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微積分與差和分大意
連續與離散之間的類推
(第 3 頁)

蔡聰明

 

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.原載於數學傳播第二卷第二期
.作者當時任教於台大數學系
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三、微分與積分

   
 
(甲)微分

給一個函數 f,若牛頓商(或差分商) $\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}$ 的極限 $\lim_{x \rightarrow x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}$ 存在, 則我們就稱此極限值為 f 為點 x0 的導數,記為 f'(x0)Df(x),亦即

\begin{displaymath}f'(x_0)=\lim_{x \rightarrow x_0}\frac{f(x)-f(x_0)}{x-x_0}\end{displaymath}

f 在定義區域上每一點導數都存在,則稱 f可導微函數。我們稱 $Df:x \rightarrow Df(x)$f 的導函數,而 $D:f\rightarrow Df$ 叫做微分算子。

微分算子的性質:

(i) $
\left.
\begin{eqalign}
& D(f+g)=Df + Dg \quad (\mbox{{\fontfamily{cwM0}\fontse...
...{\fontfamily{cwM1}\fontseries{m}\selectfont \char 52}})
\end{eqalign}\right \}
$ [合稱線性]

(ii) $Df=0 \Rightarrow f\equiv c$ (常數) [差分方程根本定理]

(iii) Dxn=nxn-1

(iv) Dex=ex

(iv)' 一般的指數數列 ax 之導函數為 $a^x \log a$

   
 
(乙)積分.

f 為定義在 [a,b] 上的函數,積分的問題就是要算圖甲陰影的面積。我們的辦法是對 [a,b] 作分割:

$a=x_0<x_1< \cdots <x_n=b$;其次對每一小段 [xi-1,xi] 取一個樣本點 $\xi_i\in[x_{i-1},x_i]$;再求近似和 $\sum^n_{i=1}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})$ (見圖乙);最後再取極限

\begin{displaymath}\lim \sum^n_{i=1}f(\xi_i)(x_i-x_{i-1})\end{displaymath}

(讓每一小段的長度都趨近於 0)。

若這個極限值存在,我們就記為 $\int^b_a f$ 的幾何意義就是圖甲陰影的面積。

(事實上,連續性也「差不多」是積分存在的必要條件。)



圖甲



圖乙

積分算子也具有線性的性質:
$
\left\{
\begin{eqalign}
& \int^b_a(f+g)=\int^b_a f +\int^b_a g(\mbox{{\fontfam...
...t{\fontfamily{cwM1}\fontseries{m}\selectfont \char 52}})
\end{eqalign}\right .
$

定理2 若 f 為一連續函數,則 $\int^b_a f$ 存在。 (事實上,連續性也「差不多」是積分存在的必要條件。)

定理3 (微積分根本定理) 設 f 為定義在閉區間 [a,b] 上的連續函數,我們欲求積分 $\int^b_a f$ 如果我們可以找到另一個函數 g,使得 g'=f,則

\begin{displaymath}
\int^b_a f=g \big\vert^a_b = g(b)-g(a)
\eqno{(2)}
\end{displaymath}

註:(1)(2)兩式雖是類推,但有一點點差異,即和分的上限要很小心!

上面定理1及定理3基本上都表述著差分與和分,微分與積分,是兩個互逆的操作, 就好像加法與減法,乘法與除法是互逆的操作一樣。

我們都知道差分與微分的操作比和分與積分簡單多了,而上面定理1及定理3告訴我們, 要計算 (un) 的和分及 f 的積分,只要去找另一個 (vn)g 滿足 $u_n=\triangle v_n$g'=f (這是差分及微分的問題), 那麼對 vng 代入上下限就得到答案了。 換句話說,我們可以用較簡單的差分及微分 操作來掌握較難的和分及積分操作,這就是"以簡御繁"的精神。牛頓 與萊布尼慈對微積分最大的貢獻就在此。

   

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編輯:洪瑛 / 校對:黃信元 / 繪圖:簡立欣 最後修改日期:5/6/2002