级数@常数项级数@正项级数审敛法总结

文章目录

    • 级数定义
      • 敛散性
      • 余部
    • 级数的性质
    • 基于定义的重要的基础级数模型
      • p级数
      • 几何级数
    • 正项级数收敛定理
    • 审敛法
    • 正项级数两大类审敛法的比较

级数定义

  • 设有数列 {   u n   } = u 1 , u 2 , ⋯ \set{u_n}=u_1,u_2,\cdots {un}=u1,u2,

    • n n n项和为 S n = ∑ i = 1 n u i S_n=\sum\limits_{i=1}^{n}u_i Sn=i=1nui
    • 无穷级数: S = S ( u ) = lim ⁡ n → + ∞ S n = lim ⁡ n → ∞ ∑ i = i n u i S=S(u)=\lim\limits_{n\to{+\infin}}S_n =\lim\limits_{n\to{\infin}}\sum\limits_{i=i}^{n}u_i S=S(u)=n+limSn=nlimi=inui
      • 简单理解是就是无穷个项累加和的 n → ∞ n\to{\infin} n极限
      • 有时候,级数也直接简写作: S = ∑ i = 1 ∞ u i S=\sum\limits_{i=1}^{\infin}u_i S=i=1ui

敛散性

  • 收敛:如果S存在,那么称级数收敛
  • 发散:如果S不存在,那么级数发散

余部

  • 如果级数收敛于 S ( < ∞ ) S(<\infin) S(<),即, r n = S − S n r_n=S-S_n rn=SSn就是级数的余部

    • lim ⁡ n → ∞ r n = 0 \lim\limits_{n\to{\infin}}r_n=0 nlimrn=0

      • 由于 lim ⁡ n → + ∞ S n = S lim ⁡ n → ∞ r n = lim ⁡ n → ∞ S − S n = lim ⁡ n → ∞ S − lim ⁡ n → ∞ S n = S − S = 0 由于\lim\limits_{n\to{+\infin}}S_n=S \\\lim\limits_{n\to{\infin}}r_n =\lim\limits_{n\to{\infin}}S-S_n =\lim\limits_{n\to{\infin}}S-\lim\limits_{n\to{\infin}}S_n =S-S=0 由于n+limSn=Snlimrn=nlimSSn=nlimSnlimSn=SS=0

级数的性质

  • 对于任意级数(不一定是正项级数)都有以下性质(这些性质根据级数的定义和收敛定义容易证明)
    1. k k k为非零常数,则 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infin}u_{n} n=1un ∑ n = 1 ∞ k u n \sum_{n=1}^{\infin}ku_{n} n=1kun同敛散
    2. ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infin}u_{n} n=1un, ∑ n = 1 ∞ v n \sum_{n=1}^{\infin}v_{n} n=1vn分别收敛于 A , B A,B A,B,则 ∑ n = 1 ∞ ( u n ± v n ) \sum_{n=1}^{\infin}(u_{n}\pm{v_{n}}) n=1(un±vn)= ∑ n = 1 ∞ u n ± ∑ n = 1 ∞ v n \sum_{n=1}^{\infin}u_{n}\pm \sum_{n=1}^{\infin}v_{n} n=1un±n=1vn收敛于 A ± B A\pm{B} A±B
      • 即,两个收敛级数可以逐项相加也可以逐项相减,构成的级数仍然收敛
      • 收敛级数之和仍然收敛
      • 收敛级数和发散级数的和是发散的
      • 发撒级数之和的可能收敛也可能发散
    3. 去掉改变级数的有限项不影响级数的敛散性
    4. 收敛级数加括号后仍然收敛,且和不变
      • 通过构造新数列来证明
        • 设原级数为 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infin} u_{n} n=1un= u 1 + u 2 + ⋯ + u n + ⋯ u_1+u_2+\cdots+u_{n}+\cdots u1+u2++un+,记其前 n n n项部分和为 s n s_{n} sn= ∑ n = 1 n u n \sum_{n=1}^{n} u_{n} n=1nun,并设该级数收敛于 A A A
        • 对该级数不改变各项次序而插入加括号(每个括号内包含至少一项,并使每个元素都位于某一个括号内)后得到另一新级数 ∑ n = 1 ∞ v n \sum_{n=1}^{\infin} v_{n} n=1vn= ( u 1 + u 2 + ⋯ + u n 1 ) (u_1+u_2+\cdots+u_{n_1}) (u1+u2++un1)+ ( u n 1 + 1 + u n 1 + 2 + ⋯ + u n 2 ) (u_{n_1+1}+u_{n_1+2}+\cdots+u_{n_2}) (un1+1+un1+2++un2)+ ( u n 2 + 1 + u n 2 + 2 + ⋯ + u n 3 ) (u_{n_2+1}+u_{n_2+2}+\cdots+u_{n_3}) (un2+1+un2+2++un3)+ ⋯ \cdots
          • i i i个括号记为 v i v_i vi= ∑ k = 1 n i u k \sum_{k=1}^{n_i}u_{k} k=1niuk
          • 记新级数前 n n n项部分和为 σ n \sigma_{n} σn= ∑ n = 1 n v n \sum_{n=1}^{n} v_{n} n=1nvn
          • σ 1 \sigma_{1} σ1= s n 1 s_{n_1} sn1, σ 2 \sigma_{2} σ2= s n 2 s_{n_2} sn2; ⋯ \cdots ; σ k \sigma_{k} σk= s n k s_{nk} snk, ⋯ \cdots , ( n 1 < n 2 < ⋯ < n k < ⋯   ) (n_1(n1<n2<<nk<)
          • 数列 {   σ n   } \set{\sigma_{n}} {σn} {   s n   } \set{s_{n}} {sn}的一个子数列
          • 而由数列收敛于 A A A其子数列必也收敛于 A A A的性质可知: lim ⁡ k → ∞ σ k \lim\limits_{k\to{\infin}}\sigma_{k} klimσk= lim ⁡ n → ∞ s n \lim\limits_{n\to{\infin}}s_{n} nlimsn= A A A
          • 证毕
      • 加括号后收敛的级数本身不一定收敛,例如 ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n − 1 \sum_{n=1}^{\infin}(-1)^{n-1} n=1(1)n1= 1 − 1 + 1 − 1 + ⋯ 1-1+1-1+\cdots 11+11+(1)并不收敛
        • n n n为奇数时: ∑ n = 1 n ( − 1 ) n − 1 \sum_{n=1}^{n}(-1)^{n-1} n=1n(1)n1= 1 1 1; n n n为偶数时: ∑ n = 1 n ( − 1 ) n − 1 \sum_{n=1}^{n}(-1)^{n-1} n=1n(1)n1=0,即该级数的前 n n n项和(级数的部分和) s n s_{n} sn数列 {   s n   } \set{s_{n}} {sn}是: 1 , 0 , 1 , 0 , ⋯ 1,0,1,0,\cdots 1,0,1,0,这是个发散的数列,因此级数 ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n − 1 \sum_{n=1}^{\infin}(-1)^{n-1} n=1(1)n1发散
        • Note:另一方面,通项 ( − 1 ) n − 1 (-1)^{n-1} (1)n1的极限不为0,也能说明 ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n − 1 \sum_{n=1}^{\infin}(-1)^{n-1} n=1(1)n1发散
        • 现在对级数 ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n − 1 \sum_{n=1}^{\infin}(-1)^{n-1} n=1(1)n1展开两个一组地加括号,从第一项开始: ( 1 − 1 ) + ( 1 − 1 ) + ⋯ + ( 1 − 1 ) + ⋯ (1-1)+(1-1)+\cdots+(1-1)+\cdots (11)+(11)++(11)+= 0 + 0 + ⋯ + 0 + ⋯ 0+0+\cdots+0+\cdots 0+0++0+(2)收敛于 0 0 0(得到的新级数为 ∑ n = 1 ∞ 0 \sum_{n=1}^{\infin}0 n=10=0,通项极限为0,数列收敛)
        • 级数(2)收敛,去括号后的级数不收敛(发散);因此加括号后的数列收敛不能说明,去括号后仍然收敛
    5. 级数 ∑ n = 1 n u n \sum_{n=1}^{n}u_{n} n=1nun收敛的必要条件 lim ⁡ n → ∞ u n = 0 \lim\limits_{n\to{\infin}}u_{n}=0 nlimun=0
      • 利用 u n = s n − s n − 1 u_{n}=s_{n}-s_{n-1} un=snsn1的两边取极限证明
        • 设级数 ∑ n = 1 n u n \sum_{n=1}^{n}u_{n} n=1nun收敛于 s s s,级数的部分和 s n s_{n} sn,则 lim ⁡ n → ∞ s n = s \lim\limits_{n\to{\infin}}s_{n}=s nlimsn=s
        • lim ⁡ n → ∞ u n \lim\limits_{n\to\infin} u_{n} nlimun= lim ⁡ n → ∞ ( s n − s n − 1 ) \lim\limits_{n\to\infin} (s_{n}-s_{n-1}) nlim(snsn1)= lim ⁡ n → ∞ s n − lim ⁡ n → ∞ s n − 1 \lim\limits_{n\to\infin} s_{n}-\lim\limits_{n\to\infin} s_{n-1} nlimsnnlimsn1= s − s s-s ss= 0 0 0
      • lim ⁡ n → ∞ u n = 0 \lim\limits_{n\to{\infin}}u_{n}=0 nlimun=0推不出级数 lim ⁡ n → ∞ u n \lim\limits_{n\to\infin} u_{n} nlimun收敛,例如调和级数 ∑ n = 1 ∞ 1 n \sum_{n=1}^{\infin}\frac{1}{n} n=1n1发散

基于定义的重要的基础级数模型

p级数

  • lim ⁡ n → ∞ ∑ n = 1 ∞ 1 n p \lim\limits_{n\to{\infin}}\sum_{n=1}^{\infin}\frac{1}{n^{p}} nlimn=1np1= 1 + 1 2 p + 1 3 p + ⋯ 1+\frac{1}{2^{p}}+\frac{1}{3^{p}}+\cdots 1+2p1+3p1+    ( p > 0 ) \;(p>0) (p>0)

    • 0 < p ⩽ 1 00<p1发散
      • p = 1 p=1 p=1时,称为调和级数(发散),其证明使用定义证明
      • 0 < p < 1 00<p<1 1 n p > 1 n \frac{1}{n^{p}}>\frac{1}{n} np1>n1,由比较法,此时级数发散
    • p > 1 p>1 p>1收敛
      • 抽象出函数 1 x p \frac{1}{x^{p}} xp1= x − p x^{-p} xp,是个递减函数
      • 我们用积分判别法来证明(用连续的工具解决离散的问题)
      • 其证明可以借助定积分的定义: S n S_{n} Sn= 1 + ∫ 1 n 1 x p d x 1+\int_{1}^{n}\frac{1}{x^{p}}\mathrm{d}x 1+1nxp1dx,其中积分式计算 [ 1 , n ] [1,n] [1,n]区间内曲边梯形的面积,这个数值是大于分割的 n − 1 n-1 n1个小矩形面积之和
        • 小区间内 x ∈ [ k − 1 , k ] x\in[k-1,k] x[k1,k](0), k = 2 , ⋯   , n k=2,\cdots,n k=2,,n 1 k p ⩽ 1 x p \frac{1}{k^{p}}\leqslant\frac{1}{x^{p}} kp1xp1(1)
        • 对(1)两边作区间 [ k − 1 , k ] [k-1,k] [k1,k]上的定积分,有 1 k p \frac{1}{k^{p}} kp1= ∫ k − 1 k 1 k p d x \int_{k-1}^{k}\frac{1}{k^{p}}\mathrm{d}x k1kkp1dx ⩽ \leqslant ∫ k − 1 k 1 x p d x \int_{k-1}^{k}\frac{1}{x^{p}}\mathrm{d}x k1kxp1dx
      • 求和: s n s_{n} sn= 1 + ∑ k = 2 n 1 k p 1+\sum_{k=2}^{n}\frac{1}{k^{p}} 1+k=2nkp1 ⩽ \leqslant 1 + ∑ k = 2 n ∫ k − 1 k 1 k p d x 1+\sum_{k=2}^{n}\int_{k-1}^{k}\frac{1}{k^{p}}\mathrm{d}x 1+k=2nk1kkp1dx = 1 + ∫ 1 n 1 k p d x 1+\int_{1}^{n}\frac{1}{k^{p}}\mathrm{d}x 1+1nkp1dx= 1 + 1 1 − p x 1 − p ∣ 1 n 1+\frac{1}{1-p}x^{1-p}|_{1}^{n} 1+1p1x1p1n= 1 + 1 1 − p ( n 1 − p − 1 ) 1+\frac{1}{1-p}(n^{1-p}-1) 1+1p1(n1p1)= 1 + 1 p − 1 ( 1 − n 1 − p ) 1+\frac{1}{p-1}(1-n^{1-p}) 1+p11(1n1p)
        • p > 1 p>1 p>1,所以 p − 1 > 0 p-1>0 p1>0
        • n ⩾ 1 n\geqslant{1} n1,从而 n p − 1 n^{p-1} np1关于 n n n递减,且 n p − 1 ∈ ( 0 , 1 ] n^{p-1}\in(0,1] np1(0,1], 1 − n 1 − p ∈ [ 0 , 1 ) 1-n^{1-p}\in[0,1) 1n1p[0,1)
        • 从而 s n < 1 + 1 p − 1 s_{n}<{1+\frac{1}{p-1}} sn<1+p11, ( n = 2 , 3 , ⋯   ) (n=2,3,\cdots) (n=2,3,)
      • 因此 {   s n   } \set{s_{n}} {sn}有界,因此级数收敛

几何级数

  • lim ⁡ n → ∞ ∑ n = 0 ∞ a q \lim\limits_{n\to{\infin}}\sum_{n=0}^{\infin}aq nlimn=0aq
    • q ≠ 1 q\neq{1} q=1
      • S n = a ( 1 − q n ) 1 − q S_n=\frac{a(1-q^{n})}{1-q} Sn=1qa(1qn)
    • q = 1 q=1 q=1
      • S n = n a S_{n}=na Sn=na
    • ∣ q ∣ < 1 |q|<{1} q<1收敛,且收敛于 a 1 − q \frac{a}{1-q} 1qa
    • ∣ q ∣ ⩾ 1 |q|\geqslant 1 q1发散

正项级数收敛定理

  • 正项级数 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infin}u_{n} n=1un收敛的充要条件是它的部分和数列 {   s n   } \set{s_{n}} {sn}有界
    • 基本原理是**单调有界数列必有极限(收敛)**准则
    • 由于正项级数的部分数列必定是单调增加的,从而上述收敛结论是显然的

审敛法

  • 上述定理可推导出一系列判别正项级数收敛或发散的法则(称为审敛法)
  • 常数项级数分为正项级数和交错级数
  • 正项级数的审敛法主要由2大类和4小类
  • 交错级数主要考虑Leibniz准则
  • 任意项级数考察绝对收敛

正项级数两大类审敛法的比较

  • 两类正项级数审敛法另见它文,这里作一个方法上的比较和总结

    • 正项级数级数自身通项的审敛法@比值判别法@根值判别法
    • 正项级数比较审敛法@衍生方法@极限审敛法
  • 比较审敛法是使用不方便但是适用范围广

  • 而比值和根值审敛法是适用方便但是适用范围窄

  • 而一般情况先考虑后者(含有 a n , n b , n ! a^{n},n^{b},n! an,nb,n!的情形)

    • 并且带有 n ! n! n!的适用比值审敛法;其他情形适用根值审敛法往往更方便

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