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(x)dx=F′(x)dx=dF(x),求F(x)。
/Define/
设f(x)在区间I上有定义,若存在一个F(x),对每一个x∈I,都有F′(x)=f(x),称F(x)是f(x)的一个原函数。
若F(x)是f(x)在区间I上的一个原函数,则F(x)+C也是f(x)在区间I上的原函数(C为常数,C∈R)。
∀G(x)是f(x)在区间I上的任意一个原函数,即∀x∈I,G′(x)=f(x),
由[G(x)−F(x)]′=G′(x)−F′(x)=f(x)−f(x)=0,
知G(x)−F(x)=C(常数),即G(x)=F(x)+C。
定理:若F(x)是f(x)在区间I上的一个原函数,则F(x)+C(C∈R,C为常数)是f(x)在区间I上的全体原函数,
称为f(x)在区间I上的不定积分,记作∫f(x)dx,即∫f(x)dx=F(x)+C(x∈I,C为常数,C∈R)。
f(x)称为被积函数,f(x)dx称为被积表达式,x称为积分变量,∫称为不定积分号。
性质:
-
(∫f(x)dx)′=dxd∫f(x)dx=f(x)
-
d∫f(x)dx=f(x)dx
-
∫f′(x)dx=∫dxdf(x)dx=f(x)+C
-
∫df(x)=∫f′(x)dx=f(x)+C,∫g′(u)du=∫dg(u)=G(u)+C
不定积分的几何意义:
设F(x)是f(x)的原函数,则∫f(x)dx=F(x)+C,如(∫f(x)dx)′=(F(x)+C)′=f(x)。
基本的不定积分公式:
/Formula/
-
∫0dx=C
-
∫1dx=∫dx=x+C
-
∫xadx=a+11xa+1+C(a=−1),(a+11xa+1)′=xa
-
∫x−1dx=∫x1dx=ln∣x∣+C
-
∫axdx=lnaax+C
-
∫exdx=ex+C
-
∫cosxdx=sinx+C
-
∫sinxdx=−cosx+C
-
∫sec2xdx=tanx+C
-
∫csc2xdx=−cotx+C
-
∫secxtanxdx=secx+C
-
∫cscxcotxdx=−cscx+C
-
∫1+x21dx=arctanx+C=−arccotx+C1
-
∫1−x21dx=arcsinx+C=−arccosx+C
双曲余弦:chx=2ex+e−x 双曲正弦:shx=2ex−e−x
ch2x−sh2x=1,shx′=chx,chx′=shx
-
∫shxdx=chx+C
-
∫chxdx=shx+C
· 线性运算法则
/Theorem/
若∫f(x)dx,∫g(x)dx均存在,∀常数α,β(α,β不同时为0),则∫[αf(x)+βg(x)]dx存在,且
∫[αf(x)+βg(x)]dx=α∫f(x)dx+β∫g(x)dx
给出证明过程:
/proof/
[α∫f(x)dx+β∫g(x)dx]′=α[∫f(x)dx]′+β[∫g(x)dx]′=αf(x)+βg(x)
α∫f(x)dx+β∫g(x)dx 是 αf(x)+βg(x)的原函数,且含有加C,故成立。
/example/
∫xxxdx=∫x21x41x81dx=∫x87dx=158x815+C
/example/ ∫tan2xdx
/solution/
=∫(sec2x−1)dx=∫sec2xdx−∫1dx=(tanx+C1)−(x+C2)=tanx−x+C
/example/ ∫sin2xcos2x1dx
/solution/
=∫sin2xcos2xsin2x+cos2xdx=∫(sec2x+csc2x)dx=tanx−cotx+C
/example/ ∫x2+1x2dx
/solution/
=∫x2+1x2−1+1dx=∫(1−x2+11)dx=x−arctanx+C
· 换元法
· 凑微分 (第一换元法)
首先抛出一个问题:
∫tanxdx=∫cosxsinxdx=?
若F′(u)=f(u),则[F(φ(x))]′=F′(φ(x))⋅φ′(x)=f(φ(x))⋅φ′(x)。
求∫g(x)dx,如果$g(x)dx = d(?) ,则\int g(x)dx =? + C$。
/Claim/
如果g(x)dx=f(φ(x))⋅φ′(x)dx,令u=φ(x),
f(φ(x))dφ(x)⟶u=φ(x)f(u)du=dF(u)
则∫g(x)dx=F(φ(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
/example/ ∫e2xdx (φ(x)=2x,f(u)=eu,f(φ(x))=e2x)
/solution/
=∫e2x⋅(2x)′21dx=21∫e2x⋅(2x)dx=21∫e2xd(2x)=u=2x21∫eudu=21eu+C=21e2x+C
我们可以在积分组中加入两个新的公式:
/Formula/
-
∫tanxdx=∫cosxsinxdx=−∫cosx1dcosx=−ln∣cosx∣+C
-
∫cotxdx=∫sinxcosxdx=∫sinx1dsinx=ln∣sinx∣+C
记住一些微分关系式:
dx=1⋅dx=a1d(ax+b)(a=0),dx=a1d(ax+b)xdx=21d(x2±a2),xdx=−21d(a2−x2)cosxdx=dsinx,sinxdx=−dcosxx1dx=dln∣x∣=x>0dlnxexdx=dex
如果F′(u)=f(u),
∫f(ax+b)dx=a1∫f(ax+b)d(ax+b)=a1F(ax+b)+C∫f(a2−x2)xdx=−21∫f(a2−x2)d(a2−x2)=−21F(a2−x2)+C
/example/
∫a2+x21dx(a=0)
=a21∫1+(ax)21dx=a1∫1+(ax)21d(ax)=a1arctanax+C
∫a2−x21dx(a>0)
=∫1−(ax)21d(ax)=arcsinax+C
∫a2−x21dx(a=0)
=∫(a−x)(a+x)1dx=2a1∫(a−x1+a+x1)dx=2a1[∫a−x1d(a−x)+∫a+x1d(a+x)]=2a1[−ln∣a−x∣+ln∣a+x∣]+C=2a1ln∣a−xa+x∣+C
∫secxdx=∫cosx1dx
=∫cos2xcosxdx=∫1−sin2x1dsinx=21ln∣1−sinx1+sinx∣+C=21ln∣cos2x(1+sinx)2∣+C=ln∣secx+tanx∣+C
解法二:
=∫secx+tanxsecx(secx+tanx)dx=∫secx+tanx1d(secx+tanx)=ln∣secx+tanx∣+C
((tanx)′=sec2x,(secx)′=secxtanx)
这些是积分表中的公式
/Formula/
-
∫a2+x21dx=a1arctanax+C
-
∫a2−x21dx=arcsinax+C
-
∫a2−x21dx=2a1ln∣a−xa+x∣+C
-
∫secxdx=∫cosx1dx=ln∣secx+tanx∣+C
-
∫cscxdx=ln∣cscx−cotx∣+C
-
∫eaxdx(a=0)=a1eax+C
-
∫cosaxdx=a1sinax+C
-
∫sinaxdx=−a1cosax+C
· 变量代换 (第二换元法)
/Claim/
主要用来去根式(φ(t)可导)
f(x)dx⟶x=φ(t)f(φ(t))dφ(t)=f(φ(t))⋅φ′(t)dt=F′(t)=f(φ(t))⋅φ′(t)dF(t)=dF(φ−1(x))
如果x=φ(t)严格单调,t=φ−1(x),
∴∫f(x)dx=F(φ−1(x))+C∫f(u)dxx=φ(t)∫f(φ(t))φ′(t)dt
设H′(t)=f(φ(t))φ′(t),则
∫f(φ(t))φ′(t)dt=H(t)+C=H(φ−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/
a2−x2,x=asint,t∈[−2π,2π]a2+x2,x=atant,t∈[−2π,2π]x2−a2,x=asect,t∈[0,2π)∪(2π,π]
ncx+dax+b,令ncx+dax+b=t,解出x=φ(t)(有理式)
nax+b,令其为 t
/example/ ∫a2−x2dx (a>0)
/solution/
L.H.S.=∫a2−a2sin2t⋅acostdt=a2∫∣cost∣costdt=a2∫cos2tdt=2a2∫(1+cos2t)dt=2a2t+4a2sin2t+C=2a2arcsinax+2a2sintcost+C=2a2arcsinax+2a2⋅ax⋅aa2−x2+C=2a2arcsinax+21xa2−x2+C
Q.E.D.
/example/ ∫x2+a21dx (a>0)
/solution/
令 x=atant
=∫a2tan2t+a2asec2tdt=∫sectdt=ln∣sect+tant∣+C=ln∣aa2+x2+ax∣+C=ln∣a2+x2+x∣−lna+C1=ln∣x+a2+x2∣+C1
这也是积分表的公式之一
/Formula/
-
∫x2+a21dx=ln∣x+x2+a2∣+C
-
∫x2−a21dx=ln∣x+x2−a2∣+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/ ∫3x+2x1dx
/solution/
6x=t,x=t6
L.H.S.=∫t2+t36t5dt=6∫t+1t3dt=6∫t+1t3+1−1dt=6∫(t2−t+1−t+11)dt=6(31t3−21t2+t−ln(t+1))+C
最终换回 t=6x
· 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/
若 u(x),v(x) 可导,则
∫udv=uv−∫vdu+C
下面我们给出证明:
/proof/
证明1:由 (uv)′=u′v+uv′
⇒uv′=(uv)′−uv⇒∫uv′dx=∫[(uv)′−uv]dx⇒∫uv′dx=(uv)x−∫uvdx⇒∫udv=uv−∫vdu
证明2:
d(uv)=vdu+udv⇒vdu=d(uv)−udv⇒∫vdu=∫(d(uv)−udv)⇒∫vdu=uv−∫udv
公式也可以以如下形式展开:
∫f(x)dx=∫u(x)v′(x)dx=∫udv=uv−∫vdu=u(x)v(x)−∫v(x)du(x)
这里我们给出一个最经典的例题:
/example/ ∫xexdx
/solution/
令 u=x,v′=ex
⇒v=ex⇒∫xexdx=∫xdex=xex−∫exdx=xex−ex+C
下面我们再给出一些特别的模型:
/Claim/
设 P(x) 是 x 的 k 次多项式, α=0 常数
-
∫P(x)eαxdx=∫P(x)d(α1eαx)
需要 k 次不定积分
-
∫P(x)cosαxdx=∫P(x)d(α1sinαx)∫P(x)sinαxdx=∫P(x)d(−α1cosαx)
设 P(x) 为 x 的函数
-
∫P(x)f(arcsinx)dx
能凑则凑,若不能凑,令 f(arcsinx)=u,P(x) 为 v ,求出 v
-
∫P(x)f(lnx)dx
能凑则凑,若不能凑,令 f(lnx)=u,P(x)=v ,求出 v
/example/ ∫(1+x2)cos2xdx
/solution/
H.L.S.=∫(1+x2)d(21sin2x)=21(1+x2)sin2x−21∫sin2xd(1+x2)=21(1+x2)sin2x+21xcos2x−41sin2x+C
Q.E.D.
/example/ ∫xarctanxdx
/solution/
H.L.S.=arctanx⋅lnx−∫1+x2lnxdx=xarctanx−21ln(1+x2)
/example/
∫xln2xdx=∫ln2xd(lnx)=31ln3x+C
/example/ ∫xlnxdx
/solution/
H.L.S.=∫lnxd(2x2)=32x23lnx−32∫x23x1dx=32x23lnx−94x23+C
/example/ ∫x2(1+x2)arctanxdx
/solution/
H.L.S.=∫(x21−1+x21)arctanxdx=−21(arctanx)2+∫1+x2arctanxd(−x1)=−21(arctanx)2−x1arctanx+∫x1⋅1+x21dx
∫x1⋅1+x21dx=∫(x1−1+x2x)dx=ln∣x∣−21ln(1+x2)+C
原式 = −21(arctanx)2−x1arctanx+ln∣x∣−21ln(1+x2)+C
Q.E.D.
· 有理函数积分
∫Q(x)P(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 n 次多项式( n 至少为 1)方程在复数域上至少有一根。
由此推出,n 次复系数多项式方程在复数域内有且只有 n 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 n 次复系数多项式,都正好有 n 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+an−1xn−1+…+a0 一定可以唯一地分解为:
f(x)=an(x−x1)k1(x−x2)k2…(x−xt)kt
其中各个根均为复数,k1+k2+…+kt=n。
而我们主要需要解决的是两类最简分式的处理:
∫(x−a)nAdx∫(x2+px+q)nBx+Cdx
第一类最简分式(左侧):
当 n=1 时,
∫x−aAdx=A∫x−a1d(x−a)=Aln∣x−a∣+C
当 n>1 时,
∫(x−a)nAdx=A∫(x−a)−nd(x−a)=A(−n+11(x−a)−n+1)+C
第二类最简分式(右侧):
引例:求 In=∫(x2+a2)n1dx (n∈N,a=0)
In=a21∫(x2+a2)na2+x2−x2dx
当 n>1 时,
=a21In−1−a21∫x⋅(x2+a2)nxdx
不妨假设
V′=(x2+a2)nx
V=∫(x2+a2)nxdx=21∫(x2+a2)−nd(x2+a2)=2(−n+1)1(x2+a2)−n+1
In=a21In−1+2a2(n−1)1∫x⋅d(x2+a2)−n+1=a21In−1+2a2(n−1)1[x(x2+a2)−n+1−∫(x2+a2)−n+1dx]=a21In−1+2a2(n−1)1[x(x2+a2)−n+1−In−1]
得到如下递推式:
In=a21⋅2n−22n−3In−1+2a2(n−1)1⋅x(x2+a2)−n+1
其中
I1=∫x2+a21dx=a1arctanax+C
引例结束,开始正是求解:
∫(x2+px+q)nBx+Cdx=∫(x2+px+q)n2B(2x+p)+C−2Bpdx
=2B∫(x2+px+q)nd(x2+px+q)+(C−2Bp)∫(x2+px+q)ndx
=2B−n+1(x2+px+q)−n+1+(C−2Bp)∫(x2+px+q)ndx
剩下的部分做分母配方,得到
∫(x2+px+q)ndx=∫((x+2p)2+a2)nd(x+2p)=∫(u2+a2)ndu=In
根据引例,易知递推关系为:
In+1⋅2na2=(2n−1)In+(u2+a2)nu
· 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
其中 R(a,b) 是一个二元函数。用所谓的万能代换,即 tan2x=t。
具体来说,回忆三角函数的一些计算,知道
cos22x=1+t21,cosx=2cos22x−1=1+t21−t2
sinx=2sin2xcos2x=1+t22t
所以代换为
∫R(1+t21−t2,1+t22t)1+t22dt
变为 t 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=x2 下方、 x=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],小区间 Ii=[xi−1,xi],其长度记为 ∣Ii∣=xi−xi−1=Δxi。
则 area(Di)≈f(ξi)∣Ii∣=f(ξi)Δxi. 则总面积是所谓的 Riemann 和,
area(D)≈i=1∑nf(ξi)Δxi
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)在区间[a,b]上有定义,用分点
a=x0<x1<x2<⋯<xn=b
将区间任意分成n个小区间,小区间的长度为
Δxi=xi−xi−1,i=1,2,⋯,n.
记λ=max1≤i≤n{Δxi},在每个小区间上任取一点ξi∈[xi−1,xi],作和式
σ=i=1∑nf(ξi)Δxi.
若当λ→0时,和式σ的极限存在(设为I),则称f(x)在[a,b]是可积的,极限值 I 称为f(x)在 [a,b] 的定积分 (Riemann积分) ,记作
∫abf(x)dx.
概括起来,也就是
I=λ→0limi=1∑nf(ξi)Δxi=∫abf(x)dx,
这里的a ,b分别称为定积分的下限和上限,[a,b]称为积分区间,f(x)称为被积函数
值得指出的是,这里的σ是由[a,b]的分法(a=x0<x1<⋯<xn=b)和ξi的取法决定的,通常称它为f(x)的一个黎曼和。
一般说来,它并不是λ的函数,也就是说,当λ=max1≤i≤n∣Δxi∣决定后,它并不唯一决定(对应于[a,b]的不同分法与ξi的不同取法,σ可以取不同的值)。
因此当λ→0时σ的极限为I,严格地说,只能用下面的ε−δ语言给出:
/Definition/
设f(x)在[a,b]有定义,I是常数。若对任意给定的ε>0,存在δ>0,使得对于[a,b]的任意分法与ξi(xi−1≤ξi≤xi)的任意取法,只要λ=max1≤i≤n∣Δxi∣<δ,就有
∣σ−I∣=i=1∑nf(ξi)Δxi−I<ε,
则称∑i=1nf(ξi)Δxi的极限为I,即
I=λ→0limi=1∑nf(ξi)Δxi.
· 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 f 有原函数或者可以积分?
/Theorem/ (Darboux 中值定理)
如果函数 f 在开区间 I 上有定义并且可微,[a,b]⊂I,则 f′(x) 在 [a,b] 上取遍 f′(a) 与 f′(b) 之间的一切值。
由这个定理,我们就已经知道导子D 不是满射,因为我们肯定可以在区间 I 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 ,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 f 可积?
/Claim/
可积必要条件:若函数 f(x) 在 [a,b] 上可积,则 f(x) 在 [a,b] 上必有界。
/proof/
反证,假设 f(x) 无界。任取 [a,b] 的一个分割 Δ,对于任意给定的 N>0:
f(x) 至少在一个子区间 [xj−1,xj] 上无界。先在其他子区间 [xi−1,xi](i=j) 任意选定 ξi,然后在区间 [xj−1,xj] 上适当选择 ξj,使得:
∣f(ξj)Δxj∣>N+i=j∑f(ξi)Δxi
从而,对任意的分割 Δ 和任意的 N>0,只有适当地选取 ξi,就有:
i=1∑nf(ξi)Δxi≥∣f(ξj)Δxj∣−i=j∑f(ξi)Δxi>N
由 N 的任意性知,当 λ→0 时积分和不可能有极限,故 f(x) 在 [a,b] 上不可积,矛盾。
设 f(x) 在 [a,b] 上有界,对于 [a,b] 的任意给定分割 Δ:
a=x0<x1<x2<⋯<xn=b
不妨令:
Mi=x∈[xi−1,xi]supf(x)mi=x∈[xi−1,xi]inff(x)
以下两个和式:
SΔ=i=1∑nMiΔxisΔ=i=1∑nmiΔxi
分别称为 $ f(x) $ 关于分割 Δ 的达布大和与达布小和。
/Theorem/
若f 在 [a,b] 有界, f 在 [a,b] 上可积的充要条件是:对于任意的 ε>0,存在 δ>0,当 λ<δ 时,总有 SΔ−sΔ<ε。
· 积分性质
-
∫ab1dx=b−a
-
∫abkf(x)dx=k∫abf(x)dx∫ab[f(x)±g(x)]dx=∫abf(x)dx±∫abg(x)dx
/proof/
LHS=λ→0limi=1∑n[f(ξi)±g(ξi)]Δxi=λ→0limi=1∑nf(ξi)Δxi±λ→0limi=1∑ng(ξi)Δxi=RHS
-
若在 [a,b] 上可积,且 f(x)≥0,则 ∫abf(x)dx≥0
/proof/
∵i=1∑nf(ξi)Δxi≥0∴∫abf(x)dx=λ→0limi=1∑nf(ξi)Δxi≥0
-
若在 [a,b] 上 f(x)≤g(x),则 ∫abf(x)dx≤∫abg(x)dx
-
设 M=max[a,b]f(x), m=min[a,b]f(x),则
m(b−a)≤∫abf(x)dx≤M(b−a)
-
f(x) 在 [a,b] 上可积,则 $ |f(x)| $ 在 [a,b] 上可积,且
∫abf(x)dx≤∫ab∣f(x)∣dx(a<b)
/proof/
∵−∣f(x)∣≤f(x)≤∣f(x)∣∴−∫ab∣f(x)∣dx≤∫abf(x)dx≤∫ab∣f(x)∣dx
能推出
∫abf(x)dx≤∫ab∣f(x)∣dx
-
区间可加性
∫abf(x)dx=∫acf(x)dx+∫cbf(x)dx
/proof/
当 a<c<b 时,因 f(x) 在 [a,b] 上可积,
所以在分割区间时,可以永远取 c 为分点,于是
[a,b]∑f(ξi)Δxi=[a,c]∑f(ξi)Δxi+[c,b]∑f(ξi)Δxi
令 λ→0
∫abf(x)dx=∫acf(x)dx+∫cbf(x)dx
当 a,b,c 的相对位置任意时,例如 a<b<c,
则有 ∫acf(x)dx=∫abf(x)dx+∫bcf(x)dx
∴∫abf(x)dx=∫acf(x)dx−∫bcf(x)dx
=∫acf(x)dx+∫cbf(x)dx
-
f(x) 和 g(x) 在 [a,b] 上可积,则 f(x)g(x) 在 [a,b] 上也可积。
-
积分中值定理 若 f(x)∈C[a,b],则至少存在一点 ξ∈[a,b],使得
∫abf(x)dx=f(ξ)(b−a)
/proof/
设 f(x) 在 [a,b] 上的最小值与最大值分别为 m,M,则由性质5可得
m≤b−a1∫abf(x)dx≤M
根据闭区间上连续函数介值定理,在 [a,b] 上至少存在一点 ξ∈[a,b],使
f(ξ)=b−a1∫abf(x)dx
因此定理成立。
积分中值定理对 a<b 或 a>b 都成立。
可把 b−a∫abf(x)dx=f(ξ) 理解为 f(x) 在 [a,b] 上的平均值。
b−a∫abf(x)dx=b−a1n→∞limi=1∑nf(ξi)⋅nb−a=n→∞limn1i=1∑nf(ξi)
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/
若 f(x) 在 [a,b] 连续,则函数 $ G(x) = \int_{a}^{x} f(t) , dt $ 在 [a,b] 可导,且
G′(x)=f(x),∀x∈[a,b].
/proof/
显然
G(x+Δx)=∫ax+Δxf(t)dt,
因此
ΔxG(x+Δx)−G(x)=Δx1[∫ax+Δxf(t)dt−∫axf(t)dt]
=Δx1∫xx+Δxf(t)dt,
由积分中值定理知道,在 x 与 x+Δx 之间必存在一点 ξ,使得
∫xx+Δxf(t)dt=f(ξ)Δx,
于是
ΔxG(x+Δx)−G(x)=f(ξ),
令 Δx→0,则 x+Δx→x,从而 ξ→x,由 f(x) 连续性便有
Δx→0limΔxG(x+Δx)−G(x)=Δx→0limf(ξ)=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/
设 f 连续,α(x)、β(x) 可导,则
dxd∫α(x)β(x)f(t)dt=f(β(x))β′(x)−f(α(x))α′(x)
第二部分的Newton-Leibnitz法则有两种形式:
/Theorem/
设 f(x) 在 [a,b] 上连续,F(x) 是 f(x) 在 [a,b] 的任意一个原函数,即 F′(x)=f(x),则
∫abf(x)dx=F(b)−F(a).
若 f(x) 在 [a,b] 可积,$ F(x) $ 是 f(x) 在 [a,b] 的任意一个原函数,即 F′(x)=f(x),则
∫abf(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)dt 是 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,
也可写成
∫axf(t)dt=F(x)+c,
其中 c 是一个常数。在等式两边令 x=a,由于 G(a)=∫aaf(t)dt=0,便知
F(a)+c=0,
代回去便得
∫axf(t)dt=F(x)−F(a).
取 x=b,便得
∫abf(t)dt=F(b)−F(a).
给 [a,b] 任意分法:
a=x0<x1<x2<⋯<xn=b,
则由微分中值定理知在 (xi−1,xi) 中,存在 ξi,使得
F(b)−F(a)=F(xn)−F(x0)=i=1∑n(F(xi)−F(xi−1))=i=1∑nF′(ξi)Δxi=i=1∑nf(ξi)Δxi,
令 λ=max1≤i≤n∣Δxi∣→0,由 f(x) 在 [a,b] 可积知道,右边的极限存在,且等于 f(x) 在 [a,b] 的定积分,故
F(b)−F(a)=λ→0limi=1∑nf(ξi)Δxi=∫abf(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: f∈C[a,b],x=φ(t) 且满足 ① a=φ(α),b=φ(β) ② [α,β] 或 [β,α]→[a,b] 有连续导数,则
∫abf(x)dx=∫αβf(φ(t))φ′(t)dt.
分部积分: u,v∈C1[a,b] 则
∫abudv=uvab−∫abvdu.
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/
∫02πcosnxdx=∫02πsinnxdx{(n)!(n−1)!!⋅2π,(n)!(n−1)!!,n=2kn=2k+1
定积分部分的主干内容到此告一段落。