分类目录归档:MIT18.01单变量微积分

16.定积分

1 定积分(definite integral)

$$\int_a^bf(x)dx=F(b)-F(a)$$

  • 其中$F(x)$是$f(x)$的原函数,$[a,b]$是$x$的区间范围
  • 相比于不定积分有区间上下限的限制,排除了常数$c$
  • 定积分表示在某个区间上函数曲线与$x$轴所围成的面积

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2 定积分通解-面积近似法

  • 沿着$x$轴垂直切割图像,然后得到很多矩形
  • 多个矩形面积的加和就是面积的近似值

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3 定积分求解

:计算$y=x^2$从$

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15.微分方程和变量分离法

1 微分方程 differential equation

: $$(\frac{d}{dx}+x)y=0$$

具体详见: #待补充

2 变量分离法

求解上方例题

  • 尽量将$x$和$dx$放在一边,$y$和$dy$放在另一边
  • 假设$y\neq0$,将$\frac{dy}{dx}+xy=0$转化为$\frac{dy}{y}=-\frac{dx}{x}$
  • 两边同时积分可得$\int \frac{dy}{y}=\int-xdx$
  • 化简可得$ln(y)=-\frac{x^2}{

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14.无穷小量和不定积分

1 微分 differential

莱布尼兹的导数记法:$f'(x)=\frac{dy}{dx}$

  • 导数就是两个无穷小量的比值

$y$的微分就是$dy=f'(x)dx$

2 不定积分

如果$G'(x)=g(x)$,则$G(x)$就是$g(x)$的原函数,也就是不定积分 $$G(x)=\int g(x)dx$$

  • 因为$G(x)$任意的加减常数后,其导数依然是$g(x)$
  • 所以$g(x)$的积分结果是”不定“的,无法通过积分得到唯一的原函数

3 常见函数的不定积分

  • $\i

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13.中值定理及不等式

1 牛顿迭代法误差分析

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  • 设真实解为$x$,真实解与第$n$次迭代后的近似解误差为$E_n=|x-x_n|$
  • 则$E_1=|x-x_1|$,且$E_2=|x-x_2|=|x-x_1+\frac{f(x_1)}{f'(x_1)}|$
  • 考虑到图示中$(x-x_1)<0$且$f'(x_1)>0$,所以$E_2$相比于$E_1$减小了$\frac{f(x_1)}{f'(x_1)}$
  • 粗略来看,$E_2$误

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12.牛顿迭代法及应用

1 斜拉桥原理

:固定绳子两端于点$(0,0)$和点$(a,b)$,并在绳子内任意位置悬挂重物,得到重物的坐标$(x,y)$,求$y$的最小值

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求解过程

  • 根据题意可知$\sqrt{x^2+y^2}+\sqrt{(a-x)^2+(b-y)^2}=L$
  • 悬挂重物轨迹曲线最低点处,切线水平,即$y'=0$
  • 两边同时乘以$\frac{d}{dx}$可得(隐函数微分法)

$$\frac{1}{2}\frac{2x+2yy'}{\sqrt{x^2+y^2}}+\frac{1}{2}\frac{-2(a-x)-2(b-

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11.相关变率

1 最值的应用

复习:分析函数极值点关键是找到驻点、边界点和不连续点

:1根绳,截2段,分别围成正方形,求总面积最大值 $$S=(\frac{x}{4})^2+(\frac{1-x}{4})^2$$

  • 其中$x$表示绳子第一截的长度
  • $1-x$表示绳子第二截的长度
  • $S$表示最后两个正方形的总面积

求解过程

  • 令$S'=0$,可得$x=\frac{1}{2}$
  • 此时$S(x=\frac{1}{2})=\frac{1}{32}$,是最小值
  • 此函数的最大值为边界值,即$x=0^+or1^-$的时候最大
  • 此时$S=\frac{1}{16}$,

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10.最值问题

1 曲线构图补充

画图法步骤:

  1. 描点
  • 不连续点(特别是$f(x)\to \infty$的点)
  • 无限远端($x\to \infty$)
  • 易求的点
  1. 求驻点$f'(x)=0$,判断不同区域一阶导数的正负性,检验单调性
  2. 求拐点$f''(x)=0$,判断不同区域二阶导数的正负性,检验凹凸性
  3. 画图和总结

练习:$f(x)=\frac{1+x}{2+x}$绘图

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2 最值问题

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分析函数极值点关键是找到驻点、边界点和不连续点

3 参考

MIT—单变量微积分笔记11 极值问题

#最值

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9.曲线构图

1 线性近似和二阶近似补充

$$\lim_{k \to \infty}a_k=\lim_{k \to \infty}(1+\frac{1}{k})^k=e$$

利用线性近似进行更简单的证明

  • $ln(a_k)=k\times ln(1+\frac{1}{k})\approx k\times \frac{1}{k}=1$

二阶近似的性质

  • $ln(a_k)=k\times ln(1+\frac{1}{k})\approx k\times (\frac{1}{k}-\frac{1}{2k^2})=1-\frac{1}{2k}$
  • $

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8.线性近似和二阶近似

1 线性近似 linear approximation

$$f(x) \approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)$$

  • 其中$\approx$仅在$x$接近$x_0$时成立

以$x_0=0$且$x\approx 0$为前提,几种常见的函数线性近似:

  • $sin(x) \approx x$
  • $cos(x) \approx 1$
  • $e^x \approx 1+x$
  • $lm(1+x) \approx x$
  • $(1+x)^r \a

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7.单变量微积分-第一次复习

1 多项式导数的推广

$$\frac{d}{dr}x^r=rx^{r-1}$$ 其中$r \in$实数

快速证明 $$\frac{d}{dr}x^r=\frac{d}{dr}e^{ln(x^r)}=e^{ln(x^r)}\times r \times \frac{1}{x}=rx^{r-1}$$

2 自然对数的常见应用

股票指数,以FTSE100为例

  • FTSE100全称为伦敦金融时报100指数,简称英国富时100指数
  • 欧洲三大股票指数包括:30工业股、FT-100、综合

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