知识点索引:幂级数

**频次:**1
**出处:**2011-02

知识树位置:

  • 无穷级数
    • 常数项级数
      • 正项级数
      • 交错级数
      • 任意项级数
    • 幂级数

知识点内容:

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 + ⋯ \sum_{n=0}^\infin a_n(x-x_0)^n=a_0+a_1(x-x_0)+\cdots+a_n(x-x_0)^n+\cdots n=0an(xx0)n=a0+a1(xx0)++an(xx0)n+

的函数项级数,即幂级数

x 0 = 0 x_0=0 x0=0 时,幂级数表示为 ∑ n = 0 ∞ a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_nx^n n=0anxn

阿贝尔定理

  1. ∑ n = 0 ∞ a n ( x − x 0 ) n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_n(x-x_0)^n n=0an(xx0)n x = x 0 ( x 0 ≠ 0 ) x=x_0(x_0\not=0) x=x0(x0=0) 处收敛,则当 ∣ x ∣ < ∣ x 0 ∣ |x|<|x_0| x<x0 时, ∑ n = 0 ∞ a n ( x − x 0 ) n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_n(x-x_0)^n n=0an(xx0)n 绝对收敛
  2. ∑ n = 0 ∞ a n ( x − x 0 ) n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_n(x-x_0)^n n=0an(xx0)n x = x 0 ( x 0 ≠ 0 ) x=x_0(x_0\not=0) x=x0(x0=0) 处发散,则当 ∣ x ∣ > ∣ x 0 ∣ |x|>|x_0| x>x0 时, ∑ n = 0 ∞ a n ( x − x 0 ) n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_n(x-x_0)^n n=0an(xx0)n 发散

定理

幂级数 ∑ n = 0 ∞ a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_nx^n n=0anxn 的收敛性有且仅有以下三种可能:

  1. 对任何 x ∈ ( − ∞ , + ∞ ) x\in(-\infin,+\infin) x(,+) 都收敛
  2. 仅在 x = 0 x=0 x=0 处收敛
  3. 存在一个正整数 R R R,当 ∣ x ∣ < R |x|<R x<R 时绝对收敛,当 ∣ x ∣ > R |x|>R x>R 时发散

收敛域定义

正整数 R R R 称为幂级数 ∑ n = 0 ∞ a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_nx^n n=0anxn收敛半径
开区间 ( − R , + R ) (-R,+R) (R,+R) 称为幂级数 ∑ n = 0 ∞ a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_nx^n n=0anxn收敛区间
x = ± R x=\pm R x=±R ∑ n = 0 ∞ a n x n \displaystyle\sum_{n=0}^\infin a_nx^n n=0anxn 收敛,则 [ − R , + R ] [-R,+R] [R,+R] 为幂级数的收敛域

收敛半径定理

lim ⁡ n → ∞ ∣ a n + 1 a n ∣ = ρ \lim\limits_{n\to\infin}|\dfrac{a_{n+1}}{a_n}|=\rho nlimanan+1=ρ,则 R = 1 ρ R=\dfrac{1}{\rho} R=ρ1

lim ⁡ n → ∞ ∣ a n ∣ n = ρ \lim\limits_{n\to\infin}\sqrt[n]{|a_n|}=\rho nlimnan =ρ,则 R = 1 ρ R=\dfrac{1}{\rho} R=ρ1

问题集

【2011-02】设数列 a n {a_n} an 单调减少, lim ⁡ n → ∞ a n = 0 \lim\limits_{n\to\infin}a_n=0 nliman=0 S n = ∑ k = 1 n a k ( n = 1 , 2 , ⋯   ) S_n=\displaystyle\sum_{k=1}^na_k(n=1,2,\cdots) Sn=k=1nak(n=1,2,) 无界,则幂级数 ∑ n = 1 ∞ a n ( x − 1 ) n \displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_n(x-1)^n n=1an(x1)n 的收敛域为
A, ( − 1 , 1 ] (-1,1] (1,1]
B, [ − 1 , 1 ) [-1,1) [1,1)
C, [ 0 , 2 ) [0,2) [0,2)
D, ( 0 , 2 ] (0,2] (0,2]

【解】
∵ a n 单 减 , lim ⁡ n → ∞ a n = 0 \because {a_n}单减,\lim\limits_{n\to\infin}a_n=0 annliman=0
∴ 根 据 莱 布 尼 茨 定 理 得 , lim ⁡ n = 1 ∞ ( − 1 ) n a n 收 敛 \therefore 根据莱布尼茨定理得,\lim\limits_{n=1}^\infin(-1)^na_n收敛 n=1lim(1)nan
∴ 当 x = − 1 时 , ∑ n = 1 ∞ a n x n 收 敛 \therefore当x=-1时,\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_nx^n收敛 x=1n=1anxn
∴ ∣ x ∣ < ∣ − 1 ∣ , R ⩾ 1 \therefore |x|<|-1|,R\geqslant1 x<1R1
∵ ∑ n = 1 ∞ a n 无 界 \because\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_n无界 n=1an
∴ 当 x = 1 时 , ∑ n = 1 ∞ a n x n 发 散 \therefore当x=1时,\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_nx^n发散 x=1n=1anxn
∴ ∣ x ∣ > ∣ 1 ∣ , R ⩽ 1 \therefore|x|>|1|,R\leqslant1 x>1R1
综上 R = 1 , ∑ n = 1 ∞ a n x n 的 收 敛 域 为 [ − 1 , 1 ) R=1,\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_nx^n的收敛域为[-1,1) R=1n=1anxn[1,1)
∵ ∑ n = 1 ∞ a n ( x − 1 ) n 的 收 敛 中 心 较 ∑ n = 1 ∞ a n x n 向 右 偏 移   1   个 单 位 \because\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_n(x-1)^n的收敛中心较\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_nx^n向右偏移\ 1\ 个单位 n=1an(x1)nn=1anxn 1 
∴ ∑ n = 1 ∞ a n ( x − 1 ) n 的 收 敛 域 为 [ 0 , 2 ) \therefore\displaystyle\sum_{n=1}^\infin a_n(x-1)^n的收敛域为[0,2) n=1an(x1)n[0,2)

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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