《具体数学》学习笔记: 3.和式(下)
序言:
本文将记录一个全新的数学知识—有限微积分,并将之与我们熟知的无限微积分作比对。
1. 无限微积分
高等数学或是微积分课程中,对于一个函数微分,借助微分算子(operator) d\rm dd 表达为:
df(x)=limh→0f(x+h)−f(x)h
{\rm d}f(x) = \lim_{h \to 0}{\frac{f(x+h)- f(x)}{h}}
df(x)=h→0limhf(x+h)−f(x)
算子(operator) d\rm dd 的作用是在一个函数上给出新的函数。如果 fff 是从实数到实数的一个适当光滑的曲线,那么 df{\rm d} fdf亦然。
反过来,我们还能够对函数作积分(逆微分),借助积分算子(operator) ∫\int∫,并且可以与微分进行联系:
g(x)=df(x) if and only if ∫g(x)dx=f(x)+C
g(x) = {\rm d}f(x) {\rm \ if\ and\ only\ if\ } \int g(x){\rm d}x = f(x) + C
g(x)=df(x) if and only if ∫g(x)dx=f(x)+C
这里,∫g(x)dx\int g(x){\rm d}x∫g(x)dx 是 g(x)g(x)g(x) 的不定积分,它是导数等于 g(x)g(x)g(x) 的一个函数类。另外,我们还有一个重要的微积分基本定理(牛顿-莱布尼兹公式):
∫abg(x)dx=f(x)∣ab=f(b)−f(a)
\int_{a}^{b} g(x) {\rm d}x = f(x){\big |}_a^b = f(b) - f(a)
∫abg(x)dx=f(x)∣∣ab=f(b)−f(a)
以解决定积分的计算。
2. 有限微积分
对于整数,我们无法直接套用传统的无限微积分,但是我们也希望能够参考这种思路。由此,数学家们发展出了与传统无限微积分类似的“有限微积分”。定义差分算子 Δ\DeltaΔ:
Δf(x)=f(x+h)−f(x)h∣h=1=f(x+1)−f(x)
\Delta f(x) = \frac{f(x + h) - f(x)}{h} \bigg |_{h=1} = f(x+1) - f(x)
Δf(x)=hf(x+h)−f(x)∣∣∣∣h=1=f(x+1)−f(x)
对于整数而言, hhh 至小为111,因此 h=1h = 1h=1 已经是所能达到的最接近的“极限”。在无限微积分中,我们有一个很简洁的关系式:
d(xm)=mxm−1
{\rm d}(x^m) = mx^{m-1}
d(xm)=mxm−1
而我们定义的 Δ\DeltaΔ 算子,似乎却不行
Δ(x2)=(x+1)2−x2=2x+1≠2(x+1)
\Delta (x^2) = (x+1)^2 - x^2 = 2x + 1 \ne2(x+1)
Δ(x2)=(x+1)2−x2=2x+1̸=2(x+1)
不过,对于另一种“mmm次幂”,却有着非凡的效果。定义
xm‾=x(x−1)⋯(x−m+1)⏞m,m≥0
x^{\underline{m}} = \overbrace{x(x-1)\cdots(x-m+1)}^{m}, \quad m \ge 0
xm=x(x−1)⋯(x−m+1)m,m≥0
注意 xxx 的上标 mmm 中有一个下划线,它表示等式右边这 mmm 个因子是阶梯般地”向下再向下“。相应地,还有“向上再向上”的定义法
xm‾=x(x+1)⋯(x+m−1)⏞m,m≥0
x^{\overline{m}} = \overbrace{x(x+1)\cdots(x+m-1)}^{m}, \quad m \ge 0
xm=x(x+1)⋯(x+m−1)m,m≥0
当 m=0m = 0m=0时,我们有 x0‾=x0‾=1x^{\underline{0}} = x^{\overline{0}} = 1x0=x0=1,因为不含任何因子的乘积定义为1。我们一般称 xm‾x^{\underline{m}}xm 为下降阶乘幂(falling factorial power),xmx^{\over{m}}xm为上升阶乘幂(rising factorial power)。特别的,n!=nn‾=1n‾n!=n^{\underline{n}} =1^{\overline{n}}n!=nn=1n。
现在,来尝试对下降阶乘幂求差分:
Δxm‾=(x+1)m‾−xm‾=(x+1)x⋯(x−m+2)−x⋯(x−m+2)(x−m+1)=mx(x−1)⋯(x−m+2)=mxm−1‾
\begin{aligned}
\Delta x^{\underline{m}} &= (x + 1)^{\underline{m}} - x^{\underline{m}}\\
&=(x+1)x\cdots(x-m+2)-x\cdots(x-m+2)(x-m+1)\\
&=mx(x-1)\cdots(x-m+2)\\
&=mx^{\underline{m-1}}
\end{aligned}
Δxm=(x+1)m−xm=(x+1)x⋯(x−m+2)−x⋯(x−m+2)(x−m+1)=mx(x−1)⋯(x−m+2)=mxm−1
恰好地,这正能与无限微积分公式 d(xm)=mxm−1{\rm d}(x^m) = mx^{m-1}d(xm)=mxm−1 相媲美。
继续,我们来考虑 Δ\DeltaΔ 的逆运算, 便是我们的求和算子 ∑\sum∑,类似于不定积分,我们可以导出不定和式:
g(x)=Δf(x) if and only if ∑g(x)δx=f(x)+C
g(x) = \Delta f(x) {\rm \ if\ and\ only\ if\ } \sum g(x)\delta x = f(x) + C
g(x)=Δf(x) if and only if ∑g(x)δx=f(x)+C
不定积分中,CCC 是任意常数,而不定和式中的 CCC 则满足 p(x+1)=p(x)p(x+1) = p(x)p(x+1)=p(x) 的任意一个 p(x)p(x)p(x)。此外,我们还能模仿出类似于定积分的确定和式:
∑abg(x)δx=f(x)∣ab=f(b)−f(a)
\sum_{a}^{b} g(x) \delta x = f(x){\big |}_a^b = f(b) - f(a)
a∑bg(x)δx=f(x)∣∣ab=f(b)−f(a)
使用数学归纳法使上式更直观化,并理解其意义:
- 命 b=ab = ab=a,得到
∑aag(x)δx=f(a)−f(a)=0 \sum_{a}^{a} g(x) \delta x = f(a) - f(a) = 0 a∑ag(x)δx=f(a)−f(a)=0 - 命 b=a+1b = a + 1b=a+1,得到
∑aa+1g(x)δx=f(a+1)−f(a)=g(a) \sum_{a}^{a + 1} g(x) \delta x = f(a + 1) - f(a) = g(a) a∑a+1g(x)δx=f(a+1)−f(a)=g(a) - 命 b=b+1b = b + 1b=b+1,得到
∑ab+1g(x)δx−∑abg(x)δx=(f(b+1)−f(a))+(f(b)−f(a))=g(b) \begin{aligned} \sum_{a}^{b + 1} g(x) \delta x - \sum_{a}^{b} g(x) \delta x&= (f(b + 1) - f(a)) + (f(b) - f(a)) \\ &=g(b) \end{aligned} a∑b+1g(x)δx−a∑bg(x)δx=(f(b+1)−f(a))+(f(b)−f(a))=g(b)
因此,∑abg(x)δx=∑ab−1g(x)\sum_{a}^{b} g(x) \delta x = \sum_{a}^{\red{b - 1}}g(x)∑abg(x)δx=∑ab−1g(x)。与无限积分不同的是,这里我求和时将抛去上限。
至此,我们可以对求和有一个新的认识了。首先,刚才已经证明 Δxm‾=mxm−1‾\Delta x^{\underline{m}} = mx^{\underline{m-1}}Δxm=mxm−1,那么反过来便有
∑0≤k≤nkm‾=km+1‾m+1∣0n+1=(n+1)m+1‾m+1
\red{\sum_{0 \le k \le n }{k^{\underline m}} = \frac{k^{\underline{m+1}}}{m+1} \bigg |_{0}^{n + 1} = \frac{(n+1)^{\underline {m+1}}}{m+1}}
0≤k≤n∑km=m+1km+1∣∣∣∣0n+1=m+1(n+1)m+1
- 命 m=1m = 1m=1,得到
∑0≤k≤nk1‾=∑0≤k≤nk=(n+1)2‾2=(n+1)n2 \begin{aligned} \sum_{0 \le k \le n }{k^{\underline 1}} &= \sum_{0 \le k \le n }{k} \\ &= \frac{(n+1)^{\underline {2}}}{2}\\ &= \frac{(n+1)n}{2} \end{aligned} 0≤k≤n∑k1=0≤k≤n∑k=2(n+1)2=2(n+1)n
这就是连续自然和公式,进一步地 - 命 m=2m=2m=2,根据 k2=k2‾+k1‾k^2=k^{\underline{2}} + k^{\underline{1}}k2=k2+k1
∑0≤k≤nk2=∑0≤k≤nk2‾+∑0≤k≤nk1‾=(n+1)3‾3+(n+1)2‾2=13[(n+1)n(n−1)+32(n+1)n]=13(n+1)(n+12)n \begin{aligned} \sum_{0 \le k \le n }{k^2} &=\sum_{0 \le k \le n }{k^{\underline 2}} + \sum_{0 \le k \le n }{k^{\underline 1}}\\ &= \frac{(n+1)^{\underline 3}}{3} + \frac{(n+1)^{\underline {2}}}{2}\\ &= \frac{1}{3} \left [(n+1)n(n-1)+ \frac{3}{2}(n + 1)n\right ]\\ &=\frac{1}{3}(n+1)(n+\frac{1}{2})n \end{aligned} 0≤k≤n∑k2=0≤k≤n∑k2+0≤k≤n∑k1=3(n+1)3+2(n+1)2=31[(n+1)n(n−1)+23(n+1)n]=31(n+1)(n+21)n
我们用新的方法再一次求得了连续自然数的平方和公式。此外,连续自然数的 nnn 阶和也能以此递推。
这里只记录了正指数的下降幂,关于负指数下降幂的相关讨论参考《具体数学(第三版)》的 2.6 节后半部分。