交错级数的对数判别法

从正项级数的Raabe对数判别法入手,给出了交错级数的一个新的审敛方法.与文[1],[2]所给的审敛法相比,当交错级数的一般项含有幂指项时,利用该审敛法判断其敛散性显得尤为简便.     

关于交错级数的一个新的审敛准则

讨论了交错级数的敛散性,给出了判定交错级数敛散性的一个新的准则.     

正项级数的D-C判别法

本文将正项级数的比值审敛法 (达朗贝尔 D' Alembert判别法 )和根值审敛法 (柯西 Cauchy判别法 )结合起来 ,得到正项级数的一个新的审敛法 ,且称之为 D-C判别法 .     

正项级数的D—C判别法

本将正项级数的比值审敛法（达朗贝尔D'Alembert判别法）和根值审敛法（柯西Cauchy判别法）结合起来，得到正项级数的一个新的审敛法，且称之为D－C判别法。     

数项级数敛散性的判别程序与正项级数的地位和作用

作者曾给出过数项级数敛散性的判别程序,本文对原有框图进行了修改和补充．从框图中不仅可以了解到级数收敛的定义,级数收敛的必要条件、交错级数的莱布尼兹定理以及绝对收敛与收敛的关系,更能体会到正项级数在数项级数中的重要地位．事实上,对一般的级数,如果用正项级数的比值或根值审敛法判定收敛,则收敛;若发散,则发散（只要注意到比值或根值审敛法的证明过程就不难推出这一点）．正是由于这个原因,正项级数在函数项级数的研究中起着十分重要的作用．一、数项级数敛散性的判别程序二、止坝级数在由数坝线教甲同作用众所周知,定…     

判定级数条件收敛的一些方法

对于任意项级数sum from n=1 to ∞(a_n),应首先考虑它的绝对收敛性,如果非绝对收敛,再考虑它是否条件收敛.而对于条件收敛级数,一般教材只介绍了交错级数的莱布尼兹审敛法,本文介绍另一些判定任意项级数是否条件收敛的方法.     

数列x_(n_m)~r_(n_m+p)审敛原理

“数列xnm~rnm+p审敛原理”,是数列柯西审敛原理的等价命题.采用“数列xnm~rnm+p审敛原理”判别数列(或数项级数)的敛散性比采用柯西审敛原理更便捷;“数列xnm~rnm+p审敛原理”推广了已有的判别数列(或数项级数)敛散性法则,扩大了已有的判别数列(或数项级数)敛散性法则的应用范围.     

正项级数审敛法的探讨

本文对正项级数的比较审敛法与比值审敛法在理论上进行了一些探讨，作了某些推广，建立了一些在应用上更加方便，更加广泛的正项级数审敛法。     

基于p-级数的交错级数敛散性判别法

选择p-级数作为参照级数,由比较判别法可得关于交错级数敛散性判别的一种新方法.新方法可直接判别交错级数的敛散性,并在收敛时,给出级数是条件收敛还是绝对收敛.实例说明其应用.     

谈正项级数敛散性的判定

在学习正项级数审敛法的过程中，一般高等数学教材只介绍了比较定理”和三种审敏法，即极限审敛法，比值审敛法和根值审敛法（本文所提到的三种审欧法均按【l」中相应定理的叙述为准），在实际应用时，初学者往往都会遇到这样的问题：（－），为什么审敛法有时会失效？是否存在一种对一切正项级数都有效的审敛法？（二），除了对简单级数直观看出应采用哪种审敛法外，对于一般的正项级数，应按怎样的顺序使用审敛法，才能迅速而又简洁的判定一个正项级数是否收敛呢？即学生应按怎样的步骤去思考。对上述二问题，教材一般都未涉及。本文就这…     

交错级数敛散性判别法

给出了交错级数的一个判别法,应用此判别法可直接判别交错级数是否收敛,以及收敛时是绝对收敛还是条件收敛.     

正项级数敛散性的一个判别法

基于正项级数的比较判别法和p-级数的敛散性,给出一个与D’Alembert判别法和Cauchy判别法平行的判别正项级数敛散性的方法.并通过实例对所给判别法的可行性进行检验,发现它是已有方法的一个有效补充.     

交错级数敛散性的微分形式判别法

给出交错级数敛散性微分形式的判别法,应用此判别法可直接判别交错级数是否收敛,以及收敛时是绝对收敛还是条件收敛.     

正项级数的广义Cauchy判别法

本文提出了正项级数∞∑n=1a_n新的敛散性判别法,部分解决了根值判别法limn→∞(a_n)~(1/n)=1的遗留问题,即limn→∞(a_n)~(1/n)=1时的判别方法.     

EXPONENTIAL STABILITY FOR NONLINEAR HYBRID STOCHASTIC PANTOGRAPH EQUATIONS AND NUMERICAL APPROXIMATION

The paper develops exponential stability of the analytic solution and convergence in probability of the numerical method for highly nonlinear hybrid stochastic pantograph equation. The classical linear growth condition is replaced by polynomial growth conditions, under which there exists a unique global solution and the solution is almost surely exponentially stable. On the basis of a series of lemmas, the paper establishes a new criterion on convergence in probability of the Euler-Maruyama approximate solution. The criterion is very general so that many highly nonlinear stochastic pantograph equations can obey these conditions. A highly nonlinear example is provided to illustrate the main theory.     

What is the alternating series test?

<正>We learned all the convergence tests before,which all terms are positive.Please try to use your brain to imagine how to deal with series whose terms are not always positive.The most simplest series are alternating series,whose terms alternate in sign.     

富里叶级数的收敛速度

对正弦和余弦富立叶级数,通过合并相邻同号项,使其重排成交错级数.讨论了重排形成的交错级数的敛散性.指出根据自变量x的不同取值,该交错级数可能是单调递减或周期递减的级数.按照莱布尼茨判定法提出了不同精度要求的级数项数的计算公式.选取一到三阶收敛的富立叶级数计算了不同比值精度及差值精度要求的级数项数.计算表明,在x的取值为2π的等分点时,富立叶级数的部分和随项数的增加单调地逼近其收敛值.在x的取值为其它点时,富立叶级数的部分和随项数的增加围绕收敛值上下变动,周期地逼近其收敛值.低收敛阶富立叶级数的收敛速度较慢.要达到0.01%的精度,一收敛阶富立叶级数需要数万项,二收敛阶富立叶级数也需要数百项.在不同计算点处,要达到相同的计算精度,需要的级数项数差别较大.     

The QRPS algorithm: A generalization of the QR algorithm for the singular values decomposition of rectangular matrices

A generalization of the QR algorithm proposed by Francis [2] for square matrices is introduced for the singular values decomposition of arbitrary rectangular matrices. Geometrically the algorithm means the subsequent orthogonalization of the image of orthonormal bases produced in the course of the iteration. Our purpose is to show how to get a series of lower triangular matrices by alternate orthogonal-upper triangular decompositions in different dimensions and to prove the convergence of this series.