高等数学:极限(0乘∞型、∞-∞型、U的V次方型)

占个位置还不知道写啥-。-

目录

极限

一、0乘∞型

1. 解法

2. 注意事项

3. 例题

二、∞-∞型

1. 解法

2. 例题

三、U的V次方型

1. 解法

2. 例题


极限

一、0乘∞型

1. 解法

下方、洛必达

2. 注意事项

下放原则

                (1)咱们一般是需要下方简单容易求导的函数

                (2)遇到三角函数先化简

3. 例题

二、∞-∞型

1. 解法

为分式则进行通分。为根式则进行有理化。

2. 例题

三、U的V次方型

1. 解法

2. 例题

(1)1的无穷型

(2)不是1的无穷型

### 计算 \( e^{-x} \cdot x^n \) 在区间 [0,1] 上的定积分 为了计算 \( e^{-x} \cdot x^n \) 在区间 [0,1] 上的定积分,可以使用数值积分方法或符号积分方法。以下是具体实现方式。 #### 数值积分方法 数值积分可以通过 Python 的 `scipy.integrate.quad` 函数来实现。以下是一个示例代码: ```python from scipy.integrate import quad import numpy as np def integrand(x, n): return np.exp(-x) * (x ** n) n = 3 # 可以替换为任意非负整数 result, error = quad(integrand, 0, 1, args=(n,)) print(f"The integral result is {result} with an estimated error of {error}") ``` 上述代码中,`quad` 函数用于计算单变量函数在指定区间上的定积分[^2]。这里定义了一个 `integrand` 函数来表示被积函数 \( e^{-x} \cdot x^n \),并通过 `quad` 函数计算其在 [0,1] 区间上的积分结果。 #### 符号积分方法 如果需要精确解析解,可以使用符号计算工具如 SymPy 来解积分。以下是示例代码: ```python import sympy as sp x, n = sp.symbols('x n') f = sp.exp(-x) * (x ** n) integral_result = sp.integrate(f, (x, 0, 1)) print(f"The symbolic integral result is {integral_result}") ``` 在符号积分中,SymPy 能够返回一个与 \( n \) 相关的表达式作为结果。对于某些特定的 \( n \) 值,可以进一步简化该表达式[^4]。 #### 积分公式的推导 对于 \( e^{-x} \cdot x^n \) 的积分公式,可以使用分部积分法进行推导。设 \( u = x^n \) 和 \( dv = e^{-x} dx \),则有: \[ du = n \cdot x^{n-1} dx, \quad v = -e^{-x}. \] 根据分部积分公式: \[ \int u \, dv = uv - \int v \, du, \] 可以得到递推关系: \[ \int_0^1 e^{-x} x^n dx = \left[ -x^n e^{-x} \right]_0^1 + n \int_0^1 e^{-x} x^{n-1} dx. \] 通过递推关系,可以逐步简化积分表达式并最终得到结果[^3]。 --- ###
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