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数分 III · 一元积分学

两个出身完全不同的概念——求原函数(微分的逆)与求面积(分割求和取极限)——被微积分基本定理焊在一起,这是整门课最漂亮的会师。本页四块:不定积分技巧、定积分理论(可积性)、基本定理、反常积分。

先修与去向:极限与一致连续、一元微分与中值定理。积分与零测集的完整联系见测度和Lebesgue 积分,数值误差见求积与 ODE。

学习层:同一张分割表,怎样识别可积与不可积?

1. 先预测:上和、下和与取点会不会达成共识?

把区间固定为 \([0,1]\),先不看实验输出。对下面三个判断各写下一个答案:

  1. 对连续函数 \(f(x)=x^2\),均匀分割的上和与下和之差是否会随网格变细趋于 \(0\)?任意合法取点的 tagged Riemann 和是否被夹在两者之间?
  2. Thomae 型函数 \(t(x)=1/q\)(\(x=p/q\) 为既约有理数,\(t(x)=0\) 对无理数)处处在有理点不连续;它的下和恒为 \(0\),上和会不会也趋于 \(0\)?
  3. Dirichlet 型函数 \(d=\mathbf 1_{\mathbb Q}\) 在每个小区间都同时遇到有理数和无理数;若所有 tag 取有理数与所有 tag 取无理数,两列 tagged sums 会不会趋向同一个数?

预测的对象不是“图像像不像”:上、下和检验的是一个分割上的振幅,tagged sum 检验的是取点稳定性;只有把网格范数送到 \(0\),才有资格谈 Riemann 积分。

2. 最小模型:三本账先分开

对分割 \(P:0=x_0<\cdots<x_n=1\),取闭子区间 \(I_i=[x_{i-1},x_i]\),记 \(\Delta x_i=x_i-x_{i-1}\)、\(m_i=\inf_{I_i}f\)、\(M_i=\sup_{I_i}f\)。三本有限账是

\[ L(f,P)=\sum_i m_i\Delta x_i,\qquad U(f,P)=\sum_i M_i\Delta x_i,\qquad R(f,P,\xi)=\sum_i f(\xi_i)\Delta x_i. \]

只要 \(f\) 有界且 \(\xi_i\in I_i\),就有 \(L(f,P)\le R(f,P,\xi)\le U(f,P)\)。连续函数的统一连续性给出

\[ U(f,P)-L(f,P)\le (b-a)\,\omega_f(\|P\|)\longrightarrow0, \]

这里 \(\omega_f(h)=\sup\{|f(x)-f(y)|:x,y\in[a,b],\ |x-y|\le h\}\) 是连续模;紧区间上一致连续使 \(\omega_f(h)\to0\)。所以连续函数的所有 tagged sums 都收敛到同一个值。这个估计把“矩形越来越窄”的图像直觉翻译成了定理。

四个样本分别暴露四种边界:

样本 上/下和的有限诊断 tagged sum 的读法 定理级结论
\(x^2\) \(U_n-L_n=1/n\)(均匀 \(n\) 分割) 任意 tag 都被同一夹逼 Riemann 可积,积分 \(1/3\)
阶梯 \(1_{x<1/2}+2_{x\ge1/2}\) 只有含跳点的格子贡献振幅,差距随网格消失 tag 取法的差异被一个小格子吸收 有界且只有一个间断点,故可积
Thomae 型 \(t\) \(L_n=0\);上和由每格最小分母控制,并在网格范数趋零时趋 \(0\) 有理 tag 值是既约分母的倒数,无理 tag 值为 \(0\);收敛由统一上和控制 有界,间断点为可数集;可积且积分 \(0\)
Dirichlet 型 \(d\) 每个非退化格子 \(m_i=0,M_i=1\),故 \(L=0,U=1\) 全取有理 tag 得 \(1\),全取无理 tag 得 \(0\) 上下和永不合拢,不可积

3. 动手:把“有限证据”与“无限定理”分栏

实验揭示后可切换四个样本、均匀分割数 \(n\) 和 tag 规则。矩形图显示当前分割与 tagged sum,表格同时列出 \(L,U,R,U-L\)。Thomae 型函数的上和总体趋向 \(0\),但相邻的均匀 \(n\) 分割并不互为细分,读数可以小幅回升;本实验只用 \([0,1]\) 的均匀 \(2\le n\le64\) 分割,逐格搜索最小分母,得到该有限分割的精确 Darboux 上确界;小数显示才有舍入。Dirichlet 型函数则用两种 tag 直接展示不稳定。

无 JavaScript 时的静态读法:对 \(f(x)=x^2\) 和均匀 \(n\) 分割,

\[ L_n=\frac1n\sum_{i=0}^{n-1}\left(\frac{i}{n}\right)^2, \quad U_n=\frac1n\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{i}{n}\right)^2, \quad U_n-L_n=\frac1n, \]

因而 \(L_n,U_n\to1/3\);中点和也趋于 \(1/3\)。对阶梯函数,除跳点所在格外各格振幅为 \(0\),而跳点格的宽度趋于 \(0\)。Thomae 型函数在每个非退化格的下确界为 \(0\),上确界由该格中最小的既约分母给出;沿网格范数趋零的嵌套细分,上和单调下降并趋于 \(0\)。仅“嵌套”而不使所有格子变细,不保证趋零。实验的均匀 \(n\) 分割序列一般不嵌套,因此只应读作 \(U_n\to0\),不能把每一步都画成下降箭头。这支持其积分为 \(0\),但一张有限表本身不是证明。Dirichlet 型函数对任何分割都有 \(L=0,U=1\),全有理 tag 的和为 \(1\)、全无理 tag 的和为 \(0\),所以没有唯一的 Riemann 极限。

账本 连续 \(x^2\) 阶梯函数 Thomae 型 Dirichlet 型
下和 \(L\) \(\nearrow1/3\) \(\to3/2\) \(0\) \(0\)
上和 \(U\) \(\searrow1/3\) \(\to3/2\) \(\to0\)(非嵌套均匀分割可局部回升) \(1\)
tagged 和 所有 tag 同极限 细分后稳定 有理/无理 tag 都趋 \(0\) 有理 \(1\)、无理 \(0\)

4. 不借助测度论,直接证明 Thomae 可积

先规定 \(0=0/1,1=1/1\)。每个非退化区间都含无理点,所以下和恒为零。给定 \(\varepsilon>0\),选正整数 \(M\) 使 \(1/(M+1)<\varepsilon/2\)。分母不超过 \(M\) 的既约有理点只有有限个,设个数为 \(K\)。

把包含这些“高点”的格子标成坏格。每个点最多属于两个闭子区间,所以坏格总长度不超过 \(2K\|P\|\);在其他格子里,所有非零函数值都不超过 \(1/(M+1)\)。因此

\[ 0\le U(t,P)\le 2K\|P\|+\frac1{M+1}. \]

再取 \(\|P\|<\varepsilon/(4K)\),就得到 \(U<\varepsilon\)。这同时控制所有取点:即使总在某个格子选择分母很小的点,它所占的格子宽度也被压小。不能简单声称“每个有理 tag 的分母必定趋于无穷”:左端点规则永远在首格取 \(0\),其函数值始终是 \(1\),但贡献只有 \(1/n\)。

脚本为什么能有限搜索?第 \(i\) 格为 \([i/n,(i+1)/n]\),端点分母约分后不超过 \(n\)。依次检查 \(q=1,\ldots,n\),只要

\[ \left\lceil\frac{iq}{n}\right\rceil\le\left\lfloor\frac{(i+1)q}{n}\right\rfloor, \]

就找到了格内分母为 \(q\) 的有理数。第一个成功的 \(q\) 一定已是最小既约分母,故上确界为 \(1/q\),而不是截断搜索后猜一个余项。计算使用这些小整数,不通过“某个小数看起来像有理数”来辨别点的类型。

无理取点则明确指定为 \(i/n+\sqrt2/(2n)\);浮点数只是它的绘图位置。有理中点或端点保留整数分子、分母作为语义数据。Dirichlet/Thomae 的取值依据这个符号信息,不能把计算机里的近似小数当成真正无理数。

5. 换一个分割,检验自己的解释

先算三题,再展开答案:中点误差、未变细的格子、主值
  1. 对 \(x^2\) 的均匀 \(n\) 分割,证明中点和 \(R_n=1/3-1/(12n^2)\),并算 \(n=8\) 的误差。把 \(\sum_{i=0}^{n-1}(i+1/2)^2/n^3\) 展开并用平方和公式即可;结果 \(R_8=85/256=0.33203125\),低估 \(1/768\)。上下和差仍为 \(1/8\),它是统一包住任意 tag 的粗界,不是中点规则的实际误差。
  2. 若每次只细分 \([1/2,1]\),永远保留 \([0,1/2]\),Thomae 上和会趋零吗?不会。第一格含 \(0\),上确界为 \(1\),故上和至少为 \(1/2\);这些分割虽嵌套,网格范数却至少为 \(1/2\)。
  3. \(\int_{-1}^1 dx/x\) 因为奇函数对称就等于零吗?普通反常积分不存在:\(\int_{-1}^{-\eta}dx/x=\ln\eta\to-\infty\),\(\int_\eta^1dx/x=-\ln\eta\to+\infty\),两侧须分别有限收敛。同步取同一 \(\eta\) 得到的零是 Cauchy 主值,它是另一种定义。

6. 定理假设与失败边界

  • Darboux 判据讨论的是有界函数在紧区间上的有限分割:\(f\) Riemann 可积当且仅当对任意 \(\varepsilon>0\) 存在 \(P\) 使 \(U(f,P)-L(f,P)<\varepsilon\)。无界函数不能直接套用这条有界区间判据;反常积分要另作极限。
  • “有限个间断点可积”与“间断点为零测集”都带有有界性语境。Thomae 型函数虽然在每个有理点不连续,但其间断点集可数、测度为零;Dirichlet 型函数的有理与无理点都稠密,使每个格子的振幅保持 \(1\)。
  • 有限分割只给诊断,不给 \(\|P\|\to0\) 的结论;一张看起来已经合拢的表不能证明可积。反过来,某个粗分割上下和差距大,也不能推出不可积。
  • tagged sum 的 tag 必须落在对应子区间;若函数不是有界 Riemann 可积,改换 tag 可能改变极限,甚至使极限不存在。把一次数值求积结果当作积分定义,是把有限数值证据越权成了定理。

1. 不定积分

定义 \(F' = f\) 则称 \(F\) 为 \(f\) 的原函数,\(\int f\,dx = F(x) + C\)。连续函数必有原函数(由基本定理保证);在区间内部含第一类间断点的函数无原函数(导函数在区间内部若有间断只能是第二类间断——Darboux 定理:导函数具介值性)。

基本积分表(默写级):幂、指、对、三角、\(\int \frac{dx}{1+x^2} = \arctan x\),\(\int \frac{dx}{\sqrt{1-x^2}} = \arcsin x\),\(\int \sec x\,dx = \ln|\sec x + \tan x|\),\(\int \frac{dx}{x^2 - a^2} = \frac{1}{2a}\ln\left|\frac{x-a}{x+a}\right|\ (a\ne0)\)。

这些原函数公式在避开奇点的每个连通开区间上使用,积分常数可因区间而异;根式代换还要选定合法范围与反函数分支。

三大技巧:

  1. 第一换元(凑微分):\(\int f(\varphi(x))\varphi'(x)dx = \int f(u)du\)——识别"谁的导数在旁边";
  2. 第二换元:根式代换(\(\sqrt{a^2 - x^2} \to x = a\sin t\);\(\sqrt{a^2 + x^2} \to x = a\tan t\);\(\sqrt{x^2 - a^2} \to x = a\sec t\))、万能代换 \(t = \tan\frac x2\)(三角有理式的最后手段);
  3. 分部积分 \(\int u\,dv = uv - \int v\,du\):选 \(u\) 的优先级"反对幂指三"(反三角/对数当 \(u\),指数/三角进 \(dv\));循环型(\(e^x\sin x\))两次分部解方程。

有理函数积分:多项式除法降次 → 部分分式分解(真分式按 \(\frac{A}{(x-a)^k}\) 与 \(\frac{Bx+C}{(x^2+px+q)^k}\) 拆)→ 逐项积分。理论意义:有理函数的原函数必是初等函数;而 \(\int e^{-x^2}dx,\ \int \frac{\sin x}{x}dx\) 等不是初等函数——"积不出来"是定理不是无能。

2. 定积分:理论

黎曼和逼近曲线下面积

图 3.1取 \(f(x)=x^2\) 于 \([0,1]\),比较 \(n=4,16\) 的上和、下和与中点和。\(U_n-L_n=1/n\) 夹住所有取点;中点误差另为 \(1/(12n^2)\)。有限矩形的面积不是已经完成的极限。

定义(Riemann 积分) 分割 \(a = x_0 < \cdots < x_n = b\),任取 \(\xi_i \in [x_{i-1}, x_i]\),若 Riemann 和 \(\sum f(\xi_i)\Delta x_i\) 在 \(\|\Delta\| = \max \Delta x_i \to 0\) 时极限存在且与分割、取点无关,记为 \(\int_a^b f\,dx\)。

可积性理论(Darboux 刻画):固定 \(a<b\),设 \(f\) 在 \([a,b]\) 有界。上和 \(S = \sum M_i \Delta x_i\)、下和 \(s = \sum m_i \Delta x_i\)。

\[ S-s=\sum_i\omega_i\Delta x_i,\quad \omega_i=M_i-m_i;\qquad f\text{ 可积}\iff\lim_{\|P\|\to0}[U(f,P)-L(f,P)]=0. \]

可积函数类:连续函数;只有有限个间断点的有界函数;单调函数。不可积代表:Dirichlet 函数(处处振幅为 1)。🔗 实变页的 Lebesgue 准则给出终极刻画:可积 \(\iff\) 有界且间断点集为零测集。

性质:线性、区间可加、保序、绝对值不等式 \(\left|\int f\right| \leq \int |f|\)、积分第一中值定理(\(f\) 连续:\(\int_a^b f g\,dx = f(\xi)\int_a^b g\,dx\), \(g\) Riemann 可积且不变号,\(\xi\in[a,b]\))。

3. 微积分基本定理

定理(变上限积分) \(f \in C[a,b]\),则 \(\Phi(x) = \int_a^x f(t)\,dt\) 在 \(x\in(a,b)\) 可导且 \(\Phi'(x) = f(x)\);端点对应单侧导数。 证明关键步:\(\dfrac{\Phi(x+h) - \Phi(x)}{h} = \dfrac1h\int_x^{x+h} f(t)\,dt = f(\xi_h)\)(积分中值定理),\(h \to 0\) 时 \(\xi_h \to x\),连续性收尾。——连续函数的原函数被明确造了出来。

定理(Newton–Leibniz) \(f \in C[a,b]\),\(F\) 是其任一原函数:

\[ \int_a^b f(x)\,dx = F(b) - F(a) \]

思路:\(F\) 与 \(\Phi\) 差常数,代端点。求导链式扩展(考试高频):\(\dfrac{d}{dx}\int_{u(x)}^{v(x)} f(t)\,dt = f(v)v' - f(u)u'\)。

定积分技巧补充:换元要同步换限;对称性(奇函数对称区间为零);\(\int_0^{\pi/2} f(\sin x)dx = \int_0^{\pi/2} f(\cos x)dx\) 类的区间再现代换 \(x \to a+b-x\);Wallis 公式 \(\int_0^{\pi/2}\sin^n x\,dx\) 递推。

4. 反常积分

若有内部奇点或两个无穷端点,须拆开并要求各段独立极限收敛;不能用正负无穷相消。

两类:无穷区间 \(\int_a^{+\infty}\) 与瑕积分(被积函数在瑕点无界),都定义为常义积分的极限。

判敛工具箱(以 \(\int_a^{+\infty} f\,dx\),\(f \geq 0\) 为例):

名积分:\(\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2}dx = \sqrt{\pi}\)(🔗 高斯分布归一化,概率页与 ai 课处处要用;证明用二重积分极坐标,数分 VI)。

5. 定积分应用公式表

面积取几何非负量;弧长与曲面积分假设分段 \(C^1\)、参数轨迹不重复计数。下表柱壳法采用 \(0\le a<b\)、\(f\ge0\) 的单侧区域;跨过旋转轴时应分区并检查重叠。绕 \(x\) 轴的曲面半径是 \(|f|\)。

量 公式
平面面积 \(\int_a^b \lvert f - g\rvert\,dx\);极坐标 \(\frac12\int_\alpha^\beta r^2(\theta)\,d\theta\)
弧长 \(\int_a^b \sqrt{1 + f'^2}\,dx\);参数式 \(\int\sqrt{x'^2_t + y'^2_t}\,dt\)
旋转体体积 绕 \(x\) 轴 \(\pi\int f^2 dx\);柱壳法绕 \(y\) 轴 \(2\pi\int x f\,dx\)
旋转曲面侧面积 \(2\pi \int \lvert f\rvert\sqrt{1 + f'^2}\,dx\)

6. 典型例题

例 1(分部循环) \(I = \int e^x \cos x\,dx\):两次分部得 \(I = e^x(\sin x + \cos x) - I\),故 \(I = \frac{e^x(\sin x + \cos x)}{2} + C\)。

例 2(区间再现) 求 \(\int_0^\pi \dfrac{x\sin x}{1 + \cos^2 x}dx\)。 解:代换 \(x \to \pi - x\) 得 \(I = \int_0^\pi \frac{(\pi - x)\sin x}{1+\cos^2 x}dx\),两式相加:\(2I = \pi\int_0^\pi \frac{\sin x}{1+\cos^2 x}dx = \pi\big[-\arctan(\cos x)\big]_0^\pi = \frac{\pi^2}{2}\),\(I = \frac{\pi^2}{4}\)。

例 3(判敛) 讨论 \(\int_0^{+\infty} \dfrac{dx}{x^p(1+x)}\) 的敛散。 解:拆成 \(\int_0^1 + \int_1^\infty\)。\(0\) 端被积 \(\sim \frac{1}{x^p}\),要 \(p < 1\);\(\infty\) 端 \(\sim \frac{1}{x^{p+1}}\),要 \(p + 1 > 1\) 即 \(p > 0\)。故 \(0 < p < 1\) 时收敛。"两端分开、各与标尺比阶"是反常积分判敛的标准流程。\(\blacksquare\)

继续阅读

Jiří Lebl:Basic Analysis I 的 Riemann 积分与微积分基本定理章节给出有界性、Darboux 和和取点极限之间的完整联系。读时逐项核对假设,再把本页 Thomae 的有限高点估计与一般可积性判据连接。


下一页:把"无限求和"严格化——级数。一致收敛是全页的分水岭概念。