📑 查看全课大纲(第 29 / 93 节)
- 1.概论和集合的定义
- 2.逼疯康托的实数集理论
- 3.常用不等式与映射
- 4.函数及特殊函数
- 5.序列极限的定义
- 6.序列极限的性质与夹逼定理
- 7.重要极限
- 8.无穷小量,无穷大量和一组重要的阶的比较关系
- 9.聚点原理
- 10.函数极限及其性质
- 11.重要极限与等价无穷小
- 12.连续函数
- 13.导数的概念(那些年,扛起牛顿的胡克)
- 14.定义法求导
- 15.函数四则运算的导数与反函数求导法则
- 16.复合函数,隐函数,参数式求导
- 17.不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”
- 18.一阶微分
- 19.高阶导数
- 20.高阶微分
- 21.罗尔中值定理与拉格朗日中值定理
- 22.柯西空降科学院遭排挤
- 23.泰勒公式与泰勒的克妻属性
- 24.利用泰勒展开唯一性定理计算泰勒展开
- 25.泰勒公式的余项估计
- 26.极值问题与导数
- 27.函数凹凸性
- 28.无卵用的渐近线与函数作图
- 29.不定积分的定义
- 30.第一换元法
- 31.第二换元法
- 32.分部积分法
- 33.有理式积分
- 34.三角替换
- 35.定积分的概念
- 36.定积分的性质与积分中值定理
- 37.变上限定积分
- 38.微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”
- 39.定积分的换元法
- 40.奇偶函数与周期函数的定积分
- 41.曲线求长与不可求长曲线(海岸线居然算不出长度?)
- 42.旋转体体积
- 43.旋转体侧面积
- 44.极坐标下图形的面积(数学系常用表白曲线)
- 45.欧式空间
- 46.点列极限,开集与闭集
- 47.多元函数的定义
- 48.多元函数的极限
- 49.多元连续函数
- 50.一阶偏导数
- 51.高阶偏导数
- 52.全微分
- 53.方向导数与梯度
- 54.链式法则
- 55.一阶全微分形式的不变性与高阶微分
- 56.多元函数的泰勒公式
- 57.隐函数存在定理与逆映射存在定理
- 58.多元函数的极值
- 59.矩阵基础知识
- 60.行列式的定义与特殊矩阵的行列式
- 61.行列式的性质
- 62.行列式按k行展开
- 63.线性方程组初步与高斯消元法
- 64.齐次线性方程组与Cramer法则
- 65.线性空间
- 66.线性相关与线性无关
- 67.向量组的秩
- 68.矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件
- 69.齐次线性方程组的解集结构
- 70.非齐次线性方程组解集结构
- 71.基与维数
- 72.矩阵的乘法
- 73.特殊矩阵
- 74.矩阵乘积的秩与行列式
- 75.矩阵的逆
- 76.正交矩阵
- 77.矩阵对角化与特征值特征向量
- 78.实对称矩阵对角化
- 79.二次型与正定矩阵
- 80.LU分解
- 81.Cholesky分解
- 82.SVD分解
- 83.线搜索
- 84.步长
- 85.最速下降法和牛顿法
- 86.共轭梯度法
- 87.拟牛顿法
- 88.无约束优化
- 89.若干知识点补充(一)
- 90.若干知识点补充(二)
- 91.凸优化问题
- 92.对偶问题(一)
- 93.对偶问题(二)
不定积分的定义
约 13 分钟
不定积分的定义
小象实战讲义 · 人工智能数学基础
在学习了如何求一个函数的导数后,我们自然会思考其逆问题:给定一个导函数,能否找到原来的函数?本节将正式引入不定积分的概念,它正是微分的逆运算。掌握不定积分是学习后续定积分、微分方程以及求解最优化问题中目标函数原函数的基础。学完本节,你将能够理解原函数族的概念,并运用基本积分公式和线性性质求解简单函数的不定积分。
💡 核心导读
本节将构建不定积分的知识体系,核心要点如下:
- 逆运算本质:不定积分是微分(求导)的逆运算,即寻找导函数为已知函数的那些函数。
- 原函数与函数族:一个函数的原函数不是唯一的,它们之间相差一个常数,因此不定积分的结果是一个函数族(等价类)。
- 符号与表示:不定积分用拉长的S符号 表示,记作 ,其中 为任意常数。
- 基本积分表:基本初等函数的积分公式可由导数公式反向推导得到,这是计算不定积分的基石。
- 线性运算性质:不定积分运算满足加法和数乘的线性性质,即可以和加减、数乘运算交换顺序,这为拆分复杂积分提供了依据。
原函数与不定积分的定义
我们先回顾导数的定义:若函数 在区间 内每一点都可导,且其导数为 ,即 则称 是 在区间 上的一个原函数。
然而,一个函数的原函数并非只有一个。因为常数的导数为零,所以如果 是 的一个原函数,那么对于任意常数 ,函数 的导数也是 。换言之, 也是 的原函数。
定义(不定积分): 函数 在区间 上的全体原函数,称为 在 上的不定积分,记作 其中:
- 符号 称为积分号。
- 称为被积函数。
- 称为积分变量。
- 是 的某一个原函数。
- 称为积分常数,它是一个任意的常数。
因此,不定积分 代表的是一个函数集合: 从集合或等价类的角度看,所有相差一个常数的原函数构成一个等价类,而不定积分 正是这个等价类的数学表示。
代表元与书写规范
在表述一个函数的不定积分时,我们通常写出这个等价类中的一个“代表元” ,然后加上 “” 来表示整个函数族。例如,我们知道 ,所以 是 的一个原函数。那么 的不定积分就写作: 这里, 是这一族函数 的代表元。书写时必须加上 以表示全体原函数,这是数学严谨性的体现,遗漏常数 在不定积分中是不完整的。
基本积分公式
由于不定积分是求导的逆运算,我们可以从基本初等函数的导数公式反向推导出基本积分公式。以下公式是计算不定积分的基础,要求熟练掌握。
特别值得注意的是公式5和公式2在 时的特例(即公式1),它们在化简积分时常常能起到巧妙的作用。
不定积分的线性性质
不定积分作为算子,具有以下重要的线性性质,这使得我们可以将复杂的被积函数拆解为简单的部分分别积分。
性质(线性性质): 设函数 和 的原函数存在, 为非零常数,则
- 。
- 。
这意味着加减法和数乘运算可以与积分运算交换顺序。从算子的角度理解,这表明不定积分算子是一个线性算子。这些性质是后续进行积分计算的基础,其正确性可以通过对等式右边求导验证左边来简单证明。
简单不定积分的计算示例
结合基本积分公式和线性性质,我们可以计算许多简单函数的不定积分。
例1:求 。
解: 利用线性性质,将积分拆分为三项,并将常数因子提出积分号外: 分别应用基本积分公式:
代入并合并常数项( 合并为一个任意常数 ): 其中 为任意常数。
例2:求 。
解: 首先拆分: 第一项直接积分:。
第二项需要对被积函数进行代数变形,以匹配已知的积分公式: 因此, 合并两部分结果: 其中 为任意常数。
通过Python的符号计算库SymPy,我们可以验证上述计算结果的正确性。
import sympy as sp
# 定义符号变量和常数C
x, C = sp.symbols('x C')
# 定义例1的结果函数 F1(x)
F1 = x**3 - sp.cos(x) + 5 * sp.log(sp.Abs(x)) + C
# 对F1求导
derivative_F1 = sp.diff(F1, x)
print("例1结果求导后为:", sp.simplify(derivative_F1))
# 验证是否等于被积函数 3*x**2 + sin(x) + 5/x
print("是否等于 3*x**2 + sin(x) + 5/x?", sp.simplify(derivative_F1 - (3*x**2 + sp.sin(x) + 5/x)) == 0)
print("-" * 40)
# 定义例2的结果函数 F2(x)
F2 = sp.exp(x) + 3*x - 3*sp.atan(x) + C
# 对F2求导
derivative_F2 = sp.diff(F2, x)
print("例2结果求导后为:", sp.simplify(derivative_F2))
# 验证是否等于被积函数 exp(x) + 3*x**2/(1+x**2)
print("是否等于 exp(x) + 3*x**2/(1+x**2)?", sp.simplify(derivative_F2 - (sp.exp(x) + 3*x**2/(1+x**2))) == 0)📝 动手练一练
- 根据不定积分的定义和性质,求 。
- 通过对被积函数进行适当的代数变形,求 。
参考答案:
- 。
- 解析:利用线性性质拆分为三项分别积分:, , ,最后合并常数。
- 。
- 解析:分子配方:。则被积函数可化为 。分别积分:, (可用换元法或直接观察导数), 。
本章小结
本节我们建立了不定积分的核心概念与计算基础:
- 核心概念:不定积分是求导的逆运算,其结果是一个由原函数构成的函数族(等价类),表达式必须包含积分常数 。
- 计算基石:基本积分公式来源于导数公式的逆用,必须熟记。
- 核心工具:不定积分的线性性质(可加性、齐次性)允许我们将复杂积分拆分为简单积分的线性组合,这是手动计算积分的第一步。
- 规范意识:数学表达需要严谨,牢记“”是不定积分不可分割的一部分。
行动清单 学完本节,你可以立即:
- 默写验证:对照导数公式,独立推导出至少前8个基本积分公式,加深对“逆运算”的理解。
- 练习拆分:找5个包含多项式、三角函数、指数函数加减组合的表达式,练习使用线性性质将其拆分为基本积分之和。
- 代码验证:尝试用SymPy编写代码,验证你手算的练习题目结果是否正确,培养计算思维与验证习惯。
— 小象教研组
- 第7章讲义:不定积分(PDF · 4.0MB)下载
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