Chapter 09
积分:面积与累积,通往概率的桥梁
积分是微分的逆运算,用于求曲线下面积、累积量,并与概率、期望相关。
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矩形与曲线之间的空隙会随着分得更细而变小,取极限就得到精确面积(积分)。
定积分表示曲线下面积。先求原函数,再代入上、下限相减。
什么是积分
积分是微分的逆。微分像把面包切得很薄(求变化率),积分则是把那些薄片再拼回去得到原来的量(面积/总量)。符号 是 Sum 的 S 拉长来的。微积分基本定理严格证明了微分与积分互为逆运算。有了它,计算定积分时不必直接取极限,只需找到原函数即可。
用来精确求曲线下面积。对弯弯曲曲的曲线,用无数个极窄的矩形(宽度趋近 0)相加得到精确面积,数学上表示累积变化的总和。
定积分有确定的起点 和终点 。计算时先求原函数 (导数等于被积函数的函数),再用 (后来状态 − 当初状态)得到累积结果(面积或总量)。
日常累积量离不开它。车速 每时每刻在变,对时间 积分就得到总路程。水龙头流量积分得到总水量。凡是把“变化的量”聚成结果,都用积分。
是理解连续概率的钥匙。身高、体重等连续数据中,“身高在 170–180cm 的概率”等于概率密度曲线在该区间下的面积,即积分。积分值就是该事件的概率。
是AI 决策的基础。AI 在不确定下做选择时,会算期望(各结果×概率再求和),这个求和在数学上就是积分。生成模型(VAE、Diffusion)、强化学习的累积奖励期望,都一步也离不开积分。
物理中用来算功与能量:力对距离积分得功;加速度积分得速度,速度积分得位移,用于轨迹与运动预测。
经济中用来把握随时间变化的总需求、总供给,以及消费者剩余、生产者剩余,分析市场效率。
AI 性能与优化:AUC(曲线下面积)就是积分。归一化(使总概率为 1)也要对整段区间积分。网络内部用概率描述数据流时,背后都有积分。
定积分按 ① 下、上限 →
② 原函数 →
③ 三步做。
原函数是把 里的式子还原到求导前的那个函数。
规则: 升幂再除以新指数;常数 写成 ; 不变;和式要逐项还原再相加。对 求导验算是否等于被积函数;相减永远是 (上限) − (下限)。
不定积分只写原函数 。问「 处的值」时一般取 代入。
最简单的例子:
原函数 → 。答案 6。
下表从易到难列出几类。每一行:先求原函数,再在上、下限处取值相减。
- 题目
- 要点原函数 →
- 题目
- 要点原函数 →
- 题目
- 要点原函数 →
- 题目,()
- 要点
| 题目 | 要点 |
|---|---|
| 原函数 → | |
| 原函数 → | |
| 原函数 → | |
| ,() |
按题型解题
- 类型常数定积分
- 说明
- 求法原函数 ,答案为 。
- 类型一次式定积分
- 说明 或
- 求法原函数 或 ,代入上、下限相减。
- 类型多项式定积分
- 说明
- 求法逐项求原函数(),再 。
- 类型原函数在某点值
- 说明已知原函数,求 处的值
- 求法直接把 代入原函数(常取 )。
| 类型 | 说明 | 求法 |
|---|---|---|
| 常数定积分 | 原函数 ,答案为 。 | |
| 一次式定积分 | 或 | 原函数 或 ,代入上、下限相减。 |
| 多项式定积分 | 逐项求原函数(),再 。 | |
| 原函数在某点值 | 已知原函数,求 处的值 | 直接把 代入原函数(常取 )。 |
例(常数定积分)
求 。
解
① 下限 0,上限 2。
② 原函数 。
③ 。→ 答 6
例(一次式定积分)
求 。
解
① 下限 1,上限 3。
② 原函数 。
③ 。→ 答 8
例(原函数在某点值)
已知 ,求 处的值。
解
代入 ,; 时 。→ 答 4