柯西收敛定理的证明

柯西收敛原理


基本数列的定义

如果数列 {xn}\{x_n\}{xn} 具有以下特性:对于任意给定的 ε>0\varepsilon>0ε>0,存在正整数 NNN,使得当 n,m>Nn,m>Nn,m>N 时,成立

∣xn−xm∣<ε|x_n-x_m|<\varepsilonxnxm<ε

则称数列 {xn}\{x_n\}{xn} 是一个基本数列。


柯西收敛原理

数列 {xn}\{x_n\}{xn} 收敛的充要条件是数列 {xn}\{x_n\}{xn} 是基本数列


柯西收敛原理的证明

先证明必要性

{xn}\{x_n\}{xn} 收敛于 aaa ,按照定义, ∀ε>0,∃N,∀n,m>N\forall \varepsilon>0,\exist N,\forall n,m>Nε>0,N,n,m>N:

∣xn−a∣<ε/2,∣xm−a∣<ε/2,|x_n-a|<\varepsilon/2,|x_m-a|<\varepsilon/2,xna<ε/2,xma<ε/2,

所以

∣xn−xm∣⩽∣xm−a∣+∣xn−a∣<ε|x_n-x_m|\leqslant|x_m-a|+|x_n-a|<\varepsilonxnxmxma+xna<ε

所以 {xn}\{x_n\}{xn} 是基本数列.

再证明充分性:

先证明 {xn}\{x_n\}{xn} 有界。

对于 ε=1,∃N,∀n>N\varepsilon=1,\exist N,\forall n>Nε=1,N,n>N

∣xn−xN+1∣<ϵ=1|x_n-x_{N+1}|<\epsilon=1xnxN+1<ϵ=1

令:

M=max⁡{∣x1∣,∣x2∣,⋯ ,∣xN∣,∣xN+1∣+1}M=\max\{|x_1|,|x_2|,\cdots,|x_N|,|x_{N+1}|+1\}M=max{x1,x2,,xN,xN+1+1}

那么, ∣xn∣<M,n=1,2,3,⋯|x_n|<M,n=1,2,3,\cdotsxn<M,n=1,2,3,,所以 ∣xn∣|x_n|xn 有界。

根据 BW(bolzano-Weierstrass) 定理,∣xn∣|x_n|xn 存在收敛子列,∣xnk∣|x_{n_k}|xnk

{xnk}\{x_{n_k}\}{xnk} 收敛于 ξ\xiξ,则∀ϵ,∃k,∀p,q>k\forall\epsilon,\exist k,\forall p,q>kϵ,k,p,q>k

因为 {xn}\{x_n\}{xn} 是基本数列,所以 ∀ε>0.∃N,∀n,m>N\forall \varepsilon>0.\exist N,\forall n,m>Nε>0.N,n,m>N

∣xn−xm∣<ϵ2|x_n-x_m|<\frac{\epsilon}{2}xnxm<2ϵ

在上式中取 xm=xnkx_m=x_{n_k}xm=xnk ,其中 kkk 充分大,满足 nk>Nn_k>Nnk>N ,并且令 k→∞k\to\inftyk,于是得到

∣xn−ξ∣⩽ϵ2<ϵ|x_n-\xi|\leqslant \frac{\epsilon}{2}<\epsilonxnξ2ϵ<ϵ

所以 {xn}\{x_n\}{xn} 收敛


2021年9月25日18:24:20

### 收敛定理的数学定义、证明与应用 #### 1. Lebesgue 积分中的支配收敛定理 支配收敛定理是 Lebesgue 积分理论中的核心工具之一,用于描述在特定条件下如何交换极限运算和积分运算。该定理的具体陈述如下:设 \((f_n)\) 是一列可测函数,并满足 \(|f_n(x)| \leq g(x)\),其中 \(g\) 是一个可积函数,则当 \(f_n(x)\) 几乎处处收敛到某个函数 \(f(x)\) 时,有 \[ \int f(x) dx = \lim_{n \to \infty} \int f_n(x) dx. \] 这一结论的关键在于存在一个控制函数 \(g(x)\)[^2]。 #### 2. 感知机收敛定理 感知机是一种简单的机器学习模型,在二分类问题中有广泛应用。其收敛性由以下条件保障:如果训练数据集线性可分,则通过适当调整权重向量的方向和大小,可以在有限步内找到分离超平面。具体而言,假设初始权值为零向量,每次迭代中发生误分类的概率被严格限制在一个固定范围内,最终使得误差累积不超过某一阈值。这一步骤依赖于不等式的推导以及归纳法的应用[^3]。 #### 3. 实数序列的单调有界定理 对于任意单调递增且上界存在的实数序列 \(\{a_n\}\),或者单调递减而具有下界的序列,均会趋于某一定值 c 。这是因为任何这样的序列都构成闭区间内的柯西序列,从而具备完备性的特征[^4]。 #### 4. 鞅收敛定理 鞅是一类随机过程,广泛应用于金融工程等领域。根据鞅收敛定理,若给定滤波族下的适应性随机变量序列形成一个超级鞅或次级鞅,并且几乎必然地绝对一致有界,则此序列将以概率 1 的方式收敛至某个随机变量 Y ,即 \[ P (\liminf X_n(w) = \limsup X_n(w)) = 1 . \][^5] --- ### Python 示例代码展示部分概念验证 以下是基于上述理论的一个简单数值模拟例子: ```python import numpy as np def lebesgue_dominated_convergence_example(): """演示Lebesgue支配收敛定理""" N = 1000 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, N) # 构造一系列逼近sin(x)的阶梯函数fn fn_values = [] for n in range(1, 6): # 取前几个近似项作为示范 step_size = 2 * np.pi / n steps = [-np.pi + i*step_size for i in range(n)] def fn(xi): return sum([xi >= s and xi < s+step_size for s in steps])*(2/len(steps)) fn_vec = np.vectorize(fn)(x) fn_values.append(np.trapz(fn_vec, x)) limit_integral = np.trapz(np.sin(x), x) print(f"逐项积分结果: {fn_values}") print(f"目标函数积分值 (sin(x)): {limit_integral}") if __name__ == "__main__": lebesgue_dominated_convergence_example() ``` ---
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