离散微积分学习笔记

后向差分

对于函数 \(f(x)\) 定义等距节点 \(x_k = x_0 + k \Delta x\)

有:

\[\Delta f(x_k) = f(x_{k}) - f(x_{k-1}) \]

下文简称差分。

高阶差分

一般来说,\(k\) 阶差分的定义如下:

\[\Delta^k a_n = \Delta (\Delta ^{k-1} a_n) \]

易得 \(k\) 阶差分公式:

\[\Delta^k a_n = \sum_{i=0}^{k} C_i^{k} (-1)^{k-i}a_{n+i} \]

差分公式

四则运算的公式和微分一致,可惜的是并不存在所谓的复合函数差分公式。

求和

我们称:

\[\sum f(n) \Delta n \]

\(f\) 的不定求和。

求和公式

\[\sum a_n \Delta f(n) = a_n +C \]

这里 \(C\) 是一个差分为 \(0\) 的函数。

差分表

\[\Delta C = 0 \]

\[\Delta n = 1 \]

\[\Delta n^k = \sum_{i=0}^{k-1} C_{i}^{k} n^i \]

\[\Delta \ln n = \ln (1 + \frac{1}{n}) \]

\[\Delta a^n = (a-1)a^{n-1} \]

不定求和表

这里我们探讨一个有意思的问题:

\(\sum k^n\)

事实上,因为:

\[\Delta k^n = (k-1)k^{n-1} \]

所以:

\[k^n = (k-1) \sum k^{n-1} + C \]

自然:

\[\sum k^n = \frac{k^{n+1}}{k-1} + C \]

分部积分(阿贝尔恒等式)

\(\sum_{i=1}^{n} a_{i}b_{i} = b_n \sum_{i=1}^{n} a_{i} + \sum_{i=1}^{n-1} \Delta {b_{i+1}} \sum_{i=1}^{n} a_i\)

下降幂

\(\Delta C_{n}^{k} = k \times C_{n}^{k-1}\)

组合数拆解原数列

\(a_{n} = \sum_{k=0} \Delta^{k}a_{0} \times C_{n}^{k+1}\)

posted @ 2024-02-27 18:13  ChiFAN鸭  阅读(147)  评论(0编辑  收藏  举报