 $\mathbf{F}$ 进行积分;积分符号右边的是区域 $D$ 上的双重积分,它表示向量场 $\mathbf{F}$ 的旋度(在二维中称为散度)在整个区域 $D$ 上的积分。

格林公式的几何意义是,闭曲线 $C$ 上向量场 $\mathbf{F}$ 的环流量等于向量场旋度在 $C$ 所围区域 $D$ 内的总和。在物理上,这可以解释为,一个向量场在某个区域内的“源”和“汇”的总量等于该向量场沿着这个区域边界的“流量”。

4、对面积的曲面积分

第一类曲面积分用于计算曲面上函数的“加权面积”,通常表示为:

$$
\iint_S f(x, y, z) \, dS
$$

这里,$f(x, y, z)$ 是定义在曲面 $S$ 上的标量函数,$dS$ 是曲面上的面积元素。

为了计算这种积分,通常需要参数化曲面,即找到曲面上点的位置向量 $\mathbf{r}(u, v) = (x(u, v), y(u, v), z(u, v))$,其中 $u$ 和 $v$ 是参数。

面积元素 $dS$ 可以通过如下方式得到:

$$
dS = \left| \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v} \right| \, du \, dv
$$

其中,$\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u}$ 和 $\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v}$ 是曲面参数化的偏导数向量,它们在每一点 $(u, v)$ 上张成切平面,它们的叉积的模长给出了该点处的面积元素大小。

因此,第一类曲面积分可以写成:

$$
\iint_S f(x, y, z) \, dS = \iint_D f(\mathbf{r}(u, v)) \left| \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v} \right| \, du \, dv
$$

这里,$D$ 是参数空间 $(u, v)$ 中的区域,它对应于三维空间中的曲面 $S$。

计算第一类曲面积分的过程通常包括以下步骤:

  • 曲面参数化:找到合适的参数 $(u, v)$ 来描述曲面 $S$。
  • 计算偏导数向量和它们的叉积:求出 $\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u}$ 和 $\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v}$ 的叉积,并计算其模长。
  • 替换函数:将 $f(x, y, z)$ 替换为 $f(\mathbf{r}(u, v))$。
  • 设置积分范围:确定参数 $(u, v)$ 在参数空间 $D$ 中的取值范围。
  • 计算积分:对参数化后的函数和面积元素的乘积进行二重积分。

第一类曲面积分在物理学中有许多应用,例如,在计算物体的质量、表面的电荷密度或液体表面的压力分布时经常会用到。

5、对坐标的曲面积分

具体来说,对于一个向量场 $\mathbf{F}(x, y, z)$ 和一个曲面 $S$,第二类曲面积分计算的是向量场通过曲面的通量,它给出了向量场穿过曲面的“净量”。这个积分是通过向量场 $\mathbf{F}$ 与曲面 $S$ 上每一点的法向量 $d\mathbf{S}$ 的点积来计算的,积分的结果是所有这些点积的总和,因此是一个标量值:

$$
\iint_S \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = \iint_D \mathbf{F}(\mathbf{r}(u, v)) \cdot \left( \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v} \right) du \, dv
$$

在物理学中,这个标量可以代表多种物理量,例如电磁学中的电磁通量、流体力学中的流量等。

6、高斯公式 能量与散度

(1)能量

能量是一个物理系统的属性,它可以在不同的形式之间转换,但在一个封闭系统中,能量的总量是守恒的。能量可以具有多种形式,包括但不限于:

  • 动能:物体因运动而具有的能量。
  • 势能:物体因位置或状态而具有的能量。
  • 热能:物体内部粒子的无序运动所具有的能量。
  • 化学能:物质因化学反应而存储或释放的能量。
  • 电能:电荷或电场中存储的能量。
  • 核能:原子核变化时释放或吸收的能量。

在物理过程中,能量可以从一种形式转换为另一种形式,例如,化学能可以转换为热能,动能可以转换为势能等等。

(2)散度

散度是向量微积分中的一个概念,它是一个向量场的运算符,用来衡量向量场在某一点的“发散”程度。散度的数学定义是:

$$
\nabla \cdot \mathbf{F} = \frac{\partial F_x}{\partial x} + \frac{\partial F_y}{\partial y} + \frac{\partial F_z}{\partial z}
$$

其中 $\mathbf{F} = (F_x, F_y, F_z)$ 是一个三维向量场,$\nabla \cdot \mathbf{F}$ 是散度运算符作用于 $\mathbf{F}$ 的结果。

在物理学中,散度有以下几种含义:

  • 对于流体速度场,散度描述了流体在某一点的膨胀或收缩速率,正散度表示流体正在从该点发散,负散度表示流体正在向该点收敛。
  • 在电磁学中,电场或磁场的散度与电荷密度或磁单极子(理论上不存在)有关。例如,电场的散度与空间中的电荷密度成正比,这是麦克斯韦方程组的一部分。
  • 在热力学和流体力学中,能量场的散度可以描述能量在空间中的分布和流动,例如热量从高温区域流向低温区域。

(3)高斯公式

高斯公式,通常指的是高斯散度定理,是数学和物理学中一个基本的定理。它是向量分析的一部分,提供了一种评估向量场穿过闭合曲面的通量的方法,并将其与向量场在曲面所围成体积内的散度联系起来。

高斯公式的数学表达式是:

$$
\oiint_{\partial V} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = \iiint_V (\nabla \cdot \mathbf{F}) \, dV
$$

其中:

  • $\mathbf{F}$ 是一个定义在三维空间中的向量场。
  • $\oiint_{\partial V}$ 表示对闭合曲面 $\partial V$ 的表面积分,这个曲面是体积 $V$ 的边界。
  • $d\mathbf{S}$ 是曲面上的一个无穷小面元向量,其大小等于面元的面积,方向垂直于面元并指向外侧。
  • $\iiint_V$ 表示对体积 $V$ 的体积积分。
  • $\nabla \cdot \mathbf{F}$ 表示向量场 $\mathbf{F}$ 的散度。
  • $dV$ 是体积元。

(4)与斯托克斯的区别

  • 高斯公式关联的是向量场的散度 $\nabla \cdot \mathbf{F}$,斯托克斯公式关联的是向量场的旋度 $\nabla \times \mathbf{F}$。
  • 高斯公式涉及的是曲面积分和体积积分,斯托克斯公式涉及的是线积分和曲面积分。

7、斯托克斯公式 环流量与旋度

(1)斯托克斯公式

斯托克斯定理是向量微积分中的一个基本定理,它提供了一种将定义在流形上的微分形式的积分转换为其边界上的积分的方法。格林公式是斯托克斯定理在二维平面上的一个特例。斯托克斯定理在物理学中有广泛的应用,比如在电磁学和流体力学中。

斯托克斯定理的一般形式是:

$$
\int_{\Sigma} d\omega = \int_{\partial\Sigma} \omega
$$

其中:

  • $\Sigma$ 是一个 $n$ 维的光滑流形(在物理学中通常是空间中的某个区域)。
  • $\omega$ 是定义在 $\Sigma$ 上的一个 $(n-1)$-形式。
  • $d\omega$ 是 $\omega$ 的外导数,是一个 $n$-形式。
  • $\partial\Sigma$ 是 $\Sigma$ 的边界,是一个 $(n-1)$ 维的流形。
  • $\int_{\Sigma}$ 表示在 $\Sigma$ 上对 $n$-形式进行积分。
  • $\int_{\partial\Sigma}$ 表示在 $\partial\Sigma$ 上对 $(n-1)$-形式进行积分。

在三维空间中,斯托克斯定理通常用来将一个向量场在某个曲面上的曲面积分(也称为通量积分)转换为该向量场在曲面边界上的线积分。如果 $\mathbf{F}$ 是一个三维向量场,那么在三维空间中,斯托克斯定理可以写成:

$$
\int_{S} (\nabla \times \mathbf{F}) \cdot d\mathbf{S} = \oint_{C} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{r}
$$

其中:

  • $S$ 是空间中的一个曲面。
  • $C$ 是曲面 $S$ 的边界曲线。
  • $\nabla \times \mathbf{F}$ 是向量场 $\mathbf{F}$ 的旋度。
  • $d\mathbf{S}$ 是与曲面 $S$ 垂直的面元向量,其大小等于面元的面积,方向根据右手法则确定。
  • $d\mathbf{r}$ 是沿曲线 $C$ 的切向量。

斯托克斯定理的一个关键点是确定边界的方向。在三维空间中,曲面的边界曲线的方向由曲面的定向决定,通常使用“右手法则”来确定。如果曲面是“向上”定向的,那么边界曲线的方向是使得当你沿着边界曲线行进时,曲面始终保持在你的左手侧。

(2)切向分量与法向分量

如果你有一个向量场 $\mathbf{F}$ 和一个曲线或曲面,在曲线的每一点或曲面的每一点,向量场可以分解为两个互相垂直的分量:

  • **切向分量**:这是向量场在曲线或曲面上的切线方向的分量。对于曲线,切向分量就是向量场在曲线切线方向上的投影。对于曲面,切向分量是向量场在曲面切平面上的投影。
  • **法向分量**:这是向量场在曲线或曲面的法线方向上的分量。对于曲线,法线通常指的是垂直于切线的方向。而对于曲面,法线是垂直于曲面在该点的切平面的方向。

例如,考虑一个流体流动的速度场 $\mathbf{v}$,如果你在流体中插入一个平面,那么速度向量 $\mathbf{v}$ 在该平面上的切向分量就是流体沿着平面移动的速度分量,而垂直于平面的分量则是流体穿过平面的速度分量。

在计算环流量时,我们通常只关心向量场沿着闭合路径的切向分量,因为环流量是沿着闭合路径的向量场的切向分量与路径长度的乘积的积分,即:

$$
\Gamma = \oint_C \mathbf{F}_\text{tangential} \cdot d\mathbf{r}
$$

这里,$\mathbf{F}_\text{tangential}$ 是向量场 $\mathbf{F}$ 在路径 $C$ 上的切向分量,$d\mathbf{r}$ 是路径上的微小线元向量,它本身就是切向的。

(3)环流量

环流量是指在一个闭合路径(环路)上向量场的切向分量与路径长度的乘积的积分。直观上,环流量度量了向量场沿着闭合路径“流动”的强度。对于一个在空间中的闭合路径 $C$ 和一个向量场 $\mathbf{F}$,环流量定义为路径 $C$ 上的线积分:

$$
\Gamma = \oint_C \mathbf{F} \cdot d\mathbf{r}
$$

这里,$d\mathbf{r}$ 是路径上的微小线元向量,而 $\mathbf{F} \cdot d\mathbf{r}$ 是向量场 $\mathbf{F}$ 在 $d\mathbf{r}$ 方向上的分量乘以 $d\mathbf{r}$ 的长度,这个积分计算了整个闭合路径上的总和。

(4)旋度

旋度是一个向量场的局部旋转特性的量度。在三维空间中,对于一个向量场 $\mathbf{F} = (P, Q, R)$,旋度是一个向量,定义为向量场的旋转算子(curl):

$$
\nabla \times \mathbf{F} = \left( \frac{\partial R}{\partial y} - \frac{\partial Q}{\partial z}, \frac{\partial P}{\partial z} - \frac{\partial R}{\partial x}, \frac{\partial Q}{\partial x} - \frac{\partial P}{\partial y} \right)
$$

旋度向量的方向按照右手法则确定,即如果你的右手的四指跟随向量场 $\mathbf{F}$ 的旋转方向弯曲,你的拇指指向的方向就是旋度的方向。旋度的大小给出了旋转的强度。

十二、无穷级数

1、常数项级数的概念和性质

常数项级数是数学中一个基础概念,特别是在数列和级数的研究中。形式上,常数项级数可以写作:

$$
S = a_1 + a_2 + a_3 + \ldots = \sum_{n=1}^{\infty} a_n
$$

其中,每个 $a_n$ 都是一个常数。

(1)性质

  • **收敛性**:

如果常数项级数的部分和序列 $\{S_n\}$ 极限存在,即 $\lim_{n \to \infty} S_n = S$ 存在且有限,则称级数收敛,其和为 $S$。

如果部分和序列的极限不存在或者是无穷大,那么级数发散。

  • **线性**:

常数项级数具有线性性质。如果有两个收敛的常数项级数 $\sum a_n$ 和 $\sum b_n$,以及两个常数 $c$ 和 $d$,那么级数 $\sum (ca_n + db_n)$ 也收敛,并且其和为 $c\sum a_n + d\sum b_n$。

  • **乘法**:

常数项级数的乘法不像有限序列那样直接。如果两个级数 $\sum a_n$ 和 $\sum b_n$ 收敛,则它们的柯西乘积 $\sum c_n$,其中 $c_n = \sum_{k=1}^{n} a_k b_{n-k+1}$,也是收敛的,并且其和等于两个原始级数和的乘积。

  • **绝对收敛**:

如果常数项级数 $\sum |a_n|$(即所有项取绝对值的级数)收敛,则原级数 $\sum a_n$ 也收敛,这称为绝对收敛。绝对收敛的级数可以任意重排项的顺序而不改变其和。

  • **条件收敛**:

如果一个级数 $\sum a_n$ 收敛,但 $\sum |a_n|$ 发散,则称该级数是条件收敛的。条件收敛级数的项如果重新排列,可能会导致不同的和甚至发散,这是由雷蒙-洛朗重排定理给出的。

  • **零序列准则**:

对于常数项级数 $\sum a_n$,如果级数收敛,那么必须有 $\lim_{n \to \infty} a_n = 0$。但是,反过来不一定成立,即使 $\lim_{n \to \infty} a_n = 0$,级数也可能发散(例如调和级数)。

  • **比较测试**:

如果存在另一个已知收敛性的常数项级数 $\sum b_n$,且对所有 $n$ 有 $0 \leq |a_n| \leq b_n$,则可以断定原级数 $\sum a_n$ 绝对收敛。

2、常数项级数的审潋法

(1)**比较测试(Comparison Test)**:

  • 如果对所有 $n$ 都有 $0 \leq a_n \leq b_n$,并且 $\sum b_n$ 收敛,那么 $\sum a_n$ 也收敛。
  • 如果对所有 $n$ 都有 $a_n \geq b_n > 0$,并且 $\sum b_n$ 发散,那么 $\sum a_n$ 也发散。

(2)**比值测试(Ratio Test)**:

如果存在常数 $L$,使得 $\lim_{n \to \infty} \left| \frac{a_{n+1}}{a_n} \right| = L$:

  • 如果 $L < 1$,级数收敛;
  • 如果 $L > 1$ 或 $L$ 为无穷大,级数发散;
  • 如果 $L = 1$,比值测试无法判断,需要使用其他测试。

(3)**根值测试(Root Test)**:

如果存在常数 $L$,使得 $\lim_{n \to \infty} \sqrt[n]{|a_n|} = L$:

  • 如果 $L < 1$,级数收敛;
  • 如果 $L > 1$ 或 $L$ 为无穷大,级数发散;
  • 如果 $L = 1$,根值测试无法判断,需要使用其他测试。

(4)**积分测试(Integral Test)**:

对于非负递减函数 $f(n)$,如果级数 $\sum_{n=1}^{\infty} f(n)$ 与不定积分 $\int_{1}^{\infty} f(x) dx$ 同时收敛或发散。

(5)**交错级数测试(Alternating Series Test)**:

对于形式为 $\sum (-1)^{n-1}b_n$ 的交错级数,如果序列 ${b_n}$ 单调递减且 $\lim_{n \to \infty} b_n = 0$,则级数收敛。

(6)**绝对收敛测试**:

如果级数 $\sum |a_n|$ 收敛,则原级数 $\sum a_n$ 也收敛(绝对收敛)。

(7)**调和级数和 p-级数测试**:

  • 调和级数 $\sum \frac{1}{n}$ 发散。

这个级数之所以被称为“调和”级数,是因为它与音乐中的调和音程有关。在音乐理论中,两个频率的比为简单整数比的音程被认为是和谐的(harmonious)。例如,最简单的调和音程是八度,频率比为2:1;而下一个简单的是纯五度,频率比为3:2,以此类推。如果我们继续这样的比例,就会得到一系列频率比,这些比例的分母形成了调和级数的各项。

此外,“调和”一词在数学中也有其特定的含义,它与调和函数、调和分析等概念相关,这些都与某种“和谐”或“平衡”的性质有关。在调和级数的情况下,这个名字更多地是从音乐和比例的角度来命名的,而不是从数学的性质来的。

  • p-级数 $\sum \frac{1}{n^p}$ 收敛当且仅当 $p > 1$。

(8)**雷蒙-洛朗重排定理(Riemann Series Theorem)**:

对于条件收敛的级数,通过重新排列项的顺序可以使级数收敛到任意值,甚至使其发散。

(9)**狄利克雷测试(Dirichlet's Test)和阿贝尔测试(Abel's Test)**:

这些测试适用于特定类型的级数,其中狄利克雷测试用于乘积形式的级数,阿贝尔测试用于分析幂级数的收敛性。

3、幂级数

幂级数是无穷级数的一种形式,它按照整数次幂排列其项。一个幂级数通常写作:

$$
\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x - c)^n = a_0 + a_1 (x - c) + a_2 (x - c)^2 + a_3 (x - c)^3 + \ldots
$$

其中,$a_n$ 表示系数,$x$ 是变量,$c$ 是幂级数展开的中心点。幂级数可以在其收敛区间内表示为一个函数。

幂级数的收敛性取决于$x$的值。对于某些$x$值,这个级数可能收敛,而对于其他值,则可能发散。幂级数的收敛区间可以通过比值测试或根值测试来确定。

幂级数有几个重要的性质:

(1) **收敛半径(Radius of Convergence)**:

幂级数有一个收敛半径$R$,在此半径内,级数对于所有的$x$都收敛($|x - c| < R$),在半径外发散($|x - c| > R$)。当$|x - c| = R$时,需要单独检查收敛性。

(2)**收敛区间(Interval of Convergence)**:

收敛区间是所有使得幂级数收敛的$x$值的集合。收敛区间的端点是$c - R$和$c + R$,其中$R$是收敛半径。

(3)**解析函数(Analytic Functions)**:

如果函数$f(x)$在某个区间内可以表示为幂级数的形式,那么我们说$f(x)$在该区间内是解析的。

(4)**运算性质**:

幂级数在其收敛区间内可以进行逐项微分和积分,并且新的幂级数保持收敛。

(5)**泰勒级数(Taylor Series)**:

幂级数可以用来表示函数的泰勒级数,如果函数在某点的所有导数都存在,那么它可以在该点附近展开为幂级数。

要确定一个幂级数的收敛半径,可以使用以下公式,这是利用比值测试或根值测试得到的:

$$
R = \frac{1}{\limsup_{n \to \infty} \sqrt[n]{|a_n|}} \quad \text{(根值测试)}
$$

$\limsup$ 表示的是“上极限”(limit superior),上极限定义为数列所有极限点的最大值。更正式地说,上极限是数列的所有部分极限中的最大值。

或者

$$
R = \lim_{n \to \infty} \left| \frac{a_n}{a_{n+1}} \right| \quad \text{(比值测试)}
$$

如果这个极限不存在,或者为无穷大,那么收敛半径是无穷大,这意味着幂级数对所有的$x$都收敛。如果极限为零,则幂级数仅在$c$处收敛。

4、函数展开成幂级数

一个函数如果在某一点的邻域内可微分,那么它可以在该点附近展开成幂级数。这种展开通常称为泰勒级数(Taylor series)。

对于在点 $x = c$ 处无穷次可微的函数 $f(x)$,其泰勒级数展开如下:

$$
f(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(c)}{n!} (x - c)^n
$$

其中 $f^{(n)}(c)$ 表示函数 $f(x)$ 在 $x = c$ 点的第 $n$ 阶导数,$n!$ 是 $n$ 的阶乘。

如果 $c=0$,那么这个展开称为麦克劳林级数(Maclaurin series):

$$
f(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(0)}{n!} x^n
$$

泰勒级数的一个关键特性是它提供了一个局部近似,这意味着在 $c$ 的小邻域内,泰勒级数可以非常好地近似原函数。然而,泰勒级数不一定在更广泛的区域内收敛到原函数。函数的泰勒级数可能在某个区间内收敛,而在该区间之外发散,或者即使收敛也可能不等于函数本身。

为了确定一个函数的泰勒级数是否等于该函数,我们需要考虑函数的解析性。如果函数在某个区间内是解析的,那么在该区间内的每一点,函数都可以被其泰勒级数完全表示。

让我们看几个常见函数的幂级数展开的例子:

(1)指数函数 $e^x$ 的麦克劳林级数:

$$
e^x = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!}
$$

(2)正弦函数 $\sin(x)$ 的麦克劳林级数:

$$
\sin(x) = \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{x^{2n+1}}{(2n+1)!}
$$

(3)余弦函数 $\cos(x)$ 的麦克劳林级数:

$$
\cos(x) = \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{x^{2n}}{(2n)!}
$$

5、函数的幂级数展开式的应用

6、函数项级数的一致收敛性及一致收敛级数的基本性质

它是指级数中的函数项在某个区间上以一种“统一”的方式趋向于极限函数。

(1)定义

它是指级数中的函数项在某个区间上以一种“统一”的方式趋向于极限函数。

设有函数序列 $\{f_n(x)\}$,它们在区间 $I$ 上定义。考虑函数项级数:

$$
S(x) = \sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)
$$

如果存在一个函数 $S(x)$,对于任意的 $\varepsilon > 0$,存在正整数 $N$,使得当所有 $n \geq N$ 和所有 $x \in I$ 时,都有:

$$
\left| \sum_{k=1}^{n} f_k(x) - S(x) \right| < \varepsilon
$$

那么我们就说级数 $\sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)$ 在区间 $I$ 上一致收敛于 $S(x)$。

(2)一致收敛级数的基本性质包括:

  • **极限运算可交换**:如果 $\sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)$ 在区间 $I$ 上一致收敛于 $S(x)$,并且每个 $f_n(x)$ 在 $I$ 上都连续,那么 $S(x)$ 也在 $I$ 上连续,并且可以交换级数与极限运算的顺序:

$$
\lim_{x \to x_0} S(x) = \lim_{x \to x_0} \sum_{n=1}^{\infty} f_n(x) = \sum_{n=1}^{\infty} \lim_{x \to x_0} f_n(x)
$$

  • **逐项积分**:如果 $\sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)$ 在区间 $[a, b]$ 上一致收敛,并且每个 $f_n(x)$ 在 $[a, b]$ 上可积分,那么级数可以逐项积分:

$$
\int_{a}^{b} S(x) \, dx = \int_{a}^{b} \sum_{n=1}^{\infty} f_n(x) \, dx = \sum_{n=1}^{\infty} \int_{a}^{b} f_n(x) \, dx
$$

  • **逐项微分**:如果 $\sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)$ 在区间 $I$ 上一致收敛,并且每个 $f_n(x)$ 在 $I$ 上都可微,并且它们的导数序列 $\sum_{n=1}^{\infty} f'_n(x)$ 也在 $I$ 上一致收敛,那么级数可以逐项微分:

$$
\frac{d}{dx} S(x) = \frac{d}{dx} \sum_{n=1}^{\infty} f_n(x) = \sum_{n=1}^{\infty} \frac{d}{dx} f_n(x)
$$

(3)一致收敛的判定方法

  • **Weierstrass M-判别法**:如果存在一个常数序列 $\{M_n\}$,使得对于所有的 $x \in I$ 和所有的 $n$,都有 $|f_n(x)| \leq M_n$,并且级数 $\sum_{n=1}^{\infty} M_n$ 收敛,那么 $\sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)$ 在 $I$ 上一致收敛。
  • **Cauchy收敛准则**:级数 $\sum_{n=1}^{\infty} f_n(x)$ 在区间 $I$ 上一致收敛,当且仅当对于任意的 $\varepsilon > 0$,存在正整数 $N$,使得对于所有的 $m, n \geq N$ 和所有的 $x \in I$,都有:

$$
\left| \sum_{k=n}^{m} f_k(x) \right| < \varepsilon
$$

一致收敛是分析函数序列和级数时的一个强有力工具,它确保了极限运算的连续性,使得我们可以在极限、积分、和微分之间自由转换。

7、傅里叶级数

(1)定义

对于一个周期为 $T$ 的周期函数 $f(t)$,其傅里叶级数可以表示为:

$$
f(t) \sim \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} \left( a_n \cos\left(\frac{2\pi n}{T}t\right) + b_n \sin\left(\frac{2\pi n}{T}t\right) \right)
$$

对于 $a_0$,我们需要将其除以2,因为 $\cos(0t) = 1$,这意味着没有相应的振荡项来“分享”这个系数。如果我们不除以2,那么当我们将所有的正弦和余弦项相加时,常数项会被计算两次。

其中,系数 $a_0$, $a_n$, 和 $b_n$ 是傅里叶系数,它们通过函数 $f(t)$ 的积分来确定:

$$
a_0 = \frac{2}{T} \int_{0}^{T} f(t) \, dt
$$

$$
a_n = \frac{2}{T} \int_{0}^{T} f(t) \cos\left(\frac{2\pi n}{T}t\right) \, dt
$$

这个系数 $a_n$ 描述了原始函数 $f(t)$ 与第 $n$ 个余弦波形 $\cos\left(\frac{2\pi n}{T}t\right)$ 在一个周期 $T$ 内的相关性或者说是它们之间的匹配程度。

但是,由于余弦函数的性质,当你计算 $a_n$ 时,每个余弦波形 $\cos\left(\frac{2\pi n}{T}t\right)$ 在积分中会被计算两次(在一个周期内它会通过零点两次)。为了补偿这一点,我们在傅里叶系数的定义中包括了一个额外的因子2。

$$
b_n = \frac{2}{T} \int_{0}^{T} f(t) \sin\left(\frac{2\pi n}{T}t\right) \, dt
$$

如果函数 $f(t)$ 是偶函数,那么所有的 $b_n$ 系数都是零,傅里叶级数只包含余弦项。如果函数 $f(t)$ 是奇函数,那么所有的 $a_n$ 系数都是零,傅里叶级数只包含正弦项。

(2)收敛性

傅里叶级数的收敛性取决于函数 $f(t)$ 的性质。在某些条件下,傅里叶级数在每一个点上都收敛到 $f(t)$。例如,如果 $f(t)$ 在一个周期内是绝对可积的,并且有有限个极大值和极小值,以及有限个第一类间断点(跳跃间断),那么傅里叶级数在连续点上收敛到 $f(t)$,在间断点上收敛到间断点两侧极限的平均值。

(3)傅里叶级数的性质

  • **线性**:傅里叶级数是线性的,这意味着两个函数的和的傅里叶级数等于它们各自傅里叶级数的和。
  • **正交性**:傅里叶级数中的正弦和余弦函数是正交的,这意味着不同频率的正弦和余弦函数在一个周期内的积分为零。

(4)为什么周期函数可以分解为周期函数

傅里叶级数分解的数学原理是基于周期函数可以用一组正弦和余弦函数的和来表示这一事实。这个想法可以追溯到18世纪末,由法国数学家让-巴普蒂斯·约瑟夫·傅里叶提出。他的想法是,任何周期函数,即使是锯齿波或方波这样的非正弦波形,也可以表示为正弦和余弦函数的无穷级数。

这里是一些关键点来解释为什么傅里叶级数可以这样分解一个周期函数:

  • 正交性和完备性

正弦和余弦函数构成了一个正交函数系。在给定的区间上,任意两个不同频率的正弦或余弦函数的乘积的积分为零。这种性质意味着这些函数可以作为一个“基”,用来表示任何周期函数,就像在三维空间中使用正交的x、y、z坐标轴来表示任何点或向量一样。

正弦和余弦函数的集合不仅是正交的,它们也是完备的,这意味着它们足以构成函数空间的一个基,可以用来表示函数空间内的任何函数。

8、一般周期函数的傅里叶级数




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