無限和
数学 において 、 級数 とは、大まかに言えば、 無限 個の 項 を 次々に 加えていくことである。 [1] 級数の研究は、 微積分学 とその一般化である 数学的解析の主要な部分である。級数は数学のほとんどの分野で使用され、 生成関数を 介した 組合せ論 における有限構造の研究にも使用される。無限級数の数学的特性により 、物理学 、 コンピュータサイエンス 、 統計学 、 金融 などの他の定量的分野にも広く応用できる 。
古代ギリシャ人 の間では、 潜在的に無限の 合計が 有限の結果を生み出す という考えは 逆説的で あると考えられており、最も有名なのは ゼノンのパラドックス である。 [2] [3]それにもかかわらず、無限級数は、 アルキメデス などの古代ギリシャの数学者によって 、例えば 放物線の求積法など で実際に適用された。 [4] [5] ゼノンのパラドックスの数学的側面は、 17世紀、特に アイザック・ニュートンの初期の微積分学を通じて、 極限 の概念を使用して解決された。 [6] この解決は、19世紀に カール・フリードリヒ・ガウス や オーギュスタン=ルイ・コーシー [7] などの研究を通じてより厳密になり、さらに改善され、 実数の完全性 を通じてこれらの和のうちどれが存在するか、級数の 絶対収束 と 条件付き収束 を使用して、級数の項をそれらの和を変えずに並べ替えることができるかどうかという疑問に答えた 。
現代の用語では、数、 関数 、 行列 、または加算可能なその他の 項の順序付けられた 無限のシーケンスは、 a i を次々に加算する数列を定義します。項の数が無限であることを強調するために、数列は 無限数列とも呼ばれます。数列は、 大文字シグマの加算記法
を使用して、または のような
式 で表されます 。 [8]
(
a
1
,
a
2
,
a
3
,
…
)
{\displaystyle (a_{1},a_{2},a_{3},\ldots )}
a
1
+
a
2
+
a
3
+
⋯
,
{\displaystyle a_{1}+a_{2}+a_{3}+\cdots ,}
∑
i
=
1
∞
a
i
.
{\displaystyle \sum _{i=1}^{\infty }a_{i}.}
級数で表される加算の無限シーケンスは、有限の時間内に順番に明示的に実行することはできません。ただし、項とその有限和が 極限 を持つ 集合に属している場合は、 級数の合計 と呼ばれる値を級数に割り当てることができます。この値は、 極限が存在する場合、級数の最初の n 項の有限和の nが 無限大 に近づく ときの極限です。 [9] [10] [11] これらの有限和は、級数の
部分和 と呼ばれます。和の表記法を使用する場合、
それが存在する場合。 [9] [10] [11] 極限が存在する場合、級数は 収束 または 和可能 であり、シーケンスも 和可能 であり 、そうでない場合、極限が存在しない場合は、級数は 発散し ます。 [9] [10] [11]
∑
i
=
1
∞
a
i
=
lim
n
→
∞
∑
i
=
1
n
a
i
,
{\displaystyle \sum _{i=1}^{\infty }a_{i}=\lim _{n\to \infty }\,\sum _{i=1}^{n}a_{i},}
(
a
1
,
a
2
,
a
3
,
…
)
{\displaystyle (a_{1},a_{2},a_{3},\ldots )}
この式は 、級数(項を次々に無限に追加していく暗黙の過程)と、級数が収束する場合は級数の和(過程の明示的な限界)の両方を表します。これは、加算 ( 追加する過程)とその結果( a と bの 合計 )の 両方を加算で表すという同様の慣習を一般化したものです 。
∑
i
=
1
∞
a
i
{\textstyle \sum _{i=1}^{\infty }a_{i}}
a
+
b
{\displaystyle a+b}
一般的 に、級数の項は 環 、多くの場合 実数 体 または複素数体 から来ます。その場合、 級数 全体の集合自体も環であり、その環における加算は級数の項を項ごとに加算することから成り、乗算は コーシー積 です。 [12] [13] [14]
R
{\displaystyle \mathbb {R} }
C
{\displaystyle \mathbb {C} }
意味
シリーズ
級数 、あるいは冗長的に 無限級数 とは、無限和のことである。級数はしばしば [8] [15] [16] と表され 、 ここ で 項 は一連の数値、
関数 、 あるいはその他加算可能なもののいずれかである 。 級数 は 大文字 シグマ 表記 法 で表すこともできる : [8] [16]
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
or
a
1
+
a
2
+
a
3
+
⋯
,
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots \quad {\text{or}}\quad a_{1}+a_{2}+a_{3}+\cdots ,}
a
k
{\displaystyle a_{k}}
∑
k
=
0
∞
a
k
or
∑
k
=
1
∞
a
k
.
{\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }a_{k}\qquad {\text{or}}\qquad \sum _{k=1}^{\infty }a_{k}.}
また、数級数を表現する際には、いくつかの最初の項、省略記号、一般項、そして最後の省略記号を使用するのが一般的で、一般項は n 番目の項を n の 関数 として表すものである。
例えば、 オイラー数は 、最初の 正の整数 の積を表す 級数で定義することができ
、 慣例的に [17] [18] [19] に等しい。
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
+
a
n
+
⋯
or
f
(
0
)
+
f
(
1
)
+
f
(
2
)
+
⋯
+
f
(
n
)
+
⋯
.
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots +a_{n}+\cdots \quad {\text{ or }}\quad f(0)+f(1)+f(2)+\cdots +f(n)+\cdots .}
∑
n
=
0
∞
1
n
!
=
1
+
1
+
1
2
+
1
6
+
⋯
+
1
n
!
+
⋯
,
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {1}{n!}}=1+1+{\frac {1}{2}}+{\frac {1}{6}}+\cdots +{\frac {1}{n!}}+\cdots ,}
n
!
{\displaystyle n!}
n
{\displaystyle n}
0
!
{\displaystyle 0!}
1.
{\displaystyle 1.}
級数の部分和
級数が与えられたとき 、その n 番目 の部分和 は [9] [10] [11] [16]
s
=
∑
k
=
0
∞
a
k
{\textstyle s=\sum _{k=0}^{\infty }a_{k}}
s
n
=
∑
k
=
0
n
a
k
=
a
0
+
a
1
+
⋯
+
a
n
.
{\displaystyle s_{n}=\sum _{k=0}^{n}a_{k}=a_{0}+a_{1}+\cdots +a_{n}.}
ある著者は、系列を部分和の列で直接識別する。 [9] [11] 部分和の列または項の列のいずれかが系列を完全に特徴づけ、項の列は部分和の列から連続する要素間の差をとることで復元できる。
a
n
=
s
n
−
s
n
−
1
.
{\displaystyle a_{n}=s_{n}-s_{n-1}.}
シーケンスの部分和は線形 シーケンス変換 の一例であり、 コンピュータサイエンス では プレフィックス和 としても知られています。シーケンスをその部分和から復元する逆変換は、別の線形シーケンス変換で ある有限差分 です。
級数の部分和は、より単純な閉形式の表現を持つことがある。例えば、 等差級数に は部分和があり
、 幾何級数に は部分和がある [20] [21] [22]
s
n
=
∑
k
=
0
n
(
a
+
k
d
)
=
a
+
(
a
+
d
)
+
(
a
+
2
d
)
+
⋯
+
(
a
+
n
d
)
=
(
n
+
1
)
a
+
1
2
n
(
n
+
1
)
d
,
{\displaystyle s_{n}=\sum _{k=0}^{n}\left(a+kd\right)=a+(a+d)+(a+2d)+\cdots +(a+nd)=(n+1)a+{\tfrac {1}{2}}n(n+1)d,}
s
n
=
∑
k
=
0
n
a
r
k
=
a
+
a
r
+
a
r
2
+
⋯
+
a
r
n
=
a
1
−
r
n
+
1
1
−
r
.
{\displaystyle s_{n}=\sum _{k=0}^{n}ar^{k}=a+ar+ar^{2}+\cdots +ar^{n}=a{\frac {1-r^{n+1}}{1-r}}.}
数列の合計
1 項から 6 項までの部分和を持つ 3 つの等比級数 の図 。破線は極限を表します。
厳密に言えば、級数は部分和の列が 極限を 持つとき 、収束する 、 収束 する、または 和算可能 であると言われる。部分和の列の極限が存在しない場合、級数は 発散する 、または 発散する 。 [23] 部分和の極限が存在する場合、それは 級数の和 または 級数の値と呼ばれる : [9] [10] [11] [16]
有限個の非ゼロ項のみを持つ級数は常に収束する。このような級数は、項の数を気にせずに有限和を考えるのに便利である。 [24] 和が存在する場合、級数の和とその番目の部分和 との差は、 無限級数の 番目の打ち切り誤差として知られている。 [ 25 ] [ 26]
∑
k
=
0
∞
a
k
=
lim
n
→
∞
∑
k
=
0
n
a
k
=
lim
n
→
∞
s
n
.
{\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }a_{k}=\lim _{n\to \infty }\sum _{k=0}^{n}a_{k}=\lim _{n\to \infty }s_{n}.}
n
{\displaystyle n}
s
−
s
n
=
∑
k
=
n
+
1
∞
a
k
,
{\textstyle s-s_{n}=\sum _{k=n+1}^{\infty }a_{k},}
n
{\displaystyle n}
収束級数の例としては、等比級数が挙げられる。
1
+
1
2
+
1
4
+
1
8
+
⋯
+
1
2
k
+
⋯
.
{\displaystyle 1+{\frac {1}{2}}+{\frac {1}{4}}+{\frac {1}{8}}+\cdots +{\frac {1}{2^{k}}}+\cdots .}
代数計算により、各部分和がで
ある
ことが示され、
級数は収束し、 打ち切り誤差を伴って 2 に収束する。 [20] [21] [22]
s
n
{\displaystyle s_{n}}
∑
k
=
0
n
1
2
k
=
2
−
1
2
n
.
{\displaystyle \sum _{k=0}^{n}{\frac {1}{2^{k}}}=2-{\frac {1}{2^{n}}}.}
lim
n
→
∞
(
2
−
1
2
n
)
=
2
,
{\displaystyle \lim _{n\to \infty }\left(2-{\frac {1}{2^{n}}}\right)=2,}
1
/
2
n
{\textstyle 1/2^{n}}
対照的に、等比級数
は 実数
では発散します 。 [20] [21] [22]しかし、 拡張された実数直線 では収束し 、 その極限は 、 各ステップでの打ち切り誤差は となります。 [27]
∑
k
=
0
∞
2
k
{\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }2^{k}}
+
∞
{\displaystyle +\infty }
+
∞
{\displaystyle +\infty }
一連の部分和の収束を直接計算して評価することが困難な場合は、 収束テスト を使用して、その数列が収束するか発散するかを証明できます。
用語のグループ化と並べ替え
グループ化
通常の 有限和では、加法の 結合法則 の結果として、和の項は和の結果を変えることなく自由にグループ化したりグループ化解除したりできます 。 同様に、級数では、級数の項を有限にグループ化しても、級数の部分和の極限は変わらず、したがって級数の合計も変わりません。ただし、無限級数で無限回のグループ化が行われると、グループ化された級数の部分和は元の級数とは異なる極限を持つ可能性があり、異なるグループ化は互いに異なる極限を持つ可能性があります。の合計はの 合計と等しくない可能性があります。
a
0
+
a
1
+
a
2
=
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}={}}
a
0
+
(
a
1
+
a
2
)
=
{\displaystyle a_{0}+(a_{1}+a_{2})={}}
(
a
0
+
a
1
)
+
a
2
.
{\displaystyle (a_{0}+a_{1})+a_{2}.}
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots }
a
0
+
(
a
1
+
a
2
)
+
{\displaystyle a_{0}+(a_{1}+a_{2})+{}}
(
a
3
+
a
4
)
+
⋯
.
{\displaystyle (a_{3}+a_{4})+\cdots .}
たとえば、 グランディ級数 には、
1
−
1
+
1
−
1
+
⋯
{\displaystyle 1-1+1-1+\cdots }
1
{\displaystyle 1}
と
0
{\displaystyle 0}
の間を交互に繰り返す部分和のシーケンスがあり 、収束しません。その要素をペアでグループ化すると、 すべての項で部分和がゼロになり、したがって合計がゼロになる級数が作成されます。最初の項以降から要素をペアでグループ化すると、 すべての項で部分和が 1 になり、したがって合計が 1 になる級数が作成されますが、結果は異なります。
(
1
−
1
)
+
(
1
−
1
)
+
(
1
−
1
)
+
⋯
=
{\displaystyle (1-1)+(1-1)+(1-1)+\cdots ={}}
0
+
0
+
0
+
⋯
,
{\displaystyle 0+0+0+\cdots ,}
1
+
(
−
1
+
1
)
+
{\displaystyle 1+(-1+1)+{}}
(
−
1
+
1
)
+
⋯
=
{\displaystyle (-1+1)+\cdots ={}}
1
+
0
+
0
+
⋯
,
{\displaystyle 1+0+0+\cdots ,}
一般に、級数の項をグループ化すると、元の級数の部分和の部分列である部分 和 の列を持つ新しい級数が作成されます。つまり、元の級数が収束する場合、グループ化後の新しい級数も収束します。つまり、収束する数列のすべての無限部分列も同じ極限に収束します。ただし、元の級数が発散する場合、上記のグランディの級数の例のように、グループ化された級数は必ずしも発散しません。ただし、グループ化された級数の発散は、元の級数が発散する必要があることを意味します。なぜなら、元の級数の部分和の部分列が収束していないことを証明するためです。収束している場合は不可能です。この推論は、 調和級数の発散の証明でオレームに 適用され、 [28]一般的な コーシー凝縮テスト の基礎となっています 。 [29] [30]
再配置
通常の有限和では、加算の交換法則 の結果として、和の項は和の結果を変えることなく自由に並べ替えることができます 。 同様に、級数では、級数の項の有限並べ替えは級数の部分和の極限を変えず、したがって級数の合計も変えません。有限並べ替えの場合、並べ替えがそれ以上の項に影響を与えない項がいくつか存在します。並べ替えの影響はその項までの有限和に分離することができ、有限和は並べ替えによって変化しません。
a
0
+
a
1
+
a
2
=
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}={}}
a
0
+
a
2
+
a
1
=
{\displaystyle a_{0}+a_{2}+a_{1}={}}
a
2
+
a
1
+
a
0
.
{\displaystyle a_{2}+a_{1}+a_{0}.}
しかし、グループ化に関しては、級数の項を無限に並べ替えると、級数の部分和の極限が変化することがあります。ある値に収束する部分和のシーケンスを持つ級数で、項を並べ替えると他の値に収束する部分和を持つ級数を形成できる場合、これを 条件付き収束 級数と呼びます。並べ替えに関係なく同じ値に収束するものを 無条件収束 級数と呼びます。
実数と複素数の級数の場合、級数 が無条件に収束するのは 、その項の 絶対値を 合計した級数が収束する 場合のみであり 、この性質は 絶対収束 と呼ばれます。それ以外の場合、収束はするが絶対収束しない実数または複素数の級数は条件付き収束します。条件付き収束する実数の和は、他の任意の実数を極限として生成するか、発散するように並べ替えることができます。これらの主張は、 リーマン級数定理 の内容です。 [31] [32] [33]
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots }
|
a
0
|
+
|
a
1
|
+
|
a
2
|
+
⋯
,
{\displaystyle |a_{0}|+|a_{1}|+|a_{2}|+\cdots ,}
条件付き収束の歴史的に重要な例としては、 交代調和級数 がある。
∑
n
=
1
∞
(
−
1
)
n
+
1
n
=
1
−
1
2
+
1
3
−
1
4
+
1
5
−
⋯
,
{\displaystyle \sum \limits _{n=1}^{\infty }{(-1)^{n+1} \over n}=1-{1 \over 2}+{1 \over 3}-{1 \over 4}+{1 \over 5}-\cdots ,}
の自然対数の和は 2 で あり、項の絶対値の和は 調和級数 であり、
調和級数の発散に応じて発散するため、 [28] 交代調和級数は条件付き収束します。たとえば、交代調和級数の項を並べ替えて、元の級数の正の項の後に、元の級数の負の項が 1 つではなく 2 つ続くようにすると、 [34] が生成されます。
これは 元の級数の倍であるため、自然対数の半分の和 2 になります。リーマン級数定理により、交代調和級数を並べ替えて他の任意の実数を生成することもできます。
∑
n
=
1
∞
1
n
=
1
+
1
2
+
1
3
+
1
4
+
1
5
+
⋯
,
{\displaystyle \sum \limits _{n=1}^{\infty }{1 \over n}=1+{1 \over 2}+{1 \over 3}+{1 \over 4}+{1 \over 5}+\cdots ,}
1
−
1
2
−
1
4
+
1
3
−
1
6
−
1
8
+
1
5
−
1
10
−
1
12
+
⋯
=
(
1
−
1
2
)
−
1
4
+
(
1
3
−
1
6
)
−
1
8
+
(
1
5
−
1
10
)
−
1
12
+
⋯
=
1
2
−
1
4
+
1
6
−
1
8
+
1
10
−
1
12
+
⋯
=
1
2
(
1
−
1
2
+
1
3
−
1
4
+
1
5
−
1
6
+
⋯
)
,
{\displaystyle {\begin{aligned}&1-{\frac {1}{2}}-{\frac {1}{4}}+{\frac {1}{3}}-{\frac {1}{6}}-{\frac {1}{8}}+{\frac {1}{5}}-{\frac {1}{10}}-{\frac {1}{12}}+\cdots \\[3mu]&\quad =\left(1-{\frac {1}{2}}\right)-{\frac {1}{4}}+\left({\frac {1}{3}}-{\frac {1}{6}}\right)-{\frac {1}{8}}+\left({\frac {1}{5}}-{\frac {1}{10}}\right)-{\frac {1}{12}}+\cdots \\[3mu]&\quad ={\frac {1}{2}}-{\frac {1}{4}}+{\frac {1}{6}}-{\frac {1}{8}}+{\frac {1}{10}}-{\frac {1}{12}}+\cdots \\[3mu]&\quad ={\frac {1}{2}}\left(1-{\frac {1}{2}}+{\frac {1}{3}}-{\frac {1}{4}}+{\frac {1}{5}}-{\frac {1}{6}}+\cdots \right),\end{aligned}}}
1
2
{\displaystyle {\tfrac {1}{2}}}
オペレーション
シリーズ追加
2つの級数の加算 は 項ごとの和 [13] [35] [36] [37] 、または和の表記法で与えられる。
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
{\textstyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots }
b
0
+
b
1
+
b
2
+
⋯
{\textstyle b_{0}+b_{1}+b_{2}+\cdots }
(
a
0
+
b
0
)
+
(
a
1
+
b
1
)
+
(
a
2
+
b
2
)
+
⋯
{\textstyle (a_{0}+b_{0})+(a_{1}+b_{1})+(a_{2}+b_{2})+\cdots \,}
∑
k
=
0
∞
a
k
+
∑
k
=
0
∞
b
k
=
∑
k
=
0
∞
a
k
+
b
k
.
{\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }a_{k}+\sum _{k=0}^{\infty }b_{k}=\sum _{k=0}^{\infty }a_{k}+b_{k}.}
加算された級数の部分和に 記号 とを使用し、 結果として得られる級数の部分和に記号 を使用すると、この定義は、結果として得られる級数の部分和が に従うことを意味します。 すると、結果として得られる級数の部分和のシーケンスの極限である結果として得られる級数の和は、
極限が存在するときに を満たします。したがって、まず、加算された級数が加算可能であれば、加算から得られる級数は加算可能であり、次に、結果として得られる級数の和は、追加された級数の和の加算です。2 つの発散する級数を加算すると、収束する級数が 生じる場合があります。たとえば、発散する級数とその項の倍数の級数を加算すると、すべてゼロの級数が生じ、ゼロに収束します。ただし、一方が収束し、もう一方が発散する 2 つの級数の場合、加算の結果は発散します。 [35]
s
a
,
n
{\displaystyle s_{a,n}}
s
b
,
n
{\displaystyle s_{b,n}}
s
a
+
b
,
n
{\displaystyle s_{a+b,n}}
s
a
+
b
,
n
=
s
a
,
n
+
s
b
,
n
.
{\displaystyle s_{a+b,n}=s_{a,n}+s_{b,n}.}
lim
n
→
∞
s
a
+
b
,
n
=
lim
n
→
∞
(
s
a
,
n
+
s
b
,
n
)
=
lim
n
→
∞
s
a
,
n
+
lim
n
→
∞
s
b
,
n
,
{\displaystyle \lim _{n\rightarrow \infty }s_{a+b,n}=\lim _{n\rightarrow \infty }(s_{a,n}+s_{b,n})=\lim _{n\rightarrow \infty }s_{a,n}+\lim _{n\rightarrow \infty }s_{b,n},}
−
1
{\displaystyle -1}
実数または複素数の級数の場合、級数の加算は 結合法則 、 可換法則 、および 可逆法則 です。したがって、級数の加算により、実数または複素数の収束する級数の集合は アーベル群 の構造を持ち、また、実数または複素数のすべての級数の集合(収束特性に関係なく)はアーベル群の構造を持ちます。
スカラー乗算
定数(ここでは スカラー と呼ばれる)を持つ 級数の積は、項ごとの積 [35] 、または和の表記法で
表され、
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
{\textstyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots }
c
{\displaystyle c}
c
a
0
+
c
a
1
+
c
a
2
+
⋯
{\textstyle ca_{0}+ca_{1}+ca_{2}+\cdots }
c
∑
k
=
0
∞
a
k
=
∑
k
=
0
∞
c
a
k
.
{\displaystyle c\sum _{k=0}^{\infty }a_{k}=\sum _{k=0}^{\infty }ca_{k}.}
元の級数の部分和の 記号 と を乗じた後の級数の部分和の記号を使用すると 、この定義は、 すべての に対して であり 、したがって 極限が存在する場合も であることを意味します。したがって、級数が加算可能であれば、その級数の任意の非ゼロのスカラー倍数も加算可能であり、その逆も同様です。つまり、級数が発散する場合、その級数の任意の非ゼロのスカラー倍数も発散します。
s
a
,
n
{\displaystyle s_{a,n}}
s
c
a
,
n
{\displaystyle s_{ca,n}}
c
{\displaystyle c}
s
c
a
,
n
=
c
s
a
,
n
{\displaystyle s_{ca,n}=cs_{a,n}}
n
,
{\displaystyle n,}
lim
n
→
∞
s
c
a
,
n
=
c
lim
n
→
∞
s
a
,
n
,
{\textstyle \lim _{n\rightarrow \infty }s_{ca,n}=c\lim _{n\rightarrow \infty }s_{a,n},}
実数と複素数のスカラー乗算は結合性、可換性、可逆性があり、 級数加算
にわたって分配されます。
まとめると、級数の加算とスカラー乗算により、収束級数の集合と実数の級数の集合は 実ベクトル空間 の構造を持ちます。同様に、複素数の級数と収束級数に対しては 複素ベクトル空間 が得られます。これらのベクトル空間はすべて無限次元です。
級数の乗算
2つの級数 とを掛け合わせて 3つ目の級数を生成することを コーシー積と呼ぶ [12] [13] [14] [36] [38] は、
それぞれ で和の 表記法で書くことができる。
ここで、級数の部分和の収束は、 加算の場合ほど簡単には証明できない。しかし、級数 とが 両方とも 絶対収束する 級数であれば、それらを掛け合わせて得られる級数も、掛け合わせた級数の2つの和の積に等しい和で絶対収束する。 [13] [36] [39]
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots }
b
0
+
b
1
+
b
2
+
⋯
{\displaystyle b_{0}+b_{1}+b_{2}+\cdots }
c
0
+
c
1
+
c
2
+
⋯
{\displaystyle c_{0}+c_{1}+c_{2}+\cdots }
(
∑
k
=
0
∞
a
k
)
⋅
(
∑
k
=
0
∞
b
k
)
=
∑
k
=
0
∞
c
k
=
∑
k
=
0
∞
∑
j
=
0
k
a
j
b
k
−
j
,
{\displaystyle {\biggl (}\sum _{k=0}^{\infty }a_{k}{\biggr )}\cdot {\biggl (}\sum _{k=0}^{\infty }b_{k}{\biggr )}=\sum _{k=0}^{\infty }c_{k}=\sum _{k=0}^{\infty }\sum _{j=0}^{k}a_{j}b_{k-j},}
c
k
=
∑
j
=
0
k
a
j
b
k
−
j
=
{\textstyle c_{k}=\sum _{j=0}^{k}a_{j}b_{k-j}={}\!}
a
0
b
k
+
a
1
b
k
−
1
+
⋯
+
a
k
−
1
b
1
+
a
k
b
0
.
{\displaystyle \!a_{0}b_{k}+a_{1}b_{k-1}+\cdots +a_{k-1}b_{1}+a_{k}b_{0}.}
c
0
+
c
1
+
c
2
+
⋯
{\displaystyle c_{0}+c_{1}+c_{2}+\cdots }
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
{\displaystyle a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots }
b
0
+
b
1
+
b
2
+
⋯
{\displaystyle b_{0}+b_{1}+b_{2}+\cdots }
lim
n
→
∞
s
c
,
n
=
(
lim
n
→
∞
s
a
,
n
)
⋅
(
lim
n
→
∞
s
b
,
n
)
.
{\displaystyle \lim _{n\rightarrow \infty }s_{c,n}=\left(\,\lim _{n\rightarrow \infty }s_{a,n}\right)\cdot \left(\,\lim _{n\rightarrow \infty }s_{b,n}\right).}
絶対収束する実数および複素数の級数の級数乗算は結合的、可換的であり、級数の加算に対して分配的である。級数乗算は、級数の加算とともに、絶対収束する実数または複素数の級数の集合に可換環の構造を与え 、 スカラー 乗算とともに 可換代数 の構造も与える。また、これらの演算は、すべての実数または複素数の級数の集合に 結合 代数の構造を与える。
数値系列の例
等比級数 [ 20] [21] は、各項が前の項に定数(この文脈では公比と呼ばれる)を掛けることによって生成される級数です。例:一般に、初項が で 公比が である等比級数は 、 の場合にのみ収束し 、その場合には に収束します 。
1
+
1
2
+
1
4
+
1
8
+
1
16
+
⋯
=
∑
n
=
0
∞
1
2
n
=
2.
{\displaystyle 1+{1 \over 2}+{1 \over 4}+{1 \over 8}+{1 \over 16}+\cdots =\sum _{n=0}^{\infty }{1 \over 2^{n}}=2.}
a
{\displaystyle a}
r
{\displaystyle r}
∑
n
=
0
∞
a
r
n
,
{\textstyle \sum _{n=0}^{\infty }ar^{n},}
|
r
|
<
1
{\textstyle |r|<1}
a
1
−
r
{\textstyle {a \over 1-r}}
調和 級数 は級数である [40] 調和級数は 発散する 。
1
+
1
2
+
1
3
+
1
4
+
1
5
+
⋯
=
∑
n
=
1
∞
1
n
.
{\displaystyle 1+{1 \over 2}+{1 \over 3}+{1 \over 4}+{1 \over 5}+\cdots =\sum _{n=1}^{\infty }{1 \over n}.}
交代級数 と は、項の符号が交互に変わる級数である。 [41] 例: 交代 調和級数 、および ライプニッツの 公式
1
−
1
2
+
1
3
−
1
4
+
1
5
−
⋯
=
∑
n
=
1
∞
(
−
1
)
n
−
1
n
=
ln
(
2
)
,
{\displaystyle 1-{1 \over 2}+{1 \over 3}-{1 \over 4}+{1 \over 5}-\cdots =\sum _{n=1}^{\infty }{\left(-1\right)^{n-1} \over n}=\ln(2),}
−
1
+
1
3
−
1
5
+
1
7
−
1
9
+
⋯
=
∑
n
=
1
∞
(
−
1
)
n
2
n
−
1
=
−
π
4
,
{\displaystyle -1+{\frac {1}{3}}-{\frac {1}{5}}+{\frac {1}{7}}-{\frac {1}{9}}+\cdots =\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {\left(-1\right)^{n}}{2n-1}}=-{\frac {\pi }{4}},}
π
.
{\displaystyle \pi .}
伸縮級数 [ 42] は、数列 bnが nが 無限 大に向かって極限 L に収束する場合 に収束する 。このとき、級数の値は b1 − L で ある。 [43]
∑
n
=
1
∞
(
b
n
−
b
n
+
1
)
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }\left(b_{n}-b_{n+1}\right)}
等差 幾何級数とは 、等差数列の要素と等比 数列 の対応する要素 との積である項を持つ級数です 。例:
3
+
5
2
+
7
4
+
9
8
+
11
16
+
⋯
=
∑
n
=
0
∞
(
3
+
2
n
)
2
n
.
{\displaystyle 3+{5 \over 2}+{7 \over 4}+{9 \over 8}+{11 \over 16}+\cdots =\sum _{n=0}^{\infty }{(3+2n) \over 2^{n}}.}
ディリクレ 級数は p > 1 で収束し、 p ≤ 1で発散します。これは 、収束テストで後述する 収束の積分テスト で示されます 。pの関数として 、この級数の和は リーマンのゼータ関数 です。 [44]
∑
n
=
1
∞
1
n
p
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n^{p}}}}
超幾何級数 とその一般化( 基本超幾何級数 や 楕円超幾何級数 など)は 、可積分系 や 数理物理学 に頻繁に登場する 。 [45]
r
F
s
[
a
1
,
a
2
,
…
,
a
r
b
1
,
b
2
,
…
,
b
s
;
z
]
:=
∑
n
=
0
∞
(
a
1
)
n
(
a
2
)
n
⋯
(
a
r
)
n
(
b
1
)
n
(
b
2
)
n
⋯
(
b
s
)
n
n
!
z
n
{\displaystyle _{r}F_{s}\left[{\begin{matrix}a_{1},a_{2},\dotsc ,a_{r}\\b_{1},b_{2},\dotsc ,b_{s}\end{matrix}};z\right]:=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {(a_{1})_{n}(a_{2})_{n}\dotsb (a_{r})_{n}}{(b_{1})_{n}(b_{2})_{n}\dotsb (b_{s})_{n}\;n!}}z^{n}}
収束がまだ分かっていない/証明されていない基本級数がいくつかあります。たとえば、フリントヒルズ級数 が収束するかどうかは分かっていません。収束は、 有理数 でどれだけよく近似できるかによって決まります (これは現時点では分かっていません)。より具体的には、 合計に対する数値的寄与が大きい n の値は、 の連分数収束の分子です。連分数収束の分子は、1、3、22、333、355、103993、... で始まる数列です( OEIS の数列 A046947 )。これらは、 何らかの整数 m に対して に近い整数 n であり、したがって は に近く 、その逆数は大きくなります。
∑
n
=
1
∞
1
n
3
sin
2
n
,
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n^{3}\sin ^{2}n}},}
π
{\displaystyle \pi }
π
{\displaystyle \pi }
m
π
{\displaystyle m\pi }
sin
n
{\displaystyle \sin n}
sin
m
π
=
0
{\displaystyle \sin m\pi =0}
円周率
∑
n
=
1
∞
1
n
2
=
1
1
2
+
1
2
2
+
1
3
2
+
1
4
2
+
⋯
=
π
2
6
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n^{2}}}={\frac {1}{1^{2}}}+{\frac {1}{2^{2}}}+{\frac {1}{3^{2}}}+{\frac {1}{4^{2}}}+\cdots ={\frac {\pi ^{2}}{6}}}
∑
n
=
1
∞
(
−
1
)
n
+
1
(
4
)
2
n
−
1
=
4
1
−
4
3
+
4
5
−
4
7
+
4
9
−
4
11
+
4
13
−
⋯
=
π
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{\frac {(-1)^{n+1}(4)}{2n-1}}={\frac {4}{1}}-{\frac {4}{3}}+{\frac {4}{5}}-{\frac {4}{7}}+{\frac {4}{9}}-{\frac {4}{11}}+{\frac {4}{13}}-\cdots =\pi }
2の自然対数
∑
n
=
1
∞
(
−
1
)
n
+
1
n
=
ln
2
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{\frac {(-1)^{n+1}}{n}}=\ln 2}
∑
n
=
1
∞
1
2
n
n
=
ln
2
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{2^{n}n}}=\ln 2}
自然対数の底 e
∑
n
=
0
∞
(
−
1
)
n
n
!
=
1
−
1
1
!
+
1
2
!
−
1
3
!
+
⋯
=
1
e
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {(-1)^{n}}{n!}}=1-{\frac {1}{1!}}+{\frac {1}{2!}}-{\frac {1}{3!}}+\cdots ={\frac {1}{e}}}
∑
n
=
0
∞
1
n
!
=
1
0
!
+
1
1
!
+
1
2
!
+
1
3
!
+
1
4
!
+
⋯
=
e
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {1}{n!}}={\frac {1}{0!}}+{\frac {1}{1!}}+{\frac {1}{2!}}+{\frac {1}{3!}}+{\frac {1}{4!}}+\cdots =e}
収束テスト
級数の収束を判定する最も簡単なテストの一つは、すべての級数に適用できる 消失条件 または n 項テスト である。 の場合 、級数は発散する。 の場合、テストは決定的ではない。 [46] [47]
lim
n
→
∞
a
n
≠
0
{\textstyle \lim _{n\to \infty }a_{n}\neq 0}
lim
n
→
∞
a
n
=
0
{\textstyle \lim _{n\to \infty }a_{n}=0}
絶対収束テスト
ある級数の項がすべて非負の実数である場合、たとえば、その項が別の実数または複素数の級数の 絶対値 である場合、部分和の列は非減少である。したがって、非負の項を持つ級数は、部分和の列が有界である場合にのみ収束するため、級数またはその項の絶対値の境界を見つけることは、級数の収束または絶対収束を証明する効果的な方法である。 [48] [49] [47] [50]
例えば、級数は 収束し、絶対収束する。なぜなら、 すべての と に対して 、 伸縮和の 議論は、それらの非負の境界項の級数の部分和自体が2で上方に境界付けられることを意味するからである。 [43] この級数の正確な値は である。 バーゼル問題 を参照 。
1
+
1
4
+
1
9
+
⋯
+
1
n
2
+
⋯
{\textstyle 1+{\frac {1}{4}}+{\frac {1}{9}}+\cdots +{\frac {1}{n^{2}}}+\cdots \,}
1
n
2
≤
1
n
−
1
−
1
n
{\textstyle {\frac {1}{n^{2}}}\leq {\frac {1}{n-1}}-{\frac {1}{n}}}
n
≥
2
{\displaystyle n\geq 2}
1
6
π
2
{\textstyle {\frac {1}{6}}\pi ^{2}}
このタイプの境界設定戦略は、一般的な級数比較テストの基礎となる。最初は一般的な 直接比較テスト である: [51] [52] [47] 任意の級数 について、 が 絶対収束する 級数で、 ある正の実数 および十分に大きい について 、 も絶対収束する 場合 。 が 発散し、 十分に大きいすべての について である場合 、 も絶対収束しません。ただし、たとえば の符号が変化する場合は、条件付きで収束する可能性があります。2 番目は、一般的な 極限比較テスト である: [53] [54] が絶対収束する級数で、 が 十分に大きいについて である 場合 、 も絶対収束しません。 が発散し、 十分に大きいすべての についてである場合 、 も絶対収束しません。ただし、 の符号が変化する場合は、条件付きで収束する可能性があります 。
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
∑
b
n
{\textstyle \sum b_{n}}
|
a
n
|
≤
C
|
b
n
|
{\displaystyle \left\vert a_{n}\right\vert \leq C\left\vert b_{n}\right\vert }
C
{\displaystyle C}
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
∑
|
b
n
|
{\textstyle \sum \left\vert b_{n}\right\vert }
|
a
n
|
≥
|
b
n
|
{\displaystyle \left\vert a_{n}\right\vert \geq \left\vert b_{n}\right\vert }
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
a
n
{\displaystyle a_{n}}
∑
b
n
{\textstyle \sum b_{n}}
|
a
n
+
1
a
n
|
≤
|
b
n
+
1
b
n
|
{\displaystyle \left\vert {\tfrac {a_{n+1}}{a_{n}}}\right\vert \leq \left\vert {\tfrac {b_{n+1}}{b_{n}}}\right\vert }
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
∑
|
b
n
|
{\textstyle \sum \left|b_{n}\right|}
|
a
n
+
1
a
n
|
≥
|
b
n
+
1
b
n
|
{\displaystyle \left\vert {\tfrac {a_{n+1}}{a_{n}}}\right\vert \geq \left\vert {\tfrac {b_{n+1}}{b_{n}}}\right\vert }
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
a
n
{\displaystyle a_{n}}
特に 等比級数 との比較を用いると、 [20] [21] これら 2 つの一般的な比較テストは、非負の項を持つ級数の収束または一般項を持つ級数の絶対収束に対するさらに 2 つの一般的で一般に有用なテストを意味します。 1 つ目は 比テスト です: [55] [56] [57] 十分に大きい すべて に対して となる 定数が存在する場合 、 は 絶対収束します。 比が 未満である が 未満の定数より小さくない場合 、収束は可能ですが、このテストでは収束は確立されません。 2 つ目は 根テスト です: [55] [58] [59] 十分に大きい すべて に対して となる 定数が存在する場合 、 は 絶対収束します。
C
<
1
{\displaystyle C<1}
|
a
n
+
1
a
n
|
<
C
{\displaystyle \left\vert {\tfrac {a_{n+1}}{a_{n}}}\right\vert <C}
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
1
{\displaystyle 1}
1
{\displaystyle 1}
C
<
1
{\displaystyle C<1}
|
a
n
|
1
/
n
≤
C
{\displaystyle \textstyle \left\vert a_{n}\right\vert ^{1/n}\leq C}
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
あるいは、特に 積分 の級数表現との比較を使用すると、 積分テストを 導出できます。 [60] [61]が 区間 上で定義された 正の 単調減少 関数である場合、 すべての に対して 項を持つ級数に対して 、 積分 が有限である場合に限り、収束します 。級数の平坦化バージョンとの比較を使用すると、 コーシーの凝縮テスト が得られます。 [29] [30] 項のシーケンス が非負かつ非増加である場合、2つの級数 とが 収束するか、発散するかのいずれかです。
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
[
1
,
∞
)
{\displaystyle [1,\infty )}
a
n
=
f
(
n
)
{\displaystyle a_{n}=f(n)}
n
{\displaystyle n}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
∫
1
∞
f
(
x
)
d
x
{\textstyle \int _{1}^{\infty }f(x)\,dx}
a
n
{\displaystyle a_{n}}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
∑
2
k
a
(
2
k
)
{\textstyle \sum 2^{k}a_{(2^{k})}}
条件付き収束テスト
実数または複素数の級数は、 収束するが絶対収束しない場合は、
条件付き収束 (または 半収束)であると言われます。条件付き収束は、絶対収束とは異なる方法でテストされます。
条件付き収束のテストの重要な例の 1 つは、 交代級数テスト または ライプニッツ テスト です。 [62] [63] [64] すべて となる 形式の級数は、 交代 と 呼ばれます 。このような級数は、非負 数列 が 単調減少 で に収束する 場合に収束します 。逆は一般には成り立ちません。このテストの応用の有名な例は、交代級数テストに従って収束する 交代調和級数 です
(その和は に等しい )。ただし、各項の絶対値を取ることによって形成される級数は、発散する通常の 調和級数 です。 [65] [66]
∑
(
−
1
)
n
a
n
{\textstyle \sum (-1)^{n}a_{n}}
a
n
>
0
{\displaystyle a_{n}>0}
a
n
{\displaystyle a_{n}}
0
{\displaystyle 0}
∑
n
=
1
∞
(
−
1
)
n
+
1
n
=
1
−
1
2
+
1
3
−
1
4
+
1
5
−
⋯
,
{\displaystyle \sum \limits _{n=1}^{\infty }{(-1)^{n+1} \over n}=1-{1 \over 2}+{1 \over 3}-{1 \over 4}+{1 \over 5}-\cdots ,}
ln
2
{\displaystyle \ln 2}
交代級数検定は、より一般的なディリクレ検定 の特殊なケースとして考えることができる 。 [67] [68] [69] がゼロに収束する減少する非負の実数の項の列であり、が 有界な部分和を持つ項の列である 場合、級数は 収束する。 をとると 交代級数検定が復元される。
(
a
n
)
{\displaystyle (a_{n})}
(
λ
n
)
{\displaystyle (\lambda _{n})}
∑
λ
n
a
n
{\textstyle \sum \lambda _{n}a_{n}}
λ
n
=
(
−
1
)
n
{\displaystyle \lambda _{n}=(-1)^{n}}
アーベルの検定は 半収束級数を扱うためのもう一つの重要な手法である。 [67] [29] 級数が、、 項を含む級数の部分和 が有界であり、 有界 変化を 持ち 、が 存在する形式である場合 および が収束する場合、級数 は収束する。
∑
a
n
=
∑
λ
n
b
n
{\textstyle \sum a_{n}=\sum \lambda _{n}b_{n}}
b
n
{\displaystyle b_{n}}
s
b
,
n
=
b
0
+
⋯
+
b
n
{\displaystyle s_{b,n}=b_{0}+\cdots +b_{n}}
λ
n
{\displaystyle \lambda _{n}}
lim
λ
n
b
n
{\displaystyle \lim \lambda _{n}b_{n}}
sup
n
|
s
b
,
n
|
<
∞
,
{\textstyle \sup _{n}|s_{b,n}|<\infty ,}
∑
|
λ
n
+
1
−
λ
n
|
<
∞
,
{\textstyle \sum \left|\lambda _{n+1}-\lambda _{n}\right|<\infty ,}
λ
n
s
b
,
n
{\displaystyle \lambda _{n}s_{b,n}}
∑
a
n
{\textstyle \sum a_{n}}
特定の種類の級数に対する他の特殊な収束検定としては、 フーリエ級数 に対する ディニ検定 [70] がある。
切り捨て誤差の評価
数値解析 (特に 検証済み数値解析 と コンピュータ支援証明 )では、級数の切り捨て誤差の評価が重要です。これは、収束を証明したり、 収束率を 解析したりするために使用できます 。
交互シリーズ
交代級数テスト の条件 が によって満たされるとき 、正確な誤差評価が存在する。 [71] を与えられた交代級数の 部分和に 設定する 。すると次の不等式が成り立つ。
S
:=
∑
m
=
0
∞
(
−
1
)
m
u
m
{\textstyle S:=\sum _{m=0}^{\infty }(-1)^{m}u_{m}}
s
n
{\displaystyle s_{n}}
s
n
:=
∑
m
=
0
n
(
−
1
)
m
u
m
{\textstyle s_{n}:=\sum _{m=0}^{n}(-1)^{m}u_{m}}
S
{\displaystyle S}
|
S
−
s
n
|
≤
u
n
+
1
.
{\displaystyle |S-s_{n}|\leq u_{n+1}.}
超幾何級数
比 を用いることで、 超幾何級数 が切り捨てられたときの誤差項の評価を得ることができる 。 [72]
行列指数
指数行列 の場合 :
exp
(
X
)
:=
∑
k
=
0
∞
1
k
!
X
k
,
X
∈
C
n
×
n
,
{\displaystyle \exp(X):=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {1}{k!}}X^{k},\quad X\in \mathbb {C} ^{n\times n},}
次の誤差評価が成り立つ(スケーリングと二乗法): [73] [74] [75]
T
r
,
s
(
X
)
:=
(
∑
j
=
0
r
1
j
!
(
X
/
s
)
j
)
s
,
‖
exp
(
X
)
−
T
r
,
s
(
X
)
‖
≤
‖
X
‖
r
+
1
s
r
(
r
+
1
)
!
exp
(
‖
X
‖
)
.
{\displaystyle T_{r,s}(X):={\biggl (}\sum _{j=0}^{r}{\frac {1}{j!}}(X/s)^{j}{\biggr )}^{s},\quad {\bigl \|}\exp(X)-T_{r,s}(X){\bigr \|}\leq {\frac {\|X\|^{r+1}}{s^{r}(r+1)!}}\exp(\|X\|).}
発散級数の和
多くの場合、部分和のシーケンスが収束しないという厳密な意味で収束しない級数に一般化された和を割り当てることが望ましい。 和 法 とは、級数の和の古典的な概念を体系的に拡張する方法で、発散級数に和を割り当てる方法です。 和法に は、次第に発散する級数に適用できる順に、 チェザロ和法 、 一般化チェザロ ( C 、 α ) 和法 、 アーベル和法 、および ボレル和法があります。 これらの方法はすべて、元の項の級数またはその部分和のシーケンスの シーケンス変換に基づいています。 和法の代替ファミリーは、シーケンス変換ではなく 解析接続 に基づいています 。
可能な総和方法に関するさまざまな一般的な結果が知られています。 シルバーマン-テプリッツの定理は、係数のベクトルに無限行列を適用して発散級数を合計する方法である 行列総和法 を特徴付けます 。発散級数を合計する最も一般的な方法は 非構成的 であり、 バナッハ限界 に関係します。
一連の機能
実数値または複素数値関数の系列
∑
n
=
0
∞
f
n
(
x
)
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }f_{n}(x)}
が 集合 E 上の極限 ƒ ( x )に 点収束するとは、 E 内の 各 x について実数または複素数の級数として収束する場合を言う。同様に、部分和
s
N
(
x
)
=
∑
n
=
0
N
f
n
(
x
)
{\displaystyle s_{N}(x)=\sum _{n=0}^{N}f_{n}(x)}
各x∈E に対して N →∞のとき ƒ ( x ) に収束 する 。
関数級数の収束のより強い概念は 一様収束 である。級数が集合内で一様収束する とは、級数が関数 ƒ ( x )にすべての点で点ごとに収束し、 N 番目の部分和で極限を近似する際の点ごとの誤差の最大値が 、
E
{\displaystyle E}
E
{\displaystyle E}
sup
x
∈
E
|
s
N
(
x
)
−
f
(
x
)
|
{\displaystyle \sup _{x\in E}{\bigl |}s_{N}(x)-f(x){\bigr |}}
x に 関わらず 、 N が 増加するとゼロに収束します 。
級数が一様収束することが望ましいのは、級数の項の多くの特性が極限によって保持されるためです。たとえば、連続関数の級数が一様収束する場合、極限関数も連続です。同様に、 ƒ n が閉じた有界区間 I上で 積分可能 であり 、一様収束する場合、級数も I 上で積分可能であり、項ごとに積分できます。一様収束のテストには、 ワイエルシュトラスの M テスト 、 アーベルの一様収束テスト 、 ディーニのテスト 、 コーシー基準 などがあります。
関数級数のより洗練された収束の種類も定義できます。たとえば、 測度論 では、関数級数は 測度ゼロ の集合を除いて点ごとに収束する場合、 ほぼすべての場所で 収束します。他の 収束モードは、検討中の 関数の空間 上の異なる 距離空間 構造に依存します 。たとえば、関数級数は、 集合 E 上の極限関数 ƒに 平均収束する 場合、
lim
N
→
∞
∫
E
|
s
N
(
x
)
−
f
(
x
)
|
2
d
x
=
0.
{\displaystyle \lim _{N\rightarrow \infty }\int _{E}{\bigl |}s_{N}(x)-f(x){\bigr |}^{2}\,dx=0.}
べき乗シリーズ
べき級数とは、 次 の形式の級数である。
∑
n
=
0
∞
a
n
(
x
−
c
)
n
.
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }a_{n}(x-c)^{n}.}
関数の点 c におけるテイラー 級数は、多くの場合、 c の近傍で関数に収束するべき級数である 。例えば、級数
∑
n
=
0
∞
x
n
n
!
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {x^{n}}{n!}}}
は原点における のテイラー級数であり、任意の x に対してこれに収束します。
e
x
{\displaystyle e^{x}}
x = c のみで収束しない限り 、このような級数は、複素平面上の点 c を中心とする特定の開いた収束円板上で収束し、円板の境界のいくつかの点でも収束することがあります。この円板の半径は 収束半径と呼ばれ、原理的には係数 a n の漸近線から決定できます 。収束は、収束円板の内部の 閉じた 有界な (つまり、 コンパクトな)部分 集合 上で一様です。つまり、 コンパクト集合上で一様収束します 。
歴史的に、レオンハルト・オイラー などの数学者は、 たとえ収束しないとしても、無限級数を自由に扱ってきました。19 世紀に微積分学が健全で正しい基礎の上に置かれたとき、級数の収束の厳密な証明が常に必要でした。
冪級数の多くの用法は和を指すが、冪級数を 形式的な和 として扱うことも可能である。つまり、加算演算は実際には実行されず、記号「+」は必ずしも加算に対応すると解釈されない抽象的な連言記号である。この設定では、級数の収束ではなく、係数のシーケンス自体が重要です。形式的な冪級数は、 組み合わせ論において、たとえば 生成関数 の方法を使用して、そうでなければ扱いが難しい シーケンスを 記述および研究するために使用されます 。 ヒルベルト-ポアンカレ級数は、 次数付き代数 を研究するために使用される形式的な冪級数です 。
冪級数の極限を考慮しない場合でも、項が適切な構造をサポートしている場合は 、記号「+」を加算に対応するものとして扱い、冪級数の加算、乗算、微分、不定積分などの演算を「形式的に」定義することができます。最も一般的な設定では、項は可換環から来ている ため 、 形式 的 な 冪 級数 は 項ごとに加算し、 コーシー積 を介して乗算することができます。この場合、形式的な冪級数の代数は、 基礎となる項環上の 自然数 の モノイド の 全代数です。 [76] 基礎となる項環が 微分代数 である場合、形式的な冪級数の代数も微分代数であり、微分は項ごとに実行されます。
ローランシリーズ
ローラン級数は、指数が正と負の両方の項を級数に加えることで、冪級数を一般化したものである。ローラン級数とは、以下の形式の級数である。
∑
n
=
−
∞
∞
a
n
x
n
.
{\displaystyle \sum _{n=-\infty }^{\infty }a_{n}x^{n}.}
このような級数が収束する場合、一般には円板ではなく 環状部 で収束し、場合によってはいくつかの境界点でも収束します。級数は収束環状部の内部のコンパクトな部分集合上で一様に収束します。
ディリクレ級数
ディリクレ級数 と は、
∑
n
=
1
∞
a
n
n
s
,
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }{a_{n} \over n^{s}},}
ここで sは 複素数 である 。例えば、すべての a n が1に等しい場合、ディリクレ級数は リーマンゼータ関数である。
ζ
(
s
)
=
∑
n
=
1
∞
1
n
s
.
{\displaystyle \zeta (s)=\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n^{s}}}.}
ゼータ関数と同様に、ディリクレ級数は一般に 解析的整数論で重要な役割を果たします。一般に、ディリクレ級数は、 s の実部 が収束の横座標と呼ばれる数よりも大きい場合に収束します。多くの場合、ディリクレ級数は、 解析接続 によって収束領域外の 解析関数 に拡張できます。たとえば、ゼータ関数のディリクレ級数は、Re( s ) > 1 のときに絶対収束しますが、ゼータ関数は、1 に
単純な 極を 持つ で定義された正則関数に拡張できます。
C
∖
{
1
}
{\displaystyle \mathbb {C} \setminus \{1\}}
この級数は一般ディリクレ級数 に直接一般化できます 。
三角関数の級数
項が 三角関数である関数の級数を 三角級数と 呼びます 。
A
0
+
∑
n
=
1
∞
(
A
n
cos
n
x
+
B
n
sin
n
x
)
.
{\displaystyle A_{0}+\sum _{n=1}^{\infty }\left(A_{n}\cos nx+B_{n}\sin nx\right).}
三角級数の最も重要な例は、 関数の
フーリエ級数です。
漸近級数
漸近級数 は 、通常 、 漸近展開 と呼ばれ、項が異なる 漸近次数 の列の関数であり、部分和が 漸近極限 における他の関数の近似値である無限級数です。一般には収束しませんが、近似値の列として有用であり、それぞれが有限個の項に対して目的の解に近い値を提供します。これらは、 摂動論 や アルゴリズム の分析 において重要なツールです 。
漸近級数は、通常の関数の収束級数のように、必ずしも漸近限界から離れたところで望みどおりの答えを正確に生成できるとは限りません。実際、典型的な漸近級数は、有限数の項の後に漸近限界から離れたところで実用的な最善の近似値に達します。項の数が増えると、級数はより精度の低い近似値を生成します。
無限級数理論の歴史
無限級数の発展
無限級数は、古代ギリシャの 運動の哲学 の現代分析 、特に ゼノンのパラドックス において重要な役割を果たしている。 [77] アキレスと亀 のパラドックスは 、連続的な運動には 実際には無限 の時間的瞬間が必要であることを示しているが、これはおそらく 不合理 であった。アキレスは亀を追いかけるが、競争の開始時に亀の位置に到達したとき、亀は2番目の位置に到達していた。アキレスがこの2番目の位置に到達したとき、亀は3番目の位置にいる、というように続く。 ゼノンは、したがってアキレスが亀に到達すること は決してなく 、したがって連続的な運動は幻想に違いないと主張したと言われている 。ゼノンは競争をそれぞれ有限の時間を必要とする無限の数のサブ競争に分割したため、アキレスが亀を捕まえるのにかかる合計時間は級数で与えられる。このパラドックスの純粋に数学的かつ想像力に富んだ側面の解決法は、級数の項の数は無限であるが、その和は有限であり、アキレスが亀に追いつくのに必要な時間を与えるというものである。しかし、現代の運動哲学では、問題の物理的側面は未解決のままであり、哲学者と物理学者の両方が、ゼノンのように空間運動が無限に分割可能であることを疑っている。 量子重力 理論における 量子力学 と 一般相対性理論 の仮説的調和は、しばしば プランクスケール での 時空 の 量子化を 導入する。 [78] [79]
ギリシャの 数学者 アルキメデスは 、今日でも微積分の分野で使用されている方法を用いて、初めて知られている無限級数の和を導き出しました。彼は、 無限級数の和を用いて 放物線 の弧の下の 面積を 計算するために 消尽法を使用し、 [5] π の驚くほど正確な近似値を与えました 。 [80] [81]
ケーララ学派 の数学者たちは 1350年頃 に 無限級数を研究していた 。 [82]
17 世紀には、 ジェームズ・グレゴリーが 新しい十進法で無限級数の研究を行い 、 いくつかの マクローリン級数 を発表しました。1715 年には、テイラー級数が存在するすべての関数に対して テイラー級数 を構成する一般的な方法が ブルック・テイラー によって提供されました。18世紀には、 レオンハルト・オイラーが 超幾何級数 と q 級数 の理論を開発しました 。
収束基準
無限級数の妥当性に関する研究は19世紀の ガウス から始まったと考えられている。オイラーはすでに超幾何級数を検討していた。
1
+
α
β
1
⋅
γ
x
+
α
(
α
+
1
)
β
(
β
+
1
)
1
⋅
2
⋅
γ
(
γ
+
1
)
x
2
+
⋯
{\displaystyle 1+{\frac {\alpha \beta }{1\cdot \gamma }}x+{\frac {\alpha (\alpha +1)\beta (\beta +1)}{1\cdot 2\cdot \gamma (\gamma +1)}}x^{2}+\cdots }
これについてガウスは 1812 年に回想録を出版しました。この回想録では、収束のより単純な基準と、剰余と収束の範囲に関する問題が確立されました。
コーシー (1821) は、収束の厳密なテストを主張しました。彼は、2 つの級数が収束する場合、それらの積は必ずしも収束するとは限らないことを示し、有効な基準の発見が始まりました。 収束 と 発散という用語は、それよりずっと前に グレゴリー (1668) によって導入されていました。 レオンハルト オイラー と ガウスは さまざまな基準を示し、 コリン マクローリンは コーシーの発見のいくつかを予見していました。コーシーは、そのような形式で
複素 関数を展開することにより、 冪級数 の理論を発展させました。
アベル(1826)は 二項級数 に関する回想録の中で
1
+
m
1
!
x
+
m
(
m
−
1
)
2
!
x
2
+
⋯
{\displaystyle 1+{\frac {m}{1!}}x+{\frac {m(m-1)}{2!}}x^{2}+\cdots }
コーシーの結論のいくつかを修正し、 およびの複素数値に対する級数の完全に科学的な総和を与えた 。彼は収束の問題において連続性の問題を考慮する必要性を示した。
m
{\displaystyle m}
x
{\displaystyle x}
コーシーの方法は、一般的な基準ではなく特別な基準をもたらしましたが、同じことは、 この主題について初めて綿密な調査を行った ラーベ ( 1832)、対数検定 デュボア・レイモンド (1873) と プリンスハイム (1889) が特定の領域内で失敗することを証明した ド・モルガン (1842 年以降) 、 ベルトラン(1842)、 ボネ
(1843)、 マルムステン (1846、1847、後者は積分なし)、 ストークス (1847)、 パウカー (1852)、 チェビシェフ (1852)、および アルント
(1853) についても言えます。
一般的な基準は クンマー (1835) によって始まり、 アイゼンシュタイン (1847)、 関数理論へのさまざまな貢献における ワイエルシュトラス、 ディーニ (1867)、デュボア=レイモンド (1873) など、多くの人々によって研究されてきました。プリンスハイムの回想録 (1889) は、最も完全な一般理論を提示しています。
一様収束 の理論は コーシー (1821) によって扱われ、その限界はアーベルによって指摘されたが、最初にそれにうまく取り組んだのは ザイデル と ストークス (1847-48) であった。コーシーはアーベルの批判を認めつつ、再びこの問題を取り上げ (1853)、ストークスがすでに見出していた結論と同じ結論に達した。トーマはこの理論を使用した (1866) が、関数の理論の要求にもかかわらず、一様収束と非一様収束を区別することの重要性を認識するのにかなり遅れがあった。
セミコンバージェンス
級数が収束するが絶対収束 しない場合、その級数は半収束(または条件付き収束)であると言われます 。
半収束級数はポアソン (1823) によって研究され、マクローリン公式の剰余の一般形も与えられました。しかし、この問題の最も重要な解決はヤコビ (1834) によるもので、彼は剰余の問題を別の観点から研究し、別の公式に到達しました。この表現はマルムステン ( 1847) によっても解明され、別の表現が与えられました。 シュレーミルヒ ( Zeitschrift 、第 1 巻、p. 192、1856) もヤコビの剰余を改良し、剰余と ベルヌーイ関数の関係を示しました。
F
(
x
)
=
1
n
+
2
n
+
⋯
+
(
x
−
1
)
n
.
{\displaystyle F(x)=1^{n}+2^{n}+\cdots +(x-1)^{n}.}
ジェノッキ (1852)はこの理論にさらなる貢献をした。
初期の作家の中には ヴロンスキー がいたが、彼の「至高の法」(1815)は ケイリー (1873)によって注目されるまでほとんど認知されていなかった。
フーリエ級数
フーリエ級数は 、ガウス、アーベル、コーシーが無限級数の理論を解明していたのと同時期に、物理的考察の結果として研究されていた。正弦と余弦の展開、弧の正弦と余弦の累乗による多重弧の級数は、
ヤコブ・ベルヌーイ (1702) とその兄弟 ヨハン・ベルヌーイ (1701) によって扱われており、さらに以前には ヴィエタ によって扱われていた。オイラーと ラグランジュはこの問題を簡略化し、 ポアンソ 、 シュレーター 、 グライシャー 、 クンマー もこれを簡略化した 。
フーリエ (1807) は、与えられた関数 xを x の倍数の正弦または余弦で展開するという別の問題を設定し 、この問題を彼の著書 『波動関数の解析理論』 (1822) にまとめました。オイラーは既に級数の係数を決定する公式を与えていましたが、フーリエは一般定理を主張し証明しようとした最初の人物でした。 ポアソン (1820–23) も別の観点からこの問題に取り組みました。しかし、フーリエは級数の収束の問題を解決せず、 コーシー(1826) が試み、ディリクレ (1829) が完全に科学的な方法で処理することになった問題です ( 「フーリエ級数の収束」を 参照 )。ディリクレの三角級数の扱い方 ( クレレ 、1829 年 ) は、リーマン (1854 年 )、ハイネ、 リプシッツ 、 シュレーフリ 、
デュボア=レーモンド による批判と改良の対象となった。三角級数とフーリエ級数の理論に貢献した他の著名な人物としては、 ディーニ 、 エルミート 、 ハルフェン 、クラウゼ、バイアリー、 アペル などがいた。
一般インデックスセットの合計
任意のインデックスセット上の無限和の定義が与えられる場合があります [83] この一般化により、通常の級数の概念との2つの主な違いが導入されます。第1に、セットに特定の順序が与えられない場合があります。 第2に、セットが無数である可能性があります。たとえば、 条件付き収束 の概念は インデックスセットの順序に依存するため、収束の概念はこれらに対して再検討する必要があります。
I
.
{\displaystyle I.}
I
{\displaystyle I}
I
{\displaystyle I}
がインデックスセット から セットへの 関数 である 場合 、に関連付けられた「シリーズ」は、 インデックス要素 で示される
要素の 正式な合計 です。
a
:
I
↦
G
{\displaystyle a:I\mapsto G}
I
{\displaystyle I}
G
,
{\displaystyle G,}
a
{\displaystyle a}
a
(
x
)
∈
G
{\displaystyle a(x)\in G}
x
∈
I
{\displaystyle x\in I}
∑
x
∈
I
a
(
x
)
.
{\displaystyle \sum _{x\in I}a(x).}
インデックスセットが自然数の場合、 関数 は で表される シーケンス です。 自然数でインデックスされたシリーズは順序付けられた形式的な和なので、自然数によって誘導される順序を強調するために と書き直すこと ができます。したがって、自然数でインデックスされたシリーズの一般的な表記法が得られます。
I
=
N
,
{\displaystyle I=\mathbb {N} ,}
a
:
N
↦
G
{\displaystyle a:\mathbb {N} \mapsto G}
a
(
n
)
=
a
n
.
{\displaystyle a(n)=a_{n}.}
∑
n
∈
N
{\textstyle \sum _{n\in \mathbb {N} }}
∑
n
=
0
∞
{\textstyle \sum _{n=0}^{\infty }}
∑
n
=
0
∞
a
n
=
a
0
+
a
1
+
a
2
+
⋯
.
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }a_{n}=a_{0}+a_{1}+a_{2}+\cdots .}
非負数の族
非負の実数の 族をインデックス集合にわたって合計する場合 、定義する。
{
a
i
:
i
∈
I
}
{\displaystyle \left\{a_{i}:i\in I\right\}}
I
{\displaystyle I}
∑
i
∈
I
a
i
=
sup
{
∑
i
∈
A
a
i
:
A
⊆
I
,
A
finite
}
∈
[
0
,
+
∞
]
.
{\displaystyle \sum _{i\in I}a_{i}=\sup {\biggl \{}\sum _{i\in A}a_{i}\,:A\subseteq I,A{\text{ finite}}{\biggr \}}\in [0,+\infty ].}
上限が有限であるとき、そのような 集合は 可算である。実際、任意のに対して 集合の 濃度 は 有限である。
i
∈
I
{\displaystyle i\in I}
a
i
>
0
{\displaystyle a_{i}>0}
n
≥
1
,
{\displaystyle n\geq 1,}
|
A
n
|
{\displaystyle \left|A_{n}\right|}
A
n
=
{
i
∈
I
:
a
i
>
1
/
n
}
{\displaystyle A_{n}=\left\{i\in I:a_{i}>1/n\right\}}
1
n
|
A
n
|
=
∑
i
∈
A
n
1
n
≤
∑
i
∈
A
n
a
i
≤
∑
i
∈
I
a
i
<
∞
.
{\displaystyle {\frac {1}{n}}\,\left|A_{n}\right|=\sum _{i\in A_{n}}{\frac {1}{n}}\leq \sum _{i\in A_{n}}a_{i}\leq \sum _{i\in I}a_{i}<\infty .}
が可算無限で、 と数え上げられる 場合 、上で定義した合計は以下を満たす。
I
{\displaystyle I}
I
=
{
i
0
,
i
1
,
…
}
{\displaystyle I=\left\{i_{0},i_{1},\ldots \right\}}
∑
i
∈
I
a
i
=
∑
k
=
0
∞
a
i
k
,
{\displaystyle \sum _{i\in I}a_{i}=\sum _{k=0}^{\infty }a_{i_{k}},}
ただし、その値 はシリーズの合計として許可されます。
∞
{\displaystyle \infty }
非負の実数上の任意の和は、非負関数の計数測度 に関する積分として理解することができ 、これが 2 つの構成間の多くの類似点を説明しています。
アーベル位相群
を、空でない集合から ハウスドルフ アーベル 位相群 への 写像( とも表記)とする。 を、 を 有向 集合 として捉え 、 を 結合 として 包含 関係 で 順序付けした の すべての 有限 部分 集合の集合とする
。 族は、 で表され の 和 と 呼ばれる 次の 極限 が存在するとき、 無条件に加算可能 であると言われる。
a
:
I
→
X
{\displaystyle a:I\to X}
(
a
i
)
i
∈
I
,
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I},}
I
{\displaystyle I}
X
.
{\displaystyle X.}
Finite
(
I
)
{\displaystyle \operatorname {Finite} (I)}
I
,
{\displaystyle I,}
Finite
(
I
)
{\displaystyle \operatorname {Finite} (I)}
⊆
{\displaystyle \,\subseteq \,}
(
a
i
)
i
∈
I
,
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I},}
∑
i
∈
I
a
i
{\displaystyle \textstyle \sum _{i\in I}a_{i}}
(
a
i
)
i
∈
I
,
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I},}
X
:
{\displaystyle X:}
∑
i
∈
I
a
i
:=
lim
A
∈
Finite
(
I
)
∑
i
∈
A
a
i
=
lim
{
∑
i
∈
A
a
i
:
A
⊆
I
,
A
finite
}
{\displaystyle \sum _{i\in I}a_{i}:=\lim _{A\in \operatorname {Finite} (I)}\ \sum _{i\in A}a_{i}=\lim {\biggl \{}\sum _{i\in A}a_{i}\,:A\subseteq I,A{\text{ finite }}{\biggr \}}}
和が 有限部分和の極限であると言うことは、 の原点の任意の近傍に対して、 の 有限部分集合が存在し 、
S
:=
∑
i
∈
I
a
i
{\displaystyle \textstyle S:=\sum _{i\in I}a_{i}}
V
{\displaystyle V}
X
,
{\displaystyle X,}
A
0
{\displaystyle A_{0}}
I
{\displaystyle I}
S
−
∑
i
∈
A
a
i
∈
V
for every finite superset
A
⊇
A
0
.
{\displaystyle S-\sum _{i\in A}a_{i}\in V\qquad {\text{ for every finite superset}}\;A\supseteq A_{0}.}
は完全に順序付けられて いない ので 、これは部分和の 列の極限 ではなく、むしろ 正味 の極限である。 [84] [85]
Finite
(
I
)
{\displaystyle \operatorname {Finite} (I)}
における原点の あらゆる近傍に対して 、 となるより 小さな近傍が存在する。 従って、無条件に加算可能な族の有限部分和は コーシーネット を形成する 。つまり、 における原点のあらゆる近傍に対して、 となる有限部分 集合が存在 する 。
W
{\displaystyle W}
X
,
{\displaystyle X,}
V
{\displaystyle V}
V
−
V
⊆
W
.
{\displaystyle V-V\subseteq W.}
(
a
i
)
i
∈
I
,
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I},}
W
{\displaystyle W}
X
,
{\displaystyle X,}
A
0
{\displaystyle A_{0}}
I
{\displaystyle I}
∑
i
∈
A
1
a
i
−
∑
i
∈
A
2
a
i
∈
W
for all finite supersets
A
1
,
A
2
⊇
A
0
,
{\displaystyle \sum _{i\in A_{1}}a_{i}-\sum _{i\in A_{2}}a_{i}\in W\qquad {\text{ for all finite supersets }}\;A_{1},A_{2}\supseteq A_{0},}
これは、 任意の に対してが成り立つことを意味します (および を取ることにより )。
a
i
∈
W
{\displaystyle a_{i}\in W}
i
∈
I
∖
A
0
{\displaystyle i\in I\setminus A_{0}}
A
1
:=
A
0
∪
{
i
}
{\displaystyle A_{1}:=A_{0}\cup \{i\}}
A
2
:=
A
0
{\displaystyle A_{2}:=A_{0}}
が 完備な 場合 、族はにおいて 無条件に合計可能である ことと、有限和が後者のコーシーネット条件を満たすことが等しいことが等しい。 が 完備で において無条件に合計可能である場合、 すべての部分集合に対して、 対応する部分族 も において無条件に合計可能である。
X
{\displaystyle X}
(
a
i
)
i
∈
I
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I}}
X
{\displaystyle X}
X
{\displaystyle X}
(
a
i
)
i
∈
I
,
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I},}
X
,
{\displaystyle X,}
J
⊆
I
,
{\displaystyle J\subseteq I,}
(
a
j
)
j
∈
J
,
{\displaystyle \left(a_{j}\right)_{j\in J},}
X
.
{\displaystyle X.}
非負数の族の和が、前述の拡張された意味で有限であるとき、それは位相群の和と一致する。
X
=
R
.
{\displaystyle X=\mathbb {R} .}
の族が 無条件に加算可能である場合、 の原点の すべての近傍に対して、 にない すべての添字に対して となる 有限部分集合が存在します。 が 第 1 可算空間 である場合、 となる 集合は 可算であることがわかります。 これは、一般のアーベル位相群では必ずしも真ではありません (以下の例を参照)。
(
a
i
)
i
∈
I
{\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i\in I}}
X
{\displaystyle X}
W
{\displaystyle W}
X
,
{\displaystyle X,}
A
0
⊆
I
{\displaystyle A_{0}\subseteq I}
a
i
∈
W
{\displaystyle a_{i}\in W}
i
{\displaystyle i}
A
0
.
{\displaystyle A_{0}.}
X
{\displaystyle X}
i
∈
I
{\displaystyle i\in I}
a
i
≠
0
{\displaystyle a_{i}\neq 0}
無条件収束級数
ハウスドルフアーベル位相群 において 族が無条件に和算可能である場合 、その級数は通常の意味で収束し、同じ和を持つと
仮定する。
I
=
N
.
{\displaystyle I=\mathbb {N} .}
a
n
,
n
∈
N
,
{\displaystyle a_{n},n\in \mathbb {N} ,}
X
,
{\displaystyle X,}
∑
n
=
0
∞
a
n
=
∑
n
∈
N
a
n
.
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }a_{n}=\sum _{n\in \mathbb {N} }a_{n}.}
本質的に、無条件加算可能性の定義は加算の順序に依存しない。が無条件加算可能である場合、指数 集合の任意の 置換 後も級数は収束し 、同じ和となる。
∑
a
n
{\displaystyle \textstyle \sum a_{n}}
σ
:
N
→
N
{\displaystyle \sigma :\mathbb {N} \to \mathbb {N} }
N
{\displaystyle \mathbb {N} }
∑
n
=
0
∞
a
σ
(
n
)
=
∑
n
=
0
∞
a
n
.
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }a_{\sigma (n)}=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}.}
逆に、級数のあらゆる順列が 収束する場合、その級数は無条件収束する。 が 完備な 場合、無条件収束は、すべての部分級数が収束するという事実と同値である。 が バナッハ空間 である場合 、これは、あらゆる符号の列に対して 、級数
が
∑
a
n
{\displaystyle \textstyle \sum a_{n}}
X
{\displaystyle X}
X
{\displaystyle X}
ε
n
=
±
1
{\displaystyle \varepsilon _{n}=\pm 1}
∑
n
=
0
∞
ε
n
a
n
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }\varepsilon _{n}a_{n}}
収束する
X
.
{\displaystyle X.}
位相ベクトル空間における級数
が位相ベクトル空間 (TVS) であり、が (おそらく 無数な )族である 場合 、この族は、 ネット の 極限が に存在する場合、 合計可能である [86]。 ここで、は 包含によって有向される のすべての有限部分集合の 有向集合 であり 、
X
{\displaystyle X}
(
x
i
)
i
∈
I
{\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i\in I}}
X
{\displaystyle X}
lim
A
∈
Finite
(
I
)
x
A
{\displaystyle \textstyle \lim _{A\in \operatorname {Finite} (I)}x_{A}}
(
x
A
)
A
∈
Finite
(
I
)
{\displaystyle \left(x_{A}\right)_{A\in \operatorname {Finite} (I)}}
X
,
{\displaystyle X,}
Finite
(
I
)
{\displaystyle \operatorname {Finite} (I)}
I
{\displaystyle I}
⊆
{\displaystyle \,\subseteq \,}
x
A
:=
∑
i
∈
A
x
i
.
{\textstyle x_{A}:=\sum _{i\in A}x_{i}.}
さらに、族 上の 任意の連続半ノルムに対して が加算可能である場合、それは 絶対加算 可能であると呼ばれます。 が ノルム可能空間であり、 が の絶対加算可能な族である場合 、 の可算な集合を除くすべての は必然的に 0 です。したがって、ノルム空間では、通常は可算な数の項を持つ級数のみを考慮する必要があります。
p
{\displaystyle p}
X
,
{\displaystyle X,}
(
p
(
x
i
)
)
i
∈
I
{\displaystyle \left(p\left(x_{i}\right)\right)_{i\in I}}
X
{\displaystyle X}
(
x
i
)
i
∈
I
{\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i\in I}}
X
,
{\displaystyle X,}
x
i
{\displaystyle x_{i}}
総和可能族は核空間 の理論において重要な役割を果たします 。
バナッハ空間と半ノルム空間における級数
級数の概念は、半ノルム空間 の場合に簡単に拡張できます 。 が ノルム空間の要素の列であり 、 である場合 、級数はで に収束し 、 の級数の部分和の列が で に 収束します 。つまり、
x
n
{\displaystyle x_{n}}
X
{\displaystyle X}
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
∑
x
n
{\displaystyle \textstyle \sum x_{n}}
x
{\displaystyle x}
X
{\displaystyle X}
(
∑
n
=
0
N
x
n
)
N
=
1
∞
{\textstyle {\bigl (}\!\!~\sum _{n=0}^{N}x_{n}{\bigr )}_{N=1}^{\infty }}
x
{\displaystyle x}
X
{\displaystyle X}
‖
x
−
∑
n
=
0
N
x
n
‖
→
0
as
N
→
∞
.
{\displaystyle {\Biggl \|}x-\sum _{n=0}^{N}x_{n}{\Biggr \|}\to 0\quad {\text{ as }}N\to \infty .}
より一般的には、級数の収束は任意のアーベル ハウス ドルフ位相群 で定義できます 。具体的には、この場合、 部分和の列が収束する場合に、 級数は収束します。
∑
x
n
{\displaystyle \textstyle \sum x_{n}}
x
{\displaystyle x}
x
.
{\displaystyle x.}
が半ノルム空間 である 場合 、絶対収束の概念は 次 のようになる。内のベクトルの級数は 、
(
X
,
|
⋅
|
)
{\displaystyle (X,|\cdot |)}
∑
i
∈
I
x
i
{\textstyle \sum _{i\in I}x_{i}}
X
{\displaystyle X}
∑
i
∈
I
|
x
i
|
<
+
∞
{\displaystyle \sum _{i\in I}\left|x_{i}\right|<+\infty }
その場合、最大で可算な数を除いてすべての値は 必然的にゼロになります。
|
x
i
|
{\displaystyle \left|x_{i}\right|}
バナッハ空間内のベクトルの可算級数が絶対収束する場合、それは無条件に収束しますが、その逆は有限次元のバナッハ空間でのみ成立します (Dvoretzky と Rogers (1950) の定理)。
整然とした合計
が順序付けられた集合 、例えば順序数である場合、 条件付き 収束 級数 を考えることができる。
この場合、 超限再帰 によって定義する。
I
{\displaystyle I}
α
0
.
{\displaystyle \alpha _{0}.}
∑
β
<
α
+
1
a
β
=
a
α
+
∑
β
<
α
a
β
{\displaystyle \sum _{\beta <\alpha +1}\!a_{\beta }=a_{\alpha }+\sum _{\beta <\alpha }a_{\beta }}
極限順序数の場合
α
,
{\displaystyle \alpha ,}
∑
β
<
α
a
β
=
lim
γ
→
α
∑
β
<
γ
a
β
{\displaystyle \sum _{\beta <\alpha }a_{\beta }=\lim _{\gamma \to \alpha }\,\sum _{\beta <\gamma }a_{\beta }}
この制限が存在する場合。 それまでのすべての制限が存在する場合、級数は収束します。
α
0
,
{\displaystyle \alpha _{0},}
例
関数を アーベル位相群に入れると、 サポートが シングルトンで ある すべての 関数に対して が定義されます。 すると、位相 では 点ごとの収束が起こります (つまり、和は無限積群で取られます )。
f
:
X
→
Y
{\displaystyle f:X\to Y}
Y
,
{\displaystyle Y,}
a
∈
X
,
{\displaystyle a\in X,}
f
a
(
x
)
=
{
0
x
≠
a
,
f
(
a
)
x
=
a
,
{\displaystyle f_{a}(x)={\begin{cases}0&x\neq a,\\f(a)&x=a,\\\end{cases}}}
{
a
}
.
{\displaystyle \{a\}.}
f
=
∑
a
∈
X
f
a
{\displaystyle f=\sum _{a\in X}f_{a}}
Y
X
{\displaystyle \textstyle Y^{X}}
単位の分割 の定義では 、任意の添字集合上の関数の和を構築します。 形式的には、これには無数級数の和の概念が必要ですが、構築により、任意の に対して、和に は有限個の非ゼロ項のみが存在するため、そのような和の収束に関する問題は発生しません。実際には、通常はさらに次のことを想定します。関数の族は 局所的に有限 です。つまり、任意の に対して、有限個を除くすべての関数が消える の近傍が存在します 。有限和で保存される の連続性、微分可能性などの規則性プロパティは、 この関数の族の任意の部分集合の和に対して保存されます。
I
,
{\displaystyle I,}
∑
i
∈
I
φ
i
(
x
)
=
1.
{\displaystyle \sum _{i\in I}\varphi _{i}(x)=1.}
x
,
{\displaystyle x,}
x
{\displaystyle x}
x
{\displaystyle x}
φ
i
,
{\displaystyle \varphi _{i},}
位相 という順序の位相空間として見た 最初の非可算 順序数 では、 によって与えられる 定数関数は、有限部分和ではなくすべての 可算 部分和に対して極限を取る場合にのみ を 満たします (言い換えると、 1 のコピーは です) 。この空間は分離可能ではありません。
ω
1
{\displaystyle \omega _{1}}
f
:
[
0
,
ω
1
)
→
[
0
,
ω
1
]
{\displaystyle f:\left[0,\omega _{1}\right)\to \left[0,\omega _{1}\right]}
f
(
α
)
=
1
{\displaystyle f(\alpha )=1}
∑
α
∈
[
0
,
ω
1
)
f
(
α
)
=
ω
1
{\displaystyle \sum _{\alpha \in [0,\omega _{1})}\!\!\!f(\alpha )=\omega _{1}}
ω
1
{\displaystyle \omega _{1}}
ω
1
{\displaystyle \omega _{1}}
参照
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外部リンク
ウィキメディア・コモンズには、数列 (数学) に関連するメディアがあります 。
「シリーズ」、 数学百科事典 、 EMSプレス 、2001 [1994]
無限級数チュートリアル
「シリーズ-基礎」。ポールのオンライン数学ノート。
「Show-Me コレクション シリーズ」 (PDF) 。レスリー グリーン。