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。
定积分的计算顺序:① 确认上、下限 →
② 求“还原回去的函数” →
③ (上限代入值) − (下限代入值)。
“原函数”是什么? — 就是把积分号里的式子还原成求导之前得到的那个函数。例如: 求导得 ,所以反过来,“ 积分后是什么?”→ 。也就是说 的原函数是 。不必纠结术语,就当成“代入上、下限再相减时用的那个函数”即可。
第1步:确认上、下限 — 在 中, 是下限, 是上限。若写的是 ,则下限为 1,上限为 3。
第2步:求“还原回去的函数”(原函数) — 找一个求导后等于被积函数的函数。常用规则: 次数加 1 再除以该数(例:,)。常数后加 (例:)。 不变(求导仍是自己)。多项相加时逐项求原函数再相加。
第3步:代入上、下限并相减 — 把上限 代入 得 ,下限 代入得 ,算 即为答案。
验算与注意 — 对求出的函数求导,看是否等于被积函数。相减顺序始终是 。
什么是「不定积分」? — 没有上、下限,只写原函数 + C 的积分叫不定积分。例:。 为任意常数。若问「在 处的值?」,只需把 代入 ;本课程取 计算。不定积分可理解为定积分里用的「原函数」加上 。
“求原函数在给定点处的值”这类题 — 题目已经给出原函数(如 ),并问“在 处的值是多少?”时,只要把 2 代入该式即可。 代入 得 ;本课程中取 ,所以答案是 。取 则 为答案。
例题与分步解答。(定积分为
①·
②·
③;不定积分代入题为
①·
②。)
例1.
① 下限 0,上限 2.
② 的原函数 .
③ → 6
例2.
① 下限 1,上限 3.
② 的原函数 .
③ → 8
例3.
① 下限 0,上限 2.
② →,→,故 .
③ → 4
例4. 已知 ,求 处的值?
① 代入 ,.
② 时 → 4
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