AM@微分中值定理

微分中值定理

abstract

  • 微分中值定理是导数应用的理论基础
  • 微分中值定理的关系:
    • 费马引理
    • Rolle定理推出Lagrange中值定理和Cauchy中值定理

费马引理

  • 设函数 f ( x ) f(x) f(x)在点 x 0 x_0 x0的某个邻域 U ( x 0 ) U(x_0) U(x0)内有定义,并且在 x 0 x_0 x0处可导
    • ∀ x ∈ U ( x 0 ) \forall{x\in{U}(x_0)} xU(x0),有 f ( x ) ⩽ f ( x 0 ) f(x)\leqslant{f(x_0)} f(x)f(x0)(或 f ( x ) ⩾ f ( x 0 ) f(x)\geqslant{f(x_0)} f(x)f(x0)),即 x = x 0 x=x_0 x=x0是一个极值点 f ′ ( x ) = 0 f'(x)=0 f(x)=0
  • 证明:(以 f ( x ) ⩽ x 0 f(x)\leqslant{x_0} f(x)x0情形为例,另一情形类似)
    • x ∈ U ( x 0 ) x\in{U(x_0)} xU(x0)时, f ( x ) ⩽ f ( x 0 ) f(x)\leqslant{f(x_0)} f(x)f(x0),则对于
      • x = x 0 + Δ x ∈ U ( x 0 ) x=x_0+\Delta{x}\in{U(x_0)} x=x0+ΔxU(x0),有 f ( x ) ⩽ f ( x 0 ) f(x)\leqslant{f(x_0)} f(x)f(x0),即 f ( x ) − f ( x 0 ) ⩽ 0 f(x)-f(x_0)\leqslant{0} f(x)f(x0)0
    • 从而当 Δ x > 0 \Delta{x}>0 Δx>0时, f ( x ) − f ( x 0 ) Δ x ⩽ 0 \frac{f(x)-f(x_0)}{\Delta{x}}\leqslant{0} Δxf(x)f(x0)0;当 Δ x < 0 \Delta{x}<0 Δx<0, f ( x ) − f ( x 0 ) Δ x ⩾ 0 \frac{f(x)-f(x_0)}{\Delta{x}}\geqslant{0} Δxf(x)f(x0)0
    • 根据函数 f ( x ) f(x) f(x) x 0 x_0 x0可导以及极限的保号性,得
      • f ′ ( x 0 ) = f + ′ ( x 0 ) f'(x_0)=f_{+}'(x_0) f(x0)=f+(x0)= lim ⁡ Δ x → 0 + f ( x ) − f ( x 0 ) Δ x ⩽ 0 \lim\limits_{\Delta{x}\to{0^{+}}}{\frac{f(x)-f(x_0)}{\Delta{x}}}\leqslant{0} Δx0+limΔxf(x)f(x0)0
      • f ′ ( x 0 ) = f − ′ ( x 0 ) f'(x_0)=f_{-}'(x_0) f(x0)=f(x0)= lim ⁡ Δ x → 0 − f ( x ) − f ( x 0 ) Δ x ⩾ 0 \lim\limits_{\Delta{x}\to{0^{-}}}{\frac{f(x)-f(x_0)}{\Delta{x}}}\geqslant{0} Δx0limΔxf(x)f(x0)0
    • 所以 0 ⩽ f ′ ( x 0 ) ⩽ 0 0\leqslant f'(x_0)\leqslant0 0f(x0)0,即 f ′ ( x ) = 0 f'(x)=0 f(x)=0
  • 费马引理的简述为函数在可导区间内的极值点处的导数为0
  • 导数为0的点称为驻点

罗尔定理

  • 若函数 f ( x ) f(x) f(x)满足
    1. 区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]连续
    2. 区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)可导
    3. 区间端点处的函数值相等( f ( a ) = f ( b ) f(a)=f(b) f(a)=f(b))
  • ( a , b ) (a,b) (a,b)内至少有一点 ξ ( ξ ∈ ( a , b ) ) \xi(\xi\in(a,b)) ξ(ξ(a,b)),使得 f ′ ( ξ ) = 0 f'(\xi)=0 f(ξ)=0
  • Note:
    • 区间端点处不要求可导,但是区间端点处的函数值要求相等
    • 这显然是一个关于导数的定理
  • 证明
    • 由条件(1)和闭区间上连续函数最值定理, f ( x ) f(x) f(x)闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上必定能取得 f ( x ) f(x) f(x)的最值(最小值 m m m,和最大值 M M M)
    • M = m M=m M=m时, f ( x ) f(x) f(x) [ a , b ] [a,b] [a,b]上总取相同的数,因此其导数为0, ( ∀ x ∈ ( a , b ) ) (\forall{x}\in(a,b)) (x(a,b)),有 f ′ ( x ) = 0 f'(x)=0 f(x)=0
    • M > m M>m M>m时,由条件(3),设 f ( a ) = f ( b ) = k f(a)=f(b)=k f(a)=f(b)=k,显然 m , M m,M m,M至少有一个不等 k k k,不妨设 M ≠ f ( a ) M\neq{f(a)} M=f(a)(即 M > k M>k M>k);那么开区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)内有一点 ξ \xi ξ使得 ξ \xi ξ满足 f ( ξ ) = M f(\xi)=M f(ξ)=M,
    • 因此从而 ∀ x ∈ [ a , b ] \forall{x\in[a,b]} x[a,b],总有 f ( x ) ⩽ f ( ξ ) = M f(x)\leqslant{f(\xi)=M} f(x)f(ξ)=M,再有费马引理, f ′ ( ξ ) = 0 f'(\xi)=0 f(ξ)=0
    • Note:前面的工作在说明可导极值点存在于开区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)内,最有由费马引理得证

拉格朗日中值定理(微分中值定理)

  • Largrange定理是Rolle定理改进和推广的结果,它取消了Rolle定理的第一个条件,并调整了结论,具有重要地位,称为微分中值定理
  • 若函数 f ( x ) f(x) f(x)满足:
    1. 在开区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]上连续
    2. 在开区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)内可导
  • 那么在 ( a , b ) (a,b) (a,b)内至少有一点 ξ ( a < ξ < b ) \xi(a<\xiξ(a<ξ<b),使得等式 f ( b ) − f ( a ) = f ′ ( ξ ) ( b − a ) f(b)-f(a)=f'(\xi)(b-a) f(b)f(a)=f(ξ)(ba)(0)成立
    • 其中等式(0)可以变形为 f ( b ) − f ( a ) b − a \frac{f(b)-f(a)}{b-a} baf(b)f(a)= f ′ ( ξ ) f'(\xi) f(ξ)(0-1)
    • 若记 Δ x = b − a \Delta{x}=b-a Δx=ba; y = f ( x ) y=f(x) y=f(x), Δ y = f ( b ) − f ( a ) \Delta{y}=f(b)-f(a) Δy=f(b)f(a),则(0)写成 Δ y = f ′ ( ξ ) Δ x \Delta{y}=f'(\xi)\Delta{x} Δy=f(ξ)Δx(0-2)的形式,该公式是 d y = f ′ ( x ) Δ x \mathrm{d}y=f'(x)\Delta{x} dy=f(x)Δx的增强版本(另见有限增量定理)
  • Note:
    • 公式(0)也叫lagrange中值公式
    • 定理中的闭区间两端点内置 ξ \xi ξ可能是变量,例如都是关于 a a a,的函数 ( a = a ( x ) , b = b ( x ) ) (a=a(x),b=b(x)) (a=a(x),b=b(x)),
      • 此时结论为 a ( x ) < ξ ( x ) < b ( x ) a(x)<\xi(x)a(x)<ξ(x)<b(x)内至少有一点 ξ \xi ξ满足 f ( b ( x ) ) − f ( a ( x ) ) b ( x ) − a ( x ) \frac{f(b(x))-f(a(x))}{b(x)-a(x)} b(x)a(x)f(b(x))f(a(x))= f ′ ( ξ ( x ) ) f'(\xi(x)) f(ξ(x))
      • 通过构造合适的闭区间,可以被用来推导许多结论和不等式

分析

  • 定理的结论形如通过点 A ( a , f ( a ) ) , B ( b , f ( b ) ) A(a,f(a)),B(b,f(b)) A(a,f(a)),B(b,f(b))两点的直线的点斜式方程
  • 定理的几何意义:
    • 将定理的结论改写为直线斜率的形式(0-1)式
    • f ′ ( ξ ) f'(\xi) f(ξ)为曲线上的点 C ( ξ , f ( ξ ) ) C(\xi,f(\xi)) C(ξ,f(ξ))处的切线斜率,该切线平行于弦 A B AB AB
    • 若连续曲线 y = f ( x ) y=f(x) y=f(x) A B AB AB上除端点外处处具有不垂直于 x x x轴的切线,则弧上至少有一点 C C C,使得曲线在点 C C C处的切线平行于 A B AB AB
  • Rolle定理中端点弦 A B AB AB是平行于 x x x轴的,定理中的 C C C点的切线斜率为0,也平行于 x x x轴,从而也满足Largrange定理(特殊情况)

证明

  • Largrange定理的证明可以基于Rolle定理进行,为此需要构造一个能够运用Rolle定理且和Largrange定理的函数相关的辅助函数
  • 辅助函数的构造可以启发于Largrange定理的几何解释:
    • A B AB AB所在直线可以解释为斜率为 k = f ( b ) − f ( a ) b − a k=\frac{f(b)-f(a)}{b-a} k=baf(b)f(a)(0-3),过点 A ( a , f ( a ) ) A(a,f(a)) A(a,f(a))的直线,即为 y − f ( a ) = k ( x − a ) y-f(a)=k(x-a) yf(a)=k(xa),变形为 y = L ( x ) y=L(x) y=L(x)的形式: y = f ( a ) + k ( x − a ) y=f(a)+k(x-a) y=f(a)+k(xa)
    • 基于直线方程(一次函数) y = L ( x ) y=L(x) y=L(x),和函数 f ( x ) f(x) f(x),构造辅助函数 ϕ ( x ) = f ( x ) − L ( x ) \phi(x)=f(x)-L(x) ϕ(x)=f(x)L(x)= f ( x ) − f ( a ) − k ( x − a ) f(x)-f(a)-k(x-a) f(x)f(a)k(xa)(1),这是描述两曲线 f ( x ) f(x) f(x) L ( x ) L(x) L(x)间的差值 y y y轴方向上的差值的函数,与 f ( x ) f(x) f(x)密切相关,且其重要特点是端点处两曲线重合,两端点处差值都为0,这符合Rolle定理的运用条件
  • 由辅助函数(1)容易验证其满足 ϕ ( a ) = ϕ ( b ) \phi(a)=\phi(b) ϕ(a)=ϕ(b)的条件,且 ϕ ( x ) \phi(x) ϕ(x) [ a , b ] [a,b] [a,b]内连续,在 ( a , b ) (a,b) (a,b)内可导,可运用Rolle定理
  • ϕ ′ ( x ) = f ′ ( x ) − k \phi'(x)=f'(x)-k ϕ(x)=f(x)k(2)和Rolle定理, ( a , b ) (a,b) (a,b)内至少有一点 ξ \xi ξ,使得 ϕ ′ ( ξ ) = 0 \phi'(\xi)=0 ϕ(ξ)=0,即 f ′ ( ξ ) − k = 0 f'(\xi)-k=0 f(ξ)k=0,得 k = f ′ ( ξ ) k=f'(\xi) k=f(ξ),所以(0-1)成立,就有(1)成立

有限增量定理

  • 设, x 1 = x + Δ x x_1=x+\Delta{x} x1=x+Δx x , x 1 ∈ [ a , b ] x,x_1\in[a,b] x,x1[a,b]
    • Δ x > 0 \Delta{x}>0 Δx>0,则 x < x 1 xx<x1,公式(0)在区间 [ x , x 1 ] [x,x_1] [x,x1]上可改写为 f ( x 1 ) − f ( x ) = f ′ ( x + θ Δ x ) ⋅ Δ x f(x_1)-f(x)=f'(x+\theta{\Delta{x}})\cdot\Delta{x} f(x1)f(x)=f(x+θΔx)Δx, θ ∈ ( 0 , 1 ) \theta\in(0,1) θ(0,1)(3),即对 ξ \xi ξ改写为 x + θ Δ x x+\theta\Delta{x} x+θΔx的形式
      • 因为 θ ∈ ( 0 , 1 ) \theta\in(0,1) θ(0,1), θ Δ x ∈ ( 0 , Δ x ) \theta\Delta{x}\in(0,\Delta{x}) θΔx(0,Δx),若令 ξ = x + θ Δ x \xi=x+\theta\Delta{x} ξ=x+θΔx,则 ξ ∈ ( x , x + Δ x ) \xi\in(x,x+\Delta{x}) ξ(x,x+Δx)
    • Δ x < 0 \Delta{x}<0 Δx<0,则 x > x 1 x>x_1 x>x1,公式(0)在区间 [ x 1 , x ] [x_1,x] [x1,x]上同样可以改写为(3)
  • 若记 f ( x ) = y f(x)=y f(x)=y,则: Δ y \Delta{y} Δy= y 1 − y y_1-y y1y= f ( x 1 ) − f ( x ) f(x_1)-f(x) f(x1)f(x),从而式(3)可以写成 Δ y = f ′ ( x + θ Δ x ) ⋅ Δ x \Delta{y}=f'(x+\theta\Delta{x})\cdot{\Delta{x}} Δy=f(x+θΔx)Δx, θ ∈ ( 0 , 1 ) \theta\in(0,1) θ(0,1)(3-1),本质上还是 Δ y = f ′ ( ξ ) Δ x \Delta{y}=f'(\xi)\Delta{x} Δy=f(ξ)Δx
    • 这个表达式形似微分公式 d y = f ′ ( x ) ⋅ Δ x \mathrm{d}y=f'(x)\cdot{\Delta{x}} dy=f(x)Δx,而 d y → Δ y ( Δ x → 0 ) \mathrm{d}y\to{\Delta{y}}(\Delta{x}\to{0}) dyΔy(Δx0)( d y \mathrm{d}y dy Δ y \Delta{y} Δy ∣ Δ x ∣ |\Delta{x}| ∣Δx很小时的近似值
    • 公式(3-1)却给出了增量 Δ y \Delta{y} Δy的导数和自变量增量(微分)的准确表达式,且 ∣ Δ x ∣ |\Delta{x}| ∣Δx不必取很小的值,只要是个有限增量即可,因此式(3-1)被称为有限增量公式
    • 这个公式可以从几何中得到直观的解释,同样是曲线线性化,将闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]内部的某个子闭区间 [ x , x 1 ] [x,x_1] [x,x1]再次应用Largrange的结果;从而将某两点的函数差值(增量)转换为某个线性函数两点函数值的差值(增量)来计算
  • 上述结论称为有限增量定理,其基本原理来自于Largrange中值定理
  • 在某些问题中,当自变量 x x x取得有限增量 Δ x \Delta{x} Δx而需要函数增量的准确表达式时,此定理十分有用

Largrange定理和恒零导数

  • 导数恒为0的函数是常数函数
  • 具体地:若 f ( x ) f(x) f(x)在区间 I I I上连续, I I I内(不取端点)可导且导数恒为0(即, ∀ x ∈ I , f ′ ( x ) = 0 \forall{x}\in{I},f'(x)=0 xI,f(x)=0),则 f ( x ) f(x) f(x)在区间 I I I上是一个常数
  • 证明:设 x 1 , x 2 ∈ I x_1,x_2\in{I} x1,x2I,设 x 1 < x 2 x_1x1<x2,由式(0)得 f ( x 2 ) − f ( x 1 ) f(x_2)-f(x_1) f(x2)f(x1)= f ′ ( ξ ) ( x 2 − x 1 ) f'(\xi)(x_2-x_1) f(ξ)(x2x1), ( ξ ∈ ( x 1 , x 2 ) ) (\xi\in(x_1,x_2)) (ξ(x1,x2))
    • f ′ ( ξ ) = 0 f'(\xi)=0 f(ξ)=0,得 f ( x 2 ) − f ( x 1 ) = 0 f(x_2)-f(x_1)=0 f(x2)f(x1)=0,从而 f ( x 2 ) = f ( x 1 ) f(x_2)=f(x_1) f(x2)=f(x1)
    • 即任意两点的函数值都相等,得任意自变量都是取同一个函数值,所以 f ( x ) f(x) f(x)是一个常数

  • 证明当 x > 0 x>0 x>0时,不等式 x 1 + x < ln ⁡ ( 1 + x ) < 0 \frac{x}{1+x}<\ln(1+x)<0 1+xx<ln(1+x)<0
    • f ( t ) = ln ⁡ ( t + 1 ) f(t)=\ln(t+1) f(t)=ln(t+1)(0),则 f ( t ) f(t) f(t)在区间 [ 0 , x ] [0,x] [0,x]上满足Largrange中值定理的条件,则有式(1): f ( x ) − f ( 0 ) f(x)-f(0) f(x)f(0)= f ′ ( ξ ) ( x − 0 ) f'(\xi)(x-0) f(ξ)(x0), ξ ∈ ( 0 , x ) \xi\in(0,x) ξ(0,x)
    • f ( 0 ) = 0 f(0)=0 f(0)=0, f ′ ( t ) = 1 1 + t f'(t)=\frac{1}{1+t} f(t)=1+t1(2);(0),(2)代入(1)化简得 f ( x ) = 1 1 + ξ x f(x)=\frac{1}{1+\xi}x f(x)=1+ξ1x,从而 ln ⁡ ( 1 + x ) \ln(1+x) ln(1+x)= 1 1 + ξ x \frac{1}{1+\xi}x 1+ξ1x(3)
    • ξ ∈ ( 0 , x ) \xi\in(0,x) ξ(0,x),所以式(3)可以被放大和缩小在范围: x 1 + x < x 1 + ξ < x \frac{x}{1+x}<\frac{x}{1+\xi}1+xx<1+ξx<x(4),将(3)代入(4),得证 x 1 + x < ln ⁡ ( 1 + x ) < 0 \frac{x}{1+x}<\ln(1+x)<0 1+xx<ln(1+x)<0, ( x > 0 ) (x>0) (x>0)

柯西中值定理

  • ref:柯西中值定理

用微分中值定理来解决问题

  • 为了使用微分中值定理推导某些结论或解决某些问题,往往需要构造一个符合某个微分中值定理的函数(即,构造满足条件的辅助函数)

  • 罗尔中值定理:基本的中值定理

    • 条件最为苛刻,但是可以用来证明拉格朗日中值定理
      • 通过构造满足罗尔中值定理条件的辅助函数,将问题化归为罗尔中值定理能够解决的情形
      • 从而得到更具一般性的结论

三个定理的共同条件

  • Rolle 中值定理和Lagrange中值定理以及Cauchy中值定理都要求被研究的对象在给定闭区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]内连续,并且在相应的开区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)内可导

利用微分中值定理证明不等式

  • 利用 ξ \xi ξ所处的区间 ( a , b ) (a,b) (a,b)来构造不等式,以便使用对应的微分中止定理来证明一些不等式,区间 [ a , b ] [a,b] [a,b]中的端点 a , b a,b a,b可以是变量(譬如区间 [ a , x ] [a,x] [a,x])
  • 再将需要证明范围的函数 f ( x ) f(x) f(x)使用一个包含 ξ \xi ξ以及区间的端点 a , b a,b a,b构造出不等式

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