定积分笔记

本文详细阐述了定积分的定义,包括达布上、下和的概念,以及可积的必要和充要条件。重点介绍了可积函数的充分条件、性质如积分线性性和积分的连续性,以及常见函数类的可积性。同时涵盖了微积分基本定理、积分不等式和计算方法,如微积分基本定理、换元积分和分部积分。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

定积分的定义

1.1 网的定义

1.2 定积分的定义

1.3 达布上、下和的定义

设有函数 f(x)f(x)f(x),记网 TTT 的达布上和与达布下和分别为 ST,sTS_T,s_TST,sT

1.4 给网孔添加任何点后新达布上和小于等于原达布上和,新达布下和大于等于原达布下和

1.5 任意达布上和不小于达布下和

1.6 f(x)f(x)f(x) 在区间 [a,b][a,b][a,b] 上可积的必要条件是 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上有界。

可积的充要条件

2.1 有界函数 f(x)f(x)f(x) 在闭区间 III 上可积的充要条件是 lim⁡∣T∣→0∣ST−st∣=0\displaystyle \lim_{|T|\to 0}|S_T-s_t| = 0T0limSTst=0

2.2 设有网 T={xi∣i=0,1,...,n∧xi<xi+1∧x0=a,xn=b}T=\{x_i|i=0,1,...,n\wedge x_i<x_{i+1}\wedge x_0=a,x_n=b\}T={xii=0,1,...,nxi<xi+1x0=a,xn=b},记 Mi=sup⁡{f(x)∣x∈[xi−1,xi]}M_i=\sup\{f(x)|x\in[x_{i-1},x_{i}]\}Mi=sup{f(x)x[xi1,xi]}mi=inf⁡{f(x)∣x∈[xi−1,xi]}m_i=\inf\{f(x)|x\in[x_{i-1},x_{i}]\}mi=inf{f(x)x[xi1,xi]}wi=Mi−miw_i=M_i-m_iwi=Mimi,则有界函数 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上可积的充要条件是 ∀η>0,σ>0, ∃δ>0\forall \eta>0,\sigma>0,\ \exists\delta>0η>0,σ>0, δ>0,使得对任意直径 ∣T∣<0|T|<0T<0 的网 TTT,均有使满足 wi>ηw_i>\etawi>η 的网孔面积之和 <σ<\sigma<σ

2.3f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上有界,∀η>0\forall \eta >0η>0 均满足 f(x)f(x)f(x)[a+η,b][a+\eta, b][a+η,b] 上可积,则 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上可积。

2.4 以下 333 类函数可积。

(1)(1)(1) 连续函数。

(2)(2)(2) 单调函数。

(3)(3)(3) 有限间断的连续函数。

定积分的相关性质

3.1 可积必有界。

**3.2 ** ∫ab(λf(x)+μg(x))dx=λ∫abf(x)dx+μ∫abg(x)dx\displaystyle \int_a^b(\lambda f(x)+\mu g(x))dx=\lambda\int_a^bf(x)dx+\mu \int_a^bg(x)dxab(λf(x)+μg(x))dx=λabf(x)dx+μabg(x)dx

3.3 ∫acf(x)dx+∫cbf(x)dx=∫abf(x)dx\displaystyle \int_a^cf(x)dx+\int_c^bf(x)dx=\int_a^bf(x)dxacf(x)dx+cbf(x)dx=abf(x)dx

3.4f(x)f(x)f(x) 在区间 III 上可积,则 ∣f(x)∣|f(x)|f(x) 也在 III 上可积,反过来则不一定成立。

3.5 f(x)≥0⇒∫abf(x)dx≥0\displaystyle f(x)\ge 0\Rightarrow \int_a^bf(x)dx\ge 0f(x)0abf(x)dx0

3.6 积分第一中值定理。

3.7f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上可积,g(x)=∫axf(x)dx\displaystyle g(x)=\int_a^xf(x)dxg(x)=axf(x)dx,则有

(1)(1)(1) g(x)g(x)g(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续。

(2)(2)(2)f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续则 g(x)g(x)g(x)[a,b][a,b][a,b] 上可导且 g′(x)=f(x)g'(x)=f(x)g(x)=f(x)

定积分的计算

4.1 微积分基本定理形式一。若 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续,F(x)F(x)F(x)f(x)f(x)f(x) 的原函数,则
∫abf(x)dx=F(b)−F(a) \int_a^bf(x)dx=F(b)-F(a) abf(x)dx=F(b)F(a)
推广 f(x)f(x)f(x) 的条件可弱化为 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上分段连续。

4.2 换元积分公式。设 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续,φ(x)\varphi(x)φ(x)[α,β][\alpha,\beta][α,β] 上连续可导且满足 φ(α)=a,φ(β)=b\varphi(\alpha)=a,\varphi(\beta)=bφ(α)=a,φ(β)=b,则
∫abf(x)dx=∫αβf(φ(x))φ′(x)dx \int_a^bf(x)dx=\int_\alpha^\beta f(\varphi(x))\varphi'(x)dx abf(x)dx=αβf(φ(x))φ(x)dx
推广 f(x)f(x)f(x) 的条件可弱化为 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上分段连续,φ(x)\varphi(x)φ(x) 的条件可弱化为分段光滑。

4.3 分部积分公式。设 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续可导,g(x)g(x)g(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续,G(x)G(x)G(x)g(x)g(x)g(x) 的原函数,则
∫abf(x)g(x)dx=f(x)G(x)∣ab−∫abf′(x)G(x)dx \left.\int_a^bf(x)g(x)dx=f(x)G(x)\right|^b_a-\int_a^bf'(x)G(x)dx abf(x)g(x)dx=f(x)G(x)ababf(x)G(x)dx
推广 f(x)f(x)f(x) 的条件可弱化为 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上分段光滑,g(x)g(x)g(x)[a,b][a,b][a,b] 上分段连续。

4.4 微积分基本定理形式二。若 f(x)f(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上连续,(a,b)(a,b)(a,b) 上可导,且 f′(x)f'(x)f(x)[a,b][a,b][a,b] 上可积,则
∫abf′(x)dx=f(b)−f(a) \int_a^bf'(x)dx=f(b)-f(a) abf(x)dx=f(b)f(a)
推广 f(x)f(x)f(x)(a,b)(a,b)(a,b) 上可导的条件可弱化为在 (a,b)(a,b)(a,b) 上只有有限个不可导点。

上面四个定理中各自的推广成立的原因在于变上限积分函数 ∫axf(t)dt\displaystyle \int_a^x f(t)dtaxf(t)dt 是连续的,以及有限个点存在与否不影响定积分的数值。

积分不等式

定积分的实质是求和式的极限,极限具有保序性,故一些与求和式有关的不等式可以推广至定积分。

(1)(1)(1) 柯西不等式的推广。
(∫abf(x)g(x)dx)2≤(∫abf2(x)dx)(∫abg2(x)dx) \left(\int_a^b f(x)g(x)dx\right)^2\le\left(\int_a^bf^2(x)dx\right)\left(\int_a^bg^2(x)dx\right) (abf(x)g(x)dx)2(abf2(x)dx)(abg2(x)dx)
也称柯西施瓦兹不等式(Cauchy–Schwarz\text{Cauchy–Schwarz}Cauchy–Schwarz)。

(2)(2)(2) 三角不等式的推广。
(∫ab(f(x)+g(x))2dx)12≤(∫abf2(x)dx)12+(∫abg2(x)dx)12 \left(\int_a^b (f(x)+g(x))^2dx\right)^{1\over 2}\le\left(\int_a^bf^2(x)dx\right)^{1\over 2}+\left(\int_a^bg^2(x)dx\right)^{1\over 2} (ab(f(x)+g(x))2dx)21(abf2(x)dx)21+(abg2(x)dx)21
(3)(3)(3)g(x)g(x)g(x) 是下凸函数,则有琴生不等式的推广。
g(∫abf(x)dx)≤∫abg(f(x))dx g\left(\int_a^bf(x)dx\right)\le\int_a^bg(f(x))dx g(abf(x)dx)abg(f(x))dx

上凸函数的情况类似。

### 关于积分笔记系统的实现或积分管理方案 #### 积分笔记系统的核心概念 构建一个积分笔记系统或者设计一套积分管理方案,通常涉及多个学科的知识融合。以下是几个核心方面: 1. **数值积分方法** 数值积分是一种通过离散化的方式逼近连续函数积分的技术。常见的数值积分方法有矩形法、梯形法以及辛普森法则等[^4]。这些技术可以用于解决复杂的多维积分问题。 2. **蒙特卡洛积分的应用** 蒙特卡洛积分提供了一种强大的工具来处理高维度空间上的复杂积分问题。其基本原理是利用随机抽样估计被积函数的期望值[^1]。这种方法特别适合无法解析求解的情况。 3. **微积分基础理论支持** 微积分的基础理论对于理解积分的本质至关重要。例如莱布尼茨记法描述了导数的概念及其表示形式[^3],而定积分则是通过分割区域并取极限得到的结果。 4. **机器学习中的反向传播算法关联** 反向传播过程中涉及到对误差函数关于模型参数的部分偏导数计算,这实际上也是一种广义意义上的“积分”操作——通过对梯度下降路径上每一步变化累积调整权重完成优化过程[^5]。 #### 技术实现建议 为了更好地搭建这样一个系统,在实际开发时可考虑如下几点: - 使用Python作为主要编程语言,并借助NumPy库来进行高效矩阵运算; - 利用SciPy包中已有的功能模块简化自定义数值积分器编写工作; - 如果项目规模较大,则可能还需要引入数据库管理系统存储大量历史数据记录以便后续分析查询; 下面给出一段简单的代码示例展示如何基于Python实现基本的一维数值积分: ```python import numpy as np def trapezoidal_rule(f, a, b, n): h = (b - a) / n x = np.linspace(a, b, n+1) y = f(x) s = y[0] + 2.0 * sum(y[1:n]) + y[n] return s * h / 2.0 # Example usage: result = trapezoidal_rule(lambda t: np.exp(-t ** 2), 0, 1, 1000) print("Integral result:", result) ``` 此脚本实现了经典的梯形规则以估算给定范围内指数衰减曲线下的面积大小。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值