请根据所学极限的知识求解下面式子的值,要求写出必要的求解过程

一、与定积分定义与性质有关的问题

用定积分的定义求数列极限的基本原则与使用方法

依据:基于以上结论和定积分的定义,于是对于特定分割(均分为n份)和区间上特殊取点(统一取为左端点或者统一取为右端点),从而可以用定积分的定义来求无穷项和的极限.

原则、步骤与方法:如果考虑使用定积分的定义来求无穷项和的数列的极限,则首先将极限式写成∑求和形式;然后提出一个1/n,再将剩下部分中包含的n与k(或者i)转换为i/n或k/n的函数表达式(这个过程可能需要经过放缩,结合夹逼定理),即最终的极限式可以写成∑f(i/n)(1/n)的结构,则可以把最终的极限描述为被积函数为f(x)积分区间为[0,1]的定积分形式. 具体过程参见课件中的例题和后面的参考阅读!

【注】如果希望构建积分区间为[a,b],则需要提出(b-a)/n,并将剩余部分转换为a+(b-a)i/n,即极限式转换为∑f[a+(b-a)i/n](b-a)/n的结构,则最终的极限描述为被积函数为f(x)积分区间为[a,b]的定积分形式.

定积分性质命题相关的注意事项

(1) 与定积分不等式命题相关的证明考虑积分性质中的保号性中的几个结论

(2) 与定积分、被积函数和积分区间相关的命题的证明,考虑定积分的积分中值定理;定积分中值定理架起了定积分与被积函数和积分区间之间的桥梁,使得定积分的研究可以转换为被积函数来研究.

二. 与变限积分函数有关的问题

积分上限函数为被积函数的一个原函数,因此,积分上限函数是连续可导函数

● 在已知条件或者结论中包含有积分上限函数的问题,一般直接的思路就是先对积分上限函数求导

● 积分上限函数也称为变上限函数,因此,有变下限函数,以及上下积分限都为函数的积分限函数,对于它们都可以转换为变上限函数来处理。于是结合积分上限函数的复合函数可以得到以上变限函数的导数表达式

● 对于积分变限函数求导的基本原则是在求导之前将被积表达式要变换成与求导变量无关,而仅仅与积分变量相关的表达式;积分上下限为求导变量的函数的结构,这样就可以直接使用变限积分求导公式直接套用!即将被积函数的积分变量替换为变限表达式,然后乘以变限函数的导数即得导数结果,即依据课件及上面的公式将最终所求的变限积分式子转换如下,并有如下求导结果

即如果被积表达式中包含有求导变量,则要提出来,如果提不出来,则通过积分的换元法的方式转换,使得其不包含有求导变量.

. 不定积分和定积分的计算及证明

定积分的计算步骤(不定积分计算思路从step3开始)小结

Step1分析积分区间是否关于原点对称,即为[-a,a],如果是,则考虑被积函数的整体或者经过加减拆项后的部分是否具有奇偶性,如果有,则考虑使用“偶倍奇零”性质简化定积分计算.

Step2考虑被积函数是否具有周期性,如果是周期函数,考虑积分区间的长度是否为周期的整数倍,如果是,则利用周期函数的定积分在任一周期长度的区间上的定积分相等的结论简化积分计算.

Step3考察被积函数是否可以转换为“反对幂指三”五类基本函数中两个类型函数的乘积,或者是否包含有正整数n参数,或者包含有抽象函数的导数乘项,如果是,可考虑使用定积分的分部积分法计算定积分.

Step4考察被积函数是否包含有特定结构的函数,比如根号下有平方和、或者平方差(或者可以转换为两项的平和或差的结构),是否有一次根式,对于有理式是否分母次数比分子次数高2次以上;是否包含有指数函数或对数函数,对于具有这样结构的积分,考虑使用三角代换、根式代换、倒代换或指数、对数代换等;换元的函数一般选取严格单调函数;与不定积分不同的是,在变量换元后,定积分的上下限必须转换为新的积分变量的范围,依据为:上限对上限、下限对下限;并且换元后直接计算出关于新变量的定积分即为最终结果,不再需要逆变换换元

【注1不管是分部积分法还是换元法(第一类换元法),一般是将被积函数分解为两个函数的乘积,然后考察简单函数的原函数,一般思路为(假设函数h(x)为简单函数):

【注2对于两个函数的乘积,在寻找h(x)的原函数的过程中,注意观察可能的原函数结构与余下函数的关系,通过构造函数(加、减、乘、除函数项弥补需求)得到函数的原函数。

【注3考虑简单函数的导数来寻找余下函数的关系来构造合适的换元方式与计算方法。

【注4记得三角代换的三个三角形用来逆代换三角函数表达式。

可用定积分模型求解的问题类型及基本解题思路与步骤:

(1) 定型:判定所求量是否适合使用定积分模型求解

依据:需要计算的量具有可加性,即可以对所求量进行分割,总量等于各部分量之和。

定线:将所求量分布到一条有限长度的线段上,使得可以通过对线段的分割,实现对所求量的分割。量的分割方式可以就为线段上的点(如细棒的质量、变力沿直线段位移作功、变速直线运动的路程计算,直线型构件对质点的引力等);也可以通过在线段上取点,做垂直于线段的直线(如静压力、平面区域的面积等)或者平面(如立体体积的计算)实现对所求量的分割。

【注】线段的选取不唯一。

(3) 定限:过选择的直线段,指定合适位置为原点和一个方向,建立数轴(或为坐标系中的一个坐标轴),从而线段在数轴上占有的区间[a,b](即所求量就分布在[a,b]对应的线段上,或者分布在过a,b两点垂直于数轴的两直线或两平面之间)即为定积分的积分区间。

【注】:对于给出了函数或者变量范围的实际问题区间直接给出。比如求圆心角为a,半径为R,线密度为μ的圆弧形物体对位于圆心位置,质量为m的质点的引力,则变量的范围可以直接取为[0,a]或[-a/2,a/2],等,坐标系建立的不同而不同。这也就是说同样的变量取值范围,可能对应不同的积分区间。(该题可以通过分割圆心角范围,计算对应小段的弧长,从而得到相应的质量计算得到小段的引力,然后通过力的分解,定积分分别求指定方向的力,本题建立的坐标系主要是为力的分解服务的)。

(分割)近似:在确定使用的变量范围内,任取x∈[a,b],给一个增量dx,则以两端点位置采取合适方式(点分割、线分割、面分割)分割总量,并用x位置属性代替小区间对应部分量的整体属性(如高、密度、力、距离等),构建函数f(x),将不规则问题规则化,近似描述小区间[x,x+dx]对应的部分量为f(x)dx。

(5) (求和取极限)建模:以[a,b]为积分限,f(x)dx为积分表达式,写出总量U计算的积分模型,即

(6) 计算:计算定积分。

【注】其中(4)(5)就是元素法(或称为微元法)的基本思想,即“分割取近似,作和求极限”。

【注1:如果对于整个区间[a,b]不能建立统一的被积表达式,可以考虑对区间进行分割,分成几个区间分别重复“元素法”的步骤建立积分模型,分别计算定积分,然后借助量的可加性,求和得到最终的总量。

【注2定积分只能是数量(标量)的求和,因此对于矢量的计算应该分解为变量进行分量的计算来计算,比如引力的计算。

1、定义法求积分值与判定积分的敛散性

定义法计算反常积分及判定反常积分的收敛性的依据:定积分的计算与积分结果求极限

即首先通过将无穷限的反常积分转换为有限区间上的定积分和将无界函数的反常积分转换为有界函数的定积分计算;然后对积分结果求极限;最后根据极限的存在性和极限值来计算得到反常积分的值或者判定反常积分的敛散性。

2、反常积分收敛性的判定方法

判定方法对照正项常值级数收敛性判定的比较审敛法与相类似的结论:p-积分与q-积分

(1) 无穷区间上的反常积分收敛性判定方法的比较审敛法,基于p-积分的结论

(2) 无界函数的反常积分收敛性判定方法的比较审敛法,基于q-积分的结论

【注1对于同时包含两类反常积分的积分,借助积分对积分区间的可加性,分别转换为两类反常积分计算积分值或判定积分的收敛性。

【注2对于一个反常积分转换为几个基本的反常积分进行收敛性的判定时,值得注意的是,只要一项积分发散,则整个积分发散。

【注3反常积分同样可以使用“偶倍奇零”化简积分计算,注意能够使用的前提是反常积分收敛

【注4具体内容与方法参考以下课件的部分内容和教材中的例题。

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预备知识 数列的极限(简明微积分)

   微积分的核心概念是极限,而极限最基础的情形是数列的极限.数列是离散的,比较容易理解,而所有与极限有关的概念也都可以从数列的极限拓展得到.

   先来看一个数列的例子.

   我们都知道 $\pi$ 是一个无理数,所以 $\pi$ 的小数部分是无限多的.目前用计算机,已经可以将 $\pi$ 精确地计算到小数点后数亿位.然而在实际应用中,往往只用取前几位小数的近似即可.下面给出一个数列,定义第 $n$ 项是 $\pi$ 的前 $n$ 位小数近似(不考虑四舍五入),即

   这个数列显而易见的性质,就是当 $n$ 趋于无穷时,$a_n$ 趋(近)于 $\pi$.无穷通常用符号 $\infty$ 来表示(像 “8” 横过来写).我们把这类过程叫做极限.以上这种情况,用极限符号表示,就是

这里 $\lim$ 是极限(limit)的意思,下方用箭头表示某个量变化的趋势.算符的 “输出” 就是一个数($a_n$ 的极限值).所以不要误以为这条式子是说当 $n = \infty$ $x=y$,而是说 $x$ 经过正弦函数作用后等于 $y$.

   所以从概念上来说,极限中的 “趋于” 和 “等于” 是不同的.趋于是数列整体的性质,而不是单个数字的性质.我们可以像这样粗略理解 “趋近”:

  • 越来越接近,但不一定相等
  • (在不相等的情况下)只有更近,没有最近

图 1:两个数列示意图.实心点表示数列 $a_n=(-1)^{n}$,空心点表示数列 $b_n=(1/2)^n$;横实线表示 $y=1$,横虚线表示 $y=1/2$.由图可见,随着 $n$ 增大,黑色点列虽然总有落在 $1$ 上的点,但也总有落在虚线以外的点;而空心点列则总是落在虚线以外.这样,虚线就像一个天堑,随着 $n$ 增大的时候两个数列都有被这个天堑隔开的点,这时我们就说这两个数列都不趋近于 $1$.不过,空心点数列 $\{b_n\}$ 是趋近于 $0$ 的.

   由于以上讨论中 $\lim$ 作用的对象是数列,那么箭头右边只能是 $\infty$(准确来说应该是正无穷 $+\infty$,但是由于数列的项一般是正的,所以正号省略了).

   我们来看几个简单的例题,加深一下印象.

   考虑数列 $a_n=(-1)^n$.这个数列存在极限吗?

定义 2 数列的敛散性

   实函数 $f(x)$ 可以看成是一种 “连续” 的数列,只不过把元素编号从离散的 $n$ 改为连续的 $x$.类比数列的极限,我们也可以定义函数在正无穷的极限 $\lim\limits_{x\to +\infty} f(x) = A$.

定义 3 函数趋于正无穷时的极限

非常相似,只是简单做了替换.不过,函数并不是简单地把数列的概念拓展到连续的情况.数列的编号只能朝着一个方向增大,但实函数的自变量就自由得多,它可以奔向负无穷,也可以集中到一点 $x_0$.

   如何描述 “自变量趋于一个给定的实数 $x_0$” 呢?我们可以拓展一下 “趋于无穷” 的概念.函数自变量或者数列编号趋于无穷,就是说我们可以把自变量和数列编号取得越来越 “接近无穷”,虽然这种说法并不严谨,但它可以提供一个很好的借鉴:函数自变量趋于给定实数 $x_0$,就是说我们取的自变量 $x$ 使得 $ \left\lvert x-x_0 \right\rvert $

   现在问题来了,什么叫 “越来越” 呢?在讨论数列极限的时候,我们没有在意这个细节,因为我们也只能考虑数列编号增大的情况,而这里的 “越来越” 也自然表示 “随着数列编号的增大” 了.但是讨论函数自变量趋于给定实数 $x_0$ 的时候,就有些麻烦了,我们没有一个衡量 “时间流逝” 的自然标准了.要解决这个问题,最好还是再次把数列给请出来.

   下面,我直接给出函数极限的定义,请仔细咀嚼,看看数列是怎么用来准确描述函数极限的.

   考虑实函数 $f(x)$,并给定一个实数 $x_0$.

“任意” 二字.也就是说,“连续” 就是 “任意的离散”,比如 “连续地接近时满足的条件” 就是 “任意一种离散地接近时都满足的条件”.

   同时也是最为完整的函数极限定义,只需要把 $x_0$ 替换为 $\pm\infty$ 即可囊括无穷的情况.

   求函数在某个值处的极限时,通常可以直接代入数值计算,如

   当无穷大与常数相加时,可以忽略常数,如

定义 5 函数的敛散性

   拓展数列的敛散性的 .若函数在一点处有极限值,则称之为收敛的;否则,称之为发散的.

   自变量趋于无穷的过程,只有一个方向,要么是不停增大(正无穷),要么是不停减小(负无穷).但如果自变量是趋近一个实数 $x_0$,那么至少就有两个方向,从大于 $x_0$ 的点开始减小(正向接近),和从小于 $x_0$ 的点开始增大(负向)接近.

   由于极限的定义是 “怎么接近都可以”,因此若 $f(x)$ 在 $x=x_0$ 处存在极限,无论怎么取接近 $x_0$ 的数列,正向接近也好反向接近也罢,哪怕是一会儿正一会儿负地反复横跳,只要接近,这些数列的极限值都是一样的.

   但是有些函数则不然.考虑这个函数:$f(x)$,其中 $x 只考虑正向接近的数列 $\{x_n\}$,那么计算出来的 $\{f(x_n)\}$ 的极限就是 $1$;但如果只考虑负向接近的数列,那么计算出来的极限是 $0$.按照定义,这意味着 $f(x)$ 在 $x=0$ 处没极限.

   但是这种情况,我们说它是有左极限和右极限的.

定义 6 左极限和右极限

   一个很容易想到的定理是,如果函数在某点的左右极限都存在且相等,那么函数的极限存在且等于左右极限.证明留作思考题,要注意的是,左右极限相等并没有直接说明 “左右横跳” 式的数列,其极限也等于左右极限.

   在求极限时,若高阶无穷小与低阶无穷小相加,通常可以忽略高阶无穷小.另外由定义不难推出


有两个理由可以说明这种理解不正确:首先,按定义,每个 $a_n$ 都是有理数,而 $\pi$ 是无理数,所以不应该有任何一个 $a_n=\pi$;其次,$\infty$ 不是一个实数,不存在 $n=\infty$ 的说法.这里的 致读者: 小时百科一直以来坚持所有内容免费,这导致我们处于严重的亏损状态。 长此以往很可能会最终导致我们不得不选择大量广告以及内容付费等。 因此,我们请求广大读者,使网站得以健康发展。 如果看到这条信息的每位读者能慷慨打赏 10 元,我们一个星期内就能脱离亏损, 并保证在接下来的一整年里向所有读者继续免费提供优质内容。 但遗憾的是只有不到 1% 的读者愿意捐款, 他们的付出帮助了 99% 的读者免费获取知识, 我们在此表示感谢。

  AP马上就要考试了~小伙伴,你们还好么?

  这篇文章是新航道英语整理的。公式大全,请:、

  微积分考试分为AB与BC,与AB相比,BC包含的内容更多、难度更高。考点包括极限、微分、积分(不定积分、定积分)、微分方程、级数(AB无此部分)、应用。

  这部分是微积分的基础,包含:

  (1)会判断极限存在或不存在,当极限存在时,如何求出该极限

  (2)利用极限刻画函数的形态——渐近线(asymptote),研究函数的性质——连续性(continuous)。

  1.1 极限存在的判定标准:左极限与右极限均存在且相等

  1.2 求极限的方法

  求a:先将a代入表达式,如果可以求出某一确定的数值,则该数值即为此函数的极限。

  求a:通过因式分解将0因子约掉。

  求无穷大(infinity):分子分母同时除以该式子的次项。

  具体使用时,如果所求极限是0/0或infinity/ infinity的形式,可以将分子分母两部分分别求导,再计算求完导数之后的极限。

  1.2.3 等价无穷小代换

  这一方法大部分国外教材与辅导书(James,Thomas,Finney,Barron)都未提及,但掌握之后会给运算带来相当大的便利。

  这种类型的函数,做法是通过ln将其变换成指数型函数来进行运算。

  1.3 对于极限不存在,需要掌握左右极限不相等、无穷大和震荡三种

  1.4 极限的应用

  如果函数在某一点的极限值等于函数值,则称该函数在这一点连续。判断函数在某一点是否连续,必须要分别考察其左极限与右极限,如果左极限与右极限相等则说明极限存在,进而与该点的函数值比较,如果相等即为连续,不等即为间断。

  1.4.3 当函数在某一闭区间上连续时,则有三个定理

  其中水平的求法是分别求两个infinity的极限,如果存在则可判定有水平渐近线。

  垂直的求法是求某一点的极限,如果该极限等于无穷(infinity),则可判定通过在这一点存在垂直渐近线。

  这一部分的核心在于如何求出一个函数的导数及导数的应用。2.1 导数与微分的定义

  简单来说,导数是切线的斜率(slope),微分是切线的改变量。

  2.2 求函数不同表示形式的导数

  显函数,反函数,复合函数,隐函数,参数方程,极坐标


  2.2 高阶导数  要注意的一点以哪个变量为基准求导数,默认是x,但也有特殊情况,如respectto sinx,则是将sinx看成一个整体进行求解。

  它是在导数的基础之上再求一次导数,常用的是二阶导数(second derivative)

  2.3 导数的直接应用

  导数的直接应用是求切线和法线。

  求切线的时候需要注意的是所给的点是否在已知曲线上,如果在则可直接求导代数求出切线斜率(slope),如果不在则需要先设出切点,而后通过解方程的形式把切点和斜率解出来,从而得出切线。

  2.4 可导与连续

  在某一点可导必然连续,而连续则不一定可导。

  从几何图形上来看,当函数在闭区间上连续、开区间内可导时,必然存在一点c使得过c点切线的斜率等于端点连线的斜率。

  利用中值定理可以对函数进行估值和给导数估值。

  3导数与微分的应用

  3.1 函数与导数的关系

  函数的增减性可由一阶导数的正负来判断,凹凸性可由二阶导数的正负来判断。

  不同的教材对这两个点的定义不同,我们这里采用比较通用的

  对local来说,步骤如下:

  (1)求出一阶导数等于0和不存在的点

  (2)利用一阶导数是否改变符号和二阶导数的正负来判定。

  对global来说,步骤如下:

  (1)求出一阶导数等于0和不存在的点

  3.4 物理应用:运动

  平面运动的位置函数用向量(vector)来表示,因此后面所有的变量都是向量的形式。

  直线运动的主要问题

  (1)求加速与减速区间

  (2)求在哪一时刻改变运动的方向

  平面运动的主要问题

  (1)速度向量、速率和加速度向量

  3.5 相关变化率

  这一部分是应用题,现实生活中的某一个量随时间变化而变化,进而求:

  (1)某一时刻该量的瞬时变化率

  (2)某一时间段内平均变化率

  (3)某一时间段内的累积量(积分的应用)

  4不定积分和定积分

  与导数类似,不定积分这一部分主要是它的求法,基本的积分公式与运算必须非常熟练。

  (1)换元法(substitution):将被积函数的某一部分用另外的变量代替,从而将被积函数化简,使用积分基本公式得出结果。

  (2)分部积分法(integral by parts):适用于求两类不同函数乘积的积分,核心是通过交换来改变被积函数,从而将难求的变成容易求的。

  (3)有理函数积分:对于分母是1次和2次的形式有固定的套路,掌握即可。

  使用近似逼近的方式来求面积,常用的是左端点、右端点、中点、梯形来做估计,步骤如下

  (1)将区间等分成n份(也可不等分)

  (2)按照预先设定的规则求出每一部分的面积

  利用黎曼和对定积分或面积进行估值,需要比较估计值和真实值的大小,可比较的是左端点、右端点和梯形三种估计方法,中点由于大小不易确定,较少出现。

  黎曼积分则是在加总之后求极限,那么该极限值应该等于图形面积的真实值,也就是定积分的值(黎曼可积)。

  2.求定积分的基本方法

  牛顿-莱布尼茨公式,使用该公式时先求不定积分,再代入数值,因此不定积分的方法都可以在这里使用。但是需要注意的是,使用换元法的时候,变量的取值范围会发生变化。

  3.求定积分的特殊方法

  (1)对于某些规则图形(三角形、圆等)可用其几何意义直接算出面积,再利用定积分和面积之间的关系来求

  (2)利用奇函数和偶函数的性质来求。

  求函数在某一个区间上的平均值或积分中值,使用如下公式即可。

  当被积函数确定时,积分值会随着积分区间的变化而变化,因此可将积分值看做积分区间的函数,其中需要掌握的是变限积分的求导。

  当积分区间不是有限区间(即包含无穷大)或积分区间会使被积函数为无界的时候,求积分需要用到极限,如果极限存在,则称积分收敛(converge),不存在则称为发散(diverge)。

  求面积、体积、弧长

  求平面曲线围成的平面图形的面积,一般来说是给定一条或若干条曲线,求它与x轴、y轴或其他直线或曲线围成图形的面积。

  对于直角坐标系,使用定积分的几何意义来求,但需要注意的是面积永远是正数,而积分值有正有负,因此当函数大小关系或区间的边界发生变化时,要注意区别对待。

  5.2 极坐标求面积

  面积公式与直角坐标不同,特别需要注意的是积分的范围,如果不好判断,可用半径来反求角的范围。

  求平行截面面积已知的立体图形的体积和旋转体体积,种图形对截面面积求积分可得体积,第二种图形有两种求法,种也是对截面面积求积分,不过要注意旋转截面是实心圆还是圆环,第二种是利用shell来求,掌握好展开后的圆柱壳的长宽高即可。

  弧长公式用四种,一般来说在考试中如果是不允许使用计算器的部分,只会要求考生列出计算公式,不要求算出数值,而允许使用计算器的部分则可利用计算器来计算弧长的数值。

  6.1 解微分方程:

  对变量可分离的微分方程,解法是将x和y分离后,等式两边同时求积分。

  根据微分方程原函数每一点切线斜率计算出来,而后将与该点切线斜率相同的线段画在坐标系中,由此所形成的图形即为斜率场。斜率场所描绘出的图形即为微分方程的解。

  多次使用中值定理进行估值,此时c不再任取,而是固定取每一步的起始值。

  级数共分为三部分:

  这部分的核心是如何判断一个级数是收敛(converge)还是发散(diverge)。

  (1)将级数加值取正

  (2)对通项求极限,若极限不等于0,则可判定为发散,若等于0,则(2.1)利用积分(integral)、比值与根值(ratio and root)、比较及极限(comparison and limit comparison)判定,若收敛,则原级数收敛,若发散,则(2.1.1)若原级数为交错级数,利用莱布尼茨准则判断,若收敛,则为条件收敛,否则为发散。

  幂级数在收敛区间内(1)连续(2)可微(3)可积。

  (1)将函数展开为泰勒级数

  (2)求泰勒级数的和函数。

  AB与BC考点对比

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