高等数学——讲透求极限两大方法,夹逼法与换元法

假装没事ソ 提交于 2020-01-31 10:50:54

本文始发于个人公众号:TechFlow


今天的文章聊聊高等数学当中的极限,我们跳过极限定义以及一些常用极限计算的部分。我想对于一些比较常用的函数以及数列的极限,大家应该都非常熟悉。


大部分比较简单的函数或者数列,我们可以很直观地看出来它们的极限。比如1n\frac{1}{n},当n趋向于无穷大的时候,1n\frac{1}{n}的极限是0,再比如当n趋向于无穷大的时候,n2n^2的极限也是无穷大,等等。但是对于一些相对比较复杂的函数,我们一时之间可能很难直观地看出极限,因此需要比较方便计算极限的方法,今天的文章介绍的正是这样的方法——夹逼法和换元法


夹逼法


夹逼法在数学领域其实非常常用,在中学的竞赛当中经常出现。夹逼法的原理非常简单,对于某一个函数f(x),我们知道它的表达式,但是很难确定它的范围。我们可以先找到另外两个范围比较容易确定的函数g(x)和h(x),然后证明:g(x)f(x)h(x)g(x)\leq f(x) \leq h(x)。通过h(x)和g(x)的范围来夹逼f(x)的范围。


说白了,就是直接求解不方便的函数,我们通过用其他容易计算的函数来替代的方法来间接求解,类似于“曲线救国”。


明白了夹逼法的概念之后,我们再来看一下它在数列极限当中的应用。当下存在数列{xn}\{x_n\}我们需要确定它的极限,我们找到了另外两个数列{yn}\{y_n\}{zn}\{z_n\}。如果它们满足以下两个条件:


  1. n0N\exists n_0 \in N,当n>n0n > n_0时,有ynxnzny_n \leq x_n \leq z_n
  2. limn+yn=a,limn+zn=a\displaystyle\lim_{n \rightarrow +\infty}y_n=a, \lim_{n \to +\infty}z_n=a

那么,数列{xn}\{x_n\}的极限存在,并且limn+xn=a\displaystyle\lim_{n \to +\infty}x_n=a。从直觉上来看,上面的式子应该非常直观,但是我们还是试着从数学的角度来证明一下,顺便回顾一下极限的定义。


证明过程如下:


根据极限的定义,对于数列{xn}\{x_n\}而言,对于任意ϵ\epsilon都存在n0>0n_0 > 0,使得对于任意:n>n0n > n_0,都有xna<ϵ|x_n - a| < \epsilon。那么就称数列{xn}\{x_n\}的极限是a。


由于数列{yn}\{y_n\}的极限是a,所以存在n1n_1使得n>n1n > n_1时,yna<ϵ|y_n -a | < \epsilon。同理,存在n2n_2使得n>n2n > n_2时,zna<ϵ|z_n -a | < \epsilon。那么对于n>max(n1,n2)n > max(n_1, n_2)显然应该有:yna<ϵ|y_n - a| < \epsilon并且zna<ϵ|z_n - a | < \epsilon


我们将绝对值展开,可以得到:

aϵ<yn<a+ϵaϵ<zn<a+ϵ \begin{aligned} a - \epsilon &< y_n < a + \epsilon \\ a - \epsilon &< z_n < a + \epsilon \end{aligned}

我们代入ynxnzny_n \leq x_n \leq z_n,可以得到:

aϵ<ynxnzn<a+ϵxna<ϵ \begin{aligned} a - \epsilon < y_n \leq x_n \leq z_n< a + \epsilon \\ | x_n -a | < \epsilon \end{aligned}

根据极限的定义,显然可以得到数列{xn}\{x_n\}的极限也是a。


我们利用这个方法来看一个书上的例子,我们都知道当x趋向于0的时候,xxsinx\sin x都趋向于0,但是sinxx\frac{\sin x}{x}的极限是多少呢?如果猜测一下,两个无穷趋向于0的极限的比值应该是1才对,但是这个只是我们的直观猜测,想要严格证明,还需要使用数学方法。


这个证明就用到了我们刚才说的夹逼法,并且非常巧妙,让我们来看一张下面这张图。

我们假设夹角AOB=x\angle AOB=x,这里采用弧度制。我们令圆心OB的长度等于1,那么BC=sinxBC=\sin xOC=cosxOC=\cos xAD=tanxAD=\tan x。我们下面要用这张图里的几何图形的面积关系,显然:


AOB\triangle AOB的面积 < 扇形AOB的面积 < AOD\triangle AOD的面积。


AOB\triangle AOB的面积等于12OABC=12sinx\frac{1}{2}*OA*BC=\frac{1}{2}\sin xAOD\triangle AOD的面积等于12OAAD=12tanx\frac{1}{2}*OA*AD=\frac{1}{2}\tan x。这两个都很容易得出,直接套用三角形面积公式即可。扇形的面积看起来麻烦一些,但其实也很简单,在几何当中,扇形可以看成是特殊的三角形。我们把弧长看成是底面,半径可以看成是高,那么扇形的面积等于12\frac{1}{2}*弧长*半径。所以扇形AOB的面积等于12x1=12x\frac{1}{2}*x*1=\frac{1}{2}x


我们列出来,可以得到:

12sinx<12x<12tanx\frac{1}{2}\sin x < \frac{1}{2}x < \frac{1}{2}\tan x

即:

sinx<x<tanx\sin x < x < \tan x

其中tanx=sinxcosx\tan x = \frac{\sin x}{\cos x},所以我们可以不等号两边同时除以sinx\sin x,得到:

1<xsinx<1cosx1 < \frac{x}{\sin x} < \frac{1}{\cos x}

由于当x趋向于0的时候sinx,cosx\sin x, \cos x都大于0,所以我们可以对不等式互换分子分母,得到:

cosx<sinxx<1\cos x < \frac{\sin x}{x} < 1

到这里已经结束了,因为我们根据余弦的函数图像可以很容易看出来,当x趋向于0的时候,cosx趋向于1.但为了严谨起见,我们当做不知道这点,继续用数学的方法证明:


我们来计算当x趋向于0的时候,1cosx1 - \cos x的取值范围,当x趋向于0的时候cosx<1\cos x < 1,所以1cosx>01 - \cos x > 0。我们再对1cosx1 - \cos x变形,这里要引入三角函数当中的和差化积公式

cosαcosβ=2sinα+β2sinαβ2\cos \alpha - \cos \beta = -2\sin \frac{\alpha + \beta}{2}\sin \frac{\alpha - \beta}{2}

由于cos0=1\cos 0 = 1,带入和差化积可以得到:

cos0cosx=2sinx2sinx2=2sin2x2\cos 0 - \cos x = -2 \sin \frac{x}{2}\sin -\frac{x}{2}=2\sin ^2 \frac{x}{2}

我们之前通过面积表示的方法已经证明了当x趋向于0的时候sinx<x\sin x < x,所以2sin2x2<2(x2)2=x222\sin ^2 \frac{x}{2} < 2 * (\frac{x}{2})^2=\frac{x^2}{2}。当x趋向于0的时候,显然x2x^2也趋向于0,所以我们可以证明cosx\cos x的极限是1.


换元法


我们接着来看换元法,学名是复合函数的极限运算法则。定义如下:假设我们有y=f[g(x)]y = f[g(x)],我们令u=g(x)u = g(x)。如果limxx0g(x)=u0,limuu0f(u)=A\displaystyle\lim_{x \to x_0}g(x)=u_0, \lim_{u \to u_0}f(u)=A,并且在x趋向于x0x_0时,有g(x)u0g(x) \neq u_0,那么:

limxx0f[g(x)]=limuu0g(u)=A\displaystyle\lim_{x \to x_0}f[g(x)]=\lim_{u \to u_0}g(u)=A

我们使用极限的定义同样可以很方便地证明它的正确性,这里就不证明了,感兴趣的同学可以试着证明一下。


了解了符合函数的极限运算法则之后,我们再来看一个例子巩固一下。


和上面的例子类似,我们这次求一下:limx01cosxx2\displaystyle\lim_{x \to 0}\frac{1-\cos x}{x^2}

和上面那题一样,我们先使用和差化积对极限的分子进行变换,可以得到:

limx02sin2x2x2=12limx0sin2x2(x2)2\displaystyle\lim_{x \to 0}\frac{2\sin^2\frac{x}{2}}{x^2}=\frac{1}{2}\lim_{x \to 0}\frac{\sin^2 \frac{x}{2}}{(\frac{x}{2})^2}


如果通过极限本身的定义来计算这个式子还是蛮复杂的,很难直观地获得答案。这个时候就需要用上换元法了,我们令u=x2u = \frac{x}{2},那么这个极限就可以转化成复合函数极限了。u=x2,f(u)=sinuuu=\frac{x}{2}, f(u)=\frac{\sin u}{u}。因为当x趋向于0的时候,u也趋向于0,当u趋向于0的时候,f(u)f(u)趋向于1,所以最终的极限就是1.


通过夹逼法和复合函数的极限替换公式,我们可以很方便地求解一些看起来比较棘手的极限。这也是我们求极限的过程当中使用非常频繁的方法。虽然上文当中的公式看起来有些比较麻烦,但是方法本身并不难,只要沉下心来,一定可以看明白的。


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参考资料

同济大学《高等数学》第六版

程序员的数学

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