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学不明白的数学分析(六十一)

2023-02-26 16:37 作者:不能吃的大鱼  | 我要投稿

介绍过Fourier级数的基本概念之后,很显然,我们接下来要着重研究一下Fourier级数的收敛性问题。Fourier级数作为一种函数项级数,显然是满足函数项级数的各种收敛定理,并且受各种判别法的限制的。但是,在另一种函数展开级数——Taylor级数部分,我们提到过,即使级数收敛,也未必收敛到函数本身。对于Taylor级数而言,我们比较容易得到判断其是否收敛到原本函数的充要条件。但是对于Fourier级数而言,问题就没那么简单了。这也是我们要着重讨论它的原因。


Chapter  Seventeen  Fourier分析

17.2  Fourier级数的收敛定理

在讨论Fourier级数的收敛问题之前,我们首先要指出,不同于我们之前对函数项级数的讨论,很多时候我们更关注Fourier级数的收敛值,也就是Fourier级数在某点处的收敛性与其和的存在性问题。至于Fourier级数是否一致收敛,一方面由于其过于难以讨论,另一方面对于Fourier级数而言,很多时候结论可能都是否定的。所以我们主要研究它的逐点收敛性。

我们还是回归到级数的本质——部分和数列的极限。

Fourier级数的在某点处的部分和应该写作:

S_n(x_0)%3D%5Cfrac%7Ba_0%7D%7B2%7D%2B%5Csum_%7Bk%3D1%7D%5En%20(a_k%5Ccos%20kx_0%2Bb_k%5Csin%20kx_0)%20

代入系数表达式,就有:

%5Cbegin%20%7Bequation%7D%0A%5Cbegin%20%7Baligned%7D%0AS_n(x_0)%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_%7B-%5Cpi%7D%5E%7B%5Cpi%7D%20f(x)%5Cbigg(%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2B%20%5Csum_%7Bk%3D1%7D%5En%20(%5Ccos%20kx%5Ccos%20kx_0%2B%5Csin%20kx%5Csin%20kx_0)%20%5Cbigg)%5Ctext%20dx%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_%7B-%5Cpi%7D%5E%7B%5Cpi%7D%20f(x)%5Cbigg(%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2B%20%5Csum_%7Bk%3D1%7D%5En%20%5Ccos%20k(x-x_0)%20%5Cbigg)%5Ctext%20dx%0A%5Cend%20%7Baligned%7D%0A%5Cend%20%7Bequation%7D

利用积化和差公式不难证明:

%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2B%20%5Csum_%7Bk%3D1%7D%5En%20%5Ccos%20k(x-x_0)%20%3D%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)(x-x_0)%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20(x-x_0)%7D%20%5Cquad(x%E2%89%A0x_0%2B2m%5Cpi)

(命题1)

于是就有:

S_n(x_0)%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_%7B-%5Cpi%7D%5E%7B%5Cpi%7Df(x)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)(x-x_0)%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20(x-x_0)%7D%20%5Ctext%20dx

换元,并平移积分区间,就有:

%5Cbegin%20%7Bequation%7D%0A%5Cbegin%20%7Baligned%7D%0AS_n(x_0)%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_%7B-%5Cpi%7D%5E%7B%5Cpi%7Df(t%2Bx_0)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Ctext%20dt%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cbigg(%5Cint_%7B-%5Cpi%7D%5E%7B0%7D%2B%5Cint_0%5E%5Cpi%20%5Cbigg)%5Cbigg(f(t%2Bx_0)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%5Cbigg)%20%5Ctext%20dt%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)%0A)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Ctext%20dt%0A%5Cend%20%7Baligned%7D%0A%5Cend%20%7Bequation%7D

最后得到的积分就成了我们讨论问题的关键,这一积分称为Dirichlet积分,被积函数中的:

%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20

称为Dirichlet核

对于Dirichlet核,我们能够得到:

%5Cbegin%20%7Bequation%7D%0A%5Cbegin%20%7Baligned%7D%0A%5Cint_0%5E%5Cpi%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20%5Ctext%20dt%26%3D%5Cint_0%5E%5Cpi%20%5Cbigg(%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%2B%20%5Csum_%7Bk%3D1%7D%5En%20%5Ccos%20kt%5Cbigg)%20%5Ctext%20dt%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%0A%5Cend%20%7Baligned%7D%0A%5Cend%20%7Bequation%7D

也即:

%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20%5Ctext%20dt%3D1

设若该级数收敛,且假设S_n(x_0)%5Crightarrow%20s,则有:

%5Cbegin%20%7Bequation%7D%0A%5Cbegin%20%7Baligned%7D%0AS_n(x_0)-s%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)%0A)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Ctext%20dt-s%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)%0A)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Ctext%20dt-s%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%5Ctext%20dt%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)%0A-2s)%5Cfrac%7B%5Csin%20(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Ctext%20dt%20%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20%5Cfrac%7Bf(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)%0A-2s%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%20%7D%5Csin(n%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%20%5Ctext%20dt%0A%5Cend%20%7Baligned%7D%0A%5Cend%20%7Bequation%7D%0A

考虑Riemann-Lebesgue引理的条件,我们知道当满足:

%5Cvarphi%20(t)%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)-2s%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20

%5B0%2C%5Cpi%5D上可积且绝对可积(即,常义积分区间上可积,反常积分区间上绝对可积)时,Fourier级数逐点收敛,且有:

S_n(x_0)%5Crightarrow%20s%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2B0)%2Bf(x_0-0)%7D%7B2%7D%20

即收敛于函数在该点处的左右极限的平均值。

进一步考虑,一方面,由于:

t%5Csim%202%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%5Cquad(t%5Crightarrow%200%5E%2B)

且二者左右两侧都是非负的,则由比较判别法,当:

%5Cvarphi%20(t)%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)-2s%7D%7Bt%7D%20

可积且绝对可积时,也能得到一样的结论。

另一方面,区间右端点实际上可以任意的小。因为对于任意的%5Cdelta%20%EF%BC%9E0,我们总可以将积分区间拆解成两个部分,一个是常义积分部分,一个是反常积分部分。对于常义积分部分使用Riemann-Lebesgue引理,就能得到这是收敛至0的。于是,积分值主要取决于反常积分部分。

上面的讨论引申出两个结果:

(1)函数f在某点处的收敛性只与函数在该点附近的的表现有关;

(局部收敛定理)

(2)当存在%5Cdelta%20%EF%BC%9E0,使得函数:

%5Cvarphi%20(t)%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)-2s%7D%7Bt%7D%20

%5B0%2C%5Cdelta%20%5D上可积且绝对可积时,Fourier级数逐点收敛,且有:

S_n(x_0)%5Crightarrow%20s%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2B0)%2Bf(x_0-0)%7D%7B2%7D%20

即收敛于函数在该点处的左右极限的平均值。

(Dini判别法)

利用Dini判别法,可以直接得到以下两个便于应用的判别法:

(1)设函数f%5Cin%5Cmathbf%20R%5B-%5Cpi%2C%5Cpi%5D(这表明该函数是给定区间上的可积且绝对可积函数),其在x_0附近满足%5Calpha%20阶Lipschitz条件,即:

%5Cexists%20%5Cdelta%20%EF%BC%9E0%EF%BC%8CL%EF%BC%9E0%EF%BC%8C%5Calpha%5Cin(0.1%5D%EF%BC%8C%5Cforall%20t%5Cin(0%2C%5Cdelta%5D%EF%BC%8C%7Cf(x_0%2Bt)-f(x_0%2B0)%7C%5Cle%20Lt%5E%5Calpha%EF%BC%8C%7Cf(x_0-t)-f(x_0-0)%7C%5Cle%20Lt%5E%5Calpha.

则此函数的Fourier级数在该点处收敛于:

s%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2B0)%2Bf(x_0-0)%7D%7B2%7D%20

(2)设函数f%5Cin%5Cmathbf%20R%5B-%5Cpi%2C%5Cpi%5D,当其在x_0处有两个有限的广义单侧导数:

%5Clim_%7Bt%5Cto0%5E%2B%7D%20%5Cfrac%7Bf(x_0%2Bt)-f(x_0%2B0)%7D%7Bt%7D%20%EF%BC%8C%20%5Clim_%7Bt%5Cto0%5E%2B%7D%20%5Cfrac%7Bf(x_0-t)-f(x_0-0)%7D%7Bt%7D%20

时,此函数在该点处的Fourier级数收敛至:

s%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2B0)%2Bf(x_0-0)%7D%7B2%7D%20

特别地,当函数在这一点处至少是单侧可导时,s%3Df(x_0)

这样的结果表明,当函数在某一点处至少有一阶导数时,就可以保证其Fourier级数在该点收敛,并且其和等于函数在该点的函数值。

对于周期非2π的函数而言,考虑到我们最开始介绍Fourier级数时提到过的变换,就可以做出类似的Fourier展开;而对于仅在有限区间上有定义的非周期函数,我们如果将其看做一个周期函数的某一个周期,拓宽函数的定义域,由于原本函数的性质在新的延拓后的函数内没有发生变化,因此对于这个新函数的展开也就得到了原本有限区间上的函数的Fourier级数。

不过,有的时候,为了直接利用我们已经有的讨论结果,很多时候我们会采用其他的延拓方式。比如说,对于定义在(0%2C%5Cpi)的函数,由于其区间长度正好是2π的一半,所以我们可以考虑将这个函数先按照一定的规律延拓成一个定义在(-%5Cpi%2C%5Cpi)上的函数,这样就可以直接利用我们的结果进行展开并判断敛散性等。进而,我们再将其推到整个实数域上去。

为了计算方便,我们通常采用两种延拓方式,一种是令:

f(-x)%3Df(x)

称为偶性延拓,另一种是满足:

f(-x)%3D-f(x)

称为奇性延拓

这两种延拓的方便之处在于,偶性延拓使得函数变成了偶函数,从而使得级数中的正弦项的系数全部为0,而只需要计算余弦项;对应地,奇性延拓使得函数变为了奇函数,从而级数中的余弦项消失,正弦项得以保留。

通过偶性延拓得到的级数中只有余弦项,称为余弦级数;对应地,通过奇性延拓之后得到的级数称为正弦级数


Chapter  Seventeen  Fourier分析

17.3  Fourier级数的Cesàro求和

我们上面对Fourier级数收敛性质的讨论很大程度上表明,只有当函数一定程度上可导的时候,它的Fourier级数是收敛的。而1876年,Du Bois-Reymond举出了一个连续函数,它的Fourier级数在若干点处是发散的。这就表明,仅有连续性没办法保证Fourier级数收敛。

这一结论极大地限制了Fourier级数的应用,尽管它的应用范围已经很广泛了,但是面对很多我们需要它来处理的问题时,它却无能为力。

历史上的数学家们想了很多办法,来进一步扩大Fourier级数的收敛范围与应用范围,其中比较瞩目的方法,就是改变收敛性的定义。尽管原本我们对收敛性的定义十分地符合我们的直观,但是在某些方面,却又与我们很多直接的想法相悖,比如说级数%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20(-1)%5En%20显然是发散的,但是我们却可能会直观地认为这一级数可以收敛。(因为级数的形式十分地简单,而且相邻两项之间可以约去,导致最后的结果其实只是有限值,甚至是在两个值之间来回变动。)

为此,一些数学家们提出了一些新的收敛性定义,使得其收敛范围大于原本的收敛范围。其中比较好理解的,就是我们接下来要介绍的Cesàro求和与收敛:

%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n是一个无穷级数,%5C%7BS_n%5C%7D是其部分和序列。如果序列:

%5Csigma%20_n%3D%5Cfrac%7BS_1%2BS_2%2B%5Ccdots%20S_n%7D%7Bn%7D%20%5Crightarrow%20%5Csigma%EF%BC%9C%E2%88%9E

收敛,则称级数%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n在Cesàro意义下收敛%5Csigma%20称为该级数的Cesàro和,记为:

%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n%3D%5Csigma%20(C)

此时,称级数%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n可Cesàro求和

无论是利用Cauchy命题,还是利用Stolz定理,我们都能证明,如果一个级数在通常意义下收敛,那么它一定可Cesàro求和。而对于我们举的例子,我们不难发现:

%5Csigma%20_n%3D%5Cfrac%7B1%2B0%2B1%2B0%2B%5Ccdots%20%7D%7Bn%7D%20%5Crightarrow%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20

于是,新的收敛范围就比原本的收敛范围要大了一些。

那么,在Cesàro意义下,Fourier级数的收敛性又有怎样的变化呢?

我们考虑:

%5Cbegin%20%7Bequation%7D%0A%5Cbegin%20%7Baligned%7D%0A%5Csigma%20_n(x_0)%26%3D%5Cfrac%7B%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7Bn-1%7D%20S_n(x_0)%7D%7Bn%7D%20%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t))%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7Bn-1%7D%20%5Cfrac%7B%5Csin%20(k%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%7D%7B2%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20%5Ctext%20dt%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2n%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t))%5Cbigg(%5Cfrac%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bnt%7D%7B2%7D%7D%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%5Cbigg)%5E2%5Ctext%20d%20t%0A%5Cend%20%7Baligned%7D%0A%5Cend%20%7Bequation%7D

这里利用了三角恒等式:

%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7Bn-1%7D%20%5Csin(k%2B%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)t%3D%5Cfrac%7B%5Csin%5E2%20%5Cfrac%7Bnt%7D%7B2%7D%7D%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20

(命题2)

利用Dirichlet核的积分,我们不难得到:

%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20%5Cbigg(%5Cfrac%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bnt%7D%7B2%7D%7D%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%20%5Cbigg)%5E2%5Ctext%20dt%3D1

我们还是假设Fourier级数是在Cesàro意义下收敛的,并设其和为%5Csigma%20,则有:

%5Cbegin%20%7Bequation%7D%0A%5Cbegin%20%7Baligned%7D%0A%5Csigma%20_n(x_0)-%5Csigma%20%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2n%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t))%5Cbigg(%5Cfrac%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bnt%7D%7B2%7D%7D%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%5Cbigg)%5E2%5Ctext%20d%20t-%5Csigma%20%5C%5C%0A%26%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2n%5Cpi%7D%20%5Cint_0%5E%5Cpi%20(f(x_0%2Bt)%2Bf(x_0-t)-2%5Csigma%20)%5Cbigg(%5Cfrac%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bnt%7D%7B2%7D%7D%7B%5Csin%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B2%7D%7D%5Cbigg)%5E2%5Ctext%20d%20t%5C%5C%0A%5Cend%20%7Baligned%7D%0A%5Cend%20%7Bequation%7D

我们很容易就猜到,如果函数fx_0处的左右极限都存在,则Fourier级数在该点处在Cesàro意义下收敛。即:

设函数f%5Cin%5Cmathbf%20R%5B-%5Cpi%2C%5Cpi%5D。如果函数fx_0处的左右极限都存在,则Fourier级数在该点处在Cesàro意义下收敛,且:

%5Csigma%20%3D%5Cfrac%7Bf(x_0%2B0)%2Bf(x_0-0)%7D%7B2%7D%20

Fejér定理

从这一定理,我们能够得到:

设函数f%5Cin%5Cmathbf%20R%5B-%5Cpi%2C%5Cpi%5D。如果函数fx_0处的左右极限都存在,且其Fourier级数在通常意义下收敛,则其一般意义下的和一定为左右极限的算术平均值。

(推论1)

如果我们将周期函数强化为连续周期函数,那么我们对应修改Fejér定理中的证明,就可以得到:

连续周期函数f的Fourier级数在Cesàro意义下在(-%E2%88%9E%2C%2B%E2%88%9E)上一致收敛于其本身。

Fejér定理

从而我们可以得到:

如果f%5B-%5Cpi%2C%5Cpi%5D上连续,且:

f(-%5Cpi)%3Df(%5Cpi)

则其能用三角多项式一致逼近。

(Weierstrass三角逼近定理)

不难想到,其实用于逼近函数的三角多项式就是Fourier级数的Cesàro和序列。

我们最后为大家介绍另一种收敛性概念,但是具体的内容不做过多讨论:

设由无穷级数%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n产生的幂级数%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_nx%5En的收敛半径为1.若:

%5Clim_%7Bx%5Cto1%5E-%7D%20%20%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_nx%5En%3Da

存在且有限,则称级数%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n在Abel意义下收敛a称为其Abel和,记为:

%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n%3Da(A)

此时称级数可以Abel求和


思考:

  1. 证明命题1;

  2. 证明命题2;

  3. 证明Fejér定理;

  4. 证明推论1;

  5. 证明:对任意的x%5Cin(-%E2%88%9E%2C%2B%E2%88%9E),有:

    %7C%5Ccos%20x%7C%3D%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cpi%7D%20%2B%5Cfrac%7B4%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%E2%88%9E%20%5Cfrac%7B(-1)%5E%7Bn%2B1%7D%7D%7B4n%5E2-1%7D%20%5Ccos%202nx

    %7C%5Csin%20x%7C%3D%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cpi%7D%20-%5Cfrac%7B4%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%E2%88%9E%20%5Cfrac%7B1%7D%7B4n%5E2-1%7D%20%5Ccos%202nx

  6. 证明:对x%5Cin(0%2C2%5Cpi)以及a%E2%89%A00,有:

    e%5E%7Bax%7D%3D%5Cfrac%7Be%5E%7B2ax%7D-1%7D%7B%5Cpi%7D%20%5Cbigg(%5Cfrac%7B1%7D%7B2a%7D%20%2B%5Csum_%7Bk%3D1%7D%5E%E2%88%9E%20%5Cfrac%7Ba%5Ccos%20kx-k%5Csin%20kx%7D%7Bk%5E2%2Ba%5E2%7D%20%5Cbigg)

  7. 求下列级数的Cesàro和:

    (1)

    1%2B0-1%2B1%2B0-1%2B%5Ccdots

    (2)

    %5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%2B%5Ccos%20x%2B%5Ccos%202x%2B%5Ccdots%20%5Cquad(0%EF%BC%9Cx%EF%BC%9C2%5Cpi)

  8. 证明:

    (1)如果级数在通常意义下收敛,则一定在Abel意义下收敛,且有:

    a(A)%3D%5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20a_n

    (2)

    %5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%E2%88%9E%20(-1)%5En%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D(A)

    (3)如果级数在Cesàro意义下收敛,则一定在Abel意义下收敛,且有:

    %5Csigma%20(C)%3Da(A)

    (4)级数:

    %5Csum_%7Bn%3D0%7D%5E%7B%E2%88%9E%7D%20(-1)%5En(n%2B1)可Abel求和,但是不能Cesàro求和,并求其Abel和;

  9. 求级数:

    %5Csum_%7Bn%3D2%7D%5E%7B%E2%88%9E%7D%20(-1)%5En%5Cln%20n

    的Cesàro和。


最後の最後に、ありがとうございました!

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