微积分基本定理.pdf

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1、同步课程˙微积分基本定理微积分基本定理知识回顾一、初等函数的导数公式表yfx()yfx()ycy0nn1yx()nNynx,n为正整数1yx(0,0,Q)yx,为有理数xxya(0,aa1)yaaln1yxlog(aax0,1,0)yaxalnyxsinyxcosyxcosyxsin注:lnaalog,称为a的自然对数,其底为e,e是一个和π一样重要的无理数e2.7182818284.exx注意()ee.二、导数的四则运算

2、法则:⑴函数和(或差)的求导法则:设fx(),gx()是可导的,则(()fxgx())fx()gx(),即,两个函数的和(或差)的导数,等于这两个函数的导数和(或差).⑵函数积的求导法则:设fx(),gx()是可导的,则[()()]fxgxfxgx()()fxgx()(),即,两个函数的积的导数,等于第一个函数的导数乘上第二个函数,加上第一个函数的乘上第二个函数的导数.由上述法则即可以得出[Cfx()]Cfx(),即,常数与函数之积的导数,等于常数乘以函数的导数.⑶函数的商的求导法则:

3、fx()gxfx()()fxgx()()设fx(),gx()是可导的,gx()0,则.2gx()gx()1/15同步课程˙微积分基本定理1gx()特别是当fx()1时,有.2gx()gx()知识讲解一、函数定积分设函数yfx()定义在区间[,]ab上.用分点yaxxxxxb,把区间[,]ab分为n个小区间,0121nn其长度依次为xxx,in012,,1,,.ii1iy=f(x)记为这些小区间长度的最大值,当趋近于0时,所有的小区间长度都趋近于0

4、.在每个小区间内任取一点,作和式in1Ifnxii().Oabxi0当0时,如果和式的极限存在,我们把和式I的极限叫做函数fx()在区间[,]ab上的定nn1bb积分,记作fxdx(),即fxdx()fxlim()ii.aa0i0其中fx()叫做被积函数,a叫积分下限,b叫积分上限.fxdx()叫做被积式.此时称函数fx()在区间[,]ab上可积.二、曲边梯形:曲线与平行于y轴的直线和x轴所围成的图形,通常称为曲边梯形根据定积分的定义,曲边梯形的面积S等于其曲边所对应的函数yfx

5、()在区间[]ab,上的b定积分,即Sfxdx().a求曲边梯形面积的四个步骤:第一步:分割.在区间ab,中插入n1各分点,将它们等分成n个小区间xxii1,in12,,,,区间xxii1,的长度xixixi1,第二步:近似代替,“以直代曲”,用矩形的面积近似代替小曲边梯形的面积,求出每个小曲边梯形面积的近似值.第三步:求和.第四步:取极限.三、求积分与求导数互为逆运算bFxdx()Fb()Fa(),即Fx()从a到b的积分等于Fx()在两端点的取值之差.a2/15同步课程

6、˙微积分基本定理四、微积分基本定理b如果Fx()fx(),且fx()在[,]ab上可积,则fxdx()()Fb()Fa,其中Fx()叫做fx()的a一个原函数.由于[()Fx]()cfx,Fx()c也是fx()的原函数,其中c为常数.b一般地,原函数在[,]ab上的改变量Fb()Fa()简记作Fx(),abb因此,微积分基本定理可以写成形式:fxdx()Fx()Fb()Fa().aa1【例1】根据定义计算积分xdx.111【解析】所求定积分为两个全等的等腰直角三角形的面积,故xdx

7、2111.12【答案】122【例2】根据定义计算积分4xdx.0212222【解析】所求定积分为圆xy4在x轴上半部的半圆的面积,故4xdxπ22π.02【答案】2π12【例3】求定积分(1(x1)xdx).011122【解析】00(1(x1)xdx)01(x1)dxxdx,222设yx1(1),则(x1)y1(y≥0),12∵1(x1)dx表示以1为半径的圆的四分之一面积,01π2∴1(x1)dx.041112π2又易知xdx,因

8、此(1(x1)xdx).0204π2【答案】4【例4】由yxcos及x轴围成的介于0与2π之间的平面图形的面积,利用定积分应表达为________.π3π2π2π【解析】可以表示为

9、cos

10、dxx22cosdxx(cos)dxxcosdxx.00π3π223/15同步课程˙微积分基本定理y1O2xπ

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