一文搞懂考研数列极限问题(概念/计算/证明)史上最强/最全总结

本文深入浅出地介绍了数列极限的概念、计算方法及证明策略,涵盖数列定义、极限计算、收敛性判断及实际应用。通过对不同类型的数列极限问题的分析,如等差、等比数列、定积分定义和级数求和,揭示了数列极限的计算技巧和证明思路,旨在帮助读者理解和掌握这一核心数学概念。
摘要由CSDN通过智能技术生成

不管本科高数还是考研数学,数列极限问题,看这一篇文章管够,看完还不会做你来找我!

数列极限,是数列和极限两个充满不确定性的概念相混合,容易让人产生摸不着头脑,看到题目就害怕的感觉,本篇文章就按以下目录对这块儿重难点拨云见日,内容循序渐进,越往后越精彩,大家可以自行感受一下!

01 什么是数列
02 数列的极限
03 数列极限的计算(三种类型)
04数列相关证明题(两种类型)

01 什么是数列?(掌握难度:★)

从字面意思就可以看出来:数列数列,就是将数排成队列。详细点来说,就是将一堆数按照某种规律排成一排,p.s.类似军训,教官让我们按照从矮到高(某种规律)排成一排。
在这里插入图片描述
这时,有个数在开小差,教官就开始点名了。还记得我们当时军训时教官是怎么点名的么?

“第m排第n列,请出列”——这耳熟能详的语句。

由于我们的数只有一列,所以我们就变成了,“第n个数请出列”。为了描述方便我们用符号 x n x_{n} xn 表示,含义为第n个数,于是就有 x 1 = 1 2 , x 4 = 1 16 , x 5 = 1 32 x_{1}=\frac{1}{2} , x_{4}=\frac{1}{16} , x_{5}=\frac{1}{32} x1=21x4=161x5=321。如果可以用某个含n的式子来表示 x n x_{n} xn ,那么这个式子就叫做这个数列的通项公式,例如本文举例的数列,它的通项公式就是: x n = 1 2 n x_{n}=\frac{1}{2^{n}} xn=2n1 。有了它,我们就可以快速get这一列数中的每一个数,是不是很方便。

但是,人总是贪心的。所以一定会有人问:“你不是说每一项你都知道么?那么第无穷项是多少呢?”这个时候就涉及到了数列的极限。

02 数列的极限(掌握难度:★★)

针对刚刚的问题——数列{ x n x_{n} xn }的“无穷项”是多少?即当 n → ∞ n\rightarrow\infty n 时, x n x_{n} xn 趋近于多少。可见这是一个极限问题,用数学式来表示:

lim ⁡ n → ∞ x n = ? \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=? limnxn=?

上式的结果,有些是可预测的(可计算出结果),有些是不可预测的(结果不确定),如下:

例如:
(1) ( − 1 ) n : − 1 , 1 , − 1 , 1 , − 1 , 1 … … { (-1)^{n} }: -1,1,-1,1,-1,1…… (1)n1,1,1,1,1,1……

(2) l n ( n ) : l n 1 , l n 2 , l n 3 , … … { { ln(n) } } : ln1,ln2,ln3,…… ln(n):ln1,ln2,ln3……

(3) 1 2 n : 1 2 , 1 4 , 1 8 , 1 16 … … {\frac{1}{2^{n}} } : \frac{1}{2},\frac{1}{4},\frac{1}{8},\frac{1}{16}…… 2n1214181161……

数列(1),在-1和1间摇摆不定,"第无穷项"鬼知道是1还是-1,因此极限不存在;

数列(2),随n增大, x n x_{n} xn 也无限制地增大,增大到无穷时,无法用一个具体的数来表示,其极限也不存在。对于数列(1)和(2),我们称其为发散数列,或称这个数列是发散的。

数列(3),随n增大,每一项的分母都会无限制的增大,进而每一项会越来越小,最终 n → ∞ , x n → 0 ( 1 ∞ ) n\rightarrow \infty ,x_{n}\rightarrow0(\frac{1}{\infty}) n,xn0(1) ,所以此时我们可以预测在“第无穷项”处,数列的值趋近于0,这个时候我们也称数列(3)收敛。

所以可知,当 lim ⁡ n → ∞ x n = A \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=A limnxn=A 的时候,数列的“第无穷项”我们是可以预测出来的,此时这个数列 { x n } \left\{ x_{n} \right\} { xn} 也是收敛的。最终得到下面的关系:

{ x n } 收敛 ↔ lim ⁡ n → ∞ x n 存在 ↔ lim ⁡ n → ∞ x n = A \left\{ x_{n} \right\}收敛\leftrightarrow\lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}存在\leftrightarrow\lim_{n\rightarrow \infty}{x_{n}}=A { xn}收敛limnxn存在limnxn=A

极限趋近的数学表达式: n → ∞ , x n → A n\rightarrow \infty, x_{n}\rightarrow A nxnA ,用大白话讲就是:当n趋近无穷大时, x n x_{n} xn 与A的距离越来越近。而衡量两个数的距离远近,用绝对值来表示,就是 ∣ x n − A ∣ \left| x_{n}-A \right| xnA 。所以该语句套上数学的外衣就是 n → ∞ n\rightarrow\infty n ∣ x n − A ∣ → 0 \left| x_{n}-A \right|\rightarrow0 xn

无监督对比学习是一种用于训练深度神经网络的自监督学习方法,它在没有标签的大规模未标记数据上进行训练。该方法通过使模型学习将相似样本聚集在一起,将不相似样本分开来,从而学习到有用的特征表示。 以下是几种常见的无监督对比学习方法: 1. MoCo(Momentum Contrast):MoCo是一种基于对比学习的方法,它使用了动量更新策略来增强对比学习的性能。它通过构建一个动态的字典来扩展正样本的数量,并使用动量更新策略来提高特征的一致性。 2. SimCLR(Simple Contrastive Learning):SimCLR是一种简单而有效的对比学习方法,它通过最大化正样本间的相似性并最小化负样本间的相似性来进行训练。SimCLR使用了数据增强和大批量训练等技术来提高性能。 3. SwAV(Swapping Assignments between Views):SwAV是一种基于视图交换的对比学习方法,它通过交换不同视图下的样本分配来增强对比学习过程。SwAV还使用了聚类损失来进一步优化特征表示。 4. BYOL(Bootstrap Your Own Latent):BYOL是一种基于自举的对比学习方法,它通过预测一个网络的自我编码器输出来进行训练。BYOL使用了移动平均权重和在线网络更新等技术来提高性能。 5. SimSiam(Simplified Siamese):SimSiam是一种简化的孪生网络对比学习方法,它通过最大化网络预测的一致性来进行训练。相比于传统的对比学习方法,SimSiam省略了负样本的构造过程,简化了训练过程。 这些无监督对比学习方法在图像和自然语言处理等领域都取得了很好的效果,并且被广泛应用于预训练模型的训练中。每种方法都有其独特的特点和优势,可以根据具体任务和数据集选择适合的方法进行使用。
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