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不用 E-M 公式解决极限难题

本节带来一道分析中十分经典的证明题,揭示了离散求和与连续积分之间的渐近关系。

知道 E-M 公式的朋友应该一眼就能看出结果,事实上本题利用“统一结构”的思想就能轻松解决,当然在文末我也会补充相关背景。

例题

Example

求极限:

\[ \begin{aligned} \lim_{ n \to \infty } n\left[ \int_{a}^{b} f(x) \mathrm{~d} x - \sum_{i=1}^{n} f\left( \frac{b-a}{n}i+a \right) \frac{b-a}{n} \right] \end{aligned} \]

设区间 \([a,b]\) 的 \(n\) 等分点为 \(x_{k}\displaystyle=a+k \frac{b-a}{n}\triangleq a+k\Delta x\),\(k=0,1,\dots,n\)

\[ \begin{aligned} I &= \lim_{ n \to \infty } n\left[ \sum_{k=1}^{n} \int_{x_{k-1}}^{x_{k}} f(x) \mathrm{~d} x - \frac{b-a}{n}\sum_{k=1}^{n} f(x_{k}) \right]\\ &= \lim_{ n \to \infty } n\cdot \sum_{k=1}^{n} \int_{x_{k-1}}^{x_{k}} [f(x)-f(x_{k})] \mathrm{~d} x \\ &= \lim_{ n \to \infty } n\cdot \sum_{k=1}^{n} \int_{x_{k-1}}^{x_{k}} [f(x)-f(x_{k})] \mathrm{~d} (x-x_{k-1}) \\ &= \lim_{ n \to \infty } n\cdot \sum_{k=1}^{n} \left[ (x_-x_{k-1})\cdot (f(x)-f(x_{k}))\bigg|_{x_{k-1}}^{x_{k}}- \int_{x_{k-1}}^{x_{k}} (x-x_{k-1})f'(x) \mathrm{~d} x \right]\\ &= -\lim_{ n \to \infty } n\cdot \sum_{k=1}^{n} \int_{x_{k-1}}^{x_{k}} (x-x_{k-1})f'(x) \mathrm{~d} x \\ \end{aligned} \]

因为 \(x - x_{k-1} \geqslant 0\) 在 \([x_{k-1}, x_k]\) 上不改变符号,由积分第一中值定理,存在 \(\xi_k \in [x_{k-1}, x_k]\),使得:

\[ \begin{aligned} \int_{x_{k-1}}^{x_{k}} (x-x_{k-1})f'(x) \mathrm{~d} x &= f'(\xi_k) \int_{x_{k-1}}^{x_k} (x - x_{k-1}) \mathrm{d}x \\ &= f'(\xi_k) \cdot \frac{(\Delta x)^2}{2} \end{aligned} \]

回代得:

\[ \begin{aligned} I &= -\lim_{ n \to \infty } n \cdot \sum_{k=1}^{n} \left( \frac{(\Delta x)^2}{2} f'(\xi_k) \right) \\ &= -\lim_{ n \to \infty } \frac{b-a}{2} \cdot \left[ \frac{b-a}{n} \sum_{k=1}^{n} f'(\xi_k) \right] \\ &= - \frac{b-a}{2} \cdot \int_{a}^{b} f'(x) \mathrm{d}x\\ &= - \frac{b-a}{2} [f(b)-f(a)] \end{aligned} \]

背景

事实上,本题的背景是欧拉 - 麦克劳林求和公式的最基础截断。该公式深刻地揭示了离散求和与连续积分之间的渐近关系:

E-M 公式

对于在 \([m, n]\)(\(m, n \in \mathbb{Z}\))上具有充分高阶连续导数的函数 \(f(x)\),有:

\[ \sum_{k=m}^n f(k) = \int_m^n f(x)\mathrm{d}x + \frac{f(m)+f(n)}{2} + \sum_{k=1}^{p} \frac{B_{2k}}{(2k)!} \left[ f^{(2k-1)}(n) - f^{(2k-1)}(m) \right] + R_p \]

上面这个公式的步长固定为 \(1\),而本题的步长为 \(h = \dfrac{b-a}{n}\),使用我们考虑对上式进行变形。

设 \(h = \dfrac{b-a}{n}\),节点 \(x_k = a + kh\)。构造新函数 \(g(t) = f(a + th)\),其中 \(t \in [0, n]\) 为整数变量。

对 \(g(t)\) 在区间 \([0, n]\) 上应用 E-M 公式:

\[ \sum_{k=0}^n g(k) = \int_0^n g(t)\mathrm{d}t + \frac{g(0)+g(n)}{2} + \frac{B_2}{2!}\left[g'(n)-g'(0)\right] + \cdots \]

将 \(g(t)\) 的定义代回各项得到:

\[ \begin{aligned} \sum_{k=0}^n g(k) &= f(a) + \sum_{k=1}^n f(x_k) \\[2pt] \int_0^n g(t)\mathrm{d}t &= \int_0^n f(a+th)\mathrm{d}t = \frac{1}{h}\int_a^b f(x)\mathrm{d}x\\[2pt] \frac{g(0)+g(n)}{2} &= \frac{f(a)+f(b)}{2}\\[2pt] \frac{B_2}{2!}\left[g'(n)-g'(0)\right] &= \frac{1/6}{2} \cdot h \left[f'(b)-f'(a)\right] = \frac{h}{12}\left[f'(b)-f'(a)\right] \end{aligned} \]

整理得:

\[ f(a) + \sum_{k=1}^n f(x_k) = \frac{1}{h}\int_a^b f(x)\mathrm{d}x + \frac{f(a)+f(b)}{2} + \frac{h}{12}\left[f'(b)-f'(a)\right] + \cdots \]

移项得:

\[ \begin{aligned} h \sum_{k=1}^n f(x_k) &= \int_a^b f(x)\mathrm{d}x + \left( \frac{h}{2}[f(a)+f(b)] - h f(a) \right) + \frac{h^2}{12}\left[f'(b)-f'(a)\right] + \cdots \\ &= \int_a^b f(x)\mathrm{d}x + \frac{h}{2}[f(b)-f(a)] + \frac{h^2}{12}\left[f'(b)-f'(a)\right] + \cdots \end{aligned} \]

即:

\[ \frac{b-a}{n}\sum_{k=1}^n f(x_k) = \int_a^b f(x)\mathrm{d}x + \frac{b-a}{2n}[f(b)-f(a)] + \frac{(b-a)^2}{12n^2}[f'(b)-f'(a)] + \cdots \]

将该公式移项并乘以 \(n\) 取极限,就能直接秒杀这道题。

欧拉 - 麦克劳林求和公式的应用有很多,比如推导自然数幂次和公式;用于求调和级数或斯特林公式的精确展开等等,感兴趣的朋友可以自行搜索学习,以后分享的题目里可能还会涉及到这一经典公式。

Tip

非常建议大家看猫猫的视频,对伯努利数和 E-M 公式的来龙去脉会有更深入的理解:1 加到 100 等于多少?从伯努利数到欧拉麦克劳林公式

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