微积分 · 黎曼和

黎曼和

黎曼和把区间[a, b]分成若干小段,把每段上的f(xᵢ*)·Δx加起来,即以取到的函数值为高的一排矩形的有向面积之和。小段越分越细时,可积函数的黎曼和趋于定积分。

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黎曼和与本页画面

黎曼和用来近似ff在[a,b][a, b]上的积分:把区间分成若干小区间[xi−1,xi][x_{i-1}, x_i],在每个小区间里取一点xi∗x_i^*,把f(xi∗) Δxif(x_i^*)\,\Delta x_i加起来。本页把区间nn等分,每一段一样宽:

黎曼和
Sn=∑i=1nf(xi∗) Δx,Δx=b−an.S_n = \sum_{i=1}^{n} f(x_i^*)\,\Delta x, \qquad \Delta x = \frac{b-a}{n}.

一般的定义允许小区间不等宽、取点任意,并在最宽的小区间宽度λ=max⁡Δxi→0\lambda = \max \Delta x_i \to 0时取极限;本页等分,λ→0\lambda \to 0就是n→∞n \to \infty。

每个黄色矩形立在一个小区间上,高到f(xi∗)f(x_i^*),也就是曲线上的黄点;SnS_n是这些矩形的有向面积之和:在x轴下方的矩形按负值计入,矩形也可能高出曲线或够不到曲线。“方法”决定取哪一点:左端点xi−1x_{i-1}、右端点xix_i或中点。梯形和改用弦连接f(xi−1)f(x_{i-1})和f(xi)f(x_i),它等于左、右端点和的平均:

梯形和
Tn=∑i=1nf(xi−1)+f(xi)2 Δx=Ln+Rn2.T_n = \sum_{i=1}^{n} \frac{f(x_{i-1}) + f(x_i)}{2}\,\Delta x = \frac{L_n + R_n}{2}.

按n → ∞会让nn逐次加倍到n=256n = 256,每一块一分为二(nn不是2的幂时,第一步先升到下一个2的幂)。对可积函数,这些和趋于蓝色显示的定积分:

定积分
∫abf(x) dx=lim⁡n→∞Sn=F(b)−F(a).\int_a^b f(x)\,dx = \lim_{n \to \infty} S_n = F(b) - F(a).

本页的定积分由原函数FF精确算出,并不是用很大的nn求和得到的近似值;误差就是SnS_n减去这个值。

02

值得注意的地方

  • 面积有正负。f<0f < 0的地方,小块挂在x轴下方,用斜线表示,按负值计入。在[0,2π][0, 2\pi]上,sin⁡x\sin x的两拱正好抵消,定积分为0。
  • 递增函数的左端点和偏小、右端点和偏大;递减函数正好相反。定积分夹在两者之间。
  • 误差缩小的快慢取决于方法。对光滑函数,nn足够大时,左、右端点和的误差近似为C/nC/n,中点和与梯形和的误差近似为C/n2C/n^2,所以每加倍一次,误差最终减半或缩小为四分之一。开始几步的倍数可能不同(x2x^2在[0,1][0, 1]上的左端点和第一步是1.6);首项抵消时误差下降得更快:x2x^2在[−1,1][-1, 1]上的左、右端点和误差已经按1/n21/n^2下降。读数条中间的误差图两个坐标都是对数刻度,这个倍数体现为线的坡度:坡度是倍数以2为底的对数,倍数2对应坡度1,倍数4对应坡度2。左、右端点一束缓坡,中点、梯形约陡一倍;首项抵消时例外。
  • 中点和与梯形和的误差通常符号相反。对f(x)=x2f(x) = x^2,不论nn是多少,中点和的误差恰好是梯形和误差的−12-\tfrac12。
  • 定积分的定义允许小区间不等长、在每个小区间里任意取点;本页画的是等分、按固定规则取点的特殊情形。定义要求最长的小区间趋于0时,无论怎样分割、怎样取点,极限都相同。
  • 严格说梯形和不是黎曼和(每个小区间没有单一的取点),但它是左、右端点和的平均,极限相同。数值积分里的矩形法和梯形法,就是这几种和。
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操作

  • 拖动虚线x=ax = a、x=bx = b或它们在底边上的标记,也可以转“区间”下的两个滚轮,或直接输入端点,π、2π、π/2和e都能识别。滚轮下面的按键给出精确的端点。
  • “方法”的按键决定取哪一点;每颗键下面写着这种方法在当前nn下的和与误差,四种方法一眼就能比。和与定积分之间的小图画出四种方法的误差随nn的变化。
  • 旋钮把nn设成1、2、4 … 256,每加倍一次一档;聚焦后按方向键到上一档或下一档。其他的nn(最大10000)可以直接输入。“n → ∞”让nn逐次加倍到256(不是2的幂时先升到下一个2的幂),停在那里;在256时再按,从1重新开始。“演示模式”打开适合投影的全屏视图(空格运行n → ∞,← →让n减半、加倍,H隐藏答案)。
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相关概念