一致收敛的柯西条件

一致收敛与柯西条件:数学分析中的关键概念

先看两个命题:

 

一致收敛的柯西条件:设$\{f_n\}$是定义在集合$S$上的函数序列.于是,存在一个函数$f$使得$f_n\to f$一致于$S$,当且仅当下述条件得到满足:对于每一个$\varepsilon>0$都存在$N$使得只要$m>N$且$n>N$,就对于$S$内的每个$x$都有$$|f_m(x)-f_n(x)|<\varepsilon$$

 

 

级数一致收敛的柯西条件:$\sum f_n(x)$在$S$上一致收敛,当且仅当对于每个$\varepsilon>0$都有$N$使得只要$n>N$就对于每个$p=1,2,\cdots $和$S$内的每个$x$都有$$|\sum_{k=n+1}^{n+p}f_k(x)|<\varepsilon$$

 

这两个命题的证明都是很容易的.我把它们放在这儿仅仅是为了存档.

 

注:由级数一致收敛的柯西条件容易推出  魏尔斯特拉斯 M-检验法(具体怎么做?提示:使用三角不等式):设$\{M_n\}$是一个由非负数组成的序列,对于$n=1,2,\cdots$及$S$内的每个$x$有$$0\leq |f_n(x)|\leq M_n$$于是,如果$\sum M_n$收敛,则$\sum f_n(x)$在$S$上一致收敛.

转载于:https://www.cnblogs.com/yeluqing/archive/2012/11/05/3827797.html

### 函数一致收敛的概念 函数一致收敛是指,在某个给定集合 \( E \) 上,函数 \( \{f_n(x)\} \) 收敛到一个极限函数 \( f(x) \),并且这种收敛具有某种全局性质。具体来说,如果对于任意的正数 \( \varepsilon > 0 \),存在一个只依赖于 \( \varepsilon \) 的自然数 \( N(\varepsilon) \),使得当 \( n \geq N(\varepsilon) \) 时,对所有 \( x \in E \),都有: \[ |f_n(x) - f(x)| < \varepsilon, \] 那么就称函数 \( \{f_n(x)\} \) 在 \( E \) 上 **一致收敛** 到 \( f(x) \)[^1]。 --- ### 函数一致收敛证明方法 #### 方法 1:基于定义的直接验证法 通过逐一检验定义中的条件证明一致收敛。例如,假设我们需要证明函数 \( \{f_n(x)\} \) 在区间 \( [a, b] \) 上一致收敛到 \( f(x) \): 1. 找出该函数的逐点极限函数 \( f(x) \). 2. 对于任意给定的 \( \varepsilon > 0 \),寻找满足不等式 \( |f_n(x) - f(x)| < \varepsilon \) 成立所需的最小整数 \( N(\varepsilon) \). 如果这样的 \( N(\varepsilon) \) 存在且独立于 \( x \), 则可以断言此函数在此区间上是一致收敛的. #### 方法 2:利用柯西准则 另一个常用的方法是应用柯西准则来进行判定。即若对于任何固定的 \( \varepsilon > 0 \),总能找到相应的 \( N(\varepsilon) \),只要 \( m,n>N(\varepsilon) \),就有: \[ |f_m(x)-f_n(x)|<\varepsilon,\quad \forall x\in[a,b], \] 这同样表明了函数一致收敛性[^4]. #### 方法 3:借助导数序的行为特性 如果有理由相信原函数可能具备某些良好的微分属性,则可以通过考察其对应的导数序行为特征辅助完成论证过程。比如,假定导数序 \( \{f'_n(x)\} \) 在闭区间 \( [a,b] \) 上一致收敛至某一连续函数 \( g(x) \),并进一步确认初始函数本身也趋于某特定形式下的原始函数 \( F(x) \); 此外还需附加一些额外的技术细节处理边界情况等等[^3]. --- ### 示例代码展示如何计算误差范围内的最大偏差值 下面给出一段 Python 程序用于演示如何评估两个函数间的差的最大绝对值作为衡量标准之一: ```python import numpy as np def max_deviation(f_seq, limit_func, domain=np.linspace(-1, 1, 100)): """ Calculate the maximum deviation between function sequence and its limiting function. Parameters: f_seq (function): Function representing nth term of the functional series. limit_func (function): Limiting function to which the sequence converges pointwise. domain (array-like): Domain over which we evaluate deviations. Returns: float: Maximum absolute difference across all points in `domain`. """ errors = abs(np.array([f_seq(n)(x) for x in domain]) - limit_func(domain)) return errors.max() # Example usage with specific functions defined here... ``` 上述脚本片段展示了怎样构建工具去量化不同位置处两者的差距程度以便后续分析比较之需。 ---
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