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第十一章 级数⚓︎

2376 个字 预计阅读时间 12 分钟

数项级数的基本概念⚓︎

概念⚓︎

  • 级数\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n = u_1 + u_2 + \dots + u_n + \dots\)
  • 部分和\(S_n = u_1 + u_2 + \dots + u_n\),且 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n = \lim\limits_{n \rightarrow \infty}S_n\)

    • \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}S_n = S\),称级数收敛,并称 \(S\) 为级数的和
    • \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}S_n\) 不存在,则称级数发散

🌟一些重要级数

\[\sum\limits_{n = 1}^\infty aq^{n-1}(a \ne 0)\]
  • \(|q| < 1\) 收敛,其和为 \(\dfrac{a}{1 - q}\)
  • \(|q| \ge 1\) 发散
\[\sum\limits_{n = 1}^{\infty}\dfrac{1}{n^p}\]
  • \(p > 1\) 收敛
  • \(p \le 1\) 发散

p = 1 时,该级数又被称为调和级数

\[\sum\limits_{n = 2}^\infty \dfrac{1}{n^p(\ln n)^q}\]
  • \(p > 1\),或 \(p = 1\) \(q > 1\) 收敛
  • \(p < 1\),或 \(p = 1\) \(q \le 1\) 发散

性质⚓︎

  • 线性运算法则:若级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n, \sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 均收敛,且 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n = A, \sum\limits_{n = 1}^\infty v_n = B\),则对任意常数 \(\alpha, \beta\),有
\[ \sum\limits_{n = 1}^{\infty}(\alpha u_n + \beta v_n) = \alpha A + \beta B \]
  • 下列三种情况不会影响级数的敛散性:

    • 改变级数的有限项
    • 去掉级数前的有限项
    • 在级数前增添有限项
  • 收敛级数的结合性:若级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛,则在级数中任意添加括号所得到的新级数也收敛,且其和不变。

  • ⭐级数收敛的必要条件:若级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛,则 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}u_n = 0\)

    • 推论 ( 逆否命题 ):若 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}u_n\) 不存在或 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}u_n \ne 0\),则级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 发散。

定理 1( 柯西收敛准则 ):级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛的充要条件是:\(\forall \varepsilon > 0, \exists N \in \mathbb{N}_+,\),当 \(n > N\) 时,\(\forall p \in \mathbb{N}_+, |u_{n+1} + u_{n+2} + \dots + u_{n+p}| < \varepsilon\)

正向级数敛散性的判别法⚓︎

正项级数\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 满足 \(u_n \ge 0\)

定理 2:正向级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛的充要条件是:正项级数的部分和数列 \(\{S_n\}\) 有上界,即存在常数 \(M\)\(\forall n \in N\),都有 \(S_n \le M\)

🌟判别法大全

注:使用下面的方法前可先用级数收敛的必要条件判断

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n, \sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 均为正项级数,且 \(u_n \le v_n(n = 1, 2, \dots)\)

  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 收敛,则 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 发散,则 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 发散

注:

  • 此定理可减弱为 \(u_n \le v_n(n = k, k+1, \dots)\)
  • \(u_n \le v_n\) 可改为 \(u_n \le Cv_n\)(C > 0 为常数 )

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n, \sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 均为正项级数,且 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{u_n}{v_n} = l\)

  • \(0 < l < +\infty\),即 \(u_n \sim lv_n(n \rightarrow +\infty)\) 时,两个级数同时收敛或发散
  • \(l = 0\) 时,若 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 收敛,则 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛
  • \(l = +\infty\) 时,若 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 发散,则 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 发散

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 是正项级数,并且 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{u_{n+1}}{u_n} = \gamma\)( \(+\infty\))

  • \(\gamma < 1\) 时,级数收敛
  • \(\gamma > 1\) 时,级数发散
  • \(\gamma = 1\) 时,无法判断

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 是正项级数,并且 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\sqrt[n]{u_n} = \gamma\)( \(+\infty\))

  • \(\gamma < 1\) 时,级数收敛
  • \(\gamma > 1\) 时,级数发散
  • \(\gamma = 1\) 时,无法判断

\(f(x)\) \([1, +\infty)\) 上是非负且递减的连续函数,记 \(u_n = f(n), n = 1, 2, 3, \dots\),则级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 与反常积分 \(\int_1^{+\infty}f(x)\) 的敛散性相同。

一般级数收敛性的判别法⚓︎

交错级数⚓︎

交错级数\(\sum\limits_{n = 1}^\infty (-1)^{n-1}u_n(u_n > 0)\)

定理 3( 莱布尼茨公式 ):若有交错级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty (-1)^{n-1}u_n\) 满足下列条件:

  • \(u_1 \ge u_2 \ge u_3 \ge \dots\)
  • \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}u_n = 0\)

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty (-1)^{n-1}u_n\) 收敛,且它的和 \(S \le u_1\)

推论:若交错级数满足莱布尼茨定理的条件,则以 \(S_n\) 作为级数和的近似值时,其误差 \(R_n\) 不超过 \(u_{n+1}\),即 \(|R_n| = |S - S_n| \le u_{n+1}\)

绝对收敛级数与条件收敛级数⚓︎

定理 4:若 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty |u_n|\) 收敛,则 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 也收敛

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 为一般级数

  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty |u_n|\) 收敛,称 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\)绝对收敛
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty |u_n|\) 发散,但 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 收敛,称 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\)条件收敛

判别法

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 是一般级数,若 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{|u_{n+1}|}{|u_n|} = \gamma\)( \(+\infty\))

  • \(\gamma < 1\) 时,级数绝对收敛
  • \(\gamma > 1\) 时,级数发散
  • \(\gamma = 1\) 时,无法判断

\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 是正项级数,并且 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\sqrt[n]{|u_n|} = \gamma\)( \(+\infty\))

  • \(\gamma < 1\) 时,级数绝对收敛
  • \(\gamma > 1\) 时,级数发散
  • \(\gamma = 1\) 时,无法判断

一类题型:判断绝收、条收还是发散

  • 如果是 2 个复杂的式子相加 / 减,则拆成 2 部分逐个击破
  • 有时级数内会带一个常数 p,那么有可能需要分类讨论(而且很有可能跟p 级数相关)

绝对收敛级数的性质⚓︎

定理 5:设 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n\) 绝对收敛,则重排的级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u'_n\) 也绝对收敛,且它的和与原级数的和相等。

定理 6( 柯西定理 ):若级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n, \sum\limits_{n = 1}^\infty v_n\) 绝对收敛,设 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n = A, \sum\limits_{n = 1}^\infty v_n = B\),则下表中所有乘积 \(u_iv_j\) 按任意顺序排列所得的级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty w_n\) 绝对收敛,且其和 = AB

函数项级数的概念⚓︎

函数项级数\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n(x) = u_1(x) + u_2(x) + \dots + u_n(x) + \dots\)

\(\exists x_0\)\(\sum\limits_{n = 1}^\infty u_n(x_0)\) 收敛,称 \(x_0\) 为函数项级数的收敛点。函数项级数全体收敛点的集合被称为函数项级数的收敛域,记为 \(D\)

\(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}S_n(x) = S(x), x \in D\),称 \(S(x)\) 为函数项级数的和函数

\(R_n(x) = S(x) - S_n(x) = u_{n+1}(x) + u_{n+2}(x) + \dots\) 为函数项级数的余项,它满足 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}R_n(x) = 0\)

幂级数及其和函数⚓︎

概念⚓︎

幂级数\(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n(x - x_0)^n = a_0 + a_1 (x- x_0) + a_2(x - x_0)^2 + \dots + a_x(x - x_0)^n + \dots\)

一般我们只考虑 \(x_0 = 0\) 的情况,即 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\),因此后面的内容就默认 \(x_0 = 0\) 了。

定理 7( 阿贝尔定理 )

  • 若级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \(x = x_0(x_0 \ne 0)\) 处收敛,则满足 \(|x| < |x_0|\) 的一切 \(x\) 使该幂级数绝对收敛
  • 若级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \(x = x_0(x_0 \ne 0)\) 处发散,则满足 \(|x| > |x_0|\) 的一切 \(x\) 使该幂级数发散

  • 收敛域:以原点为中心的区间 \(D\),用 \(2R\) 表示区间长度
  • 收敛半径\(R\)
  • 收敛区间\((-R, R)\)

注:\((-R, R) \subseteq D \subseteq [-R, R]\),因此最后还要判断一下边界上幂级数是否收敛

⭐求幂级数收敛半径的方法

设幂级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\),若 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{|a_n|}{|a_{n+1}|} = R\)

  • \(0 < R < +\infty\) 时,级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \((-R, R)\) 内绝对收敛,\(|x| > R\) 时发散

    注:在 \(x = \pm R\) 处,级数可能收敛,也可能发散

  • \(R = 0\) 时,级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) 仅在 \(x = 0\) 处收敛,\(x \ne 0\) 时发散

  • \(R = + \infty\) 时,级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \((-\infty, +\infty)\) 内绝对收敛

注:若 \(a_{n+1}\) \(a_n\) 有公因式,且 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{|a_n|}{|a_{n+1}|}\) 存在 ( \(= +\infty\)) 则采用该定理

设幂级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\),若 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{1}{\sqrt[n]{|a_n|}} = R\)

  • \(0 < R < +\infty\) 时,级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \((-R, R)\) 内绝对收敛,\(|x| > R\) 时发散
  • \(R = 0\) 时,级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) 仅在 \(x = 0\) 处收敛,\(x \ne 0\) 时发散
  • \(R = + \infty\) 时,级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \((-\infty, +\infty)\) 内绝对收敛

注:若 \(a_n\) 中有 \(n\) 次方,且 \(\lim\limits_{n \rightarrow \infty}\dfrac{1}{\sqrt[n]{|a_n|}}\) 存在 ( \(= +\infty\)),则采用该定理

性质⚓︎

若幂级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) 的收敛半径为 \(R(> 0)\),则:

  • 级数在收敛域上的和函数 \(S(x)\) 是连续函数,当然 \(S(x)\) \((-R, R)\) 内也连续
  • 级数在 \((-R, R)\) 逐项可微,微分后所得到的幂级数与原级数有相同的收敛半径,即: $$ (\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n)' = \sum\limits_{n = 0}^\infty (a_n x^n)' $$
  • 级数在 \((-R, R)\) 逐项可积,积分后所得到的幂级数与原级数有相同的收敛半径,即: $$ \int_0^x(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n) \mathrm{d}x = \sum\limits_{n = 0}^\infty (\int_0^x a_n x^n \mathrm{d}x) $$

推论:设 \(S(x)\) 为幂级数在收敛区间 \((-R, R)\) 内的和函数,则

  • \((-R, R)\) \(S(x)\) 具有任何阶导数且可逐项求导,收敛半径仍为 \(R\)
  • 唯一性定理:幂级数的系数与 \(S(x)\) \(x = 0\) 处的各阶导数有如下关系: $$ a_0 = S(0), a_n = \dfrac{S^{(n)}(0)}{n!}, n = 1, 2, \dots $$

运算法则⚓︎

  • 若级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \(\sum\limits_{n = 0}^\infty b_n x^n\) \(x = 0\) 的某邻域相等,则它们的同次幂项的系数相等,即 \(a_n = b_n, n = 0, 1, 2, \dots\)
  • 若级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n\) \(\sum\limits_{n = 0}^\infty b_n x^n\) 的收敛半径分别为 \(R_a, R_b\),则:
\[ \begin{align} \lambda \sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n & = \sum\limits_{n = 0}^\infty \lambda a_n x^n , |x| < R_a \notag \\ \sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n \pm \sum\limits_{n = 0}^\infty b_n x^n & = \sum\limits_{n = 0}^\infty (a_n \pm b_n) x^n, |x| < R \notag \\ (\sum\limits_{n = 0}^\infty a_n x^n)(\sum\limits_{n = 0}^\infty b_n x^n) & = \sum\limits_{n = 0}^\infty c_n x^n, |x| < R \notag \end{align} \]

其中 \(\lambda\) 为常数,\(R = \min\{R_a, R_b\}\)\(c_n = \sum\limits_{k = 0}^n a_kb_{n-k}\)

和函数⚓︎

⭐两个重要幂级数

幂级数 \(\sum\limits_{n = 1}^\infty\dfrac{x^n}{n}\) \(\sum\limits_{n = 1}^\infty nx^{n-1}\)
收敛半径 \(R = 1\) \(R = 1\)
收敛区间 \((-1, 1)\) \((-1, 1)\)
收敛域 \([-1, 1)\) \((-1, 1)\)
函数 \(-\ln (1-x)\) \(\dfrac{1}{(1-x)^2}\)
求解的小技巧
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{x^{n+1}}{n} = x\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{x^n}{n}\)
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{x^{n-1}}{n} \xlongequal{\text{当 } x \ne 0} \dfrac{1}{x}\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{x^n}{n}\)
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{x^{2n}}{n} \xlongequal{\text{令 } x^2 = y} \dfrac{1}{x}\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{y^n}{n}\)
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty \dfrac{x^n}{n(n+1)} = \sum\limits_{n = 1}^\infty (\dfrac{1}{n} - \dfrac{1}{n+1})x^n = \dfrac{1-x}{x}\ln(1-x) + 1, (x \in [-1, 0) \cup (0, 1))\)
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty nx^n = x\sum\limits_{n = 1}^\infty nx^{n-1}\)
  • \(\sum\limits_{n = 1}^\infty nx^{2n} \xlongequal{\text{令 } x^2 = y} \sum\limits_{n = 1}^\infty ny^n\)
  • \(\sum\limits_{n = 2}^\infty nx^{n-2} = \dfrac{1}{x}(\sum\limits_{n = 2}^\infty nx^{n-1} + 1 - 1)\)

⭐求幂级数的和函数常用方法

  • 线性运算法则
  • 变量代换
  • 逐项求导,再利用 \(S(x) = S(0) + \int_0^x S'(x) \mathrm{d}x\)
  • 逐项积分,再利用 \(S(x) = (\int_0^xS(x)\mathrm{d}x)'\)
  • 可以利用一些常见幂级数

注意!

无论是求幂级数的和函数,还是函数展成幂级数,千万不要忘记以下两点!

  • 确定收敛域:判断幂级数在边界那两点上是否收敛
  • 关注那些取不到的点

函数展成幂级数⚓︎

泰勒级数⚓︎

回顾:泰勒公式 $$ f(x) = f(x_0) + \dfrac{f'(x_0)}{1!}(x - x_0) + \dfrac{f''(x_0)}{2!}(x - x_0)^2 + \dots + \dfrac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x - x_0)^n + R_n(x) $$

其中拉格朗日余项 \(R_n(x) = \dfrac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x - x_0)^{n+1}\)\(\xi\) 介于 \(x_0, x\) 之间

定理 10:设 \(f(x)\) 在区间 \(|x - x_0| < R\) 内存在任意阶的导数,幂级数 \(\sum\limits_{n = 0}^\infty \dfrac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x - x_0)^n\) 的收敛区间为 \(|x - x_0| < R\),则在 \(|x - x_0| < R\) \(f(x) = \sum\limits_{n = 0}^\infty \dfrac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x - x_0)^n\) 成立的充要条件是:在该区间内,\(\lim\limits_{n \rightarrow \infty} R_x(x) = \lim\limits_{n \rightarrow \infty} \dfrac{f^{(n + 1)}(\xi)}{(n+1)!}(x - x_0)^{n+1} = 0\)

上述幂级数被称为泰勒级数,当 \(x_0 = 0\) 时,被称为麦克劳林级数

\[ f(0) + \dfrac{f'(0)}{1!}x + \dfrac{f''(0)}{2!}x^2 + \dots + \dfrac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n + \dots = \sum\limits_{n = 0}^\infty \dfrac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n \]

基本初等函数的幂级数展开⚓︎

⭐常用的麦克劳林展开式

  • \(e^x = 1 + x + \dfrac{x^2}{2!} + \dots + \dfrac{x^n}{n!} + \dots, x \in (-\infty, +\infty)\)
  • \(\sin x = x - \dfrac{x^3}{3!} + \dfrac{x^5}{5!} - \dots + (-1)^n\dfrac{x^{2n+1}}{(2n+1)!} + \dots, x \in (-\infty, +\infty)\)
  • \(\cos x = 1 - \dfrac{x^2}{2!} + \dfrac{x^4}{4!} - \dots + (-1)^n\dfrac{x^{2n}}{(2n)!} + \dots, x \in (-\infty, +\infty)\)
  • \(\ln (1+x) = x - \dfrac{x^2}{2} + \dfrac{x^3}{3} - \dots + (-1)^n\dfrac{x^{n+1}}{n+1} + \dots, x \in (-1, 1]\)
  • \((1 + x)^a = 1 + ax + \dfrac{a(a-1)}{2!}x^2 + \dots + \dfrac{a(a-1)\dots(a - n + 1)}{n!}x^n + \dots. x \in (-1, 1)\)
  • \(\dfrac{1}{1 - x} = \sum\limits_{n = 0}^{\infty} x^n, |x| < 1\)
  • \(\dfrac{1}{1 + x} = \sum\limits_{n = 0}^{\infty} (-1)^n x^n, |x| < 1\)
补充
  • \(\dfrac{1}{2}\ln\dfrac{1+x}{1-x} = \sum\limits_{n = 0}^\infty \dfrac{x^{2n+1}}{2n+1}, x \in (-1, 1)\)
  • \(\sqrt{1+x} = 1 + \dfrac{1}{2}x + \sum\limits_{n = 2}^\infty (-1)^{n-1} \dfrac{(2n-3)!!}{(2n)!!}x^n, x \in [-1, 1]\)
  • \(\dfrac{1}{\sqrt{1+x}} = 2(\sqrt{1+x})' = 1 + \sum\limits_{n = 1}^\infty (-1)^n \dfrac{(2n-1)!!}{(2n)!!}x^n, x \in (-1, 1]\)

其他方法⚓︎

求幂级数的和函数的方法的逆过程

函数的傅里叶展开⚓︎

概念⚓︎

傅里叶级数: $$ \dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{n\pi x}{l} + b_n \sin \dfrac{n \pi x}{l}) $$

其中 \(a_n, b_n\) 被称为傅里叶系数,满足:

\[ \begin{cases} a_n = \dfrac{1}{l} \int_{-l}^l f(x)\cos \dfrac{n \pi x}{l} \mathrm{d}x, \quad n = 0, 1, 2, \dots \notag \\ b_n = \dfrac{1}{l} \int_{-l}^l f(x)\sin \dfrac{n \pi x}{l} \mathrm{d}x, \quad n = 1, 2, 3, \dots \notag \end{cases} \]

注意

有时,\(a_0\) 项无法通过上面的公式求解 ( 比如 \(n\) 作为分母 ),需要单独求解:\(a_0 = \dfrac{1}{l} \int_{-l}^l f(x) \mathrm{d}x\)

周期函数的傅里叶展开⚓︎

定理 11( 狄利克雷定理 ):如果 \(f(x)\) 是以 \(T = 2l\) 为周期的周期函数,且 \(f(x)\) \([-l, l]\) 上逐段光滑,那么 \(f(x)\) 的傅里叶级数在任意点 \(x\) 处都收敛,并且收敛于 \(f(x)\) 在该点左右极限的平均值,即:

\[ \begin{align} \dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{n\pi x}{l} + b_n \sin \dfrac{n \pi x}{l}) & = S(x) \notag \\ & = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}, x \in (-\infty, +\infty) \notag \end{align} \]

更通俗的理解

  • \(f(x)\) 连续点上,\(\dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{n\pi x}{l} + b_n \sin \dfrac{n \pi x}{l}) = f(x)\)
  • \(f(x)\) 间断点上,\(\dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{n\pi x}{l} + b_n \sin \dfrac{n \pi x}{l}) = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}\)

我们通常会研究 \(T = 2\pi\) 时的傅里叶级数 此时的傅里叶级数为:\(\dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos nx + b_n \sin nx)\), 傅里叶系数为:

  • \(a_n = \dfrac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi f(x)\cos nx \mathrm{d}x, \quad n = 0, 1, 2, \dots\)
  • \(b_n = \dfrac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi f(x)\sin nx \mathrm{d}x, \quad n = 1, 2, 3, \dots\)

特殊情况的化简

此时 \(a_n = \dfrac{2}{l} \int_0^l f(x)\cos \dfrac{n \pi x}{l} \mathrm{d}x, b_n = 0\),那么傅里叶级数为:

\[ \dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{n\pi x}{l}) = S(x) = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}, x \in (-\infty, +\infty) \]

此时 \(a_n = 0, b_n = \dfrac{2}{l} \int_0^l f(x)\sin \dfrac{n \pi x}{l} \mathrm{d}x\),那么傅里叶级数为:

\[ \sum\limits_{n = 1}^\infty (b_n \sin \dfrac{n\pi x}{l}) = S(x) = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}, x \in (-\infty, +\infty) \]

傅里叶系数为:

\[ \begin{cases} a_n = \dfrac{2}{b-a}\int_a^b f(x)\cos \dfrac{2n\pi x}{b - a} \mathrm{d}x, n = 0, 1, 2, \dots\\ b_n = \dfrac{2}{b-a}\int_a^b f(x)\sin \dfrac{2n\pi x}{b - a} \mathrm{d}x, n = 1, 2, 3, \dots \end{cases} \]

傅里叶级数为:

\[ \begin{align} \dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{2n\pi x}{b - a} + b_n \sin \dfrac{2n \pi x}{b - a}) & = S(x) \notag \\ & = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}, x \in (-\infty, +\infty) \notag \end{align} \]
补充:帕塞瓦尔等式

\(f(x)\) 可积且平方可积,则 \(f(x)\) 的傅里叶系数 \(a_n\) \(b_n\) 的平方构成的级数 \(\dfrac{a_0^2}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n^2 + b_n^2)\) 是收敛的,且满足下列等式,即帕塞瓦尔等式

\[ \dfrac{a_0^2}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n^2 + b_n^2) = \dfrac{1}{l}\int_{-l}^l f^2(x) \mathrm{d}x \]

有限区间上的傅里叶展开⚓︎

  • 区间 \([-l, l]\) 上的展开式:类似一般周期函数的傅里叶展开式,只是区间发生了变化
  • \([0, l]\) 上的展开式:先在 \([-l, 0]\) 上补充定义,使 \(f(x)\) \([-l, l]\) 能够进行傅里叶展开,然后将 \(x\) 限制在 \([0, l]\) 上,这样就得到了符合要求的展开式。有 2 种形式:

\[ F(x) = \begin{cases}f(x), & 0 < x \le l \\ 0, & x = 0 \\ -f(-x), & -l \le x < 0\end{cases} \]

得到 \(f(x)\) \([0, l]\) 上的正弦展开: $$ \sum\limits_{n = 1}^\infty (b_n \sin \dfrac{n\pi x}{l}) = S(x) = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}, x \in (0, l) $$

其中,\(b_n = \dfrac{2}{l} \int_0^l f(x)\sin \dfrac{n \pi x}{l} \mathrm{d}x\),且 \(S(0) = S(l) = 0\)

\(S(x)\) 为周期函数,周期为 \(2l\),且为奇函数

\[ F(x) = \begin{cases}f(x), & 0 \le x \le l \\ f(-x), & -l \le x < 0\end{cases} \]

得到 \(f(x)\) \([0, l]\) 上的余弦展开: $$ \dfrac{a_0}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty (a_n \cos \dfrac{n\pi x}{l}) = S(x) = \dfrac{f(x - 0) + f(x + 0)}{2}, x \in (0, l) $$

其中,\(a_n = \dfrac{2}{l} \int_0^l f(x)\cos \dfrac{n \pi x}{l} \mathrm{d}x\),且 \(S(0) = \lim\limits_{x \rightarrow 0^+}f(x), S(l) = \lim\limits_{x \rightarrow l^-}f(x)\)

\(S(x)\) 为周期函数,周期为 \(2l\),且为偶函数

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