学习目标与准备
本章假设读者熟悉极限、连续性、导数、乘积及链式法则,以及初等三角恒等式。我们发展定积分和主要手算技巧:换元、分部积分、三角恒等式与换元、有理式部分分式,并解释无穷区间如何使积分成为极限问题。
目标不是把每个被积函数强行套入一个公式。有用的方法利用结构、保持定义域,并给出可通过求导或极限计算验证的答案。
3.1 定积分与原函数
为何实数不只有算术规则
有理数支援熟悉的有序算术,但集合 { q ∈ Q : q > 0 , q 2 < 2 } \{q\in\mathbb Q:q>0,\ q^2<2\} { q ∈ Q : q > 0 , q 2 < 2 } 没有有理数最小上界。实数系统加入完备性:非空有上界集合都有最小上界。这不只是另一条不等式运算规则,而是分析中许多存在性结论的来源。
定义
上界与上确界 对非空 A ⊂ R A\subset\mathbb R A ⊂ R ,若每个 a ∈ A a\in A a ∈ A 均满足 a ≤ u a\le u a ≤ u ,则 u u u 是上界。若 s s s 是上界,并对每个上界 u u u 都有 s ≤ u s\le u s ≤ u ,则 s = sup A s=\sup A s = sup A 。最大值是既属于 A A A 又是上界的元素。最大值若存在便是上确界;上确界则不一定属于 A A A 。下界、下确界和最小值以反向不等式定义。
定理
完备性公理 每个非空且有上界的实数子集都有实数上确界。等价地,每个非空且有下界的子集都有实数下确界,因为 inf A = − sup ( − A ) \inf A=-\sup(-A) inf A = − sup ( − A ) 。
例如 sup ( 0 , 1 ) = 1 \sup(0,1)=1 sup ( 0 , 1 ) = 1 ,但 1 1 1 不是该集合的最大值;相反,sup [ 0 , 1 ] = 1 \sup[0,1]=1 sup [ 0 , 1 ] = 1 且是最大值。依此定义,空集及没有上界的集合没有实数上确界。
定理
上确界近似判据 非空集合 A A A 的上界 s s s 是 sup A \sup A sup A ,当且仅当对每个 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 a ∈ A a\in A a ∈ A 使 s − ε < a ≤ s s-\varepsilon<a\le s s − ε < a ≤ s 。
证明
证明两个方向 若 s = sup A s=\sup A s = sup A ,但没有元素大于 s − ε s-\varepsilon s − ε ,则 s − ε s-\varepsilon s − ε 是更小的上界,矛盾。反过来,假设 s s s 是上界且具近似性质。若另一上界 u < s u<s u < s ,取 ε = s − u > 0 \varepsilon=s-u>0 ε = s − u > 0 ,近似性质给出 a > u a>u a > u ,违反 u u u 是上界。因此 s s s 是最小上界。
例题
上确界证明的两部分 令 A = { n / ( n + 1 ) : n ∈ N , n ≥ 1 } A=\{n/(n+1):n\in\mathbb N, n\ge1\} A = { n / ( n + 1 ) : n ∈ N , n ≥ 1 } 。每个元素小于 1 1 1 ,所以 1 1 1 是上界。给定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,由下述阿基米德性质选 n > 1 / ε n>1/\varepsilon n > 1/ ε 。则 1 − n / ( n + 1 ) = 1 / ( n + 1 ) < ε 1-n/(n+1)=1/(n+1)<\varepsilon 1 − n / ( n + 1 ) = 1/ ( n + 1 ) < ε ,故 sup A = 1 \sup A=1 sup A = 1 。没有元素等于 1 1 1 ,所以 A A A 没有最大值。只证上界并不足以证明它是最小上界:2 2 2 也是上界。
阿基米德性质与稠密性
定理
阿基米德性质 对每个实数 x x x ,存在正整数 n > x n>x n > x 。因此对每个 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 n ∈ N n\in\mathbb N n ∈ N 使 1 / n < ε 1/n<\varepsilon 1/ n < ε 。
证明
完备性迫使整数无上界 若正整数有上界,完备性给 s = sup N s=\sup\mathbb N s = sup N 。因 s − 1 s-1 s − 1 不是上界,存在 n ∈ N n\in\mathbb N n ∈ N 满足 n > s − 1 n>s-1 n > s − 1 。但 n + 1 > s n+1>s n + 1 > s 且 n + 1 ∈ N n+1\in\mathbb N n + 1 ∈ N ,违反 s s s 是上界。对 1 / ε 1/\varepsilon 1/ ε 应用该性质即得第二个结论。
任意实数 x < y x<y x < y 之间都有有理数。选 n n n 使 n ( y − x ) > 1 n(y-x)>1 n ( y − x ) > 1 ;由阿基米德性质及整数部分性质,可选整数 m m m 使 n x < m < n y nx<m<ny n x < m < n y ,因此 x < m / n < y x<m/n<y x < m / n < y 。整数部分性质可由整数在正负两方向均无界及自然数良序性得到。x x x 和 y y y 之间也有无理数:选有理数 q q q 使 x − 2 < q < y − 2 x-\sqrt2<q<y-\sqrt2 x − 2 < q < y − 2 ,则 q + 2 q+\sqrt2 q + 2 是位于区间内的无理数。稠密性不表示有理数与无理数集合相同。
例题
以反射求下确界 对 B = { 2 + 1 / n : n ≥ 1 } B=\{2+1/n:n\ge1\} B = { 2 + 1/ n : n ≥ 1 } ,所有元素均大于 2 2 2 。给定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,选 n > 1 / ε n>1/\varepsilon n > 1/ ε 可得 2 < 2 + 1 / n < 2 + ε 2<2+1/n<2+\varepsilon 2 < 2 + 1/ n < 2 + ε 。所以 2 2 2 是下确界,但不是最小值。最大值为 3 3 3 ,由 n = 1 n=1 n = 1 取到。
收敛中的量词
定义
实数数列的收敛 数列 ( x n ) (x_n) ( x n ) 收敛至 L ∈ R L\in\mathbb R L ∈ R ,指对每个 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 N ∈ N N\in\mathbb N N ∈ N ,使每个 n ≥ N n\ge N n ≥ N 均有 ∣ x n − L ∣ < ε |x_n-L|<\varepsilon ∣ x n − L ∣ < ε 。记作 x n → L x_n\to L x n → L 。N N N 可以依赖 ε \varepsilon ε ,但必须对其后所有下标同时有效。
「收敛至 L L L 」的否定式为:存在 ε 0 > 0 \varepsilon_0>0 ε 0 > 0 ,使对每个 N N N 都有某个 n ≥ N n\ge N n ≥ N 满足 ∣ x n − L ∣ ≥ ε 0 |x_n-L|\ge\varepsilon_0 ∣ x n − L ∣ ≥ ε 0 。少数初始项不影响收敛;在任意后期仍反复出现的失败则会影响。
例题
构造 epsilon–N 证明 对 x n = ( 3 n + 1 ) / ( n + 2 ) x_n=(3n+1)/(n+2) x n = ( 3 n + 1 ) / ( n + 2 ) ,先猜 L = 3 L=3 L = 3 。因为
∣ 3 n + 1 n + 2 − 3 ∣ = 5 n + 2 < 5 n , \left|\frac{3n+1}{n+2}-3\right|=\frac5{n+2}<\frac5n, n + 2 3 n + 1 − 3 = n + 2 5 < n 5 , 选 N > 5 / ε N>5/\varepsilon N > 5/ ε ,则每个 n ≥ N n\ge N n ≥ N 都满足 ∣ x n − 3 ∣ < ε |x_n-3|<\varepsilon ∣ x n − 3∣ < ε 。猜测只是动机;不等式及带量词的选取才建立证明。
定理
唯一性、有界性及极限定律 收敛实数数列的极限唯一,且数列有界。若 x n → x x_n\to x x n → x 、y n → y y_n\to y y n → y ,则 x n + y n → x + y x_n+y_n\to x+y x n + y n → x + y 、x n y n → x y x_ny_n\to xy x n y n → x y ;若 y ≠ 0 y\ne0 y = 0 且商最终有定义,则 x n / y n → x / y x_n/y_n\to x/y x n / y n → x / y 。若最终有 x n ≤ z n ≤ y n x_n\le z_n\le y_n x n ≤ z n ≤ y n ,而两侧均收敛至 L L L ,则 z n → L z_n\to L z n → L 。
证明
唯一性与有界性 若 x n → L x_n\to L x n → L 且 x n → M x_n\to M x n → M ,对任意 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,充分后期的项同时满足 ∣ x n − L ∣ < ε / 2 |x_n-L|<\varepsilon/2 ∣ x n − L ∣ < ε /2 及 ∣ x n − M ∣ < ε / 2 |x_n-M|<\varepsilon/2 ∣ x n − M ∣ < ε /2 。三角不等式给 ∣ L − M ∣ < ε |L-M|<\varepsilon ∣ L − M ∣ < ε ;此式对所有正 ε \varepsilon ε 成立,故 L = M L=M L = M 。要证有界,选 N N N 使 n ≥ N n\ge N n ≥ N 时 ∣ x n − L ∣ < 1 |x_n-L|<1 ∣ x n − L ∣ < 1 。有限个初始项与尾部界 ∣ x n ∣ ≤ ∣ L ∣ + 1 |x_n|\le|L|+1 ∣ x n ∣ ≤ ∣ L ∣ + 1 一起给出整个数列的有限界。
有界性的逆命题不成立:( − 1 ) n (-1)^n ( − 1 ) n 有界但不收敛。若收敛至 L L L ,其偶数子列收敛至 1 1 1 、奇数子列收敛至 − 1 -1 − 1 ,违反极限唯一性。
证明
乘积定律的机制 收敛数列 ( y n ) (y_n) ( y n ) 有界,设 ∣ y n ∣ ≤ M |y_n|\le M ∣ y n ∣ ≤ M 。由
∣ x n y n − x y ∣ ≤ ∣ y n ∣ ∣ x n − x ∣ + ∣ x ∣ ∣ y n − y ∣ , |x_ny_n-xy|\le|y_n||x_n-x|+|x||y_n-y|, ∣ x n y n − x y ∣ ≤ ∣ y n ∣∣ x n − x ∣ + ∣ x ∣∣ y n − y ∣ , 两项均趋零。对商,y n → y ≠ 0 y_n\to y\ne0 y n → y = 0 蕴含最终有 ∣ y n ∣ ≥ ∣ y ∣ / 2 |y_n|\ge|y|/2 ∣ y n ∣ ≥ ∣ y ∣/2 ;分母因而远离零,得 1 / y n → 1 / y 1/y_n\to1/y 1/ y n → 1/ y 。
子列
定义
子列 ( x n ) (x_n) ( x n ) 的子列是 ( x n k ) (x_{n_k}) ( x n k ) ,其中 n 1 < n 2 < ⋯ n_1<n_2<\cdots n 1 < n 2 < ⋯ 为正整数。若 x n → L x_n\to L x n → L ,每个子列都收敛至 L L L ,因为 n k ≥ k n_k\ge k n k ≥ k ,最终会超过任意指定下标。
证明
套叠区间证明 把所有项放入闭有界区间 I 1 I_1 I 1 ,并把它平分。至少一半含无穷多个数列项;选该半区间为 I 2 I_2 I 2 。继续进行,得到长度趋零的套叠闭区间 I k I_k I k ,每个都含无穷多项。选严格递增的下标 n k n_k n k 使 x n k ∈ I k x_{n_k}\in I_k x n k ∈ I k ;因每个区间含无穷多项,故可做到。完备性给出所有区间的一个共同点 L L L :左端点集合的上确界位于每个区间内,因为每个左端点都不超过每个右端点。由 x n k , L ∈ I k x_{n_k},L\in I_k x n k , L ∈ I k ,二者距离不超过区间长度,故趋零。
结论是关于子列,而非整个数列。例如 ( − 1 ) n (-1)^n ( − 1 ) n 有分别收敛至 1 1 1 及 − 1 -1 − 1 的常数子列,但自身不收敛。
实直线闭集:序列判据与开补集
在通常的经典集合论背景下讨论实直线,并允许可数次见证选择。集合 U U U 为开集,是指每个 y y y 属于 U U U 都有某个 r > 0 r>0 r > 0 ,使 ( y − r , y + r ) (y-r,y+r) ( y − r , y + r ) 包含于 U U U 。使用阿基米德性质的推论:1 / n 1/n 1/ n 趋于零。对任意实直线子集 K K K ,下列条件等价:
K K K 中任意在实直线上收敛的序列,其极限仍属于 K K K 。
K K K 的补集为开集。
由 2 推出 1。 设 x n x_n x n 属于 K K K 且 x n x_n x n 趋于 x x x 。若 x x x 不属于 K K K ,补集的开放性给出 r > 0 r>0 r > 0 ,使 ( x − r , x + r ) (x-r,x+r) ( x − r , x + r ) 与 K K K 不相交。收敛性保证充分靠后时 ∣ x n − x ∣ < r |x_n-x|<r ∣ x n − x ∣ < r ,与 x n x_n x n 属于 K K K 矛盾,故 x x x 属于 K K K 。
由 1 推出 2。 固定不属于 K K K 的 y y y 。若以 y y y 为中心的每个正半径区间都遇到 K K K ,则对每个正整数 n n n ,都有 x n x_n x n 属于 K K K 且 ∣ x n − y ∣ < 1 / n |x_n-y|<1/n ∣ x n − y ∣ < 1/ n 。将这些见证选成一个序列。给定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,取 N N N 使 1 / N < ε 1/N<\varepsilon 1/ N < ε ;当 n ≥ N n\ge N n ≥ N ,有 ∣ x n − y ∣ < 1 / n ≤ 1 / N < ε |x_n-y|<1/n\le1/N<\varepsilon ∣ x n − y ∣ < 1/ n ≤ 1/ N < ε ,故 x n x_n x n 趋于 y y y 。条件 1 会迫使 y y y 属于 K K K ,矛盾。因此 y y y 周围存在避开 K K K 的区间。对补集每点均如此,故补集开放。选择见证序列这一步使用已声明的经典背景;这里不声称在不带选择的基础体系中证明同一结论。若 K K K 为空,其中没有序列,其补集为整个开实直线;若 K K K 为整个实直线,其空补集的开放性真空成立。两种边界情形也满足等价关系。
学习目标与定义
集合 K ⊆ R K\subseteq\mathbb R K ⊆ R 称为紧致的,如果任意一族开集只要其并包含 K K K ,就存在有限个成员仍覆盖 K K K 。集合若包含其点构成的每个收敛序列的极限,则称为闭集;等价地,其补集是开集。序列紧致性指 K K K 中每个序列都有收敛到 K K K 中某点的子列。
空集是紧致、闭且有界的,也满足序列紧致性;这些性质均以空真方式成立。在需要选取点或无穷序列的证明中,要单独处理空集。我们使用先前数列内容中的实数完备性及其闭区间套和 Bolzano–Weierstrass 推论。
定理:实数直线上的 Heine–Borel 定理
对 K ⊆ R K\subseteq\mathbb R K ⊆ R ,下列条件等价:开覆盖意义下的紧致性;闭且有界;序列紧致性。
紧致推出闭且有界。 区间 ( − n , n ) (-n,n) ( − n , n ) (n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 )覆盖 R \mathbb R R ,因而覆盖 K K K 。有限子覆盖给出一个界。为证明闭性,取 y ∉ K y\notin K y ∈ / K 。对每个 x ∈ K x\in K x ∈ K ,区间 B ( x , ∣ x − y ∣ / 2 ) B(x,|x-y|/2) B ( x , ∣ x − y ∣/2 ) 不含 y y y 。取其中覆盖 K K K 的有限子族,令 δ \delta δ 为这些区间中心到 y y y 的正距离的一半所组成的有限集合的最小值。所选以 x x x 为中心的区间内每点到 y y y 的距离严格大于 ∣ x − y ∣ / 2 ≥ δ |x-y|/2\ge\delta ∣ x − y ∣/2 ≥ δ 。因此 B ( y , δ ) B(y,\delta) B ( y , δ ) 与 K K K 不相交,因此对每个集合外的点,都找到不与集合相交的开邻域,补集是开集。若 K K K 为空,结论立即成立。
闭且有界推出紧致。 将非空的 K K K 放入闭有界区间 I 0 I_0 I 0 。假设 K K K 的某个开覆盖不存在有限子覆盖。将 I 0 I_0 I 0 二等分;至少一个闭半区间与 K K K 的交集不能被有限覆盖,否则两组有限覆盖合起来便覆盖 K K K 。选取这样的半区间并重复,得到长度趋于零的闭区间套 I n I_n I n ,且 K ∩ I n K\cap I_n K ∩ I n 不能被有限覆盖。每个交集非空,选取 x n ∈ K ∩ I n x_n\in K\cap I_n x n ∈ K ∩ I n 。闭区间套性质给出唯一公共点 p p p ;因两者均在 I n I_n I n 中,故 x n → p x_n\to p x n → p 。由闭性得 p ∈ K p\in K p ∈ K 。覆盖中某个成员 O O O 含 p p p ;由其开放性,O O O 包含以 p p p 为中心的某个开球。当 n n n 足够大时,整个区间 I n I_n I n 均在该球内,于是单个开集 O O O 就覆盖 K ∩ I n K\cap I_n K ∩ I n ,矛盾。
闭且有界推出序列紧致。 K K K 中每个序列有界,故 Bolzano–Weierstrass 定理给出收敛子列。由闭性,其极限仍在 K K K 中。
序列紧致推出闭且有界。 若无界,可选取 x n ∈ K x_n\in K x n ∈ K ,使 ∣ x n ∣ > n |x_n|>n ∣ x n ∣ > n ;它没有收敛到有限实数的子列,矛盾。若 p p p 是 K K K 中点的极限,则可选取 x n ∈ K x_n\in K x n ∈ K 使 ∣ x n − p ∣ < 1 / n |x_n-p|<1/n ∣ x n − p ∣ < 1/ n 。由序列紧致性,某子列收敛到 K K K 中一点;它也收敛到 p p p ,由实数极限唯一性得 p ∈ K p\in K p ∈ K 。因此 K K K 是闭集,所有蕴涵均已证明。
实数线上的紧致子集
集合 K ⊂ R K\subset\mathbb R K ⊂ R 若每个开覆盖都有有限子覆盖,便称紧致。在 R \mathbb R R 中,Heine–Borel 定理指出,这等价于闭且有界,也等价于 K K K 内每个数列都有收敛至 K K K 中某点的子列。闭性使子列极限留在集合内;有界性则容许抽取子列。以下证明使用序列形式。
定理
极值定理 若 K ⊂ R K\subset\mathbb R K ⊂ R 非空且紧致,f : K → R f:K\to\mathbb R f : K → R 连续,则 f f f 有界并在 K K K 上取得最大值及最小值。
证明
抽取逼近最大值的子列 若 f f f 无上界,选 x n ∈ K x_n\in K x n ∈ K 使 f ( x n ) > n f(x_n)>n f ( x n ) > n 。存在子列 x n k → x ∈ K x_{n_k}\to x\in K x n k → x ∈ K ;连续性给 f ( x n k ) → f ( x ) f(x_{n_k})\to f(x) f ( x n k ) → f ( x ) ,与其趋向无穷矛盾。对 − f -f − f 作同样论证可得下界。令 s = sup f ( K ) s=\sup f(K) s = sup f ( K ) ,选 x n ∈ K x_n\in K x n ∈ K 使 s − 1 / n < f ( x n ) ≤ s s-1/n<f(x_n)\le s s − 1/ n < f ( x n ) ≤ s 。某收敛子列趋向 x ∈ K x\in K x ∈ K ,由连续性有 f ( x ) = s f(x)=s f ( x ) = s 。对 − f -f − f 同理得最小值。
例题
哪个假设失效? 连续函数 f ( x ) = x f(x)=x f ( x ) = x 在 ( 0 , 1 ) (0,1) ( 0 , 1 ) 上有界,但没有最大值或最小值,因为 0 0 0 、1 1 1 不在定义域。此集合有界但不闭,故不紧致。在 [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] 上两端点都存在,因此取得极值。紧致性是充分的全局假设,不是每个个别函数取得极值的必要条件。
费马必要条件。 在可微的内点局部最大值或最小值处,f ′ ( a ) = 0 f'(a)=0 f ′ ( a ) = 0 。
证明。 在局部最大值处,充分小的正增量给出非正差商,负增量给出非负差商。双侧导数的极限要同时满足两种符号,只能为零。对函数取负处理最小值。□ \square □
内点条件很重要:f ( x ) = x f(x)=x f ( x ) = x 在 [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] 上的极值出现在端点,尽管导数为 1。逆命题不成立:x 3 x^3 x 3 在零处导数为零,但那里不是极值。
Rolle 定理。 若 a < b a<b a < b ,f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上连续、在 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 上可微,且 f ( a ) = f ( b ) f(a)=f(b) f ( a ) = f ( b ) ,则存在 c ∈ ( a , b ) c\in(a,b) c ∈ ( a , b ) 使 f ′ ( c ) = 0 f'(c)=0 f ′ ( c ) = 0 。
证明。 极值定理保证最大值和最小值存在。若函数为常数,任意内点均符合要求。否则某值不同于相等的端点值,因此最大值或最小值之一出现在内部。可在该处应用费马条件。□ \square □
中值定理。 在相同的连续与可微条件下,不要求端点值相等,则存在 c ∈ ( a , b ) c\in(a,b) c ∈ ( a , b ) 满足 f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( c ) ( b − a ) f(b)-f(a)=f'(c)(b-a) f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( c ) ( b − a ) 。
从 f f f 减去割线 f ( a ) + [ f ( b ) − f ( a ) ] ( x − a ) / ( b − a ) f(a)+[f(b)-f(a)](x-a)/(b-a) f ( a ) + [ f ( b ) − f ( a )] ( x − a ) / ( b − a ) ,再应用 Rolle 定理即可。这一证明不假定 f ′ f' f ′ 连续。推论包括:导数在区间上为零则函数为常数;导数非负则函数不减;区间上 ∣ f ′ ∣ ≤ M |f'|\le M ∣ f ′ ∣ ≤ M 则其中各点满足 ∣ f ( y ) − f ( x ) ∣ ≤ M ∣ y − x ∣ |f(y)-f(x)|\le M|y-x| ∣ f ( y ) − f ( x ) ∣ ≤ M ∣ y − x ∣ 。不能由一点的导数值推出整个区间上的导数界。
一致连续
定义
整个定义域共用一个 delta 若对每个 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 δ > 0 \delta>0 δ > 0 ,使所有 x , y ∈ A x,y\in A x , y ∈ A 只要满足 ∣ x − y ∣ < δ |x-y|<\delta ∣ x − y ∣ < δ ,便有 ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ < ε |f(x)-f(y)|<\varepsilon ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ < ε ,则称 f : A → R f:A\to\mathbb R f : A → R 在 A A A 上一致连续。δ \delta δ 可依赖 ε \varepsilon ε ,但不可依赖 x x x 或 y y y 。
证明
用紧致性作反证 若非一致连续,则存在 ε 0 > 0 \varepsilon_0>0 ε 0 > 0 ,使每个 n n n 都有 x n , y n ∈ K x_n,y_n\in K x n , y n ∈ K ,满足 ∣ x n − y n ∣ < 1 / n |x_n-y_n|<1/n ∣ x n − y n ∣ < 1/ n ,但 ∣ f ( x n ) − f ( y n ) ∣ ≥ ε 0 |f(x_n)-f(y_n)|\ge\varepsilon_0 ∣ f ( x n ) − f ( y n ) ∣ ≥ ε 0 。紧致性给子列 x n k → x ∈ K x_{n_k}\to x\in K x n k → x ∈ K ;由两点距离趋零,也有 y n k → x y_{n_k}\to x y n k → x 。连续性给 f ( x n k ) → f ( x ) f(x_{n_k})\to f(x) f ( x n k ) → f ( x ) 及 f ( y n k ) → f ( x ) f(y_{n_k})\to f(x) f ( y n k ) → f ( x ) ,与输出距离至少为 ε 0 \varepsilon_0 ε 0 矛盾。
例题
无界定义域上连续但非一致连续 f ( x ) = x 2 f(x)=x^2 f ( x ) = x 2 在 R \mathbb R R 上连续,但不一致连续。取 x n = n x_n=n x n = n 、y n = n + 1 / n y_n=n+1/n y n = n + 1/ n ,则 ∣ x n − y n ∣ = 1 / n → 0 |x_n-y_n|=1/n\to0 ∣ x n − y n ∣ = 1/ n → 0 ,但 ∣ f ( y n ) − f ( x n ) ∣ = 2 + 1 / n 2 ↛ 0 |f(y_n)-f(x_n)|=2+1/n^2\not\to0 ∣ f ( y n ) − f ( x n ) ∣ = 2 + 1/ n 2 → 0 。在任何闭有界区间上,Heine–Cantor 定理却保证一致连续。也可直接证明:若 ∣ x ∣ , ∣ y ∣ ≤ M |x|,|y|\le M ∣ x ∣ , ∣ y ∣ ≤ M ,则 ∣ x 2 − y 2 ∣ ≤ 2 M ∣ x − y ∣ |x^2-y^2|\le2M|x-y| ∣ x 2 − y 2 ∣ ≤ 2 M ∣ x − y ∣ 。
学习目标与定义
推导可积性结论背后的证明,并区分有界与可积。设 a < b a<b a < b ,f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上有界。对分割 P : a = x 0 < ⋯ < x n = b P:a=x_0<\cdots<x_n=b P : a = x 0 < ⋯ < x n = b ,记 m i = inf [ x i − 1 , x i ] f m_i=\inf_{[x_{i-1},x_i]}f m i = inf [ x i − 1 , x i ] f 、M i = sup [ x i − 1 , x i ] f M_i=\sup_{[x_{i-1},x_i]}f M i = sup [ x i − 1 , x i ] f ,并定义 L ( f , P ) = ∑ m i Δ x i L(f,P)=\sum m_i\Delta x_i L ( f , P ) = ∑ m i Δ x i 、U ( f , P ) = ∑ M i Δ x i U(f,P)=\sum M_i\Delta x_i U ( f , P ) = ∑ M i Δ x i 。下积分 I ‾ \underline I I 是所有下和的上确界,上积分 I ‾ \overline I I 是所有上和的下确界。加细分割使下和不减、上和不增。
对任意两个分割 P , Q P,Q P , Q ,由其公共加细得 L ( f , P ) ≤ U ( f , Q ) L(f,P)\le U(f,Q) L ( f , P ) ≤ U ( f , Q ) ,故 I ‾ ≤ I ‾ \underline I\le\overline I I ≤ I 。有界性保证这些量有限。上下积分相等时,称函数 Riemann 可积。
定理:Darboux 判据
有界函数可积,当且仅当对每个 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 都存在分割,使 U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε U(f,P)-L(f,P)<\varepsilon U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε 。
证明。 若上下积分均等于 I I I ,由上下确界逼近性质,取一个大于 I − ε / 2 I-\varepsilon/2 I − ε /2 的下和及一个小于 I + ε / 2 I+\varepsilon/2 I + ε /2 的上和。它们的公共加细的上下和之差小于 ε \varepsilon ε 。反之,若对每个正的 ε \varepsilon ε 都有这样的分割,则不等式 0 ≤ I ‾ − I ‾ ≤ U ( f , P ) − L ( f , P ) 0\le\overline I-\underline I\le U(f,P)-L(f,P) 0 ≤ I − I ≤ U ( f , P ) − L ( f , P ) 迫使上下积分之差为零。
定理:允许有限个不连续点
若 f f f 有界,且除至多有限个点外处处连续,则它可积。
证明。 设 ∣ f ∣ ≤ M |f|\le M ∣ f ∣ ≤ M ,并取 M > 0 M>0 M > 0 。用有限个小区间围住例外点,将其端点加入分割,使这些区间总长度小于 ε / ( 4 M ) \varepsilon/(4M) ε / ( 4 M ) ;在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 的端点处采用单侧区间。它们对上下和之差的贡献至多是总长度的 2 M 2M 2 M 倍,因而小于 ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 。剩余的有限个闭区间上,f f f 连续,故一致连续。将各区间充分加细,使所得每个小区间上的振幅小于 ε / [ 2 ( b − a ) ] \varepsilon/[2(b-a)] ε / [ 2 ( b − a )] ,则其上下和差的总贡献小于 ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 。合并全部分割点,得到小于 ε \varepsilon ε 的差。若某例外区间的端点本身是例外点,稍微移动该端点,使实际例外点都在所选区间内部或定义域端点,从而剩余闭区间上仍连续。
连续函数与任意标签的细网格
设 f : [ a , b ] → R f:[a,b]\to\mathbb R f : [ a , b ] → R 连续,其中 a < b a<b a < b 。极值定理保证 f f f 有界,Heine–Cantor 定理保证它一致连续。对分割 P P P ,用 L ( f , P ) L(f,P) L ( f , P ) 和 U ( f , P ) U(f,P) U ( f , P ) 表示其 Darboux 下和与上和。已证明的连续函数 Darboux 可积定理给出共同积分值 I I I 。
固定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 。由一致连续性,存在 δ > 0 \delta>0 δ > 0 ,使得只要 ∣ x − y ∣ < δ |x-y|<\delta ∣ x − y ∣ < δ ,便有 ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ < ε / [ 2 ( b − a ) ] |f(x)-f(y)|<\varepsilon/[2(b-a)] ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ < ε / [ 2 ( b − a )] 。如果 P P P 的网格大小小于 δ \delta δ ,每个子区间上的振幅至多为 ε / [ 2 ( b − a ) ] \varepsilon/[2(b-a)] ε / [ 2 ( b − a )] ,因此
U ( f , P ) − L ( f , P ) ≤ ε 2 < ε . U(f,P)-L(f,P)\le\frac{\varepsilon}{2}<\varepsilon. U ( f , P ) − L ( f , P ) ≤ 2 ε < ε .
对任意标签选择,其标签和 S ( P ) S(P) S ( P ) 位于 L ( f , P ) L(f,P) L ( f , P ) 与 U ( f , P ) U(f,P) U ( f , P ) 之间;I I I 也在两者之间。因此 ∣ S ( P ) − I ∣ ≤ U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε |S(P)-I|\le U(f,P)-L(f,P)<\varepsilon ∣ S ( P ) − I ∣ ≤ U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε 。同一个 δ \delta δ 对所有网格足够小的分割和所有标签选择都适用。这证明了所述闭区间上连续函数满足标签网格定义。
设 a < b a<b a < b ,取分割 a = x 0 < x 1 < ⋯ < x n = b a=x_0<x_1<\cdots<x_n=b a = x 0 < x 1 < ⋯ < x n = b ,记 Δ x i = x i − x i − 1 \Delta x_i=x_i-x_{i-1} Δ x i = x i − x i − 1 ,选标签 ξ i ∈ [ x i − 1 , x i ] \xi_i\in[x_{i-1},x_i] ξ i ∈ [ x i − 1 , x i ] ,网格为 ∥ P ∥ = max i Δ x i \|P\|=\max_i\Delta x_i ∥ P ∥ = max i Δ x i 。若有限数 I I I 满足:对每个 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 δ > 0 \delta>0 δ > 0 ,使得每个满足 ∥ P ∥ < δ \|P\|<\delta ∥ P ∥ < δ 的分割及任意标签选择都满足 ∣ ∑ i f ( ξ i ) Δ x i − I ∣ < ε |\sum_i f(\xi_i)\Delta x_i-I|<\varepsilon ∣ ∑ i f ( ξ i ) Δ x i − I ∣ < ε ,则 I I I 是定积分 ∫ a b f ( x ) d x \int_a^bf(x)dx ∫ a b f ( x ) d x 。闭区间上的连续函数可积。
设 f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上连续,令 A ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t A(x)=\int_a^xf(t)dt A ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t 。对 x ∈ ( a , b ) x\in(a,b) x ∈ ( a , b ) 及满足 x + h ∈ [ a , b ] x+h\in[a,b] x + h ∈ [ a , b ] 的非零 h h h ,积分估计给出
∣ A ( x + h ) − A ( x ) h − f ( x ) ∣ ≤ sup t ∈ [ min ( x , x + h ) , max ( x , x + h ) ] ∣ f ( t ) − f ( x ) ∣ ⟶ 0 ( h → 0 ) . \left|\frac{A(x+h)-A(x)}h-f(x)\right|\le\sup_{t\in[\min(x,x+h),\max(x,x+h)]}|f(t)-f(x)|\longrightarrow0\quad(h\to0). h A ( x + h ) − A ( x ) − f ( x ) ≤ t ∈ [ m i n ( x , x + h ) , m a x ( x , x + h )] sup ∣ f ( t ) − f ( x ) ∣ ⟶ 0 ( h → 0 ) .
因此内部有 A ′ ( x ) = f ( x ) A'(x)=f(x) A ′ ( x ) = f ( x ) ;端点处同理得到单侧导数。若 F F F 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 连续、在 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 可微且其中 F ′ = f F'=f F ′ = f ,由中值定理,F − A F-A F − A 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上为常数。因此 ∫ a b f = F ( b ) − F ( a ) \int_a^bf=F(b)-F(a) ∫ a b f = F ( b ) − F ( a ) 。
积分带符号;f f f 的负值产生负贡献。
记号 ∫ f ( x ) d x = F ( x ) + C \int f(x)dx=F(x)+C ∫ f ( x ) d x = F ( x ) + C 描述一个区间上的原函数。在不连通定义域的不同分量上,可能需要不同常数。例如,∫ d x / x = ln ∣ x ∣ + C \int dx/x=\ln|x|+C ∫ d x / x = ln ∣ x ∣ + C 分别在 ( − ∞ , 0 ) (-\infty,0) ( − ∞ , 0 ) 和 ( 0 , ∞ ) (0,\infty) ( 0 , ∞ ) 上成立;它不是跨越零处奇点的积分。
常用表。 在适当实区间上,当 n ≠ − 1 n\ne-1 n = − 1 ,
∫ x n d x = x n + 1 n + 1 + C , ∫ d x x = ln ∣ x ∣ + C , ∫ e k x d x = 1 k e k x + C ( k ≠ 0 ) . \int x^n dx=\frac{x^{n+1}}{n+1}+C,\quad
\int\frac{dx}{x}=\ln|x|+C,\quad
\int e^{kx}dx=\frac1k e^{kx}+C\ (k\ne0). ∫ x n d x = n + 1 x n + 1 + C , ∫ x d x = ln ∣ x ∣ + C , ∫ e k x d x = k 1 e k x + C ( k = 0 ) .
另外 ∫ cos x d x = sin x + C \int\cos xdx=\sin x+C ∫ cos x d x = sin x + C 、∫ sin x d x = − cos x + C \int\sin xdx=-\cos x+C ∫ sin x d x = − cos x + C 、∫ sec 2 x d x = tan x + C \int\sec^2xdx=\tan x+C ∫ sec 2 x d x = tan x + C 、∫ d x / ( 1 + x 2 ) = arctan x + C \int dx/(1+x^2)=\arctan x+C ∫ d x / ( 1 + x 2 ) = arctan x + C 。对公式求导可检查系数、符号及定义域。定积分是一个数,最后不添加 + C +C + C 。
3.2 换元与正确积分限
链式法则蕴含
∫ f ( g ( x ) ) g ′ ( x ) d x = F ( g ( x ) ) + C when F ′ = f . \int f(g(x))g'(x)dx=F(g(x))+C\quad\text{when }F'=f. ∫ f ( g ( x )) g ′ ( x ) d x = F ( g ( x )) + C when F ′ = f .
定积分形式为
∫ a b f ( g ( x ) ) g ′ ( x ) d x = ∫ g ( a ) g ( b ) f ( u ) d u . \int_a^bf(g(x))g'(x)dx=\int_{g(a)}^{g(b)}f(u)du. ∫ a b f ( g ( x )) g ′ ( x ) d x = ∫ g ( a ) g ( b ) f ( u ) d u .
这种一元换元若由原函数复合来论证,不要求 g g g 全局单射。更一般的变量替换解释需要注意方向和重数;不能把每个变换都视为无方向的区间替换。
2. 定积分换元与分部积分
设 a < b a<b a < b ,g ∈ C 1 ( [ a , b ] ) g\in C^1([a,b]) g ∈ C 1 ([ a , b ]) ,f f f 在包含 g ( [ a , b ] ) g([a,b]) g ([ a , b ]) 的区间 I I I 上连续;上下限倒置时采用有向积分,则
∫ a b f ( g ( x ) ) g ′ ( x ) d x = ∫ g ( a ) g ( b ) f ( u ) d u . \int_a^b f(g(x))g'(x)\,dx=\int_{g(a)}^{g(b)} f(u)\,du. ∫ a b f ( g ( x )) g ′ ( x ) d x = ∫ g ( a ) g ( b ) f ( u ) d u .
证明。 若 I I I 的有限端点属于像集,在该端点作常值延拓,从而将 f f f 连续延拓至包含 g ( [ a , b ] ) g([a,b]) g ([ a , b ]) 的开区间。取其中 u 0 u_0 u 0 ,定义 F ( u ) = ∫ u 0 u f ( t ) d t F(u)=\int_{u_0}^{u}f(t)\,dt F ( u ) = ∫ u 0 u f ( t ) d t 。由微积分基本定理,在该开区间上 F ′ = f F'=f F ′ = f 。链式法则在 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 给出 ( F ∘ g ) ′ = f ( g ) g ′ (F\circ g)'=f(g)g' ( F ∘ g ) ′ = f ( g ) g ′ 。对连续被积函数 f ( g ) g ′ f(g)g' f ( g ) g ′ 应用微积分基本定理,得 F ( g ( b ) ) − F ( g ( a ) ) F(g(b))-F(g(a)) F ( g ( b )) − F ( g ( a )) ,即右边。在这些假设下无需 g g g 单调或单射。
若 u , v ∈ C 1 ( [ a , b ] ) u,v\in C^1([a,b]) u , v ∈ C 1 ([ a , b ]) ,则
∫ a b u ( x ) v ′ ( x ) d x = [ u ( x ) v ( x ) ] a b − ∫ a b u ′ ( x ) v ( x ) d x . \int_a^b u(x)v'(x)\,dx=[u(x)v(x)]_a^b-\int_a^b u'(x)v(x)\,dx. ∫ a b u ( x ) v ′ ( x ) d x = [ u ( x ) v ( x ) ] a b − ∫ a b u ′ ( x ) v ( x ) d x .
证明。 对乘积法则 ( u v ) ′ = u ′ v + u v ′ (uv)'=u'v+uv' ( uv ) ′ = u ′ v + u v ′ 积分,再利用线性与微积分基本定理整理。连续性保证所有积分为正常黎曼积分。
例。 令 g ( x ) = x 2 g(x)=x^2 g ( x ) = x 2 在 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [ − 1 , 1 ] 上,f ( u ) = e u f(u)=e^u f ( u ) = e u ,换元得 ∫ − 1 1 2 x e x 2 d x = ∫ 1 1 e u d u = 0 \int_{-1}^{1}2xe^{x^2}dx=\int_1^1e^u du=0 ∫ − 1 1 2 x e x 2 d x = ∫ 1 1 e u d u = 0 ,尽管 g g g 不是单射。分部积分给出 ∫ 0 1 x e x d x = [ x e x ] 0 1 − ∫ 0 1 e x d x = 1 \int_0^1xe^x dx=[xe^x]_0^1-\int_0^1e^x dx=1 ∫ 0 1 x e x d x = [ x e x ] 0 1 − ∫ 0 1 e x d x = 1 。
例 1:遗漏的系数。 对 ∫ x ( 4 + x 2 ) 3 d x \int x(4+x^2)^3dx ∫ x ( 4 + x 2 ) 3 d x ,令 u = 4 + x 2 u=4+x^2 u = 4 + x 2 、d u = 2 x d x du=2x\,dx d u = 2 x d x 。积分为 1 2 ∫ u 3 d u = ( 4 + x 2 ) 4 / 8 + C \frac12\int u^3du=(4+x^2)^4/8+C 2 1 ∫ u 3 d u = ( 4 + x 2 ) 4 /8 + C 。求导得到 x ( 4 + x 2 ) 3 x(4+x^2)^3 x ( 4 + x 2 ) 3 ,验证系数 1 / 8 1/8 1/8 。
例 2:非单调内函数。 计算 ∫ − 1 1 2 x cos ( x 2 ) d x \int_{-1}^1 2x\cos(x^2)dx ∫ − 1 1 2 x cos ( x 2 ) d x 。原函数为 sin ( x 2 ) \sin(x^2) sin ( x 2 ) ,故答案为 sin 1 − sin 1 = 0 \sin1-\sin1=0 sin 1 − sin 1 = 0 。用 u = x 2 u=x^2 u = x 2 变换两端也得到从 1 1 1 到 1 1 1 的有向积分。此方法有效是因为因子 2 x 2x 2 x 保留方向;这不 意味着不同的积分 ∫ − 1 1 cos ( x 2 ) d x \int_{-1}^1\cos(x^2)dx ∫ − 1 1 cos ( x 2 ) d x 为零。
3.3 分部积分与重复使用
乘积法则给出
∫ u d v = u v − ∫ v d u . \int u\,dv=uv-\int v\,du. ∫ u d v = uv − ∫ v d u .
对定积分,将 u v uv uv 换成 [ u v ] a b [uv]_a^b [ uv ] a b ,并在剩余积分中保留两个积分限。若可能,选使导数简化的 u u u 。
例 3:多项式乘指数。 对 ∫ x 2 e x d x \int x^2e^xdx ∫ x 2 e x d x ,选 u = x 2 u=x^2 u = x 2 、d v = e x d x dv=e^xdx d v = e x d x ,则
∫ x 2 e x d x = x 2 e x − 2 ∫ x e x d x = e x ( x 2 − 2 x + 2 ) + C . \int x^2e^xdx=x^2e^x-2\int xe^xdx=e^x(x^2-2x+2)+C. ∫ x 2 e x d x = x 2 e x − 2 ∫ x e x d x = e x ( x 2 − 2 x + 2 ) + C .
第二次分部积分再次降低多项式次数。求导检验时,多余的低次项相互抵消。
例 4:没有明显乘积的对数。 对 x > 0 x>0 x > 0 ,写 ln x = ( ln x ) ⋅ 1 \ln x=(\ln x)\cdot1 ln x = ( ln x ) ⋅ 1 。令 u = ln x u=\ln x u = ln x 、d v = d x dv=dx d v = d x ,得到 ∫ ln x d x = x ln x − x + C \int\ln xdx=x\ln x-x+C ∫ ln x d x = x ln x − x + C 。该方法使用对数的定义域;它不是实数 ln x \ln x ln x 在负 x x x 处的原函数公式。
有些乘积会回到原积分。令 I = ∫ e x cos x d x I=\int e^x\cos xdx I = ∫ e x cos x d x ,两次分部积分得到 I = e x cos x + e x sin x − I I=e^x\cos x+e^x\sin x-I I = e x cos x + e x sin x − I ,故 I = e x ( cos x + sin x ) / 2 + C I=e^x(\cos x+\sin x)/2+C I = e x ( cos x + sin x ) /2 + C 。将重复出现的积分作为未知数,解所得线性方程是合法的,任意常数最后合并。
3.4 三角幂与三角换元
对正弦或余弦的奇次幂,保留一个因子构成微分,用 sin 2 x + cos 2 x = 1 \sin^2x+\cos^2x=1 sin 2 x + cos 2 x = 1 转换其余偶次幂。
例 5:奇次幂。 对 ∫ sin 3 x cos 2 x d x \int\sin^3x\cos^2xdx ∫ sin 3 x cos 2 x d x ,令 u = cos x u=\cos x u = cos x 、d u = − sin x d x du=-\sin xdx d u = − sin x d x ,并使用 sin 2 x = 1 − u 2 \sin^2x=1-u^2 sin 2 x = 1 − u 2 ,积分变为
− ∫ ( 1 − u 2 ) u 2 d u = − u 3 3 + u 5 5 + C . -\int(1-u^2)u^2du=-\frac{u^3}{3}+\frac{u^5}{5}+C. − ∫ ( 1 − u 2 ) u 2 d u = − 3 u 3 + 5 u 5 + C .
偶次幂常可用半角恒等式:sin 2 x = ( 1 − cos 2 x ) / 2 \sin^2x=(1-\cos2x)/2 sin 2 x = ( 1 − cos 2 x ) /2 、cos 2 x = ( 1 + cos 2 x ) / 2 \cos^2x=(1+\cos2x)/2 cos 2 x = ( 1 + cos 2 x ) /2 。因此 ∫ 0 π / 2 sin 2 x d x = π / 4 \int_0^{\pi/2}\sin^2xdx=\pi/4 ∫ 0 π /2 sin 2 x d x = π /4 。
根式可能提示三角换元。对 a > 0 a>0 a > 0 的 a 2 − x 2 \sqrt{a^2-x^2} a 2 − x 2 ,在 θ ∈ [ − π / 2 , π / 2 ] \theta\in[-\pi/2,\pi/2] θ ∈ [ − π /2 , π /2 ] 上令 x = a sin θ x=a\sin\theta x = a sin θ 。由于所选分支上余弦非负,根式等于 a cos θ a\cos\theta a cos θ ,而不是 ± a cos θ \pm a\cos\theta ± a cos θ ;同时 d x = a cos θ d θ dx=a\cos\theta\,d\theta d x = a cos θ d θ 。
例 6:控制分支的半圆积分。 计算 ∫ 0 a a 2 − x 2 d x \int_0^a\sqrt{a^2-x^2}dx ∫ 0 a a 2 − x 2 d x ,换元得到
a 2 ∫ 0 π / 2 cos 2 θ d θ = π a 2 4 . a^2\int_0^{\pi/2}\cos^2\theta d\theta=\frac{\pi a^2}{4}. a 2 ∫ 0 π /2 cos 2 θ d θ = 4 π a 2 .
四分之一圆的面积给出独立几何检验。若没有分支限制,应有 a 2 cos 2 θ = a ∣ cos θ ∣ \sqrt{a^2\cos^2\theta}=a|\cos\theta| a 2 cos 2 θ = a ∣ cos θ ∣ ,不能自动写成 a cos θ a\cos\theta a cos θ 。
对 a 2 + x 2 \sqrt{a^2+x^2} a 2 + x 2 选 x = a tan θ x=a\tan\theta x = a tan θ 、对 x 2 − a 2 \sqrt{x^2-a^2} x 2 − a 2 选 x = a sec θ x=a\sec\theta x = a sec θ 也可简化其他根式,但同样须说明区间和符号。选换元应因其能简化被积函数,而不是仅因出现平方根。
3.5 有理函数与部分分式
对有理函数 P ( x ) / Q ( x ) P(x)/Q(x) P ( x ) / Q ( x ) ,若分子次数至少等于分母次数,先做多项式除法,再在实数范围内分解分母。不同线性因式给出 A / ( x − a ) A/(x-a) A / ( x − a ) 项;重复因式需要直到其重数的全部幂;不可约二次因式需要线性分子。
例 7:不同因式。 分解
3 x + 5 ( x + 1 ) ( x + 2 ) = A x + 1 + B x + 2 . \frac{3x+5}{(x+1)(x+2)}=\frac A{x+1}+\frac B{x+2}. ( x + 1 ) ( x + 2 ) 3 x + 5 = x + 1 A + x + 2 B .
比较分子得 A + B = 3 A+B=3 A + B = 3 、2 A + B = 5 2A+B=5 2 A + B = 5 ,所以 A = 2 , B = 1 A=2,B=1 A = 2 , B = 1 。故在避开 − 1 , − 2 -1,-2 − 1 , − 2 的区间上,原函数为 2 ln ∣ x + 1 ∣ + ln ∣ x + 2 ∣ + C 2\ln|x+1|+\ln|x+2|+C 2 ln ∣ x + 1∣ + ln ∣ x + 2∣ + C 。
对重复因式,1 / [ x ( x + 1 ) 2 ] 1/[x(x+1)^2] 1/ [ x ( x + 1 ) 2 ] 需要 A / x + B / ( x + 1 ) + C / ( x + 1 ) 2 A/x+B/(x+1)+C/(x+1)^2 A / x + B / ( x + 1 ) + C / ( x + 1 ) 2 。比较系数得 A = 1 , B = − 1 , C = − 1 A=1,B=-1,C=-1 A = 1 , B = − 1 , C = − 1 。原函数是 ln ∣ x ∣ − ln ∣ x + 1 ∣ + 1 / ( x + 1 ) + C \ln|x|-\ln|x+1|+1/(x+1)+C ln ∣ x ∣ − ln ∣ x + 1∣ + 1/ ( x + 1 ) + C 。省略一次幂或重复幂会妨碍一般分解。
对不可约分母,将分子拆成分母导数的倍数及余项。例如,
∫ 2 x + 3 x 2 + 1 d x = ln ( x 2 + 1 ) + 3 arctan x + C . \int\frac{2x+3}{x^2+1}dx=\ln(x^2+1)+3\arctan x+C. ∫ x 2 + 1 2 x + 3 d x = ln ( x 2 + 1 ) + 3 arctan x + C .
由于 x 2 + 1 > 0 x^2+1>0 x 2 + 1 > 0 ,对数不需要绝对值。
3.6 广义积分是极限
当有限极限存在时,定义 ∫ a ∞ f ( x ) d x = lim T → ∞ ∫ a T f ( x ) d x \int_a^\infty f(x)dx=\lim_{T\to\infty}\int_a^Tf(x)dx ∫ a ∞ f ( x ) d x = lim T → ∞ ∫ a T f ( x ) d x 。奇异端点同样需要单侧极限。内部奇点须分成两个分别收敛的积分;跨越奇点的抵消不是普通收敛。
例 8:幂次阈值。 对 p ≠ 1 p\ne1 p = 1 ,
∫ 1 T x − p d x = T 1 − p − 1 1 − p . \int_1^T x^{-p}dx=\frac{T^{1-p}-1}{1-p}. ∫ 1 T x − p d x = 1 − p T 1 − p − 1 .
当 T → ∞ T\to\infty T → ∞ ,它当且仅当 p > 1 p>1 p > 1 时收敛到 1 / ( p − 1 ) 1/(p-1) 1/ ( p − 1 ) 。p = 1 p=1 p = 1 时积分为 ln T \ln T ln T 并发散。因此被积函数趋零本身不保证有限的总累积。
1 / x 1/x 1/ x 跨越 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [ − 1 , 1 ] 的积分作为普通广义积分并不为零:两侧都发散。对称截断可能抵消,但那是另一概念,不能据此跨无定义点计算原函数。
3.7 分层练习
基础
计算 ∫ 0 2 ( 3 x 2 − 2 x + 1 ) d x \int_0^2(3x^2-2x+1)dx ∫ 0 2 ( 3 x 2 − 2 x + 1 ) d x 。
求 ∫ 4 x ( 1 + 2 x 2 ) 5 d x \int 4x(1+2x^2)^5dx ∫ 4 x ( 1 + 2 x 2 ) 5 d x 并以求导检验。
用分部积分计算 ∫ 1 e ln x d x \int_1^e\ln xdx ∫ 1 e ln x d x 。
核心
求 ∫ x cos ( 3 x ) d x \int x\cos(3x)dx ∫ x cos ( 3 x ) d x 。
计算 ∫ 0 π / 2 sin 3 x cos 2 x d x \int_0^{\pi/2}\sin^3x\cos^2xdx ∫ 0 π /2 sin 3 x cos 2 x d x 。
使用写明分支的三角换元计算 ∫ 0 2 4 − x 2 d x \int_0^2\sqrt{4-x^2}dx ∫ 0 2 4 − x 2 d x 。
将 ( 2 x + 3 ) / [ ( x + 1 ) ( x + 2 ) ] (2x+3)/[(x+1)(x+2)] ( 2 x + 3 ) / [( x + 1 ) ( x + 2 )] 分解并积分。
求 ∫ ( 3 x + 2 ) / ( x 2 + 4 ) d x \int(3x+2)/(x^2+4)dx ∫ ( 3 x + 2 ) / ( x 2 + 4 ) d x 。
综合
判断 ∫ 1 ∞ x − 3 / 2 d x \int_1^\infty x^{-3/2}dx ∫ 1 ∞ x − 3/2 d x 和 ∫ 0 1 x − 3 / 2 d x \int_0^1x^{-3/2}dx ∫ 0 1 x − 3/2 d x 是否收敛,并计算相应极限。
精确解释为何不能将 ∫ − 1 1 x − 2 d x \int_{-1}^1x^{-2}dx ∫ − 1 1 x − 2 d x 算成 [ − 1 / x ] − 1 1 = − 2 [-1/x]_{-1}^1=-2 [ − 1/ x ] − 1 1 = − 2 。将两侧分别作为广义极限计算,并指出微积分基本定理的哪个假设失效。
3.8 详解
原函数为 x 3 − x 2 + x x^3-x^2+x x 3 − x 2 + x ,结果为 8 − 4 + 2 = 6 8-4+2=6 8 − 4 + 2 = 6 。
令 u = 1 + 2 x 2 u=1+2x^2 u = 1 + 2 x 2 、d u = 4 x d x du=4xdx d u = 4 x d x ,答案为 u 6 / 6 + C = ( 1 + 2 x 2 ) 6 / 6 + C u^6/6+C=(1+2x^2)^6/6+C u 6 /6 + C = ( 1 + 2 x 2 ) 6 /6 + C 。其导数为 ( 1 + 2 x 2 ) 5 ( 4 x ) (1+2x^2)^5(4x) ( 1 + 2 x 2 ) 5 ( 4 x ) 。
原函数为 x ln x − x x\ln x-x x ln x − x ,代入得到 ( e − e ) − ( 0 − 1 ) = 1 (e-e)-(0-1)=1 ( e − e ) − ( 0 − 1 ) = 1 。
令 u = x u=x u = x 、d v = cos 3 x d x dv=\cos3x\,dx d v = cos 3 x d x ,则 v = sin 3 x / 3 v=\sin3x/3 v = sin 3 x /3 。结果为 x sin 3 x / 3 + cos 3 x / 9 + C x\sin3x/3+\cos3x/9+C x sin 3 x /3 + cos 3 x /9 + C 。求导时多余的正弦项抵消,留下 x cos 3 x x\cos3x x cos 3 x 。
令 u = cos x u=\cos x u = cos x ,积分限从 1 1 1 变为 0 0 0 ,积分为 ∫ 0 1 ( u 2 − u 4 ) d u = 1 / 3 − 1 / 5 = 2 / 15 \int_0^1(u^2-u^4)du=1/3-1/5=2/15 ∫ 0 1 ( u 2 − u 4 ) d u = 1/3 − 1/5 = 2/15 。
令 x = 2 sin θ x=2\sin\theta x = 2 sin θ 、0 ≤ θ ≤ π / 2 0\le\theta\le\pi/2 0 ≤ θ ≤ π /2 。根式为 2 cos θ 2\cos\theta 2 cos θ ,d x = 2 cos θ d θ dx=2\cos\theta d\theta d x = 2 cos θ d θ ,得 4 ∫ 0 π / 2 cos 2 θ d θ = π 4\int_0^{\pi/2}\cos^2\theta d\theta=\pi 4 ∫ 0 π /2 cos 2 θ d θ = π 。
比较 A + B = 2 A+B=2 A + B = 2 、2 A + B = 3 2A+B=3 2 A + B = 3 得 A = B = 1 A=B=1 A = B = 1 。在每个避开两极点的区间上,原函数为 ln ∣ x + 1 ∣ + ln ∣ x + 2 ∣ + C \ln|x+1|+\ln|x+2|+C ln ∣ x + 1∣ + ln ∣ x + 2∣ + C 。
分解分子:3 x 3x 3 x 部分为 ( 3 / 2 ) ( 2 x ) (3/2)(2x) ( 3/2 ) ( 2 x ) ,得到 ( 3 / 2 ) ln ( x 2 + 4 ) (3/2)\ln(x^2+4) ( 3/2 ) ln ( x 2 + 4 ) ;剩余积分 ∫ 2 d x / ( x 2 + 4 ) = arctan ( x / 2 ) \int2dx/(x^2+4)=\arctan(x/2) ∫ 2 d x / ( x 2 + 4 ) = arctan ( x /2 ) 。故答案为 ( 3 / 2 ) ln ( x 2 + 4 ) + arctan ( x / 2 ) + C (3/2)\ln(x^2+4)+\arctan(x/2)+C ( 3/2 ) ln ( x 2 + 4 ) + arctan ( x /2 ) + C 。
在 [ 1 , T ] [1,T] [ 1 , T ] 上原函数为 − 2 x − 1 / 2 -2x^{-1/2} − 2 x − 1/2 ,得到 2 − 2 / T → 2 2-2/\sqrt T\to2 2 − 2/ T → 2 ,第一个收敛。在 [ ε , 1 ] [\varepsilon,1] [ ε , 1 ] 上得到 − 2 + 2 / ε → ∞ -2+2/\sqrt\varepsilon\to\infty − 2 + 2/ ε → ∞ ,其中 ε ↓ 0 \varepsilon\downarrow0 ε ↓ 0 ,故第二个发散。
被积函数在零处无定义且无界,不在整个区间上连续,故普通微积分基本定理不能跨该点使用。在 [ ε , 1 ] [\varepsilon,1] [ ε , 1 ] 上积分为 − 1 + 1 / ε → ∞ -1+1/\varepsilon\to\infty − 1 + 1/ ε → ∞ ;在 [ − 1 , − ε ] [-1,-\varepsilon] [ − 1 , − ε ] 上为 1 / ε − 1 → ∞ 1/\varepsilon-1\to\infty 1/ ε − 1 → ∞ 。两侧广义积分均正向发散,与被积函数非负一致;所称负值不可能成立。
总结与后续联系
微积分基本定理通过原函数计算连续函数的定积分。换元来自链式法则,分部积分来自乘积法则。恒等式简化三角幂,控制分支的换元简化根式,部分分式分离有理项。每种技巧都必须保持定义域。广义积分需要极限,内部奇点须分别处理两侧。