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怎么样求递推形式的极限?

所谓递推式,就是形如\[x_{n+1}=f(x_n,x_{n-1},\cdots, x_0)\]的函数或序列。要求得这种形式的极限并不难,难的在于,我们经常忘记了最重要的一步,那就是,证明极限是存在的。

所谓递推式,就是形如\[x_{n+1}=f(x_n,x_{n-1},\cdots, x_0)\]的函数或序列。遇到这种形式的极限,很多同学就不知道从哪里下手求极限。

其实,要求得这种形式的极限并不难,难的在于,我们经常忘记了最重要的一步,那就是,证明极限是存在的。

我们来看一个例子:
例:设数列\(\{x_n\}\)满足:
\[ 0< x_0 <1, x_{n+1}=x_n(2-x_n),\]
求\(\lim_{n\to \infty}x_n\)。

这里我们看一下这种极限怎么求。假如我们知道这个序列是有极限的,那么,我们知道,\(n\to \infty\)时,\(x_{n+1}\)和\(x_{n}\)都有同样的极限,我们设这个极限为\(A\),那么我们只需要求一个关于\(A\)的一个代数方程,就得到了我们要求的极限。

但这里关键的一步是,我们怎么确定这个序列是有极限的。我们所学的内容里面,有两个极限存在的准则,对这种递推形式的极限,通常能用的是“单调有界数列必有极限”。所以我们要证两件事,一个是序列是单调的,另一个要证明序列是有界的。我们来看看完整的解答过程。

解:假定序列的极限是存在的,设此极限为\(A\),那么:\[\lim_{n\to\infty}x_{n+1}=A, \lim_{n\to\infty}x_{n}=A, \]

所以
\[A=A(2-A),\]

解此方程,可以得到 \(A^2=A\),那么\(A=1\) 或者 \(0\)。具体是 0 还是 1,我们要看我们的其余的证明过程。

现在我们证明这个序列的极限是存在的。因为\(0<x_0<1\),所以\(x_1=x_0(2-x_0)=2x_0-x_0^2\),配方,我们可以得到\(x_1=1-(1-x_0)^2\),所以 \(0<x_1<1\),所以序列是有界的。又因为 \(x_0<1\),所以 \(2-x_0>1\),所以 \(x_0(2-x_0)>x_0\)。我们用归纳法来证明,\(0<x_n<1\) 并且是单调增加的。

现在假设\(0<x_n<1\),那么,\(0<x_{n+1}=x_n(2-x_n)<1\),跟上述证明一样,\(x_{n+1}>x_n\),所以序列是单调增加的。

所以,\(\lim_{n\to\infty}x_n=1\)。(\(A=0\) 舍去,因为 \(x_n>0\))

二阶微分方程的常数变易法

所谓常数变易法,就是在求得相应齐次方程的通解后,将齐次方程的通解里的任意常数用关于自变量的任意函数代替,然后代入到原非齐次方程里去,从而求得非齐次方程的特解的一种方法。

我们都知道一阶线性微分方程的常数变易法,那是我们的高等数学里学到的一阶线性微分方程的公式的由来。其实,对于任何高阶线性微分方程,我们都可以用常数变易法来求得非齐次方程的通解。 这里我们仅讲述二阶方程的常数变易法,更高阶的方程可以用同样的方法求得方程的通解。

所谓常数变易法,就是在求得相应齐次方程的通解后,将齐次方程的通解里的任意常数用关于自变量的任意函数代替,然后代入到原非齐次方程里去,从而求得非齐次方程的特解的一种方法。由非齐次方程的解的定理,我们只需要将齐次方程的通解加上非齐次方程的一个特解,就得到了齐次方程的通解。我们在求一阶非齐次方程的通解的过程中,用的就是这一方法。现在我们将它推广到二阶去, 为叙述简便, 我们只考虑常系数方程的情形。

考虑二阶微分方程
\[y”+py’+qy=f(x),\]
这里 \(p, q\) 都是常数, 其对应的齐次微分方程为
\[y”+py’+qy=0.\]

现在设我们已知齐次微分方程 \(y”+py’+qy=0\) 的通解为
\[y=c_1y_1(x)+c_2y_2(x).\]
我们将其中的任意常数 \(c_1\) 和 \(c_2\) 用关于 \(x\) 的任意函数 \(u_1(x)\) 和 \(u_2(x)\) 代替,来找一个非齐次方程的特解,此特解具有形式
\[y_p(x)=u_1(x)y_1(x)+u_2(x)y_2(x).\]
将此式对 \(x\) 求导,可以得到
\[y’_p(x)=(u’_1(x)y_1(x)+u’_2(x)y_2(x))+(u_1(x)y’_1(x)+u_2(x)y’_2(x)).\]
因为函数 \(u_1(x)\) 和 \(u_2(x)\) 是任意的,所以我们可以取函数 \(u_1(x)\) 和 \(u_2(x)\) 使得
\[u’_1(x)y_1(x)+u’_2(x)y_2(x)=0\]
从而使方程得到简化。再对 \(y’_p\) 求导并应用上述条件,我们得到了
\[y”_p(x)=u’_1(x)y’_1(x)+u’_2(x)y’_2(x)+u_1(x)y”_1(x)+u_2(x)y”_2(x)\]

代回到原方程 \(y”_p(x)+py’_p(x)+qy_p(x)=f(x)\),我们得到了
\[\begin{align}
& u’_1(x)y’_1(x)+u’_2(x)y’_2(x)+u_1(x)y”_1(x)+u_2(x)y”_2(x) \\ &\quad +p((u_1(x)y’_1(x)+u_2(x)y’_2(x))+q(u_1(x)y_1(x)+u_2(x)y_2(x))\\
&=f(x).\end{align}\]
因为 \(y_1,y_2\) 是齐次方程的解,所以
\[u_1(x)y”_1(x)+pu_1(x)y’_1(x)+qu_1(x)y_1(x)=0,\]及
\[u_2(x)y”_2(x)+pu_2(x)y’_2(x)+qu_2(x)y_2(x)=0.\]
所以 \(u_1(x)\) 和 \(u_2(x)\) 满足方程
\[u’_1(x)y’_1(x)+u’_2(x)y’_2(x)=f(x).\]
以及限制条件
\[u’_1(x)y_1(x)+u’_2(x)y_2(x)=0.\]

我们解联立方程
\[\begin{cases}
u’_1(x)y’_1(x)+u’_2(x)y’_2(x)=f(x),\\
u’_1(x)y_1(x)+u’_2(x)y_2(x)=0.
\end{cases}\]就可以求出方程的一个特解。

我们来看一个例子。

例:求方程
\[y”+4y=2\tan x\]
的通解。

解:齐次方程的特征方程为
\[r^2+4=0\]
特征根为 \(r_{1,2}=\pm 2i\) 。所以齐次方程的通解为 \(Y=c_1\sin 2x + c_2 \cos 2x\) 。现在我们用常数变易法来求方程的一个特解。

设 \(y_p=u_1(x)\sin 2x + u_2(x)\cos 2x\) 为方程的一个特解,\(u_1(x)\) 和 \(u_2(x)\) 满足条件
\[\begin{cases}
2u’_1(x)\cos 2x-u’_2(x)\sin 2x=2\tan x,\\
u’_1(x)\sin 2x+u’_2(x)\cos 2x=0.
\end{cases}\]

解此方程,用线性代数的方法,克莱姆法则。系数行列式为
\[D=\begin{vmatrix}
2\cos 2x&-2\sin2x\\
\sin2x&\cos2x
\end{vmatrix}=2.\]

\[D_1=\begin{vmatrix}
2\tan x&-2\sin2x\\
0&\cos2x
\end{vmatrix}=2\tan x\cos2x.\]

\[D_2=\begin{vmatrix}
2\cos 2x&2\tan x\\
\sin2x&0
\end{vmatrix}=-2\tan x\sin2x.\]

所以我们得到
\[\begin{cases}
u’_1(x)=\tan x\cos2x\\
u’_2(x)=-\tan x\sin2x
\end{cases}\]
积分可得
\[
\begin{cases}
u_1(x)=\displaystyle\frac{1}{2}\ln(\sin^2x-1)+\sin^2x\\
u_2(x)=\displaystyle\frac{1}{2}\sin2x-x
\end{cases}
\]

所以微分方程的通解为
\[
y=c_1\cos2x+c_2\sin2x+\left(\displaystyle\frac{1}{2}\ln(\sin^2x-1)+\sin^2x\right)\cos2x+\left(\displaystyle\frac{1}{2}\sin2x-x\right)\sin2x
\]

初等变换技巧总结

总有同学问,初等变换有什么技巧吗?其实,初等变换已经是线性代数里最简单有效的技巧了,当然,它本身还是有一点点技巧的,应用这些技巧,可以让你的初等变换变得容易那么一点点。

初等变换的技巧并不多,总结起来,就这么三条:

  1. 逐列进行。如果是要化成三角形,第一步,将第一列除第一个元素外,全部化成0;接着,将第二列的第二个元素下方的全部化成 0 ;依此下去,直到最后一列。如果是化成行阶梯形,也是先从第一列开始,将第一个元素的下方全部化成 0 ;然后第二列,第三列等等。

    如果是要化成行最简,那么化成阶梯形后,再从最后一个阶梯开始,将每个阶梯的第一个非 0 元的上方化成,依次往前进行。

  2. 找最简单的数字。每次化简前,将最简单的数字所在的行交换到基础行。所谓基础行(这是我给的定义,呵呵),对于三角形来说,就是主对角线元素所在的行,例如,现在要化简第三列,那么第三行就是基础行,因为我们要将第三行第三列元素的下方都化成 0 。如果是要化成阶梯形,那么基础行就是已经化完了的行的下一行。
  3. 耐心。不要着急,因为初等变换要做很多数字的四则运算,很容易出错,也很容易让人厌倦,所以这时候耐心很重要。耐心才不容易出错。

现在我们来看一个例子,说明一下怎么用这两个原则,逐列进行与找最简单的数字。

例 1:将矩阵化成行最简矩阵
\[\begin{pmatrix}
2&3&1&-3&-7\\
1&2&0&-2&-4\\
3&-2&8&3&0\\
2&-3&7&4&3
\end{pmatrix}\]

解:我们来看,这个矩阵怎么运用前面所说的两个法则。逐列进行,那么就是从第一列开始,将第一个元素的下方全部变成 0 。然后再第二列,第三列等等。来看第一列,第一列里最简单的数字是 1 ,所以将 1 所在的行交换到第一行(基础行),我们得到
\[\begin{pmatrix}
2&3&1&-3&-7\\
1&2&0&-2&-4\\
3&-2&8&3&0\\
2&-3&7&4&3
\end{pmatrix}\sim
\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
2&3&1&-3&-7\\
3&-2&8&3&0\\
2&-3&7&4&3
\end{pmatrix}\]

然后,将下方的数字全部变成 0 ,那么将第一行乘以 -2 加到第二行,乘以 -3 加到第三行,乘以 -2 加到第四行,得到
\[
\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
2&3&1&-3&-7\\
3&-2&8&3&0\\
2&-3&7&4&3
\end{pmatrix}\sim
\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
0&-1&1&1&1\\
0&-8&8&9&12\\
0&-7&7&8&11
\end{pmatrix}
\]

现在第一列化完了,该化第二列了。我们看到,第二列里,最简单的是 -1,它就在第二行里,就不用交换了。现在将第二行乘以 -8 加到第三行,乘以 -7 加到第四行,得到

\[\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
0&-1&1&1&1\\
0&-8&8&9&12\\
0&-7&7&8&11
\end{pmatrix}\sim
\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
0&-1&1&1&1\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&1&4
\end{pmatrix}
\]

现在该第三列了。但是因为第三列里,第三个元素之后都是 0 ,所以从阶梯形的定义,我们不需要对它进行运算。阶梯形里,第三个阶梯的第一个非 0 元在第四列,所以下一个是第四列,第四列里,第三个元素是 1 ,所以也不用交换行了,将第三行乘以 -1 加到第四行,就得到了
\[\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
0&-1&1&1&1\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&1&4
\end{pmatrix}\sim
\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
0&-1&1&1&1\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}
\]

现在已经是行阶梯形了,如果要化成行最简,那么每一个阶梯的第一个非 0 元的上方也应该化成 0 。这个时候,就是从最后一个阶梯开始。我们看,最后一个阶梯的第一个非 0 元在第四列,第三行。所以,将第三行乘以 -1 加到第二行,乘以 2 加到第一行,我们得到了
\[\begin{pmatrix}
1&2&0&-2&-4\\
0&-1&1&1&1\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}\sim
\begin{pmatrix}
1&2&0&0&4\\
0&-1&1&0&-3\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}
\]

同理,将第二行乘以 2 加到第一行,得到了
\[\begin{pmatrix}
1&2&0&0&4\\
0&-1&1&0&-3\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}\sim
\begin{pmatrix}
1&0&2&0&-2\\
0&-1&1&0&-3\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}
\]

最后,将每一个阶梯的第一个非 0 元化成 1 。为此,只需要将第二行乘以 -1 ,我们的工作就完成了。
\[\begin{pmatrix}
1&0&2&0&-2\\
0&-1&1&0&-3\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}
\sim\begin{pmatrix}
1&0&2&0&-2\\
0&1&-1&0&3\\
0&0&0&1&4\\
0&0&0&0&0
\end{pmatrix}
\]

级数判敛方法总结

我们总结了常数项无穷级数判敛的方法以及各种方法适用的情形。

级数判敛的方法众多,总结起来就有比较判别法,比较判别法的极限形式,比值判别法,根值判别法,极限判别法,积分判别法,交错级数判敛法以及一个级数收敛的必要条件。对于一个具体的级数,应该应用哪一种方法最有效,这就是一个头疼的问题。我们不可能一个方法一个方法的来试,那样就太浪费时间了。这里我们总结一下一般的原则。

判定一个级数是否收敛的关键,在于迅速确定级数的形式。不同的形式有着不同的有效判别方法。现在我们总结一下,哪些形式应用哪些判别法则。

  1. 如果一眼能看出一般项的极限不趋于 \(0\),即 \(\lim_{n\to\infty}a_n\ne 0\),则级数发散;
  2. 如果级数具有形式 \(\sum 1/n^p\),那么就是一个 \(p-\) 级数。当 \(p\le1\) 时发散,当 \(p>1\) 时收敛;
  3. 如果级数具有形式 \(\sum a r^n\), 那么就是一个几何级数。当 \(|r|\ge1\) 时发散,当 \(|r|<1\) 时收敛;

这两种级数是最基本的级数,后面的几种判别法,差不多都是跟这两种级数做比较而得到的。

  1. 如果级数的一般项是 \(n\) 的一个代数式(有理分式或者无理分式),那么该级数与某个 \(p-\)级数同敛散(极限判别法或者比较判别法的极限形式)。我们只需要在分式中保留关于 \(n\) 的最高阶项,所得到的项就是这个 \(p-\) 级数的一般项。例如,级数 \(\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2+n+1}\),它的一般项 \(\displaystyle\frac{1}{n^2+n+1}\sim \frac{1}{n^2}\),所以它与级数 \(\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2}\) 同敛散。在这里,我们将级数的一般项关于 \(n\) 的最高阶项保留,就得到 \(1/n^2\),所以级数 \(\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2}\) 就是我们要寻找的那个比较级数 。再如 \(\displaystyle\frac{1}{\sqrt{n^2+1}}\sim \frac{1}{n}, (n\to \infty)\),所以级数 \(\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{\sqrt{n^2+1}}\) 发散;
  2. 或者,简单地说,就是如果一个级数的一般项等价于一个 \(p-\) 级数的一般项,则级数与该 \(p-\) 级数同敛散;
  3. 同上,如果一个级数的一般项等价于一个几何级数的一般项,则级数与该几何级数同敛散;
  4. 如果级数含有 \(n!\) ,则比值判别法比较有效。 需要注意的是,比值判别法对 \(p-\) 级数失效,因而对任何级数一般项 \(n\) 的代数式的级数也失效;
  5. 如果级数的一般项 \(a_n=(b_n)^n\), 则首先考虑根值判别法;
  6. 如果级数的一般项是 \(n\) 的函数 \(f(n)\) 并且广义积分 \(\int_1^{\infty}f(x)dx\) 较易求得,则可考虑使用积分判别法。
  7. 如果级数含有项 \((-1)^n\),则是一个交错级数,这时候,必定考虑莱不尼兹判别法(交错级数判别法)。

极限求法总结

高等数学里, 求极限的技巧特别多, 这也正是因为极限的求法相对比较难, 所以发展出多种多样的求极限方法. 有很多方法只是针对特定类型的极限有效. 现在我们看看高等数学里都有哪些求极限的方法, 以及哪些类型的极限应用什么方法比较有效.

我们先来说一说求极限时的一般原则.

求极限的一般原则:

  1. 首先, 运用极限的运算法则(四则运算, 连续函数的极限, 复合函数的极限), 确定极限是不是未定式极限;
  2. 两种基本的未定式极限是 \(\displaystyle\frac{0}{0}\) 型和 \(\displaystyle\frac{\infty}{\infty}\) , 这两种情形一般可以用洛必达法则来求. 有一些特殊的情形, 我们接下来讲;
  3. 其它未定式极限(\(\displaystyle0\cdot\infty, \infty-\infty, 1^{\infty}, 0^0, \infty^0 \)),要先化成上面的两种基本情形来求,然后用洛必达法则或者其它方法来求。

各种类型的极限求法:

  1. 对未定式极限,\(\frac{0}{0}\) 型或者 \(\frac{\infty}{\infty}\),最有效也是最基本的方法是洛必达法则。也就是在求极限的时候,先分子分母分别求导,再求极限。例如
    \[\lim_{x\to 0}\frac{\sin x-x}{x^3}=\lim_{x\to0}\frac{\cos x-1}{3x^2}=\lim_{x\to0}\frac{-\sin x}{6x}=\lim_{x\to0}\frac{-\cos x}{6}=-\frac{1}{6}\]
  2. \(\displaystyle\frac{0}{0}\) 型, \(x\to a\) ,且分子分母都是多项式,则分子分母可以约去无穷小因子 \(x-a\)。例如 \[\displaystyle\lim_{x\to3}\frac{x^2-5x+6}{x^2-8x+15}=\lim_{x\to3}\frac{(x-3)(x-2)}{(x-3)(x-5)}=\lim_{x\to3}\frac{(x-2)}{(x-5)}=-\frac{1}{2}.\]
  3. \(\displaystyle\frac{0}{0}\) 型, \(x\to a\) ,且分子或者分母有根式, 则先对根式有理化,然后用极限运算法则或者约去无穷小因子的方法来计算。例如
    \[\lim_{x\to 4}\frac{\sqrt{1+2x}-3}{\sqrt{x}-2}\]
    我们在分子分母都乘以 \(\sqrt{1+2x}+3\) ,则分子就有理化了,再在分子分母同乘以因式 \(\sqrt{x}+2\),则分母就有理化了,从而原极限变成
    \[\lim_{x\to 4}\frac{\sqrt{1+2x}-3}{\sqrt{x}-2}\cdot\frac{\sqrt{1+2x}+3}{\sqrt{1+2x}+3}\cdot\frac{\sqrt{x}+2}{\sqrt{x}+2}=\lim_{x\to 4}\frac{2(x-4)(\sqrt{x}+2)}{(x-4)(\sqrt{1+2x}+3)}=\frac{4}{3}\]
  4. \(\displaystyle\frac{0}{0}\) 型, \(x\to 0\) ,分子或分母有三角函数,则利用三角函数恒等式或其它变换,化成两个重要极限的第一个,利用那个极限来求。例如
    \[\lim_{x\to 0}\frac{\tan x-\sin x}{\sin^3x}=\lim_{x\to 0}\frac{\sin x/\cos x – \sin x}{\sin^3x}=\lim_{x\to 0}\frac{\sin x(1-\cos x)}{\cos x\sin^3x}=\lim_{x\to 0}\frac{1-\cos x}{\sin^2 x} \cdot \frac{1}{\cos x}\]
    而 \(1-\cos x=2\sin^2\frac{x}{2}\),所以上述极限为
    \[\lim_{x\to 0}\frac{\tan x-\sin x}{\sin^3x}=\lim_{x\to 0}\frac{2\sin^2\frac{x}{2}}{\sin^2 x} \cdot \frac{1}{\cos x}=\lim_{x\to 0}\frac{\sin^2\frac{x}{2}}{(\frac{x}{2})^2}\frac{(2\frac{x}{2})^2}{\sin^2 x} \cdot \frac{1}{\cos x}=\frac{1}{2}\]
  5. \(\displaystyle\frac{\infty}{\infty}\) 型,\(x\to\infty\) (或者 \(n\to\infty\)),且分子分母都是 \(x\) (或者 \(n\))的多项式或者类似于多项式(根式里是多项式)时,分子分母同除以 \(x\) 的最高阶幂。例如
    \[\lim_{x\to\infty}\frac{x^2-1}{2x^2-x-1}=\lim_{x\to\infty}\frac{1-\frac{1}{x^2}}{2-\frac{1}{x}-\frac{1}{x^2}}=\frac{1}{2},\qquad \lim_{x\to\infty}\frac{2x^2+5x-1}{x^3-7x}=\lim_{x\to\infty}\frac{\frac{2}{x}+\frac{5}{x^2}-\frac{1}{x^3}}{1-\frac{7}{x^2}}=0\]
  6. \(\infty-\infty\) 型,如二者都是分式,则先通分,化成两种基本形式,再用洛必达法则或者其它方法求极限。例如
    \[\lim_{x\to0}\frac{1}{\sin x}-\frac{1}{\tan x}=\lim_{x\to0}\frac{\tan x-\sin x}{\sin x\tan x}\]
    再利用公式 \(\lim_{x\to 0}\frac{\sin x}{x}=1\)。此极限为 \(0\) 。
  7. \(\infty-\infty\) 型,如果其中一个含有根式,则先有理化,再用其它方法求极限。例如
    \[\lim_{x\to\infty}(\sqrt{(x+a)(x+b)}-x)=\lim_{x\to\infty}\frac{(\sqrt{(x+a)(x+b)}-x)(\sqrt{(x+a)(x+b)}+x)}{\sqrt{(x+a)(x+b)}+x}=\lim_{x\to\infty}\frac{((x+a)(x+b)-x^2)}{\sqrt{(x+a)(x+b)}+x} = \frac{a+b}{2}\]
    最后一步是由分子分母同除以 \(x\) 得到。
  8. \(\displaystyle1^{\infty}\) 型, 首先尝试能不能化成 \((1+\alpha)^{\frac{1}{\alpha}}\) 的复合式,然后利用已知极限 \(\lim_{n\to\infty}(1+\frac{1}{n})^{n}=e\),这里 \(\alpha\) 是一个无穷小量。例如
    \[\lim_{x\to\infty}\left(\frac{x+a}{x-a}\right)^x=\lim_{x\to\infty}\left(1+\frac{2a}{x-a}\right)^x=\lim_{x\to\infty}\left(1+\frac{2a}{x-a}\right)^{x-a+a}=\lim_{x\to\infty}\left(\left(1+\frac{2a}{x-a}\right)^{\frac{x-a}{2a}}\right)^{2a}\cdot\left(1+\frac{2a}{x-a}\right)^{-a}=e^{2a}\]
  9. \(\displaystyle 1^{\infty}\) 型,\(0^0\) 型, \(\infty^0\) 型,先取对数, 再取 \(e\) 底,化成基本的未定式极限 \(\frac{0}{0}, \frac{\infty}{\infty}\),然后用洛必达法则或者其它方式求极限。例如
    \[\lim_{x\to0}(x+e^x)^{\frac{1}{x}}=\lim_{x\to0} e^{\frac{1}{x}\ln(x+e^x)}=e^{\lim_{x\to0}\frac{1}{x}\ln(x+e^x)}=e^2\]
    最后一步是对指数部分应用洛必达法则。
  10. \(0\cdot\infty\) 型,将其中一个乘式变成分母,从而化成两种基本形式的未定式;再利用其它方法求积分。例如
    \[\lim_{x\to\infty}x\ln(1+\frac{1}{x})=\lim_{x\to\infty}\frac{\ln(1+\frac{1}{x})}{\frac{1}{x}}=1\]
  11. 如果未定式极限里,函数比较复杂,不能用洛必达法则或者洛必达法则使用起来太麻烦的话,则考虑用泰勒展开来求极限。例如
    \[\lim_{x\to 0}\frac{e^x\sin x-x(1+x)}{x^3},\qquad \lim_{x\to\infty}(x-x^2\ln(1+\frac{1}{x}))\]
    前者将 \(e^x,\sin x\) 展开到三阶,后者将 \(\ln(1+\frac{1}{x})\) 展开到 \(1/x\) 的四阶。
  12. 如果可以通过一个明显的放缩,且放缩后两者的极限都相等的话,就使用夹挤原理来求极限。例如
    \[\lim_{n\to\infty}n\left(\frac{1}{n^2+\pi}+\frac{1}{n^2+2\pi}+\cdots+\frac{1}{n^2+n\pi}\right)\]
    显然有
    \[n\frac{n}{n^2+n\pi}\leq n\left(\frac{1}{n^2+\pi}+\frac{1}{n^2+2\pi}+\cdots+\frac{1}{n^2+n\pi}\right)\leq n\frac{n}{n^2+\pi}\]
    不等号的左边和右边都有相同极限 \(1\)(只需要在分子分母除以 \(n^2\) 即可),所以由夹挤原理,原极限为 \(1\) 。
  13. 如果含有变上限积分,那么通常情况下是洛必达法则结合变上限积分的导数来求;
  14. 如果数列是用递推或者迭代形式给出, 即 \(x_{n+1}=f(x_n)\), 那么肯定是用递推法来求极限,这时候,要注意,一定要先证明极限存在(单调有界数列),然后两边取极限,可得一个代数式,从而可以求得极限;
  15. 如果是数列的每一项是无限多个项相加,且每一项可以写成 \(\displaystyle\frac{1}{n}f(\frac{\xi}{n})\) 的话,那么这个极限可以用定积分的定义来求。这里,\(\frac{\xi}{n}\) 取值范围就是定积分的积分上下限,则 \(f(x)\) 就是被积函数。例如
    \[\lim_{n\to\infty}\frac{1}{n}\sum_{\xi=1}^{n}\sqrt{1+\frac{\xi}{n}}\]
    这里,\(f(\frac{\xi}{n})=\sqrt{1+\frac{\xi}{n}}\) ,所以被积函数是 \(\sqrt{1+x}\),\(\frac{\xi}{n}\) 在和式里的取值范围是从 \(0\) 到 \(1\)。(\(0\) 这一项可以认为没写出来)。所以原极限等于定积分
    \[\int_0^1\sqrt{1+x}dx\]
  16. 分段函数在分段点处的极限一定要求左右极限,然后确定二者是否相等;
  17. 幂指函数 \(\displaystyle(f(x))^{g(x)}\)的极限,如果是未定式极限, 一定要先化成 \(\displaystyle e^{g(x)\ln(f(x))}\)形式,然后运用复合函数的极限法则,将极限符号移到指数上去,对指数部分用未定义极限的求法求极限。也就是说
    \[\lim_{x\to a}(f(x))^{g(x)}=e^{\lim_{x\to a}g(x)\ln(f(x))}\]

二阶常系数微分方程求解总结

这篇文章我们总结了二阶微分方程的求解方法。对于齐次方程,我们只需要知道特征方程的特征根的形式,我们就可以知道方程的解。对于非齐次方程,我们根据非齐次项的不同表达形式,给出方程的特解的不同形式。

二阶常系数微分方程 \(y^{\prime\prime}+p y’+q y=f(x)\),其中 \(p,q\)都是常数.

对于非齐次方程的解,我们有一般的理论. 即,如果 \(y_h\) 是齐次方程 \(y^{\prime\prime}+p y’+q y=0\) 的解, 而 \(y_p\) 是非齐次方程 \(y”+p y’+q y=f(x)\) 的一个特解,那么非齐次方程 \(y^{\prime\prime}+p y’+q y=f(x)\) 的通解为 \(y=y_h+y_p\)

情形1: \(f(x)=0\), 就是所谓的齐次微分方程. 我们先求解它的特征方程,就是先求解
\[r^2+pr+q=0\]
然后分三种情况:

  • 如果 \(r_1\ne r_2\) 且都是实数,那么方程的通解为\[y=C_1e^{r_1x}+C_2e^{r_2x}\]
  • 如果 \(r_1= r_2\) 是重根, 那么方程的通解为 \[y=(C_1+C_2x)e^{rx}\]
  • 如果 \(r_{1,2}=\alpha\pm i\beta\) 是一对复根, 那么方程的通解为\[y=e^{\alpha x}(C_1\cos(\beta x)+C_2\sin(\beta x))\]

情形2: \(f(x)=P_m(x)e^{ax}\). 其中 \(P_m(x)\)为 \(m\) 次多项式. 这种情形,我们也分三种情况来求特解:

  • 如果 \(a\) 不是特征方程 \(r^2+pr+q=0\) 的根, 则可取方程的特解为\[y_p=Q_m(x)e^{ax}\]
    其中\(Q_m(x)=a_m x^m+a_{m-1}x^{m-1}+\cdots+a_1x+a_0\) 为 \(m\) 次多项式.然后代入方程求出 \(Q_m(x)\).
  • 如果 \(a\) 是特征方程 \(r^2+pr+q=0\) 的单根, 则可取方程的特解为\[y_p=xQ_m(x)e^{ax}\]
  • 如果 \(a\) 是特征方程 \(r^2+pr+q=0\) 的重根, 则可取方程的特解为\[y_p=x^2Q_m(x)e^{ax}\]

情形3: \(f(x)=P_m(x)e^{\alpha x}\cos(\beta x)\) 或者 \(f(x)=P_m(x)e^{\alpha x}\sin(\beta x)\). 其中 \(P_m(x)\)为 \(m\) 次多项式. 这种情形,我们分两种情况来求特解:

  • 如果 \(\alpha+i\beta\) 不是特征方程 \(r^2+pr+q=0\) 的根, 则可取方程的特解为\[y_p=e^{\alpha x}(C_1Q_m(x)\sin(\beta x)+C_2R_m{x}\cos{\beta x})\] 其中 \(Q_m(x)\) 和 \(R_m(x)\) 都是\(m\) 次多项式.
  • 如果 \(\alpha+i\beta\) 是特征方程 \(r^2+pr+q=0\) 的根, 则可取方程的特解为\[y_p=xe^{\alpha x}(C_1Q_m(x)\sin(\beta x)+C_2R_m{x}\cos{\beta x}).\]

我们来看一个例子:

例 1: 求方程的通解
\[y^{\prime\prime}-y’-2y=2e^{-x}\]
解: 我们先求出齐次方程的通解. 齐次方程的特征方程为
\[r^2-r-2=0\]
它的两个解为 \(r_1=-1, r_2=2\), 所以齐次方程的通解为
\[y_h=C_1e^{-x}+C_2e^{2x}.\]

接下来,我们来找出非齐次方程的一个特解. 这里 \(a=-1, P_m(x)=2\). \(P_m(x)\) 是 \(0\) 次多项式, \(a=-1\) 是特征方程的单根,所以我们假设特解为\[y_p=Axe^{-x}\]
代入到方程中去
\[y^{\prime\prime}_p-y_p’-2y_p=2e^{-x}\]
我们可以得到
\[-3Ae^{-x}=2e^{-x}\]
从而 \(A=-\frac{2}{3}\), 所以 \(y_p=-\frac{2}{3}xe^{-x}\) , 所以方程的通解为
\[y=C_1e^{-x}+C_2e^{2x}-\frac{2}{3}xe^{-x}\]

不定积分技巧总结

这篇文章我们总结了不同类型的被积函数适用的积分方法。

适合分部积分的类型

  • 幂函数与三角函数 \(\sin x, \cos x\) 的乘积, 令幂函数为 \(u\), 三角函数为 \(v’\) ;
  • 幂函数与指数函数的乘积, 令幂函数为 \(u\), 指数函数为 \(v’\);
  • 幂函数与反三角函数的乘积, 令反三角函数为 \(u\), 幂函数为 \(v’\);
  • 幂函数与对数函数的乘积,令对数函数为 \(u\), 幂函数为 \(v’\);
  • 三角函数与指数函数的乘积, 采用回复积分法,一般积分两次后,原积分会再次出现. 这时候只要解一个代数方程就可了. 对这种形式的积分, 无论取哪个函数为 \(u\) 都可以, 另外一个函数为 \(v’\);
  • 如果积分类型为 \(\int u^n v dx\), 例如 \(\displaystyle\int x^n \sin xdx, \int x^n \cos xdx, \int x^n e^{ax}dx, \int (1+x^2)^ndx, \int\frac{1}{(1+x^2)^n}\) , 使用递推法求积分.

适合换元法的类型:

  • 首先寻求凑微分. 凑微分的情况太多了, 这里不能一一尽述. 如不能凑微分, 可按以下方式换元
  • 如果被积函数含有项 \(\sqrt{a^2-x^2}\), 令 \(x=a\sin t\); \(\sqrt{a^2+x^2}\), 令 \(x=a\tan t\); \(\sqrt{x^2-a^2}\), 令 \(x=a\sec t\); 这三种为标准的三角代换.
  • 如果被积函数含有项 \(\sqrt{px^2+qx+r}\), 则先配方, 化成形式 \( \sqrt{a^2-(x+b)^2}, \sqrt{a^2+(x+b)^2}\) 或者 \(\sqrt{(x+b)^2-a^2}\), 然后使用相应的代换 \(x+b=a\sin t, x+b=a\tan t\) 或者 \(x+b=a\sec t\)来化简;
  • 被积函数含有项 \(\sqrt[n]{ax+b}\), 则令 \(u=\sqrt[n]{ax+b}\); 如含有项 \(\displaystyle\sqrt[n]{\frac{ax+b}{cx+d}}\), 则令 \(\displaystyle u=\sqrt[n]{\frac{ax+b}{cx+d}}\). 这两种情况都是把无理函数化成有理函数,然后用有理函数的积分法求积分;

有理函数的积分:所谓有理函数, 就是型如 \(\frac{P(x)}{Q(x)}\) 的函数, 其中 \(P(x), Q(x)\) 都是多项式.

  • 如果是假分式, 先将它化成多项式与真分式之和. 所谓假分式, 就是分子的阶高于或者等于分母的阶;
  • 对于真分式, 利用有理分式的分解法, 将真分式分解成四种简单分式之和: \(\displaystyle\frac{A}{x-a},\frac{A}{(x-a)^k}, \frac{Ax+B}{x^2+px+q}, \frac{Ax+B}{(x^2+px+q)^k}\)
    • 如果 \(Q(x)\) 含有单因式 \(x-a\), 即 \(a\) 是 \(Q(x)\) 的单根, 则分解式里含有 \(\displaystyle\frac{A}{x-a}\);
    • 如果 \(Q(x)\) 含有重因式 \((x-a)^k\), 即 \(a\) 是 \(Q(x)\) 的 \(k\) 重根, 则分解式里含有 \(k\) 项: \(\displaystyle\frac{A_1}{x-a}, \frac{A_2}{(x-a)^2}, \cdots, \frac{A_k}{(x-a)^k}\);
    • 如果 \(Q(x)\) 含有因式 \((x^2+px+q\), 且 \(x^2+px+q\) 无实根, 则分解式里含有项 \(\displaystyle\frac{Ax+B}{x^2+px+q}\);
    • 如果 \(Q(x)\) 含有重因式 \((x^2+px+q)^k\), 则分解式里含有 \(k\) 项: \(\displaystyle\frac{A_1x+b_1}{x^2+px+q}, \frac{A_2x+B_2}{(x^2+px+q)^2}, \cdots, \frac{A_kx+B_k}{(x^2+px+q)^k}\);

b 和 d 要用到递推式求极限, a 可以直接用积分公式求得, c 可以化成两部分的和 \(\displaystyle\int\frac{d(x^2+px+q)}{x^2+px+q}dx +\int\frac{C}{x^2+px+q}dx\), 第一项已经凑好了微分, 第二项将分母配方, 然后利用标准的积分方法. [/list]

三角函数的积分

  • 类型 \(\int\sin^mx\cos^nxdx\) ,
    • 如果 \(n=2k+1\) 是奇数, 则 \(\int\sin^mx\cos^nxdx=\int\sin^mx(\cos^2x)^k\cos xdx= \int\sin^mx(1-\sin^2x)^k d(\sin x)dx\)
    • 如果 \(m=2k+1\) 是奇数, 则 \(\int\sin^mx\cos^nxdx=\int(\sin^2x)^k\cos^nx\sin xdx= -\int(1-\cos^2x)^k\cos^nxd(\cos x)dx\)
    • 如果 \(m,n\) 都是偶数, 则使用倍角恒等式 \(\cos^2x=\frac{1+\cos2x}{2}, \sin^2x=\frac{1-\cos2x}{2}\)
    • <\ul>

    • 类型 \(\int\tan^mx\sec^nxdx\)
      • 如果 \(n=2k, k\ge2\) 是偶数, 则 \(\int\tan^mx\sec^nxdx= \int\tan^mx(\sec^2x)^{k-1}\sec^2xdx=\int\tan^mx(1+\tan^2x)^{k-1}d(\tan x)dx\)
      • 如果 \(m=2k+1\) 是奇数,则 \(\int\tan^mx\sec^nxdx=\int(\tan^2x)^k\sec^{n-1}x \tan x\sec xdx=\int(\sec^2x-1)^k\sec^nxd(\sec x)\)
    • 三角有理函数的积分 \(\int R(\sin x,\cos x)dx\)
      • 若 \(R(-\sin x,\cos x)=-R(\sin x,\cos x)\), 则作变换 \(\cos x =u\);
      • 若 \(R(\sin x,-\cos x)=-R(\sin x,\cos x)\), 则作变换 \(\sin x =u\);
      • 若 \(R(-\sin x,-\cos x)=-R(\sin x,\cos x)\), 则作变换 \(\tan x =u\);
      • 任何一个三角有理函数可以分解成上述三种三角有理函数之和;
      • 任何一个三角有理函数可以通过换元 \(u=\tan \frac{x}{2}\) 化成有理函数;

求不定积分技巧总结(一般原则)

这里我们讲解,求不定积分的一般原则。包括:先简化;能不能凑微分;根据被积分函数的形式选择合适的积分方法以及结合多种方法求积分等等。

学过微积分的人都知道,不定积分是整个微积分里面,技巧最丰富,也是最难得掌握的部分。它的基本方法只有两个,分部积分法与换元法(第一与第二换元法,原理是一样的),但是就这两个方法,所衍生出来的变化几乎可以说是无穷无尽的。每一个具体的不定积分都有它特定的技巧。现在我们先来看看,求不定积分的一般原则。后续的文章里,我会详细讲解,哪种被积函数采取哪种积分技巧。

原则一:尽量简化被积函数。利用代数变形或者三角函数恒等式将被积函数化简,从而将被积函数化成可以直接积分的形式。例如,
\[\int \left(\frac{1-x}{x}\right)^2dx=\int \left(\frac{1}{x^2}-\frac{2}{x}+1\right)dx\]
\[\int(\sin x +\cos x )^2dx=\int (\sin^2x+2\sin x\cos x+\cos^2x)dx=\int(1+\sin2x)dx\]
\[\int \cot^2xdx=\int (\csc^2x-1)dx\]
可以看到,化简后,这几个积分就可以直接利用积分公式了。

原则二:先试试能不能凑微分;例如积分
\[\int \frac{x}{\sqrt{1-x^2}} dx\]
虽然可以利用三角代换 \(x=\sin t\) 来化简,但事实上,我们用凑微分 \(u=1-x^2, xdx=-\frac{1}{2}du\) 来计算,显然快捷得多。

原则三:给被积函数分类,根据不同的类型选取不同的积分方法。如果化简不能直接给出积分,又不能凑微分,那么就应该寻求变量代换,或者使用用分部积分法。一般说来,有以下几种大的类型:

  • 如果被积函数是幂函数与三角函数、指数函数的积,那么使用分部积分法,令幂函数为 \(u\),其它函数为 \(v’ \)
  • 如果被积函数是幂函数与反三角函数、对数函数的积,使用分部积分法,令其它函数为 \(u\) , 幂函数为 \(v’\);
  • 如果被积函数是三角函数与指数函数的积,则使用回复积分法。就用多次使用分部积分,使被积函数回到原来被积函数的形式上去,从而可以利用代数方法求出积分;
  • 如果被积函数是三角函数的复合函数,则利用三角函数的积分方法。例如三角函数恒等代换,回复积分,变量代换等等。这部分我们以后详细说明;
  • 如果被积函数是有理分式,则先分解有理分式为简单分式之和,再对各分式求积分;
  • 如果被积函数是二次多项式的平方根,则先配方,再使用标准三角代换将其化简,成为三角多项式。例如 \(\sqrt{a^2-x^2}\) 可令 \(x=a\sin x\) ,\(\sqrt{a^2+x^2}\) 可令 \(x=a\tan x\) , \(\sqrt{x^2-a^2}\) 可令 \(x=a\sec x\) ,其它的二次多项式可以化成这三种形式之一;
  • 如果被积函数形为 \(\sqrt[n]{ax+b}\),则令 \(u=\sqrt[n]{ax+b}\)。

原则四:换一种方式来积分或者多种方式结合使用。如果以上几种方式都不能求出积分,那么就要试试别的方式,或者几种方式混合使用。

  • 试试变量代换。除了我们以上说过的几种变量代换以外,还有很多种代换的方式,例如,对三角函数,可以使用半角代换,有理分式或者无理分式可以使用倒代换等等, 这个我们在后续的文章也会有详细说明。
  • 试试分部积分。虽然在一般情况下,分部积分用于两函数之积,但它也可以用于其它情形,例如反三角函数,指娄函数的求积,就可以直接利用分部积分。在求积分过程中,可以试试不同的分部方式;
  • 混合使用分部积分与换元积分。例如先换元再分部,或者先分部再换元,甚至多次换元等等;
  • 利用加一个减一个,或者乘一个除以一个同样的函数的方式,简化被积函数。 例如
    \[\int\frac{dx}{1-\cos x}dx=\int\frac{1}{1-\cos x}\cdot \frac{1+\cos x}{1+\cos x}dx=\int\frac{1+\cos x}{\sin^2x}dx=\int (\csc^2x+\frac{\cos x}{\sin^2x})dx\]