考研高数——牛顿-莱布尼茨公式(N-L公式)的证明

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AI摘要

本文详细解析了牛顿-莱布尼茨公式的证明过程,探讨了证明过程中是否可以使用其他定理的问题,并进一步证明了F'(x)=f(x)的前提条件。

即使证明课本定理一直是考研数学的争议点,但是 32 年来高数课本定理的证明已经考得差不多了,其中牛顿莱布尼茨公式: ∫ a b f ( x ) d x = F ( b ) − F ( a ) \int_a^b f(x) \mathrm{d}x = F(b) - F(a) ∫ab​f(x)dx=F(b)−F(a) 便是没有考到的其中之一。

证明: ∫ a b f ( x ) d x = F ( b ) − F ( a ) \int_a^b f(x) \mathrm{d}x = F(b) - F(a) ∫ab​f(x)dx=F(b)−F(a), 其中 F ( x ) 为 f ( x ) F(x) 为 f(x) F(x)为f(x) 的原函数。

【证明】1

可知: F ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t + C F(x) = \int_a^x f(t) \mathrm{d}t + C F(x)=∫ax​f(t)dt+C,其中, C C C为任意常数,则有:
F ( a ) = ∫ a a f ( t ) d t + C = C F(a) = \int_a^a f(t) \mathrm{d}t + C = C F(a)=∫aa​f(t)dt+C=C

F ( b ) = ∫ a b f ( t ) d t + C F(b) = \int_a^b f(t) \mathrm{d}t + C F(b)=∫ab​f(t)dt+C

故, F ( b ) − F ( a ) = ∫ a b f ( t ) d t F(b) - F(a) = \int_a^b f(t) \mathrm{d}t F(b)−F(a)=∫ab​f(t)dt

即:

F ( b ) − F ( a ) = ∫ a b f ( x ) d x F(b) - F(a) = \int_a^b f(x) \mathrm{d}x F(b)−F(a)=∫ab​f(x)dx

证毕。

证明定理的争议在于在证明的过程中可不可以使用其他定理,比如我证明这道题的前提便是:“可知: F ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t + C F(x) = \int_a^x f(t) \mathrm{d}t + C F(x)=∫ax​f(t)dt+C ”,所以 F ′ ( x ) = f ( x ) F'(x) = f(x) F′(x)=f(x)。但这个前提是否也需要证明,便是争议的地方。那末,我们也不妨证明一下:

设 F ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t + C F(x) = \int_a^x f(t) \mathrm{d}t + C F(x)=∫ax​f(t)dt+C,证明: F ′ ( x ) = f ( x ) F'(x) = f(x) F′(x)=f(x)。

【证明】2

根据导数定义:
F ′ ( x ) = lim ⁡ Δ x → 0 F ( x + Δ x ) − F ( x ) Δ x F'(x) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{F(x+\Delta x) - F(x)}{\Delta x} F′(x)=Δx→0lim​ΔxF(x+Δx)−F(x)​

= lim ⁡ Δ x → 0 ∫ a x + Δ x f ( t ) d t − ∫ a x f ( t ) d t Δ x =\lim_{\Delta x \to 0} \frac{\int_a^{x+\Delta x}f(t) \mathrm{d}t - \int_a^xf(t)\mathrm{d}t}{\Delta x} =Δx→0lim​Δx∫ax+Δx​f(t)dt−∫ax​f(t)dt​

= lim ⁡ Δ x → 0 ∫ x a f ( t ) d t + ∫ a x + Δ x f ( t ) d t Δ x =\lim_{\Delta x \to 0} \frac{\int_x^af(t) \mathrm{d}t + \int_a^{x+\Delta x}f(t)\mathrm{d}t}{\Delta x} =Δx→0lim​Δx∫xa​f(t)dt+∫ax+Δx​f(t)dt​

= lim ⁡ Δ x → 0 ∫ x x + Δ x f ( t ) d t Δ x =\lim_{\Delta x \to 0} \frac{\int_x^{x+\Delta x}f(t)\mathrm{d}t}{\Delta x} =Δx→0lim​Δx∫xx+Δx​f(t)dt​

根据积分中值定理3: ∃ ξ ∈ ( x , x + Δ x ) \exists \xi \in (x, x+\Delta x) ∃ξ∈(x,x+Δx),使得:
∫ x x + Δ x f ( t ) d t = f ( ξ ) ⋅ ( x + Δ x − x ) = f ( ξ ) ⋅ Δ x \int_x^{x+\Delta x}f(t)\mathrm{d}t = f(\xi)\cdot (x+\Delta x - x) = f(\xi)\cdot \Delta x ∫xx+Δx​f(t)dt=f(ξ)⋅(x+Δx−x)=f(ξ)⋅Δx

故,
F ′ ( x ) = lim ⁡ Δ x → 0 f ( ξ ) ⋅ Δ x Δ x = lim ⁡ Δ x → 0 f ( ξ ) F'(x) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(\xi)\cdot \Delta x}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0} f(\xi) F′(x)=Δx→0lim​Δxf(ξ)⋅Δx​=Δx→0lim​f(ξ)

当 Δ x → 0 \Delta x \to 0 Δx→0 时, ξ → x \xi \to x ξ→x,故
F ′ ( x ) = lim ⁡ Δ x → 0 f ( ξ ) = f ( x ) F'(x) = \lim_{\Delta x \to 0}f(\xi) = f(x) F′(x)=Δx→0lim​f(ξ)=f(x)

证毕。

那末,问题再次出现了,我们还要证明积分中值定理?


  1. 参考《牛顿-莱布尼茨公式的详细证明》 ↩︎

  2. LaText语法参考《LaTeX 各种命令,符号》 ↩︎

  3. 《积分中值定理的证明》 ↩︎

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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weixin_33991418的博客 289

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高等数学的实用骨架:局部线性化与变量依赖建模

高等数学不是抽象公式堆砌,而是支撑工程实践的底层思维框架。其核心在于理解‘局部线性化’如何将非线性系统降维为可计算代理模型,以及‘变量依赖建模’如何刻画多维系统中输入与输出间的拓扑关系。这些原理构成了微分、积分、变换等工具的统一逻辑基础,赋予其在机器学习梯度分析、机器人运动学、CFD守恒律验证、信号处理频域设计等场景中的技术价值。从ε-δ极限的工程协议,到雅可比矩阵的敏感度快照,再到傅里叶变换的对偶映射,本质都是结构保持的数学建模过程。本文聚焦这两大支柱,揭示高等数学作为‘思维操作系统’的真正内核。

weixin_34252090的博客 429

高等数学直觉构建:从ε-δ极限到梯度应用的工程化理解

高等数学不是公式堆砌,而是描述变化、逼近与结构的底层语言系统。其核心概念如极限(ε-δ误差控制)、导数(局部线性化模型)、积分(累积量严格定义)和梯度(最陡上升方向),共同构成现代数据分析、机器学习与工程建模的数学基础。理解这些概念的原理,关键在于建立几何直觉与条件意识——例如极限的本质是‘可控误差契约’,而非单纯趋近;梯度不仅是偏导数组合,更是方向导数的最大值向量。这些能力直接支撑SQL指标分析中的变化率诊断、Python数值微分的业务归因,以及傅里叶变换等信号处理技术的正交分解本质。本文聚焦真实学习卡点

weixin_34211761的博客 314

牛顿莱布尼茨公式 几何解释

tina_tian1的博客 7539

高等数学重难点突破:高阶导数的计算

系统解决高阶导数的计算问题 - 找规律法 - 莱布尼兹求导公式 - 泰勒展开法 - 数学归纳法(主要用于证明大题)

weixin_62613321的博客 7306

人工智能数学基础---定积分3:微积分基本公式(牛顿-莱布尼茨公式)

本节介绍了积分上限函数,通过积分上限函数证明了微积分基本公式(牛顿-莱布尼茨公式),牛顿-莱布尼茨公式表明一个连续函数在区间[a,b]上的定积分等于它的任何一个原函数在区间[a,b]上的增量。 由于牛顿-莱布尼茨公式表明了定积分和不定积分的关系,因此可以用于定积分的精确计算。

老猿Python 9484

3.4 阶乘的作用

泰勒公式是数学中用于近似复杂函数的重要工具,通过将函数在某一点附近展开为多项式级数来实现。其核心思想是利用函数在该点的导数值,结合阶乘作为分母,调整各多项式项的权重,确保低阶项在局部区域占主导,而高阶项在远离展开点时逐渐发挥作用。

Leroi64的博客 1086

牛顿-莱布尼茨公式证明

推导一: 定义一个变上限积分函数 ,让函数 获得增量 ,则对应的函数增量 根据积分中值定理可得, ,(ξ在x与x+Δx之间) , 所以 , 因为 ,所以 ,即 所以 即    推导二: 我们用分

舒哥的blog 2万+
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Skr.B
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