AP Calculus BC 难点精讲:Unit 8–10
课程范围 / Scope: AP Calculus BC
覆盖单元 / Units: Unit 8 Applications of Integration;Unit 9 Parametric Equations, Polar Coordinates, and Vector-Valued Functions;Unit 10 Infinite Sequences and Series
定位 / Level: 教科书式中英文双语讲义
建议用法 / How to use: 每学习一个小节,先理解定义与几何意义,再完成例题,最后做章节练习。
符号说明 / Notation:
f ′ ( x ) f'(x) f ′ ( x ) 表示 derivative;f ( n ) ( x ) f^{(n)}(x) f ( n ) ( x ) 表示第 n n n 阶导数;∑ \sum ∑ 表示 summation;lim \lim lim 表示 limit。
Unit 8 — Applications of Integration
第八单元:积分的应用
8.0 单元概览 / Overview
Unit 8 的核心不是“会不会积分”,而是把积分解释成连续累积量 。
本单元主要回答四类问题:
如何求两条曲线之间的面积?
如何由横截面积求立体体积?
如何求旋转体体积?
如何处理平均值、位移等积分应用?
核心思想:
Accumulation = ∫ rate d t \boxed{\text{Accumulation}=\int \text{rate}\,dt} Accumulation = ∫ rate d t 积分可以理解为把大量极小量累加起来。
8.1 Area Between Curves
曲线之间的面积
8.1.1 基本思想 / Basic Idea
设在区间 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上:
f ( x ) ≥ g ( x ) f(x)\ge g(x) f ( x ) ≥ g ( x ) 那么两曲线之间的面积为
A = ∫ a b [ f ( x ) − g ( x ) ] d x \boxed{
A=\int_a^b[f(x)-g(x)]\,dx
} A = ∫ a b [ f ( x ) − g ( x )] d x 即:
Area = ∫ ( Top − Bottom ) d x \boxed{\text{Area}=\int(\text{Top}-\text{Bottom})\,dx} Area = ∫ ( Top − Bottom ) d x English:
When integrating with respect to x x x , area is obtained by integrating the top function minus the bottom function .
8.1.2 公式推导 / Derivation
取一个宽度为 d x dx d x 的极窄竖条。
其高度约为:
f ( x ) − g ( x ) f(x)-g(x) f ( x ) − g ( x ) 因此:
d A = [ f ( x ) − g ( x ) ] d x dA=[f(x)-g(x)]dx d A = [ f ( x ) − g ( x )] d x 把所有小竖条累加:
A = ∫ a b d A A=\int_a^b dA A = ∫ a b d A 所以:
A = ∫ a b [ f ( x ) − g ( x ) ] d x \boxed{
A=\int_a^b[f(x)-g(x)]dx
} A = ∫ a b [ f ( x ) − g ( x )] d x
8.1.3 关于 y y y 积分 / Integrating with Respect to y y y
如果题目更适合使用水平切片:
x = f ( y ) , x = g ( y ) x=f(y),\qquad x=g(y) x = f ( y ) , x = g ( y ) 且右侧曲线为 f ( y ) f(y) f ( y ) ,左侧曲线为 g ( y ) g(y) g ( y ) ,则:
A = ∫ c d [ Right − Left ] d y \boxed{
A=\int_c^d[\text{Right}-\text{Left}]\,dy
} A = ∫ c d [ Right − Left ] d y 即:
A = ∫ c d [ f ( y ) − g ( y ) ] d y \boxed{
A=\int_c^d[f(y)-g(y)]dy
} A = ∫ c d [ f ( y ) − g ( y )] d y
8.1.4 解题流程 / Procedure
Step 1
找交点:
f ( x ) = g ( x ) f(x)=g(x) f ( x ) = g ( x ) Step 2
确定上下关系。
Step 3
确定积分变量 d x dx d x 或 d y dy d y 。
Step 4
建立面积积分。
Step 5
计算并检查答案是否合理。
8.1.5 例题 Example 1
求:
y = x 2 y=x^2 y = x 2 和
y = 2 x y=2x y = 2 x 之间的面积。
解 / Solution
首先求交点:
x 2 = 2 x x^2=2x x 2 = 2 x x ( x − 2 ) = 0 x(x-2)=0 x ( x − 2 ) = 0 所以:
x = 0 , x = 2 x=0,\quad x=2 x = 0 , x = 2 在 [ 0 , 2 ] [0,2] [ 0 , 2 ] 上:
2 x ≥ x 2 2x\ge x^2 2 x ≥ x 2 因此:
A = ∫ 0 2 ( 2 x − x 2 ) d x A=\int_0^2(2x-x^2)dx A = ∫ 0 2 ( 2 x − x 2 ) d x 计算:
A = [ x 2 − x 3 3 ] 0 2 A=
\left[x^2-\frac{x^3}{3}\right]_0^2 A = [ x 2 − 3 x 3 ] 0 2 = 4 − 8 3 =4-\frac83 = 4 − 3 8 A = 4 3 \boxed{A=\frac43} A = 3 4
8.1.6 易错点 / Common Mistakes
错误 1:直接积分绝对值
面积不能简单地认为:
∫ a b [ f ( x ) − g ( x ) ] d x \int_a^b[f(x)-g(x)]dx ∫ a b [ f ( x ) − g ( x )] d x 永远为正。
如果曲线交叉,必须分段。
错误 2:忘记求交点
积分上下限通常来自交点。
错误 3:混淆 Top-Bottom 与 Right-Left
记忆:
d x ⇒ Top-Bottom dx\Rightarrow\boxed{\text{Top-Bottom}} d x ⇒ Top-Bottom d y ⇒ Right-Left dy\Rightarrow\boxed{\text{Right-Left}} d y ⇒ Right-Left
8.2 Average Value of a Function
函数平均值
对于连续函数 f ( x ) f(x) f ( x ) ,在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上的平均值:
f avg = 1 b − a ∫ a b f ( x ) d x \boxed{
f_{\text{avg}}
=
\frac{1}{b-a}\int_a^b f(x)\,dx
} f avg = b − a 1 ∫ a b f ( x ) d x
8.2.1 为什么有这个公式?
如果把区间划分成很多小段:
f avg ≈ ∑ f ( x i ) Δ x ∑ Δ x f_{\text{avg}}
\approx
\frac{\sum f(x_i)\Delta x}{\sum\Delta x} f avg ≈ ∑ Δ x ∑ f ( x i ) Δ x 当分割无限细:
f avg = ∫ a b f ( x ) d x b − a \boxed{
f_{\text{avg}}
=
\frac{\int_a^b f(x)dx}{b-a}
} f avg = b − a ∫ a b f ( x ) d x 也就是说:
Average = Total Accumulation Total Length \boxed{
\text{Average}=
\frac{\text{Total Accumulation}}{\text{Total Length}}
} Average = Total Length Total Accumulation
8.2.2 平均值定理 / Mean Value Theorem for Integrals
如果 f f f 在 [ a , b ] [a,b] [ a , b ] 上连续,那么存在 c ∈ [ a , b ] c\in[a,b] c ∈ [ a , b ] ,使:
f ( c ) = 1 b − a ∫ a b f ( x ) d x \boxed{
f(c)=
\frac1{b-a}\int_a^bf(x)dx
} f ( c ) = b − a 1 ∫ a b f ( x ) d x 这意味着:
连续函数在某个位置取得它在整个区间上的平均值。
8.3 Volume by Cross Sections
由横截面积求体积
设一个立体在 x x x 位置的横截面积为:
A ( x ) A(x) A ( x ) 一个厚度为 d x dx d x 的薄片体积:
d V = A ( x ) d x dV=A(x)dx d V = A ( x ) d x 因此:
V = ∫ a b A ( x ) d x \boxed{
V=\int_a^bA(x)dx
} V = ∫ a b A ( x ) d x 这是旋转体公式背后的更一般原理。
8.3.1 Square Cross Sections
正方形横截面
如果截面的边长为:
s ( x ) s(x) s ( x ) 那么:
A ( x ) = s ( x ) 2 A(x)=s(x)^2 A ( x ) = s ( x ) 2 所以:
V = ∫ a b s ( x ) 2 d x \boxed{
V=\int_a^bs(x)^2dx
} V = ∫ a b s ( x ) 2 d x
8.3.2 Semicircular Cross Sections
半圆横截面
如果直径为:
d ( x ) d(x) d ( x ) 则半径:
r ( x ) = d ( x ) 2 r(x)=\frac{d(x)}2 r ( x ) = 2 d ( x ) 半圆面积:
A ( x ) = 1 2 π r 2 A(x)=\frac12\pi r^2 A ( x ) = 2 1 π r 2 所以:
A ( x ) = π 8 d ( x ) 2 \boxed{
A(x)=\frac{\pi}{8}d(x)^2
} A ( x ) = 8 π d ( x ) 2
8.4 Disk Method
圆盘法
设区域绕 x x x -axis 旋转。
在 x x x 处的半径为:
R ( x ) R(x) R ( x ) 横截面是圆:
A ( x ) = π R ( x ) 2 A(x)=\pi R(x)^2 A ( x ) = π R ( x ) 2 因此:
V = π ∫ a b R ( x ) 2 d x \boxed{
V=\pi\int_a^bR(x)^2dx
} V = π ∫ a b R ( x ) 2 d x
例题 Example 2
将:
y = x 2 , 0 ≤ x ≤ 2 y=x^2,\qquad 0\le x\le2 y = x 2 , 0 ≤ x ≤ 2 绕 x x x -axis 旋转。
半径:
R = x 2 R=x^2 R = x 2 所以:
V = π ∫ 0 2 x 4 d x V=\pi\int_0^2x^4dx V = π ∫ 0 2 x 4 d x = π [ x 5 5 ] 0 2 =\pi\left[\frac{x^5}{5}\right]_0^2 = π [ 5 x 5 ] 0 2 V = 32 π 5 \boxed{
V=\frac{32\pi}{5}
} V = 5 32 π
8.5 Washer Method
垫片法
如果旋转后横截面是圆环:
A = π R 2 − π r 2 A=\pi R^2-\pi r^2 A = π R 2 − π r 2 因此:
V = π ∫ a b ( R 2 − r 2 ) d x \boxed{
V=\pi\int_a^b(R^2-r^2)dx
} V = π ∫ a b ( R 2 − r 2 ) d x 其中:
R R R :外半径 outer radius
r r r :内半径 inner radius
记忆:
Washer = Big Circle − Small Circle \boxed{\text{Washer}=\text{Big Circle}-\text{Small Circle}} Washer = Big Circle − Small Circle
例题 Example 3
求区域:
y = x , y = x 2 y=x,\qquad y=x^2 y = x , y = x 2 在 0 ≤ x ≤ 1 0\le x\le1 0 ≤ x ≤ 1 内绕 x x x -axis 旋转的体积。
因为:
x ≥ x 2 x\ge x^2 x ≥ x 2 所以:
R = x , r = x 2 R=x,\qquad r=x^2 R = x , r = x 2 因此:
V = π ∫ 0 1 ( x 2 − x 4 ) d x V=\pi\int_0^1(x^2-x^4)dx V = π ∫ 0 1 ( x 2 − x 4 ) d x = π [ x 3 3 − x 5 5 ] 0 1 =\pi\left[\frac{x^3}{3}-\frac{x^5}{5}\right]_0^1 = π [ 3 x 3 − 5 x 5 ] 0 1 V = 2 π 15 \boxed{
V=\frac{2\pi}{15}
} V = 15 2 π
8.6 Shell Method
圆柱壳法
考虑一个半径为 r r r 、高度为 h h h 、厚度为 d x dx d x 的薄圆柱壳。
圆柱侧面积近似:
2 π r h 2\pi rh 2 π r h 所以体积:
d V = 2 π r h d x dV=2\pi rh\,dx d V = 2 π r h d x 因此:
V = 2 π ∫ a b r ( x ) h ( x ) d x \boxed{
V=2\pi\int_a^br(x)h(x)dx
} V = 2 π ∫ a b r ( x ) h ( x ) d x 最常见形式:
V = 2 π ∫ a b x [ f ( x ) − g ( x ) ] d x \boxed{
V=2\pi\int_a^b x[f(x)-g(x)]dx
} V = 2 π ∫ a b x [ f ( x ) − g ( x )] d x
8.6.1 Washer vs Shell
方法
核心公式
典型切片
Disk
π R 2 \pi R^2 π R 2
垂直于旋转轴
Washer
π ( R 2 − r 2 ) \pi(R^2-r^2) π ( R 2 − r 2 )
垂直于旋转轴
Shell
2 π r h 2\pi rh 2 π r h
平行于旋转轴
8.7 Motion and Accumulation
运动与累积
如果:
v ( t ) = s ′ ( t ) v(t)=s'(t) v ( t ) = s ′ ( t ) 那么:
s ( b ) − s ( a ) = ∫ a b v ( t ) d t \boxed{
s(b)-s(a)=\int_a^bv(t)dt
} s ( b ) − s ( a ) = ∫ a b v ( t ) d t 这是位移 displacement。
但总路程 total distance 是:
Distance = ∫ a b ∣ v ( t ) ∣ d t \boxed{
\text{Distance}
=
\int_a^b|v(t)|dt
} Distance = ∫ a b ∣ v ( t ) ∣ d t 如果 v ( t ) v(t) v ( t ) 改变符号,必须分段。
例题 Example 4
若:
v ( t ) = t 2 − 4 v(t)=t^2-4 v ( t ) = t 2 − 4 求 0 ≤ t ≤ 3 0\le t\le3 0 ≤ t ≤ 3 的位移。
Δ s = ∫ 0 3 ( t 2 − 4 ) d t \Delta s=\int_0^3(t^2-4)dt Δ s = ∫ 0 3 ( t 2 − 4 ) d t = [ t 3 3 − 4 t ] 0 3 =
\left[\frac{t^3}{3}-4t\right]_0^3 = [ 3 t 3 − 4 t ] 0 3 = 9 − 12 =9-12 = 9 − 12 − 3 \boxed{-3} − 3 负号表示最终位置相对于初始位置在负方向。
Unit 9 — Parametric, Polar, and Vector-Valued Functions
第九单元:参数方程、极坐标与向量值函数
9.0 单元概览
Unit 9 的核心思想是:
一个平面上的点不一定要写成 y = f ( x ) y=f(x) y = f ( x ) 。
我们可以让:
x = x ( t ) , y = y ( t ) x=x(t),\qquad y=y(t) x = x ( t ) , y = y ( t ) 随着参数 t t t 变化,点沿曲线运动。
9.1 Parametric Equations
参数方程
参数方程:
x = f ( t ) , y = g ( t ) \boxed{
x=f(t),\qquad y=g(t)
} x = f ( t ) , y = g ( t ) 其中 t t t 是 parameter。
9.1.1 参数的几何意义
例如:
x = t , y = t 2 x=t,\qquad y=t^2 x = t , y = t 2 消去 t t t :
y = x 2 y=x^2 y = x 2 但是参数方程还额外包含了:
The direction and timing of motion.
即点沿曲线运动的方向和速度。
9.2 Derivatives of Parametric Equations
参数方程求导
由链式法则:
d y d x = d y / d t d x / d t \frac{dy}{dx}
=
\frac{dy/dt}{dx/dt} d x d y = d x / d t d y / d t 因此:
d y d x = g ′ ( t ) f ′ ( t ) \boxed{
\frac{dy}{dx}
=
\frac{g'(t)}{f'(t)}
} d x d y = f ′ ( t ) g ′ ( t ) 前提:
d x d t ≠ 0 \frac{dx}{dt}\ne0 d t d x = 0
例题 Example 5
x = t 2 + 1 , y = t 3 − t x=t^2+1,\qquad y=t^3-t x = t 2 + 1 , y = t 3 − t 求:
d y d x \frac{dy}{dx} d x d y 首先:
d x d t = 2 t \frac{dx}{dt}=2t d t d x = 2 t d y d t = 3 t 2 − 1 \frac{dy}{dt}=3t^2-1 d t d y = 3 t 2 − 1 因此:
d y d x = 3 t 2 − 1 2 t \boxed{
\frac{dy}{dx}
=
\frac{3t^2-1}{2t}
} d x d y = 2 t 3 t 2 − 1
9.3 Tangent Lines
参数曲线的切线
在 t = t 0 t=t_0 t = t 0 :
x 0 = x ( t 0 ) x_0=x(t_0) x 0 = x ( t 0 ) y 0 = y ( t 0 ) y_0=y(t_0) y 0 = y ( t 0 ) 斜率:
m = d y / d t d x / d t ∣ t = t 0 m=
\left.
\frac{dy/dt}{dx/dt}
\right|_{t=t_0} m = d x / d t d y / d t t = t 0 因此切线:
y − y 0 = m ( x − x 0 ) \boxed{
y-y_0=m(x-x_0)
} y − y 0 = m ( x − x 0 )
9.4 Horizontal and Vertical Tangents
水平与垂直切线
Horizontal tangent
d y d t = 0 \boxed{
\frac{dy}{dt}=0
} d t d y = 0 且:
d x d t ≠ 0 \frac{dx}{dt}\ne0 d t d x = 0 Vertical tangent
d x d t = 0 \boxed{
\frac{dx}{dt}=0
} d t d x = 0 且:
d y d t ≠ 0 \frac{dy}{dt}\ne0 d t d y = 0
9.5 Second Derivative
参数方程二阶导数
已知:
d y d x = d y / d t d x / d t \frac{dy}{dx}
=
\frac{dy/dt}{dx/dt} d x d y = d x / d t d y / d t 那么:
d 2 y d x 2 = d d t ( d y d x ) d x / d t \boxed{
\frac{d^2y}{dx^2}
=
\frac{
\frac{d}{dt}
\left(\frac{dy}{dx}\right)
}{
dx/dt
}
} d x 2 d 2 y = d x / d t d t d ( d x d y ) 注意不能直接写成:
d 2 y / d t 2 d 2 x / d t 2 \frac{d^2y/dt^2}{d^2x/dt^2} d 2 x / d t 2 d 2 y / d t 2 这是错误的。
9.6 Parametric Arc Length
参数曲线弧长
普通曲线:
L = ∫ 1 + ( d y d x ) 2 d x L=\int\sqrt{1+\left(\frac{dy}{dx}\right)^2}dx L = ∫ 1 + ( d x d y ) 2 d x 参数方程:
x = x ( t ) , y = y ( t ) x=x(t),\qquad y=y(t) x = x ( t ) , y = y ( t ) 则:
L = ∫ a b ( d x d t ) 2 + ( d y d t ) 2 d t \boxed{
L=
\int_a^b
\sqrt{
\left(\frac{dx}{dt}\right)^2+
\left(\frac{dy}{dt}\right)^2
}
dt
} L = ∫ a b ( d t d x ) 2 + ( d t d y ) 2 d t
公式推导
由勾股定理:
d s 2 = d x 2 + d y 2 ds^2=dx^2+dy^2 d s 2 = d x 2 + d y 2 所以:
d s = d x 2 + d y 2 ds=
\sqrt{dx^2+dy^2} d s = d x 2 + d y 2 两边除以 d t dt d t :
d s d t = ( d x d t ) 2 + ( d y d t ) 2 \frac{ds}{dt}
=
\sqrt{
\left(\frac{dx}{dt}\right)^2+
\left(\frac{dy}{dt}\right)^2
} d t d s = ( d t d x ) 2 + ( d t d y ) 2 积分:
L = ∫ a b d s d t d t \boxed{
L=\int_a^b\frac{ds}{dt}dt
} L = ∫ a b d t d s d t
9.7 Polar Coordinates
极坐标
普通笛卡尔坐标:
( x , y ) (x,y) ( x , y ) 极坐标:
( r , θ ) (r,\theta) ( r , θ ) 其中:
r r r :distance from origin
θ \theta θ :angle from positive x x x -axis
9.7.1 坐标转换
由直角三角形:
x = r cos θ \boxed{x=r\cos\theta} x = r cos θ y = r sin θ \boxed{y=r\sin\theta} y = r sin θ 所以:
r 2 = x 2 + y 2 \boxed{
r^2=x^2+y^2
} r 2 = x 2 + y 2 以及:
tan θ = y x \boxed{
\tan\theta=\frac yx
} tan θ = x y 注意实际确定 θ \theta θ 时必须考虑象限。
9.8 Polar Curves
极坐标曲线
极坐标曲线通常写成:
r = f ( θ ) \boxed{r=f(\theta)} r = f ( θ ) 例如:
r = 2 cos θ r=2\cos\theta r = 2 cos θ 可以转换为:
r = 2 cos θ r=2\cos\theta r = 2 cos θ 两边乘 r r r :
r 2 = 2 r cos θ r^2=2r\cos\theta r 2 = 2 r cos θ 所以:
x 2 + y 2 = 2 x x^2+y^2=2x x 2 + y 2 = 2 x 即:
( x − 1 ) 2 + y 2 = 1 (x-1)^2+y^2=1 ( x − 1 ) 2 + y 2 = 1 这是一个圆。
9.9 Polar Area
极坐标面积
半径 r r r 、角度 d θ d\theta d θ 的小扇形面积:
d A ≈ 1 2 r 2 d θ dA\approx\frac12r^2d\theta d A ≈ 2 1 r 2 d θ 因此:
A = 1 2 ∫ α β r 2 d θ \boxed{
A=
\frac12\int_\alpha^\beta r^2d\theta
} A = 2 1 ∫ α β r 2 d θ
例题 Example 6
求:
r = 2 r=2 r = 2 从:
0 ≤ θ ≤ π 2 0\le\theta\le\frac{\pi}{2} 0 ≤ θ ≤ 2 π 所围成的面积。
A = 1 2 ∫ 0 π / 2 4 d θ A=
\frac12\int_0^{\pi/2}4d\theta A = 2 1 ∫ 0 π /2 4 d θ = 2 ⋅ π 2 =2\cdot\frac{\pi}{2} = 2 ⋅ 2 π A = π \boxed{A=\pi} A = π 这与半径为 2 的四分之一圆面积一致。
9.10 Area Between Polar Curves
两极坐标曲线之间的面积
若外曲线:
r outer r_{\text{outer}} r outer 内曲线:
r inner r_{\text{inner}} r inner 则:
A = 1 2 ∫ α β ( r outer 2 − r inner 2 ) d θ \boxed{
A=
\frac12
\int_\alpha^\beta
\left(
r_{\text{outer}}^2-r_{\text{inner}}^2
\right)d\theta
} A = 2 1 ∫ α β ( r outer 2 − r inner 2 ) d θ 关键:
一定先确定哪条曲线在外面。
9.11 Polar Derivatives
极坐标曲线求导
因为:
x = r cos θ x=r\cos\theta x = r cos θ y = r sin θ y=r\sin\theta y = r sin θ 所以:
d x d θ = r ′ cos θ − r sin θ \frac{dx}{d\theta}
=
r'\cos\theta-r\sin\theta d θ d x = r ′ cos θ − r sin θ d y d θ = r ′ sin θ + r cos θ \frac{dy}{d\theta}
=
r'\sin\theta+r\cos\theta d θ d y = r ′ sin θ + r cos θ 因此:
d y d x = r ′ sin θ + r cos θ r ′ cos θ − r sin θ \boxed{
\frac{dy}{dx}
=
\frac{
r'\sin\theta+r\cos\theta
}{
r'\cos\theta-r\sin\theta
}
} d x d y = r ′ cos θ − r sin θ r ′ sin θ + r cos θ
9.12 Vector-Valued Functions
向量值函数
定义:
r ⃗ ( t ) = ⟨ x ( t ) , y ( t ) ⟩ \boxed{
\vec r(t)=
\langle x(t),y(t)\rangle
} r ( t ) = ⟨ x ( t ) , y ( t )⟩ 它描述一个点随时间运动的位置。
Position
r ⃗ ( t ) \boxed{\vec r(t)} r ( t ) Velocity
v ⃗ ( t ) = r ⃗ ′ ( t ) \boxed{
\vec v(t)=\vec r'(t)
} v ( t ) = r ′ ( t ) 即:
v ⃗ ( t ) = ⟨ x ′ ( t ) , y ′ ( t ) ⟩ \boxed{
\vec v(t)=
\langle x'(t),y'(t)\rangle
} v ( t ) = ⟨ x ′ ( t ) , y ′ ( t )⟩ Acceleration
a ⃗ ( t ) = v ⃗ ′ ( t ) = r ⃗ ′ ′ ( t ) \boxed{
\vec a(t)=\vec v'(t)=\vec r''(t)
} a ( t ) = v ′ ( t ) = r ′′ ( t ) 即:
a ⃗ ( t ) = ⟨ x ′ ′ ( t ) , y ′ ′ ( t ) ⟩ \boxed{
\vec a(t)=
\langle x''(t),y''(t)\rangle
} a ( t ) = ⟨ x ′′ ( t ) , y ′′ ( t )⟩
9.13 Speed
速率
Velocity 是向量:
v ⃗ = ⟨ v x , v y ⟩ \vec v=\langle v_x,v_y\rangle v = ⟨ v x , v y ⟩ Speed 是向量的大小:
∣ v ⃗ ∣ = v x 2 + v y 2 \boxed{
|\vec v|=
\sqrt{v_x^2+v_y^2}
} ∣ v ∣ = v x 2 + v y 2 因此:
speed = [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2 \boxed{
\text{speed}
=
\sqrt{
[x'(t)]^2+[y'(t)]^2
}
} speed = [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2
9.14 Distance Traveled
运动距离
D = ∫ a b ∣ v ⃗ ( t ) ∣ d t \boxed{
D=
\int_a^b|\vec v(t)|dt
} D = ∫ a b ∣ v ( t ) ∣ d t 即:
D = ∫ a b [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2 d t \boxed{
D=
\int_a^b
\sqrt{
[x'(t)]^2+[y'(t)]^2
}dt
} D = ∫ a b [ x ′ ( t ) ] 2 + [ y ′ ( t ) ] 2 d t 注意:
∫ a b v ( t ) d t \int_a^bv(t)dt ∫ a b v ( t ) d t 通常代表 signed displacement,而不是 total distance。
Unit 10 — Infinite Sequences and Series
第十单元:无限数列与无穷级数
10.0 单元概览
Unit 10 是 AP Calculus BC 中理论性最强的一部分。
核心问题:
当我们无限地加下去时,结果是否会趋近于某个有限值?
例如:
1 + 1 2 + 1 4 + 1 8 + ⋯ 1+\frac12+\frac14+\frac18+\cdots 1 + 2 1 + 4 1 + 8 1 + ⋯ 虽然项数无限,但是总和:
2 2 2 这就是 convergence。
10.1 Sequences
数列
数列:
{ a n } \{a_n\} { a n } 是按照某种规则排列的一列数。
例如:
a n = 1 n a_n=\frac1n a n = n 1 得到:
1 , 1 2 , 1 3 , 1 4 , … 1,\frac12,\frac13,\frac14,\ldots 1 , 2 1 , 3 1 , 4 1 , …
10.2 Limit of a Sequence
数列极限
如果:
lim n → ∞ a n = L \lim_{n\to\infty}a_n=L n → ∞ lim a n = L 则称:
a n → L \boxed{
a_n\to L
} a n → L 即数列收敛。
例题 Example 7
a n = 3 n + 1 2 n − 5 a_n=\frac{3n+1}{2n-5} a n = 2 n − 5 3 n + 1 求:
lim n → ∞ a n \lim_{n\to\infty}a_n n → ∞ lim a n 分子分母同时除以 n n n :
3 + 1 / n 2 − 5 / n \frac{3+1/n}{2-5/n} 2 − 5/ n 3 + 1/ n 所以:
lim n → ∞ a n = 3 2 \boxed{
\lim_{n\to\infty}a_n=\frac32
} n → ∞ lim a n = 2 3
10.3 Infinite Series
无穷级数
给定数列:
a 1 , a 2 , … a_1,a_2,\ldots a 1 , a 2 , … 无穷级数:
∑ n = 1 ∞ a n \boxed{
\sum_{n=1}^{\infty}a_n
} n = 1 ∑ ∞ a n 定义其部分和:
S N = ∑ n = 1 N a n S_N=\sum_{n=1}^Na_n S N = n = 1 ∑ N a n 如果:
lim N → ∞ S N = S \lim_{N\to\infty}S_N=S N → ∞ lim S N = S 则称级数收敛,并且:
∑ n = 1 ∞ a n = S \boxed{
\sum_{n=1}^{\infty}a_n=S
} n = 1 ∑ ∞ a n = S
10.4 Geometric Series
几何级数
形式:
∑ n = 0 ∞ a r n \boxed{
\sum_{n=0}^{\infty}ar^n
} n = 0 ∑ ∞ a r n 有限部分和:
S N = a + a r + ⋯ + a r N S_N=
a+ar+\cdots+ar^N S N = a + a r + ⋯ + a r N 乘以 r r r :
r S N = a r + a r 2 + ⋯ + a r N + 1 rS_N=ar+ar^2+\cdots+ar^{N+1} r S N = a r + a r 2 + ⋯ + a r N + 1 相减:
S N − r S N = a − a r N + 1 S_N-rS_N=a-ar^{N+1} S N − r S N = a − a r N + 1 所以:
S N = a ( 1 − r N + 1 ) 1 − r S_N=
\frac{a(1-r^{N+1})}{1-r} S N = 1 − r a ( 1 − r N + 1 ) 若:
∣ r ∣ < 1 |r|<1 ∣ r ∣ < 1 则:
r N + 1 → 0 r^{N+1}\to0 r N + 1 → 0 所以:
S = a 1 − r \boxed{
S=\frac{a}{1-r}
} S = 1 − r a
几何级数判定
∣ r ∣ < 1 ⇒ converges \boxed{|r|<1\Rightarrow\text{converges}} ∣ r ∣ < 1 ⇒ converges ∣ r ∣ ≥ 1 ⇒ diverges \boxed{|r|\ge1\Rightarrow\text{diverges}} ∣ r ∣ ≥ 1 ⇒ diverges
10.5 Divergence Test
发散判别法
如果:
lim n → ∞ a n ≠ 0 \boxed{
\lim_{n\to\infty}a_n\ne0
} n → ∞ lim a n = 0 那么:
∑ a n diverges \boxed{
\sum a_n\text{ diverges}
} ∑ a n diverges 甚至如果极限不存在,也能判断发散。
重要警告
lim n → ∞ a n = 0 \lim_{n\to\infty}a_n=0 n → ∞ lim a n = 0 只能说明:
可能收敛。
不能说明:
一定收敛。
经典反例:
∑ n = 1 ∞ 1 n \boxed{
\sum_{n=1}^{\infty}\frac1n
} n = 1 ∑ ∞ n 1 虽然:
lim n → ∞ 1 n = 0 \lim_{n\to\infty}\frac1n=0 n → ∞ lim n 1 = 0 但是 harmonic series 发散。
10.6 p-Series
p级数
∑ n = 1 ∞ 1 n p \boxed{
\sum_{n=1}^{\infty}\frac1{n^p}
} n = 1 ∑ ∞ n p 1 结论:
p > 1 ⇒ converges \boxed{
p>1\Rightarrow\text{converges}
} p > 1 ⇒ converges p ≤ 1 ⇒ diverges \boxed{
p\le1\Rightarrow\text{diverges}
} p ≤ 1 ⇒ diverges
10.7 Integral Test
积分判别法
如果:
a n = f ( n ) a_n=f(n) a n = f ( n ) 其中 f ( x ) f(x) f ( x ) 在 [ N , ∞ ) [N,\infty) [ N , ∞ ) 上:
positive
continuous
decreasing
那么:
∑ n = N ∞ a n \boxed{
\sum_{n=N}^{\infty}a_n
} n = N ∑ ∞ a n 与:
∫ N ∞ f ( x ) d x \boxed{
\int_N^\infty f(x)dx
} ∫ N ∞ f ( x ) d x 具有相同的收敛性。
即:
∑ a n converges ⟺ ∫ f ( x ) d x converges \boxed{
\sum a_n\text{ converges}
\iff
\int f(x)dx\text{ converges}
} ∑ a n converges ⟺ ∫ f ( x ) d x converges
10.8 Comparison Test
直接比较判别法
假设:
0 ≤ a n ≤ b n 0\le a_n\le b_n 0 ≤ a n ≤ b n 如果:
∑ b n \sum b_n ∑ b n 收敛,则:
∑ a n converges \boxed{\sum a_n\text{ converges}} ∑ a n converges 反过来:
如果:
0 ≤ b n ≤ a n 0\le b_n\le a_n 0 ≤ b n ≤ a n 且:
∑ b n \sum b_n ∑ b n 发散,则:
∑ a n diverges \boxed{\sum a_n\text{ diverges}} ∑ a n diverges
10.9 Limit Comparison Test
极限比较判别法
设 a n , b n > 0 a_n,b_n>0 a n , b n > 0 。
如果:
lim n → ∞ a n b n = L \boxed{
\lim_{n\to\infty}
\frac{a_n}{b_n}=L
} n → ∞ lim b n a n = L 并且:
0 < L < ∞ 0<L<\infty 0 < L < ∞ 那么:
∑ a n 与 ∑ b n \boxed{
\sum a_n
\text{ 与 }
\sum b_n
} ∑ a n 与 ∑ b n 具有相同的收敛性。
例题 Example 8
判断:
∑ n = 1 ∞ 3 n + 1 n 3 + 2 \sum_{n=1}^{\infty}
\frac{3n+1}{n^3+2} n = 1 ∑ ∞ n 3 + 2 3 n + 1 比较:
b n = 1 n 2 b_n=\frac1{n^2} b n = n 2 1 计算:
lim n → ∞ ( 3 n + 1 ) / ( n 3 + 2 ) 1 / n 2 \lim_{n\to\infty}
\frac{
(3n+1)/(n^3+2)
}{
1/n^2
} n → ∞ lim 1/ n 2 ( 3 n + 1 ) / ( n 3 + 2 ) = lim n → ∞ 3 n 3 + n 2 n 3 + 2 = 3 =
\lim_{n\to\infty}
\frac{3n^3+n^2}{n^3+2}
=3 = n → ∞ lim n 3 + 2 3 n 3 + n 2 = 3 因为:
0 < 3 < ∞ 0<3<\infty 0 < 3 < ∞ 而:
∑ 1 n 2 \sum\frac1{n^2} ∑ n 2 1 收敛,所以原级数:
converges \boxed{\text{converges}} converges
10.10 Alternating Series
交错级数
形式:
∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n a n \boxed{
\sum_{n=1}^{\infty}(-1)^na_n
} n = 1 ∑ ∞ ( − 1 ) n a n 如果满足:
条件 1
a n > 0 a_n>0 a n > 0 条件 2
a n + 1 ≤ a n a_{n+1}\le a_n a n + 1 ≤ a n 即 a n a_n a n eventually decreasing。
条件 3
lim n → ∞ a n = 0 \lim_{n\to\infty}a_n=0 n → ∞ lim a n = 0 则:
∑ ( − 1 ) n a n converges \boxed{
\sum(-1)^na_n
\text{ converges}
} ∑ ( − 1 ) n a n converges 这就是 Alternating Series Test。
10.11 Absolute and Conditional Convergence
绝对收敛与条件收敛
如果:
∑ ∣ a n ∣ \boxed{
\sum|a_n|
} ∑ ∣ a n ∣ 收敛,则:
∑ a n absolutely converges \boxed{
\sum a_n
\text{ absolutely converges}
} ∑ a n absolutely converges 如果:
∑ a n \sum a_n ∑ a n 收敛,但:
∑ ∣ a n ∣ \sum|a_n| ∑ ∣ a n ∣ 发散,则:
conditionally convergent \boxed{
\text{conditionally convergent}
} conditionally convergent
例题 Example 9
判断:
∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n + 1 n \sum_{n=1}^{\infty}
\frac{(-1)^{n+1}}n n = 1 ∑ ∞ n ( − 1 ) n + 1 因为:
∑ 1 n \sum\frac1n ∑ n 1 发散。
但:
1 n → 0 \frac1n\to0 n 1 → 0 且 1 / n 1/n 1/ n decreasing。
因此原级数由 Alternating Series Test 收敛。
所以:
Conditionally Convergent \boxed{
\text{Conditionally Convergent}
} Conditionally Convergent
10.12 Ratio Test
比值判别法
计算:
L = lim n → ∞ ∣ a n + 1 a n ∣ \boxed{
L=
\lim_{n\to\infty}
\left|
\frac{a_{n+1}}{a_n}
\right|
} L = n → ∞ lim a n a n + 1 若:
L < 1 L<1 L < 1 则:
absolutely convergent \boxed{\text{absolutely convergent}} absolutely convergent 若:
L > 1 L>1 L > 1 则:
divergent \boxed{\text{divergent}} divergent 若:
L = 1 L=1 L = 1 则:
inconclusive \boxed{\text{inconclusive}} inconclusive
什么时候优先想到 Ratio Test?
尤其是看到:
n ! n! n ! 或者:
c n c^n c n 或者:
n ! c n \frac{n!}{c^n} c n n ! 因为相邻两项相除后通常会大量约掉。
10.13 Power Series
幂级数
形式:
∑ n = 0 ∞ c n ( x − a ) n \boxed{
\sum_{n=0}^{\infty}
c_n(x-a)^n
} n = 0 ∑ ∞ c n ( x − a ) n 其中 a a a 是 center。
例如:
∑ n = 0 ∞ x n \sum_{n=0}^{\infty}x^n n = 0 ∑ ∞ x n center:
a = 0 a=0 a = 0
10.14 Radius of Convergence
收敛半径
对于很多幂级数,可以通过 Ratio Test:
∣ a n + 1 a n ∣ < 1 \left|
\frac{a_{n+1}}{a_n}
\right|<1 a n a n + 1 < 1 得到:
∣ x − a ∣ < R |x-a|<R ∣ x − a ∣ < R 其中 R R R 是 radius of convergence。
10.15 Interval of Convergence
收敛区间
求幂级数收敛区间必须分两步:
Step 1
使用 Ratio Test 找出:
∣ x − a ∣ < R |x-a|<R ∣ x − a ∣ < R Step 2
单独检查两个端点。
例如:
∣ x ∣ < 1 |x|<1 ∣ x ∣ < 1 得到:
− 1 < x < 1 -1<x<1 − 1 < x < 1 但是 x = − 1 x=-1 x = − 1 和 x = 1 x=1 x = 1 必须分别代入原级数检查。
10.16 Taylor Series
Taylor 级数
Taylor Series 是把函数表示成无限多项式:
f ( x ) = ∑ n = 0 ∞ f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n \boxed{
f(x)=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n
} f ( x ) = n = 0 ∑ ∞ n ! f ( n ) ( a ) ( x − a ) n 展开:
f ( x ) = f ( a ) + f ′ ( a ) ( x − a ) + f ′ ′ ( a ) 2 ! ( x − a ) 2 + ⋯ f(x)=
f(a)
+f'(a)(x-a)
+\frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2
+\cdots f ( x ) = f ( a ) + f ′ ( a ) ( x − a ) + 2 ! f ′′ ( a ) ( x − a ) 2 + ⋯
10.17 Maclaurin Series
Maclaurin 级数
当:
a = 0 a=0 a = 0 时:
f ( x ) = ∑ n = 0 ∞ f ( n ) ( 0 ) n ! x n \boxed{
f(x)=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n
} f ( x ) = n = 0 ∑ ∞ n ! f ( n ) ( 0 ) x n
10.18 Important Maclaurin Series
AP BC 常用 Maclaurin 级数
Exponential
e x = ∑ n = 0 ∞ x n n ! \boxed{
e^x=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{x^n}{n!}
} e x = n = 0 ∑ ∞ n ! x n 即:
e x = 1 + x + x 2 2 ! + x 3 3 ! + ⋯ e^x=
1+x+\frac{x^2}{2!}
+\frac{x^3}{3!}+\cdots e x = 1 + x + 2 ! x 2 + 3 ! x 3 + ⋯
Sine
sin x = ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n x 2 n + 1 ( 2 n + 1 ) ! \boxed{
\sin x=
\sum_{n=0}^{\infty}
(-1)^n
\frac{x^{2n+1}}{(2n+1)!}
} sin x = n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n ( 2 n + 1 )! x 2 n + 1
Cosine
cos x = ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n x 2 n ( 2 n ) ! \boxed{
\cos x=
\sum_{n=0}^{\infty}
(-1)^n
\frac{x^{2n}}{(2n)!}
} cos x = n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n ( 2 n )! x 2 n
Geometric
1 1 − x = ∑ n = 0 ∞ x n \boxed{
\frac1{1-x}
=
\sum_{n=0}^{\infty}x^n
} 1 − x 1 = n = 0 ∑ ∞ x n for:
∣ x ∣ < 1 |x|<1 ∣ x ∣ < 1
Logarithm
由积分:
1 1 − x = 1 + x + x 2 + ⋯ \frac1{1-x}
=
1+x+x^2+\cdots 1 − x 1 = 1 + x + x 2 + ⋯ 两边积分:
− ln ( 1 − x ) = x + x 2 2 + x 3 3 + ⋯ -\ln(1-x)
=
x+\frac{x^2}{2}
+\frac{x^3}{3}+\cdots − ln ( 1 − x ) = x + 2 x 2 + 3 x 3 + ⋯ 因此:
ln ( 1 − x ) = − ∑ n = 1 ∞ x n n \boxed{
\ln(1-x)
=
-\sum_{n=1}^{\infty}\frac{x^n}{n}
} ln ( 1 − x ) = − n = 1 ∑ ∞ n x n
10.19 Deriving New Series
由已知级数构造新级数
这是 AP BC 非常重要的技能。
如果:
1 1 − x = ∑ n = 0 ∞ x n \frac1{1-x}
=
\sum_{n=0}^{\infty}x^n 1 − x 1 = n = 0 ∑ ∞ x n 那么代入 x → x 2 x\to x^2 x → x 2 :
1 1 − x 2 = ∑ n = 0 ∞ x 2 n \frac1{1-x^2}
=
\sum_{n=0}^{\infty}x^{2n} 1 − x 2 1 = n = 0 ∑ ∞ x 2 n
Multiplication
如果:
f ( x ) = ∑ a n x n f(x)=\sum a_nx^n f ( x ) = ∑ a n x n 那么:
x f ( x ) = ∑ a n x n + 1 xf(x)=\sum a_nx^{n+1} x f ( x ) = ∑ a n x n + 1 例如:
x 1 − x = x + x 2 + x 3 + ⋯ \frac{x}{1-x}
=
x+x^2+x^3+\cdots 1 − x x = x + x 2 + x 3 + ⋯
Differentiation
如果:
1 1 − x = ∑ n = 0 ∞ x n \frac1{1-x}
=
\sum_{n=0}^{\infty}x^n 1 − x 1 = n = 0 ∑ ∞ x n 两边求导:
1 ( 1 − x ) 2 = ∑ n = 1 ∞ n x n − 1 \frac1{(1-x)^2}
=
\sum_{n=1}^{\infty}nx^{n-1} ( 1 − x ) 2 1 = n = 1 ∑ ∞ n x n − 1
Integration
积分:
∫ 1 1 − x d x = ∫ ∑ n = 0 ∞ x n d x \int\frac1{1-x}dx
=
\int\sum_{n=0}^{\infty}x^ndx ∫ 1 − x 1 d x = ∫ n = 0 ∑ ∞ x n d x 得到:
− ln ( 1 − x ) = ∑ n = 0 ∞ x n + 1 n + 1 -\ln(1-x)
=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{x^{n+1}}{n+1} − ln ( 1 − x ) = n = 0 ∑ ∞ n + 1 x n + 1
10.20 Taylor Polynomial
Taylor 多项式
Taylor polynomial 是 Taylor series 的有限部分。
n n n 阶 Taylor polynomial:
P n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) k ! ( x − a ) k \boxed{
P_n(x)=
\sum_{k=0}^{n}
\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k
} P n ( x ) = k = 0 ∑ n k ! f ( k ) ( a ) ( x − a ) k 它使用有限项近似函数。
例题 Example 10
求 e x e^x e x 在 x = 0 x=0 x = 0 的三阶 Maclaurin polynomial。
因为:
f ( x ) = e x f(x)=e^x f ( x ) = e x 所有阶导数都是:
e x e^x e x 在 0 0 0 :
f ( n ) ( 0 ) = 1 f^{(n)}(0)=1 f ( n ) ( 0 ) = 1 所以:
P 3 ( x ) = 1 + x + x 2 2 + x 3 6 \boxed{
P_3(x)=
1+x+\frac{x^2}{2}
+\frac{x^3}{6}
} P 3 ( x ) = 1 + x + 2 x 2 + 6 x 3
10.21 Taylor's Theorem and Error
Taylor 定理与误差
Taylor polynomial 用来近似函数:
f ( x ) ≈ P n ( x ) f(x)\approx P_n(x) f ( x ) ≈ P n ( x ) 误差:
R n ( x ) = f ( x ) − P n ( x ) R_n(x)=f(x)-P_n(x) R n ( x ) = f ( x ) − P n ( x ) Lagrange Error Bound:
∣ R n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 ( n + 1 ) ! \boxed{
|R_n(x)|
\le
\frac{M|x-a|^{n+1}}{(n+1)!}
} ∣ R n ( x ) ∣ ≤ ( n + 1 )! M ∣ x − a ∣ n + 1 其中 M M M 满足:
∣ f ( n + 1 ) ( z ) ∣ ≤ M |f^{(n+1)}(z)|\le M ∣ f ( n + 1 ) ( z ) ∣ ≤ M
如何使用 Error Bound?
通常四步:
找 n n n
找 a a a
找区间内的 M M M
代入:
M ∣ x − a ∣ n + 1 ( n + 1 ) ! \boxed{
\frac{M|x-a|^{n+1}}{(n+1)!}
} ( n + 1 )! M ∣ x − a ∣ n + 1
10.22 Alternating Series Error
交错级数误差
对于满足 Alternating Series Test 条件的级数:
S = a 1 − a 2 + a 3 − a 4 + ⋯ S=a_1-a_2+a_3-a_4+\cdots S = a 1 − a 2 + a 3 − a 4 + ⋯ 如果使用前 n n n 项:
S n S_n S n 那么误差满足:
∣ S − S n ∣ ≤ a n + 1 \boxed{
|S-S_n|\le a_{n+1}
} ∣ S − S n ∣ ≤ a n + 1 也就是:
Alternating series error ≤ first omitted term
这是 AP BC 很常见的结论。
10.23 Choosing a Convergence Test
如何选择收敛判别法
这是 Unit 10 最重要的考试技能之一。
第一问:项是否趋近于 0?
计算:
lim a n \lim a_n lim a n 如果不为 0:
Diverges \boxed{\text{Diverges}} Diverges
第二问:是不是 geometric?
如果:
∑ a r n \sum ar^n ∑ a r n 直接使用:
∣ r ∣ < 1 |r|<1 ∣ r ∣ < 1
第三问:是不是 p-series?
如果:
∑ 1 n p \sum\frac1{n^p} ∑ n p 1 使用:
p > 1 p>1 p > 1
第四问:有没有明显的正项比较对象?
考虑:
Comparison Test \boxed{\text{Comparison Test}} Comparison Test 或:
Limit Comparison Test \boxed{\text{Limit Comparison Test}} Limit Comparison Test
第五问:有没有 ( − 1 ) n (-1)^n ( − 1 ) n ?
考虑:
Alternating Series Test \boxed{\text{Alternating Series Test}} Alternating Series Test 然后再问:
∑ ∣ a n ∣ \sum|a_n| ∑ ∣ a n ∣ 是否收敛,以判断 absolute / conditional convergence。
第六问:有没有 factorial 或指数?
考虑:
Ratio Test \boxed{\text{Ratio Test}} Ratio Test
10.24 AP BC Series Decision Tree
AP BC 级数判断树
Given Σaₙ
│
▼
Does aₙ → 0?
/ \
No Yes
│ │
Diverges Continue
│
▼
Is it geometric?
/ \
Yes No
│ │
Use r-test Continue
│
▼
Is it p-series?
/ \
Yes No
│ │
p-test Continue
│
▼
Alternating?
/ \
Yes No
│ │
AST + abs Continue
│
▼
Compare / LCT
│
▼
Factorials?
│
▼
Ratio Test
10.25 综合例题 / Comprehensive Example
判断:
∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n n n 2 + 1 \sum_{n=1}^{\infty}
(-1)^n
\frac{n}{n^2+1} n = 1 ∑ ∞ ( − 1 ) n n 2 + 1 n 是否收敛,并判断其类型。
Step 1:看项极限
lim n → ∞ n n 2 + 1 = 0 \lim_{n\to\infty}
\frac n{n^2+1}
=0 n → ∞ lim n 2 + 1 n = 0 所以 Divergence Test 无法直接判断。
Step 2:观察符号
存在:
( − 1 ) n (-1)^n ( − 1 ) n 所以考虑 Alternating Series Test。
Step 3:检查 decreasing
令:
a n = n n 2 + 1 a_n=\frac n{n^2+1} a n = n 2 + 1 n 函数:
f ( x ) = x x 2 + 1 f(x)=\frac{x}{x^2+1} f ( x ) = x 2 + 1 x 求导:
f ′ ( x ) = 1 − x 2 ( x 2 + 1 ) 2 f'(x)
=
\frac{1-x^2}{(x^2+1)^2} f ′ ( x ) = ( x 2 + 1 ) 2 1 − x 2 当:
x > 1 x>1 x > 1 时:
f ′ ( x ) < 0 f'(x)<0 f ′ ( x ) < 0 所以 a n a_n a n eventually decreasing。
因此:
Converges by AST \boxed{\text{Converges by AST}} Converges by AST
Step 4:检查 absolute convergence
考虑:
∑ n n 2 + 1 \sum\frac n{n^2+1} ∑ n 2 + 1 n 比较:
n n 2 + 1 ∼ 1 n \frac n{n^2+1}
\sim\frac1n n 2 + 1 n ∼ n 1 而:
∑ 1 n \sum\frac1n ∑ n 1 发散。
所以绝对值级数发散。
最终:
Conditionally Convergent \boxed{
\text{Conditionally Convergent}
} Conditionally Convergent
Unit 8–10 总复习
Final Review
Unit 8 必背公式
Area
A = ∫ a b ( Top − Bottom ) d x \boxed{
A=\int_a^b(\text{Top}-\text{Bottom})dx
} A = ∫ a b ( Top − Bottom ) d x A = ∫ c d ( Right − Left ) d y \boxed{
A=\int_c^d(\text{Right}-\text{Left})dy
} A = ∫ c d ( Right − Left ) d y Average Value
f avg = 1 b − a ∫ a b f ( x ) d x \boxed{
f_{\text{avg}}
=
\frac1{b-a}\int_a^bf(x)dx
} f avg = b − a 1 ∫ a b f ( x ) d x Cross Sections
V = ∫ a b A ( x ) d x \boxed{
V=\int_a^bA(x)dx
} V = ∫ a b A ( x ) d x Disk
V = π ∫ R 2 d x \boxed{
V=\pi\int R^2dx
} V = π ∫ R 2 d x Washer
V = π ∫ ( R 2 − r 2 ) d x \boxed{
V=\pi\int(R^2-r^2)dx
} V = π ∫ ( R 2 − r 2 ) d x Shell
V = 2 π ∫ r h d x \boxed{
V=2\pi\int rh\,dx
} V = 2 π ∫ r h d x Distance
D = ∫ a b ∣ v ( t ) ∣ d t \boxed{
D=\int_a^b|v(t)|dt
} D = ∫ a b ∣ v ( t ) ∣ d t
Unit 9 必背公式
Parametric derivative
d y d x = d y / d t d x / d t \boxed{
\frac{dy}{dx}
=
\frac{dy/dt}{dx/dt}
} d x d y = d x / d t d y / d t Parametric second derivative
d 2 y d x 2 = d ( d y / d x ) / d t d x / d t \boxed{
\frac{d^2y}{dx^2}
=
\frac{
d(dy/dx)/dt
}{
dx/dt
}
} d x 2 d 2 y = d x / d t d ( d y / d x ) / d t Parametric arc length
L = ∫ a b x ′ 2 + y ′ 2 d t \boxed{
L=
\int_a^b
\sqrt{x'^2+y'^2}\,dt
} L = ∫ a b x ′2 + y ′2 d t Polar conversion
x = r cos θ \boxed{x=r\cos\theta} x = r cos θ y = r sin θ \boxed{y=r\sin\theta} y = r sin θ Polar area
A = 1 2 ∫ r 2 d θ \boxed{
A=\frac12\int r^2d\theta
} A = 2 1 ∫ r 2 d θ Polar derivative
d y d x = r ′ sin θ + r cos θ r ′ cos θ − r sin θ \boxed{
\frac{dy}{dx}
=
\frac{r'\sin\theta+r\cos\theta}
{r'\cos\theta-r\sin\theta}
} d x d y = r ′ cos θ − r sin θ r ′ sin θ + r cos θ Vector velocity
v ⃗ = r ⃗ ′ \boxed{
\vec v=\vec r'
} v = r ′ Vector acceleration
a ⃗ = r ⃗ ′ ′ \boxed{
\vec a=\vec r''
} a = r ′′ Speed
∣ v ⃗ ∣ = x ′ 2 + y ′ 2 \boxed{
|\vec v|
=
\sqrt{x'^2+y'^2}
} ∣ v ∣ = x ′2 + y ′2
Unit 10 必背公式
Geometric Series
∑ n = 0 ∞ a r n = a 1 − r \boxed{
\sum_{n=0}^{\infty}ar^n
=
\frac a{1-r}
} n = 0 ∑ ∞ a r n = 1 − r a when:
∣ r ∣ < 1 |r|<1 ∣ r ∣ < 1 p-Series
∑ 1 n p converges iff p > 1 \boxed{
\sum\frac1{n^p}
\text{ converges iff }p>1
} ∑ n p 1 converges iff p > 1 Ratio Test
L = lim ∣ a n + 1 a n ∣ \boxed{
L=
\lim
\left|
\frac{a_{n+1}}{a_n}
\right|
} L = lim a n a n + 1 Taylor Series
f ( x ) = ∑ n = 0 ∞ f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n \boxed{
f(x)=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n
} f ( x ) = n = 0 ∑ ∞ n ! f ( n ) ( a ) ( x − a ) n Maclaurin
f ( x ) = ∑ n = 0 ∞ f ( n ) ( 0 ) n ! x n \boxed{
f(x)=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n
} f ( x ) = n = 0 ∑ ∞ n ! f ( n ) ( 0 ) x n Taylor Polynomial
P n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) k ! ( x − a ) k \boxed{
P_n(x)=
\sum_{k=0}^{n}
\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k
} P n ( x ) = k = 0 ∑ n k ! f ( k ) ( a ) ( x − a ) k Lagrange Error Bound
∣ R n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 ( n + 1 ) ! \boxed{
|R_n(x)|
\le
\frac{M|x-a|^{n+1}}{(n+1)!}
} ∣ R n ( x ) ∣ ≤ ( n + 1 )! M ∣ x − a ∣ n + 1 Alternating Series Error
∣ S − S n ∣ ≤ a n + 1 \boxed{
|S-S_n|\le a_{n+1}
} ∣ S − S n ∣ ≤ a n + 1
AP BC 高频易错点总表
错误
正确理解
Area 直接积分
先确定 Top/Bottom 或 Right/Left
Washer 忘记内圆
R 2 − r 2 R^2-r^2 R 2 − r 2
Shell 忘记 2 π 2\pi 2 π
2 π r h 2\pi rh 2 π r h
位移当路程
Distance 要积分 (
d y d x = d y / d t d x / d t \frac{dy}{dx}=\frac{dy/dt}{dx/dt} d x d y = d x / d t d y / d t 忘记条件
d x / d t ≠ 0 dx/dt\ne0 d x / d t = 0
参数二阶导数直接除二阶导数
必须再除 d x / d t dx/dt d x / d t
Polar area 忘记 1 / 2 1/2 1/2
1 2 ∫ r 2 d θ \frac12\int r^2d\theta 2 1 ∫ r 2 d θ
Speed 当 velocity
Speed 是 magnitude
a n → 0 a_n\to0 a n → 0 就认为级数收敛
这是错误的
忘记检查幂级数端点
两端必须单独测试
AST 后直接说 absolute convergence
必须检查 (\sum
Ratio Test 得到 L = 1 L=1 L = 1 就下结论
L = 1 L=1 L = 1 时 inconclusive
最终学习策略
Final Study Strategy
第一阶段:理解
先掌握:
Definition → Meaning → Formula \boxed{
\text{Definition}\rightarrow
\text{Meaning}\rightarrow
\text{Formula}
} Definition → Meaning → Formula 不要一开始背大量公式。
第二阶段:识别
训练自己看到题目就判断:
Unit 8
这是 Area、Washer、Shell 还是 Cross Section?
Unit 9
这是 Parametric、Polar 还是 Vector?
Unit 10
这是 Geometric、p-Series、Comparison、Alternating 还是 Ratio?
第三阶段:计算
建立积分或级数之后,再进行 algebra/calculus computation。
第四阶段:AP FRQ 表达
AP Calculus BC 不只是算出答案。
尤其在 FRQ 中,应明确写出:
Expression + Reasoning + Conclusion \boxed{\text{Expression}+\text{Reasoning}+\text{Conclusion}} Expression + Reasoning + Conclusion 例如不要只写:
2 π 15 \frac{2\pi}{15} 15 2 π 而应该能够说明:
The volume is represented by
π ∫ 0 1 ( x 2 − x 4 ) d x \pi\int_0^1(x^2-x^4)\,dx π ∫ 0 1 ( x 2 − x 4 ) d x
because x x x is the outer radius and x 2 x^2 x 2 is the inner radius.
Unit 8–10 核心能力地图
AP Calculus BC
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
Unit 8 Unit 9 Unit 10
│ │ │
Integration Parametric Series
│ Polar │
│ Vector │
┌───┼───┐ ┌──┼──┐ ┌──┼──────┐
│ │ │ │ │ │ │ │ │
Area Volume Avg Deriv Area Tests Taylor
│ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ │
Geometry Motion Convergence Approximation
结语 / Conclusion
Unit 8、9、10 看起来内容很多,但它们实际上分别对应三个核心思想:
Unit 8: Geometry → Integral \boxed{
\text{Unit 8: Geometry → Integral}
} Unit 8: Geometry → Integral Unit 9: Alternative Representations → Calculus \boxed{
\text{Unit 9: Alternative Representations → Calculus}
} Unit 9: Alternative Representations → Calculus Unit 10: Infinite Processes → Convergence \boxed{
\text{Unit 10: Infinite Processes → Convergence}
} Unit 10: Infinite Processes → Convergence 真正掌握 AP Calculus BC,不应该只是记住:
1 2 ∫ r 2 d θ \frac12\int r^2d\theta 2 1 ∫ r 2 d θ 或者:
∑ a r n = a 1 − r \sum ar^n=\frac a{1-r} ∑ a r n = 1 − r a 而应该能够回答:
Why does this formula work? When should I use it? What does the result mean?
当你能够从题目的数学结构判断方法,而不是从公式表里“寻找一个看起来像的公式”时,Unit 8–10 才算真正学会。
附录:AP BC 高频公式速查
A between curves = ∫ ( top − bottom ) d x \boxed{
A_{\text{between curves}}
=
\int(\text{top}-\text{bottom})dx
} A between curves = ∫ ( top − bottom ) d x V washer = π ∫ ( R 2 − r 2 ) d x \boxed{
V_{\text{washer}}
=
\pi\int(R^2-r^2)dx
} V washer = π ∫ ( R 2 − r 2 ) d x V shell = 2 π ∫ r h d x \boxed{
V_{\text{shell}}
=
2\pi\int rh\,dx
} V shell = 2 π ∫ r h d x d y d x = d y / d t d x / d t \boxed{
\frac{dy}{dx}
=
\frac{dy/dt}{dx/dt}
} d x d y = d x / d t d y / d t L parametric = ∫ x ′ 2 + y ′ 2 d t \boxed{
L_{\text{parametric}}
=
\int
\sqrt{x'^2+y'^2}\,dt
} L parametric = ∫ x ′2 + y ′2 d t A polar = 1 2 ∫ r 2 d θ \boxed{
A_{\text{polar}}
=
\frac12\int r^2d\theta
} A polar = 2 1 ∫ r 2 d θ speed = x ′ 2 + y ′ 2 \boxed{
\text{speed}
=
\sqrt{x'^2+y'^2}
} speed = x ′2 + y ′2 ∑ a r n = a 1 − r ( ∣ r ∣ < 1 ) \boxed{
\sum ar^n
=
\frac a{1-r}
\quad(|r|<1)
} ∑ a r n = 1 − r a ( ∣ r ∣ < 1 ) ∑ 1 n p converges iff p > 1 \boxed{
\sum\frac1{n^p}
\text{ converges iff }p>1
} ∑ n p 1 converges iff p > 1 L Ratio = lim ∣ a n + 1 a n ∣ \boxed{
L_{\text{Ratio}}
=
\lim
\left|
\frac{a_{n+1}}{a_n}
\right|
} L Ratio = lim a n a n + 1 f ( x ) = ∑ n = 0 ∞ f ( n ) ( a ) n ! ( x − a ) n \boxed{
f(x)=
\sum_{n=0}^{\infty}
\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n
} f ( x ) = n = 0 ∑ ∞ n ! f ( n ) ( a ) ( x − a ) n P n ( x ) = ∑ k = 0 n f ( k ) ( a ) k ! ( x − a ) k \boxed{
P_n(x)=
\sum_{k=0}^{n}
\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k
} P n ( x ) = k = 0 ∑ n k ! f ( k ) ( a ) ( x − a ) k ∣ R n ( x ) ∣ ≤ M ∣ x − a ∣ n + 1 ( n + 1 ) ! \boxed{
|R_n(x)|
\le
\frac{M|x-a|^{n+1}}{(n+1)!}
} ∣ R n ( x ) ∣ ≤ ( n + 1 )! M ∣ x − a ∣ n + 1 End of Unit 8–10 Study Guide
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