Интеграл движения. Дискретное интегрирование. Основное правило интегрирования

Возникновение понятия интеграла было обусловлено необходимостью нахождения первообразной функции по ее производной, а также определения величины работы, площади сложных фигур, расстояния пройденного пути, при параметрах, очерченных кривыми, описываемыми нелинейными формулами.

а что работа равна произведению силы на расстояние. Если все движение происходит с постоянной скоростью или расстояние преодолевается с приложением одной и той же силы, то все понятно, нужно их просто перемножить. Что такое интеграл от константы? вида y=kx+c.

Но сила на протяжении работы может меняться, причем в какой-то закономерной зависимости. Такая же ситуация возникает и с вычислением пройденного расстояния, если скорость непостоянна.

Итак, понятно, для чего нужен интеграл. Определение его как суммы произведений значений функции на бесконечно малое приращение аргумента вполне описывает главный смысл этого понятия как площадь фигуры, ограниченной сверху линией функции, а по краям - границами определения.

Жан Гастон Дарбу, французский математик, во второй половине XIX века очень наглядно объяснил, что такое интеграл. Он сделал это настолько понятно, что в целом разобраться в этом вопросе не составит труда даже школьнику младших классов средней школы.

Допустим, есть функция любой сложной формы. Ось ординат, на которой откладываются значения аргумента, разбивается на небольшие интервалы, в идеале они бесконечно малы, но так как понятие бесконечности довольно абстрактно, то достаточно представить себе просто небольшие отрезки, величину которых обычно обозначают греческой буквой Δ (дельта).

Функция оказалась «нарезанной» на маленькие кирпичики.

Каждому значению аргумента соответствует точка на оси ординат, на которой откладываются соответствующие значения функции. Но так как границ у выделенного участка две, то и значений функции тоже будет два, большее и меньшее.

Сумма произведений бо́льших значений на приращение Δ называется большой суммой Дарбу, и обозначается как S. Соответственно, меньшие на ограниченном участке значения, умноженные на Δ, все вместе образуют малую сумму Дарбу s. Сам участок напоминает прямоугольную трапецию, так как кривизной линии функции при бесконечно малом ее приращении можно пренебречь. Самый простой способ найти площадь такой геометрической фигуры - это сложить произведения большего и меньшего значения функции на Δ-приращение и поделить на два, то есть определить как среднее арифметическое.

Вот что такое интеграл по Дарбу:

s=Σf(x) Δ - малая сумма;

S= Σf(x+Δ)Δ - большая сумма.

Итак, что такое интеграл? Площадь, ограниченная линией функции и границами определения будет равна:

∫f(x)dx = {(S+s)/2} +c

То есть среднее арифметическое большой и малой сумм Дарбу.с - величина постоянная, обнуляемая при дифференцировании.

Исходя из геометрического выражения этого понятия, становится понятен и физический смысл интеграла. очерченная функцией скорости, и ограниченная временным интервалом по оси абсцисс, будет составлять длину пройденного пути.

L = ∫f(x)dx на промежутке от t1 до t2,

f(x) - функция скорости, то есть формула, по которой она меняется во времени;

L - длина пути;

t1 - время начала пути;

t2 - время окончания пути.

Точно по такому же принципу определяется величина работы, только по абсциссе будет откладываться расстояние, а по ординате - величина силы, прилагаемая в каждой конкретной точке.

Мы ходим вокруг да около “применения” одного числа к другому, и действия, которые мы применяем (повторное суммирование, масштабирование, зеркальное отображение или вращение), могут быть разными. Интегрирование - это всего лишь еще один шаг в этом направлении.

Понятие площади

Площадь - очень тонкое понятие. На данный момент, давайте представим площадь как визуальную интерпретацию умножения:

Мы можем “применять” числа на разных осях друг к другу (3 применяется к 4) и получить результат (12 единиц площади). Свойства каждого вводного значения (длина и длина) превратились в результат (единицы площади).

Легко, правда? Не так, как кажется на первый взгляд. Умножение может привести к “отрицательному результату” (3×(-4) = -12), которого не существует.

Мы понимаем график как представление умножения, и используем эту аналогию из-за удобства. Если бы все были слепыми, и в мире не существовало диаграмм, мы бы все равно хорошо справлялись с умножением. Площадь - это всего лишь интерпретация.

Умножение по частям

А теперь давайте умножим 3 × 4.5:

Что происходит? Ну, 4.5 - это не целочисленное число, но мы же можем воспользоваться “частичным” умножением. Если 3×4 = 3 + 3 + 3 + 3, то

3 × 4.5 = 3 + 3 + 3 + 3 + 3×0.5 = 3 + 3 + 3 + 3 + 1.5 = 13.5

Мы берем 3 (значение) 4.5 раза. Таким образом, мы объединили 3 с 4 полными сегментами (3 × 4 = 12), а также одним частичным сегментом (3 × 0.5 = 1.5).

Мы так привыкли к умножению, что даже забываем, как здорово оно работает. Мы можем разбить число на единицы (целые или частичные), умножать каждый кусочек и складывать результаты. Заметьте, как мы легко расправились с дробной частью? Это и есть начало интегрирования.

Проблема с числами

Числа не всегда ведут себя постоянно для наших расчетов. Сценарии типа “Вы ехали 3 часа со скоростью 30 км/ч” не имеют ничего общего с реальностью. Так условия описываются просто для удобства.

Формулы по типу “расстояние = скорость × время” только маскируют проблему; нам все еще нужно брать постоянные числа и умножать. А как узнать пройденное расстояние, если наша скорость постоянно изменялась во времени?

Описываем изменение

Первым испытанием для нас будет описание изменяющегося числа. Мы можем просто сказать: “Моя скорость менялась с 0 до 30 км/ч”. Это не совсем точно: как быстро она изменялась? Были ли изменения плавными?

Давайте будем точны: моя скорость в каждый момент времени равнялась удвоенному количеству секунд. В 1 секунду я двигался со скоростью 2 км/ч. Во 2 секунду скорость уже была 4 км/ч, в 3 секунду - уже 6 км/ч, и так далее:

Вот теперь у нас есть хорошее описание, достаточно подробное, чтобы знать свою скорость в каждый момент времени. Формальное описание звучит как “скорость - это функция времени”, и оно означает, что мы можем взять любой момент времени (t) и узнать нашу скорость в тот момент (“2t” км/ч).

(Это, конечно, не дает ответа на вопрос, почему скорость и время связаны. Я могу ускоряться за счет гравитации, или ослик может толкать меня сзади. Мы всего лишь установили, что с изменением времени изменяется и скорость).

Наше произведение “расстояние = скорость × время”, возможно, лучше написать так:

расстояние = скорость(t) × t

где скорость (t) - это скорость в любой момент времени. В нашем случае скорость (t) = 2t, так что мы пишем:

расстояние = 2t × t

Но это уравнение выглядит странно! “t” по-прежнему выглядит как единичный момент, который нужно выбирать (например, t=3 секунды), а значит и скорость (t) примет единичное значение (6 км/ч). А это нехорошо.

При обычном умножении, мы можем взять одну скорость и предположить, что она одинаковая во всем прямоугольнике. Но изменяющаяся скорость требует совмещения скорости и времени по частям (секунда за секундой). В каждый момент ситуация может быть разной.

Вот как это выглядит в большой перспективе:

Обычное умножение (прямоугольник): берем расстояние, на которое мы продвинулись за секунду, предполагая, что эта величина была постоянной во все последующие секунды движения, и “масштабируем ее”.
Интегрирование (по частям): рассматриваем время как ряд мгновений, в каждое из которых скорость разная. Суммируем расстояния, пройденные посекундно.

Мы видим, что обычное умножение - это частный случай интегрирования, когда количество пройденных метров не изменяется.

Насколько большая эта “часть”?

Насколько велика “часть”, при прохождении дистанции по частям? Секунда? Миллисекунда? Наносекунда?

Ответ навскидку: достаточно мала, чтобы значение было постоянным все время. Нам не нужна идеальная точность.

Более длинный ответ: такие понятия, как пределы, были придуманы, чтобы помочь в покусочном умножении. Принося пользу, они просто решают проблему и отвлекают от сути “объединения величин”. Мне очень не нравится, что пределы проходят в самом начале матанализа, еще перед тем, как студенты вникнут в проблему, которую они решают.

А что по поводу начала и конца?

Скажем, мы исследуем интервал от 3 до 4 секунд.

Скорость вначале (3×2 = 6 км/ч) отличается от скорости в конце (4×2 = 8 км/ч). Так какое же значение мне брать при вычислении “скорости × время”?

Решением будет разбить наши кусочки времени на достаточно мелкие отрезки (от 3.00000 до 3.00001 секунд), пока разность скоростей от начала до конца интервала будет для нас незначительной. Опять же, это более длинный разговор, но “поверьте мне”, что это временной отрезок, который делает разницу незначительной.

На графике представьте, что каждый интервал - это одна точка на прямой. Вы можете нарисовать ровную линию к каждой скорости, и ваша “площадь” будет представлять собой множество отрезков, которое и будет измерять умножение.

Где же “часть”, и каково ее значение?

Разделение части и ее значения далось мне нелегко.

“Часть” - это интервал, который мы рассматриваем (1 секунда, 1 миллисекунда, 1 наносекунда). “Позиция” - это то, где начинается секундный, миллисекундный или наносекундный интервал. Значение - это наша скорость в той позиции.

Например, рассмотрим интервал от 3.0 до 4.0 секунд:

“Ширина” отрезка времени составляет 1.0 секунду
Позиция (начальное время) равно 3.0
Значение (скорость(t)) - это скорость(3.0) = 6.0 км/ч

Опять же, матанализ учит нас сокращать интервал до тех пор, пока разница между значениями в начале и конце интервала будет на столько мала, что ею можно пренебречь, считая этот интервал "точкой". Не выпускайте из вида большую картинку: мы умножаем набор частей.

Понимание записи интеграла

У нас есть здравая идея “покусочного умножения”, но мы никак не можем ее выразить. “Расстояние = скорость(t) × t” все еще выглядит, как обычное уравнение, где t и скорость(t) принимают одно единственное значение.

В матанализе мы пишем это соотношение как

расстояние = ∫ скорость(t)dt

знак интеграла (s-образная кривая) означает, что мы умножаем покусочно и суммируем значения в одно.
dt представляет временной “интервал”, который мы рассматриваем. Его называют “дельта t” а не “d раз по t”.
t представляет положение dt (если dt - это промежуток от 3.0 до 4.0, то t равно 3.0)
скорость(t) - это значение, на которое мы умножаем (скорость(3.0) = 6.0))

У меня есть парочка претензий к этой записи:

То, как здесь используются буквы, немного смущает. “dt” выглядит как “d раз по t” в отличие от любого уравнения, которое вы ранее видели.
Мы пишем скорость(t) × dt, вместо скорость(t_dt) × dt. Последний вариант четко указывает, что мы исследуем “t” на конкретном участке “dt”, а не какое-то глобальное “t”
Вы часто встретите ∫ скорость(t) , без dt . Это вообще помогает легко забыть, что мы выполняем покусочное умножение двух элементов.

Похоже, уже поздно менять форму записи интегралов. Просто запомните эту идею насчет “умножения” чего-то, что изменяется.

Как это понимать

Когда я вижу вот это:

расстояние = ∫ скорость(t)dt

Я думаю “Расстояние равно скорости t раз (читая левую часть первой) или “совместите скорость и время, чтобы получить расстояние” (читая правую часть первой).

В уме я перевожу “скорость(t)” как скорость и “dt”, и это превращается в умножение, при условии, что скорости позволено изменяться. Представление интегрирования подобным образом помогает мне сконцентрироваться на том, что на самом деле происходит (“Мы совмещаем скорость и время, чтобы получить расстояние!”) вместо зацикливания на деталях действия.

Бесплатный сюрприз: новые идеи

Интегралы - это очень глубокая идея, также, как и умножение. У вас могло появиться много вопросов, основанных на этой аналогии:

Если интегралы умножают изменяющиеся величины, есть ли что-то, что делит их? (ДА - производные).
Являются ли интегралы (умножение) и производные (деление) взаимообратными? (Да, с некоторыми тонкостями).
Можем ли мы преобразовать уравнение “расстояние = скорость × время” в “скорость = расстояние / время”? (Да).
Можем ли мы совмещать несколько величин одновременно? (Да - это называется многократное интегрирование).
Влияет ли как-то порядок совмещения на результат? (Обычно нет).

Как только вы начнёте воспринимать интегралы как “улучшенное умножение”, вы сразу начнете задумываться о таких вещах, как “улучшенное деление”, “повторное интегрирование” и так далее. Застряв на “площади под кривой”, вы не уловите связи между этими темами. (Математических заучек видение “площади под кривой” и “угла наклона кривой” обратными понятиями ставит в тупик).

Как читать интегралы

У интегралов масса применений. Одним из них является объяснение того, что две величины были “умножены” для получения результата.

Вот как мы представляем площадь круга с помощью интегралов:

Площадь = ∫ Длина окружности (r) · dr = ∫ 2πr · dr = π · r 2

Нам бы очень хотелось взять площадь кривой умножением. Но мы не можем - высота изменяется в каждой ее точке. Если мы “развернем” круг, мы увидим, что частичка площади под каждой порцией радиуса будет равна “радиус × отрезок окружности”. Мы можем описать эту связь с помощью интеграла (как описано выше).

А вот как интеграл описывает идею, что “масса = плотность × объем”:

масса = ∫ V ρ(r) ∙ dv

Что здесь сказано? Греческая буква "ро" ("ρ") - это функция плотности, которая говорит нам, насколько плотен материал в определенном положении. Так, r∙dv - это частичка объема, который мы рассматриваем. Так что мы умножаем маленький кусочек объема (dv) на плотность в том интервале ρ(r), и потом складываем все эти части, чтобы получить массу.

Мы привыкли просто умножать плотность на объем, но если плотность изменяется, то нужно интегрировать. Индекс V просто означает “интеграл объема”, что по сути является тройным интегралом длины, ширины и высоты! Интеграл предполагает четыре “умножения”: 3 для поиска объема, и еще одно для умножения на плотность.

Что это нам дало?

Сегодняшней целью было не научное понимание интегральных исчислений. Наша цель - расширить модель мышления, и получить представление об интеграле как о надстройке над такими низкоуровневыми операциями как сложение, вычитание, умножение и деление.

Рассматривайте интегралы как улучшенный способ умножения: вычисления станут проще, и вам под силу станут понятия типа кратного интеграла и производной . Приятных вычислений!

При работе с цифровыми и аналоговыми датчиками порой возникает задача интегрирования их показаний. Так например, операция интегрирования лежит в основе работы фильтра нижних частот. А интегрирование показаний гироскопа служит основой практически любой системы стабилизации балансирующих роботов или мультикоптеров. Поскольку природа цифровых устройств позволяет реализовать на их основе только дискретное интегрирование (ДИ), то речь в данной статье пойдет о реализации именно таких методов.

1. Метод прямоугольников

Из школьного курса мы знаем, что геометрический смысл определенного интеграла заключается в нахождении площади криволинейной трапеции, ограниченной сверху кривой подынтегральной функции и снизу осью абсцисс.

Суть метода прямоугольников сводится к тому, чтобы разбить всю площадь под кривой на равные по ширине прямоугольники (см. рисунок), а затем сложить вместе их площадь. Вычисление площадей прямоугольников будем выполнять последовательно, шаг за шагом. Таким образом, на шаге n нам потребуется вычислить следующее выражение:

y(n) = y(n-1) + x(n-1)*T

где:
n — номер текущего шага;
y(n) — значение интеграла на шаге n;
y(n-1) — значение интеграла на предыдущем шаге n-1;
x(n-1) — значение подынтегральной функции на предыдущем шаге n-1;
T — приращение времени на текущем шаге.

Другими словами, на каждом этапе работы алгоритма мы прибавляем к уже накопленной площади, новый прямоугольник, который на картинке отмечен пунктиром.

Как видно из рисунка, при расчете площади мы упускаем из виду небольшие криволинейные треугольники, которые образуются между верхней стороной прямоугольника и кривой. Сумма площадей этих треугольников дает нам суммарную погрешность данного метода, которая является самой высокой среди всех остальных подходов.

2. Метод трапеций

Чтобы хоть как-то снизить высокую погрешность метода прямоугольников, можно воспользоваться чуть более сложным методом трапеций. Принцип вычисления интеграла по данному методу практически идентичен предыдущему варианту, за исключением того, что теперь мы вычисляем площадь не прямоугольников, а трапеций. Как видно на рисунке, трапеции куда более аккуратно вписываются в пространство между кривой и осью абсцисс.

Как известно, площадь трапеции со сторонами a и b равна:

S = a*b*h/2

Исходя из этого, разностное уравнение для данного метода интеграции принимает вид:

y(n) = y(n-1) + (x(n-1) + x(n))*T/2

Использование трапеций позволяет снизить погрешность интегрирования, но не может полностью его устранить. На рисунке видно, что между кривой и краем трапеции все еще присутствует небольшой зазор. Для достижения более точных значений интеграла применяются другие, более сложные методы. Например, комбинированный метод использует взвешенную комбинацию двух рассмотренных методов, а в методе параболической аппроксимации на каждом шаге интегрирования вычисляется площадь параболы.

В компьютерном моделировании физических процессов применяются еще более точные, но чрезвычайно ресурсоемкие подходы, такие, как, например, метод Рунге-Кутта. Но как известно, микроэлектроника не любит сложных формул, поэтому для наших целей будет вполне достаточно двух рассмотренных методов.

3. Физический смысл интеграла

Рассмотрим применение интеграла в классической динамике. Пусть некоторое тело (большой человекоподобный робот) двигается постоянным ускорением a. Другими словами тело двигается равноускоренно (либо равнозамедленно). Следовательно, функцию ускорения от времени можно записать следующим образом:

a(t) = a0

Интегрируя данную функцию по времени t мы получим выражение для функции скорости v от времени t:

v(t) = v0 + a0*t

Еще раз интегрируя полученное выражение мы получим уже функцию расстояния s от t:

s(t) = s0 + v(t)*t = s0 + v0*t + a0*t*t/2

Таким образом, зная скорость тела мы легко можем узнать расстояние, которое оно преодолело за некоторое время.

4. Интегрирование показаний гироскопа

Как уже неоднократно говорилось, на выходе типичного MEMS-гироскопа мы имеем вовсе не угол наклона датчика, а угловую скорость его вращения. Другими словами, MEMS-гироскоп — это на самом деле гиротахометр , и чтобы узнать угол наклона нам потребуется проинтегрировать его показания.

Пусть угол поворота датчика angle измеряется в градусах (гр), а угловая скорость вращения aspeed в градусах за секунду (гр/сек). Для вычисления интеграла применим метод прямоугольников. Для этого разобьем временную ось на небольшие отрезки по delta секунд в каждом. Таким образом, каждые delta секунд мы будем вычислять площадь очередного прямоугольника и прибавлять полученное значение к уже накопленной площади:

angle = angle + aspeed * delta

Ниже представлен код соответствующей программы для Arduino.

Const int gyrPin = A0; const int INTEGR_DELAY = 20; const int SERIAL_DELAY = 100; // Датчик Pololu LPR550AL const float vref = 3.3; const float vzero = 1.23; const float sens = 0.0005; const float adc = 1023; int integr_time, serial_time, real_delta; short gyr_raw; float angle, aspeed; void setup() { Serial.begin(9600); angle = 0; } void loop() { // Интегрирование скорости поворота гироскопа time = millis(); real_delta = time - integr_time; if(real_delta > INTEGR_DELAY){ integr_time = time; gyr_raw = analogRead(gyrPin); aspeed = ((gyr_raw * vref)/adc - vzero)/sens; angle = angle + aspeed * real_delta; } // Отправка угла через последовательный порт на ПК time = millis(); if(time - serial_time >

Данный Arduino-скетч рассчитывает угол наклона гироскопа и отправляет данное значение на рабочую станцию через последовательный порт каждые 100мс. Следует заметить, что для преобразования входного аналогового сигнала в конкретное значение угловой скорости нам потребовалось использовать известное выражение:

gyr = (gyr_raw * vdd — gyr_zero) / gyr_sens

где величины vdd, gyr_zero и gyr_sens следует брать из спецификаций используемого гироскопа.

5. Повышение точности интегрирования

Мы знаем, что точность расчета интеграла тем больше, чем меньше отрезок дискретизации delta. В указанной выше программе, данный временной отрезок delta равен 20мс (INTEGR_DELAY), что в принципе позволяет достаточно сносно решать задачу стабилизации мультикоптера. Как вариант, для увеличения точности мы можем попробовать уменьшить delta, если конечно нам это позволит мощность микроконтроллера.

Либо, мы можем применить другой метод интегрирования, например метод трапеций. В последнем случае программа вычисления угла наклона гироскопа не слишком усложнится и примет следующий вид:

Const int gyrPin = A0; const int INTEGR_DELAY = 20; const int SERIAL_DELAY = 100; // Датчик Pololu LPR550AL const float vref = 3.3; const float vzero = 1.23; const float sens = 0.0005; const float adc = 1023; int integr_time, serial_time, real_delta; short gyr_raw; float angle, old_aspeed, aspeed; void setup() { Serial.begin(9600); angle = 0; aspeed = 0; } void loop() { // Интегрирование скорости поворота гироскопа time = millis(); real_delta = time - integr_time; if(real_delta > INTEGR_DELAY){ integr_time = time; gyr_raw = analogRead(gyrPin); aspeed = ((gyr_raw * vref)/adc - vzero)/sens; angle = angle + (aspeed + old_aspeed) * real_delta / 2; old_aspeed = aspeed; } // Отправка угла через последовательный порт на ПК time = millis(); if(time - serial_time > SERIAL_DELAY){ serial_time = time; Serial.print(angle, 4); } }

Заключение

Итак, теперь мы умеем интегрировать показания гироскопа и получать угол наклона вокруг его осей. Следовательно, мы можем сделать простейшую систему стабилизации для квадрокоптера на основе одного лишь датчика и платформы Arduino Uno, к примеру. Такой аппарат будет сносно держаться в воздухе, но его будет всегда немного вести в стороны из-за дрейфа нуля у гироскопа. Об этом плохом эффекте и о том, как его победить, я поведаю в следующей .

Обсудим теперь обратную проблему. Пусть вместо таблицы расстояний нам дана таблица скоростей в различные моменты времени, начиная с нуля.

В табл. 8.4 представлена зависимость скорости падающего шара от времени. Аналогичную таблицу можно составить и для машины, если записывать показания спидометра через каждую минуту или полминуты. Но можно ли, зная скорость машины в любой момент времени, вычислить расстояние, которое ею было пройдено? Эта задача обратна той, которую мы только что рассмотрели. Как же решить ее, если скорость машины непостоянна, если она то ускоряется до 90 км/час, то замедляется, затем где-то останавливается у светофора и т.д.? Сделать это нетрудно. Нужно использовать ту же идею и выражать полное расстояние через бесконечно малые его части. Пусть в первую секунду скорость будет vi, тогда по формуле Δs= v 1 \Δt можно вычислить расстояние, пройденное за эту секунду. В следующую секунду скорость будет несколько другой, хотя, может быть, и близкой к первоначальной, а расстояние, пройденное машиной за вторую секунду, будет равно новой скорости, умноженной на интервал времени (1 сек). Этот процесс можно продолжить дальше, до самого конца пути. В результате мы получим много маленьких отрезков, которые в сумме дадут весь путь. Таким образом, путь является суммой скоростей, умноженных на отдельные интервалы времени, или s — ∑vΔt, где греческая буква ∑ (сигма) означает суммирование. Точнее, это будет сумма скоростей в некоторые моменты времени, скажем t i , умноженные на Δt:

причем каждый последующий момент t i+1 находится по правилу t i+1 =t + Δt. Но расстояние, полученное этим методом, не будет точным, поскольку скорость за время Δt все же изменяется. Выход из этого положения заключается в том, чтобы брать все меньшие и меньшие интервалы Δt, т. е. разбивать время движения на все большее число все меньших отрезков. В конце концов мы придем к следующему, теперь уже точному выражению для пройденного пути:

Математики придумали для этого предела, как и для дифференциала, специальный символ. Значок Δ превращается в d, напоминая о том, что интервал времени сколь угодно мал, а
знак суммирования превращается в ∫ - искаженное большое S, первая буква латинского слова «Sumrna». Этот значок назван интегралом. Таким образом, мы пишем

где v(t) — скорость в момент t. Сама же операция суммирования этих членов называется интегрированием. Она противоположна операции дифференцирования в том смысле, что производная этого интеграла равна v(t), так что один оператор (d/dt) «уничтожает» другой (∫). Это дает возможность получать формулы для интегралов путем обращения формул для дифференциалов: интеграл от функции, стоящей в правой колонке табл.8.3, будет равен функции, стоящей в левой колонке. Дифференцируя все виды функций, вы сами можете составить таблицу интегралов.

Любая функция, заданная в аналитическом виде, т. е. выражающаяся через комбинацию известных нам функций, дифференцируется очень просто — вся операция выполняется чисто алгебраически, и в результате мы всегда получаем какую-то известную функцию. Однако интеграл не от всякой функции можно записать в аналитическом виде. Разумеется, для каждого частного интеграла всегда сначала пытаются найти такую функцию, которая, будучи продифференцирована, давала бы функцию, стоящую после знака интеграла (она называется подынтегральной). Однако это не всегда удается сделать. В таких случаях интеграл вычисляют просто суммированием, т. е. вычисляют суммы типа (8.6) со все меньшими и меньшими интервалами, пока не получат результат с достаточной точностью.

В табл. 8.4 представлена зависимость скорости падающего шара от времени. Аналогичную таблицу можно составить и для машины, если записывать показания спидометра через каждую минуту или полминуты. Но можно ли, зная скорость машины в любой момент времени, вычислить расстояние, которое ею было пройдено? Эта задача обратна той, которую мы только что рассмотрели. Как же решить ее, если скорость машины непостоянна, если она то ускоряется до 90 км/час, то замедляется, затем где-то останавливается у светофора и т.д.? Сделать это нетрудно. Нужно использовать ту же идею и выражать полное расстояние через бесконечно малые его части. Пусть в первую секунду скорость будет vi, тогда по формуле Δs= v 1 \Δt можно вычислить расстояние, пройденное за эту секунду. В следующую секунду скорость будет несколько другой, хотя, может быть, и близкой к первоначальной, а расстояние, пройденное машиной за вторую секунду, будет равно новой скорости, умноженной на интервал времени (1 сек). Этот процесс можно продолжить дальше, до самого конца пути. В результате мы получим много маленьких отрезков, которые в сумме дадут весь путь. Таким образом, путь является суммой скоростей, умноженных на отдельные интервалы времени, или s - ∑vΔt, где греческая буква ∑ (сигма) означает суммирование. Точнее, это будет сумма скоростей в некоторые моменты времени, скажем t i , умноженные на Δt:

Математики придумали для этого предела, как и для дифференциала, специальный символ. Значок Δ превращается в d, напоминая о том, что интервал времени сколь угодно мал, а знак суммирования превращается в ∫ - искаженное большое S, первая буква латинского слова «Sumrna». Этот значок назван интегралом. Таким образом, мы пишем

где v(t) - скорость в момент t. Сама же операция суммирования этих членов называется интегрированием. Она противоположна операции дифференцирования в том смысле, что производная этого интеграла равна v(t), так что один оператор (d/dt) «уничтожает» другой (∫). Это дает возможность получать формулы для интегралов путем обращения формул для дифференциалов: интеграл от функции, стоящей в правой колонке табл.8.3, будет равен функции, стоящей в левой колонке. Дифференцируя все виды функций, вы сами можете составить таблицу интегралов.

Любая функция, заданная в аналитическом виде, т. е. выражающаяся через комбинацию известных нам функций, дифференцируется очень просто - вся операция выполняется чисто алгебраически, и в результате мы всегда получаем какую-то известную функцию. Однако интеграл не от всякой функции можно записать в аналитическом виде. Разумеется, для каждого частного интеграла всегда сначала пытаются найти такую функцию, которая, будучи продифференцирована, давала бы функцию, стоящую после знака интеграла (она называется подынтегральной). Однако это не всегда удается сделать. В таких случаях интеграл вычисляют просто суммированием, т. е. вычисляют суммы типа (8.6) со все меньшими и меньшими интервалами, пока не получат результат с достаточной точностью.