2023年数学洛必达公式+泰勒公式+柯西中值定理+罗尔定理.doc

洛必达法那么　　洛必达法那么(L'Hospital法那么)，是在一定条件下通过分子分母分别求导再求极限来确定未定式值的方法。 　　设 　　(1)当x→a时，函数f(x)及F(x)都趋于零； 　　(2)在点a的去心邻域内，f'(x)及F'(x)都存在且F'(x)≠0； 　　(3)当x→a时lim f'(x)/F'(x)存在(或为无穷大)，那么 　　x→a时 lim f(x)/F(x)=lim f'(x)/F'(x)。 　　再设 　　(1)当x→∞时，函数f(x)及F(x)都趋于零； 　　(2)当|x|>N时f'(x)及F'(x)都存在，且F'(x)≠0； 　　(3)当x→∞时lim f'(x)/F'(x)存在(或为无穷大)，那么 　　x→∞时 lim f(x)/F(x)=lim f'(x)/F'(x)。 　　利用洛必达法那么求未定式的极限是微分学中的重点之一，在解题中应注意： 　　①在着手求极限以前，首先要检查是否满足0/0或∞/∞型未定式，否那么滥用洛必达法那么会出错。当不存在时〔不包括∞情形〕，就不能用洛必达法那么，这时称洛必达法那么不适用，应从另外途径求极限。比方利用泰勒公式求解。 　　②假设条件符合，洛必达法那么可连续屡次使用，直到求出极限为止。 　　③洛必达法那么是求未定式极限的有效工具，但是如果仅用洛必达法那么，往往计算会十分繁琐，因此一定要与其他方法相结合，比方及时将非零极限的乘积因子别离出来以简化计算、乘积因子用等价量替换等等.  泰勒公式〔Taylor's formula〕 　　泰勒中值定理：假设函数f(x)在开区间〔a，b〕有直到n+1阶的导数，那么当函数在此区间内时，可以展开为一个关于〔x-x.)多项式和一个余项的和： 　　f(x)=f(x.)+f'(x.)(x-x.)+f''(x.)/2!x(x-x.)^2,+f'''(x.)/3!x(x-x.)^3+……+f(n)(x.)/n!x(x-x.)^n+Rn 　　其中Rn=f(n+1)(ξ)/(n+1)!x(x-x.)^(n+1),这里ξ在x和x.之间，该余项称为拉格朗日型的余项。 　　〔注：f(n)(x.)是f(x.)的n阶导数，不是f(n)与x.的相乘。〕 证明　　我们知道f(x)=f(x.)+f'(x.)(x-x.)+α〔根据拉格朗日中值定理导出的有限增量定理有limΔx→0 f(x.+Δx)-f(x.)=f'(x.)Δx〕，其中误差α是在limΔx→0 即limx→x.的前提下才趋向于0，所以在近似计算中往往不够精确；于是我们需要一个能够足够精确的且能估计出误差的多项式： 　　P(x)=A0+A1(x-x.)+A2(x-x.)^2+……+An(x-x.)^n 　　来近似地表示函数f(x)且要写出其误差f(x)-P(x)的具体表达式。设函数P(x)满足P(x.)=f(x.),P'(x.)=f'(x.),P''(x.)=f''(x.),……,P(n)(x.)=f(n)(x.),于是可以依次求出A0、A1、A2、……、An。显然，P(x.)=A0,所以A0=f(x.)；P'(x.)=A1,A1=f'(x.)；P''(x.)=2!A2,A2=f''(x.)/2!……P(n)(x.)=n!An,An=f(n)(x.)/n!。至此，多项的各项系数都已求出，得：P(x)=f(x.)+f'(x.)(x-x.)+f''(x.)/2!(x-x.)^2+……+f(n)(x.)/n!(x-x.)^n. 　　接下来就要求误差的具体表达式了。设Rn(x)=f(x)-P(x),于是有Rn(x.)=f(x.)-P(x.)=0。所以可以得出Rn(x.)=Rn'(x.)=Rn''(x.)=……=Rn(n)(x.)=0。根据柯西中值定理可得Rn(x)/(x-x.)^(n+1)=〔Rn(x)-Rn(x.)〕/〔(x-x.)^(n+1)-0〕=Rn'(ξ1)/(n+1)(ξ1-x.)^n(注：(x.-x.)^(n+1)=0),这里ξ1在x和x.之间；继续使用柯西中值定理得〔Rn'(ξ1)-Rn'(x.)〕/〔(n+1)(ξ1-x.)^n-0〕=Rn''(ξ2)/n(n+1)(ξ2-x.)^(n-1)这里ξ2在ξ1与x.之间；连续使用n+1次后得出Rn(x)/(x-x.)^(n+1)=Rn(n+1)(ξ)/(n+1)!，这里ξ在x.和x之间。但Rn(n+1)(x)=f(n+1)(x)-P(n+1)(x),由于P(n)(x)=n!An,n!An是一个常数，故P(n+1)(x)=0，于是得Rn(n+1)(x)=f(n+1)(x)。综上可得，余项Rn(x)=f(n+1)(ξ)/(n+1)!(x-x.)^(n+1)。一般来说展开函数时都是为了计算的需要，故x往往要取一个定值，此时也可把Rn(x)写为Rn。 麦克劳林展开式　　：假设函数f(x)在开区间〔a，b〕有直到n+1阶的导数，那么当函数在此区间内时，可以展开为一个关于x多项式和一个余项的和： 　　f(x)=f(0)+f'(0)x+f''(0)/2!x^2,+f'''(0)/3!x^3+……+f(n)(0)/n!x^n+Rn 　　其中Rn=f(n+1)(θx)/(n+1)!x^(n+1),这里0<θ<1。 　　证明：如果我们要用一个多项式P(x)=A0+A1x+A2x^2+……+Anx^n来近似表示函数f(x)且要获得其误差的具体表达式，就可以把泰勒公式改写为比拟简单的形式即当x.=0时的特殊形式： 　　f(x)=f(0)+f'(0)x+f''(0)/2!x^2,+f'''(0)/3!x^3+……+f(n)(0)/n!x^n+f(n+1)(ξ)/(n+1)!x^(n+1) 　　由于ξ在0到x之间，故可写作θx，0<θ<1。 麦克劳林展开式的应用　　： 　　1、展开三角函数y=sinx和y=cosx。 　　解：根据导数表得：f(x)=sinx , f'(x)=cosx , f''(x)=-sinx , f'''(x)=-cosx , f(4)(x)=sinx…… 　　于是得出了周期规律。分别算出f(0)=0，f'(0)=1, f''(x)=0, f'''(0)=-1, f(4)=0…… 　　最后可得：sinx=x-x^3/3!+x^5/5!-x^7/7!+x^9/9!-……〔这里就写成无穷级数的形式了。〕 　　类似地，可以展开y=cosx。 　　2、计算近似值e=lim x→∞ (1+1/x)^x。 　　解：对指数函数y=e^x运用麦克劳林展开式并舍弃余项： 　　e^x≈1+x+x^2/2!+x^3/3!+……+x^n/n! 　　当x=1时，e≈1+1+1/2!+1/3!+……+1/n! 　　取n=10,即可算出近似值e≈2.7182818。 　　3、欧拉公式：e^ix=cosx+isinx〔i为-1的开方，即一个虚数单位〕 　　证明：这个公式把复数写为了幂指数形式，其实它也是由麦克劳林展开式确切地说是麦克劳林级数证明的。过程具体不写了，就把思路讲一下：先展开指数函数e^z，然后把各项中的z写成ix。由于i的幂周期性，可已把系数中含有土i的项用乘法分配律写在一起，剩余的项写在一起，刚好是cosx,sinx的展开式。然后让sinx乘上提出的i，即可导出欧拉公式。有兴趣的话可自行证明一下。 泰勒展开式原理　　e的发现始于微分,当 h 逐渐接近零时,计算 之值,其结果无限接近一定值 2.71828...,这个定值就是 e,最早发现此值的人是瑞士著名数学家欧拉,他以自己姓名的字头小写 e 来命名此无理数. 　　计算对数函数 的导数,得 ,当 a=e 时, 的导数为 ,因而有理由使用以 e 为底的对数,这叫作自然对数. 　　假设将指数函数 ex 作泰勒展开,那么得 　　以 x=1 代入上式得 　　此级数收敛迅速,e 近似到小数点后 40 位的数值是 　　将指数函数 ex 扩大它的定义域到复数 z=x+yi 时,由 　　透过这个级数的计算,可得 　　由此,De Moivre 定理,三角函数的和差角公式等等都可以轻易地导出.譬如说,z1=x1+y1i, z2=x2+y2i, 　　另方面, 　　所以, 　　我们不仅可以证明 e 是无理数,而且它还是个超越数,即它不是任何一个整系数多项式的根,这个结果是 Hermite 在1873年得到的. 　　甲)差分. 　　考虑一个离散函数(即数列) R,它在 n 所取的值 u(n) 记成 un,通常我们就把这个函数书成 或 (un).数列 u 的差分 还是一个数列,它在 n 所取的值以定义为 　　以后我们干脆就把 简记为 　　(例):数列 1, 4, 8, 7, 6, -2, ... 的差分数列为 3, 4, -1, -1, -8 ... 　　注:我们说「数列」是「定义在离散点上的函数」如果在高中,这样的说法就很恶劣.但在此地,却很恰当,因为这样才跟连续型的函数具有完全平行的类推. 　　差分算子的性质 　　(i) [合称线性] 　　(ii) (常数) [差分方程根本定理] 　　(iii) 　　其中 ,而 (n(k) 叫做排列数列. 　　(iv) 叫做自然等比数列. 　　(iv)' 一般的指数数列(几何数列)rn 之差分数列(即「导函数」)为 rn(r-1) 　　(乙).和分 　　给一个数列 (un).和分的问题就是要算和 . 怎么算呢 我们有下面重要的结果: 　　定理1 (差和分根本定理) 如果我们能够找到一个数列 (vn),使得 ,那么 　　和分也具有线性的性质: 　　甲)微分 　　给一个函数 f,假设牛顿商(或差分商) 的极限 存在,那么我们就称此极限值为 f 为点 x0 的导数,记为 f'(x0) 或 Df(x),亦即 　　假设 f 在定义区域上每一点导数都存在,那么称 f 为可导微函数.我们称 为 f 的导函数,而 叫做微分算子. 　　微分算子的性质: 　　(i) [合称线性] 　　(ii) (常数) [差分方程根本定理] 　　(iii) Dxn=nxn-1 　　(iv) Dex=ex 　　(iv)' 一般的指数数列 ax 之导函数为 　　(乙)积分. 　　设 f 为定义在 [a,b] 上的函数,积分的问题就是要算阴影的面积.我们的方法是对 [a,b] 作分割: 　　;其次对每一小段 [xi-1,xi] 取一个样本点 ;再求近似和 ;最后再取极限 (让每一小段的长度都趋近于 0). 　　假设这个极限值存在,我们就记为 的几何意义就是阴影的面积. 　　(事实上,连续性也「差不多」是积分存在的必要条件.) 　　积分算子也具有线性的性质: 　　定理2 假设 f 为一连续函数,那么 存在.(事实上,连续性也「差不多」是积分存在的必要条件.) 　　定理3 (微积分根本定理) 设 f 为定义在闭区间 [a,b] 上的连续函数,我们欲求积分 如果我们可以找到另一个函数 g,使得 g'=f,那么 　　注:(1)(2)两式虽是类推,但有一点点差异,即和分的上限要很小心! 　　上面定理1及定理3根本上都表述着差分与和分,微分与积分,是两个互逆的操作,就好似加法与减法,乘法与除法是互逆的操作一样. 　　我们都知道差分与微分的操作比和分与积分简单多了,而上面定理1及定理3告诉我们,要计算 (un) 的和分及 f 的积分,只要去找另一个 (vn) 及 g 满足 , g'=f (这是差分及微分的问题),那么对 vn 及 g 代入上下限就得到答案了.换句话说,我们可以用较简单的差分及微分操作来掌握较难的和分及积分操作,这就是"以简御繁"的精神.牛顿与莱布尼慈对微积分最大的奉献就在此. 　　甲)