高等数学复习资料

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1、洛必达法则  洛必达法则(L'Hospital法则),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limf'(x)/F'(x)存在(或为无穷大),那么  x→a时limf(x)/F(x)=limf'(x)/F'(x)。  再设  (1)当x→∞时,函数f(x)及F(x)都趋于零;  (2)当

2、x

3、>N时f'(x)及F'(x)都存在,且F'(x)≠0;  (3)当x→∞时

4、limf'(x)/F'(x)存在(或为无穷大),那么  x→∞时limf(x)/F(x)=limf'(x)/F'(x)。  利用洛必达法则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,否则滥用洛必达法则会出错。当不存在时(不包括∞情形),就不能用洛必达法则,这时称洛必达法则不适用,应从另外途径求极限。比如利用泰勒公式求解。  ②若条件符合,洛必达法则可连续多次使用,直到求出极限为止。  ③洛必达法则是求未定式极限的有效工具,但是如果仅用洛必达法则,往往计算会十分繁琐,因此

5、一定要与其他方法相结合,比如及时将非零极限的乘积因子分离出来以简化计算、乘积因子用等价量替换等等.泰勒公式(Taylor'sformula)  泰勒中值定理:若函数f(x)在开区间(a,b)有直到n+1阶的导数,则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.)^2,+f'''(x.)/3!*(x-x.)^3+……+f(n)(x.)/n!*(x-x.)^n+Rn  其中Rn=f(n+1)(ξ)/(n+1)!*(x-x.)^(n+1),

6、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→0f(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

7、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.)/

8、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)

9、-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

10、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  :若函数f(x)在开区间(a,b)有直到n+1阶的导数,则当函数在此区间

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