纯数学教程 Page 325 例LXVIII (15) 调和级数发散

调和级数发散证明
本文通过反证法证明了调和级数发散。假设调和级数收敛,将其分为奇数项与偶数项级数,通过比较发现奇数项级数与偶数项级数无法相等,从而得出结论。

证明
\begin{equation}
\label{eq:6.31}
\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\cdots
\end{equation}发散.

 

假设该级数收敛,则
\begin{equation}
\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\cdots=(\frac{1}{1}+\frac{1}{3}+\frac{1}{5}+\cdots)+\frac{1}{2}(\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\cdots)
\end{equation}

\begin{equation}
\frac{1}{1}+\frac{1}{3}+\frac{1}{5}+\cdots=\frac{1}{2}(\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\cdots)
\end{equation}

\begin{equation}
\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\frac{1}{6}+\cdots=\frac{1}{2}(\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\frac{1}{4}+\cdots)
\end{equation}

\begin{equation}
\frac{1}{1}+\frac{1}{3}+\frac{1}{5}+\cdots=\frac{1}{2}+\frac{1}{4}+\frac{1}{6}+\cdots
\end{equation}
然而$\frac{1}{1}\geq
\frac{1}{2}$,$\frac{1}{3}>\frac{1}{4}$,$\frac{1}{5}>\frac{1}{6}$,$\cdots$因此两者不可能相等.因此假设错误,即
\begin{equation}
\frac{1}{1}+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\cdots
\end{equation}发散.

转载于:https://www.cnblogs.com/yeluqing/archive/2012/11/08/3827762.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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