高等数学(下)知识点总结

高等数学(下)知识点总结 

首先我们学习了空间解析几何。平面的三种方程适用于不同类型的题目:

类比平面解析几何,不难得出如下的夹角与距离的概念:

研究完平面,我们研究直线。直线也有下面三种方程:

计算夹角的方法如下:

用好过直线的平面束,可以解决很多问题:

研究完直线,我们研究曲线。曲线有如下形式的一般方程:

曲线也可用参数方程表达:

我们还有投影的概念:

研究空间解析几何,一定程度上为多元函数的研究提供了基础,多元函数的最基本概念请同学们牢记:

随后我们研究了偏导数:

以及高阶偏导数:

用好全微分的概念,可以处理很多计算偏导数的题目:

研究完最简单的偏导数,我们想研究复合函数的偏导数。由于复合方法多种多样,也有如下两种不同的情形:

隐函数定理压轴登场!一个方程的情形,计算偏导数的公式如下:

方程组联立的情形下,我们引入了雅可比行列式的概念,方法如下。乍一看公式似乎很复杂,实际就是解一个线性方程组~

除了在坐标轴方向有偏导数,我们在任意方向都可以定义方向导数。自然要用到梯度的概念:

多元函数微分学反过来对第一章的空间解析几何提供了方法:

在没有限制条件的情况下,我们可以借助偏导数求出多元函数的极值:

接触过中学数学竞赛的同学会被中学数学竞赛那细微的放缩以及“先猜后证”弄得晕头转向,而这里的拉格朗日乘子法,让你秒杀多元条件极值问题!

上学期同学们学习了定积分、反常积分,不过有的特定的反常积分是无法用传统方法解出来的。这就要借助我们的重积分了。类比定积分,二重积分有以下两个性质:

如何计算重积分,可以说是高数中的关键部分。一般来说,我们把积分区域划分成如下两种区域,再进行求解,实际上,我们还是在做定积分。必要的时候,还要交换积分次序。

三重积分最基本的计算方法有两种,我们的思想就是把三重积分转化为二重积分和定积分,这两种方法分别叫“先一后二”和“先二后一”:

当然,有时候利用对称性,可以大大简化问题:

我们还介绍了柱坐标系、球坐标系,其体积元可以借助雅可比行列式计算出。这两种坐标系常常能简化问题,就如同二重积分中的极坐标一样。

重积分后,我们有线、面积分:

曲线积分的一般方法如下:

曲面积分的一般方法如下:

接下来是本章最重要的公式之一——格林公式及其推论:

同为最重要的公式之一——高斯公式:

学期的最后,我们学习了级数的相关理论,审敛法需牢记~

我们又讲了两种重要的函数项级数——幂级数和傅里叶级数。幂级数其实同学们在学泰勒公式的时候已经接触到了~而傅里叶级数,以三角级数拟合一般的周期函数,它的提出是一种非常伟大的想法。傅里叶级数的公式稍微复杂,请同学们记住有关公式和结论,不要弄混淆了~

至此,高数(下)的内容就回顾完了。

转自:https://www.sohu.com/a/239378031_185748

<think>我们面对的是大学高等数学下册的知识点归纳与总结请求。需要明确高等数学下册通常涵盖的内容:多元函数微分学、多元函数积分学(包括重积分、曲线积分、曲面积分)、无穷级数、常微分方程等。由于不同教材可能略有差异,但核心内容基本一致。我们将按照以下结构组织知识点总结:1.多元函数微分学2.多元函数积分学3.无穷级数4.常微分方程注意:每个部分需要总结核心概念、重要定理和公式,以及典型计算方法。由于要求避免步骤词汇,我们将直接分部分进行阐述,并在每个部分内使用自然分段。同时,我们需要在最后添加相关问题部分。由于是知识点总结,我们将以清晰、条理的方式呈现,避免冗长的叙述,突出关键点。开始总结:</think>### 大学高等数学下册知识点归纳与总结 高等数学下册核心内容围绕**多元函数微积分**、**无穷级数**和**微分方程**展开。以下为关键知识点分类归纳: --- #### **一、多元函数微分学** 1. **多元函数极限与连续性** - 定义:$\lim_{(x,y)\to(x_0,y_0)}f(x,y)=A$ - 连续性判断:需满足 $\lim f(x,y)=f(x_0,y_0)$ - 偏导数定义:$\frac{\partial f}{\partial x} = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x+\Delta x,y)-f(x,y)}{\Delta x}$ 2. **全微分与可微条件** - 全微分公式:$dz = \frac{\partial z}{\partial x}dx + \frac{\partial z}{\partial y}dy$ - 可微充分条件:偏导数连续 3. **多元复合函数求导** - 链式法则:若 $z=f(u,v), u=u(x,y), v=v(x,y)$,则 $$ \frac{\partial z}{\partial x} = \frac{\partial z}{\partial u}\frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial z}{\partial v}\frac{\partial v}{\partial x} $$ 4. **隐函数求导** - $F(x,y,z)=0$ 确定 $z=z(x,y)$ 时: $$ \frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{F_x}{F_z}, \quad \frac{\partial z}{\partial y} = -\frac{F_y}{F_z} $$ 5. **方向导数与梯度** - 方向导数:$\frac{\partial f}{\partial l} = \nabla f \cdot \vec{l}^0$ - 梯度:$\nabla f = \left( \frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}, \frac{\partial f}{\partial z} \right)$ 6. **多元函数极值** - 必要条件:驻点处 $\frac{\partial f}{\partial x}=0, \frac{\partial f}{\partial y}=0$ - 充分条件:Hessian矩阵 $H=\begin{bmatrix} f_{xx} & f_{xy} \\ f_{yx} & f_{yy} \end{bmatrix}$ 正定/负定 --- #### **二、多元函数积分学** 1. **二重积分** - 直角坐标:$\iint_D f(x,y) \,dx\,dy$ - 极坐标转换:$x=r\cos\theta, y=r\sin\theta$,面积元 $dx\,dy = r\,dr\,d\theta$ - 对称性简化:奇偶函数在对称区域积分为零 2. **三重积分** - 柱坐标:$x=r\cos\theta, y=r\sin\theta, z=z$,体积元 $dV = r\,dr\,d\theta\,dz$ - 球坐标:$x=\rho\sin\varphi\cos\theta, y=\rho\sin\varphi\sin\theta, z=\rho\cos\varphi$,$dV=\rho^2\sin\varphi\,d\rho\,d\varphi\,d\theta$ 3. **曲线积分** - 第一型(对弧长):$\int_L f(x,y)\,ds$ - 第二型(对坐标):$\int_L P\,dx + Q\,dy$ - Green公式:$\oint_L P\,dx + Q\,dy = \iint_D \left( \frac{\partial Q}{\partial x} - \frac{\partial P}{\partial y} \right) dx\,dy$ 4. **曲面积分** - 第一型(对面积):$\iint_\Sigma f(x,y,z)\,dS$ - 第二型(对坐标):$\iint_\Sigma P\,dy\,dz + Q\,dz\,dx + R\,dx\,dy$ - Gauss公式:$\iiint_\Omega \left( \frac{\partial P}{\partial x} + \frac{\partial Q}{\partial y} + \frac{\partial R}{\partial z} \right) dV = \oiint_\Sigma (P\,dy\,dz + Q\,dz\,dx + R\,dx\,dy)$ --- #### **三、无穷级数** 1. **数项级数** - 收敛判别法:比较审敛、比值审敛($\lim \left| \frac{a_{n+1}}{a_n} \right| = \rho$)、根值审敛 - 交错级数:Leibniz判别法 2. **幂级数** - 收敛半径 $R$:$R = \lim_{n\to\infty} \left| \frac{a_n}{a_{n+1}} \right|$ - 和函数求解:逐项积分/求导 - 常见展开:$e^x = \sum \frac{x^n}{n!}$, $\sin x = \sum (-1)^n \frac{x^{2n+1}}{(2n+1)!}$ 3. **傅里叶级数** - 周期为 $2\pi$ 的函数展开: $$ f(x) = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} (a_n \cos nx + b_n \sin nx) $$ - 系数公式:$a_n = \frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(x)\cos nx \,dx$,$b_n$ 类似 --- #### **四、微分方程** 1. **一阶方程** - 可分离变量:$\frac{dy}{dx} = g(x)h(y)$ - 齐次方程:$\frac{dy}{dx} = f\left( \frac{y}{x} \right)$ - 线性方程:$y' + P(x)y = Q(x)$,解为 $y = e^{-\int P dx} \left( \int Q e^{\int P dx} dx + C \right)$ 2. **二阶线性方程** - 齐次通解:$y'' + py' + qy = 0$,特征方程 $r^2 + pr + q = 0$ - 非齐次特解:待定系数法(根据 $f(x)$ 形式设定) 3. **欧拉方程** - 形式:$x^2 y'' + pxy' + qy = f(x)$ - 解法:令 $x=e^t$ 转化为常系数方程 --- #### **典型计算示例** **二重积分极坐标转换**: 计算 $\iint_D \sqrt{x^2 + y^2} \,dx\,dy$,其中 $D: x^2 + y^2 \leq 1$。 ```matlab syms r theta; f = r; % 被积函数转换 area_element = r; % 极坐标面积元 integral = int(int(f * area_element, r, 0, 1), theta, 0, 2*pi) ``` 结果:$\frac{2\pi}{3}$ **一阶线性微分方程求解**: $y' + 2xy = x$ 的通解: ```matlab syms x y(x); ode = diff(y,x) + 2*x*y == x; sol = dsolve(ode); pretty(sol) ``` 输出:$y = \frac{1}{2} + C e^{-x^2}$ ---
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