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咖啡机出水越来越慢,总共接到了多少?#
一台咖啡机启动后,第 t 秒的出水速度为 q(t)=20e−t/10 毫升/秒。前 10 秒接到的水量是
∫01020e−t/10dt=200(1−e−1)≈126.4 毫升.令 u=t/10,是在把秒改成“每 10 秒一格”的新时间单位;dt=10du 不能省略,否则水量会少算十倍。这就是换元里那个额外因子的实际作用。
如果它永远按这个模型滴下去,总水量仍只有 ∫0∞20e−t/10dt=200 毫升。“时间无穷长”不必导致“累积量无穷大”,关键是尾巴衰减得够不够快。
换元不是把字母换个名字#
假设原时间每 1 秒记一格,新时间 u=t/10 每 10 秒才记一格。同一段物理时间在新坐标中的长度缩短十倍。为了让累积水量不变,积分中的时间增量必须补回十倍,即 dt=10du。
从求导看也是一样:若 u=ϕ(t),一个很短的 dt 对应 du≈ϕ′(t)dt。积分换元要让每个小段的权重对应,才会保持同一累计量。
例:计算 ∫012x1+x2dx。令 u=1+x2,则 du=2xdx;输入端点 x=0,1 对应 u=1,2。所以
∫12udu=32(22−1).如果只换被积函数,不换微小长度或上下限,算的就不再是原来的问题。
分部积分是在两种复杂度之间换工#
对 ∫01xexdx,指数函数积分后仍是自己,而 x 求导会变成 1,事情会变简单。因此用乘积求导倒推,把对 ex 的积分换成对 x 的求导。
写出 (xex)′=ex+xex,移项得 xex=(xex)′−ex,两边积分,得到 [xex]01−[ex]01=1。先这样看清楚,再使用简写的分部积分模板,就不容易忘记边界项。
无穷尾巴要当成一个新问题#
对 x−2,从 1 积到 R 得 1−1/R,当 R 越来越大,结果稳定在 1。对 x−1,截断积分为 logR,虽然增长很慢,仍没有有限上界。
看图时,“尾巴已经贴近横轴”不能证明剩余面积有限。每段尾巴可能都很薄,却累计得太久。无穷区间与零点奇性都必须通过截断极限判断,而不是仅凭图形的视觉印象。
带你做:偶尔等很久的队,平均等待一定有限吗#
考虑理想等待时间 X≥1,密度为 p(x)=2/x3。先验证它真是密度:∫1R2x−3dx=1−R−2,极限为 1。
均值为 ∫1∞xp(x)dx=∫1∞2x−2dx=2。但二阶矩为 ∫1∞x2p(x)dx=∫1∞2/xdx,发散。
所以平均等待有限,不代表等待波动的平方平均有限。极少发生的长等待,仍可能决定高阶矩是否存在。这个分布是教学模型,不是在预测某条真实队伍;它让“尾巴重要”从一句形容变成两次可核算的积分。
你还可以把密度改成 x−2(x≥1),它已归一化,但均值就变成调和型反常积分而发散。密度总量为 1 与均值有限,是两份不同检查。
回头整理:定义、工具与练习#
换元是链式法则的积分形式#
当 ϕ 连续可导、f 在相关区间连续时,
∫abf(ϕ(t))ϕ′(t)dt=∫ϕ(a)ϕ(b)f(u)du.求定积分时上下限要一起变换。例如令 u=x2,则 du=2xdx,所以 ∫012xex2dx=e−1。不要在同一表达式中混用新变量和旧上下限。
分部积分#
从 (uv)′=u′v+uv′ 得
∫abu′v=[uv]ab−∫abuv′.例如 ∫01xexdx=[xex]01−∫01exdx=1。通常把求导后会简化的因子选作被微分的一方。
反常积分先截断再取极限#
∫1∞f(x)dx=R→∞lim∫1Rf(x)dx,∫01f(x)dx=ε↓0lim∫ε1f(x)dx第二个式子用于零点可能有奇性的情形。极限必须是有限数才称收敛。内部有奇点时,要分别考察左右两侧。
直接计算得到
∫1∞x−pdx<∞⟺p>1,∫01x−pdx<∞⟺p<1.无穷远与零点的判断方向相反,因为一个关注尾部,一个关注局部奇性。
主值不等于普通反常积分#
∫−11dx/x 的左右积分分别发散,故通常的反常积分不存在。对称截断却给出
ε↓0lim(∫−1−εxdx+∫ε1xdx)=0.这是 Cauchy 主值。两种定义允许的截断方式不同,不能用对称抵消证明普通积分收敛。
密度与期望#
设 X 的密度为 λe−λx(x≥0,λ>0),积分为 1。分部积分并控制无穷远边界项可得 EX=1/λ。
实随机变量期望为有限实数的充分必要条件是 E∣X∣<∞。若正部和负部期望都为无穷,则不能通过相消定义期望。Cauchy 分布的对称密度不意味着它有期望零。
练习与解答#
- 计算 ∫01log(1+x)dx。
- 判断 ∫01x−2/3dx 是否收敛。
- 判断密度 p(x)=x−2(x≥1)的均值是否有限。
解答:1. 分部积分得 2log2−1。2. 收敛且等于 3。3. 密度积分为 1,但均值为 ∫1∞x−1dx,发散到正无穷。
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