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在级数敛散性的判别中,广级数有着举足轻重的作用,它是一个典型级数。本文将给出户级数部分和的估计式由此得出一个很重要的常数—Euler常数。一、P级数部分和的估计式考虑函数y=x-P(P>0,X>0),计算其一、二阶导数y’=px-1<0;y”=p(p 1)x-p-2>0,即函数y=xp的图形是单调减小、凹的(如图)。以下来估计在区间二,。」上曲边梯形的面积卜一’d。。由于},一。’的图形是凹的,由定积分近似计算中的梯形法公式知,其诸梯形面积之和应大于曲边梯形面积。图中以[k-l,hi为底边,上为高的n-l个矩形。积之。应小,曲。梯形面积… 相似文献
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利用Γ函数的对数微商的渐近公式,我们建立了下面双边不等式:12n+∑2p+1k=1(-1)kBk2kn2k<∑nk=11k-lnn-γ<12n+∑2pk=1(-1)kBk2kn2k,这里γ=0.57721566…是Euler常数,Bk(k=1,2,…)是Bernoulli数,p0和n1是整数. 相似文献
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Euler常数是级数理论中的一个重要结果 .但是 ,对于 Euler常数的反对称形式 ,一般的级数理论教程和文献中却很少提及 .因此 ,本文介绍一位美国学者就此研究的一个结果 .称 r=limx→ 1 ∞n=11nx- 1xn ( 1 )就是 Euler常数的一个反对称形式 ,(即 x与 n互换后该式变号 )其中 r被定义为r=limn→∞ 1 12 … 1n- lnn ( 2 )这里 ,( 2 )便是我们熟知的 Euler常数 .显然 ,级数 ( 1 )项中的 n和 x是反对称的 ,( 1 )式既指出了 r是 x趋近于 1时 ∞n=11nx- 1xn 的极限 ,又指出了 x趋近于 1时 P—级数 ∞n=11nx和几何级数 ∞n=11xn的区别 .这… 相似文献
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本文介绍 Euler公式 :eix =cosx +isinx ( 1 )或 cosx =eix +e- ix2sinx =eix -e- ix2( 2 )的一些简单应用。一 五个数 0、1、π、e、i之间的联系例 1 在 Euler公式中令 x=π,得eiπ +1 =0上述结果将五个在不同历史时期出现而又在性质上相去很远的不同数字 ,统一在一个非常简洁的式子里 ,它的美学价值是从它的内涵、它的历史、它的外表都可以看出来的。二 求导数例 2 设函数 y=exsinx,求 y(n)解 因 y=exsinx=Ime(1+ i) x,则y(n) =Im dndxne(1+ i) x =Im( 1 +i) ne(1+ i) x =2 n2 exsin( x +nπ4)。 三 求定积分例 3 求∫π20cos… 相似文献
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设p∈(0,1),本文研究p-级数∑∞n=1n~(-p)的发散速度估计.通过构造适当的区间套,得到了limn→∞A_(n,p):=C_p∈(p,2~(1-p)-1+p),0C_p-A_(n,p)(1-p)n~(-p),这里,A_(n,p)=n~(1-p)-(1-p)∑k=nk=1k~(-p).进一步,应用数值积分的梯形公式,得到了lim_(n→∞)n~p C(_p-A_(n,p))=(1-p)/2以及C_p-A_(n,p)的二次估计.所得结果改进了文(马书燮,关于发散p-级数的一个不等式[J].大学数学,2013,29(2):147-150.)中的结果. 相似文献
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关于无穷小量乘积的讨论 总被引:3,自引:0,他引:3
本文由有限个无穷小量的乘积仍是无穷小量的证明入手 ,给出无穷多个无穷小量的乘积不一定是无穷小量的例子 ,并根据这种方法得到无穷多个无穷大量的和也不一定是无穷大量的结论 相似文献
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用于求Banach空间中算子f 零点的Euler迭代族的迭代映射是f 在z的局部逆 f -1z的Taylor展式的部分和.当α≤3-2Ö2时整个Euler迭代族统一的收敛性定理被建立,并且其中Smale的α判据中f 解析的强条件被有限次可微的弱条件取代,从而使Smale的理论被纳入数值泛函学者习惯的框架之中. 相似文献
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无失效数据失效率的估计 总被引:3,自引:0,他引:3
韩明 《纯粹数学与应用数学》2000,16(1):34-39
对指数分布无失效数据(ti,ni)的失效率λ,在λ的先验密度的核为exp(-λ)时,给出了λ的Bayes估计和多层Bayes估计,从而可以得到可靠度的估计,最后,给合实际问题进行了计算。 相似文献
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无失效数据情形参数的综合估计 总被引:2,自引:0,他引:2
本对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计,还结合实际问题进行了计算。 相似文献
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无失效数据可靠性参数的综合估计 总被引:5,自引:0,他引:5
本对指数分布的无失效数据(ti,ni),给出了参数λ的最小二乘估计以及失效概率pi=p{T〈ti}的Bayes估计,并在引进失效信息后给出了Pm+1(r)=P{T〈tm+1}的Bayes估计和综合估计,从而可以得到无失效数据的失效率和可靠度的综合估计。最后,综合实际问题进行了计算。 相似文献
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无失效数据情形失效率的综合估计 总被引:4,自引:0,他引:4
韩明 《高校应用数学学报(A辑)》2002,17(2):200-206
对指数分布的无失效数据,提出了无失效数据情形失效率的综合估计法。在失效率的先验分布为截尾Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计。在引进失效信息后,在失效率的先验分布为截尾Gamma分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合估计,并给出了可靠度的综合估计,结合实际问题进行了计算。 相似文献
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