高等數學——手撕牛頓萊布尼茨公式
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今天是高等數學專題的第13篇文章,我們來看看定積分究竟應該怎麼計算。
定積分的實際意義
通過之前的文章,我們基本上熟悉了定積分這個概念和它的一些簡單性質,今天終於到了正題,我們要試著來算一算這個積分了。
我們先來回憶一下對定積分的直觀感受,它可以代表一段曲形面積,比如:
如果我們把上圖當中的f(x)看成是速度函數,x軸看成是時間,那麼f(x)就表示時刻x時物體運動的速度。那麼我們把所有瞬時移動的距離累加,就得到了物體在某個時間段內的位移矢量,而這個位移長度恰好就是我們曲形的面積。我們把定積分和物理上的位移進行掛鉤之後,很容易得出一個結論,在物理學上,一個物體發生的位移和時間也是一一映射的關係,所以這也是一個函數。
有了這個結論之後,我們就可以做一個假設,假設一個函數s(t)滿足:
\]
其中的a是一個定值,我們可以認為是位移發生的起始時刻,s(t)就是物體位移和時間的函數。所以a到b這段時間內發生的位移就等於\(s(b) – s(a) = \int_a^b f(t)dt\).
計算推導
當我們把定積分和物理位移掛鉤的時候,我們距離求解它已經很接近了。
根據物理上的定義,物體的運動速度其實就等於位置矢量隨時間的變化率,雖然不夠嚴謹,但其實這是一個微分量,可以近似看成是位移函數的導數。當然這個只是直觀的認識,我們還需要用嚴謹的數學語言來表達。
我們假設f(x)函數在區間[a, b]上連續,並且\(\Phi(x) = \int_a^x f(t)dt, (a \leq x \leq b)\),我們試著證明\(\Phi'(x) = f(x)\)。
我們取一個絕對值足夠小的\(\Delta x\),使得\(x + \Delta x \in (a, b)\),那麼:
\]
我們用它減去\(\Phi(x)\),得到:
\Delta \Phi &= \Phi(x+\Delta x) – \Phi(x) \\
&= \int_a^{x+\Delta x} f(t)dt – \int_a^x f(t)dt\\
&= \int_x^{x+\Delta x}f(t)dt
\end{aligned}
\]
根據我們積分中值定理,可以得到,存在\(\xi \in (x, x+\Delta x)\),使得:
\Delta \Phi &= f(\xi) \Delta x\\
\frac{\Delta \Phi}{\Delta x} &= f(\xi)
\end{aligned}
\]
由於f(x)在[a, b]上連續,並且\(\Delta x\to 0\),所以\(\xi \to x\),因此\(\lim_{\Delta x \to 0} f(\xi) = f(x)\),進一步就證明了\(\Phi(x)\)的導數存在,並且:
\]
到這裡已經距離我們的目標非常接近了,只差最後一步。這最重要的一步有兩個數學大牛對它聲明主權,一個是牛頓,另一個是萊布尼茨。這也是數學界一樁非常出名的公案,這背後的故事背景非常複雜,屬於典型的公說公有理婆說婆有理的橋段。有一部著名的紀錄片叫做《一部微積分的恩怨史》講的就是這一段故事,感興趣的同學可以去B站圍觀一下。
為了避免引戰,很多課本上都把它叫做牛頓-萊布尼茨公式,用兩個人的名字共同命名。
牛頓-萊布尼茨公式
根據原函數的定義,從上面的結論當中我們可以得到\(\Phi(x)\)是函數\(f(x)\)在[a, b]上的一個原函數。我們假設F(x)也是f(x)的一個原函數,所以我們可以知道\(F(x) – \Phi(x) = C\),這裡的C是一個常數。
令x = a,那麼可以得到\(F(a) – \Phi(a) = C\),根據\(\Phi(x)\)的定義,我們可以知道\(\Phi(a) = 0\),所以\(F(a) = C\),並且\(\Phi(x) = \int_a^x f(t)dt\),代入可以得到:
F(x) – \Phi(x) &= C\\
F(x) – \int_a^x f(t)dt &= F(a)\\
\int_a^x f(t)dt &= F(x) – F(a)
\end{aligned}
\]
我們把b代入,可以得到\(\int_a^x f(x)dx = F(b) – F(a)\),這個式子就是牛頓萊布尼茨公式。
我們回顧一下上面的推導過程,難度並不大,但是幾個代換處理非常巧妙,不然的話即使我們可以得到結論,也並不嚴謹。
總結
有了定積分的計算公式之後,很多我們之前無法解決的問題就都可以解決了,由此奠定了整個微積分的基礎,不僅推動了數學的發展,也帶動了理工科幾乎所有的學科。在各大理工學科之中幾乎都有用到微積分進行一些複雜的計算,即使是看起來和數學不那麼相關的電腦領域也不例外,這也是大學裡為什麼給所有理工科的學生開設了這門課的原因。
但遺憾的是,在我們學習的時候往往很難預見它的重要性,然而當我們預見這一點的時候,往往已經是很多年之後,沒有那樣的環境和時間給我們去好好學習了。
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