===== 1. 极限的定义 ===== 极限的概念经历了从“直观的动态接近”到“严格的静态量化”的演变。 ==== 1.1 直观定义 ==== 当自变量 $x$ 无限接近于 $x_0$(但不等于 $x_0$)时,函数 $f(x)$ 的值无限接近于一个确定的常数 $A$,则称 $A$ 为 $f(x)$ 当 $x \to x_0$ 时的极限。 ==== 1.2 严格定义 ($\epsilon-\delta$ 语言) ==== 这是由柯西(Cauchy)和魏尔斯特拉斯(Weierstrass)建立的现代分析语言,解决了牛顿时代“无穷小”定义的模糊性。 **定义**: 设函数 $f(x)$ 在点 $x_0$ 的某一去心邻域内有定义。如果存在常数 $A$,对于任意给定的正数 $\epsilon$(无论它多么小),总存在正数 $\delta$,使得当 $x$ 满足不等式 $0 < |x - x_0| < \delta$ 时,对应的函数值 $f(x)$ 都满足不等式: $$ |f(x) - A| < \epsilon $$ 那么常数 $A$ 就叫做函数 $f(x)$ 当 $x \to x_0$ 时的极限,记作: $$ \lim_{x \to x_0} f(x) = A $$ **逻辑符号表示**: $$ \lim_{x \to x_0} f(x) = A \iff \forall \epsilon > 0, \exists \delta > 0 : 0 < |x - x_0| < \delta \implies |f(x) - A| < \epsilon $$ > **注解**:这里的 $\epsilon$ 刻画了“误差”的任意小,而 $\delta$ 刻画了自变量接近 $x_0$ 的程度。 > 这段公式若用300年前的用语描述,则是在说,$x=x_0 + dx,f(x) = A + dy$ ,其中$|dx|、|dy|<任意正数,为无穷小$,则x的极限为$x_0$,$f(x)$的极限为$A$,因为无穷小的极限为0。 ===== 2. 极限的性质 ===== 在进行极限运算时,以下性质至关重要: * **唯一性**:如果极限 $\lim_{x \to x_0} f(x)$ 存在,那么这个极限是唯一的。(无穷小只有一个极限就是0) * **有界性**:如果 $\lim_{x \to x_0} f(x)$ 存在,则 $f(x)$ 在 $x_0$ 的某去心邻域内有界。(dy只变化了一个无穷小,就取这个范围大一点) * **保号性**:如果 $\lim_{x \to x_0} f(x) = A > 0$,则在 $x_0$ 的某去心邻域内 $f(x) > 0$。(dy只变化了一个无穷小,就取这个范围大一点) ===== 3. 求解极限存在及求值的方法汇总 ===== 在微积分中,判断极限是否存在以及求解极限值是核心问题。以下是数学分析中常用的判定方法和计算技巧的全面梳理。 === 3.1. 定义法 (Definition) === 这是判断极限最本质的方法,通常用于**证明**极限存在,而非直接计算。 * **数列极限 ($\varepsilon - N$ 语言)**: 对于任意给定的 $\varepsilon > 0$,总存在正整数 $N$,使得当 $n > N$ 时,恒有 $|x_n - A| < \varepsilon$,则 $\lim_{n \to \infty} x_n = A$。 * **函数极限 ($\varepsilon - \delta$ 语言)**: 对于任意给定的 $\varepsilon > 0$,总存在 $\delta > 0$,使得当 $0 < |x - x_0| < \delta$ 时,恒有 $|f(x) - A| < \varepsilon$,则 $\lim_{x \to x_0} f(x) = A$。 **适用场景**:理论证明,或者验证已知极限值的正确性。 === 3.2. 四则运算法则 (Arithmetic Rules) === 如果两个极限都存在,即 $\lim f(x) = A$ 且 $\lim g(x) = B$,则: * $ \lim [f(x) \pm g(x)] = A \pm B $ * $ \lim [f(x) \cdot g(x)] = A \cdot B $ * $ \lim \frac{f(x)}{g(x)} = \frac{A}{B} $ (其中 $B \neq 0$) **注意**:前提是拆分后的**每一部分极限都必须存在**。 === 3.3. 夹逼定理 (Squeeze Theorem) === 也称为“三明治定理”或“迫敛性定理”。 **定理内容**: 如果存在 $N$ (或 $\delta$),使得在该范围内满足 $g(x) \le f(x) \le h(x)$,且: $ \lim g(x) = \lim h(x) = A $ 那么,$\lim f(x)$ 也存在,且等于 $A$。 **适用场景**: * 难以直接计算,但容易找到上下界的情况。 * 含有 $n$ 项和的数列极限(通过放缩法)。 * 含有 $\sin(1/x)$ 等震荡因子与趋于0的因子相乘时。 === 3.4. 单调有界准则 (Monotone Bounded Criterion) === 这是证明**数列**极限存在的强有力工具。 **定理内容**: * **单调递增**且**有上界**的数列必收敛。 * **单调递减**且**有下界**的数列必收敛。 **步骤**: - 1. 证明 $x_{n+1} \ge x_n$ (或 $\le$)。 - 2. 找到常数 $M$,证明 $x_n \le M$ (或 $\ge$)。 - 3. 设极限为 $A$,对递推公式两边取极限解出 $A$。 **适用场景**:由递推公式给出的数列 ($x_{n+1} = f(x_n)$)。 === 3.5. 柯西收敛准则 (Cauchy Criterion) === 这是判断极限存在的**充要条件**,且不需要预先知道极限值。 **定理内容**: 数列 $\{x_n\}$ 收敛的充要条件是:对于任意 $\varepsilon > 0$,存在正整数 $N$,使得当 $n, m > N$ 时,恒有 $|x_n - x_m| < \varepsilon$。 **适用场景**: * 级数收敛性的判定。 * 难以找到具体的极限值 $A$,但需要证明极限存在时。 === 3.6. 等价无穷小替换 (Equivalent Infinitesimals) === 在 $x \to 0$ 时,利用等价关系简化计算。 **常用公式**: * $ \sin x \sim x $ * $ \tan x \sim x $ * $ \arcsin x \sim x $ * $ \ln(1+x) \sim x $ * $ e^x - 1 \sim x $ * $ 1 - \cos x \sim \frac{1}{2}x^2 $ * $ (1+x)^\alpha - 1 \sim \alpha x $ **注意**:通常只在**乘除**因子中使用,加减法中使用需非常小心(只有当两项之差不是高阶无穷小时才可用)。 === 3.7. 洛必达法则 (L'Hôpital's Rule) === 处理 $\frac{0}{0}$ 或 $\frac{\infty}{\infty}$ 型不定式的利器。 **定理内容**: 若 $\lim f(x) = 0, \lim g(x) = 0$ (或均为 $\infty$),且 $f'(x)$ 和 $g'(x)$ 存在,$g'(x) \neq 0$,则: $ \lim \frac{f(x)}{g(x)} = \lim \frac{f'(x)}{g'(x)} $ (前提是右边的极限存在或为无穷大)。 **适用场景**:函数可导,且求导后形式变简单的情况。 === 3.8. 泰勒公式 (Taylor Expansion) === 处理复杂极限(尤其是复合函数、加减法消去低阶项)的最强工具。 **方法**: 将函数在某点(通常是 0)展开为多项式: $ f(x) = f(0) + f'(0)x + \frac{f''(0)}{2!}x^2 + \dots + \frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n + o(x^n) $ **适用场景**: * 洛必达法则求导多次非常繁琐时。 * 分子或分母由多个函数加减组成,存在相互抵消的情况(“变变大,变变小”)。 === 3.9. 施托尔兹定理 (Stolz-Cesàro Theorem) === 可以看作是**数列**形式的洛必达法则。 **定理内容**: 设 $\{b_n\}$ 是严格单调递增趋于 $+\infty$ 的数列。如果: $ \lim_{n \to \infty} \frac{a_{n+1} - a_n}{b_{n+1} - b_n} = L $ 那么: $ \lim_{n \to \infty} \frac{a_n}{b_n} = L $ **适用场景**: * $\frac{\infty}{\infty}$ 型的数列极限。 * 分母通常是 $n$ 或 $n^k$ 等形式。 === 3.10. 利用连续性 (Continuity) === 如果函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 处连续,则极限等于函数值: $ \lim_{x \to x_0} f(x) = f(x_0) $ **适用场景**:初等函数在其定义域内通常都是连续的,直接代入即可。 === 3.11. 海涅定理 (Heine Theorem) === 也称为“归结原则”,连接了函数极限与数列极限。 **定理内容**: $\lim_{x \to x_0} f(x) = A$ 的充要条件是:对于任意满足 $\lim_{n \to \infty} x_n = x_0$ ($x_n \neq x_0$) 的数列 $\{x_n\}$,都有 $\lim_{n \to \infty} f(x_n) = A$。 **适用场景**: * 用于证明函数极限**不存在**(找到两个趋于 $x_0$ 的数列,其对应的函数值趋于不同的极限)。 ===== 4. 两个重要极限 ===== 微积分中有两个极其重要的极限公式,它们是导数运算的基础。 ==== 4.1 第一个重要极限 ==== 涉及三角函数的极限,主要用于解决 $\frac{0}{0}$ 型问题。 $$ \lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1 $$ **证明思路(几何法/夹逼准则)**: 在单位圆中,当 $x \in (0, \frac{\pi}{2})$ 时,比较三角形面积与扇形面积可得不等式: $$ \sin x < x < \tan x $$ {{微积分:pasted:20251120-224415.png}} 同时除以 $\sin x$ 并取倒数,得到: $$ \cos x < \frac{\sin x}{x} < 1 $$ 当 $x \to 0$ 时,$\lim_{x \to 0} \cos x = 1$ 且 $\lim_{x \to 0} 1 = 1$。 根据夹逼定理,可得 $\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1$。 **引申公式**: * $\lim_{x \to 0} \frac{\tan x}{x} = 1$ * $\lim_{x \to 0} \frac{\arcsin x}{x} = 1$ * $\lim_{x \to 0} \frac{1 - \cos x}{x^2} = \frac{1}{2}$ ==== 4.2 第二个重要极限 ==== 涉及幂指函数的极限,是自然对数底 $e$ 的定义来源,用于解决 $1^\infty$ 型问题。 $$ \lim_{x \to \infty} \left(1 + \frac{1}{x}\right)^x = e $$ 或者等价形式(当 $x \to 0$): $$ \lim_{x \to 0} (1 + x)^{\frac{1}{x}} = e $$ 其中 $e \approx 2.71828...$ 是一个无理数。 这个极限的证明过程主要分为两步:首先证明**数列**极限存在(即当 $x$ 取正整数 $n$ 时),然后将其推广到**实数**范围。 == 第一步:证明数列极限存在 == 我们考察数列 $x_n = \left(1 + \frac{1}{n}\right)^n$。根据**单调有界准则**,我们需要证明该数列是**单调递增**且**有上界**的。 1. 证明数列单调递增 利用**牛顿二项式定理**展开 $x_n$: $ x_n = \left(1 + \frac{1}{n}\right)^n = 1 + C_n^1 \frac{1}{n} + C_n^2 \frac{1}{n^2} + \dots + C_n^n \frac{1}{n^n} $ 将组合数展开并整理每一项: $ x_n = 1 + 1 + \frac{1}{2!}\left(1 - \frac{1}{n}\right) + \frac{1}{3!}\left(1 - \frac{1}{n}\right)\left(1 - \frac{2}{n}\right) + \dots + \frac{1}{n!}\left(1 - \frac{1}{n}\right)\dots\left(1 - \frac{n-1}{n}\right) $ 同理,写出 $x_{n+1}$ 的展开式: $ x_{n+1} = 1 + 1 + \frac{1}{2!}\left(1 - \frac{1}{n+1}\right) + \dots + \frac{1}{n!}\left(1 - \frac{1}{n+1}\right)\dots\left(1 - \frac{n-1}{n+1}\right) + \frac{1}{(n+1)!}\dots $ **比较 $x_n$ 和 $x_{n+1}$:** * **项数比较**:$x_{n+1}$ 比 $x_n$ 多了一项(第 $n+2$ 项),且该项为正数。 * **对应项比较**:对于每一项,由于 $n+1 > n$,所以 $\frac{1}{n+1} < \frac{1}{n}$,进而 $1 - \frac{k}{n+1} > 1 - \frac{k}{n}$。 因此,$x_{n+1}$ 的每一项都大于或等于 $x_n$ 的对应项。 **结论**:$x_n < x_{n+1}$,即数列单调递增。 2. 证明数列有上界 回到 $x_n$ 的展开式,因为括号内的因子 $(1 - \frac{k}{n})$ 都小于 1,去掉这些因子后数值变大: $ x_n < 1 + 1 + \frac{1}{2!} + \frac{1}{3!} + \dots + \frac{1}{n!} $ 利用放缩法,当 $k \ge 2$ 时,$k! \ge 2^{k-1}$,所以 $\frac{1}{k!} \le \frac{1}{2^{k-1}}$: $ x_n < 1 + \left( 1 + \frac{1}{2} + \frac{1}{2^2} + \dots + \frac{1}{2^{n-1}} \right) $ 括号内是首项为 1、公比为 $1/2$ 的等比数列: $ x_n < 1 + \frac{1 - (1/2)^n}{1 - 1/2} = 1 + 2\left(1 - \frac{1}{2^n}\right) < 3 $ **结论**:$x_n < 3$,即数列有上界。 3. 数列极限结论 根据**单调有界数列必收敛**定理,数列 $x_n$ 的极限存在。我们将这个极限值定义为常数 $e$: $ \lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{1}{n}\right)^n = e $ == 第二步:推广到实数范围 (从 n 到 x) == 设 $x$ 为任意正实数,令 $n = [x]$($x$ 的整数部分),则有: $ n \le x < n + 1 $ 由此可得倒数关系: $ \frac{1}{n+1} < \frac{1}{x} \le \frac{1}{n} $ 进而得到底数的不等式: $ 1 + \frac{1}{n+1} < 1 + \frac{1}{x} \le 1 + \frac{1}{n} $ 利用指数的单调性构造夹逼不等式: $ \left(1 + \frac{1}{n+1}\right)^n < \left(1 + \frac{1}{x}\right)^x < \left(1 + \frac{1}{n}\right)^{n+1} $ 利用**夹逼定理**分别求左右两边的极限: * **右边极限**: $ \lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{1}{n}\right)^{n+1} = \lim_{n \to \infty} \left[\left(1 + \frac{1}{n}\right)^n \cdot \left(1 + \frac{1}{n}\right)\right] = e \cdot 1 = e $ * **左边极限**: 令 $t = n+1$,则 $n = t-1$。 $ \lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{1}{n+1}\right)^n = \lim_{t \to \infty} \left(1 + \frac{1}{t}\right)^{t-1} = \lim_{t \to \infty} \frac{(1 + 1/t)^t}{1 + 1/t} = \frac{e}{1} = e $ **最终结论**: 由于左右两边的极限都等于 $e$,根据夹逼定理: $ \lim_{x \to +\infty} \left(1 + \frac{1}{x}\right)^x = e $