中册 4.3 函数可积性 第12题

数学分析早年真题

📝 题目

12.证明下列结论. (1)设 $f(x), g(x)$ 在 $[a, b]$ 上连续,证明: $\lim _{\|T\| \rightarrow 0} \sum_{i=1}^{n} f\left(\xi_{i}\right) g\left(\theta_{i}\right) \Delta x_{i}=\int_{a}^{b} f(x) g(x) \mathrm{d} x$ ,其中 $T$ 为 $[a, b]$的任一分割,$T: a=x_{0}

💡 答案解析

\section*{解题过程:} (1)由条件易知 $f(x) g(x) \in R[a, b]$ 。记 $I=\int_{a}^{b} f(x) g(x) \mathrm{d} x . \forall \varepsilon>0, \exists \delta_{1}>0$ ,当 $\|T\|<\delta_{1}$ 时,对一切 $\left\{\xi_{i}\right\}_{1}^{n}$ 有 $\displaystyle \left|\sum_{i=1}^{n} f\left(\xi_{i}\right) g\left(\xi_{i}\right) \Delta x_{i}-I\right|<\frac{\varepsilon}{2}$ 。 因 $f(x)$ 在 $[a, b]$ 连续,故 $f(x)$ 有界,设 $|f(x)| \leqslant M, x \in[a, b]$ . 又因 $g(x)$ 在 $[a, b]$ 连续,从而在 $[a, b]$ 可积,对上述 $\varepsilon, \exists \delta_{2}>0$ ,当 $\|T\|<\delta_{2}$ 时,有 $$ \sum_{T} \omega_{i}^{g} \Delta x_{i}<\frac{\varepsilon}{2 M} . $$ 记 $\delta=\min \left\{\delta_{1}, \delta_{2}\right\}$ ,则当 $\|T\|<\delta$ 时,有 $$ \left|\sum_{T} f\left(\xi_{i}\right) g\left(\theta_{i}\right) \Delta x_{i}-\sum_{T} f\left(\xi_{i}\right) g\left(\xi_{i}\right) \Delta x\right| \leqslant \sum_{T}\left|f\left(\xi_{i}\right) \| g\left(\theta_{i}\right)-g\left(\xi_{i}\right)\right| \Delta x_{i} \leqslant M \sum_{T} \omega_{i}^{g} \Delta x_{i}0$ 使 $|f(x)| \leqslant M$ . 由于 故 $$ \begin{aligned} & \left|\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f\left(\frac{i}{n}\right) g\left(\frac{i-1}{n}\right) \Delta x_{i}-\int_{0}^{1} f(x) g(x) \mathrm{d} x\right| \\ & \leqslant \frac{M}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|g\left(\frac{i-1}{n}\right)-g\left(\frac{i}{n}\right)\right| \leqslant M \sum_{i=1}^{n} \omega\left(g, I_{i}\right) \frac{1}{n} \rightarrow 0,(n \rightarrow \infty) \\ & \lim _{n \rightarrow \infty}\left(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f\left(\frac{i}{n}\right) g\left(\frac{i-1}{n}\right)-\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f\left(\frac{i}{n}\right) g\left(\frac{i}{n}\right)\right)=0 \\ & \lim _{n \rightarrow \infty} \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f\left(\frac{i}{n}\right) g\left(\frac{i-1}{n}\right)=\lim _{n \rightarrow \infty}\left(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} f\left(\frac{i}{n}\right) g\left(\frac{i}{n}\right)\right)=\int_{0}^{1} f(x) g(x) \mathrm{d} x . \end{aligned} $$ 于是

📋 详细解题步骤

步骤 1/8
目标:明确已知条件和目标
已知 $f(x), g(x)$ 在 $[a,b]$ 上连续,要证明 $\lim_{\|T\|\to 0}\sum_{i=1}^n f(\xi_i)g(\theta_i)\Delta x_i = \int_a^b f(x)g(x)dx$,其中 $\xi_i,\theta_i\in[x_{i-1},x_i]$。
提示:注意 $\xi_i$ 和 $\theta_i$ 是任意选取的,不一定相同。
步骤 2/8
目标:利用连续函数的性质
由于 $f,g$ 连续,则 $f,g$ 在 $[a,b]$ 上有界,且 $fg$ 可积。设 $|f(x)|\leq M$。对任意 $\varepsilon>0$,由 $fg$ 可积知存在 $\delta_1>0$,当 $\|T\|<\delta_1$ 时,对任意 $\xi_i$ 有 $\left|\sum f(\xi_i)g(\xi_i)\Delta x_i - I\right|<\varepsilon/2$,其中 $I=\int_a^b fg$。
公式:$\left|\sum f(\xi_i)g(\xi_i)\Delta x_i - I\right|<\varepsilon/2$
提示:这里使用了 $fg$ 的黎曼积分定义,注意 $\xi_i$ 是任意取的点。
步骤 3/8
目标:利用 $g$ 的一致连续性控制误差
由 $g$ 在 $[a,b]$ 上连续,从而一致连续,故存在 $\delta_2>0$,当 $\|T\|<\delta_2$ 时,$\sum \omega_i^g \Delta x_i < \varepsilon/(2M)$,其中 $\omega_i^g = \sup_{x,y\in[x_{i-1},x_i]}|g(x)-g(y)|$。
公式:$\sum \omega_i^g \Delta x_i < \varepsilon/(2M)$
提示:注意 $\omega_i^g$ 是 $g$ 在子区间上的振幅,其和可任意小。
步骤 4/8
目标:比较两个黎曼和的差
取 $\delta=\min\{\delta_1,\delta_2\}$,当 $\|T\|<\delta$ 时,有 $$\left|\sum f(\xi_i)g(\theta_i)\Delta x_i - \sum f(\xi_i)g(\xi_i)\Delta x_i\right| \leq \sum |f(\xi_i)||g(\theta_i)-g(\xi_i)|\Delta x_i \leq M\sum \omega_i^g \Delta x_i < M\cdot\frac{\varepsilon}{2M}=\frac{\varepsilon}{2}.$$
公式:$\left|\sum f(\xi_i)g(\theta_i)\Delta x_i - \sum f(\xi_i)g(\xi_i)\Delta x_i\right| \leq M\sum \omega_i^g \Delta x_i$
提示:注意绝对值不等式和 $|f(\xi_i)|\leq M$ 的使用。
步骤 5/8
目标:合并估计得到最终极限
于是当 $\|T\|<\delta$ 时, $$\left|\sum f(\xi_i)g(\theta_i)\Delta x_i - I\right| \leq \left|\sum f(\xi_i)g(\theta_i)\Delta x_i - \sum f(\xi_i)g(\xi_i)\Delta x_i\right| + \left|\sum f(\xi_i)g(\xi_i)\Delta x_i - I\right| < \frac{\varepsilon}{2}+\frac{\varepsilon}{2}=\varepsilon.$$ 由 $\varepsilon$ 的任意性得证。
提示:三角不等式是常用技巧。
步骤 6/8
目标:处理第二问:将区间标准化
第二问中 $[a,b]=[0,1]$,分割取等分点 $x_i=i/n$,$\Delta x_i=1/n$,$\xi_i=i/n$,$\theta_i=(i-1)/n$。要证 $\lim_{n\to\infty}\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n f(i/n)g((i-1)/n)=\int_0^1 f(x)g(x)dx$。
提示:注意这里 $\|T\|=1/n\to 0$,但第一问结论不能直接应用因为 $\xi_i,\theta_i$ 是特定的。
步骤 7/8
目标:利用可积性估计差值
由于 $f,g$ 可积,则 $f$ 有界,设 $|f|\leq M$。考虑差值 $$\left|\frac{1}{n}\sum f(i/n)g((i-1)/n) - \frac{1}{n}\sum f(i/n)g(i/n)\right| \leq \frac{M}{n}\sum |g((i-1)/n)-g(i/n)|.$$ 由于 $g$ 可积,其振幅和 $\sum \omega(g,I_i)\frac{1}{n}\to 0$,故上式趋于 $0$。
公式:$\frac{M}{n}\sum |g((i-1)/n)-g(i/n)| \leq M\sum \omega(g,I_i)\frac{1}{n}\to 0$
提示:注意 $g$ 不一定连续,但可积保证振幅和趋于 $0$。
步骤 8/8
目标:利用黎曼积分定义得到结论
而 $\frac{1}{n}\sum f(i/n)g(i/n)$ 是 $fg$ 的黎曼和,由于 $fg$ 可积,其极限为 $\int_0^1 f(x)g(x)dx$。因此 $$\lim_{n\to\infty}\frac{1}{n}\sum f(i/n)g((i-1)/n) = \lim_{n\to\infty}\frac{1}{n}\sum f(i/n)g(i/n) = \int_0^1 f(x)g(x)dx.$$
公式:$\lim_{n\to\infty}\frac{1}{n}\sum f(i/n)g(i/n) = \int_0^1 fg$
提示:注意这里 $fg$ 的可积性由 $f,g$ 可积保证(乘积不一定可积,但本题中 $f,g$ 可积且 $f$ 有界,$g$ 可积,乘积可积)。

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