定理类本科论文开题报告,与高等数学和概率中两个问题的相关论文范例

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摘 要：在利用中值定理进行证明的时候需要借助于假设的辅助函数,由于作辅助函数需要有一定的想象能力、观察能力,初学微积分者往往很难作出符合需要的辅助函数.该文通过三个例子总结归纳出了作辅助函数的方法.同时该文还对概率论与数理统计中数学期望定义的一个前提,作出了说明和解释.

关 键 词 ：高等数学；概率论；探讨

一、用中值定理对命题的证明

在高等数学教学中学生对于使用罗尔中值定理,对一些命题进行证明的时候往往得不到要点,解不出相关的题目.这种类型的题目的特点是比较抽象,需要有一定的想象能力、观察能力.在此以以下三个题目为例,对此类型的题目做一些归纳总结.

例1：证明拉格朗日中值定理：若函数f(x)在闭区间[a,b]上连续,在开区间(a,b)内可导,则至少存在一点ξ∈（a,b）,使得f(b)-f(a)等于f'(ξ)(b-a).（该题为2009年研究生入学考试数学三的真题）

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这个题目是教材上的定理教材作了详细的证明.有一本教材是这样证明的：

作辅助函数φ(x)等于f(x)-f(a)- (x-a)

由定理假设易知φ(x)满足条件：（1）在闭区间在[a,b]上连续；（2）在开区间(a,b)可内导；（3）φ(a)等于φ(b)等于0,因此由罗尔定理可知,至少存在一点ξ∈(a,b),使得φ'(ξ)等于f'(ξ)- 等于0即f'(ξ)等于 .

有不少学生会学得为什么要造让φ(x)等于f(x)-f(a)- (x-a)这样的辅助函数,理论依据是什么,如果没有依据是很难联想到这样的函数的.

例2：已知常数b＞0,函数f(x)在闭区间[0,b]上连续,在开区间(0,b)内可导,则至少存在一点ξ∈(0,b),使得f(ξ)+ξf'(ξ)等于f(b).

证明方法如下

证明：作辅助函数,φ(x)等于xf(x)-f(b)x显然φ(x)满足条件：（1）在闭区间在[0,b]上连续；（2）在(0,b)可内导；（3）φ(0)等于φ(b)等于0因此由罗尔定理可知,至少存在一点ξ∈(0,b),使得φ'(ξ等于)f(ξ)+ξf'(ξ)-f(b)等于0即f(ξ)+ξf'(ξ)等于f(b).

这个题目与拉格朗日中值定理的证明有很大的类似之处,不同的是辅助函数不同,应用罗尔中值定理的区间具体化了,函数不同了.下面一个例子难度就更大了,借助于这个例子我们可以从中找出规律.

例3：证明：已知函数f(x)在闭区间[a,b]上连续,在开区间 内可导,f(b)等于0,则至少存在一点ξ∈(0,b),使得f'(ξ)等于 .

证明方法如下：

证明：作辅助函数φ(x)等于(x-a)bf(x),显然φ(x)满足条件：（1）在闭区间在[a,b]上连续；（2）在开区间(a,b)可内导,由拉格朗日中值定理可知：至少存在一点ξ∈(0,b),使得φ'(ξ)等于 ,整理后可得f'(ξ)等于

这个证明题的难点在于,辅助函数的构造很难.遇到这个题目,头脑比较灵活的学生会想到令φ(x)等于(x-a)f(x),但这样却达不到解题的目的.

那么这一类型的题目有没有相应的依据呢.我们可以沿着这样的思路去解这个题目：在微分学中,只有两个定理可以证明存在一点ξ∈(a,b),使得某个等式成立.这两个定理分别是介值定理和中值定理.介值定理中不含有某一个函数的导数,因此对于该题目不适用.那只有用中值定理,而中值定理分为三个,分别是：罗尔中值定理、拉格朗日中值定理和柯西中值定理.但后两者都是在罗尔中值定理的基础上得以证明的.因此我们只需要使用罗尔中值定理即可解出这一类题目.罗尔定理的内容是：如果函数f(x)满足条件：（1）在闭区间[a,b]上连续；（2）在开区间(a,b)可内导；（3）在区间两个端点的函数值相等,即f(a)等于f(b),则至少存在一点ξ∈(a,b),使得f'(ξ)等于0.罗尔定理的主体是一个函数和一个区间.要想使用罗尔中值定理必须找到一个函数和一个区间,而区间往往是题目已经给定的,所以重点就在于找一个辅助函数,然后应用罗尔定理,证明出该题目.因为要证明的是：f'(ξ)等于 ,整理后可得： +f'(ξ)等于0,这种形式与罗尔定理的结论比较接近了,但是我们仍旧不容易找出哪一个函数在ξ处的导致为 +f'(ξ),联想到[eg(x)f(x)]'等于eg(x)[g'(x)f(x)+f'(x)],我们令g'(x)等于 ,然后求出g(x)那么令φ(x)等于eg(x)f(x),将是我们需要的辅助函数.不难求出eg(x)等于(x-a)b,然后对函数φ(x)等于(x-a)bf(x)在区间[a,b]上使用罗尔中值定理即可解出该题目.

该类题目看似是微分学的内容,却使用了不定积分的方法,这也是这类型题目的难的地方.希望这种方法可以给讲授微积分课程的老师和学习微积分课程的学生带来一定的帮助.

二、数学期望存在的一个条件的说明

离散型随机变量的数学期望定义是：设随机变量X的分布率为P{X等于xi}等于pi(k等于1,2,等),EX等于 x p{X等于x }等于 x P 称为X的数学期望.（注：若X的可能值的个数是可数的,要求级数 x P 绝对收敛）由于有些课本对此没有进一步说明读者难以深刻理解在此做以说明.

因为离散型随机变量的可能值x1,x2,等xr,等之间实际上没有先后顺序的关系,故要求级数绝对收敛,因此只有绝对收敛级数的和才与其项的顺序无关.例子如下：

由于若x∈(-1,1),则In(1+x)等于(-1)n+1 xn+等,

当x等于1时, (