第十章 重积分
第一节 二重积分的概念与性质
一.二重积分的概念
引入:假设我们现在有一个曲顶柱体V,他在xOy面上的投影为区域D,根据体积公式:
V
=
S
h
V=Sh
V=Sh
我们可以依然可以根据“取微分——求极限”的思想,也就是说,可以将V分为无数个小柱体,也就是说可以先把D区域分为无数个圆(圆好计算)或者其他的几何图形,然后由于“长、宽”与高有一个已知的映射关系——z=f(x,y),但是我们发现其与普通的积分有一个差别——在对S进行微分的时候,需要同时对x,y进行微分,那么
V
=
lim
λ
→
0
∑
k
=
1
n
f
(
ξ
k
,
η
k
)
Δ
σ
k
=
∬
D
f
(
x
,
y
)
d
x
d
y
V=\lim_{\lambda \to 0}\sum_{k=1}^{n} f(\xi_k,\eta_k)\Delta \sigma_k=\displaystyle\iint_{D}f(x,y)dxdy
V=λ→0limk=1∑nf(ξk,ηk)Δσk=∬Df(x,y)dxdy
但是我们需要注意,由于D的分法可能不同,所以我们需要取得一个共同的标准去衡量**“S被分为无限多份”是否等于“n—>无穷”**。
- 举个例子,如果你的一个"dS"分得很大,而其他有无数个很小的"dS",那么显然现在的S集中在了大的dS上面,换句话说,最后的结果与分法有关系,这显然是研究微分过程中所需要避免的。
那么,我们就引入一个量:
λ
(
n
个
小
区
域
中
直
径
的
最
大
值
)
同
时
,
让
其
趋
近
于
零
—
—
λ
→
0
\lambda (n个小区域中直径的最大值)\\ 同时,\color{red}让其趋近于零\color{black}——\lambda \to 0
λ(n个小区域中直径的最大值)同时,让其趋近于零——λ→0
二.方法总结
Step 1:分割
Step 2:近似
Step 3:求和
Step 4:取极限
eg:我们以通过面密度求取已知面积的均匀物体的质量:
1.分割:
使用任意曲线网将D分为n个区域:
σ
1
、
σ
2
、
σ
3
、
.
.
.
.
.
.
σ
n
\sigma_1、\sigma_2、\sigma_3、......\sigma_n
σ1、σ2、σ3、......σn
2.近似:
在每一个小区域中任取一点(类似于一重积分中,在x_i、x_i+1中任取一点)
(
ξ
k
,
η
k
)
(\xi_k,\eta_k)
(ξk,ηk)
那么第k个小块的质量为:
Δ
M
k
=
ρ
(
ξ
k
,
η
k
)
Δ
σ
k
(
k
=
1
,
2
,
3......
n
)
\Delta M_k = \rho (\xi_k, \eta_k)\Delta \sigma_k(k=1,2,3......n)
ΔMk=ρ(ξk,ηk)Δσk(k=1,2,3......n)
3.求和:
M = ∑ k = 1 n Δ M k ≈ ∑ k = 1 n ρ ( ξ k , η k ) Δ σ k M=\sum_{k=1}^{n}\Delta M_k\approx \sum_{k=1}^{n}\rho(\xi_k,\eta_k)\Delta\sigma_k M=k=1∑nΔMk≈k=1∑nρ(ξk,ηk)Δσk
4.取极限:
令:
λ
=
m
a
x
1
<
=
k
<
=
n
{
Δ
σ
k
}
\lambda = max_{1<=k<=n}\{\Delta \sigma_k\}
λ=max1<=k<=n{Δσk}
则:
M
=
lim
λ
→
0
∑
k
=
1
n
ρ
(
ξ
l
,
η
k
)
Δ
σ
k
M = \lim_{\lambda \to 0}\sum_{k=1}^{n}\rho(\xi_l,\eta_k)\Delta \sigma_k
M=λ→0limk=1∑nρ(ξl,ηk)Δσk
三.一些概念
被积函数:
f
(
x
,
y
)
f(x,y)
f(x,y)
被积表达式:
f
(
x
,
y
)
Δ
σ
f(x,y)\Delta \sigma
f(x,y)Δσ
面积元素:
d
σ
d\sigma
dσ
积分变量:
x
,
y
x,y
x,y
积分区域:
D
D
D
积分和:
∑
i
=
0
n
f
(
ξ
k
,
η
k
)
Δ
σ
k
\sum_{i=0}^{n}f(\xi_k,\eta_k)\Delta \sigma_k
i=0∑nf(ξk,ηk)Δσk
四.二重积分存在定理以及性质
1.二重积分:
如果f(x,y)在有界区域D上连续,则f(x,y)在有界闭区域D上可积。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 无需6万激活码!GitHub神秘组织3小时极速复刻Manus,手把手教你使用OpenManus搭建本
· Manus爆火,是硬核还是营销?
· 终于写完轮子一部分:tcp代理 了,记录一下
· 别再用vector<bool>了!Google高级工程师:这可能是STL最大的设计失误
· 单元测试从入门到精通