正项级数对数判别法的一种推广形式

对于正项级数■,依据■,给出并证明了推广的比值判别法;基于通项■的取值,得到了正项级数对数判别法一种推广的极限形式,并将其应用于判定交错级数的绝对收敛或条件收敛,给出并证明了相关定理.通过2个实例验证了推广方法的有效性.     

正项级数敛散性判别法的进一步探讨

考察了几类正项级数的特点，得到三种简单方便的判别法，据此，对于某些正项级数敛散性的研究可以更为方便、更为精确。     

正项级数敛散性判别法的推广

以正项级数∑1lnn(lnlnn)~β(β>0)为标准建立了比Gauss判别法更为精细的两种判别法,并推广到一般情况,从而得到了正项级数敛散性判别法的推广形式.     

正项级数敛散性的“跃项比值”判别法

本文利用“跃项比值”,给出了一类(各项单调减少的)正项级数敛散性的“跃项比值”判别法及其极限形式.据此,又得到了一些具体的判别法,用于判断此类正项级数的敛散性.     

正项级数达朗贝尔与柯西审敛法的一些推广

级数收敛是级数理论的基本问题,在正项级数判别法中,最简单又最常用的是达朗贝尔判别法与柯西判别法,通过对这两种判别法进行研究与改进,得到了一应用更广的新判别法,在分析和比较的基础上,举例进行了验证推广。     

级数敛散性的两个新判别法

判别级数∝∑（ｎ＝１）μｎ的绝对收敛性，主要归结为判别正项级数∝∑（ｎ＝１）│μｎ│的敛散性。正项级数敛散性判别法有各种各样的形式本给出利用一阶导数判别级数敛散性的两种新方法。     

正项级数审敛法的推广

针对正项级数,给出以级数■为比较级数的新审敛法.根据新审敛法的形式可以发现,当正项级数的一般项含有ln(n)且较复杂时,可以考虑用此审敛法.为说明新审敛法的有效性,给出例题,并进行求解.     

正项级数敛散性的“跃项比值”判别法再探

本文是对本人前作《正项级数敛散性的“跃项比值”判别法》的再探,给出了正项级数敛散性的“跃项比值”比较判别法,进而将“跃项比值”判别法无限精细化。     

正项级数示散列判散法

本文指出正项级数∑∞ｎ＝１ｕｎ可根据ｕｎ求出一个有限数列ｌ＝ｌ（ｕｎ）＝｛０，－１，…，－１，ｌｍ｝，其中ｌｍ≠－１，示散列ｌ（ｕｎ）枵有为｛１ｏ，ｊ｝形式，其中ｌｏ≠０，当ｌ＞ｌｋ＝｛０；－１，…，－１，…，－１，…｝时，正项级数发散；当ｌ＜ｌｋ时，收敛，且ｌ－ｌｋ的情况不会出现，如此，正项级数的发散与否的判别工作能够按固定程序进行。     

正项级数比较判别法的一种应用形式

<正>级数是高等数学的重要内容,其中正项级数是级数的重要组成部分,一般初学者很难快速、恰当地利用正项级数的判别方法判断其敛散性.本文对比较判别法的极限形式提出了一种简单易行的判断方法并举例说明.1比较判别法的极限形式定理(比较判别法的极限形式)设两个正项级数(?)a_n和(?)b_n,且(?)a_n/b_n=l(0≤l≤+∞),若l为非零常数,则(?)a_n和     

用特征值法求一类线性递推数列的极限

利用矩阵理论,对一类一元及二元线性递推数列a n+2=pan+1+qan+k和{xn+1=axn+dyn+t1 yn+1=cxn+byn+t2,给出了根据递推系数决定的矩阵的特征值来判别数列敛散性的一个方法.同时给出了几个应用实例.     

函数上、下极限与数列上、下极限关系的探讨

将数列上、下极限的定义与有关性质推广,给出函数上、下极限的定义与相关性质,探讨与证明了它们之间的关系,并由此解决一些与上、下极限相关的问题.     

一类数项级数的极限

针对复杂数项级数的极限问题,引出了一个定理.运用该定理使得求解方法变得更加简洁有效.     

结构元线性生成的复Fuzzy数项数列的极限

研究了基于结构元理论的复Fuzzy数项数列,给出了数列收敛的两边夹原理及单调有界必收敛准则等结论,对基于结构元理论的复Fuzzy数项数列收敛性进行了必要的完善.     

一元形式下的二元函数极限存在性

对一元形式的二元函数极限问题进行探讨,通过对一元和二元函数极限定义的实质进行比较,得到二元函数极限存在性及极限和差运算的一些结论.     

非未定式极限的求解

总结了非未定式极限的四种类型,并给出了各种类型的求解方法.     

无穷小替换在求[1~∞]型极限中的应用

给出了未定式[1∞]型极限运算中的无穷小替换定理,并通过实例说明了此定理的有效性和实用性.     

“比较法”在会计教学中的应用研究

科学的“比较法”对于会计专业而言，不同的专业课程之间存在着内在联系，即使是同一专业课程，古今有别、中外有别、行业有别，会计核算的具体方法亦有别。这就决定了“比较法”在这门学科的教学中的作用，同时在会计教学中应用“比较法”，不仅有利于会计各课程的整合，提高教学水平，而且有助于培养学生的思维素质和创新能力。