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📑 查看全课大纲(第 30 / 93 节)
  1. 1.概论和集合的定义
  2. 2.逼疯康托的实数集理论
  3. 3.常用不等式与映射
  4. 4.函数及特殊函数
  5. 5.序列极限的定义
  6. 6.序列极限的性质与夹逼定理
  7. 7.重要极限
  8. 8.无穷小量,无穷大量和一组重要的阶的比较关系
  9. 9.聚点原理
  10. 10.函数极限及其性质
  11. 11.重要极限与等价无穷小
  12. 12.连续函数
  13. 13.导数的概念(那些年,扛起牛顿的胡克)
  14. 14.定义法求导
  15. 15.函数四则运算的导数与反函数求导法则
  16. 16.复合函数,隐函数,参数式求导
  17. 17.不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”
  18. 18.一阶微分
  19. 19.高阶导数
  20. 20.高阶微分
  21. 21.罗尔中值定理与拉格朗日中值定理
  22. 22.柯西空降科学院遭排挤
  23. 23.泰勒公式与泰勒的克妻属性
  24. 24.利用泰勒展开唯一性定理计算泰勒展开
  25. 25.泰勒公式的余项估计
  26. 26.极值问题与导数
  27. 27.函数凹凸性
  28. 28.无卵用的渐近线与函数作图
  29. 29.不定积分的定义
  30. 30.第一换元法
  31. 31.第二换元法
  32. 32.分部积分法
  33. 33.有理式积分
  34. 34.三角替换
  35. 35.定积分的概念
  36. 36.定积分的性质与积分中值定理
  37. 37.变上限定积分
  38. 38.微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”
  39. 39.定积分的换元法
  40. 40.奇偶函数与周期函数的定积分
  41. 41.曲线求长与不可求长曲线(海岸线居然算不出长度?)
  42. 42.旋转体体积
  43. 43.旋转体侧面积
  44. 44.极坐标下图形的面积(数学系常用表白曲线)
  45. 45.欧式空间
  46. 46.点列极限,开集与闭集
  47. 47.多元函数的定义
  48. 48.多元函数的极限
  49. 49.多元连续函数
  50. 50.一阶偏导数
  51. 51.高阶偏导数
  52. 52.全微分
  53. 53.方向导数与梯度
  54. 54.链式法则
  55. 55.一阶全微分形式的不变性与高阶微分
  56. 56.多元函数的泰勒公式
  57. 57.隐函数存在定理与逆映射存在定理
  58. 58.多元函数的极值
  59. 59.矩阵基础知识
  60. 60.行列式的定义与特殊矩阵的行列式
  61. 61.行列式的性质
  62. 62.行列式按k行展开
  63. 63.线性方程组初步与高斯消元法
  64. 64.齐次线性方程组与Cramer法则
  65. 65.线性空间
  66. 66.线性相关与线性无关
  67. 67.向量组的秩
  68. 68.矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件
  69. 69.齐次线性方程组的解集结构
  70. 70.非齐次线性方程组解集结构
  71. 71.基与维数
  72. 72.矩阵的乘法
  73. 73.特殊矩阵
  74. 74.矩阵乘积的秩与行列式
  75. 75.矩阵的逆
  76. 76.正交矩阵
  77. 77.矩阵对角化与特征值特征向量
  78. 78.实对称矩阵对角化
  79. 79.二次型与正定矩阵
  80. 80.LU分解
  81. 81.Cholesky分解
  82. 82.SVD分解
  83. 83.线搜索
  84. 84.步长
  85. 85.最速下降法和牛顿法
  86. 86.共轭梯度法
  87. 87.拟牛顿法
  88. 88.无约束优化
  89. 89.若干知识点补充(一)
  90. 90.若干知识点补充(二)
  91. 91.凸优化问题
  92. 92.对偶问题(一)
  93. 93.对偶问题(二)

第一换元法

约 21 分钟

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第一换元法

小象实战讲义 · 人工智能数学基础

在上一节中,我们学习了不定积分的概念和基于基本积分公式的直接积分法。然而,面对更复杂的被积函数,直接套用公式往往行不通。本节将介绍不定积分计算中最核心、最常用的技巧之一——第一换元法(也称凑微分法)。掌握它,你将能处理大量复合函数形式的积分问题,为后续学习更高级的积分技巧和解决实际模型中的积分计算打下坚实基础。

💡 核心导读

本节将引导你掌握第一换元法的精髓,你将学到:

  1. 原理溯源:从复合函数求导的链式法则出发,逆向推导出第一换元法的基本公式。
  2. 操作心法:理解“凑微分”的本质——识别被积函数中隐含的“函数”与“其微分”,并将其组合成一个新的微分单元。
  3. 典型套路:通过多项式、有理分式、三角函数等经典例题,熟悉常见的凑微分模式。
  4. 技巧进阶:学习处理特殊形式(如平方差、和平方)的分式积分,以及利用三角恒等式进行巧妙换元。
  5. 实践验证:使用 Python 的 SymPy 库验证换元积分的结果,加深对计算过程的理解。

第一换元法的原理与公式

第一换元法的思想源于复合函数求导的逆运算。回顾链式法则:若 F(u)=f(u)F’(u) = f(u)u=ϕ(x)u = \phi(x),则 ddxF(ϕ(x))=F(ϕ(x))ϕ(x)=f(ϕ(x))ϕ(x).\frac{d}{dx} F(\phi(x)) = F’(\phi(x)) \cdot \phi’(x) = f(\phi(x)) \cdot \phi’(x).

对上述等式两边求不定积分,左边是 F(ϕ(x))F(\phi(x)) 的导数积分,结果自然是 F(ϕ(x))+CF(\phi(x)) + C。于是我们得到: f(ϕ(x))ϕ(x)dx=F(ϕ(x))+C.\int f(\phi(x)) \cdot \phi’(x) , dx = F(\phi(x)) + C.

观察积分表达式 f(ϕ(x))ϕ(x)dx\int f(\phi(x)) \cdot \phi’(x) , dx。根据微分的定义,ϕ(x)dx=dϕ(x)\phi’(x) dx = d\phi(x)。因此,积分可以改写为: f(ϕ(x))dϕ(x).\int f(\phi(x)) , d\phi(x).

如果我们令中间变量 u=ϕ(x)u = \phi(x),则上式变为 f(u)du\int f(u) , du。这正是我们熟悉的、以 uu 为积分变量的形式。若其原函数为 F(u)F(u),则最终结果为 F(ϕ(x))+CF(\phi(x)) + C

第一换元法(凑微分法)的核心公式f(ϕ(x))ϕ(x)dx=f(ϕ(x))dϕ(x)=u=ϕ(x)f(u)du=F(u)+C=F(ϕ(x))+C.\int f(\phi(x)) \phi’(x) dx = \int f(\phi(x)) d\phi(x) \overset{u=\phi(x)}{=} \int f(u) du = F(u) + C = F(\phi(x)) + C.

操作关键:在给定的积分 g(x)dx\int g(x) dx 中,识别出它可以被看作 f(ϕ(x))ϕ(x)f(\phi(x)) \cdot \phi’(x) 的形式,从而将 ϕ(x)dx\phi’(x) dx “凑”成微分 dϕ(x)d\phi(x),完成换元。

基础应用:从识别到凑微分

让我们通过几个例子来熟悉这一过程。

例1:求 tanxdx\int \tan x , dx

我们知道 tanx=sinxcosx\tan x = \frac{\sin x}{\cos x}。观察分子 sinx\sin x,它恰好是分母 cosx\cos x 的导数的相反数,即 sinx=(cosx)\sin x = -(\cos x)‘。这提示我们可以进行凑微分。

tanxdx=sinxcosxdx=(cosx)cosxdx(识别出导数关系)=1cosxd(cosx)(凑微分: (cosx)dx=dcosx)\begin{aligned} \int \tan x , dx &= \int \frac{\sin x}{\cos x} dx \ &= \int \frac{-(\cos x)’}{\cos x} dx \quad \text{(识别出导数关系)} \ &= -\int \frac{1}{\cos x} d(\cos x) \quad \text{(凑微分: } (\cos x)’ dx = d\cos x \text{)} \end{aligned}

u=cosxu = \cos x,则积分变为 1udu=lnu+C-\int \frac{1}{u} du = -\ln|u| + C。回代 u=cosxu = \cos x,得到: tanxdx=lncosx+C.\int \tan x , dx = -\ln|\cos x| + C.

利用对数性质,上式也可写作 lnsecx+C\ln|\sec x| + C

例2:求 x1+x4dx\int \frac{x}{1+x^4} dx

直接积分困难。注意到分母是 x2x^2 的平方加1,而分子 xxx2x^2 的微分 d(x2)=2xdxd(x^2) = 2x dx 密切相关。我们可以尝试凑出 x2x^2 的微分。

x1+x4dx=x1+(x2)2dx=1211+(x2)2(2xdx)(凑出系数 2,以匹配 d(x2))=1211+(x2)2d(x2)(完成凑微分)\begin{aligned} \int \frac{x}{1+x^4} dx &= \int \frac{x}{1+(x^2)^2} dx \ &= \frac{1}{2} \int \frac{1}{1+(x^2)^2} \cdot (2x dx) \quad \text{(凑出系数 } 2 \text{,以匹配 } d(x^2) \text{)} \ &= \frac{1}{2} \int \frac{1}{1+(x^2)^2} d(x^2) \quad \text{(完成凑微分)} \end{aligned}

u=x2u = x^2,则积分变为 1211+u2du=12arctanu+C\frac{1}{2} \int \frac{1}{1+u^2} du = \frac{1}{2} \arctan u + C。回代 u=x2u = x^2x1+x4dx=12arctan(x2)+C.\int \frac{x}{1+x^4} dx = \frac{1}{2} \arctan(x^2) + C.

技巧进阶:分式分解与三角恒等变换

对于更复杂的分式或三角函数积分,需要结合代数变形或恒等变换来创造凑微分的机会。

例3:求 1a2x2dx(a>0)\int \frac{1}{a^2 - x^2} dx \quad (a>0)

分母是平方差形式,可以尝试分式分解。 1a2x2=1(ax)(a+x)=12a(1a+x+1ax).\frac{1}{a^2 - x^2} = \frac{1}{(a-x)(a+x)} = \frac{1}{2a} \left( \frac{1}{a+x} + \frac{1}{a-x} \right). 于是, 1a2x2dx=12a(1a+x+1ax)dx=12a[1a+xdx+1axdx].\begin{aligned} \int \frac{1}{a^2 - x^2} dx &= \frac{1}{2a} \int \left( \frac{1}{a+x} + \frac{1}{a-x} \right) dx \ &= \frac{1}{2a} \left[ \int \frac{1}{a+x} dx + \int \frac{1}{a-x} dx \right]. \end{aligned} 对于第一个积分,显然有 1a+xdx=1a+xd(a+x)=lna+x\int \frac{1}{a+x} dx = \int \frac{1}{a+x} d(a+x) = \ln|a+x|。 对于第二个积分,注意到 d(ax)=dxd(a-x) = -dx,所以 dx=d(ax)dx = -d(a-x)。因此, 1axdx=1ax[d(ax)]=1axd(ax)=lnax.\int \frac{1}{a-x} dx = \int \frac{1}{a-x} \cdot [-d(a-x)] = -\int \frac{1}{a-x} d(a-x) = -\ln|a-x|. 综合起来: 1a2x2dx=12a(lna+xlnax)+C=12alna+xax+C.\int \frac{1}{a^2 - x^2} dx = \frac{1}{2a} (\ln|a+x| - \ln|a-x|) + C = \frac{1}{2a} \ln\left| \frac{a+x}{a-x} \right| + C.

例4:求 1a2+x2dx(a>0)\int \frac{1}{a^2 + x^2} dx \quad (a>0)

目标是凑成反正切导数 11+u2\frac{1}{1+u^2} 的形式。通过提取常数因子实现: 1a2+x2dx=1a2(1+(xa)2)dx=1a211+(xa)2dx.\begin{aligned} \int \frac{1}{a^2 + x^2} dx &= \int \frac{1}{a^2 \left(1 + \left(\frac{x}{a}\right)^2\right)} dx \ &= \frac{1}{a^2} \int \frac{1}{1 + \left(\frac{x}{a}\right)^2} dx. \end{aligned} 现在,我们希望凑出 d(xa)d\left(\frac{x}{a}\right)。因为 d(xa)=1adxd\left(\frac{x}{a}\right) = \frac{1}{a} dx,所以 dx=ad(xa)dx = a \cdot d\left(\frac{x}{a}\right)。代入上式: 1a211+(xa)2[ad(xa)]=1a11+(xa)2d(xa).\frac{1}{a^2} \int \frac{1}{1 + \left(\frac{x}{a}\right)^2} \cdot \left[ a \cdot d\left(\frac{x}{a}\right) \right] = \frac{1}{a} \int \frac{1}{1 + \left(\frac{x}{a}\right)^2} d\left(\frac{x}{a}\right).u=xau = \frac{x}{a},积分变为 1a11+u2du=1aarctanu+C\frac{1}{a} \int \frac{1}{1+u^2} du = \frac{1}{a} \arctan u + C。回代得: 1a2+x2dx=1aarctan(xa)+C.\int \frac{1}{a^2 + x^2} dx = \frac{1}{a} \arctan\left(\frac{x}{a}\right) + C.

例5:求 cscxdx\int \csc x , dx,其中 cscx=1sinx\csc x = \frac{1}{\sin x}

这是一个经典的技巧性例题。直接处理 1sinx\frac{1}{\sin x} 困难。利用三角恒等式 sinx=2sinx2cosx2\sin x = 2 \sin\frac{x}{2} \cos\frac{x}{2} 进行降次(实际是升次): cscxdx=1sinxdx=12sinx2cosx2dx.\int \csc x , dx = \int \frac{1}{\sin x} dx = \int \frac{1}{2 \sin\frac{x}{2} \cos\frac{x}{2}} dx. 进一步,将 sinx2\sin\frac{x}{2} 写作 tanx2secx2=tanx2cosx2\frac{\tan\frac{x}{2}}{\sec\frac{x}{2}} = \tan\frac{x}{2} \cdot \cos\frac{x}{2}(因为 sec=1/cos\sec = 1/\cos)。代入: =12(tanx2cosx2)cosx2dx=12tanx2cos2x2dx.= \int \frac{1}{2 \cdot (\tan\frac{x}{2} \cos\frac{x}{2}) \cdot \cos\frac{x}{2}} dx = \int \frac{1}{2 \tan\frac{x}{2} \cos^2\frac{x}{2}} dx. 注意到 d(tanx2)=sec2x212dx=12cos2x2dxd\left(\tan\frac{x}{2}\right) = \sec^2\frac{x}{2} \cdot \frac{1}{2} dx = \frac{1}{2\cos^2\frac{x}{2}} dx。因此,12cos2x2dx=d(tanx2)\frac{1}{2\cos^2\frac{x}{2}} dx = d\left(\tan\frac{x}{2}\right)。 将其代入原积分: cscxdx=1tanx2[12cos2x2dx]=1tanx2d(tanx2).\int \csc x , dx = \int \frac{1}{\tan\frac{x}{2}} \cdot \left[ \frac{1}{2\cos^2\frac{x}{2}} dx \right] = \int \frac{1}{\tan\frac{x}{2}} d\left(\tan\frac{x}{2}\right).u=tanx2u = \tan\frac{x}{2},则积分变为 1udu=lnu+C\int \frac{1}{u} du = \ln|u| + C。回代得: cscxdx=lntanx2+C.\int \csc x , dx = \ln\left| \tan\frac{x}{2} \right| + C.

用 SymPy 验证换元积分

理论学习后,我们可以借助 Python 的符号计算库 SymPy 来验证我们的积分结果,这既能检验计算正确性,也能辅助理解。

import sympy as sp

# 定义符号变量
x, a = sp.symbols('x a', real=True)
C = sp.symbols('C') # 积分常数

# 例1: tan(x) 的积分
expr1 = sp.tan(x)
int_result1 = sp.integrate(expr1, x)
print("例1: ∫ tan(x) dx =", int_result1)
# 验证:对结果求导应等于被积函数
print("验证导数:", sp.diff(int_result1, x).simplify(), "== tan(x)?", sp.simplify(sp.diff(int_result1, x) - expr1) == 0)
print("-" * 50)

# 例2: x/(1+x^4) 的积分
expr2 = x / (1 + x**4)
int_result2 = sp.integrate(expr2, x)
print("例2: ∫ x/(1+x^4) dx =", int_result2)
print("验证导数:", sp.diff(int_result2, x).simplify(), "== 原式?", sp.simplify(sp.diff(int_result2, x) - expr2) == 0)
print("-" * 50)

# 例3: 1/(a^2 - x^2) 的积分 (假设a>0)
expr3 = 1 / (a**2 - x**2)
int_result3 = sp.integrate(expr3, x)
print("例3: ∫ 1/(a^2 - x^2) dx =", int_result3)
# 注意:SymPy可能给出基于反双曲函数的等价形式,我们验证其导数
print("验证导数:", sp.diff(int_result3, x).simplify())
print("-" * 50)

# 例4: 1/(a^2 + x^2) 的积分
expr4 = 1 / (a**2 + x**2)
int_result4 = sp.integrate(expr4, x)
print("例4: ∫ 1/(a^2 + x^2) dx =", int_result4)
print("验证导数:", sp.diff(int_result4, x).simplify(), "== 原式?", sp.simplify(sp.diff(int_result4, x) - expr4) == 0)
print("-" * 50)

# 例5: csc(x) 的积分
expr5 = 1 / sp.sin(x)  # csc(x)
int_result5 = sp.integrate(expr5, x)
print("例5: ∫ csc(x) dx =", int_result5)
# SymPy可能给出ln形式,验证其导数
print("验证导数:", sp.diff(int_result5, x).simplify())

运行此代码,你可以看到 SymPy 计算出的积分结果(可能形式略有不同,但等价),并通过求导验证了其正确性。这有助于巩固对换元积分结果的理解。

📝 动手练一练

  1. 运用第一换元法计算不定积分:exxdx\int \frac{e^{\sqrt{x}}}{\sqrt{x}} dx提示:观察 x\sqrt{x} 与其微分之间的关系。

  2. 计算不定积分:cos3xsinxdx\int \cos^3 x \sin x , dx提示:考虑 cosx\cos xsinx\sin x 的导数关系。

参考答案:

  1. u=xu = \sqrt{x},则 du=12xdxdu = \frac{1}{2\sqrt{x}} dx,故 1xdx=2du\frac{1}{\sqrt{x}} dx = 2 du。原积分 =eu2du=2eu+C=2ex+C= \int e^u \cdot 2 du = 2e^u + C = 2e^{\sqrt{x}} + C
  2. 注意到 (cosx)=sinx(\cos x)’ = -\sin x,所以 sinxdx=d(cosx)\sin x dx = -d(\cos x)。原积分 =cos3x(d(cosx))=u3du= \int \cos^3 x \cdot (-d(\cos x)) = -\int u^3 du (令 u=cosxu=\cos x=14u4+C=14cos4x+C= -\frac{1}{4}u^4 + C = -\frac{1}{4}\cos^4 x + C

本章小结

本节深入探讨了不定积分计算的核心工具——第一换元法(凑微分法)。我们认识到,其实质是复合函数求导链式法则的逆运算。成功应用此法的关键在于敏锐地识别被积函数中“某个函数 ϕ(x)\phi(x)”与“其微分 ϕ(x)dx\phi’(x)dx”同时存在的结构,并通过恒等变形将其凑成 dϕ(x)d\phi(x) 的形式,从而简化积分。

学完本节,你的行动清单是:

  1. 理解并默写公式:熟练掌握第一换元法的核心公式 f(ϕ(x))ϕ(x)dx=f(ϕ(x))dϕ(x)\int f(\phi(x))\phi’(x)dx = \int f(\phi(x)) d\phi(x),并理解每一步的数学含义。
  2. 积累常见模式:整理并记忆例题中出现的经典凑微分模式,如:xdxx dxd(x2)d(x^2)sinxdx\sin x dxd(cosx)d(\cos x)11+(kx)2dx\frac{1}{1+(kx)^2} dxd(kx)d(kx) 等。
  3. 动手实践验证:对于课后练习或自己找到的题目,不仅要用换元法手工计算,也尝试用 SymPy 等工具进行结果验证,确保计算准确并理解不同结果形式间的等价性。

— 小象教研组

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