微积分 简单记录

一、极限与连续

1. 重要极限

  • lim⁡n→∞(1+an)n=ea\displaystyle\lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{a}{n}\right)^n = e^a
  • lim⁡n→∞(1+1n)n=e\displaystyle\lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{1}{n}\right)^n = e
  • lim⁡x→0sin⁡xx=1\displaystyle\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1

2. 等价无穷小

(x→0x \to 0 时)

  • x∼sin⁡x∼tan⁡x∼arcsin⁡x∼arctan⁡xx \sim \sin x \sim \tan x \sim \arcsin x \sim \arctan x
  • 1−cos⁡x∼12x21 - \cos x \sim \frac{1}{2}x^2
  • 1+x−1∼x2\sqrt{1 + x} - 1 \sim \frac{x}{2}
  • ax−1∼xln⁡aa^x - 1 \sim x \ln a,ex−1∼xe^x - 1 \sim x
  • log⁡a(1+x)∼xln⁡a\log_a(1 + x) \sim \frac{x}{\ln a},ln⁡(1+x)∼x\ln(1 + x) \sim x
  • (1+x)α−1∼αx(1 + x)^\alpha - 1 \sim \alpha x

(x→1x \to 1 时)

  • xa−1∼a(x−1)x^a - 1 \sim a(x - 1)

3. 高阶无穷小差

  • tan⁡x−sin⁡x∼x32\tan x - \sin x \sim \frac{x^3}{2}
  • arcsin⁡x−x∼16x3\arcsin x - x \sim \frac{1}{6}x^3
  • tan⁡x−x∼x33\tan x - x \sim \frac{x^3}{3}
  • x−arctan⁡x∼13x3x - \arctan x \sim \frac{1}{3}x^3
  • x−sin⁡x∼x36x - \sin x \sim \frac{x^3}{6}

顺序:

tan⁡x>arcsin⁡x>x>sin⁡x>arctan⁡x\tan x > \arcsin x > x > \sin x > \arctan x

二、微分中值定理

1. 介值定理

若 f(x)∈C[a,b]f(x) \in C[a, b] 且 f(a)≠f(b)f(a) \neq f(b),则对任意介于 f(a)f(a) 和 f(b)f(b) 之间的数 cc,存在 ξ∈(a,b)\xi \in (a, b) 使得 f(ξ)=cf(\xi) = c。

2. Rolle 定理

若 f(x)f(x) 在 [a,b][a, b] 上连续,在 (a,b)(a, b) 内可导,且 f(a)=f(b)f(a) = f(b),则存在 ξ∈(a,b)\xi \in (a, b) 使得 f′(ξ)=0f'(\xi) = 0。

3. Lagrange 中值定理

若 f(x)f(x) 在 [a,b][a, b] 上连续,在 (a,b)(a, b) 内可导,则存在 ξ∈(a,b)\xi \in (a, b) 使得 f′(ξ)=f(b)−f(a)b−af'(\xi) = \frac{f(b) - f(a)}{b - a}。

4. 积分中值定理

若 f(x)f(x) 在 [a,b][a, b] 上连续,则存在 ξ∈(a,b)\xi \in (a, b) 使得 ∫abf(x)dx=f(ξ)(b−a)\int_a^b f(x)dx = f(\xi)(b - a)。

5. Taylor 中值定理

若 f(x)f(x) 在 (a,b)(a, b) 内有直到 n+1n+1 阶导数,x0≠x∈(a,b)x_0 \neq x \in (a, b),则存在 ξ\xi 在 x0x_0 和 xx 之间,使得

f(x)=f(x0)+f′(x0)(x−x0)+f′′(x0)2!(x−x0)2+⋯+f(n)(x0)n!(x−x0)n+f(n+1)(ξ)(n+1)!(x−x0)n+1f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x - x_0) + \frac{f''(x_0)}{2!}(x - x_0)^2 + \cdots + \frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x - x_0)^n + \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x - x_0)^{n+1}

三、泰勒公式与麦克劳林展开

1. 泰勒多项式

Pn(x)=f(x0)+f′(x0)(x−x0)+f′′(x0)2!(x−x0)2+⋯+f(n)(x0)n!(x−x0)nP_n(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x - x_0) + \frac{f''(x_0)}{2!}(x - x_0)^2 + \cdots + \frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x - x_0)^n

(Peano 余项为 o((x−x0)n)o((x - x_0)^n))

2. 常见函数的麦克劳林展开(x0=0x_0 = 0,令 ξ=θx,0<θ<1\xi = \theta x, 0 < \theta < 1)

  • ex=1+x+x22!+⋯+xnn!+eθx(n+1)!xn+1e^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \cdots + \frac{x^n}{n!} + \frac{e^{\theta x}}{(n+1)!}x^{n+1}
  • sin⁡x=x−x33!+x55!−⋯+(−1)n−1x2n−1(2n−1)!+sin⁡(θx+(2n+1)π2)(2n+1)!x2n+1\sin x = x - \frac{x^3}{3!} + \frac{x^5}{5!} - \cdots + (-1)^{n-1}\frac{x^{2n-1}}{(2n-1)!} + \frac{\sin(\theta x + (2n+1)\frac{\pi}{2})}{(2n+1)!}x^{2n+1}
  • cos⁡x=1−x22!+x44!−⋯+(−1)nx2n(2n)!+cos⁡(θx+(2n+2)π2)(2n+2)!x2n+2\cos x = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} - \cdots + (-1)^n\frac{x^{2n}}{(2n)!} + \frac{\cos(\theta x + (2n+2)\frac{\pi}{2})}{(2n+2)!}x^{2n+2}
  • ln⁡(1+x)=x−x22+x33−⋯+(−1)n−1xnn+(−1)nxn+1(n+1)(1+θx)n+1\ln(1 + x) = x - \frac{x^2}{2} + \frac{x^3}{3} - \cdots + (-1)^{n-1}\frac{x^n}{n} + (-1)^n\frac{x^{n+1}}{(n+1)(1 + \theta x)^{n+1}}
  • (1+x)α=1+αx+α(α−1)2!x2+⋯+α(α−1)⋯(α−n+1)n!xn+α(α−1)⋯(α−n)(n+1)!(1+θx)α−n−1xn+1(1 + x)^\alpha = 1 + \alpha x + \frac{\alpha(\alpha - 1)}{2!}x^2 + \cdots + \frac{\alpha(\alpha - 1)\cdots(\alpha - n + 1)}{n!}x^n + \frac{\alpha(\alpha - 1)\cdots(\alpha - n)}{(n+1)!}(1 + \theta x)^{\alpha - n - 1}x^{n+1}
  • arctan⁡x=x−x33+x55−⋯+(−1)nx2n+12n+1+o(x2n+2)\arctan x = x - \frac{x^3}{3} + \frac{x^5}{5} - \cdots + (-1)^n\frac{x^{2n+1}}{2n+1} + o(x^{2n+2})

四、导数与微分

1. 反三角函数导数

  • f(x)=arcsin⁡xf(x) = \arcsin x,f′(x)=11−x2f'(x) = \frac{1}{\sqrt{1 - x^2}}
  • f(x)=arccos⁡xf(x) = \arccos x,f′(x)=−11−x2f'(x) = -\frac{1}{\sqrt{1 - x^2}}
  • f(x)=arctan⁡xf(x) = \arctan x,f′(x)=11+x2f'(x) = \frac{1}{1 + x^2}
  • f(x)=arccot xf(x) = \text{arccot } x,f′(x)=−11+x2f'(x) = -\frac{1}{1 + x^2}

2. 正割、余割函数导数

  • f(x)=sec⁡x=1cos⁡xf(x) = \sec x = \frac{1}{\cos x},f′(x)=sec⁡xtan⁡x=tan⁡xcos⁡xf'(x) = \sec x \tan x = \frac{\tan x}{\cos x}
  • f(x)=csc⁡x=1sin⁡xf(x) = \csc x = \frac{1}{\sin x},f′(x)=−csc⁡xcot⁡x=−cot⁡xsin⁡xf'(x) = -\csc x \cot x = -\frac{\cot x}{\sin x}

3. 双曲函数及其导数

  • sinh⁡x=ex−e−x2\sinh x = \frac{e^x - e^{-x}}{2},sinh⁡′x=cosh⁡x\sinh' x = \cosh x
  • cosh⁡x=ex+e−x2\cosh x = \frac{e^x + e^{-x}}{2},cosh⁡′x=sinh⁡x\cosh' x = \sinh x
  • tanh⁡x=sinh⁡xcosh⁡x\tanh x = \frac{\sinh x}{\cosh x},tanh⁡′x=1cosh⁡2x\tanh' x = \frac{1}{\cosh^2 x}

五、函数的凹凸性与拐点

1. 凹凸性判定

若 f(x)f(x) 在区间 II 上二阶可导,则

  • f′′(x)>0f''(x) > 0 时,f(x)f(x) 在 II 上是凹函数;
  • f′′(x)<0f''(x) < 0 时,f(x)f(x) 在 II 上是凸函数。

2. 拐点定义与判定

  • 拐点是凹凸性改变的点 (x0,f(x0))(x_0, f(x_0)),满足 f′′(x0)=0f''(x_0) = 0 或 f′′(x0)f''(x_0) 不存在,且左右两侧 f′′(x)f''(x) 符号不同。
  • 高阶导数判别法:若 f(x)f(x) 在 x=ax = a 某邻域内 nn 阶可导,且 f′′(a)=⋯=f(n−1)(a)=0f''(a) = \cdots = f^{(n-1)}(a) = 0,f(n)(a)≠0f^{(n)}(a) \neq 0,则
    • nn 为奇数时,(a,f(a))(a, f(a)) 是拐点;
    • nn 为偶数时,非拐点。

六、积分

(一)不定积分与定积分基本概念

  1. Newton - Leibniz 公式:∫abf(x)dx=F(b)−F(a)=F(x)∣ab\int_a^b f(x)dx = F(b) - F(a) = F(x)\big|_a^b,其中 F(x)F(x) 是 f(x)f(x) 的原函数。

  2. 变上限积分:Φ(x)=∫axf(t)dt\Phi(x) = \int_a^x f(t)dt,x∈[a,b]x \in [a, b](受上限限定积分)。
    性质:

    • 若 f(x)f(x) 在 [a,b][a, b] 上可积,则 Φ(x)\Phi(x) 在 [a,b][a, b] 上连续;
    • 若 f(x)f(x) 在 [a,b][a, b] 上连续,则 Φ(x)\Phi(x) 在 [a,b][a, b] 上可导,且 Φ′(x)=f(x)\Phi'(x) = f(x)(可能除去一个点)。

(二)积分计算方法

  1. 第一类换元法(凑微分法):∫f(φ(x))φ′(x)dx=∫f(u)du\int f(\varphi(x))\varphi'(x)dx = \int f(u)du,其中 u=φ(x)u = \varphi(x)。

  2. 第二类换元法:∫f(x)dx=∫f(φ(t))φ′(t)dt\int f(x)dx = \int f(\varphi(t))\varphi'(t)dt,其中 x=φ(t)x = \varphi(t),需满足 φ(α)=a\varphi(\alpha) = a,φ(β)=b\varphi(\beta) = b,且 a≤φ(t)≤ba \leq \varphi(t) \leq b。

  3. 分部积分法:∫udv=uv−∫vdu\int u dv = uv - \int v du。

  4. Wallis 公式:n∈N+n \in \mathbb{N}^+,n≥2n \geq 2,

    In=∫0π2sin⁡nxdx=∫0π2cos⁡nxdx={n−1n⋅n−3n−2⋯23⋅π2(n为偶数)n−1n⋅n−3n−2⋯34⋅12(n为奇数)I_n = \int_0^{\frac{\pi}{2}} \sin^n x dx = \int_0^{\frac{\pi}{2}} \cos^n x dx = \begin{cases} \frac{n-1}{n} \cdot \frac{n-3}{n-2} \cdots \frac{2}{3} \cdot \frac{\pi}{2} & (n \text{为偶数}) \\ \frac{n-1}{n} \cdot \frac{n-3}{n-2} \cdots \frac{3}{4} \cdot \frac{1}{2} & (n \text{为奇数}) \end{cases}

(三)反常积分

  1. 无穷限反常积分:
    • ∫a+∞f(x)dx=lim⁡b→+∞∫abf(x)dx\int_a^{+\infty} f(x)dx = \displaystyle\lim_{b \to +\infty} \int_a^b f(x)dx,极限存在时收敛,否则发散;
    • ∫−∞bf(x)dx=lim⁡a→−∞∫abf(x)dx\int_{-\infty}^b f(x)dx = \displaystyle\lim_{a \to -\infty} \int_a^b f(x)dx,同理判断收敛性。

(四)积分的应用

  1. 面积:

    • 参数方程:由 {x=acos⁡ty=bsin⁡t\begin{cases} x = a \cos t \\ y = b \sin t \end{cases},面积 S=4ab∫0π2sin⁡2tdt=πabS = 4ab \int_0^{\frac{\pi}{2}} \sin^2 t dt = \pi ab;
    • 极坐标:S=12∫αβr2(θ)dθS = \frac{1}{2} \int_\alpha^\beta r^2(\theta)d\theta。
  2. 体积(旋转体):

    • 绕 xx 轴:V=∫abπf2(x)dxV = \int_a^b \pi f^2(x)dx(注:原笔记可能指柱壳法,这里修正为标准圆盘法,若原笔记为柱壳法是 ∫2πxf(x)dx\int 2\pi x f(x)dx);
    • 绕 yy 轴:V=∫cdπg2(y)dyV = \int_c^d \pi g^2(y)dy(其中 x=g(y)x = g(y))。
  3. 弧长:

    • 直角坐标系:s=∫αβ1+f′2(x)dxs = \int_\alpha^\beta \sqrt{1 + f'^2(x)}dx;
    • 参数方程:s=∫αβx′2(t)+y′2(t)dts = \int_\alpha^\beta \sqrt{x'^2(t) + y'^2(t)}dt;
    • 极坐标:s=∫αβr2(θ)+r′2(θ)dθs = \int_\alpha^\beta \sqrt{r^2(\theta) + r'^2(\theta)}d\theta。

七、微分方程

(一)高阶线性微分方程

  1. 齐次方程通解:对于 any(n)+an−1y(n−1)+⋯+a1y′+a0y=0a_n y^{(n)} + a_{n-1} y^{(n-1)} + \cdots + a_1 y' + a_0 y = 0,特征方程为 anλn+an−1λn−1+⋯+a1λ+a0=0a_n \lambda^n + a_{n-1} \lambda^{n-1} + \cdots + a_1 \lambda + a_0 = 0。

    • 单实根 λi\lambda_i:对应解 CieλixC_i e^{\lambda_i x};
    • 重实根 λ=k\lambda = k(重数 mm):对应解 (C1+C2x+⋯+Cmxm−1)ekx(C_1 + C_2 x + \cdots + C_m x^{m-1})e^{kx};
    • 复根 α±βi\alpha \pm \beta i:对应解 eαx(C1cos⁡βx+C2sin⁡βx)e^{\alpha x}(C_1 \cos \beta x + C_2 \sin \beta x)。
  2. 非齐次方程特解:设 f(x)f(x) 的形式,通过待定系数法求特解 ypy_p。

    • 多项式 Pm(x)P_m(x):yp=xsQm(x)y_p = x^s Q_m(x)(ss 为最小非负整数,使 ypy_p 不是齐次解);
    • 指数函数 eαxe^{\alpha x}:yp=xsCeαxy_p = x^s C e^{\alpha x};
    • 三角函数组合 eαx(Pm(x)cos⁡βx+Ql(x)sin⁡βx)e^{\alpha x}(P_m(x)\cos \beta x + Q_l(x)\sin \beta x):yp=xseαx(Rn(x)cos⁡βx+Sn(x)sin⁡βx)y_p = x^s e^{\alpha x}(R_n(x)\cos \beta x + S_n(x)\sin \beta x)(n=max⁡(m,l)n = \max(m, l))。

    通解为 y=yh+ypy = y_h + y_p(yhy_h 为齐次通解)。

(二)一阶微分方程

  1. 可分离变量方程:dydx=f(x)g(y)\frac{dy}{dx} = f(x)g(y),分离后 ∫dyg(y)=∫f(x)dx\int \frac{dy}{g(y)} = \int f(x)dx。

  2. 一阶线性方程:dydx+P(x)y=Q(x)\frac{dy}{dx} + P(x)y = Q(x),通解为 y=e−∫P(x)dx(∫Q(x)e∫P(x)dxdx+C)y = e^{-\int P(x)dx} \left( \int Q(x)e^{\int P(x)dx} dx + C \right)。

  3. 伯努利方程:dydx+P(x)y=Q(x)yn\frac{dy}{dx} + P(x)y = Q(x)y^n(n≠0,1n \neq 0, 1),令 z=y1−nz = y^{1-n},转化为线性方程。

  4. 其他类型:如 y(n)=f(x)y^{(n)} = f(x)(逐次积分)、隐式方程等。

(三)欧拉方程(Euler-Cauchy 方程)

欧拉方程是形如以下形式的变系数线性微分方程:

xny(n)+an−1xn−1y(n−1)+⋯+a1xy′+a0y=0x^n y^{(n)} + a_{n-1} x^{n-1} y^{(n-1)} + \cdots + a_1 x y' + a_0 y = 0

其中 a0,a1,…,an−1a_0, a_1, \ldots, a_{n-1} 为常数。

求解方法:令 x=etx = e^t(或 t=ln⁡xt = \ln x),记 D=ddtD = \frac{d}{dt},则有

  • xy′=Dyx y' = Dy
  • x2y′′=D(D−1)yx^2 y'' = D(D-1)y
  • x3y′′′=D(D−1)(D−2)yx^3 y''' = D(D-1)(D-2)y
  • …

八、渐近线

  1. 水平渐近线:若 lim⁡x→±∞f(x)=A\displaystyle\lim_{x \to \pm\infty} f(x) = A,则 y=Ay = A 为水平渐近线。

  2. 斜渐近线:若 lim⁡x→±∞(f(x)−ax−b)=0\displaystyle\lim_{x \to \pm\infty} \left( f(x) - ax - b \right) = 0,则 y=ax+by = ax + b 为斜渐近线(其中 a=lim⁡x→±∞f(x)xa = \displaystyle\lim_{x \to \pm\infty} \frac{f(x)}{x},b=lim⁡x→±∞(f(x)−ax)b = \displaystyle\lim_{x \to \pm\infty} \left( f(x) - ax \right))。

九、弧长微分与曲率

  1. 弧长微分:ds=1+y′2dx=(dx)2+(dy)2=x′2(t)+y′2(t)dt=r2(θ)+r′2(θ)dθds = \sqrt{1 + y'^2}dx = \sqrt{(dx)^2 + (dy)^2} = \sqrt{x'^2(t) + y'^2(t)}dt = \sqrt{r^2(\theta) + r'^2(\theta)}d\theta。

  2. 曲率:K=∣dαds∣=∣y′′∣(1+y′2)32=∣x′y′′−x′′y′∣(x′2+y′2)32K = \left| \frac{d\alpha}{ds} \right| = \frac{|y''|}{(1 + y'^2)^{\frac{3}{2}}} = \frac{|x'y'' - x''y'|}{(x'^2 + y'^2)^{\frac{3}{2}}}。

  3. 曲率半径:ρ=1K\rho = \frac{1}{K}。