函数序列与函数项级数
文章目录
- 函数序列与函数项级数
- 函数序列
- 函数项级数
- Weierstrass M 判别法
函数序列与函数项级数
函数序列
点态收敛:设 f n ( x ) : [ a , b ] → R f_n(x):\,[a,\,b]\to\bold{R} fn(x):[a,b]→R 是定义在区间 [ a , b ] [a,\,b] [a,b] 上的函数序列:
f 1 ( x ) , f 2 ( x ) , ⋯ , f n ( x ) , ⋯ f_1(x),\,f_2(x),\,\cdots,\,f_n(x),\,\cdots f1(x),f2(x),⋯,fn(x),⋯
若对于 ∀ α ∈ [ a , b ] \forall\,\alpha\in[a,\,b] ∀α∈[a,b] ,都有:
lim n → ∞ f n ( α ) = f ( α ) \lim\limits_{n\to\infty}f_n(\alpha)=f(\alpha) n→∞limfn(α)=f(α)
则这个函数列 { f n ( x ) } \{f_n(x)\} {fn(x)} 将点态收敛于函数:
f ( x ) : [ a , b ] → R f(x):\,[a,\,b]\to \bold{R} f(x):[a,b]→R
一致收敛:如果给定 ∀ ε \forall \varepsilon ∀ε , ∃ N ∈ N + \exists N\in N^+ ∃N∈N+ ,使得对于 ∀ n ≥ N \forall n\geq N ∀n≥N ,对于 ∀ x ∈ [ a , b ] \forall x\in [a,\,b] ∀x∈[a,b] ,都有:
∣ f ( x ) − f n ( x ) ∣ < ε \left| f(x)-f_n(x) \right|< \varepsilon ∣f(x)−fn(x)∣<ε
则称函数序列 f n ( x ) : [ a , b ] → R f_n(x):\,[a,\,b]\to\bold{R} fn(x):[a,b]→R 一致收敛于函数 f ( x ) : [ a , b ] → R f(x):\,[a,\,b]\to \bold{R} f(x):[a,b]→R ;
点态收敛和一致收敛的区别在于 ∀ x \forall x ∀x 和 ∃ N \exists N ∃N 的顺序问题:
点态收敛: ∀ x ∈ [ a , b ] , ∀ ε , ∃ N 一致收敛: ∀ ε , ∃ N , ∀ x ∈ [ a , b ] \begin{array}{l} \text{点态收敛:}\forall x\in[a,\,b],\,\forall \varepsilon,\,\exists N \\ \text{一致收敛:}\forall \varepsilon,\,\exists N,\,\forall x\in[a,\,b] \end{array} 点态收敛:∀x∈[a,b],∀ε,∃N一致收敛:∀ε,∃N,∀x∈[a,b]
因此在一致收敛的情况下,所有 [ a , b ] [a,\,b] [a,b] 中的点都有一个共同的 N N N 可以 bound,就像是 f ( x ) f(x) f(x) 周围放一个半径为 ε \varepsilon ε 的管状区域的话,那么函数 y = f n ( x ) y=f_n(x) y=fn(x) 最终都会进入这个区域里;而点态收敛的 N N N 的选择依赖于 x x x ;
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uoxLAenH-1684155322871)(figures/series_1.jpg)]
Th:设列 f n ( x ) : [ a , b ] → R f_n(x):\,[a,\,b]\to\bold{R} fn(x):[a,b]→R 是一个一致收敛于函数 f ( x ) : [ a , b ] → R f(x):\,[a,\,b]\to \bold{R} f(x):[a,b]→R 的连续函数序列,则 f ( x ) f(x) f(x) 是连续的。
证明:要证明 f ( x ) f(x) f(x) 是连续的,只需要证明 ∀ α ∈ [ a , b ] , ∀ ε > 0 \forall \alpha\in[a,\,b],\,\,\forall \varepsilon > 0 ∀α∈[a,b],∀ε>0 ,我们能够找到某个 δ > 0 \delta>0 δ>0 ,对于 0 < ∣ x − α ∣ < δ 0<|x-\alpha|<\delta 0<∣x−α∣<δ ,有:
∣ f ( x ) − f ( α ) ∣ < ε |f(x)-f(\alpha)|<\varepsilon ∣f(x)−f(α)∣<ε
对于上述 α \alpha α 、 x x x 和 ε \varepsilon ε ,由于 { f n ( x ) } \{f_n(x)\} {fn(x)} 一致收敛于 f ( x ) f(x) f(x) ,因此存在 N ∈ N + N\in N^+ N∈N+ ,使得当 n ≥ N n\geq N n≥N 时,有:
∣ f ( α ) − f n ( α ) ∣ < ε 3 ∣ f ( x ) − f n ( x ) ∣ < ε 3 \begin{align} |f(\alpha)-f_n(\alpha)| <&\, \frac{\varepsilon}{3} \\ |f(x)-f_n(x)| <&\, \frac{\varepsilon}{3} \end{align} ∣f(α)−fn(α)∣<∣f(x)−fn(x)∣<3ε3ε
而 f n ( x ) f_n(x) fn(x) 是连续的,因此对于上述 ε \varepsilon ε、 α \alpha α 和 n ≥ N n\geq N n≥N ,存在 δ > 0 \delta>0 δ>0 ,使得对于 0 < ∣ x − α ∣ < δ 0<|x-\alpha|<\delta 0<∣x−α∣<δ ,有:
∣ f n ( x ) − f n ( α ) ∣ < ε 3 |f_n(x)-f_n(\alpha)|<\frac{\varepsilon}{3} ∣fn(x)−fn(α)∣<3ε
对于上述的 δ \delta δ ,有:
∣ f ( x ) − f ( α ) ∣ = ∣ f ( x ) − f n ( x ) + f n ( x ) − f n ( α ) + f n ( α ) − f ( α ) ∣ ≤ ∣ f ( x ) − f n ( x ) ∣ + ∣ f n ( x ) − f n ( α ) ∣ + ∣ f n ( α ) − f ( α ) ∣ < ε \begin{align} |f(x)-f(\alpha)|=&\,|f(x)-f_n(x)+f_n(x)-f_n(\alpha)+f_n(\alpha)-f(\alpha)| \\ \leq &\, |f(x)-f_n(x)|+|f_n(x)-f_n(\alpha)|+|f_n(\alpha)-f(\alpha)| \\ \lt &\, \varepsilon \end{align} ∣f(x)−f(α)∣=≤<∣f(x)−fn(x)+fn(x)−fn(α)+fn(α)−f(α)∣∣f(x)−fn(x)∣+∣fn(x)−fn(α)∣+∣fn(α)−f(α)∣ε
得证。
(这个证明好经典啊,让我想到大一时复习数分的样子,当时是在二教,现在再来复习也是在二教。。。)
函数项级数
一致收敛:设 { f n ( x ) } \{f_n(x)\} {fn(x)} 是一个函数列,函数项级数:
f 1 ( x ) + f 2 ( x ) + ⋯ = ∑ k = 1 ∞ f k ( x ) f_1(x)+f_2(x)+\cdots=\sum\limits_{k=1}^{\infty}f_k(x) f1(x)+f2(x)+⋯=k=1∑∞fk(x)
一致收敛于函数 f ( x ) f(x) f(x) ,如果部分和 f 1 ( x ) f_1(x) f1(x) , f 1 ( x ) + f 2 ( x ) f_1(x)+f_2(x) f1(x)+f2(x) , f 1 ( x ) + f 2 ( x ) + f 3 ( x ) f_1(x)+f_2(x)+f_3(x) f1(x)+f2(x)+f3(x), ⋯ \cdots ⋯ 一致收敛于 f ( x ) f(x) f(x) 。用 ε \varepsilon ε 和 δ \delta δ 语言表示为对于 ∀ ε > 1 \forall \varepsilon >1 ∀ε>1, ∃ N ∈ N + \exists N\in N^+ ∃N∈N+ ,对于 ∀ n ≥ N \forall n\geq N ∀n≥N ,对于 ∀ x ∈ D \forall x\in \bold{D} ∀x∈D ,都有:
∣ f ( x ) − ∑ k = 1 n f k ( x ) ∣ < ε \left|f(x)-\sum\limits_{k=1}^nf_k(x) \right|< \varepsilon f(x)−k=1∑nfk(x) <ε
Th:如果每个函数 f k ( x ) f_k(x) fk(x) 都连续,且若 ∑ k = 1 ∞ f k ( x ) \sum\limits_{k=1}^{\infty}f_k(x) k=1∑∞fk(x) 一致收敛于 f ( x ) f(x) f(x) ,则 f ( x ) f(x) f(x) 必定连续。
证明:因为每个函数 f k ( x ) f_k(x) fk(x) 都连续,因此部分和函数 ∑ k = 1 n f k ( x ) \sum\limits_{k=1}^{n}f_k(x) k=1∑nfk(x) 都连续,由上面的定理得, f ( x ) f(x) f(x) 必定连续。
Weierstrass M 判别法
Th:设 ∑ k = 1 ∞ f k ( x ) \sum\limits_{k=1}^{\infty}f_k(x) k=1∑∞fk(x) 为函数项级数,其中没和函数 f k ( x ) f_k(x) fk(x) 都定义在实数集的子集 D \bold{D} D 上。假设 ∑ k = 1 ∞ M k \sum\limits_{k=1}^{\infty}M_k k=1∑∞Mk 是数项级数,满足:
- 0 ≤ ∣ f k ( x ) ∣ ≤ M k 0\leq |f_k(x)|\leq M_k 0≤∣fk(x)∣≤Mk 对于 ∀ x ∈ D \forall x\in \bold{D} ∀x∈D ;
- 级数 ∑ k = 1 ∞ M k \sum\limits_{k=1}^{\infty}M_k k=1∑∞Mk 收敛;
则 ∑ k = 1 ∞ f k ( x ) \sum\limits_{k=1}^{\infty}f_k(x) k=1∑∞fk(x) 绝对一致收敛。
证明:为了证明一致收敛,我们要证明对于 ∀ ε > 0 \forall \varepsilon > 0 ∀ε>0 ,我们可以找到某个 N ∈ N + N\in N^+ N∈N+ ,对于 ∀ n ≥ N \forall n\geq N ∀n≥N ,对于 ∀ x ∈ D \forall x\in \bold{D} ∀x∈D ,有:
∣ ∑ k = n ∞ f ( x ) ∣ < ε \left|\sum\limits_{k=n}^{\infty}f(x)\right| < \varepsilon k=n∑∞f(x) <ε
无论 ∑ k = 1 ∞ f k ( x ) \sum\limits_{k=1}^{\infty}f_k(x) k=1∑∞fk(x) 是否收敛,都有:
∣ ∑ k = n ∞ f ( x ) ∣ ≤ ∑ k = n ∞ ∣ f ( x ) ∣ \left|\sum\limits_{k=n}^{\infty}f(x)\right| \leq \sum\limits_{k=n}^{\infty}\left|f(x)\right| k=n∑∞f(x) ≤k=n∑∞∣f(x)∣
因为级数 ∑ k = 1 ∞ M k \sum\limits_{k=1}^{\infty}M_k k=1∑∞Mk 收敛,因此对于上述 ε \varepsilon ε ,我们可以找到某个 N ∈ N + N\in N^+ N∈N+ ,使得对于 ∀ n ≥ N \forall n\geq N ∀n≥N ,有:
∑ k = n ∞ M k < ε \sum\limits_{k=n}^{\infty}M_k < \varepsilon k=n∑∞Mk<ε
又对于 ∀ x ∈ D \forall x\in \bold{D} ∀x∈D ,有 0 ≤ ∣ f k ( x ) ∣ ≤ M k 0\leq |f_k(x)|\leq M_k 0≤∣fk(x)∣≤Mk ,故:
∣ ∑ k = n ∞ f ( x ) ∣ ≤ ∑ k = n ∞ ∣ f ( x ) ∣ ≤ ∑ k = n ∞ M k < ε \left|\sum\limits_{k=n}^{\infty}f(x)\right| \leq \sum\limits_{k=n}^{\infty}\left|f(x)\right| \leq \sum\limits_{k=n}^{\infty}M_k < \varepsilon k=n∑∞f(x) ≤k=n∑∞∣f(x)∣≤k=n∑∞Mk<ε
得证。
例:考虑级数 ∑ k = 1 ∞ x k k ! \sum\limits_{k=1}^{\infty}\frac{x^k}{k!} k=1∑∞k!xk ,我们知道它收敛于函数 e x \mathrm{e}^{x} ex ,我们使用 Weierstrass 判别法来证明这个级数在任意区间 [ − a , a ] [-a,\,a] [−a,a] 上都一致收敛。我们设 f k ( x ) = x k k ! f_k(x)=\frac{x^k}{k!} fk(x)=k!xk , M k = a k k ! M_k=\frac{a^k}{k!} Mk=k!ak ,显然对于 ∀ x ∈ [ − a , a ] \forall x\in[-a,\,a] ∀x∈[−a,a] ,有:
0 ≤ ∣ x n n ! ∣ ≤ a n n ! 0\leq \left| \frac{x^n}{n!} \right| \leq \frac{a^n}{n!} 0≤ n!xn ≤n!an
而:
lim k → ∞ M k + 1 M k = lim k → ∞ a k + 1 ( k + 1 ) ! a k k ! = lim k → ∞ a k + 1 < 1 \lim_{k\to\infty} \frac{M_{k+1}}{M_k}=\lim_{k\to\infty}\frac{\frac{a^{k+1}}{(k+1)!}}{\frac{a^k}{k!}}=\lim_{k\to\infty}\frac{a}{k+1}<1 k→∞limMkMk+1=k→∞limk!ak(k+1)!ak+1=k→∞limk+1a<1
因此级数 ∑ k = 1 ∞ M k \sum\limits_{k=1}^{\infty}M_k k=1∑∞Mk 收敛,由 Weierstrass 判别法可知 e x \mathrm{e}^x ex 的 Taylor 级数 ∑ k = 1 ∞ x k k ! \sum\limits_{k=1}^{\infty}\frac{x^k}{k!} k=1∑∞k!xk 在任意区间 [ − a , a ] [-a,\,a] [−a,a] 上都一致收敛。
相关文章:
函数序列与函数项级数
文章目录 函数序列与函数项级数函数序列函数项级数Weierstrass M 判别法 函数序列与函数项级数 函数序列 点态收敛:设 f n ( x ) : [ a , b ] → R f_n(x):\,[a,\,b]\to\bold{R} fn(x):[a,b]→R 是定义在区间 [ a , b ] [a,\,b] [a,b] 上的函数序列࿱…...

UML时序图详解
上篇文章,介绍了UML状态图,并通过visio绘制一个全自动洗衣机的UML状态图实例进行讲解。 本篇,来继续介绍UML中的另一种图——时序图。 1 时序图简介 时序图(Sequence Diagram),也叫顺序图,或序列图,是一…...

Centos7.6部署postgresql15主从
目录 安装pg15(master和standby)主数据库配置(master)初始化数据库创建归档日志目录设置数据库访问权限修改数据库配置文件开启数据库 从数据库配置(standby)同步主库的数据文件创建文件standby.signal启动从数据库 主从状态验证master上验证standby上验…...

【ThinkPHP6系列学习-2】多应用模式配置
这里写一写TP6下配置多应用。因为TP6和TP5有所差异,TP6默认是单应用模式(单模块),而我们实际项目中往往是多应用的(多个模块),所以在利用TP6是就需要进行配置,开启多应用模式。 目录…...

Linux内核oops panic简析
源码基于:Linux 5.4 0. 前言 内核异常的级别大致分为三个:BUG、oops、panic。 BUG 是指那些不符合内核的正常设计,但内核能够检测出来并且对系统运行不会产生影响的问题,比如在原子上下文中休眠,在内核中用 BUG 标识。…...

Spark大数据处理讲课笔记4.8 Spark SQL典型案例
文章目录 零、本讲学习目标一、使用Spark SQL实现词频统计(一)数据源 - words.txt(二)创建Maven项目(三)添加依赖和构建插件(四)修改源目录名称(五)创建日志属…...

WhatsApp Business 多人使用终极指南
今时今日,几乎每个人的手机上都安装了 WhatsApp,不少电商更会依赖 WhatsApp作为和客户沟通的主要渠道。但对有一定规模的店铺来说,WhatsApp绑定一个号码和设备的设定实在很不方便。如何才能用WhatsApp Business批量处理客户查询呢?…...
布局和视图的常用属性
0、用户界面由布局和GUI组件组成 之前的项目中都是使用线性布局LinearLayout,LinearLayout将视图显示在一行或一列中。其使用方法如下所示: <LinearLayoutxmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width…...

解说天下之操作系统
解说天下之操作系统 本文由桌案drawon (https://www.drawon.cn),云晶(https://www.yunjingxz.com)创始人根据多年从业经验, 从操作系统的起源,应用分类, 设计分类,以及资源使用角度对操作系统进…...
Pruning 系列 (八)layer常用简枝(torch)方法
环境 python 3.9numpy 1.24.1pytorch 2.0.0+cu117一、prune.random_unstructured pytorch:文档地址 用法: torch.nn.utils.prune.random_unstructured(module, name, amount) 参数: module(torch.nn.Module) -包含要修剪的张量的模块 name(str) -module 中的参数名称,将…...

Gigabyte Z490 Vision D i9-10900k电脑 Hackintosh 黑苹果efi引导文件
原文来源于黑果魏叔官网,转载需注明出处。(下载请直接百度黑果魏叔) 硬件型号驱动情况 主板Gigabyte Z490 Vision D 处理器Intel i9-10900k已驱动 内存64GB G.Skill Trident Z 3600Mhz CL18已驱动 硬盘西数 WDS250G3X0C-00SJG0 ( SN750) …...

UWB智慧工厂人员定位系统源码,人员在岗监控、车辆实时轨迹监控源码
近年来人员定位系统在工业领域的发展势头迅猛,工业识别与定位成为促进制造业数字化的关键技术。通过实时定位可以判断所有的人、物、车的位置。实时定位系统要适用于复杂工业环境,单一技术是很难实现的,需要融合多种不同的定位技术࿰…...
从认识元注解到使用元注解
前言:注解是Java语言中的一种特殊语法,它可以为代码提供更加灵活的元数据信息,方便代码的处理和使用。而元注解则是用于定义注解的注解,它可以为注解提供更多的元数据信息和特性。本文将介绍如何自定义元注解,包括认识…...

【C++从0到王者】第六站:类和对象(下)
文章目录 一、再谈构造函数1.构造函数体赋值2.初始化列表1>初始化列表的使用2>初始化列表的注意事项 3.explicit关键词 二、static成员1.如何统计当前程序中变量的个数2.static的特性3.从1加到n4.设计一个类,只能在栈或者堆上开辟空间 三、友元1.友元函数2.友…...

AJax和Axios的讲解
目录 Ajax Ajax基本介绍 同步异步 原生Ajax 原生的Ajax使用方式 Axios 基本介绍 Axios的基本使用 发送 get 请求 发送 post 请求 Axios快速入门 请求方法的别名 练习 Ajax Ajax基本介绍 Ajax: 全称Asynchronous JavaScript And XML,异步的JavaScript和XML…...

企业落地数字化转型,如何部署战略规划
当前环境下,各领域企业通过数字化相关的一切技术,以数据为基础、以用户为核心,创建一种新的,或对现有商业模式进行重塑就是数字化转型。这种数字化转型给企业带来的效果就像是一次重构,会对企业的业务流程、思维文化、…...

新的网络钓鱼即服务平台让网络犯罪分子生成令人信服的网络钓鱼页面
至少从2022年中期开始,网络犯罪分子就利用一个名为“伟大”的新型网络钓鱼即服务(PhaaS或PaaS)平台来攻击微软365云服务的企业用户,有效地降低了网络钓鱼攻击的门槛。 思科Talos研究员蒂亚戈佩雷拉表示:“目前,Greatness只专注于微软365钓鱼…...

MySQL的隐式转换
隐式转换 若字符串是以数字开头,并且全部都是数字,则转换的数字结果是整个字符串;部分是数字,则转换的数字结果是截止到第一个不是数字的字符为止 若字符串不是以数字开头,则转换的数字结果是 0 varchar str "…...

LeetCode:23. 合并 K 个升序链表
23. 合并 K 个升序链表 1)题目2)过程3)代码1. 最开始2.初步优化 4)结果1. 最开始2. 初步优化 1)题目 给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合…...

js:正则表达式常用方法总结test、exec、match、matchAll、replace、replaceAll、search
文章目录 正则使用testmatch/matchAll不加g加ggroup 的使用 matchAll不加g加g exec不加g加g searchreplace 正则使用 常用的几种方法有:test、exec、match、matchAll、replace、replaceAll、search test // 匹配返回true,不匹配false /e/.test("…...
【高频面试题】快慢指针及相关应用
文章目录 1 简介2 相关应用3 相关题目4 典型例题4.1 判断链表是否有环4.2 寻找链表的入环点4.3 寻找链表的中点4.4 寻找链表的倒数第k个节点4.5 重排链表 (反转链表找链表中点合并链表)4.6 寻找重复数(快慢指针 or 二分)4.7 回文链…...

从Gartner报告看Atlassian在生成式AI领域的创新路径与实践价值
本文来源atlassian.com,由Atlassian全球白金合作伙伴——龙智翻译整理。 二十余年来,Atlassian始终是创新领域的领军者。凭借对团队协作本质的深刻理解,Atlassian在AI时代仍持续引领协作方式的革新。如今,这一领先地位再次获得权威…...
Python 入门到进阶全指南:从语言特性到实战项目
一、Python 简介 Python 是一种高级、跨平台、解释型编程语言,以简洁语法和高可读性著称,既适合编程初学者快速入门,也能满足资深开发者的复杂需求。其核心特性与应用场景如下: 核心特性解析 解释型语言:无需编译即可…...

Vue3中Ant-design-vue的使用-附完整代码
前言 首先介绍一下什么是Ant-design-vue Ant Design Vue 是基于 Vue 3 的企业级 UI 组件库(同时兼容 Vue 2),是蚂蚁金服开源项目 Ant Design 的 Vue 实现版本。它遵循 Ant Design 的设计规范,提供丰富的组件和高质量的设计体系&…...

多线程环境中,如果多个线程同时尝试向同一个TCP客户端发送数据,添加同步机制
原代码 public async Task SendToClientAsync(TcpClient targetClient, byte[] data, int offset, int length) {try{// 1. 检查客户端是否有效if (targetClient null || !targetClient.Connected){Console.WriteLine("Cannot send: client is not connected");ret…...
【论文阅读笔记】Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation
文章目录 Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation一、论文基本信息1. 文章标题2. 所属刊物/会议3. 发表年份4. 作者列表5. 发表单位 二、摘要三、解决问题四、创新点五、自己的见解和感想六、研究背景七、研究方法(模型、实验数据…...

SQL Server Agent 不可用怎么办?
在 SQL Server Management Studio (SSMS) 中,SQL Server Agent 通常位于对象资源管理器(Object Explorer)的树形结构中,作为 SQL Server 实例的子节点。以下是详细说明和可能的原因: 1. SQL Server Agent 的位置 默认路…...

前端框架进化史
本内容是对 You’ll Never Manually Update the DOM Again // Here’s Why 内容的翻译与整理。 你再也不需要手工更新DOM, 以下是原因 现代 JavaScript 框架,如 React、Vue、Svelte、Solid、Quick,以及本周推出的其他 786 个框架,都试图做一些…...
[Java 基础]银行账户程序
编写一个 Java 控制台应用程序,模拟一个简单的银行账户。该程序应允许用户执行以下操作: 查询账户余额。 账户初始余额设置为 1000.0 元。向账户存入资金。 用户可以输入存款金额,程序应更新账户余额。存款金额必须为正数。从账户提取资金。…...
Java求职者面试指南:DevOps技术栈深度解析
Java求职者面试指南:DevOps技术栈深度解析 一、基础概念问题 1. 请解释什么是Docker? Docker是一个开源的应用容器引擎,它允许开发者将应用程序及其依赖打包到一个可移植的容器中,然后在任何支持Docker的环境中运行。Docker的核…...