基础微积分-积分

Chapter 3 一元函数积分

Fragment 1 不定积分

在实际中,经常要解决:已知F(x)=f(x)F^\prime(x)=f(x)f(x)dx=F(x)dx=dF(x)\Leftrightarrow f(x)dx = F^\prime(x)dx = dF(x),求F(x)F(x)

/Define/

f(x)f(x)在区间II上有定义,若存在一个F(x)F(x),对每一个xIx\in I,都有F(x)=f(x)F^\prime(x)=f(x),称F(x)F(x)f(x)f(x)的一个原函数。

F(x)F(x)f(x)f(x)在区间II上的一个原函数,则F(x)+CF(x)+C也是f(x)f(x)在区间II上的原函数(CC为常数,CRC\in\mathbb{R})。

G(x)\forall G(x)f(x)f(x)在区间II上的任意一个原函数,即xI\forall x\in IG(x)=f(x)G^\prime(x)=f(x)

[G(x)F(x)]=G(x)F(x)=f(x)f(x)=0[G(x)-F(x)]^\prime = G^\prime(x)-F^\prime(x)=f(x)-f(x)=0

G(x)F(x)=CG(x)-F(x)=C(常数),即G(x)=F(x)+CG(x)=F(x)+C

定理:若F(x)F(x)f(x)f(x)在区间II上的一个原函数,则F(x)+CF(x)+CCRC\in\mathbb{R}CC为常数)是f(x)f(x)在区间II上的全体原函数,

称为f(x)f(x)在区间II上的不定积分,记作f(x)dx\int f(x)dx,即f(x)dx=F(x)+C\int f(x)dx = F(x)+CxIx\in ICC为常数,CRC\in\mathbb{R})。

f(x)f(x)称为被积函数,f(x)dxf(x)dx称为被积表达式,xx称为积分变量,\int称为不定积分号。

性质:

  1. (f(x)dx)=ddxf(x)dx=f(x)(\int f(x)dx)^\prime=\frac{d}{dx}\int f(x)dx = f(x)

  2. df(x)dx=f(x)dxd\int f(x)dx = f (x)dx

  3. f(x)dx=ddxf(x)dx=f(x)+C\int f^\prime(x)dx=\int\frac{d}{dx}f(x)dx = f(x)+C

  4. df(x)=f(x)dx=f(x)+C,g(u)du=dg(u)=G(u)+C\int df(x)=\int f^\prime(x)dx = f(x)+C,\quad\int g^\prime(u)du=\int dg(u)=G(u)+C

不定积分的几何意义:

F(x)F(x)f(x)f(x)的原函数,则f(x)dx=F(x)+C\int f(x)dx = F(x)+C,如(f(x)dx)=(F(x)+C)=f(x)(\int f(x)dx)^\prime=(F(x)+C)^\prime = f(x)

基本的不定积分公式:

/Formula/

  1. 0dx=C\int 0dx = C

  2. 1dx=dx=x+C\int 1dx=\int dx = x + C

  3. xadx=1a+1xa+1+C(a1),(1a+1xa+1)=xa\int x^a dx=\frac{1}{a + 1}x^{a + 1}+C(a\neq -1),\quad(\frac{1}{a + 1}x^{a + 1})^\prime=x^a

  4. x1dx=1xdx=lnx+C\int x^{-1}dx=\int\frac{1}{x}dx=\ln|x|+C

  5. axdx=axlna+C\int a^x dx = \frac{a^x}{\ln a}+C

  6. exdx=ex+C\int e^x dx = e^x + C

  7. cosxdx=sinx+C\int \cos x dx = \sin x + C

  8. sinxdx=cosx+C\int \sin x dx = -\cos x + C

  9. sec2xdx=tanx+C\int \sec^2 x dx = \tan x + C

  10. csc2xdx=cotx+C\int \csc^2 x dx = -\cot x + C

  11. secxtanxdx=secx+C\int \sec x \tan x dx = \sec x + C

  12. cscxcotxdx=cscx+C\int \csc x \cot x dx = -\csc x + C

  13. 11+x2dx=arctanx+C=arccotx+C1\int \frac{1}{1 + x^2} dx = \arctan x + C = -\text{arccot}x + C_1

  14. 11x2dx=arcsinx+C=arccosx+C\int \frac{1}{\sqrt{1 - x^2}} dx = \arcsin x + C = -\arccos x + C

双曲余弦:chx=ex+ex2\text{ch}x = \frac{e^x + e^{-x}}{2} 双曲正弦:shx=exex2\text{sh}x = \frac{e^x - e^{-x}}{2}

ch2xsh2x=1\text{ch}^2x - \text{sh}^2x = 1shx=chx\text{sh}x^\prime = \text{ch}xchx=shx\text{ch}x^\prime = \text{sh}x

  1. shxdx=chx+C\int \text{sh}x dx = \text{ch}x + C

  2. chxdx=shx+C\int \text{ch}x dx = \text{sh}x + C

· 线性运算法则

/Theorem/

f(x)dx\int f(x)dxg(x)dx\int g(x)dx均存在,\forall常数α,β\alpha,\betaα,β\alpha,\beta不同时为00),则[αf(x)+βg(x)]dx\int [\alpha f(x) + \beta g(x)]dx存在,且

[αf(x)+βg(x)]dx=αf(x)dx+βg(x)dx\int [\alpha f(x) + \beta g(x)]dx = \alpha \int f(x)dx + \beta \int g(x)dx

给出证明过程:

/proof/

[αf(x)dx+βg(x)dx]=α[f(x)dx]+β[g(x)dx]=αf(x)+βg(x)[\alpha \int f(x)dx + \beta \int g(x)dx]^\prime = \alpha [\int f(x)dx]^\prime + \beta [\int g(x)dx]^\prime = \alpha f(x) + \beta g(x)

αf(x)dx+βg(x)dx\alpha \int f(x)dx + \beta \int g(x)dxαf(x)+βg(x)\alpha f(x) + \beta g(x)的原函数,且含有加CC,故成立。

/example/

xxxdx=x12x14x18dx=x78dx=815x158+C\int \sqrt{x\sqrt{x\sqrt{x}}}dx = \int x^{\frac{1}{2}}x^{\frac{1}{4}}x^{\frac{1}{8}}dx = \int x^{\frac{7}{8}}dx = \frac{8}{15}x^{\frac{15}{8}} + C

/example/ tan2xdx\int \tan^2 xdx

/solution/

=(sec2x1)dx=sec2xdx1dx=(tanx+C1)(x+C2)=tanxx+C=\int (\sec^2 x - 1)dx = \int \sec^2 xdx - \int 1dx = (\tan x + C_1) - (x + C_2) = \tan x - x + C

/example/ 1sin2xcos2xdx\int \frac{1}{\sin^2 x \cos^2 x}dx

/solution/

=sin2x+cos2xsin2xcos2xdx=(sec2x+csc2x)dx=tanxcotx+C=\int \frac{\sin^2 x + \cos^2 x}{\sin^2 x \cos^2 x}dx = \int (\sec^2 x + \csc^2 x)dx = \tan x - \cot x + C

/example/ x2x2+1dx\int \frac{x^2}{x^2 + 1}dx

/solution/

=x21+1x2+1dx=(11x2+1)dx=xarctanx+C=\int \frac{x^2 - 1 + 1}{x^2 + 1}dx = \int (1 - \frac{1}{x^2 + 1})dx = x - \arctan x + C

· 换元法

· 凑微分 (第一换元法)

首先抛出一个问题:

tanxdx=sinxcosxdx=?\int \tan xdx = \int \frac{\sin x}{\cos x}dx =?

F(u)=f(u)F^\prime(u) = f(u),则[F(φ(x))]=F(φ(x))φ(x)=f(φ(x))φ(x)[F(\varphi(x))]^\prime = F^\prime(\varphi(x))\cdot\varphi^\prime(x) = f(\varphi(x))\cdot\varphi^\prime(x)

g(x)dx\int g(x)dx,如果$g(x)dx = d(?) ,则,则\int g(x)dx =? + C$。

/Claim/

如果g(x)dx=f(φ(x))φ(x)dxg(x)dx = f(\varphi(x))\cdot\varphi^\prime(x)dx,令u=φ(x)u = \varphi(x)

f(φ(x))dφ(x)u=φ(x)f(u)du=dF(u)f(\varphi(x))d\varphi(x)\stackrel{u = \varphi(x)}{\longrightarrow}f(u)du = dF(u)

g(x)dx=F(φ(x))+C\int g(x)dx = F(\varphi(x)) + C,或

g(x)dx=f(φ(x))φ(x)dx=f(φ(x))dφ(x)u=φ(x)f(u)du=F(u)=f(u)F(u)+C=F(φ(x))+C\int g(x)dx = \int f(\varphi(x))\cdot\varphi^\prime(x)dx = \int f(\varphi(x))d\varphi(x)\stackrel{u = \varphi(x)}{\longrightarrow}\int f(u)du\stackrel{F^\prime(u)=f(u)}{=}F(u) + C = F(\varphi(x)) + C

/example/ e2xdx\int e^{2x}dxφ(x)=2x\varphi(x) = 2xf(u)=euf(u) = e^uf(φ(x))=e2xf(\varphi(x)) = e^{2x}

/solution/

=e2x(2x)12dx=12e2x(2x)dx=12e2xd(2x)=u=2x12eudu=12eu+C=12e2x+C=\int e^{2x}\cdot(2x)^\prime\frac{1}{2}dx = \frac{1}{2}\int e^{2x}\cdot(2x)dx = \frac{1}{2}\int e^{2x}d(2x)\stackrel{u = 2x}{=}\frac{1}{2}\int e^udu = \frac{1}{2}e^u + C = \frac{1}{2}e^{2x} + C

我们可以在积分组中加入两个新的公式:

/Formula/

  1. tanxdx=sinxcosxdx=1cosxdcosx=lncosx+C\int \tan xdx = \int \frac{\sin x}{\cos x}dx = -\int \frac{1}{\cos x}d\cos x = -\ln|\cos x| + C

  2. cotxdx=cosxsinxdx=1sinxdsinx=lnsinx+C\int \cot xdx = \int \frac{\cos x}{\sin x}dx = \int \frac{1}{\sin x}d\sin x = \ln|\sin x| + C

记住一些微分关系式:

dx=1dx=1ad(ax+b)(a0),dx=1ad(ax+b)xdx=12d(x2±a2),xdx=12d(a2x2)cosxdx=dsinx,sinxdx=dcosx1xdx=dlnx=x>0dlnxexdx=dexdx = 1\cdot dx = \frac{1}{a}d(ax + b)\quad(a\neq 0),\quad dx = \frac{1}{a}d(ax + b)\\ xdx = \frac{1}{2}d(x^2\pm a^2),\quad xdx = -\frac{1}{2}d(a^2 - x^2)\\ \cos xdx = d\sin x,\quad\sin xdx = -d\cos x\\ \frac{1}{x}dx = d\ln|x|\stackrel{x>0}{=}d\ln x\\ e^xdx = de^x\\

如果F(u)=f(u)F^\prime(u) = f(u)

f(ax+b)dx=1af(ax+b)d(ax+b)=1aF(ax+b)+Cf(a2x2)xdx=12f(a2x2)d(a2x2)=12F(a2x2)+C \int f(ax + b)dx = \frac{1}{a}\int f(ax + b)d(ax + b) = \frac{1}{a}F(ax + b) + C\\ \int f(a^2 - x^2)xdx = -\frac{1}{2}\int f(a^2 - x^2)d(a^2 - x^2) = -\frac{1}{2}F(a^2 - x^2) + C

/example/

1a2+x2dx\int \frac{1}{a^2 + x^2}dxa0a\neq 0

=1a211+(xa)2dx=1a11+(xa)2d(xa)=1aarctanxa+C\begin{align*} &=\frac{1}{a^2}\int \frac{1}{1 + (\frac{x}{a})^2}dx\\ &=\frac{1}{a}\int \frac{1}{1 + (\frac{x}{a})^2}d(\frac{x}{a})\\ &=\frac{1}{a}\arctan\frac{x}{a}+C \end{align*}

1a2x2dx\int \frac{1}{\sqrt{a^2 - x^2}}dxa>0a > 0

=11(xa)2d(xa)=arcsinxa+C\begin{align*} &=\int \frac{1}{\sqrt{1 - (\frac{x}{a})^2}}d(\frac{x}{a})\\ &=\arcsin\frac{x}{a}+C \end{align*}

1a2x2dx\int \frac{1}{a^2 - x^2}dxa0a\neq 0

=1(ax)(a+x)dx=12a(1ax+1a+x)dx=12a[1axd(ax)+1a+xd(a+x)]=12a[lnax+lna+x]+C=12alna+xax+C\begin{align*} &=\int \frac{1}{(a - x)(a + x)}dx\\ &=\frac{1}{2a}\int (\frac{1}{a - x}+\frac{1}{a + x})dx\\ &=\frac{1}{2a}[\int \frac{1}{a - x}d(a - x)+\int \frac{1}{a + x}d(a + x)]\\ &=\frac{1}{2a}[-\ln|a - x|+\ln|a + x|]+C\\ &=\frac{1}{2a}\ln|\frac{a + x}{a - x}|+C \end{align*}

secxdx=1cosxdx\int \sec xdx=\int \frac{1}{\cos x}dx

=cosxcos2xdx=11sin2xdsinx=12ln1+sinx1sinx+C=12ln(1+sinx)2cos2x+C=lnsecx+tanx+C\begin{align*} &=\int \frac{\cos x}{\cos^2 x}dx\\ &=\int \frac{1}{1 - \sin^2 x}d\sin x\\ &=\frac{1}{2}\ln|\frac{1 + \sin x}{1 - \sin x}|+C\\ &=\frac{1}{2}\ln|\frac{(1 + \sin x)^2}{\cos^2 x}|+C\\ &=\ln|\sec x+\tan x|+C \end{align*}

解法二:

=secx(secx+tanx)secx+tanxdx=1secx+tanxd(secx+tanx)=lnsecx+tanx+C=\int \frac{\sec x(\sec x + \tan x)}{\sec x + \tan x}dx=\int \frac{1}{\sec x + \tan x}d(\sec x + \tan x)=\ln|\sec x+\tan x|+C

(tanx)=sec2x(\tan x)^\prime=\sec^2 x(secx)=secxtanx(\sec x)^\prime=\sec x\tan x

这些是积分表中的公式

/Formula/

  1. 1a2+x2dx=1aarctanxa+C\int \frac{1}{a^2 + x^2}dx=\frac{1}{a}\arctan\frac{x}{a}+C

  2. 1a2x2dx=arcsinxa+C\int \frac{1}{\sqrt{a^2 - x^2}}dx=\arcsin\frac{x}{a}+C

  3. 1a2x2dx=12alna+xax+C\int \frac{1}{a^2 - x^2}dx=\frac{1}{2a}\ln|\frac{a + x}{a - x}|+C

  4. secxdx=1cosxdx=lnsecx+tanx+C\int \sec xdx=\int \frac{1}{\cos x}dx=\ln|\sec x+\tan x|+C

  5. cscxdx=lncscxcotx+C\int \csc xdx=\ln|\csc x - \cot x|+C

  6. eaxdx(a0)=1aeax+C\int e^{ax}dx(a\neq 0)=\frac{1}{a}e^{ax}+C

  7. cosaxdx=1asinax+C\int \cos axdx=\frac{1}{a}\sin ax + C

  8. sinaxdx=1acosax+C\int \sin axdx=-\frac{1}{a}\cos ax + C

· 变量代换 (第二换元法)

/Claim/

主要用来去根式(φ(t)\varphi(t)可导)

f(x)dxx=φ(t)f(φ(t))dφ(t)=f(φ(t))φ(t)dt=F(t)=f(φ(t))φ(t)dF(t)=dF(φ1(x))f(x)dx\stackrel{x = \varphi(t)}{\longrightarrow}f(\varphi(t))d\varphi(t) =f(\varphi(t))\cdot\varphi^\prime(t)dt\quad \stackrel{F^\prime(t)=f(\varphi(t))\cdot\varphi^\prime(t)}{=} dF(t)=dF(\varphi^{-1}(x))

如果x=φ(t)x = \varphi(t)严格单调,t=φ1(x)t = \varphi^{-1}(x)

f(x)dx=F(φ1(x))+Cf(u)dx=x=φ(t)f(φ(t))φ(t)dt\therefore \int f(x)dx = F(\varphi^{-1}(x))+C\\ \int f(u)dx \xlongequal{x = \varphi(t)} \int f(\varphi(t))\varphi'(t)dt

H(t)=f(φ(t))φ(t)H'(t)=f(\varphi(t))\varphi'(t),则

f(φ(t))φ(t)dt=H(t)+C=H(φ1(t))+C\int f(\varphi(t))\varphi'(t)dt = H(t)+C = H(\varphi^{-1}(t)) + C

如果被积函数中有下列根式,不能用前面方法,此时,用变量代换:

/Claim/

a2x2,x=asint,t[π2,π2]a2+x2,x=atant,t[π2,π2]x2a2,x=asect,t[0,π2)(π2,π]\sqrt{a^{2}-x^{2}},\quad x = a\sin t,\quad t\in[-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}]\\ \sqrt{a^{2}+x^{2}},\quad x = a\tan t,\quad t\in[-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}]\\ \sqrt{x^{2}-a^{2}},\quad x = a\sec t,\quad t\in[0,\frac{\pi}{2})\cup(\frac{\pi}{2},\pi]

ax+bcx+dn\sqrt[n]{\frac{ax + b}{cx + d}},令ax+bcx+dn=t\sqrt[n]{\frac{ax + b}{cx + d}}=t,解出x=φ(t)x=\varphi(t)(有理式)

ax+bn\sqrt[n]{ax + b},令其为 tt

/example/ a2x2dx (a>0)\int\sqrt{a^{2}-x^{2}}dx\ (a > 0)

/solution/

L.H.S.=a2a2sin2tacostdt=a2costcostdt=a2cos2tdt=a22(1+cos2t)dt=a22t+a24sin2t+C=a22arcsinxa+a22sintcost+C=a22arcsinxa+a22xaa2x2a+C=a22arcsinxa+12xa2x2+C\begin{align*} \text{L.H.S.}&=\int\sqrt{a^{2}-a^{2}\sin^{2}t}\cdot a\cos tdt \\ &=a^{2}\int|\cos t|\cos tdt \\ &=a^{2}\int\cos^{2}tdt \\ &=\frac{a^{2}}{2}\int(1 + \cos 2t)dt \\ &=\frac{a^{2}}{2}t+\frac{a^{2}}{4}\sin 2t + C \\ &=\frac{a^{2}}{2}\arcsin\frac{x}{a}+\frac{a^{2}}{2}\sin t\cos t + C \\ &=\frac{a^{2}}{2}\arcsin\frac{x}{a}+\frac{a^{2}}{2}\cdot\frac{x}{a}\cdot\frac{\sqrt{a^{2}-x^{2}}}{a}+C \\ &=\frac{a^{2}}{2}\arcsin\frac{x}{a}+\frac{1}{2}x\sqrt{a^{2}-x^{2}}+C\\ \end{align*}

Q.E.D.

/example/ 1x2+a2dx (a>0)\int\frac{1}{\sqrt{x^{2}+a^{2}}}dx\ (a > 0)

/solution/

x=atantx = a\tan t

=asec2ta2tan2t+a2dt=sectdt=lnsect+tant+C=lna2+x2a+xa+C=lna2+x2+xlna+C1=lnx+a2+x2+C1\begin{align*} &=\int\frac{a\sec^{2}t}{\sqrt{a^{2}\tan^{2}t + a^{2}}}dt\\ &=\int\sec tdt\\ &=\ln|\sec t+\tan t|+C\\ &=\ln|\frac{\sqrt{a^{2}+x^{2}}}{a}+\frac{x}{a}|+C\\ &=\ln|\sqrt{a^{2}+x^{2}}+x|-\ln a + C_{1}\\ &=\ln|x + \sqrt{a^{2}+x^{2}}|+C_{1}\\ \end{align*}

这也是积分表的公式之一

/Formula/

  1. 1x2+a2dx=lnx+x2+a2+C\int\frac{1}{\sqrt{x^{2}+a^{2}}}dx=\ln|x+\sqrt{x^{2}+a^{2}}|+C\\

  2. 1x2a2dx=lnx+x2a2+C\int\frac{1}{\sqrt{x^{2}-a^{2}}}dx=\ln|x+\sqrt{x^{2}-a^{2}}|+C\\

一般来说,被积函数是初等函数,则原函数也为初等函数,只有一个表达式。有正有负,不妨设为正。

/example/ 1x3+x2dx\int\frac{1}{\sqrt[3]{x}+\sqrt[2]{x}}dx

/solution/

x6=tx=t6\sqrt[6]{x}=t,x = t^{6}

L.H.S.=6t5t2+t3dt=6t3t+1dt=6t3+11t+1dt=6(t2t+11t+1)dt=6(13t312t2+tln(t+1))+C\begin{align*} \text{L.H.S.}&=\int\frac{6t^{5}}{t^{2}+t^{3}}dt\\ &=6\int\frac{t^{3}}{t + 1}dt\\ &=6\int\frac{t^{3}+1 - 1}{t + 1}dt\\ &=6\int(t^{2}-t + 1-\frac{1}{t + 1})dt\\ &=6(\frac{1}{3}t^{3}-\frac{1}{2}t^{2}+t-\ln(t + 1))+C\\ \end{align*}

最终换回 t=x6t=\sqrt[6]{x}

· 分部积分

如果你会分部积分,就能开始进行研究了.

——于品

有人在不同场合分别问著名的分析学家 Peter Lax 和几何学家 Nirenberg,问分析学中最重要的是什么,他们在不同场合没有沟通过的情况下均回答是分部积分.

/Theorem/

u(x),v(x)u(x), v(x) 可导,则

udv=uvvdu+C\int u \, dv = uv - \int v \, du + C

下面我们给出证明:

/proof/

证明1:由 (uv)=uv+uv(uv)' = u'v + uv'

uv=(uv)uvuvdx=[(uv)uv]dxuvdx=(uv)xuvdxudv=uvvdu\Rightarrow uv' = (uv)' - uv\\ \Rightarrow \int uv' \, dx = \int [(uv)' - uv] \, dx\\ \Rightarrow \int uv' \, dx = (uv)x - \int uv \, dx\\ \Rightarrow \int u \, dv = uv - \int v \, du

证明2:

d(uv)=vdu+udvvdu=d(uv)udvvdu=(d(uv)udv)vdu=uvudvd(uv) = v \, du + u \, dv\\ \Rightarrow v \, du = d(uv) - u \, dv\\ \Rightarrow \int v \, du = \int (d(uv) - u \, dv)\\ \Rightarrow \int v \, du = uv - \int u \, dv

公式也可以以如下形式展开:

f(x)dx=u(x)v(x)dx=udv=uvvdu=u(x)v(x)v(x)du(x)\int f(x) \, dx = \int u(x)v'(x) \, dx = \int u \, dv = uv - \int v \, du = u(x)v(x) - \int v(x) \, du(x)

这里我们给出一个最经典的例题:

/example/ xexdx\int xe^x \, dx

/solution/

u=x,v=exu = x, v' = e^x

v=exxexdx=xdex=xexexdx=xexex+C\Rightarrow v = e^x \Rightarrow \int xe^x \, dx = \int x \, de^x = xe^x - \int e^x \, dx = xe^x - e^x + C

下面我们再给出一些特别的模型:

/Claim/

P(x)P(x)xxkk 次多项式, α0\alpha \neq 0 常数

  1. P(x)eαxdx=P(x)d(1αeαx)\int {P(x)}{e^{\alpha x}} \, dx = \int{P(x)} d \left( \frac{1}{\alpha} e^{\alpha x} \right)

    需要 kk 次不定积分

  2. P(x)cosαxdx=P(x)d(1αsinαx)P(x)sinαxdx=P(x)d(1αcosαx)\int P(x) \cos \alpha x \, dx = \int P(x){d} \left( \frac{1}{\alpha} \sin \alpha x \right)\\ \int P(x) \sin \alpha x \, dx = \int P(x) d \left( -\frac{1}{\alpha} \cos \alpha x \right)

    P(x)P(x)xx 的函数

  3. P(x)f(arcsinx)dx\int P(x) f\left( \arcsin x \right) \, dx

​ 能凑则凑,若不能凑,令 f(arcsinx)=u,P(x)f(\arcsin x) = u, P(x)vv ,求出 vv

  1. P(x)f(lnx)dx \int P(x)f(\ln x) \, dx

能凑则凑,若不能凑,令 f(lnx)=u,P(x)=vf(\ln x) = u, P(x) = v ,求出 vv

/example/ (1+x2)cos2xdx\int (1+x^2) \cos 2x \, dx

/solution/

H.L.S.=(1+x2)d(12sin2x)=12(1+x2)sin2x12sin2xd(1+x2)=12(1+x2)sin2x+12xcos2x14sin2x+C\begin{align*} \text{H.L.S.} &= \int (1+x^2) \, d\left(\frac{1}{2} \sin 2x\right)\\ &= \frac{1}{2} (1+x^2) \sin 2x - \frac{1}{2} \int \sin 2x \, d(1+x^2)\\ &= \frac{1}{2} (1+x^2) \sin 2x + \frac{1}{2} x \cos 2x - \frac{1}{4} \sin 2x + C \end{align*}

Q.E.D.

/example/ arctanxxdx\int \frac{\arctan x}{x} \, dx

/solution/

H.L.S.=arctanxlnxlnx1+x2dx=xarctanx12ln(1+x2)\begin{align*} \text{H.L.S.} &= \arctan x \cdot \ln x - \int \frac{\ln x}{1+x^2} \, dx\\ &= x \arctan x - \frac{1}{2} \ln (1+x^2) \end{align*}

/example/

ln2xxdx=ln2xd(lnx)=13ln3x+C\int \frac{\ln^2 x}{x} \, dx = \int \ln^2 x \, d(\ln x) = \frac{1}{3} \ln^3 x + C

/example/ xlnxdx\int x \ln x \, dx

/solution/

H.L.S.=lnxd(x22)=23x32lnx23x321xdx=23x32lnx49x32+C\begin{align*} \text{H.L.S.}&= \int \ln x \, d\left(\frac{x^2}{2}\right)\\ &= \frac{2}{3} x^{\frac{3}{2}} \ln x - \frac{2}{3} \int x^{\frac{3}{2}} \frac{1}{x} \, dx\\ &= \frac{2}{3} x^{\frac{3}{2}} \ln x - \frac{4}{9} x^{\frac{3}{2}} + C \end{align*}

/example/ arctanxx2(1+x2)dx\int \frac{\arctan x}{x^2(1+x^2)} \, dx

/solution/

H.L.S.=(1x211+x2)arctanxdx=12(arctanx)2+arctanx1+x2d(1x)=12(arctanx)21xarctanx+1x11+x2dx\begin{align*} \text{H.L.S.} &= \int \left(\frac{1}{x^2} - \frac{1}{1+x^2}\right) \arctan x \, dx\\ &= -\frac{1}{2} (\arctan x)^2 + \int \frac{\arctan x}{1+x^2} \, d\left(-\frac{1}{x}\right)\\ &= -\frac{1}{2} (\arctan x)^2 - \frac{1}{x} \arctan x + \int \frac{1}{x} \cdot \frac{1}{1+x^2} \, dx \end{align*}

1x11+x2dx=(1xx1+x2)dx=lnx12ln(1+x2)+C\int \frac{1}{x} \cdot \frac{1}{1+x^2} \, dx = \int \left(\frac{1}{x} - \frac{x}{1+x^2}\right) \, dx = \ln |x| - \frac{1}{2} \ln (1+x^2) + C

原式 = 12(arctanx)21xarctanx+lnx12ln(1+x2)+C-\frac{1}{2} (\arctan x)^2 - \frac{1}{x} \arctan x + \ln |x| - \frac{1}{2} \ln (1+x^2) + C

Q.E.D.

· 有理函数积分

P(x)Q(x)dx\int \frac{P(x)}{Q(x)}\,dx

这一类积分的积分方法是将被积函数写成最简单的有理式的代数和

而笔者也要很恶趣味的在此给出代数学基本定理

/Theorem/

任何复系数一元 nn 次多项式( nn 至少为 1)方程在复数域上至少有一根。

由此推出,nn 次复系数多项式方程在复数域内有且只有 nn 个根,重根按重数计算。

有时这个定理也表述为:

任何一个非零的一元 nn 次复系数多项式,都正好有 nn 个复数根。

代数基本定理的证明,一般会用到复变函数或者近世代数,因此往往作为一个熟知结论直接应用。

根据代数基本定理,一个复系数多项式 f(x)=anxn+an1xn1++a0f(x) = a_n x^n + a_{n-1} x^{n-1} + \ldots + a_0 一定可以唯一地分解为:

f(x)=an(xx1)k1(xx2)k2(xxt)kt f(x) = a_n (x - x_1)^{k_1} (x - x_2)^{k_2} \ldots (x - x_t)^{k_t}

其中各个根均为复数,k1+k2++kt=nk_1 + k_2 + \ldots + k_t = n

而我们主要需要解决的是两类最简分式的处理:

A(xa)ndxBx+C(x2+px+q)ndx\int \frac{A}{(x-a)^n} dx\quad \quad \int \frac{Bx + C}{(x^2 + px + q)^n} dx

第一类最简分式(左侧):

n=1n = 1 时,

Axadx=A1xad(xa)=Alnxa+C\begin{aligned} \int \frac{A}{x-a} dx &= A \int \frac{1}{x-a} d(x-a) \\ &= A \ln |x-a| + C \end{aligned}

n>1n > 1 时,

A(xa)ndx=A(xa)nd(xa)=A(1n+1(xa)n+1)+C\begin{aligned} \int \frac{A}{(x-a)^n} dx &= A \int (x-a)^{-n} d(x-a) \\ &= A \left( \frac{1}{-n+1} (x-a)^{-n+1} \right) + C \end{aligned}

第二类最简分式(右侧):

引例:求 In=1(x2+a2)ndxI_n = \int \frac{1}{(x^2 + a^2)^n} dxnNn \in \mathbb{N}a0a \neq 0

In=1a2a2+x2x2(x2+a2)ndxI_n = \frac{1}{a^2} \int \frac{a^2 + x^2 - x^2}{(x^2 + a^2)^n} dx

n>1n > 1 时,

=1a2In11a2xx(x2+a2)ndx= \frac{1}{a^2} I_{n-1} - \frac{1}{a^2} \int x \cdot \frac{x}{(x^2 + a^2)^n} dx

不妨假设

V=x(x2+a2)nV' = \frac{x}{(x^2 + a^2)^n}

V=x(x2+a2)ndx=12(x2+a2)nd(x2+a2)=12(n+1)(x2+a2)n+1V = \int \frac{x}{(x^2 + a^2)^n} dx = \frac{1}{2} \int (x^2 + a^2)^{-n} d(x^2 + a^2)= \frac{1}{2(-n+1)} (x^2 + a^2)^{-n+1}

In=1a2In1+12a2(n1)xd(x2+a2)n+1=1a2In1+12a2(n1)[x(x2+a2)n+1(x2+a2)n+1dx]=1a2In1+12a2(n1)[x(x2+a2)n+1In1]\begin{align*} I_n &= \frac{1}{a^2} I_{n-1} + \frac{1}{2 a^2 (n-1)} \int x \cdot d(x^2 + a^2)^{-n+1}\\ &= \frac{1}{a^2} I_{n-1} + \frac{1}{2 a^2 (n-1)} \left[ x (x^2 + a^2)^{-n+1} - \int (x^2 + a^2)^{-n+1} dx \right]\\ &= \frac{1}{a^2} I_{n-1} + \frac{1}{2 a^2 (n-1)} \left[ x (x^2 + a^2)^{-n+1} - I_{n-1} \right] \end{align*}

得到如下递推式:

In=1a22n32n2In1+12a2(n1)x(x2+a2)n+1I_n = \frac{1}{a^2} \cdot \frac{2n-3}{2n-2} I_{n-1} + \frac{1}{2 a^2 (n-1)} \cdot x (x^2 + a^2)^{-n+1}

其中

I1=1x2+a2dx=1aarctanxa+CI_1 = \int \frac{1}{x^2 + a^2} dx = \frac{1}{a} \arctan \frac{x}{a} + C

引例结束,开始正是求解:

Bx+C(x2+px+q)ndx=B2(2x+p)+CB2p(x2+px+q)ndx\int \frac{Bx + C}{(x^2 + px + q)^n} dx = \int \frac{\frac{B}{2}(2x + p) + C - \frac{B}{2}p}{(x^2 + px + q)^n} dx

=B2d(x2+px+q)(x2+px+q)n+(CB2p)dx(x2+px+q)n= \frac{B}{2} \int \frac{d(x^2 + px + q)}{(x^2 + px + q)^n} + (C - \frac{B}{2}p) \int \frac{dx}{(x^2 + px + q)^n}

=B2(x2+px+q)n+1n+1+(CB2p)dx(x2+px+q)n= \frac{B}{2} \frac{(x^2 + px + q)^{-n+1}}{-n+1} + (C - \frac{B}{2}p) \int \frac{dx}{(x^2 + px + q)^n}

剩下的部分做分母配方,得到

dx(x2+px+q)n=d(x+p2)((x+p2)2+a2)n=du(u2+a2)n=In\int \frac{dx}{(x^2 + px + q)^n} = \int \frac{d(x + \frac{p}{2})}{((x + \frac{p}{2})^2 + a^2)^n} = \int \frac{du}{(u^2 + a^2)^n}=I_n

根据引例,易知递推关系为:

In+12na2=(2n1)In+u(u2+a2)nI_{n+1} \cdot 2na^2 = (2n-1)I_n + \frac{u}{(u^2 + a^2)^n}

· 三角函数积分

实际上我们在去掉根号的过程中会大量遇到三角函数,考虑这样形式的积分:

R(cosx,sinx)dx\int R(\cos x, \sin x) dx

其中 R(a,b)R(a, b) 是一个二元函数。用所谓的万能代换,即 tanx2=t\tan \frac{x}{2} = t

具体来说,回忆三角函数的一些计算,知道

cos2x2=11+t2,cosx=2cos2x21=1t21+t2\cos^2 \frac{x}{2} = \frac{1}{1 + t^2}, \quad \cos x = 2 \cos^2 \frac{x}{2} - 1 = \frac{1 - t^2}{1 + t^2}

sinx=2sinx2cosx2=2t1+t2\sin x = 2 \sin \frac{x}{2} \cos \frac{x}{2} = \frac{2t}{1 + t^2}

所以代换为

R(1t21+t2,2t1+t2)21+t2dt\int R\left( \frac{1 - t^2}{1 + t^2}, \frac{2t}{1 + t^2} \right) \frac{2}{1 + t^2} dt

变为 tt 的有理式的积分。

Fragment 2 定积分

我决定从这里开始改变一下笔记的结构,这个模块不应该有那么多的习题性质的东西

· Riemann 积分

Archimedes,想要求一个不规则图形的面积. 当时他计算的是抛物线 y=x2y=x^2 下方、 x=ax=a 左侧的面积. 他想到的办法是竖直剖分这个图形,每一个细长条近似为一个矩形,那么这个图形的不规则性就得到了缓解.

Archimedes 求一个曲线下的面积,要剖分区间 I=[a,b]I = [a, b],小区间 Ii=[xi1,xi]I_i = [x_{i-1}, x_i],其长度记为 Ii=xixi1=Δxi|I_i| = x_i - x_{i-1} = \Delta x_i

area(Di)f(ξi)Ii=f(ξi)Δxi\text{area}(D_i) \approx f(\xi_i) |I_i| = f(\xi_i) \Delta x_i. 则总面积是所谓的 Riemann 和,

area(D)i=1nf(ξi)Δxi\text{area}(D) \approx \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i

Archimedes 相信,当剖分越来越细时,上述 Riemann 和趋于真正的面积。

/Definition/

设函数f(x)f(x)在区间[a,b][a, b]上有定义,用分点

a=x0<x1<x2<<xn=b a = x_0 < x_1 < x_2 < \cdots < x_n = b

将区间任意分成nn个小区间,小区间的长度为

Δxi=xixi1,i=1,2,,n. \Delta x_i = x_i - x_{i-1}, \quad i = 1, 2, \cdots, n.

λ=max1in{Δxi}\lambda = \max_{1 \leq i \leq n} \{ \Delta x_i \},在每个小区间上任取一点ξi[xi1,xi]\xi_i \in [x_{i-1}, x_i],作和式

σ=i=1nf(ξi)Δxi. \sigma = \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i.

若当λ0\lambda \to 0时,和式σ\sigma的极限存在(设为II),则称f(x)f(x)[a,b][a, b]是可积的,极限值 II 称为f(x)f(x)[a,b][a, b] 的定积分 (Riemann积分) ,记作

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

概括起来,也就是

I=limλ0i=1nf(ξi)Δxi=abf(x)dx, I = \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i = \int_{a}^{b} f(x) \, dx,

这里的aabb分别称为定积分的下限和上限,[a,b][a, b]称为积分区间,f(x)f(x)称为被积函数

值得指出的是,这里的σ\sigma是由[a,b][a, b]的分法(a=x0<x1<<xn=ba = x_0 < x_1 < \cdots < x_n = b)和ξi\xi_i的取法决定的,通常称它为f(x)f(x)的一个黎曼和。

一般说来,它并不是λ\lambda的函数,也就是说,当λ=max1inΔxi\lambda = \max_{1 \leq i \leq n} |\Delta x_i|决定后,它并不唯一决定(对应于[a,b][a, b]的不同分法与ξi\xi_i的不同取法,σ\sigma可以取不同的值)。

因此当λ0\lambda \to 0σ\sigma的极限为II,严格地说,只能用下面的εδ\varepsilon - \delta语言给出:

/Definition/

f(x)f(x)[a,b][a, b]有定义,II是常数。若对任意给定的ε>0\varepsilon > 0,存在δ>0\delta > 0,使得对于[a,b][a, b]的任意分法与ξi\xi_ixi1ξixix_{i-1} \leq \xi_i \leq x_i)的任意取法,只要λ=max1inΔxi<δ\lambda = \max_{1 \leq i \leq n} |\Delta x_i| < \delta,就有

σI=i=1nf(ξi)ΔxiI<ε,| \sigma - I | = \left| \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i - I \right| < \varepsilon,

则称i=1nf(ξi)Δxi\sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i的极限为II,即

I=limλ0i=1nf(ξi)Δxi.I = \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i.

· Darboux 中值定理

我们这里有必要提一下 Darboux 中值定理,一般来说,不定积分可以视作求原函数运算(导数逆运算)

那么如何确定一个函数 ff 有原函数或者可以积分?

/Theorem/ (Darboux 中值定理)

如果函数 ff 在开区间 II 上有定义并且可微,[a,b]I[a, b] \subset I,则 f(x)f'(x)[a,b][a, b] 上取遍 f(a)f'(a)f(b)f'(b) 之间的一切值。

由这个定理,我们就已经知道导子DD 不是满射,因为我们肯定可以在区间 II 上构造一个取不到自己介值的函数,它一定不是某个函数的导函数.

如果要问什么样的函数有原函数,这是很难回答的,但是我们能讲出一个 partial answer,就是连续的函数一定有原函数,因为一个变上限的积分 axf(x)dx\int_a^xf(x)dx ,其导数就会是这个函数.

那我们可以试着回答第二个问题:如何判断 ff 可积?

/Claim/

可积必要条件:若函数 f(x)f(x)[a,b][a, b] 上可积,则 f(x)f(x)[a,b][a, b] 上必有界。

/proof/

反证,假设 f(x)f(x) 无界。任取 [a,b][a, b] 的一个分割 Δ\Delta,对于任意给定的 N>0N > 0

f(x)f(x) 至少在一个子区间 [xj1,xj][x_{j-1}, x_j] 上无界。先在其他子区间 [xi1,xi](ij)[x_{i-1}, x_i] (i \neq j) 任意选定 ξi\xi_i,然后在区间 [xj1,xj][x_{j-1}, x_j] 上适当选择 ξj\xi_j,使得:

f(ξj)Δxj>N+ijf(ξi)Δxi|f(\xi_j) \Delta x_j| > N + \left| \sum_{i \neq j} f(\xi_i) \Delta x_i \right|

从而,对任意的分割 Δ\Delta 和任意的 N>0N > 0,只有适当地选取 ξi\xi_i,就有:

i=1nf(ξi)Δxif(ξj)Δxjijf(ξi)Δxi>N \left| \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i \right| \geq |f(\xi_j) \Delta x_j| - \left| \sum_{i \neq j} f(\xi_i) \Delta x_i \right| > N

NN 的任意性知,当 λ0\lambda \to 0 时积分和不可能有极限,故 f(x)f(x)[a,b][a, b] 上不可积,矛盾。

f(x)f(x)[a,b][a, b] 上有界,对于 [a,b][a, b] 的任意给定分割 Δ\Delta

a=x0<x1<x2<<xn=b a = x_0 < x_1 < x_2 < \cdots < x_n = b

不妨令:

Mi=supx[xi1,xi]f(x)mi=infx[xi1,xi]f(x)M_i = \sup_{x \in [x_{i-1}, x_i]} f(x) \quad \quad m_i = \inf_{x \in [x_{i-1}, x_i]} f(x)

以下两个和式:

SΔ=i=1nMiΔxisΔ=i=1nmiΔxiS_\Delta = \sum_{i=1}^{n} M_i \Delta x_i \quad \quad s_\Delta = \sum_{i=1}^{n} m_i \Delta x_i

分别称为 $ f(x) $ 关于分割 Δ\Delta 的达布大和与达布小和。

/Theorem/

ff[a,b][a,b] 有界, ff[a,b][a, b] 上可积的充要条件是:对于任意的 ε>0\varepsilon > 0,存在 δ>0\delta > 0,当 λ<δ\lambda < \delta 时,总有 SΔsΔ<εS_\Delta - s_\Delta < \varepsilon

· 积分性质

  1. ab1dx=ba\int_{a}^{b} 1 \, dx = b - a

  2. abkf(x)dx=kabf(x)dxab[f(x)±g(x)]dx=abf(x)dx±abg(x)dx\int_{a}^{b} k f(x) \, dx = k \int_{a}^{b} f(x) \, dx \\ \int_{a}^{b} [f(x) \pm g(x)] \, dx = \int_{a}^{b} f(x) \, dx \pm \int_{a}^{b} g(x) \, dx

    /proof/

    LHS=limλ0i=1n[f(ξi)±g(ξi)]Δxi=limλ0i=1nf(ξi)Δxi±limλ0i=1ng(ξi)Δxi=RHS\text{LHS}= \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} [f(\xi_i) \pm g(\xi_i)] \Delta x_i= \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i \pm \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} g(\xi_i) \Delta x_i = \text{RHS}

  3. 若在 [a,b][a, b] 上可积,且 f(x)0f(x) \geq 0,则 abf(x)dx0\int_{a}^{b} f(x) \, dx \geq 0

    /proof/

    i=1nf(ξi)Δxi0abf(x)dx=limλ0i=1nf(ξi)Δxi0\because \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i \geq 0 \quad \therefore \int_{a}^{b} f(x) \, dx = \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i \geq 0

  4. 若在 [a,b][a, b]f(x)g(x)f(x) \leq g(x),则 abf(x)dxabg(x)dx\int_{a}^{b} f(x) \, dx \leq \int_{a}^{b} g(x) \, dx

  5. M=max[a,b]f(x)M = \max_{[a, b]} f(x), m=min[a,b]f(x)m = \min_{[a, b]} f(x),则

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

  1. f(x)f(x)[a,b][a, b] 上可积,则 $ |f(x)| $ 在 [a,b][a, b] 上可积,且

    abf(x)dxabf(x)dx(a<b)\left| \int_{a}^{b} f(x) \, dx \right| \leq \int_{a}^{b} |f(x)| \, dx \quad (a < b)

    /proof/

    f(x)f(x)f(x)abf(x)dxabf(x)dxabf(x)dx\because -|f(x)| \leq f(x) \leq |f(x)|\\ \therefore -\int_{a}^{b} |f(x)| \, dx \leq \int_{a}^{b} f(x) \, dx \leq \int_{a}^{b} |f(x)| \, dx

    能推出

    abf(x)dxabf(x)dx\left| \int_{a}^{b} f(x) \, dx \right| \leq \int_{a}^{b} |f(x)| \, dx

  2. 区间可加性

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

/proof/

a<c<ba < c < b 时,因 f(x)f(x)[a,b][a, b] 上可积,

所以在分割区间时,可以永远取 cc 为分点,于是

[a,b]f(ξi)Δxi=[a,c]f(ξi)Δxi+[c,b]f(ξi)Δxi\sum_{[a, b]} f(\xi_i) \Delta x_i = \sum_{[a, c]} f(\xi_i) \Delta x_i + \sum_{[c, b]} f(\xi_i) \Delta x_i

λ0\lambda \to 0

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

a,b,ca, b, c 的相对位置任意时,例如 a<b<ca < b < c,

则有 acf(x)dx=abf(x)dx+bcf(x)dx\int_{a}^{c} f(x) \, dx = \int_{a}^{b} f(x) \, dx + \int_{b}^{c} f(x) \, dx

abf(x)dx=acf(x)dxbcf(x)dx\therefore \quad \int_{a}^{b} f(x) \, dx = \int_{a}^{c} f(x) \, dx - \int_{b}^{c} f(x) \, dx

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

  1. f(x)f(x)g(x)g(x)[a,b][a, b] 上可积,则 f(x)g(x)f(x)g(x)[a,b][a, b] 上也可积。

  2. 积分中值定理 若 f(x)C[a,b]f(x) \in C[a, b],则至少存在一点 ξ[a,b]\xi \in [a, b],使得

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

    /proof/

    f(x)f(x)[a,b][a, b] 上的最小值与最大值分别为 m,Mm, M,则由性质5可得

    m1baabf(x)dxMm \leq \frac{1}{b - a} \int_{a}^{b} f(x) \, dx \leq M

    根据闭区间上连续函数介值定理,在 [a,b][a, b] 上至少存在一点 ξ[a,b]\xi \in [a, b],使

    f(ξ)=1baabf(x)dxf(\xi) = \frac{1}{b - a} \int_{a}^{b} f(x) \, dx

    因此定理成立。

    积分中值定理对 a<ba < ba>ba > b 都成立。
    可把 abf(x)dxba=f(ξ)\frac{\int_{a}^{b} f(x) \, dx}{b - a} = f(\xi) 理解为 f(x)f(x)[a,b][a, b] 上的平均值。

    abf(x)dxba=1balimni=1nf(ξi)ban=limn1ni=1nf(ξi)\frac{\int_{a}^{b} f(x) \, dx}{b - a} = \frac{1}{b - a} \lim_{n \to \infty} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \cdot \frac{b - a}{n} = \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i)

    故它是有限个数的平均值概念的推广.

· 微积分基本定理

现在你可能会发现一点,你还是不会求定积分。我们只会求不定积分,那不定积分和定积分的关系是什么?

重点在于微积分基本定理:变限积分求导定理和 Newton-Leibnitz 定理

/Theorem/

f(x)f(x)[a,b][a, b] 连续,则函数 $ G(x) = \int_{a}^{x} f(t) , dt $ 在 [a,b][a, b] 可导,且

G(x)=f(x),x[a,b].G'(x) = f(x), \quad \forall x \in [a, b].

/proof/

显然

G(x+Δx)=ax+Δxf(t)dt, G(x + \Delta x) = \int_{a}^{x + \Delta x} f(t) \, dt,

因此

G(x+Δx)G(x)Δx=1Δx[ax+Δxf(t)dtaxf(t)dt]\frac{G(x + \Delta x) - G(x)}{\Delta x} = \frac{1}{\Delta x} \left[ \int_{a}^{x + \Delta x} f(t) \, dt - \int_{a}^{x} f(t) \, dt \right]

=1Δxxx+Δxf(t)dt,= \frac{1}{\Delta x} \int_{x}^{x + \Delta x} f(t) \, dt,

由积分中值定理知道,在 xxx+Δxx + \Delta x 之间必存在一点 ξ\xi,使得

xx+Δxf(t)dt=f(ξ)Δx, \int_{x}^{x + \Delta x} f(t) \, dt = f(\xi) \Delta x,

于是

G(x+Δx)G(x)Δx=f(ξ), \frac{G(x + \Delta x) - G(x)}{\Delta x} = f(\xi),

Δx0\Delta x \to 0,则 x+Δxxx + \Delta x \to x,从而 ξx\xi \to x,由 f(x)f(x) 连续性便有

limΔx0G(x+Δx)G(x)Δx=limΔx0f(ξ)=f(x).\lim_{\Delta x \to 0} \frac{G(x + \Delta x) - G(x)}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0} f(\xi) = f(x).

此时我们证明了在 “Darboux 中值定理” 处叙述的结论: 连续函数的变上限积分是其原函数,连续函数皆有原函数

如果上下限均变化,如何求导?

/Claim/

ff 连续,α(x)\alpha(x)β(x)\beta(x) 可导,则

ddxα(x)β(x)f(t)dt=f(β(x))β(x)f(α(x))α(x)\frac{d}{dx} \int_{\alpha(x)}^{\beta(x)} f(t) \, dt = f(\beta(x)) \beta'(x) - f(\alpha(x)) \alpha'(x)

第二部分的Newton-Leibnitz法则有两种形式:

/Theorem/

f(x)f(x)[a,b][a, b] 上连续,F(x)F(x)f(x)f(x)[a,b][a, b] 的任意一个原函数,即 F(x)=f(x)F'(x) = f(x),则

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

f(x)f(x)[a,b][a, b] 可积,$ F(x) $ 是 f(x)f(x)[a,b][a, b] 的任意一个原函数,即 F(x)=f(x)F'(x) = f(x),则

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

接下来分别给出两个定理的证明,其中定理第二种表述的条件更弱一些

/proof/

已知 G(x)=axf(t)dtG(x) = \int_{a}^{x} f(t) \, dtf(x)f(x) 的一个原函数。由于同一函数的两个原函数只能差一个常数,因此

G(x)=F(x)+c,G(x) = F(x) + c,

也可写成

axf(t)dt=F(x)+c,\int_{a}^{x} f(t) \, dt = F(x) + c,

其中 cc 是一个常数。在等式两边令 x=ax = a,由于 G(a)=aaf(t)dt=0G(a) = \int_{a}^{a} f(t) \, dt = 0,便知

F(a)+c=0,F(a) + c = 0,

代回去便得

axf(t)dt=F(x)F(a).\int_{a}^{x} f(t) \, dt = F(x) - F(a).

x=bx = b,便得

abf(t)dt=F(b)F(a).\int_{a}^{b} f(t) \, dt = F(b) - F(a).


[a,b][a, b] 任意分法:

a=x0<x1<x2<<xn=b,a = x_0 < x_1 < x_2 < \cdots < x_n = b,

则由微分中值定理知在 (xi1,xi)(x_{i-1}, x_i) 中,存在 ξi\xi_i,使得

F(b)F(a)=F(xn)F(x0)=i=1n(F(xi)F(xi1))=i=1nF(ξi)Δxi=i=1nf(ξi)Δxi,\begin{aligned} F(b) - F(a) &= F(x_n) - F(x_0) \\ &= \sum_{i=1}^{n} (F(x_i) - F(x_{i-1})) \\ &= \sum_{i=1}^{n} F'(\xi_i) \Delta x_i \\ &= \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i, \end{aligned}

λ=max1inΔxi0\lambda = \max_{1 \leq i \leq n} |\Delta x_i| \to 0,由 f(x)f(x)[a,b][a, b] 可积知道,右边的极限存在,且等于 f(x)f(x)[a,b][a, b] 的定积分,故

F(b)F(a)=limλ0i=1nf(ξi)Δxi=abf(x)dx.F(b) - F(a) = \lim_{\lambda \to 0} \sum_{i=1}^{n} f(\xi_i) \Delta x_i = \int_{a}^{b} f(x) \, dx.

· 定积分计算

定积分的计算也能使用换元和分部积分

/Theorem/

换元公式fC[a,b]f \in C[a, b]x=φ(t)x = \varphi(t) 且满足 ① a=φ(α)a = \varphi(\alpha)b=φ(β)b = \varphi(\beta)[α,β][α, β][β,α][a,b][\beta, \alpha] \rightarrow [a, b] 有连续导数,则

abf(x)dx=αβf(φ(t))φ(t)dt.\int_{a}^{b} f(x) dx = \int_{\alpha}^{\beta} f(\varphi(t)) \varphi'(t) dt.

分部积分u,vC1[a,b]u, v \in C^1[a, b]

abudv=uvababvdu.\int_{a}^{b} u dv = uv \bigg|_{a}^{b} - \int_{a}^{b} v du.

实际上只需要简化后使用适当的方式找到不定积分的算法,然后运用微积分基本定理即可。

这里必须提到知名的 Wallis 公式

/Theorem/

0π2cosnxdx=0π2sinnxdx{(n1)!!(n)!π2,n=2k(n1)!!(n)!,n=2k+1\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \cos^n x \, dx = \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \sin^n x \, dx \left\{ \begin{matrix} \frac{(n-1)!!}{(n)!} \cdot \frac{\pi}{2}, & \text{n=2k} \\ \frac{(n-1)!!}{(n)!}, & \text{n=2k+1} \end{matrix} \right.

定积分部分的主干内容到此告一段落。