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 ∞/∞)
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。
1公式与方法
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
- 识别结构：和、积、商还是复合。
- 对 x 的每个幂应用幂法则。
- 需要时使用乘积法则、商法则或链式法则。
- 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
- 尽可能把被积函数改写为简单项之和。
- 应用幂法则：∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)，以及 ex、1/x、sin 和 cos 的基本积分。
- 当看到一个函数和它的导数同时出现时，用换元法。
- 对于定积分，计算 F(b) − F(a)。
2练习题
1.极限中等
求极限 L = limx→∞ (√(x2 + 7x) − x)。
f(x) = √(x2 + 7x) − xx → ∞
L =
2.极限困难
求极限 L = limx→0 (ex − 1 − x)/x²。
f(x) = (ex − 1 − x)/x²x → 0
L =
3.导数中等
设 f(x) = x·e−0.5x。求 f′(1.5)。
f(x) = x·e−0.5xx = 1.5
f′(1.5) =
4.导数困难
f(x) = 0.5x2 − 4x + 2 在 x = 3 处的切线与 y 轴交于 y = b。求 b。
f(x) = 0.5x2 − 4x + 2x = 3
b =
5.最优化中等
一个封闭圆柱形罐（有顶和底）须容纳 500 cm³。所用金属与总表面积成正比。 求可能的最小表面积 A。
V = 500 cm³
A = cm²
6.最优化困难
一家小企业以固定的市场价格每件 €65 销售产品。生产 q 件的成本为 C(q) = 10300 + 28q + 0.02q² 欧元。 求最大利润 P。
p = €65C = 10300 + 28q + 0.02q²
P = €
7.积分中等
计算 I = ∫01 2x·(x² + 1)2 dx。
f(x) = 2x·(x² + 1)2[0, 1]
I =
8.积分困难
求由 y = 0.5x2 和 y = x 围成区域的面积 A。
y = 0.5x2y = x
A =
3溶液
1.极限
答案: L = 3.5
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）。
乘以共轭式
f(x) = 7x/(√(x2 + 7x) + x)
除以 x
f(x) = 7/(√(1 + 7/x) + 1)
令 x → ∞
L = 7/(1 + 1) = 3.5
答案
L = 3.5
2.极限
答案: L = 0.5
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
(1·ex − 1)/(2x) → 0/0
第二次应用
1·ex/2
代入 x = 0
L = 1·1/2 = 0.5
答案
L = 0.5
3.导数
答案: f′(1.5) = 0.1181
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。
乘积法则
f′(x) = u′v + uv′ = e−0.5x·(1 + (−0.5)·x)
代入
f′(1.5) = 0.4724·(1 + (−0.75)) = 0.1181
答案
f′(1.5) = 0.1181
4.导数
答案: b = −2.5
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(3) = −5.5
f′(x) = x − 4 → f′(3) = −1
x = 0 处的切线值
b = f(x₀) − f′(x₀)·x₀ = −5.5 − (−1)·3 = −2.5
答案
b = −2.5
5.最优化
答案: A = 348.7 cm²
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。
面积关于 r 的函数
h = 500/(πr²)
A(r) = 2πr² + 1000/r
令导数为零
A″(r) = 4π + 2000/r³ > 0，所以这是最小值。
4πr − 1000/r² = 0 → r = ∛(500/(2π)) = 4.301 cm
高度和面积
h = 500/(π·4.301²) = 2r = 8.603 cm
A = 2π·4.301² + 1000/4.301 = 348.7 cm²
答案
A = 348.7 cm²
最省料的封闭罐高度等于直径：h = 2r。
6.最优化
答案: P = 6813 €
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) = 65q − (10300 + 28q + 0.02q²) = −0.02q2 + 37q − 10300
令导数为零
P″(q) = −0.04 < 0，所以这是最大值。
37 − 0.04q = 0 → q = 925
最大利润
P = 37·925 − 0.02·925² − 10300 = €6813
答案
P = €6813
7.积分
答案: I = 2.333
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。
换元
u = x² + 1, du = 2x dx
I = ∫12 u2 du
积分并代入上下限
I = [u3/3]12 = (8 − 1)/3 = 2.333
答案
I = 2.333
8.积分
答案: A = 0.6667
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。
交点
0.5x2 = x → x = 0, x = 2
对上减下积分
A = [0.5x2 − 0.1667x3]02 = 0.6667
答案
A = 0.6667
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