考研必备数学公式大全(数学二)(高等数学篇)
由于公式太多,汇总成一篇容易打不开,所以分三篇。整篇链接:https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/106039576章节链接基础回顾篇https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/119929920高等数学篇https://blog.csdn.net/zhaohongf
由于公式太多,汇总成一篇容易打不开,所以分三篇。整篇链接:https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/106039576
章节 | 链接 |
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基础回顾篇 | https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/119929920 |
高等数学篇 | https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/119929988 |
线性代数篇 | https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/119930063 |
极限相关公式
数列极限递推式
a n + 1 = f ( a n ) 结 论 一 : f ′ ( x ) > 0 , { a 2 > a 1 ⟹ { a n } ↗ 单 调 递 增 a 2 < a 1 ⟹ { a n } ↘ 单 调 递 减 结 论 二 ( 压 缩 映 像 原 理 ) : ∃ k ∈ ( 0 , 1 ) , 使 得 ∣ f ′ ( x ) ∣ ≤ k ⟹ a n 收 敛 \begin{aligned} & a_{n+1} = f(a_n) \\\\ 结论一: & f'(x) > 0 , \begin{cases} a_2 > a_1 \implies \{ a_n \} \nearrow单调递增 \\ a_2 < a_1 \implies \{ a_n \} \searrow单调递减 \end{cases} \\\\ 结论二(压缩映像原理):& \exist k \in (0,1),使得 |f'(x)| \le k \implies {a_n} 收敛 \end{aligned} 结论一:结论二(压缩映像原理):an+1=f(an)f′(x)>0,{a2>a1⟹{an}↗单调递增a2<a1⟹{an}↘单调递减∃k∈(0,1),使得∣f′(x)∣≤k⟹an收敛
重要极限公式
lim x → 0 + x α ln x = 0 其 中 α > 0 lim x → 0 + x α ( ln x ) k = 0 其 中 α > 0 , k > 0 lim x → + ∞ x α e − δ x = 0 其 中 α > 0 , δ > 0 lim x → 0 sin x x = 1 ⟹ lim ϕ ( x ) → 0 sin ϕ ( x ) ϕ ( x ) = 1 其 中 ϕ ( x ) ≠ 0 lim x → 0 ( 1 + x ) 1 x = e ⟹ lim ϕ ( x ) → 0 ( 1 + ϕ ( x ) ) 1 ϕ ( x ) = e 其 中 ϕ ( x ) ≠ 0 lim n → ∞ n n = 1 lim n → ∞ a n = 1 ( 常 数 a > 0 ) \begin{aligned} & \lim_{x \to 0^+} x^\alpha \ln x = 0 ~~~~~ 其中 \alpha >0 \\\\ & \lim_{x \to 0^+} x^\alpha (\ln x)^k = 0 ~~~~~ 其中 \alpha >0 ,k>0 \\\\ & \lim_{x \to +\infty} x^\alpha e^{-\delta x} = 0 ~~~~~ 其中 \alpha >0 ,\delta >0 \\\\ & \lim_{x\to 0} \frac{\sin x}{x} = 1 ~~ \implies \lim_{\phi (x) \to 0} \frac{\sin \phi (x)}{\phi (x)} =1 ~~~~~其中\phi (x) \neq 0 \\ \\ & \lim_{x \to 0} (1+x)^{\frac{1}{x}} = e ~~ \implies \lim_{\phi (x) \to 0} (1+\phi (x))^{\frac{1}{\phi (x)}} = e ~~~~~ 其中\phi (x) \neq 0 \\\\ & \lim_{n \to \infty} \sqrt[n]{n} = 1 \\\\ & \lim_{n \to \infty} \sqrt[n]{a} = 1 ~~~(常数a>0)\\\\ \end{aligned} x→0+limxαlnx=0 其中α>0x→0+limxα(lnx)k=0 其中α>0,k>0x→+∞limxαe−δx=0 其中α>0,δ>0x→0limxsinx=1 ⟹ϕ(x)→0limϕ(x)sinϕ(x)=1 其中ϕ(x)=0x→0lim(1+x)x1=e ⟹ϕ(x)→0lim(1+ϕ(x))ϕ(x)1=e 其中ϕ(x)=0n→∞limnn=1n→∞limna=1 (常数a>0)
常用等价无穷小
x → 0 时 , sin x ∼ tan x ∼ arcsin x ∼ arctan x ∼ ( e x − 1 ) ∼ ln ( 1 + x ) ∼ x , 1 − cos x ∼ 1 2 x 2 , ( 1 + x ) a − 1 ∼ a x , a x − 1 ∼ x ln a ( a > 0 , a ≠ 1 ) \begin{aligned} & x \to 0 时,\\\\ & \sin x \sim \tan x \sim \arcsin x \sim \arctan x \sim (e^x - 1) \sim \ln(1+x) \sim x ~~,~~ 1- \cos x \sim \frac{1}{2} x^2 ~~, \\ \\ & (1+x)^a - 1 \sim ax ~~,~~ a^x - 1 \sim x\ln a ~~~(a>0,a\neq1) \end{aligned} x→0时,sinx∼tanx∼arcsinx∼arctanx∼(ex−1)∼ln(1+x)∼x , 1−cosx∼21x2 ,(1+x)a−1∼ax , ax−1∼xlna (a>0,a=1)
1^∞ 型
lim u v = e lim ( u − 1 ) v ( 其 中 lim u = 1 , lim v = ∞ , 即 1 ∞ 型 ) \lim u^v = e^{\lim (u-1)v} ~~~~~~(其中 \lim u=1,\lim v=\infty,即 1^\infty 型) limuv=elim(u−1)v (其中limu=1,limv=∞,即1∞型)
导数相关公式
导数定义
f ′ ( x 0 ) = lim Δ x → 0 f ( x 0 + Δ x ) − f ( x 0 ) Δ x f ′ ( x 0 ) = lim x → x 0 f ( x ) − f ( x 0 ) x − x 0 \begin{aligned} & f'(x_0) = \lim\limits_{\Delta x \to 0} \frac{f(x_0 + \Delta x) - f(x_0)}{\Delta x} \\ \\ & f'(x_0) = \lim\limits_{x \to x_0} \frac{f(x) - f(x_0)}{x-x_0} \end{aligned} f′(x0)=Δx→0limΔxf(x0+Δx)−f(x0)f′(x0)=x→x0limx−x0f(x)−f(x0)
微分定义
Δ y = f ( x 0 + Δ x ) − f ( x 0 ) Δ y = A Δ x + o ( Δ x ) A Δ x = f ′ ( x 0 ) Δ x \begin{aligned} & \Delta y = f(x_0 + \Delta x) - f(x_0) \\ \\ & \Delta y = A\Delta x + o(\Delta x) \\ \\ & A\Delta x = f'(x_0) \Delta x \end{aligned} Δy=f(x0+Δx)−f(x0)Δy=AΔx+o(Δx)AΔx=f′(x0)Δx
连续,可导及可微关系
一元函数
多元函数
导数四则运算
[ u ( x ) ± v ( x ) ] ′ = u ′ ( x ) ± v ′ ( x ) [ u ( x ) v ( x ) ] ′ = u ′ ( x ) v ( x ) + u ( x ) v ′ ( x ) [ u ( x ) v ( x ) w ( x ) ] ′ = u ′ ( x ) v ( x ) w ( x ) + u ( x ) v ′ ( x ) w ( x ) + u ( x ) v ( x ) w ′ ( x ) [ u ( x ) v ( x ) ] ′ = u ′ ( x ) v ( x ) − u ( x ) v ′ ( x ) [ v ( x ) ] 2 \begin{aligned} & [u(x) \pm v(x)]' = u'(x) \pm v'(x) \\ \\ & [u(x)v(x)]' = u'(x)v(x) + u(x)v'(x) \\ \\ & [u(x)v(x)w(x)]' = u'(x)v(x)w(x) + u(x)v'(x)w(x) + u(x)v(x)w'(x) \\ \\ & \begin{bmatrix}\frac{u(x)}{v(x)} \end{bmatrix}' = \frac{u'(x)v(x)-u(x)v'(x)}{[v(x)]^2} \\ \\ \end{aligned} [u(x)±v(x)]′=u′(x)±v′(x)[u(x)v(x)]′=u′(x)v(x)+u(x)v′(x)[u(x)v(x)w(x)]′=u′(x)v(x)w(x)+u(x)v′(x)w(x)+u(x)v(x)w′(x)[v(x)u(x)]′=[v(x)]2u′(x)v(x)−u(x)v′(x)
复合函数求导
{ f [ g ( x ) ] } ′ = f ′ [ g ( x ) ] g ′ ( x ) \{ f[g(x)] \}' = f'[g(x)]g'(x) {f[g(x)]}′=f′[g(x)]g′(x)
反函数求导
y = f ( x ) , x = φ ( y ) ⟹ φ ′ ( y ) = 1 f ′ ( x ) y x ′ = d y d x = 1 d x d y = 1 x y ′ y x x ′ ′ = d 2 y d x 2 = d ( d y d x ) d x = d ( 1 x y ′ ) d x = d ( 1 x y ′ ) d y ⋅ d y d x = d ( 1 x y ′ ) d y ⋅ 1 x y ′ = − x y y ′ ′ ( x y ′ ) 3 \begin{aligned} & y = f(x), x = \varphi(y) \implies \varphi ' (y) = \frac{1}{f'(x)} \\ \\ & y'_x = \frac{dy}{dx} = \frac{1}{\frac{dx}{dy}} = \frac{1}{x'_y} \\ \\ & y^{''}_{xx} = \frac{d^2 y}{dx^2} = \frac{d(\frac{dy}{dx})}{dx} = \frac{d(\frac{1}{x'_y})}{dx} = \frac{d(\frac{1}{x'_y})}{dy} \cdot \frac{dy}{dx} = \frac{d(\frac{1}{x'_y})}{dy} \cdot \frac{1}{x'_y} = \frac{-x^{''}_{yy}}{(x'_y)^3} \end{aligned} y=f(x),x=φ(y)⟹φ′(y)=f′(x)1yx′=dxdy=dydx1=xy′1yxx′′=dx2d2y=dxd(dxdy)=dxd(xy′1)=dyd(xy′1)⋅dxdy=dyd(xy′1)⋅xy′1=(xy′)3−xyy′′
参数方程求导
{ x = φ ( t ) y = ψ ( t ) d y d x = d y / d t d x / d t = ψ ′ ( t ) φ ′ ( t ) d 2 y d x 2 = d ( d y d x ) d x = d ( d y d x ) / d t d x / d t = ψ ′ ′ ( t ) φ ′ ( t ) − ψ ′ ( t ) φ ′ ′ ( t ) [ φ ′ ( t ) ] 3 \begin{aligned} & \begin{cases} x = \varphi (t) \\ y = \psi (t) \end{cases} \\\\ & \frac{dy}{dx} = \frac{dy/dt}{dx/dt} = \frac{\psi ' (t)}{\varphi ' (t)} \\ \\ & \frac{d^2 y}{dx^2} = \frac{d(\frac{dy}{dx})}{dx} = \frac {d(\frac{dy}{dx})/dt}{dx/dt} = \frac{\psi '' (t) \varphi '(t) - \psi '(t) \varphi '' (t) }{[\varphi ' (t)]^3} \end{aligned} {x=φ(t)y=ψ(t)dxdy=dx/dtdy/dt=φ′(t)ψ′(t)dx2d2y=dxd(dxdy)=dx/dtd(dxdy)/dt=[φ′(t)]3ψ′′(t)φ′(t)−ψ′(t)φ′′(t)
变限积分求导公式
设 F ( x ) = ∫ φ 1 ( x ) φ 2 ( x ) f ( t ) d t , 则 F ′ ( x ) = d d x [ ∫ φ 1 ( x ) φ 2 ( x ) f ( t ) d t ] = f [ φ 2 ( x ) ] φ 2 ′ ( x ) − f [ φ 1 ( x ) ] φ 1 ′ ( x ) \begin{aligned} & 设 F(x) = \int ^{\varphi_2(x)}_{\varphi_1(x)} f(t) dt, 则 \\ \\ & F'(x) = \frac{d}{dx}\begin{bmatrix}\int ^{\varphi_2(x)}_{\varphi_1(x)} f(t) dt \end{bmatrix} = f[\varphi _2(x)]\varphi '_2(x) - f[\varphi_1(x)]\varphi '_1(x) \end{aligned} 设F(x)=∫φ1(x)φ2(x)f(t)dt,则F′(x)=dxd[∫φ1(x)φ2(x)f(t)dt]=f[φ2(x)]φ2′(x)−f[φ1(x)]φ1′(x)
基本初等函数的导数公式(❤❤❤)
( x a ) ′ = a x a − 1 ( a 为 常 数 ) ( a x ) ′ = a x ln a ( e x ) ′ = e x ( l o g a x ) ′ = 1 x ln a ( a > 0 , a ≠ 1 ) ( ln x ) ′ = 1 x ( sin x ) ′ = cos x ( cos x ) ′ = − sin x ( arcsin x ) ′ = 1 1 − x 2 ( arccos x ) ′ = − 1 1 − x 2 ( tan x ) ′ = sec 2 x ( cot x ) ′ = − csc 2 x ( arctan x ) ′ = 1 1 + x 2 ( a r c c o t x ) ′ = − 1 1 + x 2 ( sec x ) ′ = sec x ⋅ tan x ( csc x ) ′ = − csc x ⋅ cot x [ ln ( x + x 2 + 1 ) ] ′ = 1 x 2 + 1 [ ln ( x + x 2 − 1 ) ] ′ = 1 x 2 − 1 \begin{aligned} & (x^a)' = a x^{a-1} ~~~~~(a为常数) \\ \\ & (a^x)' = a^x \ln a \\ \\ & (e^x)' = e^x \\ \\ & (log_a x)' = \frac{1}{x \ln a} ~~~~~(a>0, a \ne 1) \\ \\ & (\ln x)' = \frac{1}{x} \\ \\ & (\sin x)' = \cos x \\ \\ & (\cos x)' = -\sin x \\ \\ & (\arcsin x)' = \frac{1}{\sqrt{1-x^2}} \\ \\ & (\arccos x)' = - \frac{1}{\sqrt{1-x^2}} \\ \\ & (\tan x)' = \sec ^2 x \\ \\ & (\cot x)' = - \csc^2 x \\ \\ & (\arctan x)' = \frac{1}{1+x^2} \\ \\ & (arccot ~ x)' = - \frac{1}{1+x^2} \\ \\ & (\sec x)' = \sec x \cdot \tan x \\ \\ & (\csc x)' = - \csc x \cdot \cot x \\ \\ & [\ln (x+\sqrt{x^2+1})]' = \frac{1}{\sqrt{x^2+1}} \\ \\ & [\ln (x+\sqrt{x^2-1})]' = \frac{1}{\sqrt{x^2-1}} \\ \\ \end{aligned} (xa)′=axa−1 (a为常数)(ax)′=axlna(ex)′=ex(logax)′=xlna1 (a>0,a=1)(lnx)′=x1(sinx)′=cosx(cosx)′=−sinx(arcsinx)′=1−x21(arccosx)′=−1−x21(tanx)′=sec2x(cotx)′=−csc2x(arctanx)′=1+x21(arccot x)′=−1+x21(secx)′=secx⋅tanx(cscx)′=−cscx⋅cotx[ln(x+x2+1)]′=x2+11[ln(x+x2−1)]′=x2−11
高阶导数的运算
[
u
±
v
]
(
n
)
=
u
(
n
)
±
v
(
n
)
[u \pm v ]^{(n)} = u^{(n)} \pm v^{(n)}
[u±v](n)=u(n)±v(n)
(
u
v
)
(
n
)
=
u
(
n
)
v
+
C
n
1
u
(
n
−
1
)
v
′
+
C
n
2
u
(
n
−
2
)
v
′
′
+
.
.
.
+
C
n
k
u
(
n
−
k
)
v
(
k
)
+
.
.
.
+
C
n
n
−
1
u
′
v
(
n
−
1
)
+
u
v
(
n
)
=
∑
k
=
0
n
C
n
k
u
(
n
−
k
)
v
(
k
)
\begin{aligned} (uv)^{(n)} & = u^{(n)}v + C_n^1 u^{(n-1)}v' + C_n^2 u^{(n-2)}v'' + ... + C_n^k u^{(n-k)}v^{(k)} + ... + C_n^{n-1} u'v^{(n-1)} + uv^{(n)} \\ & = \displaystyle\sum_{k=0}^n C_n^k u^{(n-k)}v^{(k)} \end{aligned}
(uv)(n)=u(n)v+Cn1u(n−1)v′+Cn2u(n−2)v′′+...+Cnku(n−k)v(k)+...+Cnn−1u′v(n−1)+uv(n)=k=0∑nCnku(n−k)v(k)
常用初等函数的n阶导数公式
( a x ) ( n ) = a x ( ln a ) n ( e x ) ( n ) = e x ( sin k x ) ( n ) = k n sin ( k x + n ⋅ π 2 ) ( cos k x ) ( n ) = k n cos ( k x + n ⋅ π 2 ) ( ln x ) ( n ) = ( − 1 ) n − 1 ( n − 1 ) ! x n ( x > 0 ) [ ln ( 1 + x ) ] ( n ) = ( − 1 ) n − 1 ( n − 1 ) ! ( x + 1 ) n ( x > − 1 ) [ ( x + x 0 ) m ] ( n ) = m ( m − 1 ) ( m − 2 ) ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ( m − n + 1 ) ( x + x 0 ) m − n ( 1 x + a ) ( n ) = ( − 1 ) n ⋅ n ! ( x + a ) n + 1 \begin{aligned} & (a^x)^{(n)} = a^x (\ln a)^n \\ \\ & (e^x)^{(n)} = e^x \\ \\ & (\sin kx)^{(n)} = k^n \sin (kx + n\cdot \frac{\pi}{2}) \\ \\ & (\cos kx)^{(n)} = k^n \cos (kx + n\cdot \frac{\pi}{2}) \\ \\ & (\ln x) ^ {(n)} = (-1)^{n-1} \frac{(n-1)!}{x^n} ~~~~~(x>0) \\ \\ & [\ln(1+x)]^{(n)} = (-1)^{n-1} \frac{(n-1)!}{(x+1)^n} ~~~~~(x>-1) \\ \\ & [(x+x_0)^m]^{(n)} = m(m-1)(m-2)\cdotp\cdotp\cdotp\cdot (m-n+1)(x+x_0)^{m-n} \\ \\ & (\frac{1}{x+a})^{(n)} = \frac{(-1)^n \cdot n!}{(x+a)^{n+1}} \\ \\ \end{aligned} (ax)(n)=ax(lna)n(ex)(n)=ex(sinkx)(n)=knsin(kx+n⋅2π)(coskx)(n)=kncos(kx+n⋅2π)(lnx)(n)=(−1)n−1xn(n−1)! (x>0)[ln(1+x)](n)=(−1)n−1(x+1)n(n−1)! (x>−1)[(x+x0)m](n)=m(m−1)(m−2)⋅⋅⋅⋅(m−n+1)(x+x0)m−n(x+a1)(n)=(x+a)n+1(−1)n⋅n!
极值判别条件
{ 1. f ′ ( x ) 左 右 异 号 ⟹ { 左 正 右 负 ⟹ 极 大 值 左 负 右 正 ⟹ 极 小 值 2. f ′ ( x ) = 0 , f ′ ′ ( x ) ≠ 0 ⟹ { f ′ ′ ( x ) < 0 ⟹ 极 大 值 f ′ ′ ( x ) > 0 ⟹ 极 小 值 3. f ′ ′ ( x ) 到 f ( n − 1 ) ( x ) = 0 , f ( n ) ( x ) ≠ 0 , n 为 偶 数 ⟹ { f ( n ) ( x ) < 0 ⟹ 极 大 值 f ( n ) ( x ) > 0 ⟹ 极 小 值 \begin{cases} 1.~~f'(x)左右异号 \implies \begin{cases} 左正右负 \implies 极大值 \\ 左负右正 \implies 极小值 \end{cases} \\ \\ 2.~~f'(x)=0, f''(x)\ne 0 \implies \begin{cases} f''(x) < 0 \implies 极大值 \\ f''(x)>0 \implies 极小值 \end{cases} \\ \\ 3. ~~f''(x) 到 f^{(n-1)}(x)=0 ,f^{(n)}(x) \ne 0, n为偶数 \implies \begin{cases} f^{(n)}(x) < 0 \implies 极大值 \\ f^{(n)}(x) > 0 \implies 极小值 \end{cases} \end{cases} ⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧1. f′(x)左右异号⟹{左正右负⟹极大值左负右正⟹极小值2. f′(x)=0,f′′(x)=0⟹{f′′(x)<0⟹极大值f′′(x)>0⟹极小值3. f′′(x)到f(n−1)(x)=0,f(n)(x)=0,n为偶数⟹{f(n)(x)<0⟹极大值f(n)(x)>0⟹极小值
凹凸性判定
1. { f ( x 1 + x 2 2 ) < f ( x 1 ) + f ( x 2 ) 2 ⟹ 凹 f ( x 1 + x 2 2 ) > f ( x 1 ) + f ( x 2 ) 2 ⟹ 凸 2. { f ′ ′ ( x ) > 0 ⟹ 凹 f ′ ′ ( x ) < 0 ⟹ 凸 \begin{aligned} 1.&\begin{cases} f(\frac{x_1+x_2}{2}) < \frac{f(x_1)+f(x_2)}{2} \implies 凹 \\\\ f(\frac{x_1+x_2}{2}) > \frac{f(x_1)+f(x_2)}{2} \implies 凸 \end{cases} \\\\ 2.&\begin{cases} f''(x) > 0 \implies 凹 \\\\ f''(x) < 0 \implies 凸 \end{cases} \end{aligned} 1.2.⎩⎪⎨⎪⎧f(2x1+x2)<2f(x1)+f(x2)⟹凹f(2x1+x2)>2f(x1)+f(x2)⟹凸⎩⎪⎨⎪⎧f′′(x)>0⟹凹f′′(x)<0⟹凸
拐点判别条件
{ 1. f ′ ′ ( x ) 左 右 异 号 ⟹ { 左 负 右 正 ⟹ 凸 → 凹 左 正 右 负 ⟹ 凹 → 凸 2. f ′ ′ ( x ) = 0 , f ′ ′ ′ ( x ) ≠ 0 ⟹ { f ′ ′ ′ ( x ) < 0 ⟹ 凹 → 凸 f ′ ′ ′ ( x ) > 0 ⟹ 凸 → 凹 3. f ′ ′ ( x ) 到 f ( n − 1 ) ( x ) = 0 , f ( n ) ( x ) ≠ 0 , n 为 奇 数 ⟹ { f ( n ) ( x ) < 0 ⟹ 凹 → 凸 f ( n ) ( x ) > 0 ⟹ 凸 → 凹 \begin{cases} 1.~~f''(x)左右异号 \implies \begin{cases} 左负右正 \implies 凸 \to 凹 \\ 左正右负 \implies 凹 \to 凸 \end{cases} \\ \\ 2.~~f''(x)=0, f'''(x)\ne 0 \implies \begin{cases} f'''(x) < 0 \implies 凹 \to 凸 \\ f'''(x)>0 \implies 凸 \to 凹 \end{cases} \\ \\ 3. ~~f''(x) 到 f^{(n-1)}(x)=0 ,f^{(n)}(x) \ne 0, n为奇数 \implies \begin{cases} f^{(n)}(x) < 0 \implies 凹 \to 凸 \\ f^{(n)}(x) > 0 \implies 凸 \to 凹 \end{cases} \end{cases} ⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧1. f′′(x)左右异号⟹{左负右正⟹凸→凹左正右负⟹凹→凸2. f′′(x)=0,f′′′(x)=0⟹{f′′′(x)<0⟹凹→凸f′′′(x)>0⟹凸→凹3. f′′(x)到f(n−1)(x)=0,f(n)(x)=0,n为奇数⟹{f(n)(x)<0⟹凹→凸f(n)(x)>0⟹凸→凹
斜渐近线
lim x → + ∞ f ( x ) x = a lim x → + ∞ ( f ( x ) − a x ) = b ⟹ 斜 渐 近 线 为 : y = a x + b \lim_{x \to +\infty} \frac{f(x)}{x} = a ~~~~\lim_{x \to + \infty}(f(x)-ax) = b \implies 斜渐近线为: y=ax+b x→+∞limxf(x)=a x→+∞lim(f(x)−ax)=b⟹斜渐近线为:y=ax+b
曲率
密 切 圆 半 径 r = ( 1 + y ′ 2 ) 3 2 ∣ y ′ ′ ∣ 曲 率 K = 1 r = ∣ y ′ ′ ∣ ( 1 + y ′ 2 ) 3 2 曲 率 圆 ( X − ( x − y ′ ( 1 + y ′ 2 ) y ′ ′ 2 ) ) 2 + ( Y − ( y + 1 + y ′ 2 y ′ ′ 2 ) ) = ( ( 1 + y ′ 2 ) 3 2 ∣ y ′ ′ ∣ ) 2 \begin{aligned} 密切圆半径 ~~~~~ & r = \frac{(1+y'^2)^{\frac{3}{2}}}{|y''|} \\ \\ 曲率 ~~~~~ &K = \frac{1}{r} = \frac{|y''|}{(1+y'^2)^{\frac{3}{2}}} \\ \\ 曲率圆 ~~~~~& (X-(x-\frac{y'(1+y'^2)}{y''^2}))^2 +(Y-(y+\frac{1+y'^2}{y''^2})) = (\frac{(1+y'^2)^{\frac{3}{2}}}{|y''|})^2 \end{aligned} 密切圆半径 曲率 曲率圆 r=∣y′′∣(1+y′2)23K=r1=(1+y′2)23∣y′′∣(X−(x−y′′2y′(1+y′2)))2+(Y−(y+y′′21+y′2))=(∣y′′∣(1+y′2)23)2
积分相关公式
定积分的精确定义
∫ a b f ( x ) d x = lim n → ∞ ∑ i = 1 n f ( a + b − a n i ) b − a n 常 用 : ∫ 0 1 f ( x ) d x = lim n → ∞ ∑ i = 1 n f ( i n ) ⋅ 1 n ∫ 0 k f ( x ) d x = lim n → ∞ ∑ i = 1 k n f ( i n ) ⋅ 1 n 二 重 定 积 分 精 确 定 义 : ∬ D f ( x , y ) d σ = lim n → ∞ ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n f ( a + b − a n i , c + d − c n j ) ⋅ b − a n ⋅ d − c n 常 用 : ∫ 0 1 ∫ 0 1 f ( x , y ) d x d y = lim n → ∞ ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n f ( i n , j n ) ⋅ 1 n 2 \begin{aligned} & \int_a^b f(x) dx = \lim_{n \to \infty} \displaystyle\sum_{i=1}^n f(a+\frac{b-a}{n}i)\frac{b-a}{n} \\ \\ \\ 常用:& \int_0^1 f(x) dx = \lim_{n \to \infty} \displaystyle\sum_{i=1}^n f(\frac{i}{n})\cdot\frac{1}{n} \\ \\ & \int_0^k f(x) dx = \lim_{n \to \infty} \displaystyle\sum_{i=1}^{kn} f(\frac{i}{n})\cdot\frac{1}{n} \\ \\ \\ 二重定积分精确定义:& \iint\limits_D f(x,y) d\sigma = \lim_{n \to \infty} \displaystyle\sum_{i=1}^n \displaystyle\sum_{j=1}^n f(a+\frac{b-a}{n}i, c+\frac{d-c}{n}j) \cdot \frac{b-a}{n} \cdot \frac{d-c}{n} \\ \\ \\ 常用:&\int_0^1 \int_0^1 f(x,y) dxdy = \lim_{n \to \infty} \displaystyle\sum_{i=1}^n \displaystyle\sum_{j=1}^n f(\frac{i}{n}, \frac{j}{n})\cdot \frac{1}{n^2} \end{aligned} 常用:二重定积分精确定义:常用:∫abf(x)dx=n→∞limi=1∑nf(a+nb−ai)nb−a∫01f(x)dx=n→∞limi=1∑nf(ni)⋅n1∫0kf(x)dx=n→∞limi=1∑knf(ni)⋅n1D∬f(x,y)dσ=n→∞limi=1∑nj=1∑nf(a+nb−ai,c+nd−cj)⋅nb−a⋅nd−c∫01∫01f(x,y)dxdy=n→∞limi=1∑nj=1∑nf(ni,nj)⋅n21
分布积分公式
∫ u d v = u v − ∫ v d u ∫ u v ( n + 1 ) d x = u v ( n ) − u ′ v ( n − 1 ) + u ′ ′ v ( n − 2 ) − . . . + ( − 1 ) n u ( n ) v + ( − 1 ) n + 1 ∫ u ( n + 1 ) v d x \begin{aligned} & \int u dv = uv - \int vdu \\ & \int uv^{(n+1)}dx = uv^{(n)} - u'v^{(n-1)} + u''v^{(n-2)} - ... + (-1)^nu^{(n)}v + (-1)^{n+1}\int u^{(n+1)}vdx \end{aligned} ∫udv=uv−∫vdu∫uv(n+1)dx=uv(n)−u′v(n−1)+u′′v(n−2)−...+(−1)nu(n)v+(−1)n+1∫u(n+1)vdx
分部积分表格法
∫ f ( x ) g ( x ) d x \int f(x) g(x) dx\\\\\\ ∫f(x)g(x)dx
f ( x ) f ′ ( x ) f ′ ′ ( x ) ⋯ f ( n ) ( x ) g ( x ) g 1 ( x ) g 2 ( x ) ⋯ g n ( x ) \def\arraystretch{2} \begin{array}{c:c:c:c:c} f(x) & f'(x) & f''(x) & \cdots & f^{(n)}(x) \\ \hline g(x) & g_1(x) & g_2(x) & \cdots & g_n(x) \\ \end{array} f(x)g(x)f′(x)g1(x)f′′(x)g2(x)⋯⋯f(n)(x)gn(x)
∫ f ( x ) g ( x ) d x = f ( x ) g 1 ( x ) − f ′ ( x ) g 2 ( x ) + f ′ ′ ( x ) g 3 ( x ) − ⋯ ± ∫ f ( n ) ( x ) g n ( x ) d x 其 中 g 1 ( x ) 代 表 g ( x ) 的 积 分 , 依 次 类 推 。 公 式 为 斜 对 角 线 加 减 交 替 。 \int f(x) g(x) dx = f(x)g_1(x) - f'(x)g_2(x) + f''(x)g_3(x) - \cdots \pm \int f^{(n)}(x) g_n(x) dx \\ \\ 其中 g_1(x) 代表g(x)的积分,依次类推。公式为斜对角线加减交替。 ∫f(x)g(x)dx=f(x)g1(x)−f′(x)g2(x)+f′′(x)g3(x)−⋯±∫f(n)(x)gn(x)dx其中g1(x)代表g(x)的积分,依次类推。公式为斜对角线加减交替。
区间再现公式
∫ a b f ( x ) d x = ∫ a b f ( a + b − x ) d x \int_a^b f(x) dx = \int_a^b f(a+b-x) dx ∫abf(x)dx=∫abf(a+b−x)dx
华里士公式
∫ 0 π 2 sin n x d x = ∫ 0 π 2 cos n x d x = { n − 1 n ⋅ n − 3 n − 2 ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ 1 2 ⋅ π 2 n 为 正 偶 数 n − 1 n ⋅ n − 3 n − 2 ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ 2 3 n 为 大 于 1 的 奇 数 \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} \cdot\cdot\cdot\cdot\cdot \frac{1}{2} \cdot \frac{\pi}{2} ~~~~~ n 为正偶数 \\ \frac{n-1}{n} \cdot \frac{n-3}{n-2} \cdot\cdot\cdot\cdot\cdot \frac{2}{3} ~~~~~ n 为大于1的奇数 \\ \end{cases} ∫02πsinnxdx=∫02πcosnxdx={nn−1⋅n−2n−3⋅⋅⋅⋅⋅21⋅2π n为正偶数nn−1⋅n−2n−3⋅⋅⋅⋅⋅32 n为大于1的奇数
敛散性判别公式
∫ 1 + ∞ 1 x p d x ⟹ { p > 1 ⟹ 收 敛 p ≤ 1 ⟹ 发 散 ∫ 0 1 1 x p d x ⟹ { p < 1 ⟹ 收 敛 p ≥ 1 ⟹ 发 散 \begin{aligned} & \int_1^{+\infty} \frac{1}{x^p} dx \implies & \begin{cases} p>1 \implies 收敛 \\ p \le 1 \implies 发散 \end{cases} \\\\ & \int_0^1 \frac{1}{x^p} dx \implies & \begin{cases} p < 1 \implies 收敛 \\ p \ge 1 \implies 发散 \end{cases} \\\\ \end{aligned} ∫1+∞xp1dx⟹∫01xp1dx⟹{p>1⟹收敛p≤1⟹发散{p<1⟹收敛p≥1⟹发散
基本积分公式
以 下 公 式 中 , α 与 a 均 为 常 数 , 除 声 明 者 外 , a > 0 ∫ x α d x = 1 α + 1 x α + 1 + C ( α ≠ − 1 ) ∫ 1 x d x = ln ∣ x ∣ + C ∫ a x d x = a x ln a + C ( a > 0 , a ≠ 1 ) ∫ e x d x = e x + C ∫ sin x d x = − cos x + C ∫ cos x d x = sin x + C ∫ tan x d x = − ln ∣ cos x ∣ + C ∫ cot x d x = ln ∣ sin x ∣ + C ∫ sec x d x = ln ∣ sec x + tan x ∣ + C ∫ csc x d x = ln ∣ csc x − cot x ∣ + C ∫ sec 2 x d x = tan x + C ∫ csc 2 x d x = − cot x + C ∫ 1 a 2 + x 2 d x = 1 a arctan x a + C ∫ 1 a 2 − x 2 d x = 1 2 a ln ∣ a + x a − x ∣ + C ∫ 1 a 2 − x 2 d x = arcsin x a + C ∫ 1 x 2 ± a 2 d x = ln ∣ x + x 2 ± a 2 ∣ + C \begin{aligned} & 以下公式中,\alpha 与 a 均为常数,除声明者外,a>0 \\ \\ & \int x^\alpha dx = \frac{1}{\alpha +1} x^{\alpha + 1} + C ~~~~~(\alpha \ne -1) \\ \\ & \int \frac{1}{x} dx = \ln |x| + C \\ \\ & \int a^x dx = \frac{a^x}{\ln a} + C ~~~~~(a >0 , a\ne 1) \\ \\ & \int e^x dx = e^x + C \\ \\ & \int \sin x dx = -\cos x + C \\ \\ & \int \cos x dx = \sin x +C \\ \\ & \int \tan x dx = - \ln |\cos x| + C \\ \\ & \int \cot xdx = \ln |\sin x| + C \\ \\ & \int \sec x dx = \ln |\sec x + \tan x| + C \\ \\ & \int \csc x dx = \ln |\csc x - \cot x| + C \\ \\ & \int \sec ^2 x dx = \tan x + C \\ \\ & \int \csc^2x dx = - \cot x + C \\ \\ & \int \frac{1}{a^2 + x^2} dx = \frac{1}{a} \arctan \frac{x}{a} + C \\ \\ & \int \frac{1}{a^2-x^2} dx = \frac{1}{2a} \ln |\frac{a+x}{a-x}| + C \\ \\ & \int \frac{1}{\sqrt{a^2-x^2}} dx = \arcsin \frac{x}{a} + C \\ \\ & \int \frac{1}{\sqrt{x^2 \pm a^2}} dx = \ln |x+\sqrt{x^2 \pm a^2}| + C \end{aligned} 以下公式中,α与a均为常数,除声明者外,a>0∫xαdx=α+11xα+1+C (α=−1)∫x1dx=ln∣x∣+C∫axdx=lnaax+C (a>0,a=1)∫exdx=ex+C∫sinxdx=−cosx+C∫cosxdx=sinx+C∫tanxdx=−ln∣cosx∣+C∫cotxdx=ln∣sinx∣+C∫secxdx=ln∣secx+tanx∣+C∫cscxdx=ln∣cscx−cotx∣+C∫sec2xdx=tanx+C∫csc2xdx=−cotx+C∫a2+x21dx=a1arctanax+C∫a2−x21dx=2a1ln∣a−xa+x∣+C∫a2−x21dx=arcsinax+C∫x2±a21dx=ln∣x+x2±a2∣+C
重要积分公式
∫ − ∞ + ∞ e − x 2 d x = 2 ∫ 0 + ∞ e − x 2 d x = π ∫ 0 + ∞ x n e − x d x = n ! ∫ − a a f ( x ) d x = ∫ 0 a [ f ( x ) + f ( − x ) ] d x ∫ 0 π x f ( sin x ) d x = π 2 ∫ 0 π f ( sin x ) d x = π ∫ 0 π 2 f ( sin x ) d x ∫ a b f ( x ) d x = ( b − a ) ∫ 0 1 f [ a + ( b − a ) x ] d x \begin{aligned} & \int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} dx = 2\int_{0}^{+\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi} \\ \\ & \int_{0}^{+\infty} x^n e^{-x} dx = n! \\ \\ & \int_{-a}^{a} f(x) dx = \int_0^a [f(x)+f(-x)]dx \\ \\ & \int_0^\pi xf(\sin x) dx = \frac{\pi}{2} \int_0^\pi f(\sin x)dx = \pi \int_0^{\frac{\pi}{2}} f(\sin x) dx \\ \\ & \int_a^b f(x) dx = (b-a) \int_0^1 f[a+(b-a)x] dx \end{aligned} ∫−∞+∞e−x2dx=2∫0+∞e−x2dx=π∫0+∞xne−xdx=n!∫−aaf(x)dx=∫0a[f(x)+f(−x)]dx∫0πxf(sinx)dx=2π∫0πf(sinx)dx=π∫02πf(sinx)dx∫abf(x)dx=(b−a)∫01f[a+(b−a)x]dx
有理函数的拆分
P n ( x ) ( a 1 x + b 1 ) ( a 2 x + b 2 ) ( a 3 x + b 3 ) = A 1 a 1 x + b 1 + A 2 a 2 x + b 2 + A 3 a 2 x + b 2 P n ( x ) Q m ( x ) ( a x + b ) 3 = A ( x ) Q m ( x ) + A 1 ( a x + b ) 3 + A 2 ( a x + b ) 2 + A 3 ( a x + b ) P n ( x ) Q m ( x ) ( a x 2 + b x + c ) 3 = A ( x ) Q m ( x ) + A 1 x + B 1 ( a x 2 + b x + c ) 3 + A 2 x + B 2 ( a x 2 + b x + c ) 2 + A 3 x + B 3 ( a x 2 + b x + c ) \begin{aligned} & \frac{P_n(x)}{(a_1 x+b_1)(a_2 x+b_2)(a_3 x+b_3)} = \frac{A_1}{a_1 x+b_1}+\frac{A_2}{a_2 x+b_2}+\frac{A_3}{a_2 x+b_2} \\ \\ & \frac{P_n(x)}{Q_m(x)(ax+b)^3} = \frac{A(x)}{Q_m(x)} + \frac{A_1}{(ax+b)^3} + \frac{A_2}{(ax+b)^2} + \frac{A_3}{(ax+b)} \\ \\ & \frac{P_n(x)}{Q_m(x)(ax^2+bx+c)^3} = \frac{A(x)}{Q_m(x)} + \frac{A_1x+B_1}{(ax^2+bx+c)^3} + \frac{A_2x+B_2}{(ax^2+bx+c)^2} + \frac{A_3x+B_3}{(ax^2+bx+c)} \\ \\ \end{aligned} (a1x+b1)(a2x+b2)(a3x+b3)Pn(x)=a1x+b1A1+a2x+b2A2+a2x+b2A3Qm(x)(ax+b)3Pn(x)=Qm(x)A(x)+(ax+b)3A1+(ax+b)2A2+(ax+b)A3Qm(x)(ax2+bx+c)3Pn(x)=Qm(x)A(x)+(ax2+bx+c)3A1x+B1+(ax2+bx+c)2A2x+B2+(ax2+bx+c)A3x+B3
积分求平均值
f ( x ) 在 [ a , b ] 上 的 平 均 值 为 : ∫ a b f ( x ) d x b − a f(x) 在[a,b]上的平均值为: \frac{\int_a^b f(x) dx}{b-a} f(x)在[a,b]上的平均值为:b−a∫abf(x)dx
定积分应用
定积分求平面图形面积
y = y 1 ( x ) 与 y = y 2 ( x ) , 及 x = a , x = b ( a < b ) 所 围 成 的 平 面 图 形 面 积 : S = ∫ a b ∣ y 1 ( x ) − y 2 ( x ) ∣ d x 曲 线 r = r 1 ( θ ) 与 r = r 2 ( θ ) 与 两 射 线 θ = α 与 θ = β ( 0 < β − α ≤ 2 π ) 所 围 成 的 曲 边 扇 形 的 面 积 : S = 1 2 ∫ α β ∣ r 1 2 ( θ ) − r 2 2 ( θ ) ∣ d θ \begin{aligned} & y=y_1(x) 与 y=y_2(x),及x=a,x=b(a<b)所围成的平面图形面积:\\ \\ & S= \int_a^b |y_1(x)-y_2(x)|dx \\ \\ \\ & 曲线 r=r_1(\theta) 与 r=r_2(\theta) 与 两射线 \theta = \alpha 与 \theta = \beta (0<\beta - \alpha \le 2\pi)所围成的曲边扇形的面积:\\ \\ & S = \frac{1}{2}\int_\alpha^\beta |{r_1}^2(\theta) - {r_2}^2(\theta)|d\theta \end{aligned} y=y1(x)与y=y2(x),及x=a,x=b(a<b)所围成的平面图形面积:S=∫ab∣y1(x)−y2(x)∣dx曲线r=r1(θ)与r=r2(θ)与两射线θ=α与θ=β(0<β−α≤2π)所围成的曲边扇形的面积:S=21∫αβ∣r12(θ)−r22(θ)∣dθ
定积分求旋转体的体积
曲 线 y = y ( x ) 与 x = a , x = b ( a < b ) 及 x 轴 围 成 的 曲 边 梯 形 绕 x 轴 旋 转 一 周 所 得 到 的 旋 转 体 的 体 积 V = π ∫ a b y 2 ( x ) d x 曲 线 y = y 1 ( x ) ≥ 0 与 y = y 2 ( x ) ≥ 0 及 x = a , x = b ( a < b ) 所 围 成 的 平 面 图 形 绕 x 轴 旋 转 一 周 所 的 到 的 旋 转 体 的 体 积 V = π ∫ a b ∣ y 1 2 ( x ) − y 2 2 ( x ) ∣ d x 曲 线 y = y ( x ) 与 x = a , x = b ( 0 ≤ a < b ) 及 x 轴 围 成 的 曲 边 梯 形 绕 y 轴 旋 转 一 周 所 得 到 的 的 旋 转 体 的 体 积 V y = 2 π ∫ a b x ∣ y ( x ) ∣ d x 曲 线 y = y 1 ( x ) 与 y = y 2 ( x ) 及 x = a , x = b ( 0 ≤ a ≤ b ) 所 围 成 的 圆 形 绕 y 轴 旋 转 一 周 所 成 的 旋 转 体 的 体 积 V = 2 π ∫ a b x ∣ y 1 ( x ) − y 2 ( x ) ∣ d x \begin{aligned} & 曲线 y=y(x)与x=a,x=b(a<b)及x轴围成的曲边梯形绕x轴旋转一周所得到的旋转体的体积 \\ \\ & V = \pi\int_a^b y^2(x) dx \\ \\ \\ & 曲线y=y_1(x) \ge 0 与 y = y_2(x) \ge 0 及 x=a,x=b(a<b)所围成的平面图形绕x轴旋转一周所的到的旋转体的体积 \\ \\ & V = \pi \int_a^b |{y_1}^2(x) - {y_2}^2(x)| dx \\ \\ \\ & 曲线 y=y(x) 与 x=a,x=b(0\le a < b) 及x轴围成的曲边梯形绕y轴旋转一周所得到的的旋转体的体积 \\ \\ & V_y = 2\pi \int_a^b x|y(x)|dx \\ \\ \\ & 曲线y=y_1(x)与y=y_2(x)及x=a,x=b(0\le a \le b)所围成的圆形绕y轴旋转一周所成的旋转体的体积 \\\\ & V= 2\pi \int_a^b x |{y_1}(x) - {y_2}(x)| dx \end{aligned} 曲线y=y(x)与x=a,x=b(a<b)及x轴围成的曲边梯形绕x轴旋转一周所得到的旋转体的体积V=π∫aby2(x)dx曲线y=y1(x)≥0与y=y2(x)≥0及x=a,x=b(a<b)所围成的平面图形绕x轴旋转一周所的到的旋转体的体积V=π∫ab∣y12(x)−y22(x)∣dx曲线y=y(x)与x=a,x=b(0≤a<b)及x轴围成的曲边梯形绕y轴旋转一周所得到的的旋转体的体积Vy=2π∫abx∣y(x)∣dx曲线y=y1(x)与y=y2(x)及x=a,x=b(0≤a≤b)所围成的圆形绕y轴旋转一周所成的旋转体的体积V=2π∫abx∣y1(x)−y2(x)∣dx
平面曲线的弧长
L = ∫ a b 1 + [ y ′ ( x ) ] 2 d x L = ∫ α β [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2 d t L = ∫ α β [ r ( θ ) ] 2 + [ r ′ ( θ ) ] 2 d θ \begin{aligned} & L = \int_a^b \sqrt{1+[y'(x)]^2}dx \\ \\ & L = \int_\alpha^\beta \sqrt{[x'(t)]^2 + [y'(t)]^2}dt \\ \\ & L = \int_\alpha^\beta \sqrt{[r(\theta)]^2+[r'(\theta)]^2}d\theta \end{aligned} L=∫ab1+[y′(x)]2dxL=∫αβ[x′(t)]2+[y′(t)]2dtL=∫αβ[r(θ)]2+[r′(θ)]2dθ
旋转曲面的面积
曲 线 y = y ( x ) 在 区 间 [ a , b ] 上 的 曲 线 弧 段 绕 x 轴 旋 转 一 周 所 得 到 的 旋 转 曲 面 的 “ 面 积 ” S = 2 π ∫ a b ∣ y ( x ) ∣ 1 + [ y ′ ( x ) ] 2 d x S = 2 π ∫ a b ∣ y ( t ) ∣ [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2 d t S = 2 π ∫ α β r sin θ r 2 + ( r ′ ) 2 d θ \begin{aligned} & 曲线y=y(x)在区间[a,b]上的曲线弧段绕x轴旋转一周所得到的旋转曲面的“面积” \\\\ & S = 2\pi \int_a^b |y(x)| \sqrt{1+[y'(x)]^2}dx \\ \\ & S = 2\pi \int_a^b |y(t)| \sqrt{[x'(t)]^2 + [y'(t)]^2} dt \\ \\ & S = 2\pi \int_\alpha^\beta r\sin \theta \sqrt{r^2 + (r')^2} d\theta \end{aligned} 曲线y=y(x)在区间[a,b]上的曲线弧段绕x轴旋转一周所得到的旋转曲面的“面积”S=2π∫ab∣y(x)∣1+[y′(x)]2dxS=2π∫ab∣y(t)∣[x′(t)]2+[y′(t)]2dtS=2π∫αβrsinθr2+(r′)2dθ
平面截面面积为已知的立体体积
在 区 间 [ a , b ] 上 , 垂 直 于 x 轴 的 平 面 截 立 体 Ω 所 得 到 截 面 面 积 为 x 的 连 续 函 数 A ( x ) , 则 Ω 的 体 积 为 V = ∫ a b A ( x ) d x \begin{aligned} & 在区间[a,b]上,垂直于x轴的平面截立体\Omega所得到截面面积为x的连续函数A(x),则\Omega的体积为 \\ \\ & V = \int_a^b A(x)dx \end{aligned} 在区间[a,b]上,垂直于x轴的平面截立体Ω所得到截面面积为x的连续函数A(x),则Ω的体积为V=∫abA(x)dx
变力沿直线做功
设 力 函 数 为 F ( x ) ( a ≤ x ≤ b ) , 则 物 体 沿 x 轴 从 点 a 移 动 到 点 b 时 , 变 力 F ( x ) 所 做 的 功 为 W = ∫ a b F ( x ) d x \begin{aligned} & 设力函数为F(x) (a\le x \le b),则物体沿x轴从点a移动到点b时,变力F(x)所做的功为 \\\\ & W = \int_a^bF(x)dx \end{aligned} 设力函数为F(x)(a≤x≤b),则物体沿x轴从点a移动到点b时,变力F(x)所做的功为W=∫abF(x)dx
抽水做功
W = ρ g ∫ a b x A ( x ) d x ( ρ 为 水 的 密 度 , g 为 重 力 加 速 度 , A ( x ) 为 水 平 截 面 面 积 ) \begin{aligned} & W = \rho g \int_a^b xA(x)dx ~~~~~\\\\ &(\rho为水的密度,g为重力加速度,A(x)为水平截面面积) \end{aligned} W=ρg∫abxA(x)dx (ρ为水的密度,g为重力加速度,A(x)为水平截面面积)
水压力
P = ρ g ∫ a b x [ f ( x ) − h ( x ) ] d x ( ρ 为 水 的 密 度 , g 为 重 力 加 速 度 , f ( x ) − h ( x ) 是 矩 形 条 的 宽 度 , d x 是 矩 形 条 的 高 度 ) \begin{aligned} & P = \rho g \int_a^b x[f(x)-h(x)]dx ~~~~~\\\\ &(\rho为水的密度,g为重力加速度,f(x)-h(x)是矩形条的宽度,dx是矩形条的高度) \end{aligned} P=ρg∫abx[f(x)−h(x)]dx (ρ为水的密度,g为重力加速度,f(x)−h(x)是矩形条的宽度,dx是矩形条的高度)
质心
直线段的质心(一维)
x ˉ = ∫ a b x ρ ( x ) d x ∫ a b ρ ( x ) d x ρ ( x ) 为 不 均 匀 物 体 的 密 度 与 x 的 函 数 关 系 \begin{aligned} & \bar{x} = \frac{\int_a^b x \rho(x)dx}{\int_a^b \rho(x)dx} \\\\ & \rho(x) 为不均匀物体的密度与x的函数关系 \end{aligned} xˉ=∫abρ(x)dx∫abxρ(x)dxρ(x)为不均匀物体的密度与x的函数关系
不均匀薄片质心(二维)
x ˉ = M y M = ∬ D x ρ ( x , y ) d x d y ∬ D ρ ( x , y ) d x d y y ˉ = M x M = ∬ D y ρ ( x , y ) d x d y ∬ D ρ ( x , y ) d x d y ρ ( x , y ) 为 不 均 匀 物 体 的 密 度 与 x , y 的 函 数 关 系 \begin{aligned} & \bar{x} = \frac{M_y}{M} = \frac{\iint\limits_D x \rho(x,y)dxdy}{\iint\limits_D \rho(x,y) dxdy} \\\\ & \bar{y} = \frac{M_x}{M} = \frac{\iint\limits_D y \rho(x,y)dxdy}{\iint\limits_D \rho(x,y) dxdy} \\\\ & \rho(x,y) 为不均匀物体的密度与x,y的函数关系 \end{aligned} xˉ=MMy=D∬ρ(x,y)dxdyD∬xρ(x,y)dxdyyˉ=MMx=D∬ρ(x,y)dxdyD∬yρ(x,y)dxdyρ(x,y)为不均匀物体的密度与x,y的函数关系
形心
x ˉ = M y M = ∬ D x d x d y ∬ D d x d y y ˉ = M x M = ∬ D y d x d y ∬ D d x d y 质 量 均 匀 的 情 况 下 , 质 心 与 形 心 重 合 , 即 舍 去 密 度 ρ ( x , y ) \begin{aligned} & \bar{x} = \frac{M_y}{M} = \frac{\iint\limits_D x dxdy}{\iint\limits_D dxdy} \\\\ & \bar{y} = \frac{M_x}{M} = \frac{\iint\limits_D y dxdy}{\iint\limits_D dxdy} \\\\ & 质量均匀的情况下,质心与形心重合,即舍去密度\rho(x,y) \end{aligned} xˉ=MMy=D∬dxdyD∬xdxdyyˉ=MMx=D∬dxdyD∬ydxdy质量均匀的情况下,质心与形心重合,即舍去密度ρ(x,y)
质量
m = ∬ D ρ ( x , y ) d x d y m = \iint\limits_D \rho (x,y)dxdy m=D∬ρ(x,y)dxdy
转动惯量
I x = ∬ D y 2 ρ ( x , y ) d x d y I y = ∬ D x 2 ρ ( x , y ) d x d y \begin{aligned} & I_x = \iint\limits_D y^2 \rho(x,y)dxdy \\\\ & I_y = \iint\limits_D x^2 \rho(x,y)dxdy \\\\ \end{aligned} Ix=D∬y2ρ(x,y)dxdyIy=D∬x2ρ(x,y)dxdy
物理公式
浮 力 公 式 : F 浮 = ρ 液 g V 排 压 强 : P = F S ( F 为 压 力 , S 为 受 力 面 积 ) 压 强 与 气 体 体 积 成 反 比 : P V = k ( k = n R T , n 是 分 子 个 数 , R 为 常 数 , T 为 温 度 ) 水 深 h 处 的 压 强 : P = ρ g h 在 水 中 的 压 力 : F 压 = P 压 S 受 压 面 积 = ρ g h S 受 压 面 积 力 : F = G 重 力 = m g 重 力 加 速 度 做 功 : W 功 = F 力 S 距 离 = m g h 高 度 = ρ g h V = ρ g s h 2 密 度 公 式 : ρ = m V 引 力 : F = G m 1 m 2 r 2 ( 质 量 为 m 1 , m 2 相 距 为 r 的 两 质 点 间 的 引 力 大 小 ) \begin{aligned} 浮力公式:~~~ & F_{浮} = \rho_{_液}gV_{_排} \\\\ 压强:~~~& P = \frac{F}{S} ~~~~~~~(F为压力,S为受力面积)\\\\ 压强与气体体积成反比:~~~& PV=k ~~~~~(k=nRT,n是分子个数,R为常数,T为温度) \\\\ 水深h处的压强:~~~& P=\rho gh \\\\ 在水中的压力:~~~& F_{_压} = P_{_压}S_{_{受压面积}} = \rho g h S_{_{受压面积}} \\ \\ 力:~~~& F = G_{_{重力}} = mg_{_{重力加速度}} \\ \\ 做功:~~~& W_功 = F_{_力} S_{_{距离}} = mgh_{_{高度}} = \rho g h V =\rho g s h^2 \\ \\ 密度公式:~~~& \rho = \frac{m}{V} \\\\ 引力:~~~ & F = G \frac{m_1 m_2}{r^2} ~~~~~~~(质量为m_1,m_2相距为r的两质点间的引力大小) \end{aligned} 浮力公式: 压强: 压强与气体体积成反比: 水深h处的压强: 在水中的压力: 力: 做功: 密度公式: 引力: F浮=ρ液gV排P=SF (F为压力,S为受力面积)PV=k (k=nRT,n是分子个数,R为常数,T为温度)P=ρghF压=P压S受压面积=ρghS受压面积F=G重力=mg重力加速度W功=F力S距离=mgh高度=ρghV=ρgsh2ρ=VmF=Gr2m1m2 (质量为m1,m2相距为r的两质点间的引力大小)
泰勒公式
f ( x ) = f ( a ) 0 ! + f ′ ( a ) 1 ! ( x − a ) + f ′ ′ ( a ) 2 ! ( x − a ) 2 + . . . + f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n + R n ( x ) = lim n → ∞ ∑ i = 0 n f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n \begin{aligned} f(x) & = \frac{f(a)}{0!} + \frac{f'(a)}{1!} (x-a) + \frac{f''(a)}{2!} (x-a)^2 + ... + \frac{f^{(n)}(a)}{n!} (x-a)^n + R_n(x) \\ \\ & = \lim_{n \to \infty} \displaystyle\sum_{i=0}^n \frac{f^{(n)}(a)}{n!} (x-a)^n \end{aligned} f(x)=0!f(a)+1!f′(a)(x−a)+2!f′′(a)(x−a)2+...+n!f(n)(a)(x−a)n+Rn(x)=n→∞limi=0∑nn!f(n)(a)(x−a)n
拉格朗日余项的泰勒公式
f ( x ) = f ( a ) 0 ! + f ′ ( a ) 1 ! ( x − a ) + f ′ ′ ( a ) 2 ! ( x − a ) 2 + . . . + f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n + f ( n + 1 ) ( ξ ) ( n + 1 ) ! ( x − a ) n + 1 其 中 ξ 介 于 x , a 之 间 . f(x) = \frac{f(a)}{0!} + \frac{f'(a)}{1!} (x-a) + \frac{f''(a)}{2!} (x-a)^2 + ... + \frac{f^{(n)}(a)}{n!} (x-a)^n + \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-a)^{n+1} ~~~~~其中\xi 介于x,a之间. f(x)=0!f(a)+1!f′(a)(x−a)+2!f′′(a)(x−a)2+...+n!f(n)(a)(x−a)n+(n+1)!f(n+1)(ξ)(x−a)n+1 其中ξ介于x,a之间.
佩亚诺余项的泰勒公式
f ( x ) = f ( a ) 0 ! + f ′ ( a ) 1 ! ( x − a ) + f ′ ′ ( a ) 2 ! ( x − a ) 2 + . . . + f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n + o ( ( x − a ) n ) f(x) = \frac{f(a)}{0!} + \frac{f'(a)}{1!} (x-a) + \frac{f''(a)}{2!} (x-a)^2 + ... + \frac{f^{(n)}(a)}{n!} (x-a)^n + o((x-a)^n) f(x)=0!f(a)+1!f′(a)(x−a)+2!f′′(a)(x−a)2+...+n!f(n)(a)(x−a)n+o((x−a)n)
常用的泰勒展开式
sin x = x − x 3 3 ! + o ( x 3 ) cos x = 1 − x 2 2 ! + x 4 4 ! + o ( x 4 ) arcsin x = x + x 3 3 ! + o ( x 3 ) tan x = x + x 3 3 + o ( x 3 ) arctan x = x − x 3 3 + x 5 5 + o ( x 5 ) ( 1 + x ) α = 1 + α x + α ( α − 1 ) 2 ! x 2 + o ( x 2 ) 1 1 − x = 1 + x + x 2 + x 3 + o ( x 3 ) 1 1 + x = 1 − x + x 2 − x 3 + o ( x 3 ) ln ( 1 + x ) = x − x 2 2 + x 3 3 − x 4 4 + o ( x 4 ) 1 1 + x 2 = 1 − x 2 + x 4 − x 6 + o ( x 6 ) e x = 1 + x + x 2 2 ! + x 3 3 ! + o ( x 3 ) \begin{aligned} & \\ & \sin x = x - \frac{x^3}{3!} + o(x^3) \\ \\ & \cos x = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} + o(x^4) \\ \\ & \arcsin x = x + \frac{x^3}{3!} + o(x^3) \\ \\ \\ & \tan x = x + \frac{x^3}{3} + o (x^3) \\ \\ & \arctan x = x - \frac{x^3}{3} + \frac{x^5}{5} + o(x^5) \\ \\ \\ & (1+x)^\alpha = 1 + \alpha x + \frac{\alpha (\alpha - 1)}{2!} x^2 + o(x^2) \\ \\ & \frac{1}{1-x} = 1 + x + x^2 + x^3 + o(x^3) \\ \\ & \frac{1}{1+x} = 1 - x + x^2 - x^3 + o(x^3) \\ \\ & \ln (1+x) = x - \frac{x^2}{2} + \frac{x^3}{3} - \frac{x^4}{4} + o(x^4) \\ \\ & \frac{1}{1+x^2} = 1 - x^2 + x^4 - x^6 + o(x^6) \\ \\ & e^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + o(x^3) \end{aligned} sinx=x−3!x3+o(x3)cosx=1−2!x2+4!x4+o(x4)arcsinx=x+3!x3+o(x3)tanx=x+3x3+o(x3)arctanx=x−3x3+5x5+o(x5)(1+x)α=1+αx+2!α(α−1)x2+o(x2)1−x1=1+x+x2+x3+o(x3)1+x1=1−x+x2−x3+o(x3)ln(1+x)=x−2x2+3x3−4x4+o(x4)1+x21=1−x2+x4−x6+o(x6)ex=1+x+2!x2+3!x3+o(x3)
口诀:指对连,三角断,三角对数隔一换,三角指数有感叹,反三角它同又乱
指对连:指数函数、对数函数,都是12345连续的
三角断:三角函数的展开式是135,246这样不连续的
三角对数隔一换:三角函数和对数函数的符号隔一个换一次
三角指数有感叹:三角函数和指数函数中分母有阶层(感叹号)
反三角它同又乱:反三角函数的和三角函数第一项相同,第二项为相反数
中值定理
罗尔定理
设 f ( x ) 满 足 { ( 1 ) [ a , b ] 上 连 续 ( 2 ) ( a , b ) 内 可 导 ( 3 ) f ( a ) = f ( b ) ⟹ 则 ∃ ξ ∈ ( a , b ) , 使 得 f ′ ( ξ ) = 0 设f(x)满足 \begin{cases} (1)[a,b]上连续 \\ (2)(a,b) 内可导 \\ (3)f(a) = f(b) \end{cases} \implies则\exists \xi \in (a,b),使得 f'(\xi)=0 设f(x)满足⎩⎪⎨⎪⎧(1)[a,b]上连续(2)(a,b)内可导(3)f(a)=f(b)⟹则∃ξ∈(a,b),使得f′(ξ)=0
罗尔定理推论
若 f ( n ) ( x ) = 0 至 多 k 个 根 ⟹ 则 f ( n − 1 ) ( x ) = 0 至 多 k + 1 个 根 若 f^{(n)}(x)=0 至多k个根 \implies 则 f^{(n-1)}(x)=0至多k+1个根 若f(n)(x)=0至多k个根⟹则f(n−1)(x)=0至多k+1个根
罗尔定理证明题辅助函数构造
f ′ ′ ( x ) + g ( x ) f ′ ( x ) = 0 ⟹ F ( x ) = f ′ ( x ) e ∫ g ( x ) d x f ( x ) + g ( x ) ∫ 0 x f ( t ) d t = 0 ⟹ F ( x ) = ∫ 0 x f ( t ) d t ⋅ e ∫ g ( x ) d x f ′ ( x ) + g ( x ) [ f ( x ) − 1 ] = 0 ⟹ F ( x ) = [ f ( x ) − 1 ] ⋅ e ∫ g ( x ) d x ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ \begin{aligned} & f''(x) + g(x)f'(x) = 0 \implies F(x) = f'(x) e^{\int g(x)dx} \\ \\ & f(x) + g(x)\int_0^x f(t)dt = 0 \implies F(x) = \int_0^x f(t) dt \cdot e^{\int g(x)dx} \\ \\ & f'(x) + g(x)[f(x)-1] =0 \implies F(x) = [f(x) -1] \cdot e^{\int g(x)dx} \\ \\ & \cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot \end{aligned} f′′(x)+g(x)f′(x)=0⟹F(x)=f′(x)e∫g(x)dxf(x)+g(x)∫0xf(t)dt=0⟹F(x)=∫0xf(t)dt⋅e∫g(x)dxf′(x)+g(x)[f(x)−1]=0⟹F(x)=[f(x)−1]⋅e∫g(x)dx⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
微分方程构造罗尔定理辅助函数
欲 证 : F [ ξ , f ( ξ ) , f ′ ( ξ ) ] = 0 1 ) 求 微 分 方 程 F ( x , y , y ′ ) = 0 的 通 解 H ( x , y ) = C 2 ) 设 辅 助 函 数 : g ( x ) = H ( x , f ( x ) ) \begin{aligned} & 欲证:F[\xi, f(\xi), f'(\xi)] = 0 \\ \\ & 1) 求微分方程 F(x, y, y') =0的通解H(x,y) =C \\ \\ & 2) 设辅助函数:g(x) = H(x, f(x)) \end{aligned} 欲证:F[ξ,f(ξ),f′(ξ)]=01)求微分方程F(x,y,y′)=0的通解H(x,y)=C2)设辅助函数:g(x)=H(x,f(x))
拉格朗日中值定理
设 f ( x ) 满 足 { ( 1 ) [ a , b ] 上 连 续 ( 2 ) ( a , b ) 内 可 导 ⟹ 则 ∃ ξ ∈ ( a , b ) , 使 得 f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( ξ ) ( b − a ) , 或 者 写 成 f ′ ( ξ ) = f ( b ) − f ( a ) b − a \begin{aligned} & 设f(x)满足 \begin{cases} (1)[a,b]上连续 \\ (2)(a,b) 内可导 \\ \end{cases} \\ \\ & \implies则\exists \xi \in (a,b),使得 f(b)-f(a) = f'(\xi)(b-a),或者写成 \\ \\ & f'(\xi) = \frac{f(b)-f(a)}{b-a} \end{aligned} 设f(x)满足{(1)[a,b]上连续(2)(a,b)内可导⟹则∃ξ∈(a,b),使得f(b)−f(a)=f′(ξ)(b−a),或者写成f′(ξ)=b−af(b)−f(a)
柯西中值定理
设 f ( x ) , g ( x ) 满 足 { ( 1 ) [ a , b ] 上 连 续 ( 2 ) ( a , b ) 内 可 导 ( 3 ) g ′ ( x ) ≠ 0 ⟹ 则 ∃ ξ ∈ ( a , b ) , 使 得 f ( b ) − f ( a ) g ( b ) − g ( a ) = f ′ ( ξ ) g ′ ( ξ ) \begin{aligned} & 设f(x),g(x)满足 \begin{cases} (1)[a,b]上连续 \\ (2)(a,b) 内可导 \\ (3)g'(x) \neq 0 \end{cases} \\ \\ & \implies则\exists \xi \in (a,b),使得 \frac{f(b)-f(a)}{g(b)-g(a)} = \frac{f'(\xi)}{g'(\xi)} \end{aligned} 设f(x),g(x)满足⎩⎪⎨⎪⎧(1)[a,b]上连续(2)(a,b)内可导(3)g′(x)=0⟹则∃ξ∈(a,b),使得g(b)−g(a)f(b)−f(a)=g′(ξ)f′(ξ)
积分中值定理
f ( x ) 在 [ a , b ] 上 连 续 ⟹ 存 在 η ∈ [ a , b ] , 使 得 ∫ a b f ( x ) d x = f ( η ) ( b − a ) f ( x ) , g ( x ) 在 [ a , b ] 上 连 续 , 且 g ( x ) 不 变 号 ⟹ ∫ a b f ( x ) g ( x ) d x = f ( η ) ∫ a b g ( x ) d x 二 重 积 分 中 值 定 理 , D 上 连 续 , A 为 D 的 面 积 ⟹ ∬ D f ( x , y ) d x d y = f ( ξ , η ) A \begin{aligned} & f(x)在[a,b]上连续 \implies 存在 \eta \in [a,b], 使得 \\ & \int_a^b f(x) dx = f(\eta)(b-a) \\ \\ \\ & f(x),g(x)在[a,b]上连续,且g(x)不变号 \implies \\ & \int_a^b f(x)g(x)dx = f(\eta)\int_a^b g(x)dx \\\\\\ & 二重积分中值定理,D上连续,A为D的面积 \implies \\ & \iint\limits_D f(x,y) dxdy = f(\xi, \eta)A \end{aligned} f(x)在[a,b]上连续⟹存在η∈[a,b],使得∫abf(x)dx=f(η)(b−a)f(x),g(x)在[a,b]上连续,且g(x)不变号⟹∫abf(x)g(x)dx=f(η)∫abg(x)dx二重积分中值定理,D上连续,A为D的面积⟹D∬f(x,y)dxdy=f(ξ,η)A
多元微积分相关公式
多元微分定义
定 义 : Δ z = A Δ x + B Δ y + o ( ρ ) ( ρ = ( Δ x ) 2 + ( Δ y ) 2 ) 全 增 量 : Δ z = f ( x 0 + Δ x , y 0 + Δ y ) − f ( x 0 , y 0 ) 线 性 增 量 : A Δ x + B Δ y 其 中 A = f x ′ ( x 0 , y 0 ) , B = f y ′ ( x 0 , y 0 ) 可 微 判 定 : lim Δ x → 0 Δ y → 0 Δ z − ( A Δ x + B Δ y ) ( Δ x ) 2 + ( Δ y ) 2 ⟹ { = 0 ⟹ 可 微 ≠ 0 ⟹ 不 可 微 \begin{aligned} 定义:& \Delta z = A \Delta x + B \Delta y + o (\rho) ~~~~~~ (\rho = \sqrt{(\Delta x)^2 + (\Delta y) ^2}) \\ \\ 全增量:& \Delta z =f(x_0 + \Delta x, y_0 + \Delta y) - f(x_0, y_0) \\ \\ 线性增量:& A\Delta x + B \Delta y ~~~~~~ 其中 ~~ A=f'_x(x_0, y_0),B=f'_y(x_0, y_0) \\ \\ 可微判定:& \lim_{\underset{\Delta y \to 0}{\Delta x \to 0}} \frac{\Delta z - (A\Delta x + B \Delta y)}{\sqrt{(\Delta x)^2 + (\Delta y )^2}} \implies \begin{cases} = 0 \implies 可微 \\ \ne 0 \implies 不可微 \end{cases} \\ \\ \end{aligned} 定义:全增量:线性增量:可微判定:Δz=AΔx+BΔy+o(ρ) (ρ=(Δx)2+(Δy)2)Δz=f(x0+Δx,y0+Δy)−f(x0,y0)AΔx+BΔy 其中 A=fx′(x0,y0),B=fy′(x0,y0)Δy→0Δx→0lim(Δx)2+(Δy)2Δz−(AΔx+BΔy)⟹{=0⟹可微=0⟹不可微
多元隐函数求导
∂ z ∂ x = − F x ′ F z ′ ∂ z ∂ y = − F y ′ F z ′ \begin{aligned} & \frac{\partial z}{\partial x} = - \frac{F'_x}{F'_z} \\ \\ & \frac{\partial z}{\partial y} = - \frac{F'_y}{F'_z} \\ \end{aligned} ∂x∂z=−Fz′Fx′∂y∂z=−Fz′Fy′
极坐标下二重积分计算法
∬ D f ( x , y ) d σ = ∫ α β d θ ∫ r 1 ( θ ) r 2 ( θ ) f ( r cos θ , r sin θ ) r d r \underset{D}{\iint} f(x,y)d\sigma = \int_\alpha^\beta d\theta \int_{r_1(\theta)}^{r_2(\theta)}f(r\cos \theta, r\sin\theta)rdr D∬f(x,y)dσ=∫αβdθ∫r1(θ)r2(θ)f(rcosθ,rsinθ)rdr
隐函数存在定理
F 函 数 F ( x , y , z ) 在 点 P ( x 0 , y 0 , z 0 ) 的 某 一 邻 域 内 具 有 连 续 偏 导 数 F ( x 0 , y 0 , z 0 ) = 0 , F z ′ ( x 0 , y 0 , z 0 ) ≠ 0 ⟹ 方 程 F ( x , y , z ) = 0 在 点 ( x 0 , y 0 , z 0 ) 的 某 一 邻 域 内 能 唯 一 确 定 一 个 连 续 且 具 有 连 续 偏 导 数 的 函 数 z = f ( x , y ) \begin{aligned} & F函数F(x,y,z)在点P(x_0,y_0,z_0)的某一邻域内具有连续偏导数 \\ & F(x_0, y_0, z_0) =0, F'_z(x_0, y_0, z_0) \ne 0 \\ \implies & 方程F(x,y,z)=0 在点(x_0, y_0, z_0)的某一邻域内能唯一确定\\ &一个连续且具有连续偏导数的函数 z=f(x,y) \end{aligned} ⟹F函数F(x,y,z)在点P(x0,y0,z0)的某一邻域内具有连续偏导数F(x0,y0,z0)=0,Fz′(x0,y0,z0)=0方程F(x,y,z)=0在点(x0,y0,z0)的某一邻域内能唯一确定一个连续且具有连续偏导数的函数z=f(x,y)
多元函数极值判定
1. 求 出 同 时 满 足 f x ′ ( x , y ) = 0 , f y ′ ( x , y ) = 0 的 “ 一 组 ” ( x 0 , y 0 ) 2. 记 { f x x ′ ′ ( x 0 , y 0 ) = A f x y ′ ′ ( x 0 , y 0 ) = B f y y ′ ′ ( x 0 , y 0 ) = C 则 Δ = B 2 − A C { < 0 ⟹ 极 值 { A < 0 ⟹ 极 大 值 A > 0 ⟹ 极 小 值 > 0 ⟹ 非 极 值 = 0 ⟹ 方 法 失 效 , 另 谋 他 法 \begin{aligned} 1.&~~~ 求出同时满足 f'_x(x,y) =0,f'_y(x,y) =0的“一组”(x_0,y_0) \\ \\ 2. &~~~ 记 \begin{cases} f''_{xx}(x_0,y_0) =A \\ f''_{xy}(x_0,y_0) =B \\ f''_{yy}(x_0,y_0)=C \end{cases} ~~则 \Delta=B^2-AC \begin{cases} <0 \implies 极值 \begin{cases} A<0 \implies 极大值 \\ A>0 \implies 极小值 \end{cases} \\ >0 \implies 非极值 \\ =0 \implies 方法失效,另谋他法 \end{cases} \end{aligned} 1.2. 求出同时满足fx′(x,y)=0,fy′(x,y)=0的“一组”(x0,y0) 记⎩⎪⎨⎪⎧fxx′′(x0,y0)=Afxy′′(x0,y0)=Bfyy′′(x0,y0)=C 则Δ=B2−AC⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧<0⟹极值{A<0⟹极大值A>0⟹极小值>0⟹非极值=0⟹方法失效,另谋他法
拉格朗日数乘法求最值
求 u = f ( x , y , z ) 在 条 件 { ϕ ( x , y , z ) = 0 ψ ( x , y , z ) = 0 的 最 值 1. 构 造 辅 助 函 数 F ( x , y , z , λ , μ ) = f ( x , y , z ) + λ ϕ ( x , y , z ) + μ ψ ( x , y , z ) 2. 得 { F x ′ = f x ′ + λ ϕ x ′ + μ ψ x ′ = 0 F y ′ = f y ′ + λ ϕ y ′ + μ ψ y ′ = 0 F z ′ = f z ′ + λ ϕ z ′ + μ ψ z ′ = 0 F λ ′ = ϕ ( x , y , z ) = 0 F μ ′ = ψ ( x , y , z ) = 0 3. 解 方 程 得 备 选 点 P i , i = 1 , 2 , 3 , ⋯ , n 4. 求 f ( P i ) , 取 最 大 值 为 u m a x , 最 小 值 为 u m i n \begin{aligned} & 求 u = f(x,y,z) 在条件\begin{cases} \phi(x,y,z) =0 \\ \psi(x,y,z) = 0 \end{cases} 的最值 \\\\\\ 1.&~~~ 构造辅助函数~~ F(x,y,z,\lambda, \mu) = f(x,y,z) + \lambda \phi(x,y,z) + \mu \psi(x,y,z) \\\\ 2.&~~~ 得 \begin{cases} F_x' = f_x' + \lambda\phi _x' +\mu \psi_x' = 0 \\ F_y' = f_y' + \lambda\phi _y' +\mu \psi_y' = 0 \\ F_z' = f_z' + \lambda\phi _z' +\mu \psi_z' = 0 \\ F_{\lambda}' = \phi(x,y,z) = 0 \\ F_{\mu}' = \psi(x,y,z) = 0 \\ \end{cases} \\\\ 3.& ~~~解方程得备选点 P_i, i=1,2,3, \cdots,n \\\\ 4.& ~~~求f(P_i) ,取最大值为 u_{max},最小值为u_{min} \end{aligned} 1.2.3.4.求u=f(x,y,z)在条件{ϕ(x,y,z)=0ψ(x,y,z)=0的最值 构造辅助函数 F(x,y,z,λ,μ)=f(x,y,z)+λϕ(x,y,z)+μψ(x,y,z) 得⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧Fx′=fx′+λϕx′+μψx′=0Fy′=fy′+λϕy′+μψy′=0Fz′=fz′+λϕz′+μψz′=0Fλ′=ϕ(x,y,z)=0Fμ′=ψ(x,y,z)=0 解方程得备选点Pi,i=1,2,3,⋯,n 求f(Pi),取最大值为umax,最小值为umin
多重积分的应用
空间曲面的面积
A = ∬ D 1 + ( ∂ z ∂ x ) 2 + ( ∂ z ∂ y ) 2 d x d y \begin{aligned} & \\ & A = \iint\limits_D \sqrt{1+(\frac{\partial z}{\partial x})^2 + (\frac{\partial z}{\partial y})^2} ~ dxdy \end{aligned} A=D∬1+(∂x∂z)2+(∂y∂z)2 dxdy
微分方程
一阶线性微分方程
y ′ + p ( x ) y = q ( x ) 其 中 p ( x ) , q ( x ) 为 连 续 函 数 ⟹ y = e − ∫ p ( x ) d x ( ∫ e ∫ p ( x ) d x ⋅ q ( x ) d x + C ) \begin{aligned} & y' + p(x)y = q(x) ~~~~~其中p(x),q(x)为连续函数 \implies \\\\ &y = e^{-\int p(x)dx} (\int e^{\int p(x)dx} \cdot q(x) dx + C) \end{aligned} y′+p(x)y=q(x) 其中p(x),q(x)为连续函数⟹y=e−∫p(x)dx(∫e∫p(x)dx⋅q(x)dx+C)
二阶常系数齐次线性微分方程的通解
y ′ ′ + p y ′ + q y = 0 p , q 为 常 数 ⇒ 特 征 方 程 为 λ 2 + p λ + q = 0 ⟹ { p 2 − 4 q > 0 , ⇒ 通 解 为 y = C 1 e λ 1 x + C 2 e λ 2 x p 2 − 4 q = 0 , ⇒ 通 解 为 y = ( C 1 + C 2 x ) e λ x p 2 − 4 q < 0 , λ 1 , 2 = α ± i β ⇒ 通 解 为 y = e α x ( C 1 cos β x + C 2 sin β x ) \begin{aligned} & y'' + py' + qy =0 ~~~~~~~~p,q为常数 \\ \\ \xRightarrow{特征方程为} & ~~ \lambda^2 + p\lambda + q = 0 \\ \\ \implies & \begin{cases} p^2 - 4q>0 , \xRightarrow{通解为} y=C_1 e^{\lambda _1x} + C_2 e^{\lambda _2 x} \\ \\ p^2 - 4q=0 , \xRightarrow{通解为} y = (C_1+C_2x)e^{\lambda x}\\ \\ p^2 - 4q<0 , \lambda_{1,2}=\alpha \pm i\beta ~~~ \xRightarrow{通解为} y = e^{\alpha x} (C_1 \cos \beta x + C_2\sin \beta x) \end{cases} \end{aligned} 特征方程为⟹y′′+py′+qy=0 p,q为常数 λ2+pλ+q=0⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧p2−4q>0,通解为y=C1eλ1x+C2eλ2xp2−4q=0,通解为y=(C1+C2x)eλxp2−4q<0,λ1,2=α±iβ 通解为y=eαx(C1cosβx+C2sinβx)
三阶常系数齐次线性微分方程的通解
y ′ ′ ′ + p y ′ ′ + q y ′ + r y = 0 p , q , r 为 常 数 ⇒ 特 征 方 程 为 λ 3 + p λ 2 + q λ + r = 0 ⟹ { λ 1 , λ 2 , λ 3 ∈ R , 且 λ 1 ≠ λ 2 ≠ λ 3 , ⇒ 通 解 为 y = C 1 e λ 1 x + C 2 e λ 2 x + C 3 e λ 3 x λ 1 , λ 2 , λ 3 ∈ R , 且 λ 1 = λ 2 ≠ λ 3 ⇒ 通 解 为 y = ( C 1 + C 2 x ) e λ 1 x + C 3 e λ 3 x λ 1 , λ 2 , λ 3 ∈ R , 且 λ 1 = λ 2 = λ 3 ⇒ 通 解 为 y = ( C 1 + C 2 x + C 3 x 2 ) e λ 1 x λ 1 ∈ R , λ 2 , 3 = α ± i β ⇒ 通 解 为 y = C 1 e λ 1 x + e α x ( C 2 cos β x + C 3 sin β x ) \begin{aligned} & y''' + py'' + qy' +ry =0 ~~~~~~~~p,q,r为常数 \\ \\ \xRightarrow{特征方程为} & ~~ \lambda^3 + p\lambda^2 + q\lambda + r = 0 \\ \\ \implies & \begin{cases} \lambda_1,\lambda_2,\lambda_3\in R, 且\lambda_1 \ne \lambda_2 \ne \lambda_3, \xRightarrow{通解为} y=C_1 e^{\lambda _1x} + C_2 e^{\lambda _2 x} + C_3 e^{\lambda _3 x} \\ \\ \lambda_1,\lambda_2,\lambda_3\in R, 且\lambda_1 = \lambda_2 \ne \lambda_3 \xRightarrow{通解为} y = (C_1+C_2x)e^{\lambda_1 x} + C_3 e^{\lambda_3 x}\\ \\ \lambda_1,\lambda_2,\lambda_3\in R, 且\lambda_1 = \lambda_2 = \lambda_3 \xRightarrow{通解为} y = (C_1+C_2x + C_3x^2)e^{\lambda_1 x}\\ \\ \lambda_1 \in R, \lambda_{2,3}=\alpha \pm i\beta ~~~ \xRightarrow{通解为} y = C_1e^{\lambda_1x} + e^{\alpha x} (C_2 \cos \beta x + C_3\sin \beta x) \end{cases} \end{aligned} 特征方程为⟹y′′′+py′′+qy′+ry=0 p,q,r为常数 λ3+pλ2+qλ+r=0⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧λ1,λ2,λ3∈R,且λ1=λ2=λ3,通解为y=C1eλ1x+C2eλ2x+C3eλ3xλ1,λ2,λ3∈R,且λ1=λ2=λ3通解为y=(C1+C2x)eλ1x+C3eλ3xλ1,λ2,λ3∈R,且λ1=λ2=λ3通解为y=(C1+C2x+C3x2)eλ1xλ1∈R,λ2,3=α±iβ 通解为y=C1eλ1x+eαx(C2cosβx+C3sinβx)
二阶常系数非齐次线性微分方程的特解
y ′ ′ + p y ′ + q y = f ( x ) ( 1 ) 自 由 项 f ( x ) = P n ( x ) e a x 时 , 特 解 为 y ∗ = e a x Q n ( x ) x k 其 中 { e a x 照 抄 Q n ( x ) 为 x 的 n 次 一 般 多 项 式 k = { 0 , a ≠ λ 1 , a ≠ λ 2 1 , a = λ 1 或 a = λ 2 2 , a = λ 1 = λ 2 ( 2 ) 自 由 项 f ( x ) = e a x [ P m ( x ) cos β x + P n ( x ) sin β x ] 时 , y ∗ = e a x [ Q l ( 1 ) ( x ) cos β x + Q l ( 2 ) ( x ) sin β x ] x k 其 中 , { e a x 照 抄 l = m a x { m , n } , Q l ( 1 ) ( x ) , Q l ( 2 ) ( x ) 分 别 为 x 的 两 个 不 同 的 l 次 一 般 多 项 式 k = { 0 , a ± β i 不 是 特 征 根 1 , a ± β i 是 特 征 根 \begin{aligned} & y'' + py'+qy = f(x) \\ \\ (1)& 自由项f(x)=P_n(x)e^{ax} ~时,特解为 ~ y^*= e^{ax}Q_n(x) x^k \\ \\ 其中 & \begin{cases} e^{ax} ~~照抄 \\ Q_n(x) 为x的n次一般多项式 \\ k = \begin{cases} 0,~~~ a\ne \lambda_1, a \ne \lambda_2 \\ 1,~~~ a = \lambda_1 或a=\lambda_2 \\ 2,~~~ a = \lambda_1 = \lambda_2 \end{cases} \end{cases} \\ \\ \\ (2) & 自由项~ f(x) = e^{ax}[P_m(x) \cos \beta x + P_n(x) \sin \beta x] ~时, \\ \\ & y^* = e^{ax} [ Q_l^{(1)}(x) \cos \beta x + Q_l^{(2)}(x)\sin \beta x]x^k \\ \\ 其中,& \begin{cases} e^{ax} ~~照抄 \\ l=max\{ m, n \} ,Q_l^{(1)}(x), Q_l^{(2)}(x)分别为x的两个不同的l次一般多项式 \\ \\ k = \begin{cases} 0,~~~ a \pm \beta i ~不是特征根 \\ 1,~~~ a \pm \beta i ~是特征根 \\ \end{cases} \end{cases} \end{aligned} (1)其中(2)其中,y′′+py′+qy=f(x)自由项f(x)=Pn(x)eax 时,特解为 y∗=eaxQn(x)xk⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧eax 照抄Qn(x)为x的n次一般多项式k=⎩⎪⎨⎪⎧0, a=λ1,a=λ21, a=λ1或a=λ22, a=λ1=λ2自由项 f(x)=eax[Pm(x)cosβx+Pn(x)sinβx] 时,y∗=eax[Ql(1)(x)cosβx+Ql(2)(x)sinβx]xk⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧eax 照抄l=max{m,n},Ql(1)(x),Ql(2)(x)分别为x的两个不同的l次一般多项式k={0, a±βi 不是特征根1, a±βi 是特征根
“算子法”求二阶常系数非齐次线性微分方程的特解
y ( n ) + a 1 y ( n − 1 ) + a 2 y ( n − 2 ) + ⋯ + a n y = f ( x ) 记 : d d x = D , D 表 示 求 导 , 1 D 表 示 积 分 F ( D ) = D n + a 1 D n − 1 + a 2 D n − 2 + ⋯ + a n − 1 D + a n 则 , 特 解 y ∗ = 1 F ( D ) f ( x ) ( 1 ) y ′ ′ + p y ′ + q y = a e k x 则 y ∗ = 1 D 2 + p D + q a e k x = 1 k 2 + p k + q a e k x ( 将 D 换 成 k ) = x 1 2 k + p a e k x ( 上 式 分 母 为 零 , 提 x , 求 导 ) 以 此 类 推 ( 2 ) y ′ ′ + p y ′ + q y = sin a x ( 或 cos a x ) 则 y ∗ = 1 D 2 + p D + q sin a x = 1 − a 2 + p D + q sin a x ( 将 D 2 换 成 − a 2 , 若 为 0 与 ( 1 ) 一 样 , 提 x 求 导 ) = p D − ( q − a 2 ) p 2 D 2 − ( q − a 2 ) 2 sin α x ( 若 分 母 包 含 D , 则 通 过 ( a + b ) ( a − b ) 得 出 D 2 ) ( 3 ) y ′ ′ + a 1 y ′ + a 2 y = P n ( x ) y ∗ = 1 D 2 + a 1 D + a 2 P n ( x ) = 1 D u 1 1 − ( k D ) m P n ( x ) ( 大 概 化 成 这 种 形 式 ) = 1 D u ( 1 + k D + ( k D ) 2 + ⋯ ) P n ( x ) ( 1 1 − ( k D ) m 泰 勒 展 开 ) = Q n ( x ) ( 4 ) y ′ ′ + a 1 y ′ + a 2 y = e k x f ( x ) = e k x 1 F ( D + k ) f ( x ) ( 然 后 看 右 边 , 根 据 f ( x ) 的 形 式 , 转 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) 方 法 求 解 ) \begin{aligned} & y^{(n)} + a_1 y^{(n-1)} + a_2 y^{(n-2)} + \cdots + a_n y = f(x) \\\\\\ 记:& \frac{d}{dx} = D, ~~~D表示求导,\frac{1}{D} 表示积分 \\ \\ & F(D) = D^n + a_1D^{n-1} + a_2D^{n-2} + \cdots + a_{n-1}D + a_n \\\\ 则,特解~~~& y^* = \frac{1}{F(D)} f(x) \\ \\ \\ & (1) ~~~ y'' + py' + qy = ae^{kx} \\\\ & 则 ~~y^*= \frac{1}{D^2 + pD + q} ae^{kx} \\\\ & = \frac{1}{k^2+pk+q} ae^{kx} ~~~~~(将D换成k) \\ \\ & = x \frac{1}{2k+p} ae^{kx} ~~~~~~(上式分母为零,提x,求导) ~~ 以此类推 \\ \\ \\ & (2)~~~ y'' + py' + qy = \sin a x (或\cos a x) \\\\ & 则 ~~y*= \frac{1}{D^2 + pD + q} \sin a x \\\\ & = \frac{1}{-a^2+pD+q} \sin a x ~~~~~~(将D^2换成-a^2,若为0与(1)一样,提x求导) \\ \\ & = \frac{pD-(q-a^2)}{p^2D^2 - (q-a^2)^2} \sin \alpha x ~~~~~~(若分母包含D,则通过(a+b)(a-b)得出D^2) \\ \\ \\ & (3) ~~~ y '' + a_1 y ' + a_2 y = P_n(x) \\\\ & y^* = \frac{1}{D^2 + a_1D + a_2} P_n(x) \\\\ & = \frac{1}{D^u} \frac{1}{1 - (kD)^m} P_n(x) ~~(大概化成这种形式)\\\\ & = \frac{1}{D^u} (1 + kD + (kD)^2 + \cdots)P_n(x) ~~~~~~(\frac{1}{1 - (kD)^m}泰勒展开)\\\\ & = Q_n(x) \\\\\\ & (4)~~~~ y'' + a_1y' + a_2y = e^{kx} f(x) \\\\ & = e^{kx} \frac{1}{F(D+k)} f(x) ~~~~~~~(然后看右边,根据f(x)的形式,转(1)(2)(3)方法求解) \end{aligned} 记:则,特解 y(n)+a1y(n−1)+a2y(n−2)+⋯+any=f(x)dxd=D, D表示求导,D1表示积分F(D)=Dn+a1Dn−1+a2Dn−2+⋯+an−1D+any∗=F(D)1f(x)(1) y′′+py′+qy=aekx则 y∗=D2+pD+q1aekx=k2+pk+q1aekx (将D换成k)=x2k+p1aekx (上式分母为零,提x,求导) 以此类推(2) y′′+py′+qy=sinax(或cosax)则 y∗=D2+pD+q1sinax=−a2+pD+q1sinax (将D2换成−a2,若为0与(1)一样,提x求导)=p2D2−(q−a2)2pD−(q−a2)sinαx (若分母包含D,则通过(a+b)(a−b)得出D2)(3) y′′+a1y′+a2y=Pn(x)y∗=D2+a1D+a21Pn(x)=Du11−(kD)m1Pn(x) (大概化成这种形式)=Du1(1+kD+(kD)2+⋯)Pn(x) (1−(kD)m1泰勒展开)=Qn(x)(4) y′′+a1y′+a2y=ekxf(x)=ekxF(D+k)1f(x) (然后看右边,根据f(x)的形式,转(1)(2)(3)方法求解)
情况3可以用多项式除法求解:例题见下图,就是画圈的那个可以变成 (-1/3 - 2/9D …)。用1除以分母,分母从低次幂到高次幂写。
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