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高等数学——二重积分

文章目录

  • 概念
  • 性质
  • 计算
    • 利用直角坐标计算
    • 利用极坐标计算
    • 利用函数的奇偶性计算
    • 利用变量的轮换对称性计算

概念

  • 定义:设函数 z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y)在有界区域 D D D上有定义,将区域 D D D任意分成 n n n个小区域 Δ σ 1 , Δ σ 2 , . . . , Δ σ n \Delta\sigma_1,\Delta\sigma_2,...,\Delta\sigma_n Δσ1,Δσ2,...,Δσn,其中 Δ σ i \Delta\sigma_i Δσi代表第 i i i个小区域,也表示它的面积,在每个 Δ σ i \Delta\sigma_i Δσi上任取一点 ( ξ i , η i ) (\xi_i,\eta_i) (ξi,ηi),做乘积 f ( ξ i , η i ) Δ σ i f(\xi_i,\eta_i)\Delta\sigma_i f(ξi,ηi)Δσi,并求和 ∑ i = 1 n f ( ξ i , η i ) Δ σ i \sum_{i=1}^nf(\xi_i,\eta_i)\Delta\sigma_i i=1nf(ξi,ηi)Δσi,记 λ \lambda λ n n n个小区域 Δ σ 1 , Δ σ 2 , . . . , Δ σ n \Delta\sigma_1,\Delta\sigma_2,...,\Delta\sigma_n Δσ1,Δσ2,...,Δσn中最大直径,如果 ∑ i = 1 n f ( ξ i , η i ) Δ σ i \sum_{i=1}^nf(\xi_i,\eta_i)\Delta\sigma_i i=1nf(ξi,ηi)Δσi存在,则称 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)在区域 D D D上的二重积分,记为 ∬ D f ( x , y ) d σ = lim ⁡ λ → 0 ∑ i = 1 n f ( ξ i , η i ) Δ σ i \iint_Df(x,y)d\sigma=\lim\limits_{\lambda\to 0}\sum_{i=1}^nf(\xi_i,\eta_i)\Delta\sigma_i Df(x,y)dσ=λ0limi=1nf(ξi,ηi)Δσi
  • 几何意义:二重积分 ∬ D f ( x , y ) d σ \iint_Df(x,y)d\sigma Df(x,y)dσ是一个数,当 f ( x , y ) ≥ 0 f(x,y)≥0 f(x,y)0时,其值等于以区域 D D D为底,以曲面 z = f ( x , y ) z=f(x,y) z=f(x,y)为曲顶柱体的体积,当 f ( x , y ) ≤ 0 f(x,y)≤0 f(x,y)0时,二重积分的值为负数,其绝对值等于上述曲顶柱体的体积。

性质

  • 不等式性质:
    • 若在 D D D f ( x , y ) ≤ g ( x , y ) f(x,y)≤g(x,y) f(x,y)g(x,y),则 ∬ D f ( x , y ) d σ ≤ ∬ D g ( x , y ) d σ \iint_Df(x,y)d\sigma≤\iint_Dg(x,y)d\sigma Df(x,y)dσDg(x,y)dσ
    • 若在 D D D m ≤ f ( x , y ) ≤ M m≤f(x,y)≤M mf(x,y)M,则 m σ ≤ ∬ D f ( x , y ) d σ ≤ M σ m\sigma≤\iint_Df(x,y)d\sigma≤M\sigma Df(x,y)dσMσ(其中 σ \sigma σ为区域 D D D的面积);
    • ∣ ∬ D f ( x , y ) d σ ∣ ≤ ∬ D ∣ f ( x , y ) ∣ d σ |\iint_Df(x,y)d\sigma|≤\iint_D|f(x,y)|d\sigma Df(x,y)dσDf(x,y)dσ
  • 中值定理:设函数 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)在闭区域 D D D上连续, σ \sigma σ为区域 D D D的面积,则在 D D D上至少存在一点 ( ξ , η ) (\xi,\eta) (ξ,η),使得 ∬ D f ( x , y ) d σ = f ( ξ , η ) σ \iint_Df(x,y)d\sigma=f(\xi,\eta)\sigma Df(x,y)dσ=f(ξ,η)σ

计算

利用直角坐标计算

  • y y y x x x,积分区域 D D D可以用 a ≤ x ≤ b a≤x≤b axb φ 1 ( x ) ≤ y ≤ φ 2 ( x ) \varphi_1(x)≤y≤\varphi_2(x) φ1(x)yφ2(x)表示: ∬ D f ( x , y ) d σ = ∫ a b d x ∫ φ 1 ( x ) φ 2 ( x ) f ( x , y ) d y \iint_Df(x,y)d\sigma=\int_a^bdx\int_{\varphi_1(x)}^{\varphi_2(x)}f(x,y)dy Df(x,y)dσ=abdxφ1(x)φ2(x)f(x,y)dy
  • x x x y y y,积分区域 D D D可以用 a ≤ y ≤ b a≤y≤b ayb φ 1 ( y ) ≤ x ≤ φ 2 ( y ) \varphi_1(y)≤x≤\varphi_2(y) φ1(y)xφ2(y)表示: ∬ D f ( x , y ) d σ = ∫ a b d y ∫ φ 1 ( y ) φ 2 ( y ) f ( x , y ) d x \iint_Df(x,y)d\sigma=\int_a^bdy\int_{\varphi_1(y)}^{\varphi_2(y)}f(x,y)dx Df(x,y)dσ=abdyφ1(y)φ2(y)f(x,y)dx

利用极坐标计算

r r r θ \theta θ:积分区域 D D D可以用 α ≤ θ ≤ β \alpha≤\theta≤\beta αθβ φ ( α ) ≤ r ≤ φ ( β ) \varphi(\alpha)≤r≤\varphi(\beta) φ(α)rφ(β)表示, ∬ D f ( x , y ) d σ = ∫ α β d θ ∫ φ ( α ) φ ( β ) f ( r c o s θ , r s i n θ ) r d r \iint_Df(x,y)d\sigma=\int_\alpha^\beta d\theta\int_{\varphi(\alpha)}^{\varphi(\beta)}f(rcos\theta,rsin\theta)rdr Df(x,y)dσ=αβdθφ(α)φ(β)f(rcosθ,rsinθ)rdr
适合使用极坐标计算的二重积分的特征:

  • 适合使用极坐标计算的被积函数: f ( x 2 + y 2 ) f ( y x ) , f ( x y ) f(\sqrt{x^2+y^2})f(\frac{}y{x}),f(\frac{x}{y}) f(x2+y2 )f(yx),f(yx)
  • 适合用极坐标的积分域: x 2 + y 2 ≤ R 2 , r 2 ≤ x 2 + y 2 ≤ R 2 , x 2 + y 2 ≤ 2 a x , x 2 + y 2 ≤ 2 b y x^2+y^2≤R^2,r^2≤x^2+y^2≤R^2,x^2+y^2≤2ax,x^2+y^2≤2by x2+y2R2,r2x2+y2R2x2+y22ax,x2+y22by

利用函数的奇偶性计算

  • 若积分区域 D D D关于 y y y轴对称, f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)关于 x x x轴有奇偶性,则 ∬ D f ( x , y ) d σ = { 2 ∬ D x ≥ 0 f ( x , y ) d σ , f ( x , y ) 关于 x 为偶函数 0 , f ( x , y ) 关于 x 为奇函数 \iint_Df(x,y)d\sigma=\begin{cases}2\iint_{D_x≥0}f(x,y)d\sigma,f(x,y)关于x为偶函数\\0,f(x,y)关于x为奇函数\end{cases} Df(x,y)dσ={2Dx0f(x,y)dσ,f(x,y)关于x为偶函数0,f(x,y)关于x为奇函数
  • 若积分区域 D D D关于 x x x轴对称, f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)关于 y y y轴有奇偶性,则 ∬ D f ( x , y ) d σ = { 2 ∬ D y ≥ 0 f ( x , y ) d σ , f ( x , y ) 关于 y 为偶函数 0 , f ( x , y ) 关于 y 为奇函数 \iint_Df(x,y)d\sigma=\begin{cases}2\iint_{D_y≥0}f(x,y)d\sigma,f(x,y)关于y为偶函数\\0,f(x,y)关于y为奇函数\end{cases} Df(x,y)dσ={2Dy0f(x,y)dσ,f(x,y)关于y为偶函数0,f(x,y)关于y为奇函数

利用变量的轮换对称性计算

如果积分区域 D D D具有轮换对称性,也就是关于直线 y = x y=x y=x对称,即 D D D的表达式中将 x x x换作 y y y y y y换作 x x x表达式不变,则 ∬ D f ( x , y ) d σ = ∬ D f ( y , x ) d σ \iint_Df(x,y)d\sigma=\iint_Df(y,x)d\sigma Df(x,y)dσ=Df(y,x)dσ


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