高等数学竞赛I——极限与连续
高等数学竞赛I——极限与连续
Cauchy收敛准则:
\(\lim_{n\rightarrow\infty}a_n=0\) 且 \(\forall \epsilon>0\),\(\exists N\) 使得当 \(m>n\ge N\) 时,\(|a_n+\cdots+a_m|<\epsilon\)。
Stolz公式:
若 \(\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{b_n-b_{n-1}}{a_n-a_{n-1}}=L\in\mathbb{R} \cup \{-\infty,+\infty\}\),且 \(\lim_{n\rightarrow\infty}(a_n-a_{n-1})=\lim_{n\rightarrow\infty}(b_n-b_{n-1})=0\),则:
Taylor公式:
设 \(f(x)\) 在 \([a,b]\) 上具有 \(n+1\) 阶连续导数,则对于 \([a,b]\) 中任意一点 \(x_0\),有:
其中余项 \(R_n(x)\) 可以表示为:
Peano型余项Taylor公式:
设函数 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 处可导,则有:
其中 \(o(x-x_0)\) 表示当 \(x\rightarrow x_0\) 时,\(o(x-x_0)\) 比 \((x-x_0)\) 快无穷多倍的无穷小量。
Maclaurin展开式:
若函数 \(f(x)\) 在 \(x=0\) 处有 \(n+1\) 阶连续导数,则有:
其中余项 \(R_n(x)\) 可以表示为:
Demoivre公式:
对于任意实数 \(x\) 和正整数 \(n\),有:
Lindeburg-levy定理(中心极限定理):
设 \(X_1,X_2,\cdots,X_n\) 是 \(n\) 个独立同分布的随机变量,其均值为 \(\mu\),方差为 \(\sigma^2\),则当 \(n\) 充分大时,随机变量之和的标准化形式 \(\frac{\sum_{i=1}^{n}X_i-n\mu}{\sigma\sqrt{n}}\) 的分布趋近于标准正态分布。
L'Hospital法则:
设 \(f(x),g(x)\) 在某个区间内可导且 \(g'(x)\neq 0\),若 \(\lim_{x\rightarrow a}f(x)=\lim_{x\rightarrow a}g(x)=0\) 或 \(\pm\infty\),则:
平均收敛定理:
算术平均收敛定理:
设 \(\{f_n(x)\}\) 在 \([a,b]\) 上一致有界,且对任意 \(x\in[a,b]\),\(\lim_{n\rightarrow\infty}f_n(x)=f(x)\) 存在,则 \(\{f_n(x)\}\) 在 \([a,b]\) 上一致收敛于 \(f(x)\)。
几何平均收敛定理:
设 \(\{f_n(x)\}\) 在 \([a,b]\) 上非负,一致有界且单调递增(或递减),且对任意 \(x\in[a,b]\),\(\lim_{n\rightarrow\infty}f_n(x)=f(x)\) 存在,则 \(\{f_n(x)\}\) 在 \([a,b]\) 上一致收敛于 \(f(x)\)。
夹逼准则:
设函数序列 \(\{f_n(x)\},\{g_n(x)\},\{h_n(x)\}\) 满足对于所有 \(x\in[a,b]\),有 \(f_n(x)\le g_n(x)\le h_n(x)\),且 \(\lim_{n\rightarrow\infty}f_n(x)=\lim_{n\rightarrow\infty}h_n(x)=L\),则 \(\lim_{n\rightarrow\infty}g_n(x)=L\)。
单调有界准则:
若数列 \(\{a_n\}\) 单调递增(或递减)且有界,则数列 \(\{a_n\}\) 收敛。
零点定理:
设函数 \(f(x)\) 在 \([a,b]\) 内连续,且 \(f(a)f(b)<0\),则在 \((a,b)\) 中至少存在一个根。
压缩映射原理:
设完备度量空间 \((X,d)\) 中的映射 \(T:X\rightarrow X\) 满足 \(\exists K\in(0,1)\),\(d(Tx,Ty)\le Kd(x,y) (\forall x,y\in X)\),则 \(T\) 在 \(X\) 中有唯一不动点,并且对于任意 \(x_0\in X\),迭代序列 \(\{x_n\}\),\(x_{n+1}=Tx_n\) 收敛于不动点。
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