目录

  • 前言
  • 往期文章
  • 常数项级数的概念和性质
    • 一、常数项级数的概念
      • 常数项无穷级数
      • 定义:收敛与发散
      • 例题
    • 二、收敛级数的基本性质
      • 性质1
      • 性质2
      • 性质3
      • 性质4
      • 性质5(级数收敛的必要条件)
    • 三、柯西审敛定理
  • 结语

前言

Hello!小伙伴!
非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~
 
自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称:海轰
标签:程序猿|C++选手|学生
简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖、省奖…已保研。目前正在学习C++/Linux/Python
学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!
 
机器学习小白阶段
文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习
知其然 知其所以然!

往期文章

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(1):集合与映射

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(2):线性空间定义及其性质

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(3):线性空间的基与坐标

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(4):基变换与坐标变换

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(5):线性子空间

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(6):子空间的交与和

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(7):欧氏空间

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(8):标准正交基与Gram-Schmidt过程

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(9):正交补与投影定理

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(10):线性变换定义

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(11):线性变换的矩阵表示

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(12):相似形理论

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(13):Hamliton-Cayley定理、最小多项式

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(14):向量范数及其性质

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(15):矩阵的范数

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(16):向量和矩阵的极限

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(17):函数矩阵的微分和积分

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(18):方阵的幂级数

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(19):不定积分(补充知识)

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(20):方阵函数

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(21):常用方阵函数的一些性质

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(22):方阵函数在微分方程组中的应用

常数项级数的概念和性质

一、常数项级数的概念

常数项无穷级数

一般地,如果给定一个数列

u 1 , u 2 , u 3 , . . . , u n , . . . , u_1,u_2,u_3,...,u_n,..., u1​,u2​,u3​,...,un​,...,

那么由这数列构成的表达式

u 1 + u 2 + u 3 + . . . + u n + . . . . u_1+u_2+u_3+...+u_n+.... u1​+u2​+u3​+...+un​+....

叫做(常数项)无穷级数,简称(常数项)级数,记为

∑ i = 1 ∞ u i \sum_{i=1}^{\infty} u_i i=1∑∞​ui​

∑ i = 1 ∞ u i = u 1 + u 2 + u 3 + . . . + u n + . . . . \sum_{i=1}^{\infty} u_i=u_1+u_2+u_3+...+u_n+.... i=1∑∞​ui​=u1​+u2​+u3​+...+un​+....

其中第 n n n项 u n u_n un​叫做级数的一般项


作上述常数项级数的前 n n n项和

s n = u 1 + u 2 + . . . + u n = ∑ i = 1 n u i s_n=u_1+u_2+...+u_n=\sum_{i=1}^{n}u_i sn​=u1​+u2​+...+un​=i=1∑n​ui​

s n s_n sn​称为级数 u 1 + u 2 + u 3 + . . . + u n + . . . . u_1+u_2+u_3+...+u_n+.... u1​+u2​+u3​+...+un​+....的部分和

当 n n n依次取 1 , 2 , 3 , . . . 1,2,3,... 1,2,3,...时,它们又构成了一个新的数列

s 1 = u 1 s_1=u_1 s1​=u1​

s 2 = u 1 + u 2 s_2=u_1+u_2 s2​=u1​+u2​

s 3 = u 1 + u 2 + u 3 s_3=u_1+u_2+u_3 s3​=u1​+u2​+u3​

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................... ....................................

s n = u 1 + u 2 + . . . + u n s_n=u_1 + u_2 + ... + u_n sn​=u1​+u2​+...+un​

然后依据这个数列有没有极限,引入无穷级数 u 1 + u 2 + u 3 + . . . + u n + . . . . u_1+u_2+u_3+...+u_n+.... u1​+u2​+u3​+...+un​+....的收敛与发散的概念

定义:收敛与发散

如果级数 ∑ i = 1 ∞ u i \sum_{i=1}^{\infty}u_i ∑i=1∞​ui​的部分和数列 s n {s_n} sn​有极限 s s s,即

lim ⁡ n → ∞ s n = s \lim_{n\rightarrow\infty}s_n=s n→∞lim​sn​=s

那么称无穷级数 ∑ i = 1 ∞ u i \sum_{i=1}^{\infty}u_i ∑i=1∞​ui​收敛

这时极限 s s s叫做这个级数的和,并写为

s = u 1 + u 2 + . . . . + u i + . . . . s=u_1 + u_2 + .... + u_i + .... s=u1​+u2​+....+ui​+....

如果 s n {s_n} sn​没有极限,那么称无穷级数 ∑ i = 1 ∞ u i \sum_{i=1}^{\infty}u_i ∑i=1∞​ui​发散


当级数收敛时,其部分和 s n s_n sn​是级数的和 s s s的近似值,它们之间的差值

r n = s − s n = u n + 1 + u n + 2 + . . . . r_n = s - s_n= u_{n+1} + u_{n+2} + .... rn​=s−sn​=un+1​+un+2​+....

叫做级数的余项

用近似值 s n s_n sn​代替和 s s s所产生的误差是这个余项的绝对值,即误差是 ∣ r n ∣ |r_n| ∣rn​∣

例题

例题1

例题2

例题3

二、收敛级数的基本性质

性质1

如果级数 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infty}u_n ∑n=1∞​un​收敛余和 s s s,那么级数 ∑ n = 1 ∞ k u n \sum_{n=1}^{\infty}ku_n ∑n=1∞​kun​也收敛,且其和为 k s ks ks

性质2

如果级数 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infty}u_n ∑n=1∞​un​与 ∑ n = 1 ∞ v n \sum_{n=1}^{\infty}v_n ∑n=1∞​vn​分别收敛于和 s s s与 σ \sigma σ

那么级数 ∑ n = 1 ∞ ( u n + / − v n ) \sum_{n=1}^{\infty}(u_n +/- v_n) ∑n=1∞​(un​+/−vn​)也收敛,且其和为 s + / − σ s+/- \sigma s+/−σ

性质3

在级数中去掉、加上或改变有限项,不会改变级数的收敛性

性质4

如果级数 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infty}u_n ∑n=1∞​un​收敛,那么对这级数的项任意加括号后所成的级数

( u 1 + . . . + u n 1 ) + ( u n 1 + 1 + . . . + u n 2 ) + . . . + ( u n k − 1 + 1 + . . . . + u n k ) + . . . . (u_1+...+u_{n_1}) + (u_{n_1+1+...+u_{n_2}})+...+(u_{n_{k-1}+1}+....+u_{n_k})+.... (u1​+...+un1​​)+(un1​+1+...+un2​​​)+...+(unk−1​+1​+....+unk​​)+....

仍收敛,且其和不变

性质5(级数收敛的必要条件)

如果级数 ∑ n = 1 ∞ u n \sum_{n=1}^{\infty}u_n ∑n=1∞​un​收敛,那么它的一般项 u n u_n un​趋近于0,即

lim ⁡ n → ∞ u n = 0 \lim_{n\rightarrow\infty} u_n = 0 n→∞lim​un​=0

注意:有些级数虽然一般项是趋近于0,但仍然是发散的!

三、柯西审敛定理

结语

说明:

  • 参考于 课本《高等数学》
  • 配合书中概念讲解 结合了自己的一些理解及思考

文章仅作为学习笔记,记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助,如有错误欢迎小伙伴指正

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(23):常数项级数的概念和性质(补充知识)相关推荐

  1. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(14):向量范数及其性质

    目录 前言 往期文章 4.1 向量范数及其性质 4.1.1 向量范数的概念及P-范数 定义4.1 例1 向量的几种范数 4.1.2 n n n维线性空间 V V V上的向量范数等价性 定理4.1.1 ...

  2. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(25):幂级数(补充知识)

    目录 前言 往期文章 幂级数 一.函数项级数的概念 定义:(函数项)无穷级数 幂级数及其收敛性 幂级数 定理1(阿贝尔定理) 推论 定理2 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章, ...

  3. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(17):函数矩阵的微分和积分

    目录 前言 往期文章 5.2 函数矩阵的微分和积分 5.2.1 函数矩阵对自变量的微分和积分 定义5.3:函数矩阵 定义5.4:函数矩阵的微分 单元函数矩阵的一些性质 例1 定义5.5 函数矩阵的积分 ...

  4. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(24):常数项级数的审敛法(补充知识)

    目录 前言 往期文章 常数项级数的审敛法 一.正项级数及其审敛法 定义:正项级数 定理1 定理2(比较审敛法) 推论 定理3 (比较审敛法的极限形式) 定理4(比值审敛法,达朗贝尔判别法) 定理5(比 ...

  5. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(8):标准正交基与Gram-Schmidt过程

    目录 前言 往期文章 2.2 标准正交基与Gram-Schmidt过程 2.2.1 标准正交基 定义2.4 定理2.2.1 定义2.5 2.2.2 求标准正交基的Schmide方法 定理2.2.2 举 ...

  6. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(13):Hamliton-Cayley定理、最小多项式

    目录 前言 往期文章 3.4 Hamliton-Cayley定理.最小多项式 定义3.19 Hamliton-Cayley定理 定义3.20 定理3.4.1 定理3.4.2 定理3.4.3 定理3.4 ...

  7. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(6):子空间的交与和

    目录 前言 往期文章 1.6 子空间的交与和 1.6.1 子空间的交 定理1.6.1 1.6.2 子空间的和 定义1.8 定理1.6 .2 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章, ...

  8. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(11):线性变换的矩阵表示

    目录 前言 往期文章 3.2 线性变换的矩阵表示 定义3.7 命题 定理3.2.1 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出-   自我介绍 ଘ(੭ ...

  9. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质

    文章目录 前言 1.5 行列式的性质 转置行列式 性质1 内容 证明 性质2 内容 证明 性质3 内容 证明 性质4 内容 证明 性质5 内容 证明 性质6 内容 证明 结语 前言 Hello!小伙伴 ...

最新文章

  1. CIO如何做到卓有成效?
  2. 拿下两个世界第一,阿里人机对话模型成人工智能国际通用标准
  3. POJ1190 生日蛋糕
  4. css你所不知道技巧
  5. Python之sklearn-pmml:sklearn-pmml的简介、安装、使用方法之详细攻略
  6. 打趴系统的不一定是技术
  7. 如何启用nodejs request模块的调试模式
  8. codeforces 939C Convenient For Everybody 简直羞耻
  9. Delphi的TdxDBGrid自带的一些有用的导出文件的函数(EXCEL、HTML、XML、TXT、INI、Registry等)
  10. Vim-latex 插件 的安装
  11. Python-Matplotlib可视化(5)——添加自定义形状绘制复杂图形
  12. linux查看内存条pn,查看电脑内存条型号的两种方法【图文】
  13. 【扫盲】------Zipf分布
  14. 美版苹果6突然有4g显示无服务器,苹果6通病——插卡无服务维修思路和教程
  15. 一个程序员分享8年的开发经验
  16. 前端Html的全新认识
  17. mybatis中的动态sql
  18. 内存耗用:VSS/RSS/PSS/USS 介绍
  19. XCode9的新变化
  20. OpenSSL之调用EVP框架实现AES多种加密模式

热门文章

  1. 智能手机是如何干掉功能手机的?
  2. 怎样计算机连网打印,惠普打印机怎么联网打印?(以436型号为例)
  3. Java面向对象程序设计(OOP)
  4. 烟雾报警器语音提示芯片方案?
  5. 【Linux】【基础IO】
  6. java string 返回方法_java的String常见的操作方法
  7. 欢迎进入Hensen_的博客目录(全站式导航)
  8. 基于WFP等网络驱动实现局域网内所有设备通过代理上网
  9. 策略研究品价差套策(源码)
  10. BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps