微积分(Calculus III)


微积分(Calculus I)
微积分(Calculus II)
微积分(Calculus III)


无穷级数(Infinite Series)

常数项级数的概念和性质

定义
(1) 数列 { a n } = a 1 , a 2 , , a n , \{a_n\}=a_1,a_2,\cdots,a_n,\cdots 构成的表达式 n = 1 a n = a 1 + a 2 + + a n + \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n=a_1+a_2+\cdots+a_n+\cdots 叫做(常数项)无穷级数,简称(常数项)级数。其中第n项 a n a_n 叫做级数的通项(general term)。
(2) 级数的前n项部分和(partial sum) S n = a 1 + a 2 + + a n S_n=a_1+a_2+\cdots+a_n
(3) 对于级数 { a n } \{a_n\} ,若其部分和数列 { S n } \{S_n\} 有极限S,即 lim n S n = S \lim\limits_{n\to∞}S_n=S ,则称级数收敛(convergence),S 称为该级数的和,记为 n = 1 a n = S \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n=S ,若部分和数列 { S n } \{S_n\} 没有极限,则称级数发散(divergence)。
(4) 当级数 { a n } \{a_n\} 收敛,其部分和 { S n } \{S_n\} 是级数和S的近似值,他们的差值 r n = S n S r_n=S_n-S 叫做级数的余项(remainder)。

收敛级数基本性质
性质 1(级数收敛的必要条件)若级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛,则有 lim n a n = 0 \lim\limits_{n\to∞}a_n=0
性质 2 设级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 分别收敛于 A B A和B ,则级数 n = 1 ( a n ± b n ) \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n± b_n) 也收敛,且其和为 A ± B A± B
性质 3 若级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛于 S S ,则 n = 1 k a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}ka_n 收敛于 k S kS
性质 4 增加或减少级数中的有限项不改变原级数的收敛性,即级数的收敛性与前有限项无关
性质 5 设级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛,则在不改变级数项前后位置的条件下,任意结合级数的有限项得到新级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a'_n ,则新级数也收敛,且和不变.
性质 6又称柯西审敛原理 (Cauchy’s convergence test)
n = 1 a n       ϵ > 0 , N N + , n > N , p N + , a n + 1 + a n + 1 + + a n + p < ϵ 级数\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n收敛\iff ∀ ϵ>0,∃ N\in\N^+,当n>N时,对于∀ p\in\N^+,都有|a_{n+1}+a_{n+1}+\cdots+a_{n+p}|<ϵ

常数项级数的审敛法

正项级数(series of positive terms):若 a n > 0 a_n>0 ,则称级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 为正项级数。
正项级数的审敛法:设 n = 1 a n n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n和\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 为正项级数
定理 1 n = 1 a n       { S n } \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n收敛\iff 部分和数列\{S_n\}有界
定理 2 (比较判别法的不等式形式)若 a n b n ( n = 1 , 2 , ) a_n⩽ b_n (n=1,2,\cdots)
(1) 当级数 n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 收敛时,级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 也收敛
(2) 当级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 发散时,级数 n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 也发散
定理 3 (比较判别法的极限形式)若 lim n a n b n = l ( 0 l + ) \lim\limits_{n\to∞}\dfrac{a_n}{b_n}=l(0⩽ l ⩽+∞) ,则
(1) 当 0 < l < + 0<l<+∞ 时,级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 有相同的敛散性
(2) 当 l = 0 l=0 时,如果级数 n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 收敛,那么 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛
(3) 当 l = + l=+∞ 时,如果级数 n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 发散,那么 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 发散.
定理 4 (比值判别法,达朗贝尔判别法)若 lim n a n + 1 a n = q \lim\limits_{n\to∞}\dfrac{a_{n+1}}{a_n}=q ,则
(1) 当 0 q < 1 0⩽ q<1 时,级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛
(2) 当 q > 1 q>1 时,级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 发散
定理 5 (根值判别法,柯西判别法)若 lim n a n n = q \lim\limits_{n\to∞}\sqrt[n]{a_n}=q ,则
(1) 当 0 q < 1 0⩽ q<1 时,级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛
(2) 当 q > 1 q>1 时,级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 发散
定理 6 若正项级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}|a_n| 收敛,则级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛,且 n = 1 a n n = 1 a n |\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n|⩽ \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}|a_n|

交错级数(alternating series):正负项交错出现的级数
交错级数的审敛法
定理 7 (莱布尼兹判别法)对于交错级数 n = 1 ( 1 ) n 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(-1)^{n-1}a_n ,若满足
(1) a n a n + 1 ( n = 1 , 2 , ) a_n⩾ a_{n+1}(n=1,2,\cdots)
(2) lim n a n = 0 \lim\limits_{n\to∞}a_n=0
则级数收敛,且其和 S a 1 S⩽ a_1 ,余项的绝对值 r n a n + 1 r_n⩽ a_{n+1}

绝对收敛和条件收敛:若级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}|a_n| 收敛,则称级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 为绝对收敛(absolutely convergent).若级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n 收敛,而级数 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}|a_n| 发散,则称级数为条件收敛(conditionally convergent).
定理 8 绝对收敛的级数一定收敛,反之则不然
定理 9 绝对收敛的级数经改变项的位置后构成的新级数也收敛,且与原级数有相同的和(即绝对收敛的级数具有可交换性)
定理 10(绝对收敛级数的乘积)设 n = 1 a n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n n = 1 b n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}b_n 为绝对收敛的级数,他们的和分别为 A B A和B ,则它们的柯西乘积 n = 1 ( a n b 1 + a n 1 b 2 + + a 1 b n ) \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_nb_1+a_{n-1}b_2+\cdots+a_1b_n) 仍为绝对收敛,且其和为 A B A\cdot B

函数项级数收敛与一致收敛

函数项级数(series of functions)
(1) 定义在区间D上的函数列 { u n ( x ) } = u 1 ( x ) , u 2 ( x ) , , u n ( x ) , \{u_n(x)\}=u_1(x),u_2(x),\cdots,u_n(x),\cdots 构成的表达式 n = 1 u n ( x ) = u 1 ( x ) + u 2 ( x ) + + u n ( x ) + \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)=u_1(x)+u_2(x)+\cdots+u_n(x)+\cdots 叫做(函数项)无穷级数,简称(函数项)级数。
(2) 对每一个确定的值 x 0 D x_0\in D ,函数项级数 n = 1 u n ( x ) \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x) 成为常数项级数 n = 1 u n ( x 0 ) \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x_0) ,若常数项级数收敛,则称点 x 0 x_0 为函数项级数的收敛点,收敛点的全体称为收敛域;若常数项级数发散,则称级数点 x 0 x_0 为函数项级数的发散点,发散点的全体称为发散域
(3) 若 Ω Ω 为函数项级数 n = 1 u n ( x ) \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x) 的收敛域,则对每个 x Ω x\inΩ ,存在惟一的 S ( x ) = n = 1 u n ( x ) S(x)=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x) S ( x ) S(x) 称为函数项级数的和函数
(4) 函数项级数前项部分和记作 S n ( x ) , r n ( x ) = S ( x ) S n ( x ) S_n(x), r_n(x)=S(x)-S_n(x) 为余项,则在收敛域上有 lim n S n ( x ) = S ( x ) lim n r n ( x ) = 0 \lim\limits_{n\to∞}S_n(x)=S(x)或\lim\limits_{n\to∞}r_n(x)=0

一致收敛(uniform convergence)
定义1设函数序列 { u n ( x ) } \{u_n(x)\} 在收敛域D上逐点收敛于 u ( x ) u(x) ,如果对于任意 ϵ > 0 ϵ>0 ,存在只依赖于 ϵ ϵ 的正整数N,使得当 n > N n>N 时,恒有 u n ( x ) u ( x ) < ϵ , x D |u_n(x)-u(x)|<ϵ,∀ x\in D ,则称函数序列 { u n ( x ) } \{u_n(x)\} 在D上一致收敛于函数 u ( x ) u(x)
定义2设函数项级数 n = 1 u n ( x ) I \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)在I 上的和函数为 S ( x ) S(x) ,若其部分和函数序列 { S n ( x ) } I \{S_n(x)\}在I 上一致收敛于 S ( x ) S(x) ,则称函数项级数 n = 1 u n ( x ) I \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)在I 上一致收敛于和函数 S ( x ) S(x) .
一致收敛
定理(魏尔斯特拉斯判别法):如果函数项级数 n = 1 u n ( x ) I \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)在区间I 满足条件:
(1) x I , u n ( x ) M n ( n = 1 , 2 , ) ∀ x\in I,|u_n(x)|⩽ M_n(n=1,2,\cdots)
(2)正项级数 n = 1 M n \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}M_n 收敛
则函数项级数 n = 1 u n ( x ) I \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)在区间I 上一致收敛

函数项级数的基本性质

设函数项级数 n = 1 u n ( x ) I \displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)在I 上一致收敛于和函数 S ( x ) S(x)
定理 1 (连续) lim x x o S ( x ) = S ( x 0 )       lim x x o n = 1 u n ( x ) = n = 1 u n ( x 0 ) \lim\limits_{x\to x_o}S(x)=S(x_0)\iff \lim\limits_{x\to x_o}\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u_n(x_0)
定理 2 (积分) x 0 x S ( x ) d x = n = 1 x 0 x u n ( x ) d x       x 0 x n = 1 u n ( x ) d x = n = 1 x 0 x u n ( x ) d x \displaystyle\int_{x_0}^{x} S(x)dx=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}\int_{x_0}^{x}u_n(x)dx\iff \displaystyle\int_{x_0}^{x}\sum_{n=1}^{∞}u_n(x)dx=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}\int_{x_0}^{x}u_n(x)dx
定理 3 (导数) S ( x ) = n = 1 u n ( x ) S'(x)=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}u'_n(x)

幂级数的收敛域与和函数

定义:形如 n = 0 a n ( x x 0 ) n = a 0 + a 1 ( x x 0 ) + + a n ( x x 0 ) n + \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_n(x-x_0)^n=a_0+a_1(x-x_0)+\cdots+a_n(x-x_0)^n+\cdots 的级数称为幂级数(power series),常数 a 0 , a 1 , , a n , a_0,a_1,\cdots,a_n,\cdots 称为幂级数的系数,特别令 x 0 = 0 x_0=0 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n
定理 1(Abel 定理)
(1)若幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 在点 x = x 0 ( x 0 0 ) x=x_0(x_0\neq0) 处收敛,则它对于满足不等式 x < x 0 |x|<|x_0| 的一切 x x 都绝对收敛;
(2)若幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 在点 x = x 0 x=x_0 处发散,则它对于满足不等式 x > x 0 |x|>|x_0| 的一切 x x 都发散

收敛半径(radius of convergence)
定理 2如果幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 既有不等于零的收敛点,又有发散点,则必存在唯一的正数 R R + R\in\R^+ ,使得当 x < R |x|<R 时,该幂级数绝对收敛;当 x > R |x|>R 时,该幂级数发散;当 x = R |x|=R 时,该幂级数可能收敛也可能发散。
R R 通常叫做收敛半径;开区间 ( R , R ) (-R,R) 叫做收敛区间,再加上收敛端点就构成收敛域了
两种特殊情形:
(1)幂级数只在 x = 0 x=0 处收敛时,收敛半径 R = 0 R=0
(2)幂级数在整个数轴上收敛时,规定收敛半径 R = + R=+∞

收敛半径的计算
定理 3 对于幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n ,若 lim n a n + 1 a n = ρ lim n a n n = ρ \lim\limits_{n\to∞}|\dfrac{a_{n+1}}{a_n}|=ρ或\lim\limits_{n\to∞}\sqrt[n]{|a_n|}=ρ ,其中 ρ 0 ρ⩾0 ,则该幂级数的收敛半径为 R = 1 ρ R=\dfrac{1}{ρ}
一般幂级数的收敛半径:对于一般幂级数 n = 0 a n ( x x 0 ) n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_n(x-x_0)^n ,除收敛域为 { x 0 } \{x_0\} ( , + ) (-∞,+∞) 两种情形,一定存在正数 R R 的收敛半径。
收敛半径

幂级数的四则运算
设幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n n = 0 b n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}b_nx^n 的收敛半径分别为 R 1 , R 2 R_1,R_2 ,令 R = min { R 1 , R 2 } R=\min\{R_1,R_2\} ,则它们的和、差、乘积在公共收敛区间 ( R , R ) (-R,R) 内都绝对收敛,且有
n = 0 a n x n ± n = 0 b n x n = n = 0 ( a n ± b n ) x n , ( R < x < R ) ( n = 0 a n x n ) ( n = 0 b n x n ) = n = 0 c n x n , ( R < x < R ) \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n± \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}b_nx^n=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}(a_n± b_n)x^n,(-R<x<R)\\ (\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n)(\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}b_nx^n)=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}c_nx^n,(-R<x<R)
其中 c n = a 0 b n + a 1 b n 1 + + a n 1 b 1 + a n b 0 c_n=a_0b_n+a_1b_{n-1}+\cdots+a_{n-1}b_1+a_nb_0

幂级数和函数的基本性质
性质 1 (幂级数和函数的连续性) 幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 的和函数 S ( x ) S(x) 在其收敛域上连续
性质 2 (幂级数可逐项积分)幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 的和函数 S ( x ) S(x) 在其收敛域 I I 上可积,并有逐项积分公式
0 x S ( x ) d x = 0 x n = 0 a n x n d x = n = 0 0 x a n x n d x = n = 0 a n n + 1 x n + 1 \displaystyle\int_0^xS(x)dx=\displaystyle\int_0^x\sum_{n=0}^{∞}a_nx^ndx=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\int_0^xa_nx^ndx=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\frac{a_n}{n+1}x^{n+1}
逐项积分后的得到的幂级数和原级数有相同的收敛半径
性质 3 幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 的和函数 S ( x ) S(x) 在其收敛区间 ( R , R ) (-R,R) 上可导,并有逐项求导公式
S ( x ) = ( n = 0 a n x n ) = n = 0 ( a n x n ) = n = 1 n a n x n 1 S'(x)=(\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n)'=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}(a_nx^n)'=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}na_nx^{n-1}
逐项求导后的得到的幂级数和原级数有相同的收敛半径
推论 幂级数 n = 0 a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n 的和函数 S ( x ) S(x) 在其收敛区间 ( R , R ) (-R,R) 上具有任意阶导数

函数的幂级数展开

n = 0 a n x n n = 0 a n ( x x 0 ) n e x p a n d s u m S ( x ) \boxed{幂级数\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_nx^n或\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_n(x-x_0)^n}\xrightleftharpoons[expand]{sum}\boxed{和函数S(x)}
泰勒级数
(1) 假设函数 f ( x ) f(x) 在点 x 0 x_0 的某邻域内 U ( x 0 ) U(x_0) 能展开成幂级数,即有
f ( x ) = n = 0 a n ( x x 0 ) n = a 0 + a 1 ( x x 0 ) + + a n ( x x 0 ) n + , x U ( x 0 ) f(x)=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}a_n(x-x_0)^n=a_0+a_1(x-x_0)+\cdots+a_n(x-x_0)^n+\cdots,x\in U(x_0)
(2) 由幂级数和函数的性质可知, f ( x ) f(x) U ( x 0 ) U(x_0) 内有任意阶导,且 f ( n ) ( x 0 ) = n ! a n f^{(n)}(x_0)=n!a_n ,于是 a n = 1 n ! f ( n ) ( x 0 ) , ( n = 0 , 1 , 2 , ) a_n=\dfrac{1}{n!}f^{(n)}(x_0),(n=0,1,2,\cdots)
(3) 这就表明,若函数 f ( x ) f(x) U ( x 0 ) U(x_0) 有幂级数,则展开式为 f ( x ) = n = 0 1 n ! f ( n ) ( x 0 ) ( x x 0 ) n , x U ( x 0 ) f(x)=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{1}{n!}f^{(n)}(x_0)(x-x_0)^n,x\in U(x_0) 此幂级数叫做泰勒级数(Taylor series),当 x 0 = 0 x_0=0 时,为麦克劳林级数(Maclaurin series)。
定理 函数 f ( x ) f(x) 在点 x 0 x_0 的某邻域 U ( x 0 ) U(x_0) 内具有任意阶导数,则
f ( x ) f(x) 在该邻域内能展开成泰勒级数的充要条件是 lim n R n ( x ) = 0 , x U ( x 0 ) \lim\limits_{n\to ∞}R_n(x)=0,x\in U(x_0)
其中 R n ( x ) R_n(x) f ( x ) f(x) x = x 0 x=x_0 处的n阶泰勒公式的余项
推导:由于n阶泰勒多项式 p n ( x ) = k = 0 n 1 k ! f ( k ) ( x 0 ) ( x x 0 ) k p_n(x)=\displaystyle\sum_{k=0}^{n}\dfrac{1}{k!}f^{(k)}(x_0)(x-x_0)^k 就是泰勒级数的前n+1项部分和,余项 R n ( x ) = f ( x ) p n ( x ) R_n(x)=f(x)-p_n(x) ,根据级数收敛的定义,有
n = 0 1 n ! f ( n ) ( x 0 ) ( x x 0 ) n = f ( x )       lim n p n ( x ) = f ( x )       lim n [ f ( x ) p n ( x ) ] = f ( x )       lim n R n ( x ) = 0 \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{1}{n!}f^{(n)}(x_0)(x-x_0)^n=f(x) \\ \iff \lim\limits_{n\to ∞}p_n(x)=f(x)\\ \iff \lim\limits_{n\to ∞}[f(x)-p_n(x)]=f(x)\\ \iff \lim\limits_{n\to ∞}R_n(x)=0
下面着重讨论 x = x 0 x=x_0 的情形,即麦克劳林展开
公式法将函数展为麦克劳林级数的步骤
(1)检验函数 f ( x ) f(x) x = 0 x=0 处是否任意次可导,并求出 f ( n ) ( x ) , n = 0 , 1 , 2 , f^{(n)}(x),n=0,1,2,\cdots
(2)求出 f ( n ) ( 0 ) , n = 0 , 1 , 2 , f^{(n)}(0),n=0,1,2,\cdots
(3) 写出幂级数 n = 0 1 n ! f ( n ) ( 0 ) x n \displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{1}{n!}f^{(n)}(0)x^n ,并求出收敛半径 R R
(4)利用余项的表达式 R n ( x ) = 1 ( n + 1 ) ! f ( n + 1 ) ( θ x ) x n + 1 ( 0 < θ < 1 ) R_n(x)=\dfrac{1}{(n+1)!}f^{(n+1)}(θ x)x^{n+1} (0<θ<1) ,如果 lim n R n ( x ) = 0 , x ( R , R ) \lim\limits_{n\to ∞}R_n(x)=0,x\in(-R,R) ,即可写出麦克劳林展开式
间接法将函数展为麦克劳林级数:通过幂级数的运算(如四则运算、逐项求导、逐项积分)以及变量代换等
e x = n = 0 1 n ! x n , x ( , + ) e^x=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{1}{n!}x^n,x\in(-∞,+∞)
sin x = n = 0 ( 1 ) n ( 2 n + 1 ) ! x 2 n + 1 , x ( , + ) \sin x=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{(-1)^n}{(2n+1)!}x^{2n+1},x\in(-∞,+∞)
cos x = n = 0 ( 1 ) n ( 2 n ) ! x 2 n , x ( , + ) \cos x=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{(-1)^n}{(2n)!}x^{2n},x\in(-∞,+∞)
1 1 + x = n = 0 ( x ) n , x ( 1 , 1 ) \dfrac{1}{1+x}=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}(-x)^n,x\in(-1,1)
ln ( 1 + x ) = n = 0 ( 1 ) n n + 1 x n + 1 , x ( 1 , 1 ] \ln (1+x)=\displaystyle\sum_{n=0}^{∞}\dfrac{(-1)^n}{n+1}x^{n+1},x\in(-1,1]
e

傅里叶级数(Fourier series)

三角级数(trigonometric series):形如 a 0 2 + n = 1 ( a n cos n x + b n sin n x ) , T = 2 π \dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n\cos nx+b_n\sin nx),\boxed{T=2π} 的级数叫三角级数,其中 a 0 , a n , b n ( n = 1 , 2 , ) a_0,a_n,b_n(n=1,2,\cdots) 是三角级数的系数

三角函数系
1 , cos x , sin x , cos 2 x , sin 2 x , , cos n x , sin n x , 1,\cos x,\sin x,\cos2x,\sin2x,\cdots,\cos nx,\sin nx,\cdots
正交性 (orthogonal) 对于三角函数系中任何不同的三角函数的乘积在 [ π , π ] [-π,π] 上的积分为0,即
π π sin n x d x = 0 , ( n = 1 , 2 , 3 , ) \int_{-π}^{π}\sin nxdx=0,(n=1,2,3,\cdots)
π π cos n x d x = 0 , ( n = 1 , 2 , 3 , ) \int_{-π}^{π}\cos nxdx=0,(n=1,2,3,\cdots)
π π sin k x cos n x d x = 0 , ( k , n = 1 , 2 , 3 , ) \int_{-π}^{π}\sin kx\cos nxdx=0,(k,n=1,2,3,\cdots)
π π cos k x cos n x d x = 0 , ( k , n = 1 , 2 , 3 , , k n ) \int_{-π}^{π}\cos kx\cos nxdx=0,(k,n=1,2,3,\cdots,k\neq n)
π π sin k x sin n x d x = 0 , ( k , n = 1 , 2 , 3 , , k n ) \int_{-π}^{π}\sin kx\sin nxdx=0,(k,n=1,2,3,\cdots,k\neq n)

函数的傅里叶级数展开
假设周期为 2 π 的函数 f ( x ) f(x) 能展开成三角级数,即
f ( x ) = a 0 2 + n = 1 ( a n cos n x + b n sin n x ) f(x)=\dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n\cos nx+b_n\sin nx)
设右边三角级数在 [ π , π ] [-π,π] 上可以逐项积分,利用三角级数的正交性可得
{ a n = 1 π π π f ( x ) cos n x d x , ( n = 0 , 1 , 2 , 3 , ) b n = 1 π π π f ( x ) sin n x d x , ( n = 1 , 2 , 3 , ) \begin{cases} a_n=\dfrac{1}{π}\int_{-π}^{π}f(x)\cos nxdx ,(n=0,1,2,3,\cdots)\\ b_n=\dfrac{1}{π}\int_{-π}^{π}f(x)\sin nxdx ,(n=1,2,3,\cdots) \end{cases}
这时所确定的 a 0 , a 1 , b 1 , a_0,a_1,b_1,\cdots 为函数 f ( x ) f(x) 傅里叶系数(Fourier coefficient).所得到的三角级数 a 0 2 + n = 1 ( a n cos n x + b n sin n x ) \dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n\cos nx+b_n\sin nx) 称为函数 f ( x ) f(x) 傅里叶级数(Fourier series)

定理(Dirichlet 收敛定理)设 f ( x ) f(x) 是周期为 2 π 的周期函数,并满足狄利克莱(Dirichlet )条件:
(1)在一个周期区间内连续或只有有限个第一类间断点;
(2)在一个周期区间内只有有限个极值点,
f ( x ) f(x) 的傅里叶级数收敛,且有
a 0 2 + n = 1 ( a n cos n x + b n sin n x ) = { f ( x ) x f ( x ) + f ( x + ) 2 x \dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n\cos nx+b_n\sin nx)=\begin{cases} f(x) & x为连续点 \\ \dfrac{f(x^-)+f(x^+)}{2} & x为间断点 \end{cases}
其中 a n , b n a_n,b_n f ( x ) f(x) 的傅里叶系数.

正弦级数和余弦级数
周期为 2 π 的函数 f ( x ) f(x)
若为奇函数,则傅里叶展开式为只含有正弦项的正弦级数 f ( x ) = n = 1 a n sin n x f(x)=\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n\sin nx
若为偶函数,则傅里叶展开式为只含有余弦项的余弦级数 f ( x ) = a 0 2 + n = 1 a n cos n x f(x)=\dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}a_n\cos nx

周期延拓 (periodic extension)
若函数 f ( x ) f(x) 只在 [ π , π ] [-π,π] 上有定义,并满足收敛条件,我们可在定义区间外补充函数的定义,使其成为周期为 2 π 的周期函数 F ( x ) F(x) ,再将 F ( x ) F(x) 展开成傅里叶级数,最后限制 x [ π , π ] x\in[-π,π] ,此时 f ( x ) F ( x ) f(x)\equiv F(x)
用同样的方法也可为定义在 [ 0 , π ] [0,π] [ π , 0 ] [-π,0] 的函数奇(偶)延拓

吉布斯现象 (Gibbs phenomenon)
吉布斯现象
在间断点附近部分和函数的图形出现大幅度波动,波动的区间随着项数的增加越来越小,但幅度似乎是一样的!
傅里叶级数在函数间断点处的上述现象称为吉布斯现象(Gibbs phenomenon)

一般周期函数的傅里叶级数

  • 任意周期函数的傅里叶级数展开方法
    设函数 f ( x ) f(x) 周期为 2 l 2l ,令 x = l π t x=\frac{l}{π}t
    则函数 F ( t ) = f ( x ) = f ( l π t ) F(t)=f(x)=f(\frac{l}{π}t) 周期为2π
    求得 F ( t ) F(t) 的傅里叶级数
    再将 t = π l x t=\frac{π}{l}x 带入可得 f ( x ) f(x) 的傅里叶级数
    定理 设周期为 2 l 2l 的周期函数 f ( x ) f(x) 满足收敛定理条件,则傅里叶展开式为 f ( x ) = a 0 2 + n = 1 ( a n cos n π x l + b n sin n π x l ) , x C f(x)=\dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n\cos \dfrac{nπ x}{l}+b_n\sin \dfrac{nπ x}{l}),x\in C
    其中
    { a n = 1 l l l f ( x ) cos n π x l d x , ( n = 0 , 1 , 2 , 3 , ) b n = 1 l l l f ( x ) sin n π x l d x , ( n = 1 , 2 , 3 , ) C = { x f ( x ) = 1 2 [ f ( x ) + f ( x + ) ] } \begin{cases} a_n=\dfrac{1}{l}\int_{-l}^{l}f(x)\cos \dfrac{nπ x}{l}dx ,(n=0,1,2,3,\cdots)\\ b_n=\dfrac{1}{l}\int_{-l}^{l}f(x)\sin \dfrac{nπ x}{l}dx ,(n=1,2,3,\cdots) \end{cases} \\ C=\{x|f(x)=\frac{1}{2}[f(x^-)+f(x^+)]\}

  • 定义在任何有限区间上的函数的傅里叶级数展开方法
    f ( x ) , x [ a , b ] f(x),x\in[a,b] ,令 x = t + b + a 2 x=t+\frac{b+a}{2}
    F ( t ) = f ( x ) = f ( t + b + a 2 ) , t [ b a 2 , b a 2 ] F(t)=f(x)=f(t+\frac{b+a}{2}),t\in[-\frac{b-a}{2},\frac{b-a}{2}]
    做周期延拓,将 F ( t ) F(t) [ b a 2 , b a 2 ] [-\frac{b-a}{2},\frac{b-a}{2}] 展开成傅里叶级数
    t = x b + a 2 t=x-\frac{b+a}{2} 带入展开式
    最后的到 f ( x ) f(x) [ a , b ] [a,b] 上的傅里叶展开

  • 傅里叶级数的复数形式
    设周期为 2 l 2l 的函数 f ( x ) f(x) 的傅里叶级数为 a 0 2 + n = 1 ( a n cos n π x l + b n sin n π x l ) \dfrac{a_0}{2}+\displaystyle\sum_{n=1}^{∞}(a_n\cos \dfrac{nπ x}{l}+b_n\sin \dfrac{nπ x}{l})
    利用欧拉公式 cos t = 1 2 ( e i t + e i t ) , sin t = 1 2 i ( e i t e i t ) \cos t=\frac{1}{2}(e^{it}+e^{-it}),\sin t=\frac{1}{2i}(e^{it}-e^{-it})
    可得傅里叶级数的复数形式
    f ( x ) = n = + c n e i n π x l f(x)=\displaystyle\sum_{n=-∞}^{+∞}c_ne^{i\frac{nπ x}{l}}
    其中 c n = 1 2 l l l f ( x ) e i n π x l d x , ( n = 0 , ± 1 , ± 2 , ) c_n=\dfrac{1}{2l}\int_{-l}^{l}f(x)e^{-i\frac{nπ x}{l}}dx,(n=0,±1,±2,\cdots)

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