换元法求定积分

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把复合函数的微分法反过来用于求不定积分,利用中间变量的代换,得到复合函数的积分法,称为换元积分法,简称换元法,换元法通常分为两类:

第一类换元法:

设f(u)具有原函数F(U),即。

F'(U)=f(u),∫f(u)du=F(U)+C。

如果u是中间变量,u=φ(x),且设φ(x)可微,那么,根据复合函数微分法有:

dF(φ(x))=f(φ(x))φ'(x)dx。

从而根据不定积分的定义就得:

∫f[φ(x)]φ'(x)dx=F[φ(x)]+C=[∫f(u)du] (u=φ(x))。

于是有下述定理:

定理1:设f(u)具有原函数,u=φ(x)可导,则有换元公式:

∫f[φ(x)]φ'(x)dx=[∫f(u)du] (u=φ(x)) (1)。

将所求积分∫φ(x)dx表成∫f[φ(x)]φ'(x)dx就是凑微分过程,然后就是换元,也就是将积分变量x换成u;最后是求原函数,实际上就是∫f[φ(x)]φ'(x)dx不好求。

而∫f(u)du好求,所以先求出后一个不定积分;最后再将变量u换成x。当熟练掌握这一方法后,可以不必引入变量u。

由此定理可见,虽然∫f[φ(x)]φ'(x)dx是一个整体的记号,但从形式上看,被积表达式中的dx也可当作变量x的微分来对待,从而微分来对待。

从而微分等式φ'(x)dx=du可以方便地应用到被积表达式中来,我们在上节第一题目中已经这样用了,那里把积分∫F'(x)dx,记作∫dF(x),就是按微分F'(x)dx=dF(x),把被积表达式F'(x)dx。记作dF(x)

设要求∫g(x)dx,如果函数g(x)可以化为g(x)=f[φ(x)]φ'(x)的形式,那么:

∫g(x)dx=∫f[φ(x)]φ'(x)dx=[∫f(u)du] (u=φ(x))。

这样,函数g(x)的积分即转化为函数f(u)的积分,如果能求得f(u)的原函数,那么也就得到了g(x)的原函数。

第二类换元法:

上面介绍的第一类换元法是通过变量代换u=φ(x),将积分∫f[φ(x)]φ'(x)dx化为积分∫f(u)du。

下面将介绍的第二类换元法是,适当地选择变量代换x=φ(t),将积分∫f(x)dx化为积分,∫f[φ(t)]φ'(t)dt,这是另一种形式的变量代换,换元公式可表达为:

∫f(x)dx=∫f[φ(t)]φ'(t)dt。

这公式的成立是需要一定条件的,首先,等式右边的不定积分要存在,即∫f[φ(t)]φ'(t)dt有原函数;其次,∫f[φ(t)]φ'(t)dt求出后必须用x=φ(t)的反函数t=φ^(-1)(x)代回去。

为了保证这反函数存在而且是可导的,我们假定直接函数x=φ(t)在t的某一个区间(这区间和所考虑的x的积分区间相对应)上是单调的,可导的,并且φ'(t)=0。

归纳上述,给出下面的定理:

定理2 设x=φ(t)是单调的,可导的函数,并且φ'(t)≠0.又设f[φ(t)]φ'(t)具有原函数,则有换元公式。

∫f(x)dx={∫f[φ(t)]φ'(t)dt} (t=φ^(-1)(x))(2)。

其中φ^(-1)(x)是x=φ(t)的反函数。

注意:与第一类换元积分法相反,第二类换元积分法就是由于积分∫f(x)dx不便计算,而改求∫f[φ(t)]φ'(t)dt。关键是:如何选择变量替换。

扩展资料:

不定积分的4种积分方法:

1、凑微分法:把被积分式凑成某个函数的微分的积分方法。要求:熟练掌握基本积分公式。对于复杂式子可以将其分为两个部分,对复杂部分求导,结果与简单部分比较。

2、换元法:包括整体换元,部分换元。还可分三角函数换元,指数换元,对数换元,倒数换元等等。须灵活运用。注意:dx须求导。

3、分部积分法:利用两个相乘函数的微分公式,将所要求的积分转化为另外较为简单的函数的积分。注意:对u和v要适当选择。

4、有理函数积分法:

有理函数是指由两个多项式函数的商所表示的函数,由多项式的除法可知,假分式总能化为一个多项式与一个真分式之和。

参考资料来源:百度百科-换元积分法



基拉的祷告hyj
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详细过程如图,希望能解答你心中的问题………

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tllau38
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u=√x
2u du = dx
x=0, u=0
x=3, u=√3
u^2
= u(1+u) -u
= u(1+u) -(1+u) +1
∫(0->3) √x/(1+√x) dx
=∫(0->√3) 2u^2/(1+u) du
=2∫(0->√3) [ u -1 + 1/(1+u)] du
=2[ (1/2)u^2 -u +ln|1+u| ]|(0->√3)
=2[ 3/2 -√3 +ln(1+√3) ]
=3 -2√3 +2ln(1+√3)
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小茗姐姐V
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2019-10-17 · 关注我不会让你失望
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方法如下图所示,
请认真查看,
祝学习愉快,
学业进步!


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