数列极限

                                                                                     《目录》

  • 极限的概念
  • 计算内接多边形的面积
  • 柯西数列极限的定义
  •  a_{n}的极限 = ? ?
  • 芝诺悖论
  • 魏尔斯特拉斯的数列极限
  • 魏尔斯特拉斯数列极限的定义
  • 理解复杂式子的方法
  • 数列极限的证明
  • 数列极限的重要性质及证明

 

极限的概念

给您一个有意思的视频:《极限是概念》、《无穷小》。

听不懂,也可以看看电影,《无穷小》一定要看!!!

极限:虽不能至,心向往之。

 


计算内接多边形的面积

内接等边多边形能来逼近圆的面积,可内接等边多边形的面积又怎么算呢 ?

数列极限_第1张图片

 

建议从最简单的情况入手,也就是当内接等边多边形是三角形的情况:

 

【推导过程】

分析上图,已知 \theta = 120,圆的半径为 r

作一个辅助线,通过圆心向某条边做垂线:

数列极限_第2张图片

上图的绿色三角形被切分成了俩个更小的三角形,三角形的面积公式: S_{\bigtriangleup} =\frac{1}{2}*bottom*high

 

俩个更小的三角形面积都是:\frac{1}{2}*sin(\frac{\theta }{2})cos(\frac{\theta }{2})r^{2}

 

那绿色的大三角面积是俩个更小的三角形的面积和:sin(\frac{\theta }{2})cos(\frac{\theta }{2})r^{2}

 

内接等边三角形刚好是绿色三角形面积的 3 倍,因此:S_{\Delta } = 3*sin(\frac{\theta }{2})cos(\frac{\theta }{2})r^{2}

 

而 \theta = 120,所以:    S_{\Delta }=3*sin(60)cos(60)r^{2}

                                           = 3*\frac{\sqrt{3}}{2}*\frac{1}{2}r^{2}

                                           =\frac{3\sqrt{3}}{4}r^{2}

 

我们把这个最小的例子一般化,内接等边 n 边形的面积为:\color{Salmon}{n} * sin(\frac{360}{2\color{Salmon}{n}})cos*(\frac{360}{2\color{Salmon}{n}})r^{2}

 

约分:\color{Salmon}{n} * sin(\frac{180}{\color{Salmon}{n}})cos*(\frac{180}{\color{Salmon}{n}})r^{2}

 

一般化后就能推出:

  • 【等边三角形】的面积:\color{Salmon}{3}sin(60)cos(60)r^{2}
  • 【等边四边形】的面积:\color{Salmon}{4}sin(45)cos(45)r^{2}
  • 【等边五边形】的面积:\color{Salmon}{5}sin(36)cos(36)r^{2}
  • 【等边六边形】的面积:\color{Salmon}{6}sin(30)cos(30)r^{2}
  •             \vdots                            \vdots                           \vdots
  • 【等边 N边形】的面积:\color{Salmon}{N}sin(\frac{180}{\color{Salmon}{N}})cos*(\frac{180}{\color{Salmon}{N}})r^{2}

 


柯西数列极限的定义

俩个世纪后,数学家柯西使用了极限理论。

柯西把这些等边多边形的面积用花括号扩起来,称之为数列

 

数列的定义:

数列极限_第3张图片

 

 

这个静态的数列实际上表示了逼近这一过程(很神奇):

数列极限_第4张图片

 

按照对内接等边 n 边形的面积的分析,数列可以写完变量的形式:\begin{Bmatrix} a_{n} \end{Bmatrix} = \begin{Bmatrix} nsin(\frac{180}{n})cos(\frac{180}{n})r^{2} \end{Bmatrix}

 

函数图像:随着边数 n 的增加,数列逼近面积的误差越小:

数列极限_第5张图片

 

用代数表示:

 

柯西成功的把逼近转为了严格的数学对象,数列。并且给出了数列的极限的定义:

柯西数列极限的定义:若某数列无限地趋向于某一实数,与该实数的差可以任意小,则该确定的实数称为此数列的极限。

 


a_{n} 的极限 = ? ?

埃利亚学派古希腊哲学家巴尔尼德强调:"能被思想的就能存在" 存在本身的说法引起了很多人的批评与嘲笑。

芝诺为了替老师辩护,发展出一种特殊的哲学方法 --"归谬法"。

所谓的“归谬法”就是您跟别人在辩论的时候,您先暂时接受别人说的是对的,然后再通过举例、论证来说明,最后证明结论是荒谬的,这叫做“归谬法”。    

双方辩论时,您证明自己的说法有时候更不容易,还不如先暂且接受对手是对的,然后再说他那个对的说法最后会得到荒谬的结论。

芝诺:既然我老师说没有变化,所以我就要告诉你们,你们以为有变化,是因为你们认为变化出现,变化代表很多东西存在,从这个变成那个,有多样性;同时变化一定在时间、空间里面展开,所以你们认为有时间、空间还有多元的东西。那我现在告诉你们,你们所认为的三点:有变化、有时间、有空间都是错误的。

为此,芝诺举了四十几个 "悖论",如著名的:

阿喀琉斯(Achilles)是有名的飞毛腿,跑得飞快的,但是他如果让乌龟先走一步,他就永远追不上乌龟了。

而我们学习的是,与之类似的问题......

 证明 0.999··· = 1。

1 = 1,这个不用证明了,可以直接用。

  • 1  =  1

将等式俩边同时除以 3 ,左边写成小数形式,右边写成分数形式,

  • 0.333··· =  \frac{1}{3} 

俩边同时 *3 ,得

  • 0.999··· = 1

证毕,您觉得这样证明对不对呢 ? ? ? 

 

 

 

其实有许多证法,这是不标准的证法之一,说不标准是因为证后还是让人不明所以,证明后更加混乱了。

我们可以把 0.999···999,组成一个无穷集合P。

数列极限_第6张图片

 

那么 n 越大,就越接近 1,但 无论 n 多大,a_{n} 一定小于 1。

  • 0.999···9 < 1
  • 0.999···   = 1

 

想一想,这是为什么 ?

0.9,0.99,0.999,0.999···9, 一直延伸会无限的接近 1 --- 在一个数列中,0.999··· 就是 1 的书写形式。

  • 0.999··· 表示 1

即使,  0.9,0.99,0.999,0.999···9一直延伸,1也是出不来的,0.999···表示的就是 这个出不来的 1。

所以,

数列极限_第7张图片

 

所以, 0.999··· = 1, 证毕。 (您可以简单的理解为只是一种书写形式的变化,就好像表示某个数值,不一定只能用10进制)

如果使用一般化方法,把具体数   0.9,0.99,0.999,0.999···9 抽象为 ,把 1 抽象为 某个数 记为 ?, 

  • n --> ∞ 时 a_{n} --> ?

因此 , a_{n} 的极限 = ? . ?是数列指向的目标,数列经过 无限操作 后依然不能达到的目标呢!

得到了全世界,为什么就是得不到你 ! ! ! --- 虽然不能至,❤️ 向往之。

我们刚刚学习的极限“虽不能至,心向往之”就是解决 芝诺悖论 的必要条件。

 


芝诺悖论

在南意大利 有俩大学派,一个是毕达哥拉斯学派,另一个就是爱利亚派 ,巴门尼德则是其中的领袖。

巴门尼德说万物起源,不应该只关注质料,如 水、气、火,或是 关注 TA 的形式,如数学,而是应该关注那唯一的 “存在本身”。

如果有一样东西真的存在,TA一定能够被我们谈论,能被我们谈论,一定能被我们思想,因此,能被思想与存在是一起的,TA 就是永恒、唯一的。

巴门尼德的这句话启蒙了唯心论(柏拉图) 和 唯物论(德谟克利特),其中 "存在与思想一致性原则" 是巴门尼德的主要理论。

总的来说,赫拉克利特 认为一切都在变化之中,而巴门尼德认为万物没有任何变化,否定了 "时间"、"空间"、"变化"。

这说话当然引起了很多闲杂人等的批评和嘲笑,巴门尼德的弟子 --- 芝诺 看不过去就说一个著名的论证,也可说为悖论。

大佬出场了。

芝诺:阿喀琉斯(Achilles)是有名的飞毛腿,跑得飞快的,但是他如果让乌龟先走一步,他就永远追不上乌龟了。

无论是哲学家,还是数学家,在没有微积分之前,没有人能解决这个问题(虽然知道这是谬论)。

可我们学了微积分了啊,不妨令阿喀琉斯步行的速度为 10m/s,乌龟爬行的速度为 1m/s,并且在比赛之前,阿喀琉斯让乌龟先爬 9m,在这种条件下,阿喀琉斯追赶乌龟所用的时间是多少呢 ?

(1). 阿喀琉斯追上乌龟所在的第一个位置所需时间是,\frac{9m}{10m/s}=0.9s

(2). 与此同时,乌龟又爬了,                                        0.9s*1m/s=0.9m

(3). 阿喀琉斯到达第二个位置要花费,                          0.9s+\frac{0.9m}{10m/s}=0.99s

(4). 乌龟又爬了,                                                           0.09s*1m/s=0.09m

(5). 阿喀琉斯到达第三个位置所需时间,                       0.99s+\frac{0.09m}{10m/s}=0.999s

 

数列极限_第8张图片

 

这些数字按其先后,可以构成一个数列:\begin{Bmatrix} a_{n} \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} 0.9,~0.99,~0.999,~... \end{Bmatrix}

 

极限:\lim_{n\rightarrow \infty }a_{n}=1

 

所以,阿喀琉斯 1s 就能追上乌龟。

 

芝诺说的其实就是无限级数求和,只不过他不知道,\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\frac{1}{8}+... 并不等于无限大,而是等于 \color{Salmon}{1}
 


魏尔斯特拉斯的数列极限

柯西定义的数学极限:若某数列无限地趋向于某一实数,与该实数的差要多小就多小,则该确定的实数称为此数列的极限。

这个定义中有几个问题是含混的:

  • 什么是“无限”?

  • 什么是“无限地趋向于”?

  • 什么是“任意小”?

虽然柯西的定义直观易懂,但还不严格呐。

 

举个例子,\begin{Bmatrix} a_{n} \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} \frac{(-1)^{n}}{n} \end{Bmatrix},TA 的图像:

数列极限_第9张图片

数列图像是趋于 y=0,但却是上下浮动。这到底 算不算“无限地趋向于0” ,到底算不算“与0的差可以要多小就多小”?

柯西的定义还比较局部,后来维尔斯特拉斯借助不等式,通过俩个变量之间的关系,定量的、具体的刻划了俩个“无限过程”之间的联系解决了柯西数列没有说清楚的定义。(简单来说,柯西用的是人的语言来描述微积分,而维尔斯特拉斯用的是数学语言来描述微积分)

 

魏尔斯特拉斯大概是这么考虑的,假如有这样一个数列,猜猜某实数 L 为数列的极限,再用一根平行 x 轴的虚线表示:

数列极限_第10张图片

 

任意给一个正实数 \epsilon,以 L 为中心做一个区间(绿色区间),此时有有限个点在此区间外(红点):

数列极限_第11张图片

 

随着正实数 \epsilon 的变小(越来越逼近 L ),始终只有【有限个点】在此区间外:

数列极限_第12张图片

 

若是没猜对,随着正实数 \epsilon 的缩小,会有无数个点在此区间外:

数列极限_第13张图片

 

神马都是浮云,这种思路很独特:

  • 极限 L 是猜测的,具体的猜法待续;
  • 正实数 \epsilon 是任取的,只要能逼近 L

 


魏尔斯特拉斯数列极限的定义

我们看看数学语言(涉及到一些高等数学的符号)是如何描述上面的思路:

数列极限_第14张图片

\forall 代表任意,\exists 代表存在。

 

写成一句话就是:\lim_{n\rightarrow \infty }x_{n}=L\Leftrightarrow \forall \epsilon >0,~\exists 正整数 N,~ 当 n > N 时,有 |x_{n}-L|<\epsilon 。

 

或者是:\forall \epsilon >0 ~~\exists N~~\forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix}

 

或者是:\lim_{n\rightarrow \infty }a_{n}=L

 

只要理解了这句话,这篇文章基本不用看了,数列的极限都懂了,最多看一下证明。

 


理解复杂式子的方法

我们试着解读这样一个式子:\forall \epsilon >0 ~~\exists N~~\forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix}

这个式子有点复杂,拆分着读即可。

  • \forall \epsilon >0           
  • \exists N
  • \forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix}
  • \forall 代表任意,\exists 代表存在。

为了明确符号 \forall 、\exists 的有效范围,我们加一些大括号。

\forall \epsilon >0 \bigl(\begin{smallmatrix} ~~\exists N \bigl(\begin{smallmatrix} ~~\forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix} \end{smallmatrix}\bigr) \end{smallmatrix}\bigr)

从左开始:

  • \forall \epsilon >0\left [ ~~ \right ]     数学语言转自然语言:对于任意正数\epsilon
  • \forall \epsilon >0\left [ ~~\exists N ~~\left [ ~~\right ]\right~ ]   数学语言转自然语言:对于任意正数\epsilon,都存在某个自然数N
  • \forall \epsilon >0\left [ ~~\exists N ~~\left [ ~~\forall n~~\left [ ~~ \right ]~\right ]\right~ ]   数学语言转自然语言:对于任意正数\epsilon,都存在某个自然数N,使得 ..... 对任意自然数 n 都成立。
  • \forall \epsilon >0\left [~~\exists N ~~\left [ ~~\forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix}~~ \right ]~\right ]\right~ ,填上括号里面的内容。

数学语言转自然语言:对于任意正数\epsilon,都存在某个自然数N,使得 【 n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon 】对任意自然数 n 都成立。

我们再润润色:若对于任意正数\epsilon,给每个\epsilon都选定某个合适的自然数N,则能使命题 n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon 对于任意自然数  n 都成立。

  • n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon 数学语言转自然语言:若 n 大于 N,则点 a_{n} 与点 L 的距离小于 \epsilon

如果换成“邻域”(类似区间的表示法)就是:若 n 大于 N,则点 a_{n} 在点的 \epsilon 邻域里。

  • \forall \epsilon >0\left [~~\exists N ~~\left [ ~~\forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix}~~ \right ]~\right ]\right~ 总结在一起:若对于任意正数\epsilon,给每个\epsilon都选定某个合适的自然数N,则能使命题【若 n 大于 N,则点 a_{n} 在点 L 的 \epsilon 邻域里】对于任意自然数 n 都成立。

用人话说:不管是多窄的 \epsilon 邻域,只要根据 \epsilon 丢掉开头的前 N 项,就能把剩下的所有项一股脑的放进 \epsilon 的邻域里。

 

 


练习

实战一下,大概就明白了。

求 \begin{Bmatrix} x_{n} \end{Bmatrix}= \begin{Bmatrix} \frac{1}{n} \end{Bmatrix},即 \lim_{n\rightarrow \infty }x_{n}=?

在电脑里画出数列的图像:

 

合理猜测数列的极限为 0,也就是假设:

L=0

接着验证这个假设是否正确,\forall \epsilon >0 的意思是随意选一个 \epsilon,如 \epsilon =0.3,以 L 为中心构建区间:

数列极限_第15张图片

只有三个点在区间外,再用极限定义计算下,区间内的点需要满足的条件是:

  • \begin{vmatrix} x_{n}-L \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{n}-0 \end{vmatrix}=\frac{1}{n}<\epsilon =0.3

 

解不等式,可得以下条件满足时,上述不等式成立:

  • n>\frac{1}{\epsilon }=3.333\cdots

 

当 n>4 时,此不等式不成立。

所以,进一步假设 N = 4,此时 n>N=4 时,排除掉前四个点,从第五个点开始就全在区间内了:

数列极限_第16张图片

 

可见,多排除了一个点。不过不重要,我们关心的是否有无数点在区间内,多一个、少一个对判断没影响。

换成数学语言就是:\epsilon =0.3 时,\exists N=4,~\forall n>N=4 有 \begin{vmatrix} x_{n}-0 \end{vmatrix}<\epsilon =0.3

 

再进一步减小,\epsilon 取 0.18 又如何:

数列极限_第17张图片 从图中看出,N最小为 5(5个点)

 

如果任意选择正数 \epsilon,需要满足:\begin{vmatrix} x_{n}-L \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{n}-0 \end{vmatrix}<\epsilon

因为 x_{n}>0,所以 :x_{n}<\epsilon \Rightarrow \frac{1}{n}<\epsilon \Rightarrow n>\frac{1}{n}

因此,只要选择 N>\frac{1}{\epsilon },就 \forall n>N 时有:\begin{vmatrix} x_{n}-0 \end{vmatrix}<\epsilon

 

用数学语言来书写:对于 \begin{Bmatrix} x_{n} \end{Bmatrix},假设 L=0,~ \forall \epsilon >0, ~\exists N\in \mathbb{Z_{+}}>\frac{1}{\epsilon },~\forall n>N,有:\begin{vmatrix} x_{n}-L \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{n}-0 \end{vmatrix}<\epsilon

 

数学语言和编程语言一样,多用就会了,因此:\lim_{n\rightarrow \infty }x_{n}=0

 


数列极限的证明

如何用数列的定义来证明数列的极限 ?

思路是:用 \epsilon 求 N\epsilon 是可以确定的,通常我们就会假设 \epsilon 是某个值。

  •  \forall \epsilon >0\left [~~\exists N ~~\left [ ~~\forall n\begin{bmatrix} n>N\Rightarrow \begin{vmatrix} a_{n}-L \end{vmatrix}<\epsilon \end{bmatrix}~~ \right ]~\right ]\right~

 

2, ~\frac{1}{2},~ \frac{4}{3}, ~\frac{3}{4}, ~...,~\frac{n+(-1)^{n-1}}{n},~ ...

这个数列的极限就是 1:\lim_{n\rightarrow \infty }x_{n}=1

极限是 1,减去 1:\left | x_{n}-1 \right |<\epsilon

带入 x_{n} 的通项公式:\left | \frac{n+(-1)^{n-1}}{n}-1 \right |<\epsilon

要在这个等式成立的情况下,找出 N 证明就完成了。

进一步化简:\left | \frac{n+(-1)^{n-1}}{n}-\frac{n}{n} \right |<\epsilon

                                      \left | \frac{(-1)^{n-1}}{n}\right |<\epsilon

                                                      \frac{1}{n}<\epsilon

                                                      n>\frac{1}{\epsilon }

 

令 N=\left [ \frac{1}{\epsilon } \right ] (取整),n>N,所以 \left | a_{n}-1 \right |<\epsilon,证毕。

如果数列的极限不是真的,是找不到 N 的。

 


数列极限的重要性质及证明

数列极限的重要性质及证明主要有 4 个:

  • 极限唯一性:只有一个极限
  • 有界
  • 保号
  • 子数列收敛于同数列

 

采用反证法,证明数列极限唯一性

假设数列有俩个不相等的极限 a、b,a < b。

根据极限定义:

  • \exists N_{1},当 n>N_{1}, ~\left | x_{n}-a \right |<\epsilon
  • \exists N_{2},当 n>N_{2}, ~\left | x_{n}-a \right |<\epsilon

因为 \epsilon 是任意的,我们取 \epsilon = \frac{b-a}{2}

  • \exists N_{1},当 n>N_{1}, ~\left | x_{n}-a \right |<\epsilon = \frac{b-a}{2}
  • \exists N_{2},当 n>N_{2}, ~\left | x_{n}-a \right |<\epsilon = \frac{b-a}{2}

 

N=Max(N_{1},N_{2}),当 n>N,展开第一个式子:

  •   -\frac{b-a}{2}<x_{n}-a<\frac{b-a}{2}
  •    a-\frac{b-a^{2}}{2}<x_{n}<\frac{b-a^{2}}{2}+a
  •           \frac{3a-b}{2}<x_{n}<\frac{b+a}{2}
  •                              x_{n}<\frac{b+a}{2}

 

接着算第二个极限是 b 的,算出 x_{n}>\frac{b+a}{2},和第一个极限是 a 的矛盾了。

所以说,数列如果收敛的,那TA的极限是唯一的。

 

反例:证明 x_{n}=(-1)^{n+1}~~(n=1, 2,...) 是发散的。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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