高数下
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微分方程
要求出一个微分方程的解,即求一个使得方程成立的 $y=f(x, y)$ 表达式
一阶线性微分方程
一阶,指的是方程中关于 $y$ 的导数是一阶导数;线性,指的是方程简化后的每一项关于 $y$、$y’$ 的次数为 0 或 1
一阶微分方程的标准形式
$$
\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}+P(x)y=Q(x)
$$
齐次的一阶线性微分方程
可分离变量的微分方程:如果可以化为这种形式,直接对方程两侧积分
$$
p(y)\mathrm{d}y=q(x)\mathrm{d}x
$$
相似的,如果 $\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}=f(x,y)$ 中的 $f(x, y)$ 可以表示为 $\phi(\frac{y}{x})$ 的函数,令 $u=\frac{y}{x}$,把方程用 $u$ 和 $x$ 表示,求解回代即可。
非齐次的一阶线性微分方程
对于型如
$$
\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}+P(x)y=Q(x)
$$
的非齐次的一阶线性微分方程,有通解
$$
y=e^{-\int P(x)\mathrm{d}x}[\int Q(x)e^{\int P(x)\mathrm{d}x}\mathrm{d}x+C]
$$
可降阶的二阶微分方程
就是积两次分
$$
y=\int[\int f(x)\mathrm{d}x]\mathrm{d}x
$$
常系数线性微分方程
齐次
型如
$$
y’’+py’+qy=0
$$
先写出对应的特征方程,导数的阶数对应特征值的次数,解得特征值 $r_1$ 和 $r_2$,通解即为
$$
\begin{equation}
y=
\begin{cases}
C_1e^{r_1x}+C_2e^{r_2x} & r_1\neq r_2 \newline
C_1e^{r_1x}+C_2xe^{r_2x} & r_1=r_2 \newline
e^{\alpha x}(C_1 \sin \beta x+C_2\cos \beta x) & r_1r_2=\alpha \pm \beta \mathrm{i}
\end{cases}
\end{equation}
$$
非齐次
形式如下,$m$ 代表 $x$ 的次数
$$
y’’+py’+qy=e^{\lambda x}P_m(x)
$$
求出特解,加上对应齐次方程的通解。
特解型如
$$
y^*=x^kQ_m(x)e^{\lambda x}
$$
这里的 $k$ 由 $\lambda$ 和特征值的关系决定:
- 0,$\lambda$ 不是特征根;
- 1,$\lambda$ 是单根;
- 2,$\lambda$ 是重根。
$Q_m(x)$ 的具体系数用待定系数法求解。
向量
点乘(数量积)
$$
\boldsymbol{a}\cdot\boldsymbol{b}=ab\cos\theta
$$
叉乘(向量积)
大小为
$$
|\boldsymbol{a}\times\boldsymbol{b}|=ab\sin\theta
$$
方向为从 $\boldsymbol{a}$ 旋转到 $\boldsymbol{b}$ 的右手螺旋大拇指方向。显然,叉乘不满足交换律。
用行列式求向量积
$$
\boldsymbol{a}\times\boldsymbol{b}=
\left|
\begin{array}{cccc}
\boldsymbol{i} & \boldsymbol{j} & \boldsymbol{k} \newline
x_a & y_a & z_a\newline
x_b & y_b & z_b
\end{array}
\right|
$$
混合积
混合积由数量积和向量积复合而来
$$
\boldsymbol{c}\cdot(\boldsymbol{a}\times\boldsymbol{b})=(ab\sin\alpha)c\cos\gamma
$$
几何意义是三边对应平行六面体的体积。
直线和平面
直线的表示
空间中直线可以通过一个参数确定另外两个参数,因此注定空间中直线有两个方程。设直线过一点 $(x_0,y_0,z_0)$,方向向量为 $(a,b,c)$,那么有两种表示方法:
点向式
$$
\frac{x-x_0}{a}=\frac{y-y_0}{b}=\frac{z-z_0}{c}
$$
参数方程
$$
\begin{cases}
x=x_0+at \newline
y=y_0+bt \newline
z=z_0+ct
\end{cases}
$$
此外,也可以理解为线是两平面的交集。
平面的表示
点法式,设平面过一点 $(x_0,y_0,z_0)$,法向量为 $(a,b,c)$
$$
a(x-x_0)+b(y-y_0)+c(z-z_0)=0
$$
一般式
$$
Ax+By+Cz+D=0
$$
点到线面的距离
其他都可以转换成这两种。
点到直线:给定空间中直线 $l$ , 其方向向量为 $\boldsymbol{n}$,$A$为 $l$ 外一点,若要求 $A$ 到直线 $l$ 的距离 $d$,可任取 $l$ 上一点 $B$ , 点 $A$ 到点 $B$ 的向量记作 $\boldsymbol{m}$,则
$$
d=\frac{|\boldsymbol{m}\times\boldsymbol{n}|}{|\boldsymbol{n}|}
$$
点到平面
$$
d=\frac{|Ax_0+By_0+Cz_0+D|}{\sqrt{A^2+B^2+C^2}}
$$
曲线切向量
设曲线
$$
\begin{cases}
x=\phi(t) \newline
y=\psi(t) \newline
z=\omega(t)
\end{cases}
$$
则在点 $(x_0,y_0,z_0)$ 处的一个切向量为
$$
(\phi’(t)x_0,\psi’(t)y_0,\omega’(t)z_0)
$$
曲面法向量
设平面
$$
F(x,y,z)=0
$$
则在点 $(x_0,y_0,z_0)$ 处的一个法向量为
$$
(F_x’x_0,F_y’y_0,F_z’z_0)
$$
偏导
多元函数连续、可导、可微的关系
graph TB 偏导数连续-->函数可微 函数可微-->函数连续 函数可微-->函数可导
偏导数的计算
一般求法:求函数对某一个自变量的偏导数时,把其他自变量当作常量对该自变量求导。
二阶导
顾名思义,求偏导后再求偏导,求两次。
如果二阶混合偏导连续,则与求导顺序无关,即
$$
\frac{\partial^2z}{\partial x\partial y}=\frac{\partial^2z}{\partial y\partial x}
$$
多元复合函数求导
条件:$z=f(u,v),u=u(t),v=v(t)$
画出关系图,按照广度优先搜索求导:
$$
\frac{\mathrm{d}z}{\mathrm{d}t}=\frac{\partial z}{\partial u}\frac{\mathrm{d}u}{\mathrm{d}t}
+\frac{\partial z}{\partial v}\frac{\mathrm{d}v}{\mathrm{d}t}
$$
隐函数求导
公式
$$
\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}=-\frac{F_x}{F_y}
$$
全微分
$y=f(x)$,微分为
$$
\mathrm{d}y=\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}\mathrm{d}x
$$
$z=f(x,y)$,全微分为
$$
\mathrm{d}z=\frac{\partial z}{\partial x}\mathrm{d}x+\frac{\partial z}{\partial y}\mathrm{d}y
$$
多元函数极值
对于 $z=f(x,y)$,先令
$$
f_x(x,y)=0,f_y(x,y)=0
$$
通过坐标求得可能的极值点,再令
$$
f_{xx}(x,y)=A,f_{xy}(x,y)=B,f_{yy}(x,y)=C
$$
$AC-B^2$ 大于零有极值,回代求极值;小于零无极值;等于零需要额外判断。
级数
特殊级数
几何级数,小于等于 1 收敛,大于等于 1 发散
$$
\sum_{i=0}^\infty aq^i
$$
调和级数,发散
$$
\sum_{i=1}^\infty \frac{1}{i}
$$
正项级数的敛散性
比较审敛法
对于
$$
\sum_{i=0}^\infty u_i,\sum_{i=0}^\infty v_i,\forall u_i<v_i
$$
如果大的收敛,小的更收敛;
逆否命题:小的发散,大的更发散。
比值审敛法
对于
$$
\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{u_{n+1}}{u_n}=l
$$
$l$ 小于 1 收敛;大于 1 发散;等于 1 不能确定。
根值审敛法
对于
$$
\lim_{n\rightarrow\infty}\sqrt[n]{u_n}=l
$$
$l$ 小于 1 收敛;大于 1 发散;等于 1 不能确定。
幂级数
形式
$$
\sum_{i=0}^\infty a_ix^i
$$
通过比值审敛法求得 $l$,收敛半径 $R=\frac{1}{l}$。
收敛区间为 $(-R,R)$,收敛域还需要额外判断端点。
二重积分
形式
$$
\iint_Df(x,y)\mathrm{d}\sigma
$$
$\mathrm{d}\sigma$ 是面积元素,直角坐标系下是 $\mathrm{d}x\mathrm{d}y$。
计算步骤
- 画出积分区域
- 写出自变量的范围
- 代入计算
利用对称性计算
当积分区域关于 $x$ 轴对称,即对任意点 $(x,y)$ 存在点 $(x,-y)$
被积函数是关于 $y$ 的奇函数,则
$$
\iint_Df(x,y)\mathrm{d}\sigma=0
$$
被积函数是关于 $y$ 的偶函数,则
$$
\iint_Df(x,y)\mathrm{d}\sigma=2\iint_\frac{D}{2}f(x,y)\mathrm{d}\sigma
$$
积分区域关于 $y$ 轴对称、关于原点对称也是相似的道理。
曲线积分
第一类曲线积分
第一类曲线积分是对弧长的曲线积分,型如
$$
\int_Lf(x,y)\mathrm{d}s
$$
其中 $\mathrm{d}s=\sqrt{\mathrm{d}^2x+\mathrm{d}^2y}$。
第一类曲线积分的物理意义是求某曲线段的质量,其中被积函数 $f (x,y)$ 表示密度函数。
第一类曲线积分与曲线 $L$ 的方向无关,因为弧长元素 $\mathrm{d}s$ 是标量。第一类曲线积分可以化为一重积分,如果给出曲线 $L$ 的参数方程或者隐函数方程。
第二类曲线积分
第二类曲线积分是对坐标的曲线积分,型如
$$
\int_LP(x,y)\mathrm{d}x+Q(x,y)\mathrm{d}y
$$
第二类曲线积分的物理意义是求一质点受力 $F (x,y)$ 的作用沿平面曲线 $L$ 由点 $A$ 运动到点 $B$,力 $F (x,y)$ 所作的功,其中被积函数 $P(x,y)$ 和 $Q(x,y)$ 表示力的分量。
第二类曲线积分与曲线 $L$ 的方向有关,因为坐标元素 $\mathrm{d}x$ 和 $\mathrm{d}y$ 是有向的。第二类曲线积分也可以化为一重积分,如果给出曲线 $L$ 的参数方程或者隐函数方程。
格林公式
格林公式用于联系第二类曲线积分和二重积分。
若积分弧段 $L$ 为封闭的正向曲线,则有
逆时针
$$
\int_LP(x,y)\mathrm{d}x+Q(x,y)\mathrm{d}y=\iint_D(\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y})\mathrm{d}x\mathrm{d}y
$$
顺时针
$$
\int_LP(x,y)\mathrm{d}x+Q(x,y)\mathrm{d}y=-\iint_D(\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y})\mathrm{d}x\mathrm{d}y
$$
这里 $D$ 是 $L$ 围成的面积。