在某點附近,多項式可以匹配平滑函數的值和若干階導數。函數與多項式之差稱為餘項;要把近似用於極限的精確結論,必須先控制餘項。
定義
泰勒多項式 若 f f f 在 a a a 有至第 n n n 階導數,其次數至多為 n n n 的泰勒多項式為 T n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) ( x − a ) k / k ! T_n(x)=\sum_{k=0}^{n} f^{(k)}(a)(x-a)^k/k! T n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) ( x − a ) k / k ! ,餘項是 R n ( x ) = f ( x ) − T n ( x ) R_n(x)=f(x)-T_n(x) R n ( x ) = f ( x ) − T n ( x ) 。泰勒多項式是有限的;無窮泰勒級數涉及另一個收斂問題。
定理
帶拉格朗日餘項的泰勒定理 若 f f f 在包含 a a a 和 x x x 的區間上有 n + 1 n+1 n + 1 階連續導數,則當 x ≠ a x\ne a x = a ,存在嚴格介於 a a a 與 x x x 的 ξ \xi ξ ,使 R n ( x ) = f ( n + 1 ) ( ξ ) ( x − a ) n + 1 / ( n + 1 ) ! R_n(x)=f^{(n+1)}(\xi)(x-a)^{n+1}/(n+1)! R n ( x ) = f ( n + 1 ) ( ξ ) ( x − a ) n + 1 / ( n + 1 )! 。因此若該區間上 ∣ f ( n + 1 ) ∣ ≤ M |f^{(n+1)}|\le M ∣ f ( n + 1 ) ∣ ≤ M ,則 ∣ R n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 / ( n + 1 ) ! |R_n(x)|\le M|x-a|^{n+1}/(n+1)! ∣ R n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 / ( n + 1 )! 。
此處 n n n 為非負整數。當 x ≠ a x\ne a x = a 時,二者之間非退化閉區間上的 C n + 1 C^{n+1} C n + 1 指 f f f 及其直至 n + 1 n+1 n + 1 階導數在該區間連續;端點導數按相應單側意義理解。當 x = a x=a x = a 時直接有 R n ( a ) = 0 R_n(a)=0 R n ( a ) = 0 ,不需要中間點。
在 a a a 處的 n n n 階 Taylor 多項式為 T n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) ( x − a ) k / k ! T_n(x)=\sum_{k=0}^nf^{(k)}(a)(x-a)^k/k! T n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) ( x − a ) k / k ! ;若高階導數值為零,它的次數可以小於 n n n 。
定理:Taylor 積分餘項
設 n ≥ 0 n\ge0 n ≥ 0 ,f f f 在 a a a 與 x x x 之間的閉區間上具有直到 n + 1 n+1 n + 1 階的連續導數,則
f ( x ) = T n ( x ) + 1 n ! ∫ a x f ( n + 1 ) ( t ) ( x − t ) n d t . f(x)=T_n(x)+\frac1{n!}\int_a^x f^{(n+1)}(t)(x-t)^n\,dt. f ( x ) = T n ( x ) + n ! 1 ∫ a x f ( n + 1 ) ( t ) ( x − t ) n d t .
因此,若該區間上 ∣ f ( n + 1 ) ( t ) ∣ ≤ M |f^{(n+1)}(t)|\le M ∣ f ( n + 1 ) ( t ) ∣ ≤ M ,則 ∣ f ( x ) − T n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 / ( n + 1 ) ! |f(x)-T_n(x)|\le M|x-a|^{n+1}/(n+1)! ∣ f ( x ) − T n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 / ( n + 1 )! 。
證明。 當 n = 0 n=0 n = 0 時,恆等式就是微積分基本定理 f ( x ) − f ( a ) = ∫ a x f ′ ( t ) d t f(x)-f(a)=\int_a^xf'(t)dt f ( x ) − f ( a ) = ∫ a x f ′ ( t ) d t 。當 n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 時,對餘項分部積分,取 u = ( x − t ) n / n ! u=(x-t)^n/n! u = ( x − t ) n / n ! 、d v = f ( n + 1 ) ( t ) d t dv=f^{(n+1)}(t)dt d v = f ( n + 1 ) ( t ) d t 。在 x x x 處的邊界項為零,在 a a a 處的貢獻為 − f ( n ) ( a ) ( x − a ) n / n ! -f^{(n)}(a)(x-a)^n/n! − f ( n ) ( a ) ( x − a ) n / n ! ;余下的積分是 ( n − 1 ) (n-1) ( n − 1 ) 階餘項。由歸納法得到恆等式。這裡使用有向積分,所以 x < a x<a x < a 時也成立。取絕對值,必要時反轉積分上下限,再積分 ∣ x − t ∣ n |x-t|^n ∣ x − t ∣ n ,即得所述界。最高階導數連續保證各次分部積分及估計有效。
此定理給出充分的正則性條件,並非最弱假設。Taylor 級數要在固定的 x x x 處表示 f f f ,必須當 n → ∞ n\to\infty n → ∞ 時餘項趨於零。若不控制有限階誤差界對 n n n 的依賴,僅憑該界不能證明餘項趨零。
令 h = x − a h=x-a h = x − a ,代換 t = a + s h t=a+sh t = a + s h 將積分餘項寫成
R n ( x ) = h n + 1 n ! ∫ 0 1 ( 1 − s ) n f ( n + 1 ) ( a + s h ) d s . R_n(x)=\frac{h^{n+1}}{n!}\int_0^1(1-s)^nf^{(n+1)}(a+sh)ds. R n ( x ) = n ! h n + 1 ∫ 0 1 ( 1 − s ) n f ( n + 1 ) ( a + s h ) d s .
此式同時適用於 h h h 的兩種符號。若導數絕對值至多為 M M M ,則 ∣ R n ∣ ≤ M ∣ h ∣ n + 1 / ( n + 1 ) ! |R_n|\le M|h|^{n+1}/(n+1)! ∣ R n ∣ ≤ M ∣ h ∣ n + 1 / ( n + 1 )! 。設 n n n 為非負整數,f ( n + 1 ) f^{(n+1)} f ( n + 1 ) 在 a a a 與 x x x 之間的閉線段上連續,且上述積分餘項已成立。若 h ≠ 0 h\ne0 h = 0 ,令 w ( s ) = f ( n + 1 ) ( a + s h ) w(s)=f^{(n+1)}(a+sh) w ( s ) = f ( n + 1 ) ( a + s h ) 。權 ( 1 − s ) n (1-s)^n ( 1 − s ) n 在 [ 0 , 1 ) [0,1) [ 0 , 1 ) 上為正,積分為 1 / ( n + 1 ) 1/(n+1) 1/ ( n + 1 ) 。當 n = 0 n=0 n = 0 時,它在整個 [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] 上是常數多項式 1 1 1 。若 w w w 非常值,連續性使 w − min w w-\min w w − min w 和 max w − w \max w-w max w − w 各在某個內部小區間上嚴格為正;權在這些區間為正,所以相應兩個積分均嚴格為正。故加權平均嚴格介於最小值與最大值之間,由介值定理可在某個 s ∗ ∈ ( 0 , 1 ) s_*\in(0,1) s ∗ ∈ ( 0 , 1 ) 取到;若 w w w 為常值,任選內部 s ∗ s_* s ∗ 。因此
R n ( x ) = f ( n + 1 ) ( a + s ∗ h ) ( n + 1 ) ! h n + 1 . R_n(x)=\frac{f^{(n+1)}(a+s_*h)}{(n+1)!}h^{n+1}. R n ( x ) = ( n + 1 )! f ( n + 1 ) ( a + s ∗ h ) h n + 1 .
這對 h < 0 h<0 h < 0 同樣成立,符號保留在 h n + 1 h^{n+1} h n + 1 中。若 h = 0 h=0 h = 0 ,直接有 R n ( a ) = 0 R_n(a)=0 R n ( a ) = 0 ,不需要中間點。
例題
近似並估計誤差 對 f ( x ) = e x f(x)=e^x f ( x ) = e x 在 a = 0 a=0 a = 0 ,T 2 ( x ) = 1 + x + x 2 / 2 T_2(x)=1+x+x^2/2 T 2 ( x ) = 1 + x + x 2 /2 。當 ∣ x ∣ ≤ 1 |x|\le1 ∣ x ∣ ≤ 1 ,三階導數 e x ≤ e e^x\le e e x ≤ e ,故 ∣ e x − ( 1 + x + x 2 / 2 ) ∣ ≤ e ∣ x ∣ 3 / 6 |e^x-(1+x+x^2/2)|\le e|x|^3/6 ∣ e x − ( 1 + x + x 2 /2 ) ∣ ≤ e ∣ x ∣ 3 /6 。特別地 x = 0.1 x=0.1 x = 0.1 的絕對誤差至多 e / 6000 e/6000 e /6000 。估計未必最佳,但有充分根據。
定理:Cauchy 中值定理
若 f , g f,g f , g 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 連續、在 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 可微,且 a < b a<b a < b ,則存在 c ∈ ( a , b ) c\in(a,b) c ∈ ( a , b ) 使
[ f ( b ) − f ( a ) ] g ′ ( c ) = [ g ( b ) − g ( a ) ] f ′ ( c ) . [f(b)-f(a)]g'(c)=[g(b)-g(a)]f'(c). [ f ( b ) − f ( a )] g ′ ( c ) = [ g ( b ) − g ( a )] f ′ ( c ) .
證明。 輔助函數 H ( t ) = [ f ( b ) − f ( a ) ] g ( t ) − [ g ( b ) − g ( a ) ] f ( t ) H(t)=[f(b)-f(a)]g(t)-[g(b)-g(a)]f(t) H ( t ) = [ f ( b ) − f ( a )] g ( t ) − [ g ( b ) − g ( a )] f ( t ) 在兩個端點的值相等。由 Rolle 定理,H ′ ( c ) = 0 H'(c)=0 H ′ ( c ) = 0 ,恰得到上述恆等式。即使寫成比值時分母為零,該恆等式仍成立;若要相除寫出導數比,須單獨檢查分母,這是洛必達法則證明中的關鍵。
學習目標與精確的單側情形
辨認真正的不定式,證明法則而不是把導數相除當作代數約分,並區分充分條件和必要條件。設 f , g f,g f , g 在從左側趨近端點 b b b 的開區間上可微,該端點可以是有限實數或 + ∞ +\infty + ∞ 。假設在充分靠近端點的整個區間上 g ′ g' g ′ 非零。右側趨近及負無窮的對應情形可通過反轉坐標得到。
Cauchy 中值定理說明,對不同的內部點 x , y x,y x , y ,它們之間存在 c c c ,使得
f ( x ) − f ( y ) g ( x ) − g ( y ) = f ′ ( c ) g ′ ( c ) . \frac{f(x)-f(y)}{g(x)-g(y)}=\frac{f'(c)}{g'(c)}. g ( x ) − g ( y ) f ( x ) − f ( y ) = g ′ ( c ) f ′ ( c ) .
分母 g ( x ) − g ( y ) g(x)-g(y) g ( x ) − g ( y ) 不可能為零,否則對 g g g 應用 Rolle 定理會在兩點之間產生導數零點。這也說明 g g g 在該區間至多取每個值一次,包括零。故可縮短趨近區間,確保 g ≠ 0 g\ne0 g = 0 ,使所需商有定義。
定理:導數之比趨於有限極限
當趨近端點時若 f ′ / g ′ → L ∈ R f'/g'\to L\in\mathbb R f ′ / g ′ → L ∈ R ,並且滿足下列任一情形,則 f / g → L f/g\to L f / g → L :(i)f , g → 0 f,g\to0 f , g → 0 ;(ii)∣ g ∣ → ∞ |g|\to\infty ∣ g ∣ → ∞ 。在情形(ii)中,不必額外假設 f f f 無界。
情形(i)的證明。 令 h = f − L g h=f-Lg h = f − Lg 。給定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,在充分靠近端點的整個區間有 ∣ h ′ / g ′ ∣ < ε |h'/g'|<\varepsilon ∣ h ′ / g ′ ∣ < ε 。對該區間任意兩點,Cauchy 定理給出 ∣ h ( x ) − h ( y ) ∣ ≤ ε ∣ g ( x ) − g ( y ) ∣ |h(x)-h(y)|\le\varepsilon|g(x)-g(y)| ∣ h ( x ) − h ( y ) ∣ ≤ ε ∣ g ( x ) − g ( y ) ∣ 。固定 x x x ,令 y y y 趨近端點;由於 h ( y ) , g ( y ) → 0 h(y),g(y)\to0 h ( y ) , g ( y ) → 0 ,得到 ∣ h ( x ) ∣ ≤ ε ∣ g ( x ) ∣ |h(x)|\le\varepsilon|g(x)| ∣ h ( x ) ∣ ≤ ε ∣ g ( x ) ∣ ,因而 ∣ f ( x ) / g ( x ) − L ∣ ≤ ε |f(x)/g(x)-L|\le\varepsilon ∣ f ( x ) / g ( x ) − L ∣ ≤ ε 。即使端點為無窮,該論證仍有效,無須把無窮當作連續函數取值的端點。
情形(ii)的證明。 給定 η > 0 \eta>0 η > 0 ,取 ε = η / 4 \varepsilon=\eta/4 ε = η /4 。同樣令 h = f − L g h=f-Lg h = f − Lg ,在充分靠近端點的區間內使導數之比的絕對值小於 ε \varepsilon ε ,並固定該區間一點 x 0 x_0 x 0 。對 x 0 x_0 x 0 與更靠後的一點 x x x 應用 Cauchy 定理,得到 ∣ h ( x ) − h ( x 0 ) ∣ ≤ ε ∣ g ( x ) − g ( x 0 ) ∣ |h(x)-h(x_0)|\le\varepsilon|g(x)-g(x_0)| ∣ h ( x ) − h ( x 0 ) ∣ ≤ ε ∣ g ( x ) − g ( x 0 ) ∣ 。因此
∣ f ( x ) g ( x ) − L ∣ ≤ ∣ h ( x 0 ) ∣ ∣ g ( x ) ∣ + ε ∣ 1 − g ( x 0 ) g ( x ) ∣ . \left|\frac{f(x)}{g(x)}-L\right|
\le\frac{|h(x_0)|}{|g(x)|}+\varepsilon\left|1-\frac{g(x_0)}{g(x)}\right|. g ( x ) f ( x ) − L ≤ ∣ g ( x ) ∣ ∣ h ( x 0 ) ∣ + ε 1 − g ( x ) g ( x 0 ) .
當 x x x 充分靠近端點時,第一項小於 η / 2 \eta/2 η /2 ,第二項中的絕對值因子小於 2 2 2 ,故總誤差小於 η / 2 + 2 ( η / 4 ) = η \eta/2+2(\eta/4)=\eta η /2 + 2 ( η /4 ) = η 。由 η > 0 \eta>0 η > 0 的任意性,商趨於 L L L 。
定理:導數之比趨於無窮
在相同的分母假設下,若 f ′ / g ′ → + ∞ f'/g'\to+\infty f ′ / g ′ → + ∞ ,則情形(i)、(ii)中均有 f / g → + ∞ f/g\to+\infty f / g → + ∞ ;趨於 − ∞ -\infty − ∞ 的情形反轉符號即可。
證明。 對任意實閾值 M M M ,在充分靠近端點的區間有 f ′ / g ′ > M f'/g'>M f ′ / g ′ > M 。由 Cauchy 定理,每個增量之比大於 M M M 。在情形(i)中,固定 x x x ,令另一點趨近端點,得 f ( x ) / g ( x ) ≥ M f(x)/g(x)\ge M f ( x ) / g ( x ) ≥ M 。由於 M M M 可以大於任意指定閾值,商趨於 + ∞ +\infty + ∞ 。在情形(ii)中,固定 x 0 x_0 x 0 ,把增量之比記為 R ( x ) > M R(x)>M R ( x ) > M :
f ( x ) g ( x ) = R ( x ) ( 1 − g ( x 0 ) g ( x ) ) + f ( x 0 ) g ( x ) . \frac{f(x)}{g(x)}=R(x)\left(1-\frac{g(x_0)}{g(x)}\right)+\frac{f(x_0)}{g(x)}. g ( x ) f ( x ) = R ( x ) ( 1 − g ( x ) g ( x 0 ) ) + g ( x ) f ( x 0 ) .
當 M > 0 M>0 M > 0 且 x x x 充分靠近端點時,乘因子大於 1 / 2 1/2 1/2 ,並且 f ( x 0 ) / g ( x ) > − 1 f(x_0)/g(x)>-1 f ( x 0 ) / g ( x ) > − 1 ,因此 f ( x ) / g ( x ) > M / 2 − 1 f(x)/g(x)>M/2-1 f ( x ) / g ( x ) > M /2 − 1 。令 M M M 任意大便證明商趨於 + ∞ +\infty + ∞ 。對 − f -f − f 應用同一結果即可處理負無窮極限。
例題
兩種互補方法 求 lim x → 0 ( e x − 1 − x ) / x 2 \lim_{x\to0}(e^x-1-x)/x^2 lim x → 0 ( e x − 1 − x ) / x 2 。泰勒定理給分子為 x 2 / 2 + O ( x 3 ) x^2/2+O(x^3) x 2 /2 + O ( x 3 ) ,故極限為 1 / 2 1/2 1/2 。或者原式是 0 / 0 0/0 0/0 ,使用洛必達法則兩次得 lim e x / 2 = 1 / 2 \lim e^x/2=1/2 lim e x /2 = 1/2 。每次使用都要重新檢查型態和假設。
常見局部展開
當 x → 0 x\to0 x → 0 ,泰勒定理給 e x = 1 + x + x 2 / 2 + x 3 / 6 + O ( x 4 ) e^x=1+x+x^2/2+x^3/6+O(x^4) e x = 1 + x + x 2 /2 + x 3 /6 + O ( x 4 ) 、sin x = x − x 3 / 6 + O ( x 5 ) \sin x=x-x^3/6+O(x^5) sin x = x − x 3 /6 + O ( x 5 ) 、cos x = 1 − x 2 / 2 + O ( x 4 ) \cos x=1-x^2/2+O(x^4) cos x = 1 − x 2 /2 + O ( x 4 ) 和 ln ( 1 + x ) = x − x 2 / 2 + O ( x 3 ) \ln(1+x)=x-x^2/2+O(x^3) ln ( 1 + x ) = x − x 2 /2 + O ( x 3 ) 。O ( x k ) O(x^k) O ( x k ) 表示對充分小的非零 x x x ,其絕對值被某常數乘以 ∣ x ∣ k |x|^k ∣ x ∣ k 所界定。這些是局部估計,不是對所有 x x x 的有限多項式等式。
例題
變量次冪 令 y = ( 1 + x ) 1 / x y=(1+x)^{1/x} y = ( 1 + x ) 1/ x ,其中 x x x 接近零、x ≠ 0 x\ne0 x = 0 且 1 + x > 0 1+x>0 1 + x > 0 。取對數得 ln y = ln ( 1 + x ) / x → 1 \ln y=\ln(1+x)/x\to1 ln y = ln ( 1 + x ) / x → 1 ,可用標準對數極限或泰勒展開。由指數函數連續性,y → e y\to e y → e 。對 1 ∞ 1^\infty 1 ∞ 型直接代入不能決定極限。
方法選擇
當需要多項展開、誤差估計或觀察消去時用泰勒法,保留足夠項至第一個非零貢獻。洛必達法則只用於已確認的 0 / 0 0/0 0/0 或無窮比無窮。乘積、差或次冪須先改寫為合適的商,並檢查符號及定義域。例如正底數的 1 ∞ 1^\infty 1 ∞ 型可先取對數。
練習
求 sin x \sin x sin x 在零的 T 3 T_3 T 3 ,以及 ∣ x ∣ ≤ 1 |x|\le1 ∣ x ∣ ≤ 1 的誤差界。
求 lim x → 0 ( 1 − cos x ) / x 2 \lim_{x\to0}(1-\cos x)/x^2 lim x → 0 ( 1 − cos x ) / x 2 。
求 lim x → ∞ ( ln x ) / x \lim_{x\to\infty}(\ln x)/x lim x → ∞ ( ln x ) / x 。
詳解
零點各階導數給 T 3 = x − x 3 / 6 T_3=x-x^3/6 T 3 = x − x 3 /6 。四階導數是 sin x \sin x sin x ,絕對值不超過 1 1 1 ,故誤差至多 ∣ x ∣ 4 / 24 |x|^4/24 ∣ x ∣ 4 /24 。更精確的界可能存在,但這個界已足夠。
分子分母均趨零;洛必達法則給 lim sin x / ( 2 x ) = 1 / 2 \lim\sin x/(2x)=1/2 lim sin x / ( 2 x ) = 1/2 ,使用正弦標準極限。或用 cos x = 1 − x 2 / 2 + O ( x 4 ) \cos x=1-x^2/2+O(x^4) cos x = 1 − x 2 /2 + O ( x 4 ) 。
這是無窮比無窮。洛必達法則給 lim ( 1 / x ) / 1 = 0 \lim(1/x)/1=0 lim ( 1/ x ) /1 = 0 ;當 x x x 充分大且為正時,各函數及分母符合假設。
章節聯繫
泰勒定理使用上一章的平均值工具;其局部誤差估計亦有助評估積分和導數的近似。
本篇所用方法的證明
有限實數極限運算與等比數列:補全證明
使用有序實數、阿基米德性質、正整數歸納法及絕對值三角不等式。數列收斂至有限實數 L L L ,是指每個 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 都有對所有 n ≥ N n\ge N n ≥ N 有效的下標 N N N 。
唯一性、有界性與子列。 若 a n → L , M a_n\to L,M a n → L , M 且 L ≠ M L\ne M L = M ,在同一充分大下標使兩誤差均小於 ∣ L − M ∣ / 3 |L-M|/3 ∣ L − M ∣/3 ,三角不等式便給出 ∣ L − M ∣ < 2 ∣ L − M ∣ / 3 |L-M|<2|L-M|/3 ∣ L − M ∣ < 2∣ L − M ∣/3 ,矛盾。要證有界,令尾部 ∣ a n − L ∣ < 1 |a_n-L|<1 ∣ a n − L ∣ < 1 ,再取 ∣ L ∣ + 1 |L|+1 ∣ L ∣ + 1 與有限個初始絕對值的最大值。對子列下標 n 1 < n 2 < ⋯ n_1<n_2<\cdots n 1 < n 2 < ⋯ ,歸納給出 n k ≥ k n_k\ge k n k ≥ k ,故原數列的每個尾部閾值最終也適用於子列。
和、數乘及積。 若 a n → a a_n\to a a n → a 、b n → b b_n\to b b n → b ,令兩個輸入誤差均小於 ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 ,則
∣ ( a n + b n ) − ( a + b ) ∣ ≤ ∣ a n − a ∣ + ∣ b n − b ∣ < ε . |(a_n+b_n)-(a+b)|\le|a_n-a|+|b_n-b|<\varepsilon. ∣ ( a n + b n ) − ( a + b ) ∣ ≤ ∣ a n − a ∣ + ∣ b n − b ∣ < ε .
對固定 c ≠ 0 c\ne0 c = 0 ,使用輸入容差 ε / ∣ c ∣ \varepsilon/|c| ε /∣ c ∣ ;c = 0 c=0 c = 0 直接成立。取所有 ∣ b n ∣ |b_n| ∣ b n ∣ 的一個上界 B ≥ 1 B\ge1 B ≥ 1 ,要求
∣ a n − a ∣ < ε 2 B , ∣ b n − b ∣ < ε 2 ( ∣ a ∣ + 1 ) . |a_n-a|<\frac{\varepsilon}{2B},\qquad |b_n-b|<\frac{\varepsilon}{2(|a|+1)}. ∣ a n − a ∣ < 2 B ε , ∣ b n − b ∣ < 2 ( ∣ a ∣ + 1 ) ε .
在共同的後期閾值後,∣ a n b n − a b ∣ ≤ B ∣ a n − a ∣ + ∣ a ∣ ∣ b n − b ∣ < ε |a_nb_n-ab|\le B|a_n-a|+|a||b_n-b|<\varepsilon ∣ a n b n − ab ∣ ≤ B ∣ a n − a ∣ + ∣ a ∣∣ b n − b ∣ < ε 。
倒數與商。 若 b ≠ 0 b\ne0 b = 0 ,先令 ∣ b n − b ∣ < ∣ b ∣ / 2 |b_n-b|<|b|/2 ∣ b n − b ∣ < ∣ b ∣/2 ,從而 ∣ b n ∣ > ∣ b ∣ / 2 |b_n|>|b|/2 ∣ b n ∣ > ∣ b ∣/2 ,分母非零。於是
∣ 1 b n − 1 b ∣ ≤ 2 ∣ b n − b ∣ ∣ b ∣ 2 . \left|\frac1{b_n}-\frac1b\right|\le\frac{2|b_n-b|}{|b|^2}. b n 1 − b 1 ≤ ∣ b ∣ 2 2∣ b n − b ∣ .
再要求 ∣ b n − b ∣ < ε ∣ b ∣ 2 / 2 |b_n-b|<\varepsilon|b|^2/2 ∣ b n − b ∣ < ε ∣ b ∣ 2 /2 ,便證明倒數收斂。乘積法則繼而給出 a n / b n → a / b a_n/b_n\to a/b a n / b n → a / b 。可省略最初有限個無定義的商;收斂只約束尾部。
保序與夾逼。 若最終 a n ≤ b n a_n\le b_n a n ≤ b n 且分別趨於 a , b a,b a , b ,則 a ≤ b a\le b a ≤ b ;否則將兩誤差限制在 ( a − b ) / 3 (a-b)/3 ( a − b ) /3 內會迫使 a n > b n a_n>b_n a n > b n 。若最終 a n ≤ z n ≤ b n a_n\le z_n\le b_n a n ≤ z n ≤ b n ,兩端都趨於 L L L ,令兩端誤差均小於 ε \varepsilon ε ,就得到 L − ε < z n < L + ε L-\varepsilon<z_n<L+\varepsilon L − ε < z n < L + ε ,所以 z n → L z_n\to L z n → L 。無需事先知道中間數列有極限。
對相應的函數極限法則,固定共同的允許趨近定義域 D ⊆ R D\subseteq\mathbb R D ⊆ R ,並設 a a a 是 D D D 的聚點:a a a 的每個去心鄰域都含 D D D 中的點。設 f , g : D → R f,g:D\to\mathbb R f , g : D → R 在 a a a 有所述的有限相對定義域極限。將上述估計中的尾部閾值改為去心定義域半徑,並取有限個正半徑的最小值。乘積證明只需局部有界:由 g ( x ) → b g(x)\to b g ( x ) → b ,充分小的去心 D D D 鄰域上有 ∣ g ( x ) ∣ ≤ ∣ b ∣ + 1 |g(x)|\le|b|+1 ∣ g ( x ) ∣ ≤ ∣ b ∣ + 1 ,即使它在 D D D 的其他部分無界。相同估計證明和、數乘、積、倒數及商的法則,並保留極限分母非零的條件;相同保序及夾逼估計適用於共同趨近域。證明唯一性或排除不相容的極限次序時,聚點條件提供實際定義域點。
對複合,設 B ⊆ R B\subseteq\mathbb R B ⊆ R 、b ∈ B b\in B b ∈ B ,且 F : B → R F:B\to\mathbb R F : B → R 在 b b b 相對於 B B B 連續。設 g : D → R g:D\to\mathbb R g : D → R 趨於 b b b ,並在 a a a 的某個充分小去心 D D D 鄰域中處處滿足 g ( x ) ∈ B g(x)\in B g ( x ) ∈ B 。給定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,連續性給出 η > 0 \eta>0 η > 0 ,使 u ∈ B u\in B u ∈ B 且 ∣ u − b ∣ < η |u-b|<\eta ∣ u − b ∣ < η 蘊含 ∣ F ( u ) − F ( b ) ∣ < ε |F(u)-F(b)|<\varepsilon ∣ F ( u ) − F ( b ) ∣ < ε 。g g g 的極限與複合定義域條件提供共同正半徑,令每個允許趨近的 x x x 都滿足兩條件。因此 F ( g ( x ) ) → F ( b ) F(g(x))\to F(b) F ( g ( x )) → F ( b ) 。這包括 g ( x ) = b g(x)=b g ( x ) = b 的輸入,不除以內層增量。
等比數列的分類。 對 t ≥ 0 t\ge0 t ≥ 0 ,Bernoulli 界 ( 1 + t ) n ≥ 1 + n t (1+t)^n\ge1+nt ( 1 + t ) n ≥ 1 + n t 可由歸納證明:將 n n n 的情形乘以正數 1 + t 1+t 1 + t ,保留非負餘項 n t 2 nt^2 n t 2 。若 0 < q < 1 0<q<1 0 < q < 1 ,令 t = q − 1 − 1 > 0 t=q^{-1}-1>0 t = q − 1 − 1 > 0 ,則
0 < q n ≤ 1 1 + n t ⟶ 0. 0<q^n\le\frac1{1+nt}\longrightarrow0. 0 < q n ≤ 1 + n t 1 ⟶ 0.
給定容差,由阿基米德性質選 N N N 使右側更小。因此 0 < ∣ r ∣ < 1 0<|r|<1 0 < ∣ r ∣ < 1 時,由 ∣ r n ∣ = ∣ r ∣ n |r^n|=|r|^n ∣ r n ∣ = ∣ r ∣ n 得 r n → 0 r^n\to0 r n → 0 ;r = 0 r=0 r = 0 時所有正下標項為零。r = 1 r=1 r = 1 時恆為一。r = − 1 r=-1 r = − 1 時偶、奇子列分別為一和負一,由唯一性及子列繼承性排除收斂。若 r > 1 r>1 r > 1 ,取 t = r − 1 t=r-1 t = r − 1 ,Bernoulli 給 r n ≥ 1 + n t → + ∞ r^n\ge1+nt\to+\infty r n ≥ 1 + n t → + ∞ 。若 r < − 1 r<-1 r < − 1 ,同理 ∣ r n ∣ → + ∞ |r^n|\to+\infty ∣ r n ∣ → + ∞ ,與收斂實數列必有界矛盾。這些情況窮盡所有實公比。
子列
定義
子列 ( x n ) (x_n) ( x n ) 的子列是 ( x n k ) (x_{n_k}) ( x n k ) ,其中 n 1 < n 2 < ⋯ n_1<n_2<\cdots n 1 < n 2 < ⋯ 為正整數。若 x n → L x_n\to L x n → L ,每個子列都收斂至 L L L ,因為 n k ≥ k n_k\ge k n k ≥ k ,最終會超過任意指定下標。
證明
套疊區間證明 把所有項放入閉有界區間 I 1 I_1 I 1 ,並把它平分。至少一半含無窮多個數列項;選該半區間為 I 2 I_2 I 2 。繼續進行,得到長度趨零的套疊閉區間 I k I_k I k ,每個都含無窮多項。選嚴格遞增的下標 n k n_k n k 使 x n k ∈ I k x_{n_k}\in I_k x n k ∈ I k ;因每個區間含無窮多項,故可做到。完備性給出所有區間的一個共同點 L L L :左端點集合的上確界位於每個區間內,因為每個左端點都不超過每個右端點。由 x n k , L ∈ I k x_{n_k},L\in I_k x n k , L ∈ I k ,二者距離不超過區間長度,故趨零。
結論是關於子列,而非整個數列。例如 ( − 1 ) n (-1)^n ( − 1 ) n 有分別收斂至 1 1 1 及 − 1 -1 − 1 的常數子列,但自身不收斂。
實直線閉集:序列判據與開補集
在通常的經典集合論背景下討論實直線,並允許可數次見證選擇。集合 U U U 為開集,是指每個 y y y 屬於 U U U 都有某個 r > 0 r>0 r > 0 ,使 ( y − r , y + r ) (y-r,y+r) ( y − r , y + r ) 包含於 U U U 。使用阿基米德性質的推論:1 / n 1/n 1/ n 趨於零。對任意實直線子集 K K K ,下列條件等價:
K K K 中任意在實直線上收斂的序列,其極限仍屬於 K K K 。
K K K 的補集為開集。
由 2 推出 1。 設 x n x_n x n 屬於 K K K 且 x n x_n x n 趨於 x x x 。若 x x x 不屬於 K K K ,補集的開放性給出 r > 0 r>0 r > 0 ,使 ( x − r , x + r ) (x-r,x+r) ( x − r , x + r ) 與 K K K 不相交。收斂性保證充分靠後時 ∣ x n − x ∣ < r |x_n-x|<r ∣ x n − x ∣ < r ,與 x n x_n x n 屬於 K K K 矛盾,故 x x x 屬於 K K K 。
由 1 推出 2。 固定不屬於 K K K 的 y y y 。若以 y y y 為中心的每個正半徑區間都遇到 K K K ,則對每個正整數 n n n ,都有 x n x_n x n 屬於 K K K 且 ∣ x n − y ∣ < 1 / n |x_n-y|<1/n ∣ x n − y ∣ < 1/ n 。將這些見證選成一個序列。給定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,取 N N N 使 1 / N < ε 1/N<\varepsilon 1/ N < ε ;當 n ≥ N n\ge N n ≥ N ,有 ∣ x n − y ∣ < 1 / n ≤ 1 / N < ε |x_n-y|<1/n\le1/N<\varepsilon ∣ x n − y ∣ < 1/ n ≤ 1/ N < ε ,故 x n x_n x n 趨於 y y y 。條件 1 會迫使 y y y 屬於 K K K ,矛盾。因此 y y y 周圍存在避開 K K K 的區間。對補集每點均如此,故補集開放。選擇見證序列這一步使用已聲明的經典背景;這裏不聲稱在不帶選擇的基礎體系中證明同一結論。若 K K K 為空,其中沒有序列,其補集為整個開實直線;若 K K K 為整個實直線,其空補集的開放性真空成立。兩種邊界情形也滿足等價關係。
學習目標與定義
集合 K ⊆ R K\subseteq\mathbb R K ⊆ R 稱為緊致的,如果任意一族開集只要其並包含 K K K ,就存在有限個成員仍覆蓋 K K K 。集合若包含其點構成的每個收斂序列的極限,則稱為閉集;等價地,其補集是開集。序列緊致性指 K K K 中每個序列都有收斂到 K K K 中某點的子列。
空集是緊致、閉且有界的,也滿足序列緊致性;這些性質均以空真方式成立。在需要選取點或無窮序列的證明中,要單獨處理空集。我們使用先前數列內容中的實數完備性及其閉區間套和 Bolzano–Weierstrass 推論。
定理:實數直線上的 Heine–Borel 定理
對 K ⊆ R K\subseteq\mathbb R K ⊆ R ,下列條件等價:開覆蓋意義下的緊致性;閉且有界;序列緊致性。
緊致推出閉且有界。 區間 ( − n , n ) (-n,n) ( − n , n ) (n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 )覆蓋 R \mathbb R R ,因而覆蓋 K K K 。有限子覆蓋給出一個界。為證明閉性,取 y ∉ K y\notin K y ∈ / K 。對每個 x ∈ K x\in K x ∈ K ,區間 B ( x , ∣ x − y ∣ / 2 ) B(x,|x-y|/2) B ( x , ∣ x − y ∣/2 ) 不含 y y y 。取其中覆蓋 K K K 的有限子族,令 δ \delta δ 為這些區間中心到 y y y 的正距離的一半所組成的有限集合的最小值。所選以 x x x 為中心的區間內每點到 y y y 的距離嚴格大於 ∣ x − y ∣ / 2 ≥ δ |x-y|/2\ge\delta ∣ x − y ∣/2 ≥ δ 。因此 B ( y , δ ) B(y,\delta) B ( y , δ ) 與 K K K 不相交,因此對每個集合外的點,都找到不與集合相交的開鄰域,補集是開集。若 K K K 為空,結論立即成立。
閉且有界推出緊致。 將非空的 K K K 放入閉有界區間 I 0 I_0 I 0 。假設 K K K 的某個開覆蓋不存在有限子覆蓋。將 I 0 I_0 I 0 二等分;至少一個閉半區間與 K K K 的交集不能被有限覆蓋,否則兩組有限覆蓋合起來便覆蓋 K K K 。選取這樣的半區間並重複,得到長度趨於零的閉區間套 I n I_n I n ,且 K ∩ I n K\cap I_n K ∩ I n 不能被有限覆蓋。每個交集非空,選取 x n ∈ K ∩ I n x_n\in K\cap I_n x n ∈ K ∩ I n 。閉區間套性質給出唯一公共點 p p p ;因兩者均在 I n I_n I n 中,故 x n → p x_n\to p x n → p 。由閉性得 p ∈ K p\in K p ∈ K 。覆蓋中某個成員 O O O 含 p p p ;由其開放性,O O O 包含以 p p p 為中心的某個開球。當 n n n 足夠大時,整個區間 I n I_n I n 均在該球內,於是單個開集 O O O 就覆蓋 K ∩ I n K\cap I_n K ∩ I n ,矛盾。
閉且有界推出序列緊致。 K K K 中每個序列有界,故 Bolzano–Weierstrass 定理給出收斂子列。由閉性,其極限仍在 K K K 中。
序列緊致推出閉且有界。 若無界,可選取 x n ∈ K x_n\in K x n ∈ K ,使 ∣ x n ∣ > n |x_n|>n ∣ x n ∣ > n ;它沒有收斂到有限實數的子列,矛盾。若 p p p 是 K K K 中點的極限,則可選取 x n ∈ K x_n\in K x n ∈ K 使 ∣ x n − p ∣ < 1 / n |x_n-p|<1/n ∣ x n − p ∣ < 1/ n 。由序列緊致性,某子列收斂到 K K K 中一點;它也收斂到 p p p ,由實數極限唯一性得 p ∈ K p\in K p ∈ K 。因此 K K K 是閉集,所有蘊涵均已證明。
固定整數 n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 ,在 R n \mathbb R^n R n 上使用歐幾里得範數。集合若包含在某個有限半徑的球內,就稱為有界 ;若補集是開集,就稱為閉集 ;若它的每個由 R n \mathbb R^n R n 中開集組成的覆蓋都有有限子覆蓋,就稱為緊集 。我們使用實數完備性,包括閉區間套性質。
有限維歐幾里得空間的 Heine–Borel 定理
定理。 集合 K ⊆ R n K\subseteq\mathbb R^n K ⊆ R n 緊致,當且僅當它閉且有界。空集具有這三種性質。
緊致推出有界。 開球 B ( 0 , m ) B(0,m) B ( 0 , m ) (整數 m ≥ 1 m\ge1 m ≥ 1 )覆蓋 K K K 。取有限子覆蓋後,K K K 包含在其中最大的球內。
緊致推出閉。 設 K ≠ ∅ K\ne\varnothing K = ∅ 且 y ∉ K y\notin K y ∈ / K 。開球 B ( x , ∥ x − y ∥ / 2 ) B(x,\|x-y\|/2) B ( x , ∥ x − y ∥/2 ) (x ∈ K x\in K x ∈ K )覆蓋 K K K 。取中心為 x 1 , … , x r x_1,\ldots,x_r x 1 , … , x r 的有限子覆蓋,令 δ = min i ∥ x i − y ∥ / 2 > 0 \delta=\min_i\|x_i-y\|/2>0 δ = min i ∥ x i − y ∥/2 > 0 。若 z z z 在以 x i x_i x i 為中心的所選球內,三角不等式給出 ∥ z − y ∥ > ∥ x i − y ∥ / 2 ≥ δ \|z-y\|>\|x_i-y\|/2\ge\delta ∥ z − y ∥ > ∥ x i − y ∥/2 ≥ δ 。所以 B ( y , δ ) B(y,\delta) B ( y , δ ) 不與 K K K 相交,補集是開集。
閉且有界推出緊致。 設非空的 K K K 閉且有界,把它包含在閉立方體 Q 0 = [ − M , M ] n Q_0=[-M,M]^n Q 0 = [ − M , M ] n 內,其中 M > 0 M>0 M > 0 。假設 K K K 的某個開覆蓋沒有有限子覆蓋。把每個坐標區間分成兩個閉半區間,所得 2 n 2^n 2 n 個閉子立方體覆蓋 Q 0 Q_0 Q 0 。至少一個子立方體與 K K K 的交集不能由給定覆蓋族有限覆蓋;否則把有限多個有限子覆蓋合併,就能覆蓋 K K K 。選取這樣的子立方體並重複,得到閉立方體套 Q j Q_j Q j ,其邊長為 2 M / 2 j 2M/2^j 2 M / 2 j ,且 K ∩ Q j K\cap Q_j K ∩ Q j 不能被有限覆蓋,因而非空。
對每個坐標使用閉區間套性質,得到公共坐標值;合起來得到 p ∈ ⋂ j Q j p\in\bigcap_jQ_j p ∈ ⋂ j Q j 。Q j Q_j Q j 中任意兩點的距離不超過 2 M n / 2 j 2M\sqrt n/2^j 2 M n / 2 j ,所以交集中只有 p p p 。選取 x j ∈ K ∩ Q j x_j\in K\cap Q_j x j ∈ K ∩ Q j ,則 ∥ x j − p ∥ ≤ 2 M n / 2 j → 0 \|x_j-p\|\le2M\sqrt n/2^j\to0 ∥ x j − p ∥ ≤ 2 M n / 2 j → 0 。閉集包含這種極限:若 p p p 在開補集中,p p p 周圍某個開球就會使最終的 x j x_j x j 落在 K K K 外,矛盾。因此 p ∈ K p\in K p ∈ K 。
覆蓋中有一個成員 O O O 含 p p p ,由開放性,存在 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 使 B ( p , ε ) ⊆ O B(p,\varepsilon)\subseteq O B ( p , ε ) ⊆ O 。當 j j j 足夠大時,Q j Q_j Q j 的每點到 p p p 的距離都小於 ε \varepsilon ε ,於是單個 O O O 就覆蓋 K ∩ Q j K\cap Q_j K ∩ Q j ,與 Q j Q_j Q j 的選取矛盾。因此每個開覆蓋都有有限子覆蓋。這裏 2 n 2^n 2 n 是有限數;若改成無限多個子塊,這個論證就不再成立。
連續像與極值
定理。 若 K ⊆ R n K\subseteq\mathbb R^n K ⊆ R n 緊致,且 F : K → R m F:K\to\mathbb R^m F : K → R m 相對於 K K K 連續,則 F ( K ) F(K) F ( K ) 緊致。特別地,非空緊集 K K K 上的連續函數 f : K → R f:K\to\mathbb R f : K → R 有界,並達到最大值和最小值。
證明。 F ( K ) F(K) F ( K ) 的開覆蓋 ( O i ) (O_i) ( O i ) 的原像是相對開集 F − 1 ( O i ) = K ∩ U i F^{-1}(O_i)=K\cap U_i F − 1 ( O i ) = K ∩ U i ,其中 U i U_i U i 在 R n \mathbb R^n R n 中開。這些 U i U_i U i 覆蓋 K K K ,所以有限多個足夠。對應的 O i O_i O i 覆蓋 F ( K ) F(K) F ( K ) ,證明了像的緊致性。對標量函數 f f f ,由已證明定理的一維情形,其像非空、閉且有界。令 a = sup f ( K ) a=\sup f(K) a = sup f ( K ) 。對每個 j ≥ 1 j\ge1 j ≥ 1 ,由上確界定義,可取 y j ∈ f ( K ) y_j\in f(K) y j ∈ f ( K ) 使 a − 1 / j < y j ≤ a a-1/j<y_j\le a a − 1/ j < y j ≤ a 。於是 y j → a y_j\to a y j → a ,閉性使 a a a 屬於像,所以最大值可達。對 − f -f − f 使用同一論證即得最小值。該結論證明存在性,而不提供極大點的計算公式。
一致連續
定義
整個定義域共用一個 delta 若對每個 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 δ > 0 \delta>0 δ > 0 ,使所有 x , y ∈ A x,y\in A x , y ∈ A 只要滿足 ∣ x − y ∣ < δ |x-y|<\delta ∣ x − y ∣ < δ ,便有 ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ < ε |f(x)-f(y)|<\varepsilon ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ < ε ,則稱 f : A → R f:A\to\mathbb R f : A → R 在 A A A 上一致連續。δ \delta δ 可依賴 ε \varepsilon ε ,但不可依賴 x x x 或 y y y 。
證明
用緊緻性作反證 若非一致連續,則存在 ε 0 > 0 \varepsilon_0>0 ε 0 > 0 ,使每個 n n n 都有 x n , y n ∈ K x_n,y_n\in K x n , y n ∈ K ,滿足 ∣ x n − y n ∣ < 1 / n |x_n-y_n|<1/n ∣ x n − y n ∣ < 1/ n ,但 ∣ f ( x n ) − f ( y n ) ∣ ≥ ε 0 |f(x_n)-f(y_n)|\ge\varepsilon_0 ∣ f ( x n ) − f ( y n ) ∣ ≥ ε 0 。緊緻性給子列 x n k → x ∈ K x_{n_k}\to x\in K x n k → x ∈ K ;由兩點距離趨零,也有 y n k → x y_{n_k}\to x y n k → x 。連續性給 f ( x n k ) → f ( x ) f(x_{n_k})\to f(x) f ( x n k ) → f ( x ) 及 f ( y n k ) → f ( x ) f(y_{n_k})\to f(x) f ( y n k ) → f ( x ) ,與輸出距離至少為 ε 0 \varepsilon_0 ε 0 矛盾。
例題
無界定義域上連續但非一致連續 f ( x ) = x 2 f(x)=x^2 f ( x ) = x 2 在 R \mathbb R R 上連續,但不一致連續。取 x n = n x_n=n x n = n 、y n = n + 1 / n y_n=n+1/n y n = n + 1/ n ,則 ∣ x n − y n ∣ = 1 / n → 0 |x_n-y_n|=1/n\to0 ∣ x n − y n ∣ = 1/ n → 0 ,但 ∣ f ( y n ) − f ( x n ) ∣ = 2 + 1 / n 2 ↛ 0 |f(y_n)-f(x_n)|=2+1/n^2\not\to0 ∣ f ( y n ) − f ( x n ) ∣ = 2 + 1/ n 2 → 0 。在任何閉有界區間上,Heine–Cantor 定理卻保證一致連續。也可直接證明:若 ∣ x ∣ , ∣ y ∣ ≤ M |x|,|y|\le M ∣ x ∣ , ∣ y ∣ ≤ M ,則 ∣ x 2 − y 2 ∣ ≤ 2 M ∣ x − y ∣ |x^2-y^2|\le2M|x-y| ∣ x 2 − y 2 ∣ ≤ 2 M ∣ x − y ∣ 。
學習目標與定義
推導可積性結論背後的證明,並區分有界與可積。設 a < b a<b a < b ,f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上有界。對分割 P : a = x 0 < ⋯ < x n = b P:a=x_0<\cdots<x_n=b P : a = x 0 < ⋯ < x n = b ,記 m i = inf [ x i − 1 , x i ] f m_i=\inf_{[x_{i-1},x_i]}f m i = inf [ x i − 1 , x i ] f 、M i = sup [ x i − 1 , x i ] f M_i=\sup_{[x_{i-1},x_i]}f M i = sup [ x i − 1 , x i ] f ,並定義 L ( f , P ) = ∑ m i Δ x i L(f,P)=\sum m_i\Delta x_i L ( f , P ) = ∑ m i Δ x i 、U ( f , P ) = ∑ M i Δ x i U(f,P)=\sum M_i\Delta x_i U ( f , P ) = ∑ M i Δ x i 。下積分 I ‾ \underline I I 是所有下和的上確界,上積分 I ‾ \overline I I 是所有上和的下確界。加細分割使下和不減、上和不增。
對任意兩個分割 P , Q P,Q P , Q ,由其公共加細得 L ( f , P ) ≤ U ( f , Q ) L(f,P)\le U(f,Q) L ( f , P ) ≤ U ( f , Q ) ,故 I ‾ ≤ I ‾ \underline I\le\overline I I ≤ I 。有界性保證這些量有限。上下積分相等時,稱函數 Riemann 可積。
定理:Darboux 判據
有界函數可積,當且僅當對每個 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 都存在分割,使 U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε U(f,P)-L(f,P)<\varepsilon U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε 。
證明。 若上下積分均等於 I I I ,由上下確界逼近性質,取一個大於 I − ε / 2 I-\varepsilon/2 I − ε /2 的下和及一個小於 I + ε / 2 I+\varepsilon/2 I + ε /2 的上和。它們的公共加細的上下和之差小於 ε \varepsilon ε 。反之,若對每個正的 ε \varepsilon ε 都有這樣的分割,則不等式 0 ≤ I ‾ − I ‾ ≤ U ( f , P ) − L ( f , P ) 0\le\overline I-\underline I\le U(f,P)-L(f,P) 0 ≤ I − I ≤ U ( f , P ) − L ( f , P ) 迫使上下積分之差為零。
證明
為何連續性足夠 緊緻區間上的連續函數一致連續。給定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 且 b > a b>a b > a ,選 δ \delta δ ,使距離小於 δ \delta δ 的點,其函數值之差小於 ε / ( 2 ( b − a ) ) \varepsilon/(2(b-a)) ε / ( 2 ( b − a )) 。取網格小於 δ \delta δ 的分割,每個子區間的振幅至多為該界,故 U − L < ε U-L<\varepsilon U − L < ε 。由達布判據可積。當 a = b a=b a = b ,約定積分為零。
有界常義黎曼積分:網格等價及基本性質
設有限實數 a < b a<b a < b ,且 f : [ a , b ] → R f:[a,b]\to\mathbb R f : [ a , b ] → R 有界。對分割 P P P ,以下用 L ( f , P ) , U ( f , P ) L(f,P),U(f,P) L ( f , P ) , U ( f , P ) 表示 Darboux 下和、上和。使用實數完備性及已證明的 Darboux 判據:上下積分相等當且僅當 U − L U-L U − L 可任意小。本段不要求 f f f 連續。
Darboux 推出所有細網格標籤和收斂。 設 Darboux 積分為 I I I 。給定 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,固定一個分割 P 0 P_0 P 0 ,其差小於 ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 。取 M > 0 M>0 M > 0 使 ∣ f ∣ ≤ M |f|\le M ∣ f ∣ ≤ M ,設 P 0 P_0 P 0 有 k k k 個內部分點。對任意另一分割 P P P ,將閉包包含這些分點之一的小區間標為壞區間。每個分點至多屬於兩個小區間,所以壞區間總長至多 2 k ∥ P ∥ 2k\|P\| 2 k ∥ P ∥ 。其餘好區間均位於某個 P 0 P_0 P 0 小區間內。好區間的振幅和貢獻不超過 P 0 P_0 P 0 的差,壞區間貢獻至多 2 M ( 2 k ∥ P ∥ ) 2M(2k\|P\|) 2 M ( 2 k ∥ P ∥ ) 。因此
U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε / 2 + 4 M k ∥ P ∥ . U(f,P)-L(f,P)<\varepsilon/2+4Mk\|P\|. U ( f , P ) − L ( f , P ) < ε /2 + 4 M k ∥ P ∥.
取 ∥ P ∥ < ε / [ 8 M max ( 1 , k ) ] \|P\|<\varepsilon/[8M\max(1,k)] ∥ P ∥ < ε / [ 8 M max ( 1 , k )] 。每個標籤和 S ( P ) S(P) S ( P ) 與 I I I 均在 L ( f , P ) , U ( f , P ) L(f,P),U(f,P) L ( f , P ) , U ( f , P ) 之間,故 ∣ S ( P ) − I ∣ < ε |S(P)-I|<\varepsilon ∣ S ( P ) − I ∣ < ε ,且與標籤選擇無關。
反方向。 假設所有充分細標籤和都與同一有限數 I I I 相差小於 η \eta η 。固定一個這樣的細分割。每個小區間的上確界、下確界都能由實際函數值以小於 η / ( b − a ) \eta/(b-a) η / ( b − a ) 的誤差逼近。由此選出的上逼近標籤和大於 U ( f , P ) − η U(f,P)-\eta U ( f , P ) − η ,下逼近和小於 L ( f , P ) + η L(f,P)+\eta L ( f , P ) + η ,所以 U ( f , P ) < I + 2 η U(f,P)<I+2\eta U ( f , P ) < I + 2 η 、L ( f , P ) > I − 2 η L(f,P)>I-2\eta L ( f , P ) > I − 2 η 。由於 η \eta η 可任意小,由 Darboux 判據可積。再用下和、上和夾住標籤和,得積分恰為 I I I 。這個論證不需要上下確界達到。
線性、常數與保序。 對可積的 f , g f,g f , g 及實數 α , β \alpha,\beta α , β ,在共同標籤分割上有精確有限恆等式 S ( α f + β g ) = α S ( f ) + β S ( g ) S(\alpha f+\beta g)=\alpha S(f)+\beta S(g) S ( α f + β g ) = α S ( f ) + β S ( g ) 。右側極限存在,由剛證明的等價性,左側函數可積且積分滿足線性恆等式。常數函數 c c c 的每個和均為 c ( b − a ) c(b-a) c ( b − a ) 。若 f ≤ g f\le g f ≤ g ,同標籤的和保持該次序,極限也保持。故當 ∣ f ∣ ≤ M |f|\le M ∣ f ∣ ≤ M 時,∣ ∫ f ∣ ≤ M ( b − a ) |\int f|\le M(b-a) ∣ ∫ f ∣ ≤ M ( b − a ) 。
絕對值。 由反三角不等式,在每個小區間 J J J 上有 osc J ∣ f ∣ ≤ osc J f \operatorname{osc}_J|f|\le\operatorname{osc}_J f osc J ∣ f ∣ ≤ osc J f :將 ∣ ∣ f ( x ) ∣ − ∣ f ( y ) ∣ ∣ ≤ ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ ||f(x)|-|f(y)||\le|f(x)-f(y)| ∣∣ f ( x ) ∣ − ∣ f ( y ) ∣∣ ≤ ∣ f ( x ) − f ( y ) ∣ 應用於實際點,再逼近上下確界即可。因此 ∣ f ∣ |f| ∣ f ∣ 的每個 Darboux 差不超過 f f f 的差,故 ∣ f ∣ |f| ∣ f ∣ 可積。由於 − ∣ f ∣ ≤ f ≤ ∣ f ∣ -|f|\le f\le|f| − ∣ f ∣ ≤ f ≤ ∣ f ∣ ,由保序與線性得 ∣ ∫ a b f ∣ ≤ ∫ a b ∣ f ∣ |\int_a^b f|\le\int_a^b|f| ∣ ∫ a b f ∣ ≤ ∫ a b ∣ f ∣ 。
限制與區間可加性。 對 a < c < b a<c<b a < c < b ,將任意小差分割加上分點 c c c 。[ a , c ] [a,c] [ a , c ] 與 [ c , b ] [c,b] [ c , b ] 的非負差之和為加細後整段的差,所以各自都可任意小,兩段限制均可積。將兩段網格趨零的分割接合,整段標籤和精確等於兩段標籤和之和。取三個極限,得 ∫ a b f = ∫ a c f + ∫ c b f \int_a^b f=\int_a^c f+\int_c^b f ∫ a b f = ∫ a c f + ∫ c b f 。反之,若兩段有界可積,各選差小於 ε / 2 \varepsilon/2 ε /2 的分割並接合,整段差小於 ε \varepsilon ε ,證明整段可積及同一恆等式。共享端點的函數值相同;任何單獨端點都沒有正的區間長度。規定同限積分為零、反限積分取負,再用區間拆分與相消,便把可加性推廣到三個端點的每種次序。
這些證明支持累積、連續版本基本定理、分部積分和常義換元中使用的估計。這裏只證明有界常義黎曼結論;奇點或無窮端點的積分仍需另行使用收斂定義。
費馬必要條件。 在可微的內點局部最大值或最小值處,f ′ ( a ) = 0 f'(a)=0 f ′ ( a ) = 0 。
證明。 在局部最大值處,充分小的正增量給出非正差商,負增量給出非負差商。雙側導數的極限要同時滿足兩種符號,只能為零。對函數取負處理最小值。□ \square □
內點條件很重要:f ( x ) = x f(x)=x f ( x ) = x 在 [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] 上的極值出現在端點,儘管導數為 1。逆命題不成立:x 3 x^3 x 3 在零處導數為零,但那裡不是極值。
Rolle 定理。 若 a < b a<b a < b ,f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上連續、在 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 上可微,且 f ( a ) = f ( b ) f(a)=f(b) f ( a ) = f ( b ) ,則存在 c ∈ ( a , b ) c\in(a,b) c ∈ ( a , b ) 使 f ′ ( c ) = 0 f'(c)=0 f ′ ( c ) = 0 。
證明。 極值定理保證最大值和最小值存在。若函數為常數,任意內點均符合要求。否則某值不同於相等的端點值,因此最大值或最小值之一出現在內部。可在該處應用費馬條件。□ \square □
中值定理。 在相同的連續與可微條件下,不要求端點值相等,則存在 c ∈ ( a , b ) c\in(a,b) c ∈ ( a , b ) 滿足 f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( c ) ( b − a ) f(b)-f(a)=f'(c)(b-a) f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( c ) ( b − a ) 。
從 f f f 減去割線 f ( a ) + [ f ( b ) − f ( a ) ] ( x − a ) / ( b − a ) f(a)+[f(b)-f(a)](x-a)/(b-a) f ( a ) + [ f ( b ) − f ( a )] ( x − a ) / ( b − a ) ,再應用 Rolle 定理即可。這一證明不假定 f ′ f' f ′ 連續。推論包括:導數在區間上為零則函數為常數;導數非負則函數不減;區間上 ∣ f ′ ∣ ≤ M |f'|\le M ∣ f ′ ∣ ≤ M 則其中各點滿足 ∣ f ( y ) − f ( x ) ∣ ≤ M ∣ y − x ∣ |f(y)-f(x)|\le M|y-x| ∣ f ( y ) − f ( x ) ∣ ≤ M ∣ y − x ∣ 。不能由一點的導數值推出整個區間上的導數界。
4.5 積分作為累積變化
設 a < b a<b a < b ,取分割 a = x 0 < x 1 < ⋯ < x n = b a=x_0<x_1<\cdots<x_n=b a = x 0 < x 1 < ⋯ < x n = b ,記 Δ x i = x i − x i − 1 \Delta x_i=x_i-x_{i-1} Δ x i = x i − x i − 1 ,選標籤 ξ i ∈ [ x i − 1 , x i ] \xi_i\in[x_{i-1},x_i] ξ i ∈ [ x i − 1 , x i ] ,網格為 ∥ P ∥ = max i Δ x i \|P\|=\max_i\Delta x_i ∥ P ∥ = max i Δ x i 。若有限數 I I I 滿足:對每個 ε > 0 \varepsilon>0 ε > 0 ,存在 δ > 0 \delta>0 δ > 0 ,使得每個滿足 ∥ P ∥ < δ \|P\|<\delta ∥ P ∥ < δ 的分割及任意標籤選擇都滿足 ∣ ∑ i f ( ξ i ) Δ x i − I ∣ < ε |\sum_i f(\xi_i)\Delta x_i-I|<\varepsilon ∣ ∑ i f ( ξ i ) Δ x i − I ∣ < ε ,則 I I I 是定積分 ∫ a b f ( x ) d x \int_a^bf(x)dx ∫ a b f ( x ) d x 。閉區間上的連續函數可積。
設 f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上連續,令 A ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t A(x)=\int_a^xf(t)dt A ( x ) = ∫ a x f ( t ) d t 。對 x ∈ ( a , b ) x\in(a,b) x ∈ ( a , b ) 及滿足 x + h ∈ [ a , b ] x+h\in[a,b] x + h ∈ [ a , b ] 的非零 h h h ,積分估計給出
∣ A ( x + h ) − A ( x ) h − f ( x ) ∣ ≤ sup t ∈ [ min ( x , x + h ) , max ( x , x + h ) ] ∣ f ( t ) − f ( x ) ∣ ⟶ 0 ( h → 0 ) . \left|\frac{A(x+h)-A(x)}h-f(x)\right|\le\sup_{t\in[\min(x,x+h),\max(x,x+h)]}|f(t)-f(x)|\longrightarrow0\quad(h\to0). h A ( x + h ) − A ( x ) − f ( x ) ≤ t ∈ [ m i n ( x , x + h ) , m a x ( x , x + h )] sup ∣ f ( t ) − f ( x ) ∣ ⟶ 0 ( h → 0 ) .
因此內部有 A ′ ( x ) = f ( x ) A'(x)=f(x) A ′ ( x ) = f ( x ) ;端點處同理得到單側導數。若 F F F 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 連續、在 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 可微且其中 F ′ = f F'=f F ′ = f ,由中值定理,F − A F-A F − A 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上為常數。因此 ∫ a b f = F ( b ) − F ( a ) \int_a^bf=F(b)-F(a) ∫ a b f = F ( b ) − F ( a ) 。
例如,∫ x 2 d x = x 3 / 3 + C \int x^2dx=x^3/3+C ∫ x 2 d x = x 3 /3 + C ,且 ∫ a b x 2 d x = ( b 3 − a 3 ) / 3 \int_a^bx^2dx=(b^3-a^3)/3 ∫ a b x 2 d x = ( b 3 − a 3 ) /3 。不定積分表示一族原函數;定積分是一個數。負變化率對淨累積的貢獻為負。
學習目標與設定
將可微性理解為線性近似,處理鏈式法則中內層增量為零的情況,構造導數不連續的可微函數,並陳述局部可微反函數的充分條件。除非明確討論端點,均假設函數定義在所論點的開鄰域內。
在 a a a 可微意味著差商有有限極限 f ′ ( a ) f'(a) f ′ ( a ) 。等價地,
f ( a + h ) = f ( a ) + f ′ ( a ) h + h ε ( h ) , ε ( h ) → 0. f(a+h)=f(a)+f'(a)h+h\varepsilon(h),\qquad\varepsilon(h)\to0. f ( a + h ) = f ( a ) + f ′ ( a ) h + h ε ( h ) , ε ( h ) → 0.
對非零 h h h 定義誤差商,並將其在零處的值設為零。這精確表達了切線近似的內容。令增量趨於零可得連續性;但單憑它不能給出數值誤差常數或二階導數界。
垂直斜率或單側無窮斜率不是此定義下的有限導數。在定義域端點,可以單獨定義並命名單側導數,但不能悄悄把它等同於不存在的雙側導數。
1. 處理內層變化為零的鏈式法則證明
設 g g g 在 a a a 可微,F F F 在 b = g ( a ) b=g(a) b = g ( a ) 可微,且附近的複合有定義。寫成
F ( b + k ) − F ( b ) = F ′ ( b ) k + k η ( k ) , η ( k ) → 0 , F(b+k)-F(b)=F'(b)k+k\eta(k),\qquad\eta(k)\to0, F ( b + k ) − F ( b ) = F ′ ( b ) k + k η ( k ) , η ( k ) → 0 ,
並設 η ( 0 ) = 0 \eta(0)=0 η ( 0 ) = 0 。令 k = g ( a + h ) − g ( a ) = g ′ ( a ) h + h ε ( h ) k=g(a+h)-g(a)=g'(a)h+h\varepsilon(h) k = g ( a + h ) − g ( a ) = g ′ ( a ) h + h ε ( h ) 。由 g g g 連續,k → 0 k\to0 k → 0 。代入得
F ( g ( a + h ) ) − F ( g ( a ) ) h = [ F ′ ( b ) + η ( k ) ] [ g ′ ( a ) + ε ( h ) ] ⟶ F ′ ( b ) g ′ ( a ) . \frac{F(g(a+h))-F(g(a))}{h}
=[F'(b)+\eta(k)][g'(a)+\varepsilon(h)]\longrightarrow F'(b)g'(a). h F ( g ( a + h )) − F ( g ( a )) = [ F ′ ( b ) + η ( k )] [ g ′ ( a ) + ε ( h )] ⟶ F ′ ( b ) g ′ ( a ) .
該證明從不除以 k k k ;後者對無窮多個增量可能為零。常見的兩個差商相乘證明在擬用分母為零時需要另作討論,誤差函數證明則自動包含此情形。
對商 f / g f/g f / g ,條件 g ( a ) ≠ 0 g(a)\ne0 g ( a ) = 0 加上 g g g 的連續性,給出滿足 ∣ g ( x ) ∣ > ∣ g ( a ) ∣ / 2 |g(x)|>|g(a)|/2 ∣ g ( x ) ∣ > ∣ g ( a ) ∣/2 的鄰域。因此該商在局部有定義,導數公式才能得到論證。僅在最終答案中寫出分母的平方,並不能證明這一局部定義域事實。
10.4 帶假設的乘積、商與鏈式法則
若 f , g f,g f , g 在 a a a 處可微,則在那裡連續,且
( f g ) ′ ( a ) = f ′ ( a ) g ( a ) + f ( a ) g ′ ( a ) . (fg)'(a)=f'(a)g(a)+f(a)g'(a). ( f g ) ′ ( a ) = f ′ ( a ) g ( a ) + f ( a ) g ′ ( a ) .
一種證明在乘積差中加減 f ( a + h ) g ( a ) f(a+h)g(a) f ( a + h ) g ( a ) ,除以 h h h ,再使用兩個導數極限和連續性。若還滿足 g ( a ) ≠ 0 g(a)\ne0 g ( a ) = 0 ,連續性使 g g g 在附近非零,對 f ( 1 / g ) f(1/g) f ( 1/ g ) 用乘積法則得
( f g ) ′ ( a ) = f ′ ( a ) g ( a ) − f ( a ) g ′ ( a ) g ( a ) 2 . \left(\frac fg\right)'(a)=\frac{f'(a)g(a)-f(a)g'(a)}{g(a)^2}. ( g f ) ′ ( a ) = g ( a ) 2 f ′ ( a ) g ( a ) − f ( a ) g ′ ( a ) .
對複合,假設 g g g 在 a a a 可微、f f f 在 g ( a ) g(a) g ( a ) 可微,且複合函數在 a a a 的鄰域上有定義,則
( f ∘ g ) ′ ( a ) = f ′ ( g ( a ) ) g ′ ( a ) . (f\circ g)'(a)=f'(g(a))g'(a). ( f ∘ g ) ′ ( a ) = f ′ ( g ( a )) g ′ ( a ) .
避免除以可能為零的內層增量的證明很有用。可微性給出
f ( g ( a ) + u ) = f ( g ( a ) ) + f ′ ( g ( a ) ) u + u ε ( u ) , ε ( u ) → 0 , f(g(a)+u)=f(g(a))+f'(g(a))u+u\varepsilon(u),\qquad\varepsilon(u)\to0, f ( g ( a ) + u ) = f ( g ( a )) + f ′ ( g ( a )) u + u ε ( u ) , ε ( u ) → 0 ,
其中定義 ε ( 0 ) = 0 \varepsilon(0)=0 ε ( 0 ) = 0 。又有 u = g ( a + h ) − g ( a ) = h [ g ′ ( a ) + η ( h ) ] u=g(a+h)-g(a)=h[g'(a)+\eta(h)] u = g ( a + h ) − g ( a ) = h [ g ′ ( a ) + η ( h )] ,其中 η ( h ) → 0 \eta(h)\to0 η ( h ) → 0 。將複合增量除以 h h h 並代入,結果趨於 f ′ ( g ( a ) ) g ′ ( a ) f'(g(a))g'(a) f ′ ( g ( a )) g ′ ( a ) ,即使某些非零 h h h 對應 u = 0 u=0 u = 0 也成立。
11.3 實用原函數表
每項都可在所述定義域上通過求導檢查:
通常的多項式冪有更寬的實數定義域。若指數或餘弦被積函數中 k = 0 k=0 k = 0 ,被積函數為 1 1 1 ,原函數可取 x x x ;除以 k k k 的公式不能處理此情形。正弦被積函數此時為零。