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看着速度表,怎样知道跑了多远?#
假设你开车 10 分钟,前 5 分钟始终 30 km/h,后 5 分钟始终 60 km/h。路程不是把 30 和 60 相加,而是分别乘时间:30×5/60+60×5/60=7.5 公里。
如果速度不停变化,就每隔一小段时间读一次速度,用“速度 × 这段时间”估计小段路程,再全部相加。读数越密,估计通常越好;积分把这个想法推到时间间隔趋零。
单位也能帮你理解:公里/小时×小时=公里。曲线下面积并不总是几何面积,它可能是路程、耗电量或总费用。公式里的 dt 就在提醒你,把速率乘上一个小时间段。
速度不是常数时,怎样一格一格算里程#
设一辆小车从静止开始,速度为 v(t)=2t 米/秒,先观察 0 到 2 秒。把时间平分成四段,每段半秒,用左端点速度估计:
0×0.5+1×0.5+2×0.5+3×0.5=3 米.若用右端点,得到 1×0.5+2×0.5+3×0.5+4×0.5=5 米。真实距离在两者之间,因为这段时间速度持续增加。
再分成 N 段,每段 2/N 秒。左端点估计为
LN=i=0∑N−1N4iN2=N282N(N−1)=4−N4.右端点估计为 RN=4+4/N。两边都趋于 4,于是路程被夹在越来越窄的区间里,最终确定为 4 米。积分就是这种累积的精确定义;不是把一些“无限小但又不为零的神秘块”硬加起来。
为什么积分会与求导互相接上#
定义 S(t) 为从出发到时刻 t 的累计路程。多过一小段 h 秒,新增路程是 ∫tt+hv(s)ds。如果速度在 t 附近变化不大,这段路程约为 v(t)h。
因此新增路程除以新增时间,约为 v(t);让窗口缩小,就得到 S′(t)=v(t)。这解释了第一条基本定理:累积量的导数恢复原来的速率。
反过来,如果已经找到一个函数 G,其导数等于 v,那么 G 和累计函数 S 只差常数,因为二者导数之差为零。两端相减时常数消失,于是总路程等于 G(b)−G(a)。这就是为什么用原函数算定积分。
定积分里的负号不是面积出了故障#
设你沿一条直路前进 3 米后退 1 米。有符号速度的积分为 2 米,得到净位移;速度绝对值的积分为 4 米,得到总路程。
因此 ∫v 与 ∫∣v∣ 是两个不同问题。温差、现金流和电流也一样,负号可以表达方向或流出。每次用积分前,先问自己要累积的是“带方向的变化”还是“不分方向的总量”。
平均值为何要除以区间长度#
如果一小时内温度积分为 23 度·小时,平均温度为 23 度;若两小时积分仍为 23 度·小时,平均温度就是 11.5 度。累计量与平均量之间差一个观察时长:
f=b−a1∫abf(t)dt.概率密度已经把总权重归一为 1,所以期望式子里通常看不到再除一次的区间长度。以后在 L2 与 Fourier 公式中遇到归一化常数时,可以回来检查它究竟在算“总量”还是“平均量”。
带你做:水龙头开了半小时,总共用了多少水#
前 10 分钟流速为 2 升/分钟,后 20 分钟流速线性增加,从 2 升/分钟增加到 4 升/分钟。不要先把全部时间平均成一个没来由的流速。
前一段用水 20 升。后一段流速图是梯形,平均流速为 3 升/分钟,用水 60 升,总计 80 升。用积分写,后一段在 10≤t≤30 上为 q(t)=2+0.1(t−10),积分也给 60。
若累计水量为 W(t),那么 W′(t)=q(t)。10 分钟前后累计水量连续,斜率也连续,因为流速没有跳跃;但斜率的变化率改变了。这让你可以区分:水量、流速、流速增长率,分别对应函数、一阶导数和二阶导数。
最后核对数量级:30 分钟流速一直在 2 与 4 之间,总量应在 60 与 120 升之间。算出的 80 通过这项检查。每次积分后都做单位与上下界核验,能很快发现漏掉时间因子等错误。
回头整理:定义、工具与练习#
从小块累积#
把 [a,b] 分成小区间,取样点 ξi,考虑
i∑f(ξi)Δxi.若最大区间长度趋于零时,不论如何分割与取样,和都趋于同一个有限值,便称 f Riemann 可积,极限记为 ∫abf(x)dx。这里先讨论有界函数。
连续函数在闭区间上可积。阶梯函数也可积,因此可积不要求处处连续。积分是有符号的累积;曲线在横轴下方的部分给负贡献。

两条基本定理#
若 f 连续,定义 F(x)=∫axf(t)dt,则 F′(x)=f(x)。理由是
hF(x+h)−F(x)=h1∫xx+hf(t)dt,这是小区间上的平均值,连续性使它趋于 f(x)。
若 G′=f 且 f 连续,则
∫abf(x)dx=G(b)−G(a).第一条由累积恢复局部变化,第二条用局部变化计算整体累积。∫f(x)dx=G(x)+C 表示一族原函数;定积分则是一个数,二者不要混淆。
估计比求原函数更普遍#
若 m≤f≤M,则
m(b−a)≤∫abf≤M(b−a),∫abf≤∫ab∣f∣.即使 e−x2 没有初等原函数,也可以定义、估计和数值计算它的积分。泛函分析更常研究积分的稳定性,而非寻找初等表达式。
一个概率联系#
均匀分布 U∼Unif[0,1] 满足
E[g(U)]=∫01g(x)dx.所以积分可以看作平均,∫01∣g∣2 则衡量均方大小。对一般密度 p,改为 ∫g(x)p(x)dx;并不是所有随机变量都有相对于长度测度的密度。
数值积分#
复合梯形法把每个小区间的曲线替换为直线。若 f∈C2[a,b]、均匀步长 h=(b−a)/N,误差满足
∫abf−TN≤12b−ah2[a,b]max∣f′′∣.误差阶 O(h2) 说明步长减半后,上界缩小为原来的四分之一。此结论依赖光滑性;面对奇点时不能直接套用。
练习与解答#
- 求 F(x)=∫0x2costdt 的导数。
- 计算 ∫−11x3dx 与 ∫−11∣x∣3dx。
- 若 f 连续且非负,∫abf=0,能否推出 f≡0?
解答:1. 链式法则得 2xcos(x2)。2. 分别为 0 和 1/2。3. 能。如果某点正值,连续性会给出一小段正的下界,使积分大于零。取消连续性后,至多能在适当的测度意义下推出“几乎处处为零”。