2014年考研级数典型例题(完美版讲析)

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1、常数项级数内容要点一,概念与性质(一)概念由数列构成的式子称为无穷级数,简称为级数.称为级数的一般项,称为级数的部分和.如果,则称级数收敛,称为该级数的和.此时记.否则称级数发散.(二)性质1,若收敛,则2,若,收敛,则3,级数增减或改变有限项,不改变其敛散性.4,若级数收敛,则任意加括号后所成的级数仍收敛.5(收敛的必要条件),若收敛,则注意:若则必发散.而若发散,则不一定(三)两个常用级数1,等比级数2,级数二,正项级数敛散性判别法(一)比较判别法52设均为正项级数,且,则收敛收敛;发散发散(一)极限判别法如果,则发散;如果对,则则收敛.(二)比值判别法设为正项级数,若一,交错级数收敛

2、性判别法莱布尼兹判别法:设为交错级数,如果满足:1,2,则此交错级数收敛.二,任意项级数与绝对收敛(一)绝对收敛如果收敛,则称绝对收敛.(二)条件收敛如果收敛,但发散,则称条件收敛.(三)定理若级数绝对收敛,则该级数必收敛.函数项级数一、主要内容1、基本概念函数列(函数项级数)的点收敛、一致收敛、内闭一致收敛、绝对收敛、和函数52幂级数的收敛半径、收敛区间、收敛域2、一致收敛性A、函数列一致收敛性的判断:(1)定义:用于处理已知极限函数的简单函数列的一致收敛性(2)Cauchy收敛准则:用于抽象、半抽象的函数列的一致收敛性的判断(3)确界(最大值方法):(4)估计方法:(5)Dini-定理

3、:条件1)闭区间;2)连续性;3)关于的单调性注、除Cauchy收敛准则外,都需要知道极限函数,因此,在判断一致收敛性时,一般应先利用点收敛性计算出极限函数。注、定义法、确界方法和估计方法的本质是相同,定义方法通常处理抽象的对象,估计方法是确界方法的简化形式,估计方法处理较为简单的具体的对象,确界方法是通过确界的计算得到较为精确的估计,通常用于处理具有一般结构的具体的函数列,也可以用于非一致收敛性的判断。注、Dini定理中,要验证的关键条件是关于n的单调性,定理中相应的条件为“对任意固定的x,作为数列关于n是单调的”,注意到收敛或一致收敛与函数列前面的有限项没有关系,上述条件也可以改为“存

4、在N,当n>N时”条件成立即可,但是,要注意N必须是与x无关的,即当n>N时,对所有任意固定的x,关于n单调,因此,此时的单调性也称为对n的单调性关于x一致成立。非一致收敛性的判断(1)定义(2)Cauchy收敛准则(3)确界法:存在,使得不收敛于0(4)和函数连续性定理(5)端点发散性判别法:在c点左连续,发散,则在内非一致收敛注、在判断非一致收敛性时,按照使用时的难易程度,可以按如下顺序使用相应的方法进行判断:端点发散性判别法、和函数连续性定理、确界方法、定义法、Cauchy收敛准则。B、函数项级数一致收敛性的判断(1)定义(2)Cauchy收敛准则(3)转化为函数列(部分和)52(4

5、)余项方法:一致收敛于0(5)几个判别法:W-法,Abel法,Dirichlet法,Dini-法经典例题例1判断级数(1);(2)的敛散性.解:(1)=收敛(2)由于故发散.例2判别级数.(1);(2);(3)的敛散性.解:(1)由于(,而收敛故由比较判别法可知级数收敛.(2)由于(,而发散,由比较判别法可知级数发散.(3)由于,而发散,由比较判别法可知级数发散.例3判别下列级数的敛散性:(1);(2)解:用比值判别法(1)故收敛;52(2)故发散.例4判别级数(1);(2)的敛散性.解:(1)由于,故由极限判别法可知级数发散.(2)由于故由极限判别法可知级数收敛.例5问级数是收敛还是发散

6、?若收敛,是绝对收敛还是条件收敛?解:由茉布尼兹判别法可知与均收敛,从而原级数收敛.另一方面,,而发散,故由比较判别法可知发散,从而原级数是条件收敛.练习题1,用比较判别法判别下列级数的敛散性.(1)(2)(3)(4)2,用比值判别法判别下列级数的敛散性.(1)(2)(3)3,用极限判别法判别下列级数的敛散性.52(1)(2)4判断下列级数是否收敛?如果收敛,是绝对收敛还是条件收敛?(1)(2)(3)(4)[答案:1,(1)收敛(2)收敛(3)收敛(4)发散2,(1)收敛(2)收敛(3)收敛3,(1)发散(2)收敛4,(1)条件收敛(2)绝对收敛(3)绝对收敛(4)条件收敛]5求幂级数的收

7、敛半径与收敛域.解:由于=所以,收敛半径收敛区间为当时,原级数为收敛;当时,原级数为发散.故收敛域为6.求幂级数的和函数.解:不难求得收敛域为设和函数为即,逐项求导,,再积分,便得,527.求幂级数的收敛域及和函数.解:当时,原级数=发散,故收敛域为====8.将函数展开成的幂级数.解:由于故=,练习题1,求下列幂级数的收敛半径与收敛域.(1)(2)(3)(4)2,求下列幂级数的收敛域及和函数.(1)(2)(3)3,将下

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