极限运算的法则
极限运算的法则 — 详细讲解
1) 什么是极限（直观 + 精确定义）
直观： 当自变量 (\(x\)) 趋近 某一点（或无限大）时，函数 (\(f(x)\)) 趋近某个确定的值 (\(L\))。
\(\varepsilon-\delta\) 定义（函数极限）：
我们说
当且仅当对于任意 \(\varepsilon>0\)，存在 \(\delta>0\)，使得当 \(0<|x-a|<\delta\) 时，有 \(|f(x)-L|<\varepsilon\)。
序列极限类似：
对于任意 \(\varepsilon>0\)，存在正整数 \(N\)，使得当 \(n>N\) 时，有 \(|a_n-L|<\varepsilon\)。
单边极限、无穷大极限：
- \(\lim_{x\to a^-} f(x)\)、\(\lim_{x\to a^+} f(x)\) 表示 \(x\) 从左/右逼近 \(a\) 时的极限。
- \(\lim_{x\to a} f(x)=\infty\) 表示函数值可以任意大（极限不存在，但有特定趋势）。
- \(\lim_{x\to\infty} f(x)=L\) 表示当 \(x\) 趋向无穷大时，函数值趋于 \(L\)。
2) 极限存在的基本性质（唯一性、局部有界等）
- 唯一性： 若 \(\lim_{x\to a} f(x)=L\) 存在，则 \(L\) 唯一。
- 局部有界性： 若极限 \(L\) 有限，则 \(f(x)\) 在点 \(a\) 的某个去心邻域内必有界。
- 左右极限关系： \(\lim_{x\to a} f(x)=L\) 存在的充分必要条件是 \(\lim_{x\to a^-} f(x)=\lim_{x\to a^+} f(x)=L\)。
3) 极限的代数法则（常用法则）
设 \(\lim_{x\to a} f(x)=A\)、\(\lim_{x\to a} g(x)=B\)（均存在且有限），则：
- 常数： \(\lim_{x\to a} c = c\)。
- 恒等： \(\lim_{x\to a} x = a\)。
- 加法/减法： \(\lim_{x\to a}(f(x)\pm g(x))=A\pm B\)。
- 数乘： \(\lim_{x\to a} (c\cdot f(x))=c A\)。
- 乘法： \(\lim_{x\to a} (f(x) g(x))= A B\)。
- 除法： \(\lim_{x\to a} \left(\frac{f(x)}{g(x)}\right)=\frac{A}{B}\)（要求 \(\mathbf{B\neq 0}\)）。
- 幂与根： 若 \(A\) 合适（例如 \(A>0\)），则 \(\lim_{x\to a} (f(x))^n=A^n\)（整数 \(n\)）。
多项式/有理函数： 若 \(p(x),q(x)\) 为多项式，且 \(q(a)\ne 0\)，则
证明思路（加法、乘法的 \(\varepsilon-\delta\) 证明要点）：
- 加法： 给定 \(\varepsilon>0\)，由 \(f\) 的极限存在性，找到 \(\delta_1\) 使得 \(|f(x)-A|<\varepsilon/2\)；同理为 \(g\) 找到 \(\delta_2\) 使得 \(|g(x)-B|<\varepsilon/2\)。取 \(\delta=\min(\delta_1,\delta_2)\)，则 \(|f+g-(A+B)|\le|f-A|+|g-B|<\varepsilon/2+\varepsilon/2=\varepsilon\)。
- 乘法： 先用极限存在得到在小邻域里 \(f\) 有界（设界为 \(M\)）。将 \(|f(x)g(x)-AB|\) 裂项为 \(|f(x)(g(x)-B) + B(f(x)-A)| \le |f(x)||g(x)-B| + |B||f(x)-A|\)。通过适当选择 \(\delta\)，把两项分别控制到 \(\varepsilon/2\)，从而完成证明。
4) 夹逼定理（夹挤原理 / Sandwich Theorem）
若在 \(a\) 的某去心邻域内对所有 \(x\) 有
并且 \(\lim_{x\to a} h(x)=\lim_{x\to a} g(x)=L\)，则
常用例子： \(\lim_{x\to0} x^2\sin(1/x)=0\)，因为
且 \(\lim_{x\to 0} (-x^2)=0\)，\(\lim_{x\to 0} (x^2)=0\)，故原极限为 \(0\)。
5) 复合函数的极限 / 连续性
若 \(\lim_{x\to a} g(x)=L\) 且函数 \(f\) 在点 \(L\) 连续（或 \(\lim_{y\to L} f(y)\) 存在），则
（注：若 \(f\) 在 \(L\) 不连续，但 \(\lim_{y\to L} f(y)\) 存在，则结论依然是 \(\lim_{y\to L} f(y)\)）。
6) 洛必达法则（L'Hôpital's rule）— 处理某些不定型
若在 \(a\) 的邻域内（去心）\(f,g\) 可导 且 \(g'(x)\ne 0\)（除可能在点 \(a\)），并且极限 \(\lim_{x\to a} f(x)\) 和 \(\lim_{x\to a} g(x)\) 满足 \(\mathbf{0/0}\) 或 \(\mathbf{\infty/\infty}\) 的不定型，若极限
存在（或为 \(\pm\infty\)），则
注意与条件：
- 只能用于 \(\mathbf{0/0}\) 或 \(\mathbf{\infty/\infty}\) 型。
- 有时需要多次使用。
- 不要滥用：应优先尝试代数化简、因式约去、根号有理化等。
例子： \(\lim_{x\to0} \frac{e^x-1-x}{x^2}\)。直接代入得 \(0/0\)。使用洛必达法则两次可得结果 \(1/2\)。
7) 常见不定形与处理策略
常见不定形：
处理技巧（按情形选择）：
- 代数化简： 因式分解/约去（多项式有理式），有理化（含根号时乘共轭）。
- 无穷大趋近： 最高次项比大小（\(x\to\infty\) 时）：把分子分母同时除以最高次幂。
- 对数变换（幂指型）： 对 \(0^0, 1^\infty, \infty^0\) 等，取对数，把极限 \(\lim f(x)^{g(x)}\) 转成 \(\exp(\lim g(x)\ln f(x))\)。
- 洛必达预处理： 将 \(0\cdot\infty\) (\(f\cdot g = \frac{f}{1/g}\)) 或 \(\infty-\infty\) (\(\frac{1}{f}-\frac{1}{g}=\frac{g-f}{fg}\)) 变形成 \(\frac{0}{0}\) 或 \(\frac{\infty}{\infty}\) 后用洛必达。
- 三角函数： 利用重要极限或等价无穷小替换（\(\sin x \sim x, \tan x \sim x, \ln(1+x) \sim x\) 等，仅限乘除运算）。
- 夹逼定理： 当函数震荡或难以直接计算时（如 \(x\to 0\) 时的 \(\sin(1/x)\)）。
- 泰勒展开（强大、简洁）： 当函数可展时，用泰勒公式取低阶主项判断主导项。
8) 若干重要极限与证明要点
-
\[\lim_{x\to0}\frac{\sin x}{x}=1 \]（证明要点： 常用夹逼定理。对 \(0<x<\pi/2\) 有 \(\cos x\le \frac{\sin x}{x}\le 1\)，两端极限都为 \(1\)。）
-
\[\lim_{x\to0}\frac{e^x-1}{x}=1 \]（证明要点： 可用导数定义，或洛必达法则，或泰勒展开 \(e^x=1+x+O(x^2)\)。）
-
\[\lim_{x\to0}(1+x)^{1/x}=e \]（证明要点： 取对数 \(\ln y = \frac{1}{x}\ln(1+x)\)，利用 \(\lim_{x\to0}\frac{\ln(1+x)}{x}=1\)，所以 \(\lim \ln y = 1\)，原极限为 \(e^1=e\)。）
-
\[\lim_{n\to\infty}\left(1+\frac{1}{n}\right)^n=e \]（证明要点： 这是数列形式的定义。）
9) 若干经典例题（带步骤）
例 1 — 因式化简（\(0/0\) 型）：
例 2 — 有理化（含根号的 \(0/0\) 型）：
求 \(\lim_{x\to0}\frac{\sqrt{1+x}-1}{x}\).
乘共轭 \(\frac{\sqrt{1+x}+1}{\sqrt{1+x}+1}\)：
例 3 — 幂指型用对数（\(1^\infty\) 型）：
求 \(\lim_{x\to0}(1+3x)^{1/x}\).
令 \(y=(1+3x)^{1/x}\)，取对数：
因为 \(\lim_{u\to0}\frac{\ln(1+u)}{u}=1\)（令 \(u=3x\)），所以 \(\lim_{x\to0}\ln y = 3\cdot 1 = 3\).
所以原极限为 \(\mathbf{e^{3}}\)。
例 4 — 洛必达（\(0/0\) 型）：
求 \(\lim_{x\to0}\frac{e^x-1-x}{x^2}\).
代入得 \(0/0\)，使用洛必达法则：
仍为 \(0/0\)，再使用洛必达法则：
10) 计算极限的实用步骤（流程建议）
- 直接代入/观察： 看看是否能直接算出或判断出收敛结果。
- 代数化简/变换： 若出现不定型，先尝试因式分解、约去、高次项比较、共轭有理化。
- 对数变换： 若为 \(0^0, 1^\infty, \infty^0\) 等幂指型，用 \(\lim f(x)^{g(x)} = \exp(\lim g(x)\ln f(x))\)。
- 等价无穷小/重要极限： 若含三角小角或指数/对数形式，尝试利用 \(\sin x\sim x, e^x-1\sim x\) 等等价替换。
- 洛必达法则： 若函数可导且形如 \(\mathbf{0/0}\) 或 \(\mathbf{\infty/\infty}\)，考虑洛必达（注意检查条件）。
- 泰勒展开： 当函数可展时，直接用低阶主项（如 \(e^x=1+x+x^2/2+\dots\)）判断极限，通常是最快的。
- 夹逼定理： 必要时用夹逼定理或构造上下界，处理震荡项。
11) 进阶补充（序列、上确界/下确界）
- 柯西准则： 序列收敛当且仅当它是柯西序列（即对任意 \(\varepsilon>0\)，存在 \(N\)，使得 \(m, n > N\) 时 \(|a_m-a_n|<\varepsilon\)）。
- 单调有界定理： 单调（递增或递减）且有界的数列必收敛（常用于证明某些序列极限存在）。
- 上极限/下极限 (\(\limsup, \liminf\))： 用以处理不完全收敛或震荡的序列，\(\limsup a_n\) 是所有收敛子序列极限的最大值，\(\liminf a_n\) 是所有收敛子序列极限的最小值。
12) 练习题（建议自己做）
-
\[\lim_{x\to0}\frac{\tan x - x}{x^3} \]
-
\[\lim_{x\to\infty}\frac{\ln x}{x^p}\quad (p>0) \]
-
\[\lim_{x\to0}\frac{(1+x)^{\alpha}-1}{x} \]
浙公网安备 33010602011771号