zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Mathematical-Analysis-I-2

    序列极限的定义

    收敛与发散

    (N) 依赖于 (varepsilon) ,求 (N) 就是解不等式

    几何语言:任意 (varepsilon) 领域外面只有有限项

    以下概念在定义时有区别:

    发散 收敛的逆命题(对任意 (A) (forall A in mathbb{R},exists varepsilon_0 > 0,s.t.forall N in mathbb{N},exists n_N > N, vert x_{n_N} - Avert ge varepsilon_0)
    不收敛于 (A) 收敛于 (A) 的逆命题(对给定的 (A) (exists varepsilon_0 > 0 s.t. forall N in mathbb{N}, exists n_N > N, vert x_{n_N} - A vert ge varepsilon_0)
    无穷大量 发散的一种特殊情况(单调地趋于无穷) (forall M > 0,exists N in mathbb{N}, s.t.forall n > N,vert x vert ge M)
    无界 单调或者不单调地趋于无穷(包含无穷大、振荡、分段函数等多种情况) example

    求序列极限(极限存在才能求)

    要么证明极限存在,要么用上下极限相等。

    两边求极限之后 (<) 可写作 (le)

    求序列极限的时候,看看 (n o infty) 时,序列趋大还是趋小,趋大就要在分母上做文章,不好判断的另说

    特殊的极限:

    [lim_{n o infty}sqrt[n]{n} = 0 \ lim_{n o infty}sqrt[n]{a} = 1(a > 1) ]

    常用的方法:

    1. 取对数
    2. (q(q>1) = 1 + h_n) ,再利用二项式展开。
    3. 加一项,减一项使得与已知极限发生关系
    4. 有理分式求极限的时候,如果上下次数相同,可以提出最高项
    5. 等价无穷小替换(只能乘除)
    6. 无法用等价无穷小替换的时候,通过别的方法配凑出重要极限 (mathop{lim}limits_{x o 0} Large frac{sin x}{x} ormalsize = 1)(mathop{lim}limits_{x o 0} (1 + x)^{frac{1}{x}} ormalsize = e)
    7. 上下极限相等(上下极限可以直接取而不用证明极限存在
    8. 夹逼定理 (+) 不等式
    9. 对于函数极限,想办法找到 (vert x - x_0 vert) 的结构,再把其他的部分放缩掉

    需要养成的观点:解不等式时是有大量放缩的,不仅有对式子的放缩,还有对 (n,N) 的放缩,以及对 (varepsilon, M) 等等右边的东西的放缩

    无穷小量无穷大量

    有界变量 ( imes) 无穷小量 = 无穷小量

    重点:例 (2.1.13) 见书

    序列极限的性质

    1. 改变有限项不改变收敛情况
    2. 收敛序列有界
    3. 保序性:在 (n) 足够大时:数列大小可推极限大小(加等号)。(其中包括常数列)。在不等于极限值的情况下极限大小可推数列大小
    4. 夹逼定理

    重要定理

    两个常数

    [egin{align} &e\ sum_1^nfrac{1}{k} =& c + ln n + o(1) end{align} ]

    定理

    单调收敛:上升有 (mathop{lim}limits_{n o infty} = sup{x_n}),下降有 (mathop{lim}limits_{n o infty} = inf{x_n})

    闭区间套(常常与二分搭配证明,有限步与无限步为两种不同的情况):闭区间包含无限短三个限定条件,唯一的一个 (c)

    有限覆盖定理(连接局部与整体的桥梁):开区间去覆盖闭区间,本质是缩减规模

    聚点原理(对象为集合):

    1. (x_0)(E) 聚点
    2. 存在不相同的点构成趋近于 (x_0) 的子序列
    3. (x_0) 的任意去心领域都与 (E) 有交集(在 (x_0) 处有无限多项)

    列紧性定理 ( extrm{Bolzano-Weierstrass})

    柯西收敛准则(判断极限存在)

    *压缩映照原理

    ( extrm{Stolz})定理

    上下极限(序列)

    image

    (mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} x_n le mathop{overline{lim}}limits_{n o infty} x_n)

    等价命题:

    1. (h) 为上极限
    2. 所有收敛的子列的 (lim le h)
    3. (h) 既是 (x) 的极限,又是 (n o infty) 时一部分 (x) 的上界

    定理

    1. 若序列 ({ x_n}) 有界且两两不同,则上极限为最大聚点,下极限为最小聚点
    2. 子列的上下极限被序列的上下极限包着
    3. 极限存在等价于上下极限相等(同时也等于极限)

    性质

    大部分与正常极限相同

    两个不等式:两个下相加 (le) 和的下极限 (le) 一上一下 (le) 和的上极限 (le) 两个上相加(加、乘相同)

    [mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} x_n + mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} y_n le mathop{underline{lim}}limits_{n o infty}(x_n + y_n) \ le mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} x_n + mathop{overline{lim}}limits_{n o infty} y_n \ le mathop{overline{lim}}limits_{n o infty}(x_n + y_n) \ le mathop{overline{lim}}limits_{n o infty}x_n + mathop{overline{lim}}limits_{n o infty} y_n ag{1} ]

    [mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} x_n cdot mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} y_n le mathop{underline{lim}}limits_{n o infty}(x_n cdot y_n) \ le mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} x_n cdot mathop{overline{lim}}limits_{n o infty} y_n \ le mathop{overline{lim}}limits_{n o infty}(x_n cdot y_n) \ le mathop{overline{lim}}limits_{n o infty}x_n cdot mathop{overline{lim}}limits_{n o infty} y_n ag{2} ]

    一个等式:

    [mathop{overline{lim}}limits_{n o infty} frac{1}{x_n} = frac{1}{mathop{underline{lim}}limits_{n o infty} x} ag{3} ]

    相关定义

  • 相关阅读:
    Reveal IOS应用程序UI分析工具
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
    xgqfrms™, xgqfrms® : xgqfrms's offical website of GitHub!
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mitnick/p/15550259.html
Copyright © 2011-2022 走看看