论文部分内容阅读
【摘要】本文利用Mathematica 8。01的动画功能,将定积分的定义以直观的图形动画方式展现出来,以不同的函数、不同的计算方法、不同的区块数来展现结果,以使学者易学易懂。
【关键词】定积分;Mathematica;教学
定积分的定义在数学分析或者高等数学中具有重要的地位,如何讲清定积分的定义,是摆在数学老师们面前的一个课题。在教学中讲授这部分内容,对于老师来说是比较头疼的。因为定积分不仅仅是一个概念,它还是一种思想。即“化整为零”→“近似代替”→“积零为整”→“求出极限”,这种“和的极限”的思想在工程技术、物理及生产实践中具有普遍的意义。很多问题都可以归结为这种“和的极限”的数学结构。如我国的人口普查,即是化整为零,最小的统计单位为街道办或村,这些街道办和村的统计之和就形成了最终国家的人口统计数据。为了说清这个“和的极限”的思想,教材中往往采用曲边梯形的面积这类实际问题,来展现定积分的思想和方法。
教学中由于没有确切的极限数字,也无法得出具体的区块面积之和,故对于微积分的定义只能说个大概,所以只能是照本宣科的按照定义来念,都是假设那个极限值是固定不变的存在,就称那个极限是某函数的定积分。
Mathematica 8。01已经具备这样的动画功能,随着算法、分块的不同,分成的小区块的和也不同,但都接近于某一个固定值,这样由具体的数据出发,学生们就容易理解定积分。
在Mathematica 8。01中新建。nb笔记本文件,输入Mathematica命令:
left\[f_, x_, n_, h_, type_\] := {f /。 x -> bottom\[n, h\], f /。 x -> bottom\[n 1, h\], f /。 x -> bottom\[n, h\] 。5 h,
If\[(f /。 x -> bottom\[n, h\]) < (f /。 x -> bottom\[n 1, h\]), f /。 x -> bottom\[n 1, h\], f /。 x -> bottom\[n, h\]\],
If\[(f /。 x -> bottom\[n, h\]) < (f /。 x -> bottom\[n 1, h\]), f /。 x -> bottom\[n, h\], f /。 x -> bottom\[n 1, h\]\], f /。 x -> bottom\[n, h\]}\[\[type\]\]
right\[f_, x_, n_, h_, type_\] := If\[type == 6, f /。 x -> bottom\[n 1, h\], left\[f, x, n, h, type\]\]
bottom\[0, h_\] := 0
bottom\[n_, h_\] := bottom\[n - 1, h\] h
rectangle\[f_, x_, n_, h_, type_\] := {EdgeForm\[Thin\],
RGBColor\[0, 1 - n/20, n/20\],
Polygon\[{{bottom\[n, h\], 0}, {bottom\[n, h\],left\[f, x, n, h, type\]}, {bottom\[n 1, h\],
right\[f, x, n, h, type\]}, {bottom\[n 1, h\], 0}}\]}
estimatedArea\[f_, x_, n_, h_, type_\] := N\[Sum\[Abs\[ bottom\[i, h\] - bottom\[i 1, h\]\]*(left\[f, x, i, h, type\] right\[f, x, i, h, type\])/2, {i, 0, n - 1}\], 3\]
Manipulate\[ Show\[Plot\[f, {x, 0, 15}, PlotStyle -> Black,
PlotLabel -> Grid\[{{"estimated area: " <> ToString\[estimatedArea\[f, x, n, a/n, type\]\]}, {"integral: " <> ToString\[N\[0a f x, 3\]\]}}\]\],
Plot\[f, {x, 0, a}, PlotStyle -> Black,Filling -> 1 -> {0, Opacity\[。25, Blue\]}\],
Graphics\[{Opacity\[。4\], Table\[rectangle\[f, x, i, a/n, type\], {i, 0, n - 1}\]}\],
Graphics\[{Red, Line\[{{a, 0}, {a, 150}}\]}\], ImageSize -> 360\], {{f, x, "function"}, {(x - 2)^2 -> "(x-2\\!\\(\\*SuperscriptBox\[\\()\\), \\(2\\)\]\\)", (x - 3)^3 20 ->"(x-3\\!\\(\\*SuperscriptBox\[\\()\\), \\(3\\)\]\\) 20", Sqrt\[x\] -> "\\!\\(\\*SqrtBox\[\\(x\\)\]\\)"}, ControlType -> SetterBar},{{type, 2, "type"}, {1 -> "left", 2 -> "right", 3 -> "midpoint"}, ControlType -> SetterBar}, {{a, 15, "upper limit a"}, 0。01, 15, Appearance -> "Labeled"}, {{n, 10, "number of quadrilaterals"}, 1, 20, 1, Appearance -> "Labeled"}, SaveDefinitions -> True\]
运行得出下图:
上图中可以看出,在分成30个区块后,那些区块的估计值为916。954,较接近极限值917。333,而当滑块指到50时,估计值为917。197,可见,分得越小,计算就越精确,也就越接近极限值。同样,当点击type中的“right”(即以小区块右边点的函数值作为高来计算小矩形的面积)按钮时,区块的估计值为948。326,而点击左边的“left”按钮(即以小区块左边点的函数值作为高来计算小矩形的面积),区块的估计值为886。886。而随着区块的增加,其区块的估计值在不断的变化,区块分得越小,计算就越精确。
通过演示,不同的函数,极限值结果不一样,不同的算法,极限值结果也不一样,不同的区块数结果也不一样。但有一点,区块分得越细,越接近极限值。对照定积分的定义,不管如何分,当相邻两点间距离的最大值趋于0时,区块面积的和总趋于某个固定值,这样,极限的定义就容易理解了。
【参考文献】
练学。“定积分概念”教学拾零\[J\]。湖北三峡职业技术学院学报,2007,4(1):84-86。
【关键词】定积分;Mathematica;教学
定积分的定义在数学分析或者高等数学中具有重要的地位,如何讲清定积分的定义,是摆在数学老师们面前的一个课题。在教学中讲授这部分内容,对于老师来说是比较头疼的。因为定积分不仅仅是一个概念,它还是一种思想。即“化整为零”→“近似代替”→“积零为整”→“求出极限”,这种“和的极限”的思想在工程技术、物理及生产实践中具有普遍的意义。很多问题都可以归结为这种“和的极限”的数学结构。如我国的人口普查,即是化整为零,最小的统计单位为街道办或村,这些街道办和村的统计之和就形成了最终国家的人口统计数据。为了说清这个“和的极限”的思想,教材中往往采用曲边梯形的面积这类实际问题,来展现定积分的思想和方法。
教学中由于没有确切的极限数字,也无法得出具体的区块面积之和,故对于微积分的定义只能说个大概,所以只能是照本宣科的按照定义来念,都是假设那个极限值是固定不变的存在,就称那个极限是某函数的定积分。
Mathematica 8。01已经具备这样的动画功能,随着算法、分块的不同,分成的小区块的和也不同,但都接近于某一个固定值,这样由具体的数据出发,学生们就容易理解定积分。
在Mathematica 8。01中新建。nb笔记本文件,输入Mathematica命令:
left\[f_, x_, n_, h_, type_\] := {f /。 x -> bottom\[n, h\], f /。 x -> bottom\[n 1, h\], f /。 x -> bottom\[n, h\] 。5 h,
If\[(f /。 x -> bottom\[n, h\]) < (f /。 x -> bottom\[n 1, h\]), f /。 x -> bottom\[n 1, h\], f /。 x -> bottom\[n, h\]\],
If\[(f /。 x -> bottom\[n, h\]) < (f /。 x -> bottom\[n 1, h\]), f /。 x -> bottom\[n, h\], f /。 x -> bottom\[n 1, h\]\], f /。 x -> bottom\[n, h\]}\[\[type\]\]
right\[f_, x_, n_, h_, type_\] := If\[type == 6, f /。 x -> bottom\[n 1, h\], left\[f, x, n, h, type\]\]
bottom\[0, h_\] := 0
bottom\[n_, h_\] := bottom\[n - 1, h\] h
rectangle\[f_, x_, n_, h_, type_\] := {EdgeForm\[Thin\],
RGBColor\[0, 1 - n/20, n/20\],
Polygon\[{{bottom\[n, h\], 0}, {bottom\[n, h\],left\[f, x, n, h, type\]}, {bottom\[n 1, h\],
right\[f, x, n, h, type\]}, {bottom\[n 1, h\], 0}}\]}
estimatedArea\[f_, x_, n_, h_, type_\] := N\[Sum\[Abs\[ bottom\[i, h\] - bottom\[i 1, h\]\]*(left\[f, x, i, h, type\] right\[f, x, i, h, type\])/2, {i, 0, n - 1}\], 3\]
Manipulate\[ Show\[Plot\[f, {x, 0, 15}, PlotStyle -> Black,
PlotLabel -> Grid\[{{"estimated area: " <> ToString\[estimatedArea\[f, x, n, a/n, type\]\]}, {"integral: " <> ToString\[N\[0a f x, 3\]\]}}\]\],
Plot\[f, {x, 0, a}, PlotStyle -> Black,Filling -> 1 -> {0, Opacity\[。25, Blue\]}\],
Graphics\[{Opacity\[。4\], Table\[rectangle\[f, x, i, a/n, type\], {i, 0, n - 1}\]}\],
Graphics\[{Red, Line\[{{a, 0}, {a, 150}}\]}\], ImageSize -> 360\], {{f, x, "function"}, {(x - 2)^2 -> "(x-2\\!\\(\\*SuperscriptBox\[\\()\\), \\(2\\)\]\\)", (x - 3)^3 20 ->"(x-3\\!\\(\\*SuperscriptBox\[\\()\\), \\(3\\)\]\\) 20", Sqrt\[x\] -> "\\!\\(\\*SqrtBox\[\\(x\\)\]\\)"}, ControlType -> SetterBar},{{type, 2, "type"}, {1 -> "left", 2 -> "right", 3 -> "midpoint"}, ControlType -> SetterBar}, {{a, 15, "upper limit a"}, 0。01, 15, Appearance -> "Labeled"}, {{n, 10, "number of quadrilaterals"}, 1, 20, 1, Appearance -> "Labeled"}, SaveDefinitions -> True\]
运行得出下图:
上图中可以看出,在分成30个区块后,那些区块的估计值为916。954,较接近极限值917。333,而当滑块指到50时,估计值为917。197,可见,分得越小,计算就越精确,也就越接近极限值。同样,当点击type中的“right”(即以小区块右边点的函数值作为高来计算小矩形的面积)按钮时,区块的估计值为948。326,而点击左边的“left”按钮(即以小区块左边点的函数值作为高来计算小矩形的面积),区块的估计值为886。886。而随着区块的增加,其区块的估计值在不断的变化,区块分得越小,计算就越精确。
通过演示,不同的函数,极限值结果不一样,不同的算法,极限值结果也不一样,不同的区块数结果也不一样。但有一点,区块分得越细,越接近极限值。对照定积分的定义,不管如何分,当相邻两点间距离的最大值趋于0时,区块面积的和总趋于某个固定值,这样,极限的定义就容易理解了。
【参考文献】
练学。“定积分概念”教学拾零\[J\]。湖北三峡职业技术学院学报,2007,4(1):84-86。