数学小故事之 数列极限|当“夹逼定理”爱上“定积分定义”

探讨数列极限求解难题,解析夹逼定理与定积分定义的巧妙结合,突破放缩法局限,掌握复杂数列极限求解技巧。

                                                                        真真假假,假假真真

                                                                        历史为骨,艺术为翼

上周,我们讲了求解数列极限的一个比较有难度的方法——夹逼定理,并讲了数列放缩的一个基本的技能“找到变化元素,把变化元素全部变成最大(小)元素,实现放大和缩小。”不知道你有没有发现,昨天的每个题目的通项中,变化元素实际上非常少,一般就是一个变化元素,而且还特别有规律,因此对于一个变化元素来说,直接使用放缩的基本原则一般就能搞定,但是,出题老头会就这样善罢甘休吗?当然不会。“变化元素只有一个?太简单了!上难度,我让它变化元素多一些,而且不光是分母变,分子也跟着变,看你怎么办,想考150,白日做梦!”

来看看昨天出的思考题第四题,其实我把这个题放在昨天,就是想让你思考这样的几个问题:放缩的基本技能它的局限性是什么?什么情况下这种放缩法将会失效?如果失效我们该怎么办?(一句非常中二的话形容:冒险越来越深入了~)

好了,题目来了,咱们先按照昨天讲过的方法,分析一下本题的变化元素和不变元素:

分子:sin三角函数,好像是个变化元素,特点是π前面的系数由1变化到n;分母n不变,但是n后面那一项发生了变化,它其实上是一个1/i的结构,小分子是1不变,小分母由1变化到n

分母的处理方法,我昨天已经讲过了,我们的目标就是通过放缩把分母变成一样的,这样的话,我们就可以对分式进行合并,那,咱们先操作一下呗~

这里有一个小技巧,因为本题分母的变化元素是一个分数,所以那句废话又来了:“分母越大,分数越小;分母越小,分数越大”,所以从1/1到1/n,最大的肯定是1/1,而最小的是1/n,根据基本原则:

下面我们要思考了,不等式右面是不是还是很麻烦?其实做数学做多了我们就会有一个大致感观:分数不如整数好处理,反三角函数,对数函数不如三角函数,幂函数好处理等等。尤其是这道题,本来就是分式,又套了一个分数,好麻烦啊,因此我进一步放大,反正只要分母变小就行了,那我把1/n整个去掉行不行?是不是这就相当于缩小分母了?(做放缩的思考过程就是这样,先有一个基本的套路,然后根据不同的题目再做微调,达到想要的结果),因此式子就变成了这样:

看着舒服多了吧,好了,夹逼定理!诶,等等,这个式子怎么没合并成一项啊,明明分母都一样了呀!

这题的特殊性就在于,即使你处理了分母,分子照样合不了并,因为三角函数这个函数比较排外,同类项必须完全一样才能合并,有一点不一样也不行,而分子同样是个变化元素,所以,额,不会做了,呜呜呜~~~

好,现在想想我们还有什么方法?诶,“提1/n”这招我还没用过,那我试试,看行不行?

先看放缩的右项,疑,天然就有1/n啊,有戏有戏!

再看剩下的部分能不能凑出i/n整体形式?好像也是现成的啊,赶紧试试!

得嘞,1/n,i/n全凑出来了,那接下来,定积分定义翻译表,一起背:“1/n和求和号翻译成积分上下限0~1,i/n翻译成x,最后添加dx”,那么立即推!

一边出来了,那么另一边呢?就复杂了,这里面没有n啊,只有n+1,怎么办?“没有条件,创造条件也要上!”不是没有n吗?强行让他有!

友情提示:插值法其实是一个做数学题时候的一个最底层技能,往往在没有条件需要创造条件时候使用,具体来说有“加一项减一项”“乘一项除一项”等。

剩下的不用说了吧,凑出来的部分极限是2/π,剩下的部分用抓大头法,很容易求出极限是1,因此,这道题目最后的答案就是2/π。

当夹逼定理遇上定积分定义时,二者会擦出什么样的火花呢?讲到这里以后,想必你已经知道了吧,那就是:夹逼定理主攻分母,定积分定义处理分子,二者相得益彰。

今天思考题的题目是:

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论 10
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值