【微积分】 08 - 数项级数

1. 级数

1.1 级数的定义

  现在从增量的角度重新讨论数列的极限,而这也是极限在许多实际问题中的呈现形式。对于数列\(S_n\),设\(a_n=S_n-S_{n-1}\),则有\(S_n=a_1+a_2+\cdots+a_n\)。为讨论\(S_n\)的敛散性,定义式(1)的加式为级数,\(a_n\)称为级数的通项,\(S_n\)称为级数的部分和。如果\(S_n\)收敛于有限值\(S\),则称级数收敛于\(S\)(其实就是定义了级数的值),否则称级数发散(也就没有值)。

\[\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n=a_1+a_2+\cdots+a_n+\cdots\tag{1}\]

  以级数形式表示极限其实很常见,比如我们熟悉的等比数列之和,它的部分和在\(q\ne 1\)时满足式(2)。故级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}aq^{n-1}\)在\(q<1\)时收敛,而在\(a\ne 0,\,q\geqslant 1\)时发散。这个级数也被称为几何级数,它的结论对后面讨论级数的收敛问题很有作用。

\[S_n=a+aq+aq^2+\cdots+aq^{n-1}=a\dfrac{1-q^n}{1-q}\tag{2}\]

  直觉上的级数是一个小数集合的总和,但其实级数的值与通项的顺序也是有关的,后面我们将会给出反例。对任何级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\),将其每一项的顺序打乱得到它的更序级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a'_n\),但要注意,这里的打乱还要求\(a_n\)必须对应到有限项\(a'_m\),而不能出现在无穷之后。有个基本问题是,级数的更序级数之间的敛散性关系如何?如果都收敛,它们的值相等吗?

1.2 级数的性质

  一些特殊形式的级数,可以通过变形判定其敛散性,甚至得到级数的值。但很多时候,我们只需要、也只能判定级数的敛散性,为此需要寻找有效的判定条件。一种方法就是利用极限的判定条件,比如说利用判定极限的柯西准则,可知级数收敛的充要条件是:对任意的\(\varepsilon>0\),只要\(n\)足够大,总有式(3)成立。

\[\left|a_{n+1}+a_{n+2}+\cdots+a_{n+p}\right|<\varepsilon\tag{3}\]

  利用柯西准则还可以知道,去除、增加或修改级数的有限项不改变级数的敛散性。利用极限的基本性质还可知,如果以\(a_n,b_n\)为通项的级数收敛,则有式(4)成立。如果对级数任意加括号分组,得到的新级数的的部分和其实是原级数部分和的子列,从而它们有相同的敛散性和和相同的值。

\[\sum\limits_{n=1}^{\infty}ca_n=c\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n;\quad\sum\limits_{n=1}^{\infty}(a_n+b_n)=\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n+\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\tag{4}\]

  以上结论都是极限性质的变形,但既然级数以通项形式展现,我们有必要讨论敛散性与通项本身的关系。在式(3)中取\(p=1\),便得到级数收敛一个必要条件:\(a_n\to 0\)。但它却不是充分条件,比如考察调和级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{1}{n}\),式(5)的推导说明了它是发散的。下面的篇幅主要就是,利用通项的性质讨论级数收敛的充分条件。

\[S_{2n}-S_n=\dfrac{1}{n+1}+\cdots+\dfrac{1}{2n}>\dfrac{1}{2n}+\cdots+\dfrac{1}{2n}=\dfrac{1}{2}\tag{5}\]

2. 正项级数

2.1 比较判别法

  先来看最常见的级数形式,如果级数的每一项满足\(a_n\geqslant 0\),那么称它为正项级数。正项级数的部分和是一个单调递增数列,因此它收敛的充要条件是:部分和有上界。对于更序级数的部分和\(S'_m\),总可以选择足够大的\(n\),使得\(S_n\)包含\(S'_m\)的所有项。所以如果正项级数收敛于\(S\),它的所有更序级数的部分和以\(S\)为上界,故收敛于\(S'\),且\(S'\leqslant S\)。同样可以有\(S\leqslant S’\),从而\(S'=S\),也就是说,正项级数的所有更序级数的敛散性相同,如果收敛那么值也相同。

  调和级数就是正项级数,它是发散的,任意\(a>0,0<q<1\)的几何级数也是正项级数,它却是收敛的。由直觉可知,正项级数是否收敛,其实由通项是否“足够小”决定,下面就用不同方法来描述这个“足够小”。本段的讨论都仅限正项级数,不作重复说明。在讨论之前,我们先给出一个非常简单直观却很有用的结论。如果两个级数的通项满足\(a_n\leqslant b_n\),则易知当\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)发散时,\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\)也发散,而当\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\)收敛时,\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)也收敛,这个方法称为比较判别法

  比较判别法的使用关键在于比较对象的选择,比较常用的对象就是几何级数和调和级数,比较的过程有时需要较强的技巧性。调和级数的结论还可以扩展到\(p\)-级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{1}{n^p},\,(p>0)\),证明中也用到了比较判别法。首先当\(p\leqslant 1\)时,和调和级数比较即知级数发散,而当\(p>1\)时,类似式(5)的方法得到式(6)的推导,可知级数收敛。从证明中看到,\(p\)-级数并不比几何级数“更小”,它们都是很好的参照对象。

\[\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{1}{n^p}<1+\dfrac{2}{2^p}+\dfrac{4}{4^p}+\cdots=\sum\limits_{k=0}^{\infty}\left(\dfrac{1}{2^{p-1}}\right)^k=C\tag{6}\]

  比较判别法在使用时需要较强的技巧,考虑到比较的目地只是想知道通项的有多小,一种简单的方法是比较通项无穷小的等级。当式(7)左的极限存在时,如果\(\lambda\)是非零常数,则已知\(a_n,b_n\)是同阶无穷小,它们有相同的敛散性。而当\(\lambda\)为\(0\)或\(\infty\)时,也比较容易有对应结论,这里不再赘述。很多时候式虽然\(a_n\)有较好的形式特点,但(7)左极限不存在或比较难求,我们不得不转向研究通项本身的性质。比较判别法有一个比较显然的推论,就是当式(7)右成立时,可以简单推导出它们敛散性的关系。

\[\lim\limits_{n\to\infty}\dfrac{a_n}{b_n}=\lambda;\quad\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\leqslant\dfrac{b_{n+1}}{b_n}\quad\tag{7}\]

   判断级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\sin{\dfrac{x}{n}}\)、\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{(n!)^2}{(2n)!}\)的敛散性。

2.3 比值判别法、根式判别法、积分判别法

  现在继续基于通项\(a_n\)本身来讨论正项级数的敛散性,为简单起见,这里先用几何级数作为比较对象。首先根据式(7)右可知,如果\(n\)足够大时有\(\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\leqslant q<1\),则级数必定收敛。把它表现为极限形式就是,如果式(8)左的极限满足\(\lambda <1\),则级数收敛,反之若\(\lambda >1\)则级数发散。这个结论的条件还可以弱化成上下极限的条件,请自行论证,该方法被称为比值判别法

\[\lim\limits_{n\to\infty}\dfrac{a_{n+1}}{a_n}=\lambda;\quad\lim\limits_{n\to\infty}\sqrt[n]{a_n}=\lambda\tag{8}\]

  利用几何级数的特点,我们还可以有另一种比较方法,它被称为根式判别法。简单说就是,如果\(n\)足够大时有\(\sqrt[n]{a_n}\leqslant q<1\),则级数必定收敛。该结论同样有式(8)右的极限形式,也可以弱化成上下极限的条件,请自行论证。根式判别法是一种估值法,它的应用场景可以覆盖比值判别法,但比值判别法用起来更加方便。

  回顾定积分的定义,若\(f(x)\)在\([1,+\infty)\)上非负且单调下降,以\(a_n=f(n)\)通项的级数,其实就是\(f(x)\)积分的一种分割。具体来讲,考察式(9)所定义的积分,显然有\(a_{n+1}\leqslant F(n+1)-F(n)\leqslant a_n\)。从而级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)与数列\(\{F(n)\}\)有相同的敛散性,这个结论对那些可积分的级数很有用。

\[F(x)=\int_{1}^{x}f(t)\,\text{d}t\tag{9}\]

   判断级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}n!\left(\dfrac{x}{n}\right)^n\)、\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\left(1-\dfrac{p}{n}\right)^{n^2}\)、\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{1}{n(\ln{n})^p}\)的敛散性。

2.4 拉贝判别法、高斯判别法

  比值判别法在\(\lambda=1\)无法判断收敛性,现在用收敛得更慢的\(p\)-级数作为比较对象,其通项\(\dfrac{1}{n^p}\)相邻两项的比值为\(\left(\dfrac{n-1}{n}\right)^p\)。在\([0,1]\)上考察函数\(f(x)=x^p\),根据微分中值定理知\(1-x^p=f(1)-f(x)=f'(\bar{x})(1-x)=p{\bar{x}}^{p-1}(1-x)\),当\(p>1\)时就有\(1-x^p<p(1-x)\),将\(x=1-\dfrac{1}{n}\)带入就得到式(10)。

\[\left(1-\dfrac{1}{n}\right)^p>1-\dfrac{p}{n},\quad(p>1)\tag{10}\]

  结合式(7)右便知,如果存在\(p>1\)使得式(11)左成立,则级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)收敛。如果以调和级数为比较对象,还容易知道如果存在\(p\geqslant 1\)使得式(11)左成立,则级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)发散,这个方法叫做拉贝(Raabe)判别法。但它直接使用起来并不方便,一般使用它的极限形式:如果式(12)的极限中\(p>1\),则级数收敛,若\(p<1\)则级数发散。

\[\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\leqslant 1-\dfrac{p}{n};\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\geqslant 1-\dfrac{p}{n}\quad\tag{11}\]

\[\lim_{n\to\infty}{n\left(1-\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\right)=p}\tag{12}\]

  拉贝判别法可以看作是比值判别法在\(\lambda=1\)时的补充,但它的极限形式对\(p=1\)的场景还是无能为力。拉贝判别法其实是从\(1-\dfrac{a_{n+1}}{a_n}\)中提取出了等阶无穷小\(O\left(\dfrac{p}{n}\right)\),我们可以继续提取剩下的无穷小\(o\left(\dfrac{1}{n}\right)=\varepsilon_n\)。由式(13)的推导可知,如果以\(\varepsilon_n\)为通项的级数收敛,可以估算出\(a_n=\dfrac{A\cdot e^{o(1)}}{n^p}\)。从而\(p>1\)时级数收敛,\(p\leqslant 1\)时级数发散,这个方法称为高斯判别法。但要注意,该判别法成立的条件是以\(\varepsilon_n\)为通项的级数收敛,这个条件可以弱化为具体的无穷小,比如\(\varepsilon_n=\dfrac{\theta_n}{n^{1+\mu}},(\mu>0)\),或者更强的\(\varepsilon_n=o\left(\dfrac{1}{n\ln{n}}\right)\)。

\[\ln{\dfrac{a_{n+1}}{a_n}}=\ln{\left(1-\dfrac{p}{n}+\varepsilon_n\right)}=-\dfrac{p}{n}+\varepsilon_n+O\left(\dfrac{1}{n^2}\right)\tag{13}\]

   判断级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{n!}{(\alpha+1)\cdots(\alpha+n)}\)、\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\left(\dfrac{(2n-1)!!}{(2n)!!}\right)^s\)的敛散性。

3. 任意项级数

3.1 绝对收敛级数、交错级数

  对于通项\(a_n\)正负不定的级数,如果级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}|a_n|\)收敛,利用柯西准则可知原级数也必定收敛,这样的级数称为绝对收敛的,反之称为条件收敛的。由于收敛正项级数的更序级数也收敛,故绝对收敛级数的更序级数也绝对收敛。我们可以用式(14)左表达式把级数中的正负项分离到两个级数中,显然\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\alpha_n,\sum\limits_{n=1}^{\infty}\beta_n\)都是正项级数,如果级数绝对收敛,还容易有式(14)右。绝对收敛级数的更序级数的正负项值不变,故它们的收敛值也相同。

\[\alpha_n=\dfrac{1}{2}(|a_n|+a_n),\;\beta_n=\dfrac{1}{2}(|a_n|-a_n)\quad\Rightarrow\quad\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n=\sum\limits_{n=1}^{\infty}\alpha_n-\sum\limits_{n=1}^{\infty}\beta_n\tag{14}\]

  但对于条件收敛到级数,\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\alpha_n,\sum\limits_{n=1}^{\infty}\beta_n\)的值都是\(+\infty\),式(14)右的值会出现什么情况呢?答案是任何值\(L\),思路其实也很简单,这里作概略说明。一方面从无穷中总可以取出超过定值的片段,另一方面由于收敛级数的通项趋于\(0\),这个片段超出定值的大小也趋于\(0\)。

  若\(L\)有穷非负,先从\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\alpha_n\)中取出最短片段\(A_1\),使得\(S_1=A_1>L\),再从\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\beta_n\)中取出最短片段\(B_1\),使得\(S_2=A_1-B_1<L\)。继续这个过程,显然每一项最终都会被取到,并且\(S_n\to L\),当\(L<0\)时有同样的结论。如果\(L=+\infty\),只要每次取得的\(A_i\)足够大,且每次\(B_i\)只取一项,也可以达到目的,对\(L=-\infty\)同样可证。结论总结为黎曼定理:条件收敛的更序级数可取到任意值(包括无穷)。

  还有一种级数比较常见,它的通项\((-1)^na_n,(a_n>0)\)正负交替,它被称为交错级数。有一种交错级数,\(a_n\)单调递减且趋于\(0\),考察式(15)可知\(S_{2k}\)单调递增且有界,从而它有极限\(S\)。进而容易知道\(S_{2k+1}\)也有极限且为\(S\),所以级数收敛于\(S\)且\(0\leqslant S\leqslant a_1\),同样可知余项也满足\(|S-S_n|\leqslant a_{n+1}\)。

\[S_{2k}=(a_1-a_2)+\cdots+(a_{2k-1}-a_{2k})=a_1-(a_2-a_3)-\cdots-(a_{2k-2}-a_{2k-1})-a_{2k}\tag{15}\]

3.2 通项为\(a_nb_n\)的级数

  很多级数可以写成\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_nb_n\)的形式,而\(a_n,b_n\)分别有着自身的性质,这里讨论其中的一类。先记\(B_m=b_1+\cdots+b_m\),容易证明分部求和公式(式(16),也叫阿贝尔变换)成立。利用该公式,如果再假设\(a_n\)单调且\(|B_m|\leqslant M\),容易推导出不等式(17)。

\[\sum\limits_{i=1}^{n}a_ib_i=\sum\limits_{i=1}^{n-1}(a_i-a_{i+1})B_i+a_nB_n\tag{16}\]

\[\left|\sum\limits_{i=1}^{n}a_ib_i\right|\leqslant M(|a_1|+2|a_n|)\tag{17}\]

  把式(17)应用到柯西准则里,分别假设\(M\)和\(a_i\)趋于\(0\),可以得到两种判别方法。一种是阿贝尔判别法:如果级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\)收敛,且\(\{a_n\}\)单调有界,则级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_nb_n\)收敛。另一种是狄利克雷判别法:如果级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\)的部分和有界,且\(\{a_n\}\)单调趋于\(0\),则级数\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_nb_n\)收敛。

  阿贝尔判别法实用起来比较容易,而狄利克雷判别法则比较隐晦,部分和有界的级数不好构造。一种最常见的就是通项为三角函数\(\sin{nx},\cos{nx}\)的级数,利用三角恒等式可以证明其有界性,这个结论在后面的傅里叶级数中非常重要。

4. 其它级数

4.1 级数的乘法

  刚才讨论了通项为\(a_nb_n\)的级数,但它并不适合作为级数的乘法定义。两个级数\(A=\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n,B=\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\)相乘,应当定义为所有项\(u_n=a_ib_j\)之和,并且要求任何项\(a_ib_j\)都在有限处\(n\)出现。但随之会引出一些基本的问题,对两个收敛的级数,它们乘积的不同更序级数收敛吗?如果收敛值相同吗?设绝对收敛级数的绝对收敛值为\(A^*,B^*\),首先易知\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}|u_n|\)的部分和有上限\(A^*B^*\),从而级数乘积也是绝对收敛的。

  为了计算乘积的值,我们来选择合适的\(a_ib_j\)的排序及组合方法,因为级数绝对收敛,重新排序组合后的值应当是相同的。为了有限遍历所有项,下图中的两种组合方法是最常用的,左边的通项可写为式(18)左,右边的通项为式(18)右,它也被称为柯西乘积。左边一个乘积的部分和其实是\(A_nB_n\),从而容易得知级数乘积的值为\(AB\)。总结就是:绝对收敛的级数的乘积也绝对收敛,且收敛值为\(AB\)。

\[U_n=A_nB_n-A_{n-1}B_{n-1};\quad C_n=a_1b_n+a_2b_{n-1}+\cdots+a_nb_1\tag{18}\]

  以上结论是针对绝对收敛级数的,且对所有更序级数成立,我们现在来看看条件可不可以弱化一点。柯西乘积有较好的形式特点,令\(\beta_n=B-B_n\),则有式(19)的变形。如果再令\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)绝对收敛,可以证明\(r_n\to 0\),从而柯西乘积收敛,且值为\(AB\)(式(20))。

\[S_n=a_1B_n+a_2B_{n-1}\cdots+a_nB_1=A_nB+r_n,\quad r_n=a_1\beta_n+a_2\beta_{n-1}+\cdots+a_n\beta_1\tag{19}\]

\[\sum\limits_{n=1}^{\infty}C_n=\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\sum\limits_{n=1}^{\infty}b_n\tag{20}\]

   利用\(\dfrac{1}{1-x}=\sum\limits_{n=0}^{\infty}x^0\)求\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}nx^{n-1}\);

   验证\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\dfrac{(-1)^{n-1}}{\sqrt{n}}\)与自身的柯西乘积不收敛。

4.2 二重级数

  级数的概念可以扩展到有两个维度的数集\(\{a_{ij}\}\),它们的和称为二重级数,记作\(\sum\limits_{i,j=1}^{\infty}a_{ij}\)。式(21)左称为二重级数的部分和,如果式(21)右的重极限存在,则称二重级数收敛于\(S\),否则称为发散。要注意,重极限是两个变量同时趋于\(\infty\),如果其中一个先趋于\(\infty\),则它称为累级数,如式(22)所示,内层的级数也称行级数列级数

\[S_{mn}=\sum\limits_{i=1}^{m}\sum\limits_{j=1}^{n}a_{ij};\quad\lim_{m,n\to\infty}{S_{mn}}=S\tag{21}\]

\[\sum\limits_{i=1}^{\infty}\left(\sum\limits_{j=1}^{\infty}a_{ij}\right);\quad\sum\limits_{j=1}^{\infty}\left(\sum\limits_{i=1}^{\infty}a_{ij}\right)\tag{22}\]

  级数的有些讨论可以套用在二重级数中,这里不作赘述,而把重点放在讨论二重级数与累级数的关系上。如果一个累级数存在,容易证明二重级数也存在,且级数的值相等。但反之,如果二重级数存在,累积数不一定存在,甚至行(列)级数都不存在。但容易证明,如果行(或列)级数存在,则对应的累积数也存在,且累积数的值与二重级数相同。

  由此可以看出,如果二重级数存在,讨论的重点便是行(或列)级数的存在性。对正项级数,根据有界性已知,它的行列级数都存在,故正项二重级数与正项累级数是完全等价的。还容易证明,二重级数的更序级数也有与之相同的值。对于一般的二重级数,同样可以定义绝对收敛的概念,且容易证明,绝对收敛的二重级数与它的累级数是完全等价的。

4.3 乘法级数

  级数是无穷个小量直和,其实在乘法中,也可以考虑无穷个趋于\(1\)的量的积。为此定义式(23)左为无穷乘积,式(23)右为它的部分积。部分积如果收敛于非零常数\(P\),则称无穷乘积是收敛的。如果部分积的极限是\(0\)或\(\infty\),这些情况比较平凡,不作讨论,故定义为发散。有讨论价值的无穷乘积,它的通项必定是趋于\(1\)的,为此我们把通项写成\(1+a_n\),其中\(a_n\to 0\)。

\[\prod\limits_{n=1}^{\infty}p_n=p_1\cdot p_2\cdot p_3\cdot\,\cdots;\quad P_n=\prod\limits_{k=1}^{n}p_k\tag{23}\]

  对数可以将乘法变成加法,这就启发我们,\(\prod\limits_{n=1}^{\infty}p_n\)收敛的充要条件是\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}\ln{p_n}\)收敛。另外,由于\(\ln{(1+a_n)}\sim a_n\),故\(a_n\)同号时,根据正项级数的比较判别法,可知\(\prod\limits_{n=1}^{\infty}(1+a_n)\)收敛的充要条件是\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)收敛。特别地,如果\(a_n<0\)且\(\sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\)发散,则有\(\prod\limits_{n=1}^{\infty}(1+a_n)=0\)。

   求证:\(\prod\limits_{n=1}^{\infty}\cos{\dfrac{\varphi}{2^n}}=\dfrac{\sin{\varphi}}{\varphi}\);

   求证:\(\lim\limits_{n\to\infty}{\dfrac{a(a+1)\cdots(a+n)}{b(b+1)\cdots(b+n)}}\)发散,其中\(b>a>0\)。

posted on 2016-03-03 15:13  卞爱华  阅读(2443)  评论(0编辑  收藏  举报

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