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相似文献
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1.
文[1]给出了非负函数无穷积分收敛性的几个判别法,本文给出了比文[1]判别法更精细的一个判别法,同时,通过与文[2]中判别法的比较,说明它比文[1]中的判别法都强。  相似文献   

2.
邱茂路 《山东科学》1999,12(1):13-15
若f’(x)在x0两侧符号不相同,则f(x0)是极值;若f‘(x)在x0两侧符号相同,则f(x0)不是极值,本文指出了常被忽略的第三种情况,即f‘(x)在x0两侧有不确定的符号,此时f(x0)可能是也可能不是极值,文中给出了两个例子。  相似文献   

3.
本针对Eisestein判别法在使用上的局限性,给出了几个推广结论。  相似文献   

4.
在数值级数中,对于一般的变号级数∑^∞n=1Un,为了判断该级数是条件收敛还是绝对收敛,我们常常将其转化为判别正项级数∑^∞n=1Un|与变号级数∑^∞n=1Un的敛散性而得到,在正项级数的判别法中,最简单又最常用的是柯西判别法与达朗贝尔判别法,但是学生在应用这两个判别法时,又经常出现错误,通过对上述两个判别法的证明过程的分析,归纳出一些结论和应注意的地方,以便今后少出现错误。  相似文献   

5.
本文给出了判别复合函数单调性的几个充分条件。  相似文献   

6.
本文给出一类整系数多项式最多存在i(i=0,1,2,…,n-2)个有理根的判别法。并将文[3,4]中的主要结果作了进一步的推广。  相似文献   

7.
正项级数问题中的两个新命题   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出并证明了两个有关正项级数敛散性的命题,从而分别比较了正项级数的两组敛散性判别法之间的强弱关系。  相似文献   

8.
介绍一个关于正项级数收敛与发散的判别法,并由此判别几个重要级数的敛散性,以此说明没有一个正项级数发散得最慢,也没有一个正项级数收敛得最慢。  相似文献   

9.
本文首先以P级数、亚P级数为标准级数,建立几个交错级数和正项级数的判别法,然后以阿贝尔变换为依据,建立比阿贝尔判别法和狄利克莱判别法更广泛的判别法。  相似文献   

10.
本文针对Eisestein判别法在使用上的局限性,给出了几个推广结论。  相似文献   

11.
本文给出了判定某一类整系数多项式在有理数域上不可约的几个充分条件,从而推广了高等代数中的Eisenstein判别法。  相似文献   

12.
研究正函数情形下无穷区间上广义积分的敛散性问题,在原有的审敛法的基础上,给出了几个与正项级数审敛法相类似的判定定理。  相似文献   

13.
孙成宝等人用主成分分析与全局主成分分析的方法研究了沈阳、广州、桂林等七座城市环境空气质量,得到了一些有价值的结论,但考虑的污染因子太多,将对测量数据、处理数据等带来很多不便。本文用逐步判别法克服了这一不足,将该文的6个污染因子减少到3个,然后对这7座城市环境空气质量进行评价,得到了与孙成宝等相吻合的结论。  相似文献   

14.
给出并证明了正项级数N.H.Abel-U.Dini定理的一个推广,及由N.H.Abel-U.Dini定理和U.Dini定理得出了几个推论.  相似文献   

15.
本文将单变量函数的Fourier级数几乎处处收敛的性的Marcinkiewicz判别法推广到二维空间中一类集合-可测矩形上,给出了在可测矩形上,一个元函数的Fourier级的矩形和几首处处收敛的条件。  相似文献   

16.
研究正函数情形下无穷区间上广义积分的敛散性问题,在原有的审敛法的基础上,给出了几个与正项级数审敛法相类似的判定定理.  相似文献   

17.
探讨了正项级数敛散性的两个常用判别法即达朗贝尔(DAlembert)判别法和柯西(Cauchy)判别法之间的关系,给出了相应的几个结论并加以证明,还以具体例子给予验证。  相似文献   

18.
本文阐明的关于函数级数一致收敛的判别法,我们知道,当我们取消阿贝尔判别法中函数列的单调性后,阿贝尔判别法是难以成立的,但当我们给出函数列与函数和仍然一致收敛,最后通过对一个例题的讨论说明本文所述的判虽法与文中的三咱判别法之异同。  相似文献   

19.
对正项级数(k=1)∑f(k),f(x)是相应的正的连续函数,令d/dx「1/f(x)」=g(x),则x足够大时fgx≥1+a时级收敛;fgx≥1时级数发散,在众多情况下它可以取极限形式,这一微分判别法也是一般函数项级娄笔无穷限反常积分的判别法,它不仅是简单的,而且是非常普适的,由此讨论了一些例子。  相似文献   

20.
函数项级数一致收敛性的判定   总被引:4,自引:0,他引:4  
对比数项级数和函数项级数,给出了与数项级数收敛性判别法类似的函数项级数一致收敛性判别法,即比式判别法、根式判别法,同时还给出了函数项级数一致收敛性的对数判别法.  相似文献   

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