Теорема Вейерштрасса о равномерных приближениях непрерывных функций многочленами

Тригонометрическим многочленом степени $n$ называют бесконечно дифференцируемую и $2\pi$-периодическую функцию $$T_n(x) = \dfrac{a_0}{2} + \sum \limits_{k=1}^{n} a_k \cos kx + b_k \sin kx,$$ где $a_0, a_1, \ldots, a_n, b_1, \ldots, b_n$ — некоторые вещественные числа, $a_n \cdot b_n \neq 0$. Множество всех тригонометрических многочленов образует линейное пространство.

Теорема 1 (Вейерштрасса)

Любую непрерывную $2\pi$-периодическую функцию можно с любой степенью точности равномерно приблизить тригонометрическим многочленом, то есть для любого $\varepsilon > 0$ найдётся такой тригонометрический многочлен $T_n(x)$, что $$\max \limits_{-\infty < x < +\infty} \left| f(x) — T_n(x) \right| < \varepsilon.$$

Доказательство

Так, как сумма Фейера $\sigma_n(x)$ — это среднее арифметическое частичных сумм ряда Фурье функции $f(x)$, которые являются тригонометрическими многочленами, то она также будет тригонометрическим многочленом. В силу теоремы Фейера, для любого $\varepsilon > 0$ найдётся сумма Фейера $\sigma_n(x)$ такая, что $$\max \limits_{x \in \mathbb{R}} \left| f(x) — \sigma_n (x) \right| < \varepsilon.$$

Замечание

Непрерывную функция $f(x)$ на отрезке $[-\pi, \pi]$ можно равномерно приблизить на этом отрезке тригонометрическим многочленом в том и только том случае, когда $f(\pi) = f(-\pi)$.

Теорема 2 (Вейерштрасса)

Непрерывную на отрезке $[a, b]$ функцию $f(x)$ можно равномерно приблизить с любой степенью точности многочленом, то есть для любого $\varepsilon > 0$ найдётся многочлен $P_n(x) = a_0 + a_1 x + \ldots + a_n x^n$ такой, что $$\max \limits_{a \le x \le b} \left| f(x) — P_n(x) \right| < \varepsilon.$$

Доказательство.

Пусть $[a, b] = [0, \pi]$ и чётным образом продолжим функцию $f(x)$ на отрезок $[-\pi, 0]$, а затем на всю вещественную ось с периодом $2 \pi$. Получим чётную, $2 \pi$-периодическую непрерывную функцию, совпадающую с $f(x)$ на отрезке $[0, \pi]$ (рис.1).

Weierstrass-theorem

В силу теоремы Фейера для любого $\varepsilon > 0$ найдётся тригонометрический многочлен $T_m(x)$ такой, что $$\max \limits_{-\infty < x < +\infty} \left| f(x) — T_m(x) \right| < \dfrac{\varepsilon}{2}. (1)$$

Каждая из функций $\sin kx$ и $\cos kx$ является аналитической и поэтому раскладывается в степенной ряд, сходящийся на всей числовой прямой. Так как $T_m(x)$ — это конечная линейная комбинация функций $\sin kx$ и $\cos kx$, то $T_m(x)$ также раскладывается в степенной ряд, сходящийся для всех вещественных $x$, $$T_m(x) = c_0 + c_1 x + \ldots + c_n x^n + \ldots.$$

Известно, что на любом отрезке $[\alpha, \beta]$, лежащем внутри интервала сходимости, степенной ряд сходится равномерно. Следовательно, $\forall \varepsilon > 0$ существует такое $k$, что $$\max \limits_{0 \le x \le \pi} \left| T_m(x) — (c_0 + c_1 x + \ldots + c_k x^k) \right| < \dfrac{\varepsilon}{2}. (2)$$

Если положить $P_k (x) = c_0 + c_1 x + \ldots + c_k x^k$, то в силу (1) и (2) получаем $$\left| f(x) — P_k(x) \right| \le \left| f(x) — T_m(x) \right| + \left| T_m(x) — P_k(x) \right| \le$$ $$\le \max \limits_{-\infty < x < +\infty} \left| f(x) — T_m(x) \right| + \max_{0 \le x \le \pi} \left| T_m(x) — P_k(x) \right| < \dfrac{\varepsilon}{2} + \dfrac{\varepsilon}{2} = \varepsilon.$$

Следовательно, $$\max \limits_{0 \le x \le \pi} \left| f(x) — P_k(x) \right| < \varepsilon.$$

Пусть теперь функция $f(x)$ непрерывна на произвольном отрезке $[a, b]$. Положим $F(t) = f(a + \dfrac{t}{\pi} (b — a))$, $0 \le t \le \pi$.

Тогда функция $F(t)$ непрерывна на $[0, \pi]$ и её можно равномерно приблизить на $[0, \pi]$ многочленом $Q_k(t)$, т.е. $$\max \limits_{0 \le t \le \pi} \left| f(a + \dfrac{t}{\pi} (b — a)) — Q_k(t) \right| < \varepsilon. (3)$$

Полагая $x = a + \dfrac{t}{\pi} (b-a), P_k(x) = Q_k (\pi \dfrac{x — a}{b — a})$,
получаем из неравенства (3), что $$\max \limits_{a \le x \le b} \left| f(x) — P_k(x) \right| < \varepsilon.$$

Литература

Теорема Вейерштрасса о равномерных приближениях непрерывных функций многочленами

Тест по теме «Теорема Вейерштрасса о равномерных приближениях непрерывных функций многочленами».

Суммируемостью рядов Фурье методом Фейера

Ядро Фейера

Зададим непрерывную и $2\pi$-периодическую функцию $f(x)$. Рассмотрим последовательность $S_n(x)$ частичных сумм ряда Фурье функции $f(x)$, где $$S_n(x) = \dfrac{1}{\pi} \int \limits_{-\pi}^\pi f(x + t) \cdot D_n(t)dt,(1)$$ а $D_n(t)$ — ядро Дирихле: $$D_n(t) = \dfrac{1}{2} + \cos t + \ldots + \cos nt = \dfrac{\sin(n + \frac{1}{2})t}{2 \cdot \sin \frac{t}{2}}.(2)$$ Определим суммы Фейера как средние арифметические сумм $S_0(x), S_1(x),\ldots, S_n(x)$: $$\sigma_n(x) = \dfrac{S_0(x) + \ldots + S_n(x)}{n+1}.(3)$$

Подставляя в данную формулу выражение для частичной суммы ряда Фурье через ядро Дирихле, получаем, что $$\sigma_n(x) = \dfrac{1}{\pi} \int \limits_{-\pi}^\pi f(x + t) \dfrac{D_0(t) + \ldots + D_n(t)}{n + 1} dt.$$ Обозначим $$F_n(t) = \dfrac{D_0(t) + \ldots + D_n(t)}{n + 1},(4)$$ тогда $$\sigma_n(x) = \dfrac{1}{\pi} \int \limits_{-\pi}^\pi f(x + t) F_n(t) dt.(5)$$

Функцию $F_n(t)$ назовём ядром Фейера. Приведём следующие свойства ядра Фейера:

  1. $F_n(t)$ — четная, $2\pi$-периодическая и непрерывная функция;
  2. $\dfrac{1}{\pi} \int \limits_{-\pi}^\pi F_n(t)dt = 1$;
  3. $F_n(t) \ge 0$;
  4. $\lim \limits_{n\to\infty} \max \limits_{\delta \le t \le \pi} F_n(t) = 0$ при любом $\delta \in (0, \pi)$.
  5. Доказательство

    Свойства 1) и 2) сразу следуют из формулы (4) и соответствующих свойств ядер Дирихле.

    Докажем свойство 3). Подставляя в формулу (4) для ядра Фейера выражение (2) для ядер Дирихле, получаем $$(n + 1) \cdot F_n(t) = D_0(t) + \ldots + D_n(t) = \sum_{k=0}^{n}\dfrac{\sin(k + \frac{1}{2})x}{2\sin \frac{x}{2}} =$$ $$=\dfrac{1}{4\sin^2 \frac{x}{2}}\sum_{k=0}^{n}2 \cdot \sin \frac{x}{2} \cdot \sin(k + \frac{1}{2})x = \dfrac{1 — \cos(n + 1)x}{4\sin^2 \frac{x}{2}} \ge 0. (6)$$

    Докажем свойство 4). Из равенства (6) следует, что $\sup \limits_{x \in [\delta, \pi]} F_n(x) \le \dfrac{2}{4\cdot \sin^2 \frac{\delta}{2}} \cdot \dfrac{1}{n + 1} \rightarrow 0$ при $n \rightarrow \infty$, $0 < \delta < \pi$.

    Теорема (Фейера).

    Последовательность $\{\sigma_n(x)\}$ сумм Фейера $2\pi$-периодической непрерывной функции $f(x)$ равномерно сходится к функции $f(x)$.

    Доказательство.

    Докажем равномерную непрерывность $f(x)$ на $\mathbb{R}$.

    Спойлер

    По теореме Кантора функция $f(x)$ равномерно непрерывна на отрезке $[-2\pi, 2\pi]$. Поэтому для любого $\varepsilon > 0$ существует $\delta > 0$ такое, что для любых $x, t \in [-2\pi, 2\pi]$ таких, что $\left| x — t \right| < \delta$, выполнено неравенство $\left| f(x) — f(t) \right| < \varepsilon$.

    Пусть $\xi$ и $\eta$ – произвольные числа такие, что $\left| \xi — \eta \right| < \delta < \pi$. Тогда для любого $\xi \in \mathbb{R}$ надётся целое число $k$ такое, что $\xi — 2k\pi = x \in [-\pi, \pi]$. Так как по условию $\left| \xi — \eta \right| < \delta < \pi$, то $t = \eta — 2k\pi \in [-2\pi, 2\pi]$, и поэтому $\left| f(\xi) — f(\eta) \right| = \left| f(\xi — 2k \pi) — f(\eta — 2k \pi) \right| = \left| f(x) — f(t) \right| < \varepsilon$, что доказывает равномерную непрерывность функции $f(x)$ на $\mathbb{R}$.

    [свернуть]

    Используя свойства 2) и 3) ядра Фейера, оценим разность $\sigma(x) — f(x)$. Получаем, что $\sigma(x) — f(x) = \dfrac{1}{\pi} \int \limits_{-\pi}^\pi (f(x + t) — f(x)) F_n(t)dt$, $$\left| \sigma(x) — f(x) \right| \le \dfrac{1}{\pi} \int \limits_{-\pi}^\pi \left| f(x + t) — f(x) \right| F_n(t)dt. (7)$$

    Зафиксируем $\varepsilon > 0$. Воспользуемся равномерной непрерывностью функции $f(x)$ на $\mathbb{R}$ и найдём $\delta > 0$ такое, что $\forall x \in \mathbb{R}$ и $\forall \left| t \right| < \delta$ выполнено равенство $\left| f(x + t) — f(x) \right| < \dfrac{\varepsilon}{2}$.

    Разобьём отрезок интегрирования $[-\pi, \pi]$ в формуле (7) на три отрезка: $[-\pi, -\delta], [-\delta, \delta]$ и $[\delta, \pi]$.

    Воспользовавшись свойствами 2) и 3) ядра Фейера, получаем, что $$\dfrac{1}{\pi} \int \limits^{\delta}_{-\delta} \left| f(x + t) — f(x) \right| F_n(t) dt \le \dfrac{1}{\pi} \int \limits^{\delta}_{-\delta} \dfrac{\varepsilon}{2} F_n(t) dt \le$$ $$\le \dfrac{\varepsilon}{2\pi} \int \limits^{\delta}_{-\delta} F_n(t)dt = \dfrac{\varepsilon}{2}. (8)$$

    Из непрерывности на $\mathbb{R}$ $2\pi$-периодичной функции $f(x)$ следует её ограниченность на $\mathbb{R}$. Пусть $\left| f(x) \right| < M$. Воспользуемся свойством 4) ядра Фейера и найдём такое $N$, что $\forall n > N$ выполнено неравенство $$\max \limits_{t \in [\delta, \pi]} F_n(t) < \frac{\varepsilon}{8M}.$$

    Тогда $\forall n > N$ справедливо неравенство $$\dfrac{1}{\pi} \int \limits^{\pi}_{\delta} \left| f(x + t) — f(x) \right| F_n(t)dt \le \dfrac{1}{\pi} \int \limits^{\pi}_{\delta} (\left| f(x + t) \right| + \left| f(x) \right|) F_n(t)dt \le$$ $$\le \dfrac{2M}{\pi} (\pi — \delta) \max \limits_{t \in [\delta, \pi]} F_n(t) < 2M \dfrac{\varepsilon}{8M} = \dfrac{\varepsilon}{4}. (9)$$

    Аналогично для всех $n > N$: $$\dfrac{1}{\pi} \int \limits^{-\delta}_{-\pi} \left| f(x + t) — f(x) \right| F_n(t)dt < \dfrac{\varepsilon}{4}. (10)$$

    Следовательно, для любого $x \in \mathbb{R}$ и для всех $n > N$ выполнено неравенство $\left| \sigma_n(x) — f(x) \right| < \varepsilon$ (из неравенств (7) — (10)), которое означает, что последовательность сумм Фейера $\sigma_n(x)$ равномерно сходится на $\mathbb{R}$ к функции $f(x)$.

    Спойлер

    Задан ряд $1 — 1 + 1 — 1 + \ldots$. Данный ряд расходится, но суммируется в смысле Фейера. Найдём его частичные суммы $S_{2n} = 0$, $S_{2n-1} = 1$ и средние суммы Фейера $\sigma_{2n} = \dfrac{1}{2}$, $\sigma_{2n-1} = \dfrac{n}{2n-1}$, $n = 1, 2, \ldots$. Следовательно, $\sigma_n \to \dfrac{1}{2}$.

    [свернуть]

    Литература

    Суммируемость рядов Фурье методом Фейера

    Тест по теме «Суммируемость рядов Фурье методом Фейера».

Интегралы Эйлера

Интеграл Эйлера-Пуассона

Интеграл Эйлера-Пуассона

Определение

Интеграл вида
$$
\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{-x^{2}}\; \; dx=\frac{1}{2}\sqrt{\pi}
$$
называется интегралом Эйлера-Пуассона.

Вычисление

Для вычисления интеграла Эйлера-Пуассона, обозначаемого буквой $ I $, следует провести замену переменной интегрирования, после чего найти значение интеграла, являющегося квадратом искомого интеграла Эйлера-Пуассона — $ I^{2} $. При подсчёте последнего следует учесть и обосновать проведение в нём изменения порядка интегрирования. Интеграл $ I^{2}$ путём замены переменной сведём к подсчёту табличного интеграла, а его значение равняется $\frac{\pi }{4}$. Откуда и получен искомый результат интеграла Эйлера-Пуассона $I=\frac{\sqrt{\pi} }{2}$.
$\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{u^{2}}\; du=\begin{bmatrix} u=xy & du=y\; \; dx\\ u\in(0;+\infty) & x\in(0;+\infty) \end{bmatrix}= \overset {\infty}{\underset {0}{\int}}y\cdot e^{- (xy)^{2}}\; \; dx=$ $=y\cdot \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{-(xy)^{2}}\; \; dx=I. $
Рассмотрим следующее равенство:
$\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}y\cdot e^{-y^{2}}\; dy \overset {\infty}{\underset{0}{\int}}e^{-(x\cdot y)^{2}}\; \; dx=\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}e^{-y^{2}}\; dy\cdot \overset
{\infty}{\underset{0}{\int}}e^{-u^{2}}\; du=$
$=\begin{bmatrix}\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}e^{-u^{2}}\; du \cdot \overset{\infty}{\underset{0}{\int}}e^{-u^{2}}\; du\end{bmatrix}=I^{2}.$
$ I^{2}= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{-y^{2}}\; dy\cdot y \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{-(x\cdot y)^{2}}\; \; dx= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\; \; dx \overset
{\infty}{ \underset {0}{\int}}y\cdot e^{-y^{2}-(x\cdot y)^{2}}\; dy=$
$=\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\; \; dx \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}y\cdot e^{-y^{2}\cdot (1+x^{2})}\; dy=$
$= \left\{\begin{matrix} \frac{1}{2} \overset {\infty}{\underset {0}{\int}}2\cdot y\cdot e^{-y^{2}\cdot (1+x^{2})}\; dy=[ t=y^{2}; 2\cdot y=\; dt ]=\end{matrix}\right. $
$\left.\begin{matrix}=\frac{1}{2}\cdot \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{-t\cdot (1+x^{2})}\; dt=\left.\frac{1}{2}\cdot \frac{e^{-t\cdot (1+x^{2})}}{-
(1+x^{2})}\right|^{\infty}_{0}=\frac{1}{2\cdot (1+x^{2})}\end{matrix}\right\}=\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\; \; dx\frac{1}{2\cdot (1+x^{2})}= $
$=\frac{1}{2} \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{\; \; dx}{1+x^{2}}=\left.\frac{1}{2} \arctan x\right|^{\infty}_{0}=\frac{1}{2}\cdot \frac{\pi }{2}=\frac{\pi }{4} .$
$I^{2}=\frac{\pi }{4},I=\frac{\sqrt{\pi }}{2}. $

[свернуть]

Эйлеров интеграл первого рода (бета-функция)

Определение

Эйлеровым интегралом первого рода (бета-функцией) называется функция вида
$$
B(\alpha,\beta)=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha-1}\cdot(1-x)^{\beta-1}\; \; dx.\; \; (1)
$$
График бета-функции можно посмотреть здесь.

Теорема (о свойствах интеграла первого рода)

Бета-функция имеет следующие свойства:

  1. Область определения

    Для сходимости интеграла $(1)$ при $x=0$ необходимо и достаточно, чтобы выполнялось следующее: $\alpha>0$, а для сходимости интеграла при $x=1$ необходимо и достаточно, чтобы $\beta>0$.

  2. Симметричность

    $$
    B(\alpha , \beta )=B(\beta , \alpha ).
    $$

    Доказательство

    $ B(\alpha,\beta)=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot (1-x)^{\beta -1}\; \; dx=$
    $=\begin{bmatrix}x=1-t & x=0 & t=1 \\ \; \; dx=-\; dt & x=1 & t=0 \end{bmatrix}=$
    $=-\overset {0}{ \underset {1}{\int}}(1-t)^{\alpha -1}\cdot (\not{1}-\not{1}+t)^{\beta -1}\; dt=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{\beta -1}\cdot (1-t)^{\alpha -1}\; dt=$
    $=B(\beta,\alpha). $

    [свернуть]
  3. Формула понижения

    При $\alpha >1 $
    $$
    B(\alpha,\beta)=\frac{\alpha -1}{\alpha +\beta -1}\cdot B(\alpha-1,\beta).
    $$

    Доказательство

    $ B(\alpha,\beta)=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot (1-x)^{\beta -1}\; \; dx= $
    $=\begin{bmatrix}u=x^{\alpha -1} & dv=(1-x)^{\beta -1}\; \; dx \\ \; du=(\alpha -1)\cdot x^{\alpha -2}& v=\frac{(1- x)^{\beta }}{-\beta }\end{bmatrix}= $
    $=\left.-\frac{x^{\alpha -1}\cdot (1-x)^{\beta }}{\beta }\right|^{\infty}_{0}+\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -2}\cdot (1-x)^{\beta}\; \; dx= $
    $=\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -2}\cdot( (1-x)^{\beta-1}\cdot (1-x))\; d\beta= $
    $=\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -2}\cdot( (1-x)^{\beta-1}-x\cdot (1-x)^{\beta -1})\; d\beta= $
    $=\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot(B(\alpha-1,\beta)-B(\alpha,\beta)); $
    $ B(\alpha,\beta)=\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot B(\alpha-1,\beta)- \frac{\alpha -1}{\beta }\cdot B(\alpha,\beta)); $
    $ B(\alpha,\beta)(1+\frac{\alpha -1}{\beta })=\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot B(\alpha-1,\beta); $
    $ B(\alpha,\beta)(\frac{\beta +\alpha -1}{\beta })=\frac{\alpha -1}{\beta }\cdot B(\alpha-1,\beta); $
    $ B(\alpha,\beta)=\frac{\alpha -1}{\not{\beta}}\cdot\frac{\not{\beta}}{\beta +\alpha -1}\cdot B(\alpha-1,\beta)=\frac{\alpha -1}{\alpha +\beta -1}\cdot B(\alpha-1,\beta). $

    [свернуть]
  4. Интегральное представление бета-функции

    Интегральным представлением бета-функции называется функция вида
    $$
    B(\alpha,\beta)= \overset {\infty}{\underset{0}{\int}}\frac{y^{\alpha-1}}{(1+y)^{\alpha +\beta }}\; dy.
    $$

    Доказательство

    $ B(\alpha,\beta)=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot (1-x)^{\beta -1}\; dx= $
    $=\begin{bmatrix}x=\frac{y}{1+y} \; \; \; \; \; dx=\frac{1+\not{y}-\not{y}}{(1+y)^{2}}\; dy=\frac{1}{(1+y)^{2}}\; dy\\1-x=1-\frac{y}{1+y}=\frac{1+\not{y}-\not{y}}{(1+y)}\; dy=\frac{1}{(1+y)} \; \; \; \\ x=0 \; \; \; y=0\\ x=1\; \; \; x=\frac{y}{1+y}-1=0 \; \; \; y \to \infty \; \; \; \frac{1}{(1+y)}=0 \end{bmatrix}=$
    $= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}(\frac{y}{1+y})^{\alpha -1}\cdot (\frac{1}{(1+y)})^{\beta -1} \frac{\; dy}{(1+y)^{2}}= \overset{\infty}{\underset{0}{\int}}\frac{y^{\alpha-1}}{(1+y)^{\alpha-1+\beta-1+2}}\; dy=\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}\frac{y^{\alpha-1}}{(1+y)^{\alpha +\beta}}\; dy.$

    [свернуть]

Примеры

  • Пример 1

    $ \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{y^{-\frac{1}{2}}}{1+y}\; dy=$ $\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{\; dy}{\sqrt{y}\cdot(1+y)}=$ $\begin{bmatrix} y=z^{2}
    \end{bmatrix}=$ $\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{2\cdot \not{z}\; dz}{\not{z}(1+z^{2})}=$ $2\cdot \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{\; dz}{1+z^{2}}=$ $=2\cdot \left.\arctan z\right|^{\infty}_{0}=$ $2\cdot \frac{\pi }{2}=$ $\pi. $

    [свернуть]
  • Пример 2

    $ I=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}x^{p-1}\cdot (1-x^{m})^{q-1}\; \; dx\; \; p,q,m> 0$
    $I=\begin{bmatrix}x^{m}=t & x=\sqrt[m]{t}=t^{\frac{1}{m}} & x=0 & t=0 \\ &\; \; dx=\frac{1}{m}\cdot t^{\frac{1}{m}-1}\; dt & x=1 & t=1 \\ \end{bmatrix}=$
    $=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}(t^{\frac{1}{m}})^{p-1}\cdot (1-t)^{q-1}\cdot \frac{1}{m}\cdot t^{\frac{1}{m}-1}\; dt=$
    $=\frac{1}{m}\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{\frac{p-1+1-m}{m}}\cdot (1-t)^{q-1}\; dt=$
    $=\frac{1}{m}\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{\frac{p}{m}-1}\cdot (1-t)^{q-1}\; dt=\frac{1}{m} \cdot B(\frac{p}{m};q).$

    [свернуть]
  • Пример 3

    $B(\frac{1}{2};\frac{1}{2})=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{\frac{1}{2}-1}\cdot (1-t)^{\frac{1}{2}-1}\; dt=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}\frac{\; dt}{\sqrt{t}\cdot \sqrt{1-t}}=$
    $=\begin{bmatrix} t=\cos^{2}\varphi\; \; \; \sqrt{\cos^{2}\varphi}=\cos\varphi & \sqrt{1-\cos^{2}\varphi}= \\ dt=2\cdot
    \cos\varphi\cdot(-\sin \varphi )\; \; d\varphi & =\sqrt{\sin^{2}\varphi}=\sin \varphi\\ t=0 & \varphi =\frac{\pi }{2} & \\ t=1& \varphi =0\end{bmatrix}=$
    $=-\overset {\frac{\pi }{2}}{ \underset {0}{\int}}\frac{2\cdot \not{\cos \varphi}\cdot \not{\sin\varphi}d\varphi}{\not{\cos \varphi}\cdot \not{\sin\varphi}}=2\cdot \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \; \; d\varphi
    =\not{2}\cdot\frac{\pi }{\not{2}}=\pi. $

    [свернуть]
  • Пример 4

    $ B(1,b)=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{1-1}\cdot (1-t)^{b-1}\; dt=$
    $=\begin{bmatrix} t=\cos ^{2}\varphi & \; dt=2\cdot \cos \varphi\cdot (-\sin \varphi)\; \; d\varphi \\ t=0 &\varphi=\frac{\pi}{2}
    \\ t=1 & \varphi=0 \end{bmatrix}=$ $=\overset {\frac{\pi }{2}}{ \underset {0}{\int}}(\sin^{2}\varphi)^{b-1}\cdot 2\cdot \cos \varphi \cdot \sin \varphi \; d\varphi=$
    $=2\cdot \overset {\frac{\pi }{2}}{ \underset {0}{\int}}\sin ^{2\cdot b-2}\varphi \cdot \cos
    \varphi \cdot \sin \varphi \; d\varphi=$
    $=2\cdot \overset {\frac{\pi }{2}}{ \underset {0}{\int}}\sin ^{2\cdot b-1}\varphi \cdot \cos \varphi \; d\varphi=$ $\begin{bmatrix}t=\sin \varphi & \; dt=\cos \varphi \; \; d\varphi \\ \varphi=0 & t=0 \\ \varphi=\frac{\pi }{2} & t=1 \end{bmatrix}=$
    $=2\cdot \overset {\frac{\pi }{2}}{ \underset {0}{\int}}t^{2\cdot b-1}\; dt =\not{2}\cdot \left.\frac{t^{2\cdot b}}{\not{2}\cdot b}\right|_{0}^{1}=\frac{1}{b}-0=\frac{1}{b}.$

    [свернуть]

Тесты на проверку усвоенного материала по бета-функции Эйлера

    Данный тест проверяет на сколько хорошо и внимательно был пройден материал по бета-функции. В тесте присутствуют вопросы как на знание теории, так и на знание практики. Внимательно читайте вопросы, т.к. в тесте присутствуют вопросы, где нужно выбрать несколько вариантов ответов.

Эйлеров интеграл второго рода (гамма-функция)

Определение

$$\Gamma(\alpha )= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\; dx.\; (2)$$
Функция, определённая интегралом $(2)$, называется эйлеровым интегралом второго рода (гамма-функция).

График гамма-функции

Графическое изображение интеграла второго рода

Теорема (о свойствах гамма-функции Эйлера)

Гамма-функция имеет следующие свойства:

  1. Область определения

    Для сходимости интеграла $(2)$ в нуле требуется, чтобы выполнялось условие $\alpha > 0$. На бесконечности интеграл $(2)$ сходится при
    любом $\alpha \in R $, так как множитель $e^{-x} $ убывает на бесконечности быстрее любой степени переменной $x $.
    Таким образом, функция $(2)$ определена при $\alpha > 0$.

  2. Формула для производных гамма-функции

    Производная гамма-функции Эйлера определяется формулой
    $$
    \Gamma^{n}(\alpha )= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}e^{-x}\ln ^{n}x\; \; dx.\; (3)
    $$

    Доказательство

    При получении формулы $(3)$ было проведено дифференцирование гамма-функции Эйлера $(2)$, для чего операция дифференцирования была внесена под знак интеграла:
    $ {\Gamma}'(\alpha )=\frac{d}{d\alpha } \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\; \; dx= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{d}{d\alpha }\cdot
    x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\; \; dx= $
    $= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\cdot \ln x\; \; dx,$
    ${\Gamma}»(\alpha )=\frac{d}{d\alpha } \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\cdot \ln x\; \; dx= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha-1}\cdot e^{-x} \ln ^{2}x\; \; dx,…\; .$
    Для законности этой операции необходимо доказать равномерную сходимость относительно параметра $\alpha $ интеграла $(3)$ при $n\in N $
    на каждом отрезке $[a;b] \in (0;+\infty)$.
    Если $0<a\leq \alpha$, то т.к $x^{\frac{\alpha }{2}}\cdot \ln ^{n}x \to 0 $ при $x \to 0 $ найдётся такое число
    $c_{n}>0$, что
    $$
    \begin{vmatrix}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\cdot \ln^{n}x \end{vmatrix}<x^{\frac{\alpha }{2}-1}
    $$
    при $0<x\leq c_{n}$.
    На основании мажорантного признака равномерной сходимости можно заключить, что интеграл $\int_{0}^{c_{n}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\cdot \ln ^{n}x\; \; dx $
    сходится равномерно по $ \alpha$ на промежутке $[a;+\infty] $.
    Если $\alpha\leq b<+\infty$, то при $x\geq 1$
    $$
    \begin{vmatrix}x^{\alpha-1}\cdot e^{-x}\cdot \ln^{n}x\end{vmatrix}\leq x^{b-1}\cdot e^{-x}\cdot \begin{vmatrix}\ln ^{n}x\end{vmatrix}.
    $$
    На основании мажорантного признака равномерной сходимости можно заключить, что интеграл $\int_{c_{n}}^{+\infty}x^{\alpha-1}\cdot e^{-x}\cdot \ln ^{n}x\; \; dx $
    сходится равномерно по $\alpha$ на промежутке $(0;b)$.Таким образом,интеграл $(3)$ сходится равномерно по $\alpha$ на любом
    отрезке $[a;b] \in (0;+\infty)$. А это означает, что дифференцирование под знаком интеграла законно.
    Следовательно, на всём промежутке$\alpha >0 $ гамма-функция бесконечно дифференцируема и для неё справедлива формула $(3)$.

    [свернуть]
  3. Формула понижения

    Соотношение вида
    $$
    \Gamma(\alpha +1)=\alpha \cdot \Gamma(\alpha )
    $$
    называется формулой понижения для гамма-функции Эйлера.

    Доказательство

    $\Gamma(\alpha +1)= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha}\cdot e^{-x}\; \; dx=\begin{bmatrix} u=x^{\alpha } \; \; \; dv=e^{-x}\; \; dx\\ \; du=\alpha \cdot x^{\alpha -1}\; \; dx \; \; \; v=-e^{-x} \end{bmatrix}=$
    $=\left.\begin{matrix}x^{\alpha}\cdot e^{-x}\end{matrix}\right|^{\infty}_{0} + \alpha \cdot \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}e^{-x}\; \; dx=\alpha \cdot \Gamma(\alpha ).$
    Замечание
    $\Gamma(1)= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}e^{-x}\; \; dx=1$. Из этого свойства гамма-функции вытекает, что при $n \in N$:
    $\Gamma(n)=n\cdot \Gamma(n)=n\cdot (n-1)\cdot \Gamma(n-1)=$ $=n\cdot (n-1)\cdot (n-2)\cdot \Gamma(n-2)=…=$ $=n\cdot (n-1)\cdot (n-2)\cdot…\cdot 1=n!\; .$
    То есть $\Gamma(n)=n! \; $.

    [свернуть]
  4. Формула Эйлера-Гаусса

    Равенство вида
    $$
    \Gamma(\alpha )=\lim_{n \to \infty}n^{\alpha }\cdot \frac{(n-1)!}{\alpha \cdot (\alpha +1)\cdot …(\alpha +n-1)}
    $$
    называется формулой Эйлера-Гаусса.

    Доказательство

    В интеграле $\Gamma(\alpha )= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\; \; dx$ проделаем замену.
    $\Gamma(\alpha )=\begin{bmatrix}x=\ln \frac{1}{u} \; \; \; \; \; dx=\frac{1}{\frac{1}{u}}\cdot ({\frac{1}{u}})’=u\cdot (-\frac{1}{u^{2}})=-\frac{1}{u}\; du \\ x=0\; \; \; \ln \frac{1}{u}=0 \; \; \; u=1 \\ x=\infty\; \; \; \ln \frac{1}{u}=\infty \; \; \; u=0 \end{bmatrix}=$
    $=\overset {0}{ \underset {1}{\int}}(\ln \frac{1}{u})^{\alpha-1}\cdot e^{\ln(\frac{1}{u})^{-1}}d(-\frac{1}{u})\; du=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}(\ln \frac{1}{u})^{\alpha-1}\cdot(\frac{1}{u})^{-1}\cdot(\frac{1}{u})\; du=$
    $=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}(\ln \frac{1}{u})^{\alpha -1}\cdot\not{u}\cdot \frac{1}{\not{u}}\; du= \overset {1}{ \underset {0}{\int}}(\ln \frac{1}{u})^{\alpha-1}\; du.\; (4)$
    Формула $(4)$ является иным интегральным представлением гамма-функции Эйлера. Используем соотношение:
    $$
    \overset {1}{ \underset {0}{\int}}(\ln \frac{1}{u})^{\alpha-1}\cdot (\frac{1}{u})\; du=\lim_{n \to \infty }n^{\alpha -1}\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}(1-u^{\frac{1}{n}})^{\alpha -1}\; du.\;
    $$
    Проделаем замену переменной $u=v^{n}$.
    $\Gamma(\alpha )=\lim_{n \to \infty }n^{\alpha -1}\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}(1-(v^{n})^{\frac{1}{n}})^{\alpha -1}\cdot n\cdot v^{n-1}dv=$
    $=\begin{bmatrix}\; du=n\cdot v^{n-1}dv\end{bmatrix}=\lim_{n \to \infty }n^{\alpha}\cdot \overset {1}{ \underset {0}{\int}}(1-v)^{\alpha -1}\cdot v^{n-1}dv=$
    $=\lim_{n \to \infty }n^{\alpha}\cdot B(n,\alpha )=\lim_{n \to \infty }n^{\alpha}\cdot B(\alpha,n)=$
    $=\lim_{n \to \infty }n^{\alpha}\cdot\frac{(n-1)!}{\alpha \cdot (\alpha +1)\cdot …\cdot (\alpha +n-1)}.$

    [свернуть]
  5. Связь между бета- и гамма-функцией

    Связь бета- и гамма-функции определяется формулой
    $$
    B(\alpha ,\beta )=\frac{\Gamma(\alpha )\cdot \Gamma(\beta )}{\Gamma(\alpha +\beta )}.
    $$

    Доказательство

    Используем интегральное представление бета-функции. Для этого проведём замену переменной
    $B(x ,y )=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{x-1}\cdot (1-t)^{y-1}\; dt=\begin{bmatrix}t=\frac{\tau }{1+\tau } \end{bmatrix}=$
    $=\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{\tau ^{x-1}}{(1+\tau )^{x-1}}\cdot (\frac{1}{1+\tau })^{y-1}\frac{\; d\tau }{(1+\tau )^{2}}=\begin{bmatrix}\; dt=\frac{1+\tau- \tau }{(1+\tau )^{2}\; d\tau }\end{bmatrix}=$ $= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{\tau ^{x-1}}{(1+\tau )^{x+y}}\; d\tau. $
    В интегральном представлении гамма-функции также проведём замену переменной:
    $\Gamma(\alpha )= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}x^{\alpha -1}\cdot e^{-x}\; \; dx=\begin{bmatrix}x=s\cdot u & \; \; dx=u\; \; ds\end{bmatrix}=$
    $=\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}(s\cdot u)^{\alpha-1}\cdot e^{-s\cdot u}\cdot u\; \; ds=\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}s^{\alpha-1}\cdot u^{\alpha}\cdot e^{-s\cdot u}\; \; ds.$
    Откуда
    $$
    \frac{\Gamma(\alpha )}{u^{\alpha }}= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}s^{\alpha -1}\cdot e^{-s\cdot u}\; \; ds.\; (5)
    $$
    Положим в формуле $(5)\; \alpha =x+y,u=1+\tau $:
    $$
    \frac{\Gamma(x+y)}{(1+\tau )^{x+y}}= \overset {\infty}{\underset {0}{\int}}s^{x+y-1}\cdot e^{-s\cdot (1+\tau )}\; \; ds.
    $$
    Умножим обе части полученного равенства на $\tau ^{x-1}$ и проинтегрируем на промежутке$\tau \in (0;+\infty)$:
    $
    \Gamma(x+y)\cdot \overset{\infty}{\underset {0}{\int}}(1+\tau)^{-x-y}\cdot \tau ^{x-1}\; d\tau=$
    $=\overset{\infty}{\underset{0}{\int}}\tau^{x-1}\int_{o}^{\infty}s^{x+y-1}\cdot e^{-s\cdot (1+\tau )}\; \; ds\; d\tau.
    $
    Подсчитаем интеграл в правой части полученного соотношения:
    $ \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}s^{x+y-1}\; \; ds \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\tau ^{x-1}\cdot e^{-s\cdot (1+\tau )}\; d\tau=$
    $= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}s^{x+y-1}\cdot e^{-s}\; \; ds\cdot \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\tau ^{x-1}\cdot e^{-s\cdot t}\; d\tau=$
    $=\begin{bmatrix}t=s\cdot \tau & \tau =\frac{t}{s} &\; dt=s\; d\tau \end{bmatrix}=$
    $=\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}s^{x+y-1}\cdot e^{-s}\; \; ds \overset {\infty}{ \underset
    {0}{\int}}\frac{t^{x-1}}{s^{x-1}}\cdot e^{-t}\frac{\; dt}{s}=$
    $=\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\not{s^{x+y-1}}\cdot e^{-s}\; \; ds \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{t^{x-1}\cdot e^{-t}}{\not{s}}\; dt=\overset {\infty}{\underset {0}{\int}}s^{y-1}\cdot e^{-s}\; \; ds \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}t^{x-1}\cdot e^{-t}\; dt=$
    $=\Gamma(y)\cdot \Gamma(x); \; \Gamma(x+y)\cdot B(x,y)=\Gamma(y)\cdot \Gamma(x).$
    $B(x,y)=\frac{\Gamma(y)\cdot \Gamma(x)}{\Gamma(x+y)}.$

    [свернуть]

Примеры

  • Пример 1

    $\overset {1}{ \underset {0}{\int}}\ln ^{p}\frac{1}{x}\; \; dx=\begin{bmatrix}\frac{1}{x}=e^{t} & x=e^{-t}& x=1 & t=\infty \\ \; \; dx=-e^{-t}\; dt& x=0 & t=\infty \end{bmatrix}=$
    $=-\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\ln ^{p}(e^{t})\cdot e^{-t}\; dt= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}\frac{\ln^{p}(e^{t})\; dt}{e^{t}}= \overset {\infty}{ \underset{0}{\int}}\frac{(\ln e^{t})^{p}\; dt}{e^{t}}=\overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}t^{p}\cdot e^{-p}\; dt=$ $=\Gamma (p+1).$

    [свернуть]
  • Пример 2

    $\overset {1}{ \underset {0}{\int}}\sqrt{t-t^{2}}\; dt=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}\sqrt{t\cdot (1-t)}\; dt=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{\frac{1}{2}}\cdot (1-t)^{\frac{1}{2}}\; dt=$
    $=\overset {1}{ \underset {0}{\int}}t^{\frac{3}{2}-1}\cdot (1-t)^{\frac{3}{2}-1}\; dt=B(\frac{3}{2};\frac{3}{2})=\frac{\Gamma (\frac{3}{2})\cdot \Gamma (\frac{3}{2}) }{\Gamma (\frac{3}{2}+\frac{3}{2})}=\frac{(\Gamma (1+\frac{1}{2}))^{2}}{\Gamma(3)}=$
    $=\begin{bmatrix}\Gamma (3)=2 \\ \Gamma (\frac{1}{2})= \overset {\infty}{ \underset {0}{\int}}t^{-\frac{1}{2}}\cdot e^{-t}\; dt=\sqrt{\pi }\end{bmatrix}=\frac{1}{2}\cdot(\frac{1}{2}\cdot \Gamma (\frac{1}{2}))^{2}=$
    $=\frac{1}{2}\cdot \frac{1}{4}\cdot \pi =\frac{\pi }{8}.$

    [свернуть]

Тесты на проверку усвоенного материала по гамма-функции Эйлера

    Данный тест проверяет на сколько хорошо и внимательно был пройден материал по гамма-функции. В тесте присутствуют вопросы как на знание теории, так и на знание практики. Внимательно читайте вопросы, т.к. в тесте присутствуют вопросы, где нужно выбрать несколько вариантов ответов.

Литература

Вычисление криволинейных интегралов первого рода

Пусть дана гладкая кривая [latex]\Gamma[/latex], которая задана уравнением в координатной форме, то есть [latex]\Gamma =\left \{ x = x(t), y = y(t), z = z(t), \alpha \leq t\leq \beta \right \}[/latex] и пусть функция [latex]f(x, y, z)[/latex] непрерывна вдоль кривой [latex]\Gamma[/latex]. Тогда существует криволинейный интеграл первого рода [latex]\int_{\Gamma}f(x, y, z)ds[/latex] и выполняется равенство:
$${ \underset {\Gamma}{ \int }}f(x, y, z)\,ds = \overset {\beta}{ \underset {\alpha}{ \int }} f(x(t), y(t), z(t))\sqrt{(x'(t))^2 + (y'(t))^2 + (z'(t))^2}\,dt.$$

Замечания:

  • Если [latex]\Gamma =\left \{ y = \psi(x), \alpha \leq x\leq \beta \right \}[/latex] и [latex]y = \psi(x)[/latex] непрерывно дифференцируема на отрезке [latex][a,b][/latex] и существует криволинейный интеграл первого рода [latex]\int_{\Gamma}f(x, y)ds[/latex], то выполняется равенство:
    $${ \underset {\Gamma}{ \int }}f(x, y)\,ds = \overset {\beta}{ \underset {\alpha}{ \int }} f(x, \psi(x))\sqrt{1 +(\psi'(x))^2}\,dx.$$
  • Если [latex]\Gamma =\left \{ x = \varphi (y), \alpha \leq y\leq \beta \right \}[/latex], то
    $$ { \underset {\Gamma}{ \int }}f(x, y)\,ds = \overset {\beta}{ \underset {\alpha}{ \int }} f(\varphi (y), y)\sqrt{1 +(\varphi'(y))^2}\,dy.$$

    [spoilergroup]

    Пример

    Вычислить криволинейный интеграл первого рода $$I = { \underset { \Gamma }{ \int } }(x+y)\,ds,$$
    где кривая [latex]\Gamma[/latex] — граница треугольника с вершинами [latex]O(0;0)[/latex], [latex]A(1;0)[/latex], [latex]B(1;1)[/latex].

    кривая4
    Решение

    Пусть [latex]I_1[/latex], [latex]I_2[/latex], [latex]I_3[/latex] — криволинейные интегралы первого рода от функции [latex]x+y[/latex] по отрезкам [latex]OA[/latex], [latex]AB[/latex], [latex]BO[/latex]. Отрезок [latex]AB[/latex] задан уравнением [latex]x=1[/latex], [latex]0\leq y\leq 1[/latex]. Тогда
    $$I_2 = \overset {1}{ \underset {0}{ \int }}(y+1)\,dy = \frac{3}{2}.$$
    Отрезок [latex]BO[/latex] задан уравнением [latex]y = x[/latex], [latex]0\leq x\leq 1[/latex]. Тогда
    $$I_3 = \overset {1}{ \underset {0}{ \int }}2x\sqrt{2}\,dx = \sqrt{2}.$$
    Отрезок [latex]AO[/latex] задан уравнением [latex]y = 0[/latex], [latex]0\leq x\leq 1[/latex]. Тогда
    $$I_1= \overset {1}{ \underset {0}{ \int }}x\,dx = \frac{1}{2}.$$
    Отсюда следует, что [latex]I = I_1 + I_2 + I_3 = \sqrt{2} + \frac{3}{2} + \frac{1}{2} = 2 + \sqrt{2}[/latex].

    [свернуть]
    .
    [/spoilergroup]
  • В случае, если кривая [latex]\Gamma[/latex] задана в полярной системе координат, то есть [latex]\Gamma = \left \{ \left. r = r(\varphi), \varphi_1\leq \varphi \leq \varphi _2 \right \} \right.[/latex] и [latex]r(\varphi)[/latex] непрерывно дифференцируема на отрезке [latex][\varphi_1, \varphi_2][/latex], то выполняется равенство:
    $${ \underset {\Gamma}{ \int }}f(x, y)\,ds = \overset {\varphi_2}{ \underset {\varphi_1}{ \int }} f(r(\varphi) \cos\varphi, r(\varphi) \sin\varphi)\sqrt{{r}^2(\varphi) + {(r'(\varphi))^2}}\,d\varphi.$$

    [spoilergroup]

    Пример

    Вычислить криволинейный интеграл первого рода [latex]\int_{\Gamma }\sqrt{x^2 + y^2}{\mathrm{d} s}[/latex], где кривая [latex]\Gamma[/latex] задана уравнением [latex](x^2+y^2)^{\frac{3}{2}} = a^2(x^2 — y^2)[/latex].

    Решение

    Совершим переход к полярной системе координат, тогда [latex]x = r\cos\varphi[/latex], [latex]y = r\sin\varphi[/latex]. В этом случае уравнение кривой можно записать в следующем виде: [latex]r = a^2\cos2\varphi[/latex], [latex]\varphi \in\Phi = \left \{ \varphi , -\frac{\pi }{4} \leq \varphi \leq \frac{\pi }{4}, \frac{3\pi }{4}\leq \varphi \leq \frac{5\pi }{4}\right \}[/latex].

    Для того, чтобы вычислить криволинейный интеграл первого рода воспользуемся равенством:
    $${ \underset {\Gamma}{ \int }}f(x, y)\,ds = \overset {\varphi_2}{ \underset {\varphi_1}{ \int }} f(r(\varphi) \cos\varphi, r(\varphi) \sin\varphi)\sqrt{{r}^2(\varphi) + {r’}^2(\varphi)}\,d\varphi.$$
    Поскольку,
    \(\sqrt{x^2 + y^2} = r = a^2\cos2\varphi\), \(\sqrt{r^2 + r’^2} = a^2\sqrt{1+3\sin^22\varphi }\),
    то
    \({ \underset {\Gamma}{ \int }}\sqrt{x^2 + y^2}\,ds = { \underset {\varphi\in\Phi}{ \int }}a^4\cos2\varphi\sqrt{1 + 3\sin^22\varphi}\,d\varphi = \)
    \(=\frac{2a^4}{2\sqrt{3}}\overset {\frac{\pi}{4}}{ \underset {-\frac{\pi}{4}}{ \int }}\sqrt{1 + 3\sin^22\varphi }\,d(\sqrt{3}\sin2\varphi) = 2a^4 + \frac{a^4}{\sqrt{3}}\ln(\sqrt{3}+2)\).

    [свернуть]

    [/spoilergroup]

Литература

Тест

Данный тест поможет Вам проверить уровень знаний по данной теме.


Таблица лучших: Криволинейные интегралы. Вычисление

максимум из 3 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных

Необходимые условия экстремума в терминах второго дифференциала

Лемма

Если функция одной переменной $ \varphi(t)$ имеет производные первого и второго порядков в точке минимума $t=0,$ то $ \varphi^{\prime\prime}(0) \ge 0.$

Доказательство

Пусть $t=0$ является точкой минимума функции $ \varphi(t).$ Тогда найдется число $\varepsilon \ge 0,$ что для всех $|t| < \varepsilon $ выполняется неравенство $ \varphi(t) — \varphi(0) \ge 0.$ Применяя разложение функции $ \varphi(t)$ по формуле Тейлора с остаточным членом в форме Пеано, получаем, воспользовавшись тем, что в точке минимума $\varphi(0) = 0:$
$$0 \le \frac{\varphi(t) — \varphi(0)}{t^2} = \frac{1}{t^2} [ \varphi^{\prime}(0) + \varphi(0) \frac{t^2}{2} + o(1)]$$
при $ t \to 0.$
Переходя в этом неравенстве к пределу при $ t \to 0,$ получаем, что $ \varphi^{\prime\prime}(0) \ge 0.$ Лемма доказана.

Теорема (необходимое условие минимума в терминах второго дифференциала)

Пусть функция $f(x)$ имеет в окрестности точки минимума $x^0 \in \mathbb{R}^n$ непрерывную частную производную второго порядка. Тогда
$$d^2 f(x^0) = \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \frac{\partial^2 f}{\partial x_{i} \partial x_{j}}(x^0) d x_{i} d x_{j} \ge 0.$$

Доказательство

Пусть $x^0$ — точка минимума функции $f(x).$ Тогда найдется шар $S_{\delta}(x^0)$ такой, что при всех $\xi \in S_{\delta}(x^0)$ выполнено неравенство $f(\xi)-f(x^0) \ge 0.$ Пусть $x \in \mathbb{R}^n$ и $x \ne x^0,$ тогда $|\Delta x| = \rho (x,x^0)>0.$ При любом $t$ таком, что $|t|< \frac{\delta}{|\Delta x|},$ точка $x^0 +t \Delta x \in S_{\delta}(x^0),$ и поэтому $\varphi(t) = f(x^0+t \Delta x)-f(x^0) \ge 0.$ Функция $ \varphi(t)$ определена в окрестности точки $t = 0$ и имеет при $t = 0$ минимум. Воспользуемся следующими формулами из доказательства формулы Тейлора с остатком в форме Лагранжа:
$$ \varphi^{\prime\prime}(t) = \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \frac{\partial^2 f(x^0 + t \Delta x)}{\partial x_{i} \partial x_{j}} \Delta x_{i} \Delta x_{j} = d^2 f(x^0 + t \Delta x) = \\ = (d x_{1} \frac{\partial}{\partial x_{1}} + \cdots + d x_{n} \frac{\partial}{\partial x_{n}})^2 f(x^0 + t \Delta x)$$
и
$$ \varphi^{(k)} (t) = \sum_{i_{1}=1}^n \cdots \sum_{i_{k}=1}^n \frac{\partial^k f(x^0 + t \Delta x)}{\partial x_{i_{1}} \cdots \partial x_{i_{k}}} = \\ = d^k f(x^0 + t \Delta x) = (dx_{1} \frac{\partial}{\partial x_{1}} + \cdots + dx_{n} \frac{\partial}{\partial x_{n}})^k f(x^0 + t \Delta x). $$
В силу этих формул функция $ \varphi (t)$ имеет в точке $t=0$ производную второго порядка, причем
$$ \varphi^{\prime\prime}(0) = \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \frac{\partial^2 f}{\partial x_{i} \partial x_{j}}(x^0) d x_{i} d x_{j} = d^2 f(x^0).$$
Так как в силу предыдущей леммы должно выполняться неравенство $ \varphi^{\prime\prime}(0) \ge 0,$ то $d^2 f(x^0) \ge 0.$ Теорема доказана.

Замечание

Аналогично доказывается, что для функции $f(x),$ дважды непрерывно дифференцируемой в окрестности точки максимума $x^0,$ выполняется условие
$$d^2 f(x^0) \le 0.$$

Пример 1

Дана функция $f(x,y) = x^3 + 2 \cdot y^2 — x+y.$ Будут ли точки $(-2, -9),$ $(-6, 4),$ $(-1, 1),$ точками локального минимума?
Найдем второй дифференциал функции.
$$d^2 f(x,y) = \frac{\partial^2 f(x,y)}{\partial x^2} d x^2 + 2 \frac{\partial^2 f(x,y)}{\partial x \partial y} dx dy + \frac{\partial^2 f(x,y)}{\partial y^2} d y^2 = \\ = 6 x d x^2 + 4 d y^2.$$
Во всех трех точках второй дифференциал отрицателен, а значит, не выполняется необходимое условие минимума. Указанные в условии точки не будут точками локального минимума.

Литература

Необходимые условия экстремума в терминах второго дифференциала

Задания на тему «Необходимые условия экстремума в терминах второго дифференциала».