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 ∞/∞)
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。
求极限 L = limx→∞ (√(x2 − 4x) − x)。
求极限 L = limx→0 ln(1 + 4x)/sin(x),x 以弧度计。
设 f(x) = ln(2x2 + 1)。求 f′(2)。
f(x) = 3x2 − x 在 x = 2 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。
一块 600 m² 的矩形地块四周都要围上围栏。临街一侧长 x,每米造价 €20;其他三边每米造价 €10。 求使造价最低的临街边长度 x。
一家剧院每场以每张 €12 售出 1440 张票。市场调查显示,票价每提高 €1,售出的票就少 40 张(每降低 €1,就多 40 张)。 求每场的最大收入 R。
计算 I = ∫₁3 x·ln x dx。
求由 y = 0.5x2 和 y = 4x 围成区域的面积 A。
答案: L = −2
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)。
答案: L = 4
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)。
答案: f′(2) = 0.8889
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。
答案: b = −12
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。
答案: x = 20 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。
C″(x) = 24000/x³ > 0,所以这是最小值。
答案: R = 23040 €
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。
R″(p) = −80 < 0,所以这是最大值。
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。
答案: A = 42.67
定积分:∫ₐᵇ f(x) dx 是从 a 到 b 图像与 x 轴之间的有向面积。求一个原函数 F(F′ = f),再计算 F(b) − F(a)。幂法则:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。两条曲线之间的面积为 ∫(上 − 下) dx。
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