无穷项和求极限(夹逼准则)

通过夹逼准则求解无穷项和的极限问题,分析分母中一次项对极限的影响。当分母的差别项不是最高次项时,可以利用夹逼准则。举例说明求解过程,证明极限值为1。

题目1:求 lim⁡n→+∞1n2+1+1n2+2+⋯+1n2+n\lim_{n \rightarrow +\infin} \frac{1}{\sqrt{n^2 + 1}} + \frac{1}{\sqrt{n^2 + 2}} + \cdots + \frac{1}{\sqrt{n^2 + n}}limn+n2+11+n2+21++n2+n1

分析:

无穷项和求极限,首先分析每一项之间的不同之处。这道题每一项的差别,只有分母根号里面的一个一次项,也就是一个二分之一次项。当每一项分母的差别,都是一个次数较小的项时,直接使用夹逼准则即可。在每一项的分母中,找到最大值M和最小值m,设分子求和为sum,则夹逼准则的下界为 sumM\frac{sum}{M}Msum,上界为 summ\frac{sum}{m}msum

还有一个问题,以什么标准判断每一项分母的差别,是一个次数较小的项呢?答案很简单,如果分母中有差别的项不是分母的最高次项,就可以认为分母的差别是一个次数较小的项。

当然,如果每一项只有分子有差别,也可以使用夹逼准则,同样要求有差别的项不是分子的最高次项,不过有时候,分子和分母的次数相差太大,具体来说,如果分母的最高次项的次数减分子最高次项的次数大于1,那么不管分子的差别项是不是分子的最高次项,都可以使用夹逼准则。

答案:

设 f(x) = nn2+1\frac{n}{\sqrt{n^2 + 1}}n2+1n,g(x) = nn2+n\frac{n}{\sqrt{n^2 + n}}n2+nn

显然,lim⁡n→+∞f(x)\lim_{n \rightarrow +\infin}f(x)limn+f(x) = 1,lim⁡n→+∞g(x)\lim_{n \rightarrow +\infin}g(x)limn+g(x) = 1

∵\because f(x) < 1n2+1+1n2+2+⋯+1n2+n\frac{1}{\sqrt{n^2 + 1}} + \frac{1}{\sqrt{n^2 + 2}} + \cdots + \frac{1}{\sqrt{n^2 + n}}n2+11+n2+21++n2+n1 < g(x)

∴\therefore lim⁡n→+∞1n2+1+1n2+2+⋯+1n2+n\lim_{n \rightarrow +\infin} \frac{1}{\sqrt{n^2 + 1}} + \frac{1}{\sqrt{n^2 + 2}} + \cdots + \frac{1}{\sqrt{n^2 + n}}limn+n2+11+n2+21++n2+n1 = 1

参考资源链接:[考研数学精要:高数、线代、概率论核心知识点总结](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1r9kd3sru0?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在考研数学中,理解无穷小、极限以及定理是解决相关问题的基础。这里将结合实际内容相关资源《考研数学精要:高数、线代、概率论核心知识点总结》为你详细解析这些概念。 无穷小是微积分中的一个基础概念,它描述了当变量趋近于某一点时函数值的变化趋势。理解无穷小的重要性在于,它能帮助我们分析函数在特定点的行为,比如函数在该点的连续性可导性。例如,当x趋近于0时,x与sin(x)是等价无穷小,这个关系在极限时非常有用。 极限是微积分的核心概念之一,它描述了函数或数列趋向于某一值的趋势。掌握极限的方法对于解决复杂函数问题至关重要。常用的方法包括利用极限的基本性质、四则运算法则、洛必达法则、泰勒展开等。而两个重要的极限准则——单调有界数列极限存在定理定理,则是理解极限问题的钥匙。 定理是极限的一种实用工具,当直接极限比较困难时,如果能找到两个极限相同且函数在它们之间的函数,那么原函数的极限就可以确定为这两个相同极限的值。定理常常用于解一些不便于直接计算的极限问题,例如在无穷级数积分的极限过程中。 为了进一步掌握这些概念,建议深入阅读《考研数学精要:高数、线代、概率论核心知识点总结》。这本书详细总结了这些核心概念及其应用,并提供了丰富的例题解析,能够帮助你更深刻地理解这些概念,并在实际问题中灵活运用。 在充分理解了无穷小、极限定理的概念后,你将能够更好地解决考研数学中的相关问题。这本书不仅覆盖了你当前关心的概念,还包含了线性代数概率论的重点知识,使你能够全面地准备考研数学,提高解题能力。 参考资源链接:[考研数学精要:高数、线代、概率论核心知识点总结](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1r9kd3sru0?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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