今天看高数的微分中值定理,前两个中值定理到还是看的很简单,但是到了第三的柯西中值定理的时候,有了一些疑惑,我一直想研究它的几何意义,可惜课本并没有画出来,按照课本的意思柯西中值定理就是拉格朗日中值定理的参数方程形式,我头铁的想直接用两个拉格朗日中值定理的表达式凑出柯西中值定理表达式,结果却发现两个ξ可能不是同一个,后来发现了这样一篇文章,通过画图,利用一些物理现象来解释微分中值定理,尤其是哪个二维空间运动的图形用于解释柯西中值定理真的是太形象了。
转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/47436090
微分中值定理是很重要的基础定理,很多定理都是以它为基础进行证明的。
1 罗尔中值定理
1.1 直觉
这是往返跑:
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118190342118-1269712986.gif)
可以认为他从
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/9cdd7a081e57ad9839fea67c14a004d5.jpg)
根据常识,因为要回到起点,中间必定有速度为0的点:
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/353b007b82fc5ff5410c30e2858429c8.jpg)
拳击比赛中,步伐复杂:
但不论怎样,只要最后回到起点,中间必定有速度为0的点:
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/ea885e07fc711d3c0640dcee0f85e647.jpg)
这就是罗尔中值定理。
1.2 罗尔中值定理
设函数满足以下三个条件:
在闭区间
上连续
在开区间
上可导
则存在,使得
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/c11ecc38d717e13bcfc46c832e735ed0.jpg)
在开区间
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/62593be7735ae38aac8546c3f7e97d15.jpg)
1.3 拓展
可能有的同学觉得,定理中的条件“
大概有两个原因,首先,“开区间可导”条件更弱,包含了“闭区间可导”;其次,”开区间可导”的函数并不一定就“闭区间可导”,比如:
此函数就是在
2 拉格朗日中值定理
来看下交通管理中的区间测速:
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118190429879-1173850015.gif)
时间
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/79550be526c401609554922ebc2495f7.jpg)
可以据此算出平均速度为:
- 匀速前进:那么整个路程的瞬时速度必然全为
- 变速前进:整个路程的瞬时速度必然有大于、等于、小于
的情况
下面是变速前进的速度变换动画(蓝色为大于,闪烁为平行即等于,绿色为小于):
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118190615355-1150640034.gif)
如果限速
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/b427bc3d335a6ccacf35ac9a525b4f3f.jpg)
约瑟夫·拉格朗日伯爵,法国籍意大利裔数学家和天文学家,以他命名的拉格朗日中值定理就可以在数学层面解释刚才的现象。
2.1 拉格朗日中值定理
设函数满足以下两个条件:
在闭区间
上连续
在开区间
上可导
则存在,使得
这个定理的几何意义就是,至少存在一点的切线与端点的连线平行;物理意义是,至少存在一点的速度与平均速度相等:
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/d822169fde5f2088917731adfdacda4b.jpg)
把它旋转一下,使得
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118190932325-461182454.gif)
得到的就是罗尔中值定理,可见罗尔是拉格朗日的特例:
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/5d8c576586a9a271f217e3eabf46e467.jpg)
3 柯西中值定理
3.1 二维空间中的运动
之前讨论的是一维空间中的运动,下面来看看二维空间中的运动(关于这点,可以参看课程中“参数方程求导与相关变化率”这一节)。假设参数方程:
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118191016638-1620048920.gif)
为了方便描述,令
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/26fa738777c7e3e3a9be4014b35c5ced.jpg)
仔细分析此运动过程,刚开始的时候,速度
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118191051897-257961421.gif)
所以需要不断转弯调整:
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118191309096-1140891179.gif)
最终才能到达目的地:
![](https://img2018.cnblogs.com/common/1358881/202001/1358881-20200118191340699-1763707166.gif)
容易想象,在转弯调整的过程中,必然会有
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/68319ac0b33d5e46248f41b4f312661f.jpg)
那么两者所在直线必然也平行:
![](https://www.eimg.top/images/2020/03/28/9cb612616732086699a3f249205ec158.jpg)
此时,
这就是柯西中值定理。
3.2 定理
设函数满足以下条件:
在闭区间
上连续
在开区间
上可导
有:
则存在,使等式
![]()
可以把
组合成参数方程:
![]()
来源:
https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/12209871.html