错位相减求和法

前言

等比数列的前 n n n项的求和公式的推导方法,就是错位相减求和法。下述视频的第50秒开始;

适用范围

①等比数列[基本];

②差比数列[拓展];错位相减求和法适用于由等差数列 { a n } \{a_n\} { an}和等比数列 { b n } \{b_n\} { bn}对应相乘得到的差比数列 { a n ⋅ b n } \{a_n\cdot b_n\} { anbn};比如有题目给定一个数列 { n 2 n } \{\cfrac{n}{2^n}\} { 2nn},我们先将其适当变形为 { n ⋅ ( 1 2 ) n } \{n\cdot (\cfrac{1}{2})^n\} { n(21)n},则可以看出其第一个因子数列 a n = n a_n=n an=n就是个等差数列,第二个因子数列 b n = ( 1 2 ) n b_n=(\cfrac{1}{2})^n bn=(21)n就是个等比数列;故数列 { a n ⋅ b n } \{a_n\cdot b_n\} { anbn}就是差比数列;

  • 如何判断一个数列是等差还是等比数列?

①学会将所给的数列的通项公式找出来;

②从函数的角度看,若数列是关于 n n n的一次型函数,则此数列一定为等差数列;

③从函数的角度看,若数列是关于 n n n的指数型函数,则此数列一定为等比数列;

求和: S n = 1 ⋅ 2 + 2 ⋅ 2 2 + 3 ⋅ 2 3 + ⋯ + n ⋅ 2 n S_n=1\cdot2+2\cdot2^2+3\cdot2^3+\cdots+n\cdot2^n Sn=12+222+323++n2n

分析:认真观察此数列,把数列的每一项由乘号分隔开,都人为的拆分为两项,

每一项的第一个因子构成数列为 1 1 1 2 2 2 3 3 3 ⋯ \cdots n n n,是个等差数列,

每一项的第二个因子构成数列为 2 2 2 2 2 2^2 22 2 3 2^3 23 ⋯ \cdots 2 n 2^n 2n,是个等比数列,故上述求和是个差比数列求和,应该使用错位相减求和法;

或者你的函数知识掌握的不错的话,则一眼就能认出来其通项公式为 n ⋅ 2 n n\cdot 2^n n2n,故其第一个因子数列 a n = n a_n=n an=n就是个等差数列,第二个因子数列 b n = 2 n b_n=2^n bn=2n就是个等比数列;故
上述求和是个差比数列求和,应该使用错位相减求和法,

相关公式

①等差数列的 S n = n ( a 1 + a n ) 2 = n a 1 + n ( n − 1 ) ⋅ d 2 S_n=\cfrac{n(a_1+a_n)}{2}=na_1+\cfrac{n(n-1)\cdot d}{2} Sn=2n(a1+an)=na1+2n(n1)d

②等比数列的 S n = { n a 1 , q = 1 a 1 ⋅ ( 1 − q n ) 1 − q = a 1 − a n q 1 − q , q ≠ 1 S_n=\left\{\begin{array}{l}{na_1,q=1}\\{\cfrac{a_1\cdot (1-q^n)}{1-q}=\cfrac{a_1-a_nq}{1-q},q\neq 1}\end{array}\right. Sn= na1q=11qa1(1qn)=1qa1anqq=1

1 + 2 + 3 + ⋯ + n = n ( n + 1 ) 2 1+2+3+\cdots+ n=\cfrac{n(n+1)}{2} 1+2+3++n=2n(n+1)

1 + 3 + 5 + ⋯ + ( 2 n − 1 ) = [ 1 + ( 2 n − 1 ) ] ⋅ n 2 = n 2 1+3+5+\cdots +(2n-1)=\cfrac{[1+(2n-1)]\cdot n}{2}=n^2 1+3+5++(2n1)=2[1+(2n1)]n=n2,注意求和项数为 n n n项;

2 + 4 + 6 + ⋯ + 2 n = ( 2 + 2 n ) ⋅ n 2 = n 2 2+4+6+\cdots +2n=\cfrac{(2+2n)\cdot n}{2}=n^2 2+4+6++2n=2(2+2n)n=n2,注意求和项数为 n n n项;

1 2 + 2 2 + 3 2 + ⋯ + n 2 = n ⋅ ( n + 1 ) ⋅ ( 2 n + 1 ) 6 1^2+2^2+3^2+\cdots+ n^2=\cfrac{n\cdot (n+1)\cdot (2n+1)}{6} 12+22+32++n2=6n(n+1)(2n+1)

1 3 + 2 3 + 3 3 + ⋯ + n 3 = [ n ( n + 1 ) 2 ] 2 1^3+2^3+3^3+\cdots+ n^3=[\cfrac{n(n+1)}{2}]^2 13+2

### 错位相减的可视化实现与图形化解释 错位相减是一种常见的数学技巧,通常用于解决数列求和或其他代数运算问题。其核心思想是通过对齐两个序列并逐项相减,简化复杂的计算过程[^1]。 #### 1. 数学原理 假设有一个等比数列 \(S_n = a_1 + a_1r + a_1r^2 + \cdots + a_1r^{n-1}\),其中 \(a_1\) 是首项,\(r\) 是公比。为了利用错位相减,可以先乘以公比 \(r\) 得到一个新的序列 \(rS_n\),再将其与原始序列 \(S_n\) 对齐后逐项相减: \[ S_n = a_1 + a_1r + a_1r^2 + \cdots + a_1r^{n-1} \] \[ rS_n = a_1r + a_1r^2 + a_1r^3 + \cdots + a_1r^n \] 两者相减可得: \[ S_n - rS_n = a_1 - a_1r^n \] 进一步整理得出通项公式: \[ S_n = \frac{a_1(1-r^n)}{1-r}, \quad (r \neq 1) \] 此方的核心在于通过移位操作使部分项互抵消,从而达到简化的目的[^2]。 #### 2. 可视化实现 以下是基于 Python 的代码示例,展示如何通过图表形式直观理解错位相减的过程: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 a1 = 1 # 首项 r = 0.5 # 公比 n = 10 # 项数 # 计算原始序列和错位后的序列 Sn = [a1 * r**i for i in range(n)] rSn = [a1 * r**(i+1) for i in range(n)] # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) x = np.arange(len(Sn)) # 原始序列 plt.bar(x, Sn, color='blue', alpha=0.7, label="Original Sequence $S_n$") # 错位后的序列 plt.bar(x, [-val for val in rSn], bottom=rSn, color='red', alpha=0.7, label="Shifted Sequence $rS_n$") # 添加标注 for i, v in enumerate(Sn): plt.text(i, v / 2, f"{v:.2f}", ha='center', va='bottom') for i, v in enumerate(rSn): plt.text(i, v / 2, f"-{v:.2f}", ha='center', va='top') plt.axhline(y=0, color='black', linewidth=0.8, linestyle='--') plt.title("Visualization of Misalignment Subtraction Method", fontsize=14) plt.xlabel("Index", fontsize=12) plt.ylabel("Value", fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.grid(alpha=0.3) plt.show() ``` 这段代码展示了原始序列 \(S_n\) 和错位后的序列 \(rS_n\) 并存放在同一张图中。蓝色柱状图为正向贡献的部分,红色柱状图为负向贡献的部分。观察发现,大部分对应位置上的数值会互抵消,仅剩两端未匹配的值[^3]。 #### 3. 图形化解释 从几何角度看,错位相减实际上是在二维平面上构建了一个阶梯形状。每一级台阶的高度代表当前项的大小,宽度则固定不变。当我们将整个结构沿水平方向移动一定距离后再叠加时,重叠区域正好形成零净效应;唯有边界处保留有效信息,这正是该算高效之处所在[^4]。 --- ###
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