如何计算定积分e^(-x^2)dx,积分区间为负无穷到零
解题过程如下:
设积分为A,
令 B= ∫ e^(-x^2)dx 积分区间为负无穷到正无穷,
又 B= ∫ e^(-y^2)dy 积分区间为负无穷到正无穷
被积函数e^(-x^2)在正负无穷上偶函数,所以A=B/2
B^2= (∫ e^(-x^2)dx)*(∫ e^(-y^2)dy) = ∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy
将上述积分化到极坐标中, x^2+y^2=r^2
∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy = ∫ ∫ r e^(-r^2)dr dθ r从0到正无穷,θ从0到2π
= ∫ 1/2 dθ θ从0到2π
= π
所以B=√π
所以原积分就是 B/2 = √π /2
若定积分存在,则它是一个具体的数值(曲边梯形的面积),而不定积分是一个函数表达式,它们仅仅在数学上有一个计算关系(牛顿-莱布尼茨公式),其它一点关系都没有!
一个函数,可以存在不定积分,而不存在定积分;也可以存在定积分,而不存在不定积分。一个连续函数,一定存在定积分和不定积分;若只有有限个间断点,则定积分存在;若有跳跃间断点,则原函数一定不存在,即不定积分一定不存在。
扩展资料:
定积分的正式名称是黎曼积分。用黎曼自己的话来说,就是把直角坐标系上的函数的图象用平行于y轴的直线把其分割成无数个矩形,然后把某个区间[a,b]上的矩形累加起来,所得到的就是这个函数的图象在区间[a,b]的面积。实际上,定积分的上下限就是区间的两个端点a,b.
我们可以看到,定积分的本质是把图象无限细分,再累加起来,而积分的本质是求一个导函数的原函数。
解题过程如下:
设积分为A,
令 B= ∫ e^(-x^2)dx 积分区间为负无穷到正无穷,
又 B= ∫ e^(-y^2)dy 积分区间为负无穷到正无穷
被积函数e^(-x^2)在正负无穷上偶函数,所以A=B/2
B^2= (∫ e^(-x^2)dx)*(∫ e^(-y^2)dy) = ∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy
将上述积分化到极坐标中, x^2+y^2=r^2
∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy = ∫ ∫ r e^(-r^2)dr dθ r从0到正无穷,θ从0到2π
= ∫ 1/2 dθ θ从0到2π
= π
所以B=√π
所以原积分就是 B/2 = √π /2
若定积分存在,则它是一个具体的数值(曲边梯形的面积),而不定积分是一个函数表达式,它们仅仅在数学上有一个计算关系(牛顿-莱布尼茨公式),其它一点关系都没有!
一个函数,可以存在不定积分,而不存在定积分;也可以存在定积分,而不存在不定积分。一个连续函数,一定存在定积分和不定积分;若只有有限个间断点,则定积分存在;若有跳跃间断点,则原函数一定不存在,即不定积分一定不存在。
扩展资料:
将区间[a,b]分成n个子区间[x0,x1], (x1,x2], (x2,x3], …, (xn-1,xn],其中x0=a,xn=b。可知各区间的长度依次是:△x1=x1-x0,在每个子区间(xi-1,xi]中任取一点ξi(1,2,...,n)。
把函数在某个区间上的图象[a,b]分成n份,用平行于y轴的直线把其分割成无数个矩形,再求当n→+∞时所有这些矩形面积的和。
把直角坐标系上的函数的图象用平行于y轴的直线把其分割成无数个矩形,然后把某个区间[a,b]上的矩形累加起来,所得到的就是这个函数的图象在区间[a,b]的面积。实际上,定积分的上下限就是区间的两个端点a,b。
参考资料来源:百度百科--定积分
解题过程如下:
设积分为A,
令 B= ∫ e^(-x^2)dx 积分区间为负无穷到正无穷,
又 B= ∫ e^(-y^2)dy 积分区间为负无穷到正无穷
被积函数e^(-x^2)在正负无穷上偶函数,所以A=B/2
B^2= (∫ e^(-x^2)dx)*(∫ e^(-y^2)dy) = ∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy
将上述积分化到极坐标中, x^2+y^2=r^2
∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy = ∫ ∫ r e^(-r^2)dr dθ r从0到正无穷,θ从0到2π
= ∫ 1/2 dθ θ从0到2π
= π
所以B=√π
所以原积分就是 B/2 = √π /2
定积分是积分的一种,是函数f(x)在区间[a,b]上积分和的极限。
这里应注意定积分与不定积分之间的关系:若定积分存在,则它是一个具体的数值(曲边梯形的面积),而不定积分是一个函数表达式,它们仅仅在数学上有一个计算关系(牛顿-莱布尼茨公式)。
扩展资料
一般定理
定理1:设f(x)在区间[a,b]上连续,则f(x)在[a,b]上可积。
定理2:设f(x)区间[a,b]上有界,且只有有限个间断点,则f(x)在[a,b]上可积。
定理3:设f(x)在区间[a,b]上单调,则f(x)在[a,b]上可积。
牛顿-莱布尼茨公式
定积分与不定积分看起来风马牛不相及,但是由于一个数学上重要的理论的支撑,使得它们有了本质的密切关系。把一个图形无限细分再累加,这似乎是不可能的事情,但是由于这个理论,可以转化为计算积分。
令 B= ∫ e^(-x^2)dx 积分区间为负无穷到正无穷,
又 B= ∫ e^(-y^2)dy 积分区间为负无穷到正无穷
被积函数e^(-x^2)在正负无穷上偶函数,所以A=B/2
B^2= (∫ e^(-x^2)dx)*(∫ e^(-y^2)dy) = ∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy
将上述积分化到极坐标中, x^2+y^2=r^2
∫ ∫ e^(-(x^2+y^2))dx dy = ∫ ∫ r e^(-r^2)dr dθ r从0到正无穷,θ从0到2π
= ∫ 1/2 dθ θ从0到2π
= π
所以B=√π
所以你要求的原积分就是 B/2 = √π /2
当然,你要是知道B= ∫ e^(-x^2)dx 这个积分是泊松积分,而泊松积分的值就等于√π的话,这道题目的答案不用计算就知道是√π/2,泊松积分这样的常用积分的值你如果能记住的话,对快速解题很有帮助。
泊松积分的计算有两种方法,上面的是把积分化成二重积分来计算,还有一种方法同上面的方法差不多,是把该积分化成喊参变量的积分后再通过夹逼准则来计算,具体你有兴趣的话可以去翻一下有关的高数和数分的教科书。
请问那如果是这个积分呢?积分区间依旧不变的话
答案就是 √(2π)/2
方法一
解题步骤跟上面的一样,先把积分区间拓展到负无穷到正无穷,然后化成二重积分
B^2= (∫ e^[(-x^2)/2]dx)*(∫ e^[(-y^2)/2]dy) = ∫ ∫ e^(-(x^2+y^2)/2)dx dy
在化成极坐标 上世= ∫ ∫ r e^[(-r^2)/2]dr dθ = ∫ 1 dθ θ从0到2π
= 2π
B^2 = 2π
B= √(2π)
所以原积分就等于 B/2 = √(2π)/2
方法完全一样啊
方法二
你把原积分区间拓展后的B这个积分写成 √2 ∫ e^[(-x^2)/2] d (x/√2)
你令 t= x/√2 上面的积分就成了 √2 ∫ e^(-t^2)dt
你看积分部分还是泊松积分,泊松积分的值为√π,所以B就等于√(2π)
最后答案 B/2 = √(2π)/2
答案完全一样。
方法三
原积分= ∫ e^[(-x^2)/2] dx = [√(2π)/√(2π)] ∫ e^[(-x^2)/2] dx 这一步就是积分前加个系数,乘以 √(2π)再除以√(2π),结果还是1。
然后 原式 = √(2π)* 【[1/√(2π)] ∫ e^[(-x^2)/2] dx 】
【】大括号里的式子,它就是概率统计中的N(0,1)的正太分布的分布函数,有N(0,1)的概率分布函数的性质可知,他在积分区间为正无穷到负无穷是【】里的式子等于1,所以当他的积分区间为负无穷到0,他的值就是1/2。
所以原式=√(2π)* (1/2)=√(2π)/2
解题的方法有很多,你要会灵活运用啊。
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