数学分析(一)：一元微积分 南京大学 6 第六章积分的推广和应用 (6.6.1) 广义积分的收敛判别法
数学分析(一)：一元微积分 南京大学 4 第四章微积分基本公式 (4.1.1) 导数和高阶导数
速度和曲率
问题 1 我们坐高铁的时候车厢前的屏幕上会显示速度. 在数学上如何定义速度, 如何计算速 度?
问题 2 如何从数学上刻画曲线的弯曲程度? 质点做匀速直线运动和曲线运动的差别是由什 么因素引起的?
注1 我们用导数来刻画这些量. 速度是位移的导数, 加速度是速度的导数, 因此是二阶导 数; 曲率也用二阶导数来刻画. Einstein: 时空的弯曲等价于引力!
导数
定义 1 (导数)
设函数 f
在 x0
附近有定义,
如果极限 lim
x →x0
f (x) − f (x0) x − x0
存在且有限,
则称 f
在 x0
处
可导, 此极限称为 f 在 x0 处的导数, 记为 f (x0).
导数
定义 1 (导数)
设函数 f
在 x0
附近有定义,
如果极限 lim
x →x0
f (x) − f (x0) x − x0
三角函数的导数
例1 (sin x) = cos x, (cos x) = − sin x.
证明.
设 x0
∈ R, 利用 lim
x →0
sin x x
=1
可得
lim
x →x0
sin x x
− sin x0 − x0
=
lim
x →x0
sin[(x
− x0)/2] cos[(x (x − x0)/2
+ x0)/2]
导数
定义 1 (导数)
设函数 f
在 x0
附近有定义,
如果极限 lim
x →x0
f (x) − f (x0) x − x0
存在且有限,
数学分析(一)：一元微积分 南京大学 5 第五章微分学的应用 (5.7.1) 常见函数的Taylor展开
一元微积分与数学分析—常见函数的T aylor展开梅加强南京大学数学系如果f在x0附近是光滑的,则称形式和∞n=0f(n)(x0)n!(x−x0)n为f在x0处的T aylor展开(级数)或(无限)T aylor公式.如果f在x0附近是光滑的,则称形式和∞n=0f(n)(x0)n!(x−x0)n为f在x0处的T aylor展开(级数)或(无限)T aylor公式.T aylor展开在x0=0的特殊情形也称Maclaurin展开(级数)或Maclaurin公式.如果f在x0附近是光滑的,则称形式和∞n=0f(n)(x0)n!(x−x0)n为f在x0处的T aylor展开(级数)或(无限)T aylor公式.T aylor展开在x0=0的特殊情形也称Maclaurin展开(级数)或Maclaurin公式.如果limn→∞n−1k=0f(k)(x0)k!(x−x0)k=f(x),则记f(x)=∞n=0f(n)(x0)n!(x−x0)n.此时称f在x0处的T aylor展开收敛到自身.如果f在x0附近是光滑的,则称形式和∞n=0f(n)(x0)n!(x−x0)n为f在x0处的T aylor展开(级数)或(无限)T aylor公式.T aylor展开在x0=0的特殊情形也称Maclaurin展开(级数)或Maclaurin公式.如果limn→∞n−1k=0f(k)(x0)k!(x−x0)k=f(x),则记f(x)=∞n=0f(n)(x0)n!(x−x0)n.此时称f在x0处的T aylor展开收敛到自身.注意:f光滑并不意味着其T aylor展开收敛到自身.例如,考虑函数f(x)=e−1 x2(x=0),f(0)=0,则f在0处的各阶导数均为零,其Maclaurin展开恒为零.问题1:对于给定的函数,如何较快地求出它的T aylor展开呢?问题2:T aylor展开有什么用?问题1:对于给定的函数,如何较快地求出它的T aylor展开呢?问题2:T aylor展开有什么用?定理1(T aylor公式系数的唯一性)设f在x0处n阶可导,且f(x)=nk=0a k(x−x0)k+o(x−x0)n(x→x0),则a k=1k!f(k)(x0),k=0,1,···,n.证明.根据带Peano余项的T aylor公式,f(x)又可写为f(x)=nk=01k!f(k)(x0)(x−x0)k+o(x−x0)n(x→x0).如果令b k=a k−1k!f(k)(x0),k=0,1,···,n,则两式相减可得nk=0b k(x−x0)k=o(x−x0)n(x→x0).首先,在上式中令x→x0即得b0=0.其次,上式两边除以x−x0,再令x→x0可得b1=0.这个过程可以继续,当等式两边除以(x−x0)k并令x→x0时就得到b k=0(0≤k≤n).T aylor展开的运算性质设f,g在x0=0处的Taylor展开分别为∞n=0a n x n,∞n=0b n x n,则(1)λf(x)+µg(x)的Taylor展开为∞n=0(λa n+µb n)x n,其中λ,µ∈R.(2)f(−x)的Taylor展开为∞n=0(−1)n a n x n;(3)f(x k)的Taylor展开为∞n=0a n x kn,其中k为正整数;(4)x k f(x)的Taylor展开为∞n=0a n x k+n,其中k为正整数;(5)f (x)的Taylor展开为∞n=1na n x n−1=∞n=0(n+1)a n+1x n;(6)x0f(t)d t的Taylor展开为∞n=0a nn+1x n+1;例子例11=1+x+x2+···+x n+···,x∈(−1,1).1−x例111−x=1+x+x2+···+x n+···,x∈(−1,1).证明.由等比级数求和公式可得1 1−x =1−x n1−x+x n1−x=1+x+x2+···+x n−1+x n1−x,固定x∈(−1,1),当n→∞时余项x n1−x→0.例111−x=1+x+x2+···+x n+···,x∈(−1,1).证明.由等比级数求和公式可得1 1−x =1−x n1−x+x n1−x=1+x+x2+···+x n−1+x n1−x,固定x∈(−1,1),当n→∞时余项x n1−x→0.例2ln(1−x)=−∞n=1x nn=−x−x22−···−x nn−···,∀x∈[−1,1).(1)对数函数的展开证明.利用积分可得ln(1−x)=−xd t1−t=−x1+t+···+t n−1+t n1−td t=−x−x22−···−x nn−xt n1−td t.如果−1≤x<0,则xt n1−td t≤xt n d t=|x|n+1n+1→0;(n→∞)如果0≤x<1,则xt n1−td t≤11−xxt n d t=x n+1(1−x)(n+1)→0.(n→∞)由此即得(1).将(1)中x换成−x,则得ln(1+x)=∞n=1(−1)n−1nx n=x−x22+x33−···,∀x∈(−1,1].(2)特别地,在上式中取x=1,得ln2=1−12+13−14+15−16+···.将(1)中x换成−x,则得ln(1+x)=∞n=1(−1)n−1nx n=x−x22+x33−···,∀x∈(−1,1].(2)特别地,在上式中取x=1,得ln2=1−12+13−14+15−16+···.例3arctan x=∞n=1(−1)n−1x2n−1(2n−1)!=x−x33+x55−x77+···,∀x∈[−1,1].(3)证明.利用积分可得arctan x=xd t1+t2=x−x33+x55+···+(−1)n−1x2n−12n−1+R n(x),其中余项R n(x)=(−1)nxt2n1+t2d t.当x∈[−1,1]时|R n(x)|≤|x|0t2n d t=|x|2n+12n+1→0(n→∞),这说明(3)式成立.特别地，取x=1,我们就重新得到了Leibniz公式π4=1−13+15−17+···.(Leibniz-Gregory)例4e x=1+x+x22!+x33!+···+x nn!···,∀x∈(−∞,∞).(4)例4e x=1+x+x22!+x33!+···+x nn!···,∀x∈(−∞,∞).(4)证明.e x的各阶导数仍为它自己,由Lagrange余项可得e x=n−1n=0x kk!+R n(x),R n(x)=eθxn!x n,其中θ∈(0,1).此时有如下估计|R n(x)|≤e|x||x|nn!→0(n→∞).这说明(4)式成立.例5sin x=∞n=1(−1)n−1x2n−1(2n−1)!=x−x33!+x55!+···+,∀x∈(−∞,∞).(5)cos x=∞n=0(−1)n x2n(2n)!=1−x22!+x44!−···,∀x∈(−∞,∞).(6)例5sin x=∞n=1(−1)n−1x2n−1(2n−1)!=x−x33!+x55!+···+,∀x∈(−∞,∞).(5)cos x=∞n=0(−1)n x2n(2n)!=1−x22!+x44!−···,∀x∈(−∞,∞).(6)证明.利用sin x=cos x,cos x=−sin x可得sin(2k+1)(0)=(−1)k,sin(2k)(0)=0.由带Lagrange余项的T aylor公式可得sin x=x−x33!+x55!+···+(−1)n−1x2n−1(2n−1)!+(−1)n x2n+1cosθx(2n+1)!,(θ∈(0,1))当n→∞时余项趋于零.cos x的展开类似可得.。
数学分析(一)：一元微积分 南京大学 5 第五章微分学的应用 (5.3.1) 凸函数
一元微积分与数学分析—凸函数梅加强南京大学数学系导数是函数的变化率.对于质点的位移函数来说,一阶导数表示质点的速度,二阶导数表示加速度.在物理中,二阶导数反映的是作用力或作用强度;导数是函数的变化率.对于质点的位移函数来说,一阶导数表示质点的速度,二阶导数表示加速度.在物理中,二阶导数反映的是作用力或作用强度;在几何中,二阶导数反映的是曲率或几何对象的弯曲程度.以函数图像为例,反映其弯曲性质的有所谓的凸凹性.导数是函数的变化率.对于质点的位移函数来说,一阶导数表示质点的速度,二阶导数表示加速度.在物理中,二阶导数反映的是作用力或作用强度;在几何中,二阶导数反映的是曲率或几何对象的弯曲程度.以函数图像为例,反映其弯曲性质的有所谓的凸凹性.定义1(凸函数)设f为区间I中定义的函数.如果任给a=b∈I以及t∈(0,1),均有fta+(1−t)b≤tf(a)+(1−t)f(b),(1)则称f为I中的凸函数,不等号反向时称为凹函数.不等号为严格小于号时称为严格凸函数,不等号为严格大于号时称为严格凹函数.凸性的几何含义yf(x)ℓ(x)a bO x图1:凸函数注1凸函数的几何形象是很直观的:它的图像总是位于满足同样边界条件的线性函数图像的下方.事实上,满足条件 (a)=f(a), (b)=f(b)的线性函数可以表示为(x)=b−xb−af(a)+x−ab−af(b),于是(1)可以表示为f(x)≤ (x),∀x∈(a,b).(2)事实上,满足条件 (a)=f(a), (b)=f(b)的线性函数可以表示为(x)=b−xb−af(a)+x−ab−af(b),于是(1)可以表示为f(x)≤ (x),∀x∈(a,b).(2)命题1设f为区间I中定义的函数,我们有(1)如果f二阶可导且二阶导数处处非负,则f为凸函数.(2)反之,如果f为凸函数且在I的内点x0处二阶可导,则f (x0)≥0.证明.(1)任取a,b∈I,不妨设a<b.对函数f− 在[a,b]中应用“极值和最值”那一单元例3即可.(2)由x0为内点可知,存在δ>0,使得(x0−δ,x0+δ)⊂I.当h∈(−δ,δ)时,记g(h)=[f(x0+h)+f(x0−h)]/2.如果f为凸函数,则由x0=(x0−h)/2+(x0+h)/2以及(1)可知h=0是g的最小值点.由“极值和最值”那一单元推论1可知g (x0)≥0.另一方面,g (x0)=f (x0),因此f (x0)≥0.证明.(1)任取a,b∈I,不妨设a<b.对函数f− 在[a,b]中应用“极值和最值”那一单元例3即可.(2)由x0为内点可知,存在δ>0,使得(x0−δ,x0+δ)⊂I.当h∈(−δ,δ)时,记g(h)=[f(x0+h)+f(x0−h)]/2.如果f为凸函数,则由x0=(x0−h)/2+(x0+h)/2以及(1)可知h=0是g的最小值点.由“极值和最值”那一单元推论1可知g (x0)≥0.另一方面,g (x0)=f (x0),因此f (x0)≥0.Y oung不等式回顾.指数函数e x的二阶导数恒正,因此为(严格)凸函数.当a,b>0,p,q>1且1/p+1/q=1时,有ab=e1p ln a p+1q ln b q≤1pe ln a p+1qe ln b q=a pp+b qq.Jensen不等式定理1(Jensen不等式)设f是区间I中的凸函数.任给{x i}ni=1⊂I,当λi≥0且ni=1λi=1时,均有fni=1λi x i≤ni=1λi f(x i).(3)定理1(Jensen不等式)设f是区间I中的凸函数.任给{x i}ni=1⊂I,当λi≥0且ni=1λi=1时,均有fni=1λi x i≤ni=1λi f(x i).(3)证明.对n用数学归纳法.n=1是显然的,n=2由凸函数定义直接得到.假设不等式(3)对n=k成立.当n=k+1时,不妨设0<λk+1<1,此时k i=1λi1−λk+1=1.证明(续).由归纳假设,有fk+1i=1λi x i=f(1−λk+1)ki=1λi1−λk+1x i+λk+1x k+1≤(1−λk+1)fki=1λi1−λk+1x i+λk+1f(x k+1)≤(1−λk+1)ki=1λi1−λk+1f(x i)+λk+1f(x k+1) =k+1i=1λi f(x i).这说明不等式对n=k+1也成立,从而定理得证.例1设a1,···,a n>0,p i≥0且ni=1p i=1,证明加权算术–几何平均值不等式:p1a1+···+p n a n≥a p11a p22···a p n n.例1设a1,···,a n>0,p i≥0且ni=1p i=1,证明加权算术–几何平均值不等式:p1a1+···+p n a n≥a p11a p22···a p n n.证明.考虑函数f(x)=−ln x(x>0).由f (x)=x−2>0可知f为(严格)凸函数.根据Jensen不等式,当a1,···,a n>0时−ln(p1a1+···+p n a n)≤−(p1ln a1+p2ln a2+···+p n ln a n),即p1a1+···+p n a n≥a p11a p22···a p n n.当p i都等于1/n时就重新得到了算术–几何平均值不等式.设P=(c,d)为平面上的一个固定点.考虑X轴上的点到P的距离函数,它可以表示为ρ(x)=(x−c)2+d2,x∈R.设P=(c,d)为平面上的一个固定点.考虑X轴上的点到P的距离函数,它可以表示为ρ(x)=(x−c)2+d2,x∈R.我们来说明ρ(x)为凸函数.当P落在X轴上时,d=0,ρ(x)=|x−c|,此时显然ρ(x)是凸函数.设P=(c,d)为平面上的一个固定点.考虑X轴上的点到P的距离函数,它可以表示为ρ(x)=(x−c)2+d2,x∈R.我们来说明ρ(x)为凸函数.当P落在X轴上时,d=0,ρ(x)=|x−c|,此时显然ρ(x)是凸函数.O c|x−c|图2:绝对值函数的凸性下设d =0.对ρ(x )求导可得ρ (x )=d 2 (x−c )2+d 2 −3/2,这说明ρ(x )为严格凸函数.特别地,ρ (a +b )/2 ≤[ρ(a )+ρ(b )]/2.下设d =0.对ρ(x )求导可得ρ (x )=d 2 (x−c )2+d 2 −3/2,这说明ρ(x )为严格凸函数.特别地,ρ (a +b )/2 ≤[ρ(a )+ρ(b )]/2. 考虑平面上以P ,(a ,0),(b ,0)为顶点的三角形.上式可以解释为从P 出发的中线的长度不超过从P 出发的两条边的长度之和的一半.下设d =0.对ρ(x )求导可得ρ (x )=d 2 (x−c )2+d 2 −3/2,这说明ρ(x )为严格凸函数.特别地,ρ (a +b )/2 ≤[ρ(a )+ρ(b )]/2. 考虑平面上以P ,(a ,0),(b ,0)为顶点的三角形.上式可以解释为从P 出发的中线的长度不超过从P 出发的两条边的长度之和的一半.P =(c,d )a b O xy 图3:中线长度与距离函数的凸性。
一元函数微分公式
【大小】【打印】【关闭】启航考研数学系列精讲之二一元函数积分的计算（一）一元函数积分包括不定积分与定积分，以及作为定积分推广的广义积分．对于不定积分需要掌握的，除了原函数与不定积分的概念与基本性质外，就是基本积分公式与两种基本积分方法。
这是因为任何积分过程最终都要化为基本积分公式中已有的形式，否则就需要再进一步简化，而两种基本的积分方法，变量替换法(换元积分法)与分部积分法是简化积分的主要方法。
除此之外，一些特殊的积分方法，如：有理函数积分法、三角函数有理式的积分法、某些简单无理式的积分法等，则是在特定情况下的特殊方法。
由于不定积分的计算是最基本的，它渗透于一切积分之中，所以这里将不单独予以讲述，而是将其融合于定积分的计算之中。
为了帮助读者查找，在分类讲述例题之前将列出基本积分公式。
借助于牛顿—莱布尼兹(Newton—Leibniz)公式，定积分可化为被积函数的任一原函数在积分上限与下限两点函数值的差。
这样，只要能求出原函数就解决了定积分的计算问题，而求原函数则是不定积分所解决的问题。
然而，定积分的计算过程并不是分为求原函数与求原函数在上、下限函数值的差两个步骤，而是把两者结合起来。
这样，如同不定积分一样，定积分也有两个基本方法，那就是变量替换法与分部积分法。
牛顿—莱布尼兹公式的基础是关于变限积分求导数的定理，同时在如何求极限的部分也涉及到，这里就不再重复了。
一、定积分的变量替换法定理设f(x)在区间[a,b]上连续，代换x＝Ф(t)满足条件：(1)Ф’(t)在[α,β]上连续；(2)Ф(α)=a,Ф(β)=b，并且当α≤t≤β时，a≤Ф(t)≤b，则（1）注 (1)在定理的叙述中，，，定义于区间[α,β]，说明呈上升趋势．实际上，呈下降趋势也是一样的，亦即定理中的区间[α,β]，刖改为[β,α]。
(2)在定积分作变量替换时，一定要同时更换积分限，而且积分限的更换可以采用表格形式表示。
(3)不定积分的变量替换有第一与第二换元法之分。
数学基本知识：一元微积分
数学基本知识：一元微积分在极限论中已经知道，初等函数在其自然定义域内是各点连续的，相关函数在定义域内的极限仅是计算其函数在极限点上的值即可，这是一件简单到几乎无意义的事情。
自然，《高等数学》不可能如此的简单，总得找一些不那么平凡的事情才可能有非凡的拓展。
对于某一个函数F(x)，下面引入一个相关函数来观察其函数极限：g(x) = (F(x0 + x) - F(x0))/ x上式中的x0暂视为一个常数。
显然，函数g(x)在其x=0的点上无定义（即此点不属于g(x)的自然定义域）。
此外还可看出，若要使g(x)在x=0点上为第一类间断点（以后可以看到这是个要求满足的基本条件），就必须要求lim[x→0]F(x0+x) = F(x0)，即F(x)在x=x0点连续。
现在就讨论函数g(x)在x=0点上的极限。
由于g(x)在x=0点上非连续，故不可能通过此点上的函数值（g(0)无定义）得其极限。
如下分几种情况讨论：1）F(x)在x0点上不连续。
显然，lim[x→0] g(x)发散。
2）F(x)在x0点上连续（即g(x)在x=0点上是个待定型），g(x)在x=0点上的左右极限发散。
3）F(x)在x0点上连续（即g(x)在x=0点上是个待定型），g(x)在x=0点上的左右极限存在但不相等。
4）F(x)在x0点上连续（即g(x)在x=0点上是个待定型），g(x)在x=0点上的左右极限存在且相等。
上述情况1和2中，g(x)在x=0点上都无极限存在。
而在情况3和4中，可以通过g(x)在x=0点上所存在的左右极限来定义函数F(x)的某些特性，即以后要看到的微分（导数）。
微分其实就是极限论中的待定型，而由于待定型自身就是个随各种问题变化无穷的东西，所以说微分是个适应性很强的分析工具。
如果lim[x→0] g(x)存在，则得到一个与x0有关的数，令其为f(x0)（或F'(x0)）。
再将前面暂视为常数的x0视为自变量，用x代替，则得到一个与F(x)关联的新函数f(x)（以后会知道这就是F(x)的导函数）。
数学分析(一)：一元微积分 南京大学 4 第四章微积分基本公式 (4.6.1) 简单的微分方程
一元微积分与数学分析—简单的微分方程梅加强南京大学数学系给定函数f,求f的原函数相当于解以g为未知量的方程g =f.给定函数f,求f的原函数相当于解以g为未知量的方程g =f.我们用记号f(x)d x表示f的原函数的一般表达式,也称为f的不定积分.给定函数f,求f的原函数相当于解以g为未知量的方程g =f.我们用记号f(x)d x表示f的原函数的一般表达式,也称为f的不定积分.例1解方程f =0.给定函数f,求f的原函数相当于解以g为未知量的方程g =f.我们用记号f(x)d x表示f的原函数的一般表达式,也称为f的不定积分.例1解方程f =0.解.f =0意味着f =C1(常数).因此f(x)=C1d x=C1x+C2.例2在资源无限的情况下,设某一物种繁殖的速度与种群数量成正比,求种群数量随时间演化的规律.例2在资源无限的情况下,设某一物种繁殖的速度与种群数量成正比,求种群数量随时间演化的规律.解.设在t时刻种群的数量为f(t),则f (t)=λf(t),其中λ>0为常数.此时[e−λt f(t)] =e−λt[−λf(t)+f (t)]=0,因此f(t)=C eλt.代入t=0可得C=f(0).例2在资源无限的情况下,设某一物种繁殖的速度与种群数量成正比,求种群数量随时间演化的规律.解.设在t时刻种群的数量为f(t),则f (t)=λf(t),其中λ>0为常数.此时[e−λt f(t)] =e−λt[−λf(t)+f (t)]=0,因此f(t)=C eλt.代入t=0可得C=f(0).注1可见,在初始条件f(0)=1下方程f =f的唯一解就是指数函数e x.例3跳伞时,设降落伞所受空气阻力与下落速度成正比,求降落速度.例3跳伞时,设降落伞所受空气阻力与下落速度成正比,求降落速度.解.设t时刻速度为v(t),v(0)=0,则mg−λv(t)=mv (t),其中m为物体质量,g为重力加速度,λ为比例常数.模仿前例的解法可得[eλm t v(t)] =eλm t g,v(t)=e−λm tt0eλm s g d s=mgλ(1−e−λm t).阻尼运动例3跳伞时,设降落伞所受空气阻力与下落速度成正比,求降落速度.解.设t时刻速度为v(t),v(0)=0,则mg−λv(t)=mv (t),其中m为物体质量,g为重力加速度,λ为比例常数.模仿前例的解法可得[eλm t v(t)] =eλm t g,v(t)=e−λm tt0eλm s g d s=mgλ(1−e−λm t).注2当t→∞时v(t)→mgλ,即下降速度有上限.例4d x√1+x2=ln(x+1+x2)+C.例4d x√1+x2=ln(x+1+x2)+C.证明.作变量替换x=sinh t,则d x√1+x2=d t=t+C,其中t=ln(x+√1+x2)是双曲正弦的反函数,常记为arcsinh x.例4d x√1+x2=ln(x+1+x2)+C.证明.作变量替换x=sinh t,则d x√1+x2=d t=t+C,其中t=ln(x+√1+x2)是双曲正弦的反函数,常记为arcsinh x.注3x=sinh t⇒e t−e−t=2x⇒(e t)2−2x e t−1=0⇒e t=x+√1+x2.例5一条均质的软线挂在等高的两点,求其形状.HTθxy=y(x)O图1:悬链线受力分析例5一条均质的软线挂在等高的两点,求其形状.解.以线的最低位置为坐标原点建立直角坐标,其中X轴与等高两点的连线平行.HTθxy=y(x)O图1:悬链线受力分析解(续).线所满足的方程记为y=y(x).考察从0到x这一段线的受力情况.在原点处,它受到向左的水平力,记为H.在(x,y(x))处,它沿线的切向受拉力T.由力的平衡可得T cosθ=H,T sinθ=ρ (x)g,其中tanθ=y (x)是切线的斜率,ρ是线密度, (x)是线的长度.解(续).线所满足的方程记为y=y(x).考察从0到x这一段线的受力情况.在原点处,它受到向左的水平力,记为H.在(x,y(x))处,它沿线的切向受拉力T.由力的平衡可得T cosθ=H,T sinθ=ρ (x)g,其中tanθ=y (x)是切线的斜率,ρ是线密度, (x)是线的长度.注4以后我们将知道, (x)=x1+(y )2d t.解(续).记λ=ρg/H,则有y (x)=λx1+(y )2d t.记f(x)=y (x),则f (x)=λ1+f2(x),d f√1+f2=λd x=λx+C,由前例和f(0)=y (0)=0(Fermat定理)可得arcsinh f(x)=λx,即f(x)=sinh(λx).这说明y(x)=sinh(λx)d x=1λcosh(λx)+C,由y(0)=0可得y(x)=1λ[cosh(λx)−1].用方程刻画双曲三角函数例6解方程f =λ2f,其中λ=0为常数.例6解方程f =λ2f,其中λ=0为常数.证明.显然,sinh(λx)和cosh(λx)都满足方程.记F(x)=f(x)−[f(0)cosh(λx)+f (0)sinh(λx)/λ],则F =λ2F,F(0)=0,F (0).根据我们在微积分基本公式那一单元例5中的讨论可知F≡0.例6解方程f =λ2f,其中λ=0为常数.证明.显然,sinh(λx)和cosh(λx)都满足方程.记F(x)=f(x)−[f(0)cosh(λx)+f (0)sinh(λx)/λ],则F =λ2F,F(0)=0,F (0).根据我们在微积分基本公式那一单元例5中的讨论可知F≡0.注5也可以令g=f +λf,则g =λg,可以由此解出g,进而解出f.例7解方程f =−ω2f,其中ω=0为常数.例7解方程f =−ω2f,其中ω=0为常数.解.显然,sin(ωx)和cos(ωx)都满足方程.记F(x)=f(x)−[f(0)cos(ωx)+f (0)sin(ωx)/ω],则F =−ω2F,F(0)=0,F (0).与前例完全类似,此时F≡0.例7解方程f =−ω2f,其中ω=0为常数.解.显然,sin(ωx)和cos(ωx)都满足方程.记F(x)=f(x)−[f(0)cos(ωx)+f (0)sin(ωx)/ω],则F =−ω2F,F(0)=0,F (0).与前例完全类似,此时F≡0.注6也可以令g=ω2F2+(F )2,则g =2ω2FF +2F (−ω2F)=0,这说明g为常数(能量守恒),从而恒为零.任何一个物理量(如位移、电流、电压、电场强度、磁场强度等)在某一定值附近随时间周期性变化的现象叫做振动.m F图2:弹簧振子任何一个物理量(如位移、电流、电压、电场强度、磁场强度等)在某一定值附近随时间周期性变化的现象叫做振动.简谐运动是最基本、最简单的振动,比如理想单摆运动、理想弹簧振子运动等.m F图2:弹簧振子任何一个物理量(如位移、电流、电压、电场强度、磁场强度等)在某一定值附近随时间周期性变化的现象叫做振动.简谐运动是最基本、最简单的振动,比如理想单摆运动、理想弹簧振子运动等. 当某物体进行简谐运动,物体所受的力跟位移成正比,并且总是指向平衡位置.m F图2:弹簧振子任何一个物理量(如位移、电流、电压、电场强度、磁场强度等)在某一定值附近随时间周期性变化的现象叫做振动.简谐运动是最基本、最简单的振动,比如理想单摆运动、理想弹簧振子运动等. 当某物体进行简谐运动,物体所受的力跟位移成正比,并且总是指向平衡位置.例8设轻质弹簧一端固定,另一端系有质量为m的质点,求质点的运动规律.m F图2:弹簧振子弹簧受力分析解.以质点平衡位置为原点建立坐标系,质点所受的力记为F.根据胡克定律,F=−kx,其中k是弹簧的劲度系数.质点的运动方程为−kx(t)=mx (t).记ω2=k/m,根据前例的讨论可得x(t)=x(0)cos(ωt)+v(0)ωsin(ωt)=A sin(ωt+θ),其中A称为振幅,θ为初始相位,ω为频率,2π/ω是运动周期.。
数学分析(一)：一元微积分 南京大学 7 第七章拾遗 (7.3.1) Lebesgue定理
零测集
Riemann 定理告诉我们, 可积函数波动剧烈(振幅较大)的地方并不是很多.
或者说, 间断点(振幅不为零的点)并不是很多. 为了准确地刻画这些现象, 我们 引入如下概念.
零测集: 设 A ⊂ R, 如果任给ε > 0, 均可找到至多可数个开区间 {Ii }, 使得 A 包 含于这些区间之并, 且
Df = {x ∈ [a, b] | ωf (x) > 0}.
当 δ > 0 时, 记
Df (δ) = {x ∈ [a, b] | ωf (x) ≥ δ}.
间断点集
设 f 为 [a, b] 中的有界函数. f 的间断点全体记为 Df , 根据命题 1,
Df = {x ∈ [a, b] | ωf (x) > 0}.
包含于右边.
间断点集
设 f 为 [a, b] 中的有界函数. f 的间断点全体记为 Df , 根据命题 1,
Df = {x ∈ [a, b] | ωf (x) > 0}.
当 δ > 0 时, 记
Df (δ) = {x ∈ [a, b] | ωf (x) ≥ δ}.
断言: Df =
∞ n=1
Df (1/n).
π : a = x0 < x1 < · · · < xn = b, 使得每一个小区间 [xi−1, xi ] 要么包含于某个 (αj , βj ), 要么包含于某个 Ix 之中.
Lebesgue 定理
证明(续).
记 I1 = {i | [xi−1, xi ] 包含于某个 (αj , βj )}, I2 = {1, 2, · · · , n} \ I1,
零测集
Riemann 定理告诉我们, 可积函数波动剧烈(振幅较大)的地方并不是很多.
数学分析(一)：一元微积分 南京大学 5 第五章微分学的应用 (5.5.1) 洛必达法则
lim
x →a+
f (x) g (x )
=
α.
证明.
补充定义 f (a) = g(a) = 0, 则 f , g ∈ C0[a, b). 由 Cauchy 定理, 任给 x ∈ (a, b), 存在
ξ ∈ (a, x), 使得
f (x) f (x) − f (a) f (ξ)
=
=.
g(x) g(x) − g(a) g (ξ)
=
.
g(b) − g(a) g (ξ)
证明. 由 g 处处非零和 Rolle 定理可知 g(b) = g(a). 记
f (b) − f (a)
ν=
, h(x) = f (x) − νg(x),
g(b) − g(a)
则 h(a) = h(b). 根据 Rolle 定理, 存在 ξ ∈ (a, b), 使得 h (ξ) = 0. 此时 f (ξ) = νg (ξ), 整理以后即得欲证等式.
g(a + η)
g(x) = g(x) + g (ξ) 1 − g(x) .
利用 (1) 式以及条件 (i) 不难得知, 存在正数 δ < η, 使得当 x ∈ (a, a + δ) 时
f (x) g(x) < ε,
这说明
lim
x →a+
f (x) g (x )
=
0.
(2) α ∈ R. 此时, 通过将 f 换成 f − αg 可以转化为情形 (1).
ξ ∈ (a, b), 使得
f (b) − f (a) f (ξ)
=
.
g(b) − g(a) g (ξ)
Cauchy 中值定理
定理 1 (Cauchy)
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定理 1 (Dirichlet)
α
设 F (α) = f (x) dx 关于 α ∈ [a, ∞) 为有界函数, 函数 g(x) 在 [a, ∞) 中单调, 且
a
∞
lim g(x) = 0, 则积分 f (x)g(x) dx 收敛.
a
通过求极限来判断收敛性
α
α
证明. 当 α ≥ a 时, 记 F (α) = f (x) dx, G(α) = g(x) dx. 由已知条件可得
a
a
0 ≤ F (α) ≤ MG(α), ∀ α ∈ [a, ∞).
因此, 如果 G(α) 有界, 则 F (α) 也有界; F (α) 无界时, G(α) 也无界.
a
对于瑕积分, 与函数 x−p 进行比较可以得到完全类似的 Cauchy 判别法.
非负情形的简单例子
例1
判别积分
∞
√
dx
的敛散性.
1 x x2 + x + 1
非负情形的简单例子
例1
判别积分
∞
√
dx
的敛散性.
1 x x2 + x + 1
解. 当 x ≥ 1 时 0 ≤ √ 1 ≤ x−2, 故积分是收敛的.
如果 p > 1, 且存在常数 C > 0, 使得当 x 充分大时 0 ≤ f (x) ≤ Cx−p, 则
∞
f (x) dx 收敛; 如果 p ≤ 1, 且存在常数 C > 0, 使得当 x 充分大时
a
∞
f (x) ≥ Cx−p, 则 f (x) dx 发散;
a
与幂函数进行比较
将函数 f (x) 与 x−p 比较, 我们可以得到如下的 Cauchy 判别法:
通常可以利用极限去找常数 M. 即如果极限 l = lim f (x)/g(x) 存在, 则当
x →+∞
∞
∞
0 < l < ∞ 时, 积分 f (x) dx 和 g(x) dx 同时收敛或发散;
a
a
通过求极限来判断收敛性
α
α
证明. 当 α ≥ a 时, 记 F (α) = f (x) dx, G(α) = g(x) dx. 由已知条件可得
函数 cos(2xp) 的积分是收敛的, 因此 cos(xp) 在 [1, ∞) 中的积分是条件收敛的.
条件收敛的例子
例3
∞
设 p > 1, 研究积分 cos(xp) dx 的敛散性.
1
解. 利用前一单元最后例子中的办法不难看出积分是收敛的. 另一方面, | cos(xp)| ≥ cos2(xp) = 1 [1 + cos(2xp)], 2
二中值定理, 当 α, β > M 时
β
ξ
β
f (x)g(x) dx = g(α) f (x) dx + g(β) f (x) dx
α
α
ξ
εξ
ε
≤
f (x) dx +
4C α
4C
≤ ε 2C + ε 2C = ε.
4C
4C
β
f (x) dx
ξ
∞
由 Cauchy 准则即知积分 f (x)g(x) dx 收敛.
x →∞
与幂函数进行比较
将函数 f (x) 与 x−p 比较, 我们可以得到如下的 Cauchy 判别法:
如果 p > 1, 且存在常数 C > 0, 使得当 x 充分大时 0 ≤ f (x) ≤ Cx−p, 则
∞
f (x) dx 收敛; 如果 p ≤ 1, 且存在常数 C > 0, 使得当 x 充分大时
f +(x) = max{0, f (x)}, f −(x) = max{0, −f (x)}, 则 f + 和 f − 均为非负函数, 且 f = f + − f −. 因此, 如果 f + 和 f − 的积分均收敛, 则 f 的积分也收敛, 此时称 f 的积分绝对收 敛, 此时 |f | = f + + f − 的积分收敛. 如果 f 的积分收敛, 但 |f | 的积分发散, 则称 f 的积分条件收敛.
a
∞
f (x) ≥ Cx−p, 则 f (x) dx 发散;
a
常数 C 通常是求极限得到的, 即如果极限 lim xpf (x) = l 存在, 则
x →∞
∞
如果 p > 1, 0 ≤ l < ∞, 则 f (x) dx 收敛; 如果 p ≤ 1, 0 < l ≤ ∞, 则
∞
a
f (x) dx 发散;
当 l = 0 时, 如果 g(x) dx 收敛, 则 f (x) dx 也收敛;
a
a
∞
∞
当 l = +∞ 时, 如果 g(x) dx 发散, 则 f (x) dx 也发散.
a
a
与幂函数进行比较
将函数 f (x) 与 x−p 比较, 我们可以得到如下的 Cauchy 判别法:
与幂函数进行比较
将函数 f (x) 与 x−p 比较, 我们可以得到如下的 Cauchy 判别法:
(基本判别法) 此时无穷积分 f (x) dx 收敛当且仅当 F (α) = f (x) dx 关于
a
a
α ∈ [a, ∞) 为有界函数. 对瑕积分有完全类似的结果.
被积函数非负的情形
α
若 f 非负, 则积分 f (x) dx 关于 α 单调递增, 其极限存在当且仅当它有上界.
a
∞
α
(基本判别法) 此时无穷积分 f (x) dx 收敛当且仅当 F (α) = f (x) dx 关于
a
a
0 ≤ F (α) ≤ MG(α), ∀ α ∈ [a, ∞).
因此, 如果 G(α) 有界, 则 F (α) 也有界; F (α) 无界时, G(α) 也无界.
通常可以利用极限去找常数 M. 即如果极限 l = lim f (x)/g(x) 存在, 则当
x →+∞
∞
∞
0 < l < ∞ 时, 积分 f (x) dx 和 g(x) dx 同时收敛或发散;
条件收敛的例子
例3
∞
设 p > 1, 研究积分 cos(xp) dx 的敛散性.
1
条件收敛的例子
例3
∞
设 p > 1, 研究积分 cos(xp) dx 的敛散性.
1
解. 利用前一单元最后例子中的办法不难看出积分是收敛的. 另一方面, | cos(xp)| ≥ cos2(xp) = 1 [1 + cos(2xp)], 2
a
a
α ∈ [a, ∞) 为有界函数. 对瑕积分有完全类似的结果.
∞
(比较判别法) 设 0 ≤ f ≤ Mg, M > 0 为常数. 当无穷积分 g(x) dx 收敛时,
∞
∞
a
无穷积分 f (x) dx 也收敛; 当无穷积分 f (x) dx 发散时, 无穷积分
∞
a
a
g(x) dx 也发散. 对瑕积分有完全类似的结果.
因此, 如果 G(α) 有界, 则 F (α) 也有界; F (α) 无界时, G(α) 也无界.
通常可以利用极限去找常数 M. 即如果极限 l = lim f (x)/g(x) 存在, 则当
x →+∞
∞
∞
0 < l < ∞ 时, 积分 f (x) dx 和 g(x) dx 同时收敛或发散;
a
a
∞
∞
a
Abel 定理
定理 2 (Abel)
∞
如果广义积分 f (x) dx 收敛, 函数 g(x) 在 [a, ∞) 中单调有界, 则广义积分
∞
a
f (x)g(x) dx 也收敛.
a
Abel 定理
定理 2 (Abel)
∞
如果广义积分 f (x) dx 收敛, 函数 g(x) 在 [a, ∞) 中单调有界, 则广义积分
f +(x) = max{0, f (x)}, f −(x) = max{0, −f (x)}, 则 f + 和 f − 均为非负函数, 且 f = f + − f −.
绝对收敛和条件收敛
注意: 比较判别法只适用于非负函数. 对于一般的函数, 有时可以先转化为非负 函数再来判断积分是否收敛. 设 f 为一般函数, 记
由 Dirichlet 判别法可知 f (x)[g(x) − C] 的广义积分收敛, 从而 f (x)g(x) 的广义积分 也收敛.
广义积分的例子
注: 对于瑕积分也有类似的 Dirichlet 定理和 Abel 定理.
广义积分的例子
注: 对于瑕积分也有类似的 Dirichlet 定理和 Abel 定理.
a
∞
f (x) ≥ Cx−p, 则 f (x) dx 发散;
a
常数 C 通常是求极限得到的, 即如果极限 lim xpf (x) = l 存在, 则
x →∞
∞
如果 p > 1, 0 ≤ l < ∞, 则 f (x) dx 收敛; 如果 p ≤ 1, 0 < l ≤ ∞, 则
∞
a
f (x) dx 发散;
x x2+x+1
非负情形的简单例子
例1
判别积分
∞
√
dx
的敛散性.
1 x x2 + x + 1
解. 当 x ≥ 1 时 0 ≤ √ 1 ≤ x−2, 故积分是收敛的.