- 相关推荐
正项级数收敛性
正项级数收敛性
真正反映思维过程的文章,比八股式论文 要和谐可亲得多,而且对思维训练更有帮 助,可惜,这种文章只能藏在文库中。 ----作者感言
1
?ab
n?2nlnn
1.a?1发散 2.a?1收敛 3.a?1,b?1发散 4.a?1,b?1收敛
?
lim[nln
n??
an
?1]lnn?g an?1
y?(nx?1)lnn
1yx??(?1)
nlnn
?glnlnn?lnn1nlngn
1?g??1?g????
?1?lna?lna??1nn?1????
n?lnnn?lnn??e
lnaN?
?
?1???n?
?lnn?1g??
?an?1?e
lnaN?
??1???n?
?lnn?
1g??
ee
?
??1???n?lnn??
1g??
?
?bn
现在开始讨论正项级数的收敛性,上面写得很乱的东西,没有清掉它,因为它是问题的核心,
记录着思维的真实,保持原样挺美的。
?a
n?1
?
n
(an?0)被称为正项级数,这个定义有点狭隘,因为级数的收敛性不受去掉或增加
有限项的影响,只要从某项开始,后面全部项都是an?0,就足够看成正项级数了。数列an
写成函数形式an?f(n)可以拓展解决问题的视野,比如
?f(n)的收敛性和?
n?1
?
??
f(x)dx的
a
收敛性,有着极为密切的关系,假定f(x)?0很多时候,收敛性是相同的,比如单调的时候。不单调也不怕,因为级数和广义积分的收敛都与前面有限部分的情况没什么关系。极值点是单调性改变的地方,如果只有有限个极值点,在右边足够远的区间里,函数必然单调,而这足够肯定,两者收敛性相同。只要有限个极值点,很多时候这已经够用了。如果是无穷个极值点,也不是没有作为,只要存在经过极少值点的函数,经过极大值点的函数,且这两个函数只有有限个极值点,对这两个函数进行类似讨论,也能解决绝大部分问题。当然,如果这两个函数无论走多远,都相距很远,能给我们的帮助就非常有限。不过没有必要为此担心,初等函数中,只要不是周期函数,在足够远的区间里,都可以当作是单调的,也就是说,上面所说的级数和广义积分收敛性是相同的。广义积分可以求原函数,处理手段比级数灵活,借广义积分研究级数收敛性是极为重要的渠道。最原始的级数收敛性,还非得借助广义积分不可。比如p-级数
1
,其实就是通项为幂函数的级数,其收敛性完全清楚,另一个完?p
n?1n
?
全清楚的级数是等比级数
?a
n?1
?
n
,其实就是通项为指数函数的级数。这是两个最基本的级数。
后面演绎的常见判敛方法,都与这两者有关。比如,常见的比值盼敛,根值判敛,本质上是
用等比级数作参照的。等比级数收敛或发散很快,能判的级数范围并不大。拉贝判敛是以p-级数作参照得出的,由于p-级数收敛或发散比等比级数要慢,因而可判的级数范围要广很多。有没有比p-级数还要迟钝的级数?当然有,如
1
,高斯判敛就是以这个级数??
nlnnn?1
?
作参照的。不过,无论哪种极限判别,都有判据为1时无所作为的遗憾。
正项级数的方便之处在于,级数的收敛性等价于其部分和数列的有界性,准确说,是否有上界,因为其部分和数列是单调递增的。由于这个原因,若an?bn,则由bn的部分和有上界,必可得到an的部分和有上界,故收敛是小看大,大的收敛,小的一定收敛。这个命题的等价命题是:发散大看小,小的发散,大的必然发散。这种通过不等式比较两个数列,从而得出收敛性判定,很基础,但不方便,因为不等式的放缩不是件容易的事情。
用极限比较是个不错的主意。因为极限虽然是一个数,但这个数和数列某项以后的无穷项有着很好的大小关联性,而级数收敛性则只与某项以后无穷项有关。
lim
ana?l,(l?0)根据极限定义,有???0,?N,?n?N:|n?l|??
n??bbnn
即???0,?N,?n?N:(l??)bn?an?(l??)bn
如果l?0,由于??0的任意性,选取?使得l??为正没有任何问题。若
?b
n?1
?
n
发散,
(l??)bn?an?(l??)bn的左边不等式说明?an,若?bn收敛,其右边不等式则说明
n?1
n?1
??
?a
n?1
?
n
收敛。这个两边夹不等式,确保
?a
n?1
?
n
,
?b
n?1
?
n
收敛性相同。当l?0,这个两边夹不
等式的左边失灵了,因为所有项非正,不过右边不等式仍然可用,即可以由
?b
n?1
?
n
收敛判断
?a
n?1
?
n
收敛,但无法由
?b
n?1
?
n
发散判断
?a
n?1
?
n
发散。
这个极限比较判敛,需要知道其中一个的收敛性,当l?0时,可以肯定另一个有同样的收敛性,但l?0时,只可由
?b
n?1
?
n
收敛判断
?a
n?1
?
n
收敛,或者由
?a
n?1
?
n
发散判断
?b
n?1
?
n
发散。
l???和l?0刚好颠倒。
有时候l不存在,也不是??,只要lim
an
?l存在,这相当于
n??bn
???0,?N,?n?N:lbn?an?(l??)bn 故lim
ana
?l与limn?l判定方法完全一样,但前者有更好的适应性。
n??bn??bnn
这种事先要知道一个级数的收敛性的要求还是有点不方便,如何找那个事先知道的级数?
能否通过数列自身的信息得出判定方法?最自然的想法就是前后两项相比,会有什么消息?还是用极限方法:lim
an?1
?l,由极限定义,得
n??an
an?1
?l|?? an
???0,?N,?n?N:|
变成 ???0,?N,?n?N:(l??)an?an?1?(l??)an 这不会提供任何有效信息,因为任何一边都是未知的。 由极限定义得到???0,?N,?n?N:l???
an?1
?l?? an
先假设l?0,适当选取?可保l???0,不等式取对数: ln(l??)?lnan?1?lnan?ln(l??) 再取和:
n?N?1
?ln(l??)??(lna
n?N?1
mm
n?1
?lnan)?
n?N?1
?ln(l??)
m
即 (m?n)ln(l??)?lnam?1?lnaN?1?(m?n)ln(l??) 故 (m?n)ln(l??)?lnaN?1?lnam?1?(m?n)ln(l??)?lnaN?1 取指数: aN?1(l??)(m?n)?am?1?aN?1(l??)(m?n)
当m变化时,上面不等式两端都是等比数列,其级数的收敛性完全由公比确定,am的收敛性完全由两端的等比级数确定。由?的任意性,若0?l?1,则可以确保0?l??,l???1。若l?1,则可以确保l??,l???1。故根据0?l?1和l?1,可分别得出散。当l?1时,这个方法失效,无从给出判定。当l?0时,不等式 aN?1(l??)(m?n)?am?1?aN?1(l??)(m?n) 右半部分还是可用的,而这足够了,选定l?????1,可以确定
?a
n?1
?
n
收敛和发
?a
n?1
?
n
收敛。
??
an?1
于是有 lim?l,若0?l?1,?an收敛,若l?1,?an发散。l?1,不确定。
n??an?1n?1n
在这里lim
an?1a
?l可以替换成n?1?l,结论一样。不过适用性更广。知道这个l的实
n??an??ann
质是等比数列的公比是有价值的。这个判别方法不过是用等比级数作标准判断级数的收敛
性,能判的范围很有局限性,比如l?1的时候,就不灵了。
根值法?l和比值法虽然计算上有点区别,但实质仍然是以等比级数作标准判断收
n敛性,因而结论完全一样,不过根据不同表达式采用不同判别法,在计算上会有各自的特点。 当lim
an?1a
?1时,咋办?一般说来,想比不如相减方便,故limn?1?1可等价写成
n??an??ann
an?1aa
?0,为了后面表述上的一致性,我们更主要用limlnn?0表示limn?1?1。
n??n??anan?1an
limln
n??
这样提问,也许能帮我们引向问题的解决:
我们需要什么样的一个函数?(x,n),使得lim?(ln
n??
an
,n)?l,而根据l的范围,便可给an?1
出
?an的收敛性判定?还是从lim?(ln
n?1
n??
?
an
,n)?l本身寻找答案,其极限定义为 an?1
an
,n)?l|?? an?1
an
,n)?l?? an?1
???0,?N,?n?N:|?(ln
即 ???0,?N,?n?N:l????(ln
求解?(x,n)的反函数,我们假设它仍能维持不等式的两边夹,于是 ?(l??,n)?ln
an
??(l??,n) an?1
即 ?(l??,n)?lnan?lnan?1??(l??,n) 取和:
n?N?1m
?
m
?(l??,n)?
n?N?1
m
?
m
(lnan?lnan?1)?
n?N?1
?
m
?(l??,n)
即
n?N?1
m
?
?(l??,n)?lnaN?1?lnam?1?
n?N?1
m
?
?(l??,n)
lnaN?1?
m
n?N?1
m
?
?(l??,n)?lnam?1?lnaN?1?
lnaN?1?
n?N?1
?
?(l??,n)
e
?
lnaN?1?
n?N?1
?
m
?(l??,n)
?am?1?e
m
n?N?1
??(l??,n)
显然,
?a
n?1
n
的收敛性由e
lnaN?1?
n?N?1
?
?(l??,n)
,e
lnaN?1?
n?N?1
??(l??,n)
的级数收敛性确定。讨论收敛性,
m
?
常数lnaN?1可以不作考虑,于是,只要讨论e
n?N?1
?
m
?(l??,n)?
,e
n?N?1
??(l??,n)
的级数收敛性即可。
这两个级数只是l??,l??,我们暂时抹掉这种差异,用l代替这两者,于是,我们关注
?
e
n?N?1
??(l,n)
m
究竟是什么?可以充当级数收敛性的判定标准?
?
目前我们只能用等比级数作标准,能用p-级数
1
吗?也就是 ?p
n?1n
?
e
n?N?1
??(l,n)
m
m
?
1
(为了左右一致,将p换成l,n换成m) lm
1
?e?llnm lm
?
即 e
n?N?1
??(l,n)
?
于是
n?N?1
??(l,n)?llnm
m
考虑到级数和广义积分收敛性相同,我们更愿意假设
?
m
N?1
?(l,n)dn?llnm
l m
对m求导,得到 ?(l,m)?于是
al??l??
?lnn?
nan?1n
an
?l?? an?1
即 ???nln
|nln
an
?l|?? an?1
?
anan1
故lim?(ln,n)?l可选为limnln?l,l为p-级数?p的p值,l?1,l??都n??n??an?1an?1n?1n
?
可保持大于1,l?1,l??同样可以保持和l同样的范围,故这两种情况,
?a
n?1
n
的收敛性
和p-级数
1
的收敛性判定完全相同,可l?1时候,l??肯定无法保持为1。故 ?pnn?1
?
??an
limnln?l,当l?1时,?an收敛,当l?1时,?an发散,l?1,不确定。 n??an?1n?1n?1
在limln
n??
anaaa
?0的情况下,lnn?n?1,故limnlnn?l可换成
n??an?1an?1an?1an?1
an
?1)?l an?1
limn(
n??
除了用p-级数
1
作标准,还可以用别的吗? ?p
n?1n
?
可以,柯西选择了级数
?nln
n?1
?
1
l
n
m
?
即 e
n?N?1
??(l,n)
?
1
?e?llnlnm?lnm l
mlnm
于是
n?N?1
??(l,n)?llnlnm?lnm
m
考虑到级数和广义积分收敛性相同,我们更愿意假设
?
m
N?1
?(l,n)dn?llnlnm?lnm
l1
?
mlnmm
对m求导,得到 ?(l,m)?于是
(
al??1l??1
?)?lnn?(?) nlnnnan?1nlnnn
an
)lnn?l?? an?1
即 ???(nln
|(nln
an
)lnn?l|?? an?1
?
anan1
故lim?(ln其中l为?的参数,l?1,,n)?l可选为lim(nln?1)lnn?l,ln??n??an?1an?1n?1nlnn
?
l??都可保持大于1,l?1,l??同样可以保持和l同样的范围,故这两种情况,?an的
n?1
收敛性和级数
1
的收敛性判定完全吻合,可l?1时候,l??肯定无法保持为1。 ?l
nlnnn?1
?
??
an
lim(nln?1)lnn?l,当l?1时,?an收敛,当l?1时,?an发散。 n??an?1n?1n?1
在limln
n??
anaaa
?0的情况下,lnn?n?1,故lim(nlnn?1)lnn?l可换成
n??an?1an?1an?1an?1
an
?1)?1)lnn?l an?1
lim(n(
n??
这是因为 lim(nln
n??
an
?1)lnn?l等价于 an?1
a
(nln?1)nln?l?o
an?1ln
(1)
anl11???o()an?1nlnnnnlnn
ln
ana
?n?1an?1an?1
anl11?1???o() an?1nlnnnnlnn(n(
an
?1)?1)lnn?l?o(1)an?1
an
?1)?1)lnn?l an?1
lim(n(
n??
对于最初知道的比值判敛法,其实也可以按照上面的方式寻找到,即用等比级数准。
?
?l
n?1
?
n
作标
e于是
n?N?1
??(l,n)
m
m
?lm?emlnl
n?N?1
??(l,n)??mlnl
考虑到级数和广义积分收敛性相同,我们更愿意假设
?
m
N?1
?(l,n)dn??mlnl
对m求导,得到 ?(l,m)??lnl 于是
?ln(l??)?ln
an
??ln(l??) an?1
即 ???
an?1
?l?? an
|
an
?l|?? an?1
?
anan
故lim?(ln,n)?l可选为lim?l,其中l为?ln的公比,0?l?1,l??都可保n??n??aan?1n?1n?1
?
持大于1,l?1,l??同样可以保持和l同样的范围,故这两种情况,
?a
n?1
n
的收敛性和级
数
n
l?的收敛性判定完全相同,可l?1时候,l??肯定无法保持为1。 n?1
?
??an?1lim?l,当0?l?1时,?an收敛,当l?1时,?an发散,l?1,不确定。 n??an?1n?1n
根值判敛法虽然也是以等比级数作标准,但似乎不能按上述模式推导出来。
【正项级数收敛性】相关文章:
模糊数级数的绝对收敛性04-26
数列与级数收敛性判定的一个注记05-01
模糊值函数级数的绝对一致收敛性04-29
不同分布(ρ)混合序列加权和的完全收敛性和强收敛性04-27
系数或系数的模为两两NQD列的随机Dirichlet级数的收敛性04-27
Newton迭代法收敛性04-26
分支-切割法的框架及收敛性04-26
独立粗糙变量序列的强收敛性04-29
Fourier-Laplace级数收敛性的Marcinkiewicz型判别法证明的一个注记04-30
LS-共轭梯度算法的收敛性04-27