微积分(一):速成包

公式表、每个专题的关键方法步骤和 8 道练习题,完整解答附在最后。

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1公式与方法

极限

直接代入
先试 x = a;得到 0/0 说明需要化简
因式分解并约去
xⁿ − aⁿ = (x − a)(xⁿ⁻¹ + a·xⁿ⁻² + … + aⁿ⁻¹)
共轭
(√x − √a)(√x + √a) = x − a
无穷远处的极限
除以 x 的最高次幂;次数相同时极限为首项系数之比
重要极限
limx→∞ (1 + a/x)bx = eab
洛必达法则
lim f/g = lim f′/g′ (0/0 or ∞/∞)

导数

幂法则
(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹
乘积法则
(uv)′ = u′v + uv′
商法则
(u/v)′ = (u′v − uv′)/v²
链式法则
f(g(x))′ = f′(g(x))·g′(x)
常用导数
(eˣ)′ = eˣ, (ln x)′ = 1/x, (sin x)′ = cos x, (cos x)′ = −sin x

方法

  1. 识别结构:和、积、商还是复合。
  2. 对 x 的每个幂应用幂法则。
  3. 需要时使用乘积法则、商法则或链式法则。
  4. 化简,如有要求再代入该点求值。

最优化

方法
把 Q(x) 写成单变量函数,解 Q′(x) = 0,再检验 Q″ 或端点
最大值
Q′(x) = 0, Q″(x) < 0
最小值
Q′(x) = 0, Q″(x) > 0
封闭圆柱
V = πr²h, A = 2πr² + 2πrh
利润
P = R − C, R = p·q, maximum where MR = MC

积分

幂法则
∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1) + C
定积分
∫ab f dx = F(b) − F(a)
常用积分
∫eˣ dx = eˣ, ∫1/x dx = ln|x|, ∫sin x dx = −cos x
曲线间的面积
∫ab (f − g) dx

方法

  1. 尽可能把被积函数改写为简单项之和。
  2. 应用幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1),以及 ex、1/x、sin 和 cos 的基本积分。
  3. 当看到一个函数和它的导数同时出现时,用换元法。
  4. 对于定积分,计算 F(b) − F(a)。

2练习题

1.极限中等
xyy = L

求极限 L = limx→∞ (1 − 2/x)2x。给出小数值。

f(x) = (1 − 2/x)2xx → ∞
L =
2.极限困难
xyx = 0

求极限 L = limx→0 (1 − cos 5x)/(3x²),x 以弧度计。

f(x) = (1 − cos 5x)/(3x²)x → 0
L =
3.导数中等
xyx = 2

设 f(x) = (2x − 1)4。求 f′(2)。

f(x) = (2x − 1)4x = 2
f′(2) =
4.导数困难
xyx = 1

f(x) = x2 − 2x + 2 在 x = 1 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。

f(x) = x2 − 2x + 2x = 1
b =
5.最优化中等
临街一侧: €25/m€8/myyx

一块 400 m² 的矩形地块四周都要围上围栏。临街一侧长 x,每米造价 €25;其他三边每米造价 €8。 求使造价最低的临街边长度 x。

A = 400 m²€25/m€8/m
x = m
6.最优化困难
qP(q)最大值

一家公司每周销售 q 件产品。能售出的价格为 p = 140 − 1q 欧元/件,成本为 C(q) = 200 + 70q 欧元。 求使利润最大的价格 p。

p = 140 − 1qC = 200 + 70q
p = €
7.积分中等
xy13y = x ln x

计算 I = ∫₁3 x·ln x dx。

∫₁3 x ln x dx
I =
8.积分困难
xy1y = 3xy = 3x²

将直线 y = 3x 与抛物线 y = 3x² 之间的区域绕 x 轴旋转。求该旋转体的体积 V。

y = 3xy = 3x²
V =

3溶液

1.极限

答案: L = 0.01832

极限:先尝试直接代入。若得到 0/0,先化简:因式分解并约去公因式,或乘以共轭式。当 x → ∞ 时,分子分母同除以 x 的最高次幂。洛必达法则:若 f/g 为 0/0 或 ∞/∞ 型,则 lim f/g = lim f′/g′,分子和分母分别求导(不是用商法则)。

取对数

ln L = limx→∞ 2·x·ln(1 − 2/x)

求值

当 u → 0 时 ln(1 + u)/u → 1,所以 x·ln(1 + a/x) → a。

ln L = 2·(−2) = −4

还原对数

L = e−4 = 0.01832

答案

L = 0.01832
2.极限

答案: L = 4.167

极限:先尝试直接代入。若得到 0/0,先化简:因式分解并约去公因式,或乘以共轭式。当 x → ∞ 时,分子分母同除以 x 的最高次幂。洛必达法则:若 f/g 为 0/0 或 ∞/∞ 型,则 lim f/g = lim f′/g′,分子和分母分别求导(不是用商法则)。

第一次应用

5·sin 5x/(6x) → 0/0

第二次应用

25·cos 5x/6

代入 x = 0

L = 25/6 = 4.167

答案

L = 4.167
3.导数

答案: f′(2) = 216

求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。

链式法则

f′(x) = 4·(2x − 1)3·2

代入

f′(2) = 4·33·2 = 216

答案

f′(2) = 216
4.导数

答案: b = 1

求导:导数 f′(x) 是图像在 x 处的斜率。幂法则:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。乘积法则:(uv)′ = u′v + uv′。链式法则:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。在 f′(x) = 0 处,图像有水平切线:极大值、极小值或鞍点。

切点和斜率

f(1) = 1
f′(x) = 2x − 2 → f′(1) = 0

x = 0 处的切线值

b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = 1 − 0·1 = 1

答案

b = 1
5.最优化

答案: x = 13.93 m

最优化:把要优化的量写成单变量函数,利用约束条件消去另一个变量。令导数为零并求解。检验该临界点是最大值还是最小值(二阶导数或一阶导数的变号),并确认它位于允许范围内;像边长为零这样的端点不是答案。

造价关于 x 的函数

C(x) = 33x + 6400/x

令导数为零

C″(x) = 12800/x³ > 0,所以这是最小值。

x = √(6400/33) = 13.93 m
y = 400/13.93 = 28.72 m

最低造价

C = 33·13.93 + 6400/13.93 = €919.1

答案

x = 13.93 m
6.最优化

答案: p = 105 €

最优化:把要优化的量写成单变量函数,利用约束条件消去另一个变量。令导数为零并求解。检验该临界点是最大值还是最小值(二阶导数或一阶导数的变号),并确认它位于允许范围内;像边长为零这样的端点不是答案。

利润函数

P(q) = (140 − 1q)·q − (200 + 70q) = −q2 + 70q − 200

令导数为零

P″(q) = −2 < 0,所以这是最大值。

q = 70/2 = 35

价格和利润

p = 140 − 1·35 = €105
P = 70·35 − 1·35² − 200 = €1025

答案

p = €105
7.积分

答案: I = 2.944

分部积分:∫u·dv = u·v − ∫v·du,由乘积法则得出。把 u 选为求导后会变简单的因式(x 的幂或 ln x),把 dv 选为你能积分的因式(eˣ、sin x、cos x,或 u = ln x 时的 x)。对定积分,要在两个上下限处计算 u·v:∫ₐᵇ u dv = [u·v]ₐᵇ − ∫ₐᵇ v du。含 x² 的因式需要做两轮。

选取 u 和 dv

u = ln x, du = dx/x; dv = x dx, v = x²/2

原函数

∫x ln x dx = (x²/2)ln x − ∫(x/2) dx = (x²/2)ln x − x²/4

极限

(4.5·ln 3 − 2.25) − (0 − 0.25) = 2.944

答案

I = 2.944
8.积分

答案: V = 3.77

旋转体体积:把 y = f(x) 之下、从 x = a 到 x = b 的区域绕 x 轴旋转,得到一个旋转体,它在 x 处的横截面是半径为 f(x) 的圆盘。把圆盘相加得 V = π∫ₐᵇ f(x)² dx。当区域位于外曲线 R(x) 与内曲线 r(x) 之间时,每个薄片是一个垫圈:V = π∫ₐᵇ (R(x)² − r(x)²) dx。相减之前要先把半径平方。

交点

3x = 3x² → x = 0, x = 1

垫圈法

V = π∫₀1 ((3x)² − (3x²)²) dx

积分

V = π(9·1³/3 − 9·1⁵/5) = π·1.2 = 3.77

答案

V = 3.77

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