Loading... # 常用公式 ### 基本求导公式 ${\left( {x}^{\alpha }\right) }^{\prime } = \alpha {x}^{\alpha - 1}\left( {\alpha \text{ 为常数 }}\right)$ ${\left( {a}^{x}\right) }^{\prime } = {a}^{x}\ln a\left( {a > 0,a \neq 1}\right)$ ${\left( {\mathrm{e}}^{x}\right) }^{\prime } = {\mathrm{e}}^{x}$ ${\left( {\log }_{a}x\right) }^{\prime } = \frac{1}{x\ln a}\left( {a > 0,a \neq 1}\right)$ ${\left( \ln \left| x\right| \right) }^{\prime } = \frac{1}{x}$ ${\left( \sin x\right) }^{\prime } = \cos x$ ${\left( \cos x\right) }^{\prime } = - \sin x$ ${\left( \arcsin x\right) }^{\prime } = \frac{1}{\sqrt{1 - {x}^{2}}}$ ${\left( \arccos x\right) }^{\prime } = - \frac{1}{\sqrt{1 - {x}^{2}}}$ ${\left( \tan x\right) }^{\prime } = {\sec }^{2}x$ ${\left( \cot x\right) }^{\prime } = - {\csc }^{2}x$ ${\left( \arctan x\right) }^{\prime } = \frac{1}{1 + {x}^{2}}$ ${\left( \operatorname{arccot}x\right) }^{\prime } = - \frac{1}{1 + {x}^{2}}$ ${\left( \sec x\right) }^{\prime } = \sec x\tan x$ ${\left( \csc x\right) }^{\prime } = - \csc x\cot x$ ${\left\lbrack \ln \left( x + \sqrt{{x}^{2} + 1}\right) \right\rbrack }^{\prime } = \frac{1}{\sqrt{{x}^{2} + 1}}$ ${\left\lbrack \ln \left( x + \sqrt{{x}^{2} - 1}\right) \right\rbrack }^{\prime } = \frac{1}{\sqrt{{x}^{2} - 1}}.$ ### 基本积分公式                  ### 泰勒公式求极限 > 注意: > > 相减展开过程中,要展到相同次数,不能一个展开到 2 次,另一个 3 次 > > 相乘过程与相减类似 > > 相除过程中,可以简单判断分子或者分母展开的阶数,然后分子或者分母相应展到相同阶数,如果有部分与分母阶数不同,根据抓大头原则即可,趋向于 0 比分母次数更高的可以直接舍去,趋向于正无穷,比分母阶数低的可以舍去 ### 二重积分求极值  #### 无条件的二重积分求极值 > 1.先求函数的偏导数 > > 2.找到令偏导数不存在或者为 0 的点,偏导数相互带入,求出可疑点 > > 3.求二阶偏导数 > > 4.把可疑点带入,判断 Δ,然后根据条件带入原方程即可求出极大或者极小值 #### 条件最值与拉格朗日数乘法 > 首先,如果能将条件转化为变量带入首先转化,就可以转成无条件的求法 > > 1.构造辅助函数 > > 2.求各个变量的偏导,令其为 0 > > 3.解方程 > > 4.比较方程得出的各点大小,找出最大最小值 ### 多元函数求极值 > 注意: > > 极值可能存在的地方 > > 1.函数定义域内部 > > 2.定义域边界 例如:${(x,y)|x+2*y<=1,x>=0,y>=0}$ 1. $x=0$ 时候,可以求出内部的驻点(偏导数为 0),还有边界点 $(0,0),(0,1/2)$ 2. $y=0$ 时候,可以求出内部的驻点(偏导数为 0),还有边界点 $(1,0)$ 3. $x+2*y=1$ 时候,把方程的 x 或者 y 换掉,又会有一个新的方程,再求新方程的极值 例题见 1000 题 A 组 13 章 18 题 ### 极坐标二重积分计算 > 如果遇到被积函数是椭圆的情况 $\frac{x^{2}}{a^{2}}+\frac{y^{2}}{b^{2}}$$=$$r^{2}$ > > 令 $x=arcost$, $y=brsint$ > > 根据题目给出的条件,计算出 t 的范围和 r 的范围 > > 然后 **$dxdy=abrdr$** 写方程过程一定记得换了,不是 $rdr$ ### 求渐近线 > 求渐近线过程 > > 1.垂直渐近线($x\to x_0$) > > 2.水平渐近线($x\to \infty$) > > 3.求斜渐近线时,先求出$\frac{f(x)}{x},$也就是斜率,判断$x\to +\infty和x \to -\infty$的极限值是否相同,如果存在且极限值不同,则斜渐近线条数取决于不同极限值个数 > > 注意:如果遇到趋向于负无穷,稳妥起见用-t 换元 x,t 趋向于正无穷,趋向于负无穷时从绝对值提出 $x^2$ 时候要加负号 ### 遇到以下情况可以用导数定义来求导数 1. 被求导的函数过于复杂 2. 被求导的函数中含有抽象函数 3. 被求导的函数不符合求导法则 4. 分段函数分段点求导用定义 5. 让函数值为 0 的点(如果出现表达式一部分趋于 $x_0$ 时 $f(x)$ 为 0,可以拆成 $(x-x0)*g(x)$ 使用极限运算法则拆开算) ### 连续相关注意点 - 问 $f'(x)$ 是否连续? 分段函数分段点处,求非分段点趋向于分段点的极限值是否与分段点处函数值相等,相等即连续(部分情况需要左导数右导数和函数值都进行判断) > 一般情况先求 $f(x)$ 在分段点和不在分段点的导数的表达式 > > 在让非分段点的导数趋于分段点,比较分段点和非分段点的函数值是否相等 > - 求分段函数的导数 - 不在分段点:使用导数求导法则直接求 - 在分段点:使用导数的定义进行求解 ### 函数有界性判断问题 1. 连续函数有界问题 - 闭区间函数 $f(x)$ 连续,则 $f(x)$ 有界 - 开区间函数连续,且在端点处极限存在,函数有界 - **导函数** 在有限区间有界,则 $f(x)$ 有界 2. 一般情况下, 函数的单调没办法直接推出 $f’(x)>0$ 的 例如,函数在某邻域单调增,只能推出导函数 >=0,不能推出 >0,比如 $x^{3}$ 衍生:$f(x)$ 在 $x_0$ 的某邻域内是凹函数,只能推出 $f''(x)>=0$,例如 $x^{4}$ 不能推出 $f''(x)>0$ 导函数在某点大于 $0$,不能推出函数在邻域内单调增 在二阶可导的情况下,$f’(x_0)>0$,可以推出在 $x_0$ 的邻域内函数单增(二阶导数存在,一阶导函数连续),二阶导数存在,一阶导数连续(连续就是不会导数突变方向),就可以推出一点导数值大于 0,一定是邻域内其他点导数值也是大于 0 的 ### 极限值和函数值无关 1. 设函数 $f(x)$ 在区间 $(-1,1)$ 内有定义,且 0 点的极限值等于 0 $(A) 当 \mathop{\lim }\limits_{{x \rightarrow 0}}\frac{f\left( x\right) }{\sqrt{\left| x\right| }} = 0,f\left( x\right) 在 x = 0 处可导;$ $(B) 当 \mathop{\lim }\limits_{{x \rightarrow 0}}\frac{f\left( x\right) }{{x}^{2}} = 0,f\left( x\right) 在 x = 0 处可导;$ A,B 选项中,可以得出,函数在 0 点的极限值等于 0,但是导数的定义式是,$lim_{x->0}\frac{f(x)-f(0)}{x}$,需要知道的是 0 点的函数值,但是选项中只能得出极限值,由于极限值和函数值无关,所以选项全错 - 无穷小与有界量的乘积是仍然是无穷小,例如 $xsin(\frac{1}{x})$ - 例如 $xe^{\frac{1}{x}}$,当 x 趋向于 0 时,极限值不存在,因为是无穷小乘无界量 - 极限存在的充要条件是左右极限存在且相等 - 函数导数的充要条件是左右导数存在且相等 - 导数存在的必要条件是函数连续 ### 函数的性态 #### 函数单调性 $f'(x)>0 => f(x)单调增$ $f'(x)>=0 <=> f(x)单调不减$ $f(x)单调增加 => f'(x)>=0$ 极限值大于 0 可以推出函数值大于 0 极限值 >=0,不能推出函数值大于等于 0($x^3$) 函数值 >=0 或者 >0,可以推出极限值大于 0 ### 数列收敛问题 证明数列收敛有两种方法 1. 单调有界性准则 证明数列单调增有上界,或者单调减有下界,单调性证明用做差或者做比 2. 夹逼定理 通过放缩来计算左右边界的极限趋于同一个值 ### $1^{∞}$ 当使用 $1^{∞}$ 时候,注意 $limu^v$ 使用过程中需要保证求出的结果不是无穷,一般不要用在分母单独使用 ### 数列极限 - 数列求极限过程中要把 $n->x$,把数列极限改写成函数极限,才能用洛必达 - 不要随便在 $e$ 上做等价代换,因为在分式中,分子和分母都有 $e$,如果不统一的话,直接换分子的 $e$ 的指数,就相当于等价后更换 $e$ 指数中加减进行直接等价代换了 - 只有在极限的非零因子(与整个世子是相乘的)的极限可以先求出来 1. 判断求数列和的极限用夹逼准则还是定积分定义 分母的变化部分和主体部分作比,如果趋向于 0 是次量级那就使用夹逼定理,如果趋向于 1 那就是同量级使用定积分的定义 次量级和主体部分相比,可以忽略,不影响极限值,但是如果是同量级,就会影响极限值,夹逼准则无法精准求出 2. $\mathop{\lim }\limits_{{n \rightarrow \infty }}\sqrt[n]{{a}_{1}^{n} + {a}_{2}^{n} + \cdots + {a}_{m}^{n}} = \mathop{\max }\limits_{{1 \leq i \leq m}}{a}_{i}$ $\mathop{\lim }\limits_{{n \rightarrow \infty }}\sqrt[n]{1 + {x}^{n} + {\left( \frac{{x}^{2}}{2}\right) }^{n}},\left( {x \geq 0}\right)$ 中,把 1 可以换成 $1,2,3.....,10000$ 就等价于 $1^n+1^n+....1^n$ 结果还是等价于在 $1,x,\frac{x^2}{2}$ 在不同区域的大小 #### 数列极限证明方法总结 ##### 数列极限证明常用 1. 不定式 对数列求极限过程和函数不定式极限相同,但一定 **要把数列极限转换为函数极限(归结原理)** ,否则不能直接用洛必达 2. n 项和的数列极限 1. 夹逼原理 2. 定积分定义 3. n 项连乘的数列极限 1. 夹逼原理 2. 取对数化为 n 项和 4. 递推关系定义的数列 1. 先证数列收敛,在求极限 2. 先求极限,再证极限为所求极限(一般使用压缩映射原理) 使用压缩映射原理时,若求出的极限值比较复杂,则不把极限带入,而是使用 a 带入 ##### 单调性判定常用方法 单调性判定常用有三种方法: (1) 若 ${x}_{n + 1} - {x}_{n} \geq 0\left( { \leq 0}\right)$ ,则 $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 单调增 (单调减); (2) 设 $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 不变号, 若 ${x}_{n} > 0$ ,则当 $\frac{{x}_{n + 1}}{{x}_{n}} \geq 1\left( { \leq 1}\right)$ 时, $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 单调增 (单调减); 若 ${x}_{n} < 0$ ,则当 $\frac{{x}_{n + 1}}{{x}_{n}} \geq 1\left( { \leq 1}\right)$ 时, $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 单调减 (单调增); (3) 设数列 $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 由 ${x}_{1} = a,{x}_{n + 1} = f\left( {x}_{n}\right) \left( {n = 1,2,\cdots }\right) ,{x}_{n} \in I$ 所确定, 若 $f\left( x\right)$ 在 $I$ 上单调增,则 当 ${x}_{1} \leq {x}_{2}$ 时, $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 单调增; 当 ${x}_{1} \geq {x}_{2}$ 时, $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 单调减; 若 $f\left( x\right)$ 在 $I$ 上单调减,则 $\left\{ {x}_{n}\right\}$ 不单调. ### 无穷小阶的比较 1. 定义法直接比较(函数两两进行比阶) 2. 等价无穷小替换后进行简单比阶 3. 洛必达 4. 泰勒展开 5. 利用定义求出函数的阶数(用 $x^k$ 相比为 1,那么原函数为 k 阶数) 6. 求导定阶数(每个都进行求导,相当于降了一阶,再用等价无穷小替换) 7. 利用若 $\mathop{\lim }\limits_{{x \rightarrow 0}}\frac{f\left( x\right) }{g\left( x\right) } = 1 ,则 {\int }_{0}^{\varphi \left( x\right) }f\left( t\right) \mathrm{d}t \sim {\int }_{0}^{\varphi \left( x\right) }g\left( t\right) \mathrm{d}t ,其中 \mathop{\lim }\limits_{{x \rightarrow 0}}\varphi \left( x\right) = 0$(不定积分换被积函数) 8. 结论: 若 $f\left( x\right)$ 在 x=0 的某邻域内连续,且当 $x \rightarrow 0$ 时 $f\left( x\right)$ 是 $x$ 的 $m$ 阶无穷小,$\varphi \left( x\right)$ 是 $x$ 的 $n$ 阶无穷小,则当 $x\rightarrow0$ 时 $F\left( x\right)={\int }_{0}^{\varphi \left( x\right) }f\left( t\right) \mathrm{d}t$ 是 $x$ 的 $n\left( {m + 1}\right)$ 阶无穷小) **也就是上限函数阶数*(被积函数阶数 +1)** ### 间断点的类型判断 - 当 f(x)没有显性给出时候,要注意先求出表达式,在求表达式的过程中可能会先遇到不满足定义域的情况,也就是有些情况下表达式不存在,要在表达式存在的条件下进行讨论,先求出表达式 - 表达式在变型过程中,可能给一个分母乘了一个式子让分式消去,注意这个过程定义域的变化,可能导致有间断点的函数被化简为没有间断点或者间断点减少 ### 介值定理、最值定理及零点定理的证明 如果遇到函数值$f(x_0)$和极限值$lim_{x->x_0}f(x)$,要能想到极限的保号性或者中值定理 证明函数值等于 0 要能想到零点定理 若给定值,要能想到最值定理 ### 复合函数求导 复合函数求导法则: 1. 读者不难验证:若 \( $y = g(f(x))$ \) ,则 \( $\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x} \Bigg|_{x=0}$ \) 不存在。 2. 设$y = f(u), u = g(x), u_0 = g(x_0)$,如果 $g'(x_0)$和$f'(u_0)$都存在,则$y = f(g(x))$在 \($x_0$ \) 处可导,且$\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x} \Bigg|_{x=x_0} = f'(u_0) \cdot g'(x_0)$ ,如果$g'(x_0)$和$f'(u_0)$至少有一个不存在,则$y=f(g(x))$在$x_0$处并非一定不可导,此时,先求出复合函数$y = f(g(x))$的表达式,然后再进一步考查$y = f(g(x))$在$x_0$处的可导性。 ### [25武忠祥《高数辅导讲义》.pdf - p72 - 隐函数求导法](assets/25武忠祥《高数辅导讲义》-20240731091616-x19jvdx.pdf#page=72) 一阶导数代公式 ,二 阶导数利用$\frac{\mathrm{d}^2y}{\mathrm{d}x^2}=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t}\Big(\frac{y^{'}(t)}{x^{'}(t)}\Big)\frac{1}{x^{'}(t)}$,注意,二阶导是对x求导,但是上面是关于t的导数,对x不能直接求,所以要先对t求导,然后再$\frac{dt}{dx}=\frac{1}{\frac{dx}{dt}}$ ### [25武忠祥《高数辅导讲义》.pdf - p73 - 参数方程求导法](assets/25武忠祥《高数辅导讲义》-20240731091616-x19jvdx.pdf#page=73) 在参数方程涉及到求斜率的方程中,因为斜率是$\frac{dy}{dx}$,参数方程是关于t的方程,所以要注意将 **对t的导数换成对x的** ,注意,二阶导中,$\frac{dy}{dx}$也就是$\frac{y'(t)}{x'(t)}$,$\frac{d{\frac{y(t)}{x(t)}}}{dx^2}$就是$\frac{y'(t)}{x'(t)}$再次对x求导,然后再$\frac{dt}{dx}$也就是$\frac{1}{\frac{dt}{dx}}$,总的来说,公式整理后就是$\frac{\mathrm{d}^2y}{\mathrm{d}x^2}=\frac{y^{\prime\prime}(t)x^{\prime}(t)-x^{\prime\prime}(t)y^{\prime}(t)}{x^{\prime3}(t)}$ ### 反函数的导数 * 反函数的导数,因为$\varphi^{'}(y)=\frac{\mathrm{d}x}{\mathrm{d}y}=\frac{1}{\frac{\mathrm{d}y}{\mathrm{d}x}}=\frac{1}{f^{'}(x)}$,$\varphi''(y)=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\biggl[\frac{1}{f'(x)}\biggr]\bullet\frac{\mathrm{d}x}{\mathrm{d}y}=-\frac{f''(x)}{\bigl[f'(x)\bigr]^2}\bullet\frac{1}{f'(x)}$ 注意:$\frac{dx}{dy}=\frac{1}{\frac{dy}{dx}},但\frac{d^{2}x}{dy^{2}}\neq\frac{1}{\frac{d^{2}y}{dx^{2}}}$ ### 常用的高阶导数 1. $(e^{ax+b})^{(n)}=a^ne^{ax+b}$ 2. $\sin(ax+b)^{(n)}=a^{n}\sin(ax+b+\frac{n\pi}2)$ 3. $\cos(ax+b)^{(n)}=a^{n}\cos(ax+b+\frac{n\pi}2)$ 4. $\ln(ax+b)^{(n)}=(-1)^{n-1}(n-1)!\frac{a^n}{(ax+b)^n}$ 5. $(\frac1{ax+b})^{(n)}=(-1)^nn!\frac{a^n}{(ax+b)^{n+1}}$ 6. $(\frac{c}{ax+b})^{(n)}=(-1)^{n}cn!\frac{a^{n}}{(ax+b)^{n+1}}$ ### 常见的转换:正弦函数和余弦函数三角恒等式转换 1. **和角公式**: $\sin(x+y) = \sin x \cos y + \cos x \sin y$ $\cos(x+y) = \cos x \cos y - \sin x \sin y$ 2. **差角公式**: $\sin(x-y) = \sin x \cos y - \cos x \sin y$ $\cos(x-y) = \cos x \cos y + \sin x \sin y$ 3. **倍角公式**: $\sin 2x = 2 \sin x \cos x$ $\cos 2x = \cos^2 x - \sin^2 x = 2 \cos^2 x - 1 = 1 - 2 \sin^2 x$ 4. **半角公式**: $\sin \frac{x}{2} = \pm \sqrt{\frac{1 - \cos x}{2}}$ $\cos \frac{x}{2} = \pm \sqrt{\frac{1 + \cos x}{2}}$ 5. **余弦到正弦的转换**: $\sin x = \cos \left(\frac{\pi}{2} - x \right)$ 6. **正弦到余弦的转换**: $\cos x = \sin \left(\frac{\pi}{2} - x \right)$ 7. **正弦和余弦的周期性**: $\sin(x + 2\pi k) = \sin x$ $\cos(x + 2\pi k) = \cos x$ 其中 \( k \) 是任意整数。 8. **正弦和余弦的奇偶性**: $\sin(-x) = -\sin x$(奇函数) $\cos(-x) = \cos x$(偶函数) ### 高阶导数 前两种主要用来求n阶导函数,泰勒公式用来求某点的导数 1. 公式法 2. 归纳法 3. 泰勒公式 最后修改:2025 年 02 月 09 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 支付宝微信 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏