纯数学教程 Page 325 例LXVIII (11) Math.Trip.1927,1928

本文探讨了两个级数的收敛性:当r<1时,级数∑((nr)/(n+1))^n和∑[((n+1)r)^n]/n^(n+1)均收敛;当r≥1时,两者均发散。通过分析当n足够大时,这些级数的行为,得出了结论。

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级数$\sum \left (\frac{nr}{n+1}\right)^n$和$\sum\frac{[(n+1)r]^n}{n^{n+1}}$当$r<1$的时候收敛,当$r\geq 1$的时候发散.


证明:
\begin{equation}
\sum\left(\frac{nr}{n+1}\right)^n=\sum \left(\frac{n}{n+1}\right)^nr^n
\end{equation}
而当$n$足够大时,$(\frac{n}{n+1})^n$与$\frac{1}{e}$足够近,因此我们只用考虑如下级数
\begin{equation}
\sum \frac{1}{2.7}r^n
\end{equation}
此级数显然在$r<1$时收敛,所以在$r<1$时$\sum (\frac{nr}{n+1})^n$更是收敛了.在$r\geq 1$时,
\begin{equation}
\sum \frac{1}{2.8}r^n
\end{equation}
发散,因此$r\geq 1$时,$\sum (\frac{nr}{n+1})^n$更是发散了.

 

下面我们来看
\begin{equation}\label{eq:s}
\sum \frac{[(n+1)r]^n}{n^{n+1}}
\end{equation}
它等于
\begin{equation}
\sum (\frac{n+1}{n})^n \frac{r^n}{n}
\end{equation}
当$n$足够大时,
\begin{equation}
(\frac{n+1}{n})^n
\end{equation}会足够接近$e$.

当$r<1$时,我们看
\begin{equation}\label{eq:8.00.59}
\sum 2.8 \frac{r^n}{n}
\end{equation}
\begin{equation}
\lim_{n\to\infty}\frac{\frac{r^{n+1}}{n+1}}{\frac{r^n}{n}}=\lim_{n\to\infty}r \frac{n}{n+1}=r<1
\end{equation}
因此级数\ref{eq:8.00.59}收敛,此时\ref{eq:s}更是收敛的.而当$r\geq 1$时,
\begin{equation}
\sum 2.7 \frac{r^n}{n}
\end{equation}易得是发散的,此时\ref{eq:s}更是发散了.

转载于:https://www.cnblogs.com/yeluqing/archive/2012/11/08/3827770.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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