Критерий сходимости несобственных интегралов

Теорема

Пусть f(x) не изменяет знак на полуинтервале \left[ a ,b \right) и для любого \xi из данного полуинтервала f(x) интегрируема по Риману на отрезке\left[ a ,\xi \right]. Тогда для сходимости несобственного интеграла \int _{a}^{b}{f(x)dx} необходимо и достаточно, чтобы функция \Phi (\xi )=\int _{ a }^{ \xi }{ f(x)dx } была ограничена на \left[ a ,b \right).

Рисунок показать

Доказательство

Докажем вначале теорему для f(x) неотрицательной. Покажем, что функция \Phi (\xi ) возрастает. Действительно, для любых {\xi}_{1}, {\xi}_{2} из \left[ a ,b \right), {\xi}_{1}<{\xi}_{2}
$$ \Phi({ \xi }_{ 1 })-\Phi({ \xi }_{ 2 })=\overset { { \xi }_{ 1 } }{ \underset { a }{\int} } f(x)dx-\overset{ { \xi }_{ 2 } }{ \underset { a }{\int} } f(x)dx=\overset { { \xi }_{ 2 } }{ \underset { { \xi }_{ 1 } }{ \int } } f(x)dx \ge 0 ,$$ так как f(x) неотрицательна.

Из определения сходимости несобственного интеграла, интеграл \int _{ a }^{ b }{ f(x)dx } сходится тогда, когда существует конечный предел $$ \underset { \xi \rightarrow b-0 }{ \lim } \overset { \xi }{ \underset { a }{ \int } } f(x)dx=\underset { \xi \rightarrow b-0 }{ \lim }\Phi (\xi ) ,$$ а данный предел существует как предел монотонной и ограниченной функции \Phi (\xi ).

В случае если f(x) — неположительная, то рассмотрим функцию g(x) = -f(x) — неотрицательную. Из сходимости g(x) следует сходимость f(x), а для g(x) теорема уже доказана.

Пример показать

Список Литературы

Критерий сходимости несобственных интегралов

Тест по теме: Критерий сходимости несобственных интегралов

После прочтения статьи, для закрепления материала, рекомендуется пройти тест по данной теме


Таблица лучших: Критерий сходимости несобственных интегралов

максимум из 30 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных

Равномерная сходимость последовательностей и рядов

Функциональные последовательности

Если каждому натуральному числу n ставится в соответствие по некоторому закону функция f_n(x), определенная на множестве E, то говорят, что на множестве E задана функциональная последовательность \left \{f_n (x)\right \}. Множество E называется областью определения последовательности \left \{f_n (x)\right \}.

Если для некоторого x_0 \in E числовая последовательность \left \{f_n (x_0) \right \} сходится, то говорят, что последовательность функций \left \{f_n (x) \right \} сходится в точке x_0. Последовательность функций, сходящуюся в каждой точке x \in E, называют сходящейся на множестве E.

Если \underset {n \to \infty}{\lim} f_n(x) = f(x) для всех x \in E, то говорят, что последовательность \left \{f_n (x) \right \} на множестве E сходится к функции f(x). Эту функцию называют предельной функцией последовательности.

Равномерная сходимость функциональных последовательностей

Пусть задана последовательность функций \left \{ f_n(x) \right \} и предельная функция f(x). Говорят, что последовательность функций равномерно сходится на множестве E к функции f(x) если
$$\forall \varepsilon >0 \quad \exists n_{ \varepsilon }\in \mathbb{N}: \forall n \ge n_\varepsilon \ \forall x \in E \Rightarrow \left|f_n(x)-f(x) \right| < \varepsilon .$$
Последовательность \left \{ f_n(x) \right \} называется равномерно сходящейся на E, если существует функция f(x), к которой она равномерно сходится.

Пример показать

Функциональные ряды

Аналогично вводим понятие функциональных рядов. Пусть каждому натуральному числу n ставится в соответствие по некоторому закону функция u_n(x), определенная на множестве E. Формально говоря нам дана функциональная последовательность \left \{ u_n(x) \right \}.

Выражение вида u_{ 1 }(x)+u_2(x) +\dots +u_n(x) +\dots =\overset{\infty}{\underset{n=1}{\sum}}u_n(x) называется функциональным рядом. Если для некоторого x_0 \in E числовой ряд \sum_{n=1}^{\infty} u_n(x_0) сходится, то говорят, что функциональный ряд \sum_{n=1}^{\infty} u_n(x) сходится в точке x_0. Функциональный ряд, сходящийся в каждой точке x \in E, называют сходящимся на множестве E.

Сумма n первых членов ряда S_n(x) = \overset{n}{\underset{k=1}{\sum}}u_k(x) называется его частичной суммой. Заметим, что частичная сумма сама является функцией. Мы получаем функциональную последовательность \left \{ S_n(x) \right \}.

Пример показать

Равномерная сходимость функциональных рядов

Пусть задан функциональный ряд \overset{\infty}{\underset{n=1}{\sum}}u_n(x), члены которого являются функциями, определенными на множестве E. Функциональный ряд называется равномерно сходящимся на множестве E, если последовательность его частичных сумм равномерно сходящаяся на множестве E. Согласно определению равномерной сходимости последовательности функции, существует такая функция S(x), что
$$\forall \varepsilon >0 \quad \exists n_{ \varepsilon }\in \mathbb{N}: \forall n \ge n_\varepsilon \ \forall x \in E \Rightarrow \left|S_n(x)-S(x) \right| < \varepsilon .$$
Обозначим S_n(x)-S(x)=r_n(x)n-ый остаток ряда, получаем r_n(x) = \overset{\infty}{\underset{k=n+1}{\sum}}u_k(x). Тогда условие сходимости ряда примет вид: $$\forall \varepsilon >0 \quad \exists n_{ \varepsilon }\in \mathbb{N}: \forall n \ge n_\varepsilon \ \forall x \in E \Rightarrow \left|r_n(x)\right| < \varepsilon .$$
Это означает, что какое бы мы маленькое \varepsilon не взяли, начиная с некоторого номера n, n-ый остаток ряда будет меньше этого \varepsilon.

Необходимое условие равномерной сходимости функционального ряда

Теорема

Если функциональный ряд \overset{\infty}{\underset{n=1}{\sum}}u_n(x) равномерно сходится на множестве E, то последовательность его членов \left \{ u_n(x) \right \} равномерно стремится к нулю на множестве E.

Доказательство

Обозначим частичные суммы ряда как S_n(x), а сумму ряда (предельную функцию последовательности частичных сумм) как S(x). Согласно определению равномерной сходимости ряда
$$\forall \varepsilon >0 \quad \exists n_{ \varepsilon }\in \mathbb{N}: \forall n \ge n_\varepsilon \ \forall x \in E \Rightarrow \left|S_n(x)-S(x) \right| < \frac{\varepsilon}{2} ,$$
поэтому для \forall n \ge n_\varepsilon справедливо также неравенство
$$\left| u_{ n+1 }(x) \right| =\left| S_{ n+1 }(x)-S_{ n }(x) \right| =\left| \left[ S_{n+1}(x)-S(x) \right] + \left[S(x) — S_n(x) \right] \right| < \frac{\varepsilon}{2} + \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon .$$
А это и означает равномерную сходимость к нулю последовательности \left \{ u_n(x) \right \}.

Список Литературы

Равномерная сходимость последовательностей и рядов

После прочтения статьи, для закрепления материала, рекомендуется пройти тест по данной теме


Таблица лучших: Равномерная сходимость последовательностей и рядов

максимум из 60 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных

Критерий дифференцируемости функции

Определение

Функция f(x)=f(x_{1},...,x_{n}) называется дифференцируемой в точке x^{0}=(x^{0}_{1},...,x^{0}_{n}), если она определена в некоторой окрестности этой точки и существуют такие числа A_{1},...,A_{n}, что при x\rightarrow x^{0} выполняется равенство: $$f(x)-f(x^{0})=\sum_{i=1}^{n}A_{i}(x_{i}-x^{0}_{i})+o(\rho(x,x^{0})).  \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (1)$$

Геометрический смысл

Рассмотрим случай двух переменных.

Пусть функция z=f(x,y) определена в некоторой \delta -окрестности U=U({M}',\delta ) точки {M}'=({x}',{y}') и пусть M=(x,y)\in U({M}';\delta ), \Delta x=x-{x}', \Delta y=y-{y}'. Тогда, \rho =\rho(M,{M}')=\sqrt{\Delta x^{2}+\Delta y^{2}}<\delta .

Пусть, наконец, \Delta z=f({x}'+\Delta x,{y}'+\Delta y)-f({x}',{y}').

Обычно \Delta z называется полным приращением функции; это название объясняется тем, что здесь, вообще говоря, все независимые переменные получают приращения, отличные от нуля.

CircleUTF8NextVersionA

Теорема (Критерий дифференцируемости функции)

Функция f(x) дифференцируема в точке x^{0} тогда и только тогда, когда в некоторой окрестности точки x^{0} функция f(x) может быть представлена в виде: $$f(x)=f(x^{0})+\sum_{i=1}^{n}f_{i}(x)(x_{i}-x_{i}^{0}),(2)$$

где функции f_{i}(x) непрерывны в точке x^{0}.

Доказательство

Пусть функция f(x) дифференцируема в точке x^{0}. Тогда выполняется условие (1). Заметим, что равенство \psi (x)=o(\rho(x,x^{0})) при x\rightarrow x^{0} означает, что \psi (x)=\varepsilon (x)\rho(x,x^{0}), где \lim_{x\rightarrow x^{0}}\varepsilon (x)=0.

Тогда $$\psi (x)=\frac{\varepsilon (x)}{\rho(x,x^{0})}\sum_{i=1}^n{}(x_{i}-x^{0}_{i})^{2}=\sum_{i=1}^{n}\varepsilon _{i}(x)(x_{i}-x^{0}_{i}),(3)$$ где \varepsilon_{i} (x)=\varepsilon (x)\frac{x_{i}-x_{i}^{0}}{\rho(x,x^{0})}, \lim_{x\rightarrow x^{0}}\varepsilon _{i}(x)=0, так как 0\leqslant \frac{\left | x_{i}-x_{i}^{0} \right |}{\rho(x,x^{0})}\leqslant 1.

Доопределим функции \varepsilon _{i}(x) в точке x^{0} по непрерывности, полагая что \lim_{x\rightarrow x^{0}}\varepsilon _{i}(x)=\varepsilon _{i}(x^{0})=0.

Тогда из (1) и (3) получаем $$f(x)=f(x^{0})+\sum_{i=1}^{n}A_{i}(x_{i}-x_{i}^{0})+\sum_{i=1}^{n}\varepsilon _{i}(x)(x_{i}-x_{i}^{0})=$$ $$=f(x^{0})+\sum_{i=1}^{n}f_{i}(x)(x_{i}-x_{i}^{0}),$$ f_{i}(x)=A_{i}+\varepsilon _{i}(x).

Так как функции \varepsilon _{i}(x) непрерывны в точке x^{0}, то и функции f_{i}(x) непрерывны в этой точке и f_{i}(x^{0})=A_{i}, i=\overline{1,n}.

Пусть выполнено (2). Тогда, воспользовавшись непрерывностью функции f_{i}(x) в точке x^{0}, положим A_{i}=f_{i}(x^{0}), f_{i}(x)=A_{i}+\varepsilon _{i}(x), \lim_{x\rightarrow x^{0}}\varepsilon _{i}(x)=0.

Получаем $$f(x)-f(x^{0})=\sum_{i=1}^{n}A_{i}(x_{i}-x_{i}^{0})+\sum_{i=1}^{n}\varepsilon _{i}(x)(x_{i}-x_{i}^{0})=$$ $$=\sum_{i=1}^{n}A_{i}(x_{i}-x_{i}^{0})+o(\rho(x,x^{0})),$$ так как при x\rightarrow x^{0}: $$\frac{\left | \sum_{i=1}^{n}\varepsilon _{i}(x)(x_{i}-x_{i}^{0}) \right |}{\rho(x,x^{0})}\leqslant \sum_{i=1}^n{\left | \varepsilon _{i}(x) \right |\rightarrow 0}.$$ \square

Литература

Тест

Тест:

Тест на проверку усвоения связи между производной и дифференциалом.

Критерий дифференцируемости функции

Тест на знание критерия дифференцируемости функции.

Таблица лучших: Критерий дифференцируемости функции

максимум из 20 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных

Критерий Сильвестра

Формулировка

Квадратичная форма Q\left(x \right) в \mathbb{R}^{n} положительно определена тогда и только тогда, когда все главные миноры её матрицы B, имеющие вид

\Delta_{m}=\begin{vmatrix}b_{1,1}&b_{1,2}&...&b_{1,m}\\b_{2,1}&b_{2,2}&...&b_{2,m}\\...&...&...&...\\b_{m,1}&b_{m,2}&...&b_{m,m}\end{vmatrix},m=1,...,n\left(b_{ij}=b_{ji}, \forall i,j\right),

— положительны.

Доказательство

Достаточность

Для доказательства воспользуемся методом математической индукции и вспомогательной леммой.

Лемма

Квадратичная форма тогда и только тогда является положительно определённой, когда она приводится к диагональному виду \sum_{i=1}^{n}{a_{i}x_{i}^{2}}, a_{i}>0, i=1,...,n , а значит, и к каноническому виду Q\left(y \right)=\sum_{i=1}^{n}{y_{i}^{2}}, где y_{i}=\sqrt{a_{i}}x_{i}, i=1,...,n.

База индукции

Для n=1 достаточность очевидна.

Предположение индукции

Положим, что для n>1 из положительности главных миноров матрицы квадратичной формы n-1 порядка включительно следует возможность приведения квадратичной формы от n-1 переменных x_{1}, x_{2},...,x_{n-1} к виду Q\left(x \right)=\sum_{i=1}^{n}{x_{i}^{2}}.

Шаг индукции

Покажем, что достаточность имеет место и для квадратичной формы, зависящей от n переменных.

В выражении для квадратичной формы, зависящей от n переменных x_{1}, x_{2},...,x_{n-1}, x_{n}, выделим слагаемые, содержащие x_{n}:

Q\left(x \right)=\sum_{j=1}^{n-1}{\sum_{i=1}^{n-1}{b_{ji}x_{j}x_{i}}}+2\sum_{j=1}^{n-1}{b_{jn}x_{j}x_{_{n}}}+b_{nn}x_{n}^{2}.

Сумма \sum_{j=1}^{n-1}{\sum_{i=1}^{n-1}{b_{ji}x_{j}x_{i}}}=Q^{*}\left(x_{1}, x_{2},...,x_{n-1} \right) в правой части этого равенства является квадратичной формой Q^{*}\left(x \right), зависящей от n-1 переменной, причём её главные миноры совпадают с главными минорами Q\left(x \right) её матрицы до порядка n-1 включительно, которые положительны по условию.

Следовательно, по предположению индукции, квадратичная форма Q^{*}\left(x \right) положительно определённа и для неё существует невырожденная замена переменных

x_{i}=\sum_{i=1}^{n-1}{\gamma _{ji}y_{i}}, j=1,...,n-1,

приводящая её к каноническому виду: Q^{*}\left(x \right)=\sum_{i=1}^{n-1}{y_{i}^{2}}.
Запишем квадратичную форму Q\left(x \right) в новых переменных:

Q\left(x \right)=\sum_{i=1}^{n-1}{y_{i}^{2}}+2\sum_{i=1}^{n-1}{b_{in}^{'}y_{i}x_{_{n}}}+b_{nn}x_{n}^{2}

и выделим полные квадраты по y_{1}, ... y_{n-1}:

Q(x)=\sum_{i=1}^{n-1}{(y_{i}^{2}+2b_{in}^{'}y_{i}x_{n}+b_{in}^{'2}x_{n}^{2})}+(b_{nn}-\sum_{i=1}^{n-1}{b_{in}^{'2}})x_{n}^{2}=\sum_{i=1}^{n-1}{z_{i}^{2}}+b_{nn}^{''}x_{n}^{2},

где b_{nn}^{''}=b_{nn}-\sum_{i=1}^{n-1}{b_{in}^{'2}}, z_{i}=y_{i}+b_{in}^{'}x_{n}, i=1,...,n-1.

В матричном виде эту замену переменных можно описать как

\begin{pmatrix}z_{1}\\ z_{2}\\ ...\\ z_{n-1}\\ x_{n}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1 &0  &...  &0  &b'_{1,n} \\  0& 1 & ... & 0 & b'_{2,n}\\  ...&  ...& ... &...  &... \\ 0 & 0 & ... &  1& b'_{n-1,n}\\  0& 0 & ... & 0 & 1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}y_{1}\\ y_{2}\\ ...\\ y_{n-1}\\ x_{n}\end{pmatrix},

и поскольку её определитель отличен от нуля, то эта замена невырожденная.

Наконец, определитель матрицы квадратичной формы сохраняет знак при замене базиса. Определитель матрицы B квадратичной формы в исходном базисе положительный, поскольку этот определитель является главным минором порядка n. Но из выражения для Q \left(x \right) в конечно базисе мы получаем, что определитель квадратичной формы Q \left(x \right) равен b''_{nn}. Поэтому b''_{nn}>0 и можно ввести переменную z_{n}=\sqrt{b''_{nn}}x_{n}, в результате чего получаем канонический вид квадратичной формы Q\left(x \right)=\sum_{i=1}^{n}{z_{i}^{2}}.

Отсюда следует, что квадратичная форма Q\left(x \right) положительно определена.

Достаточность доказана.

Необходимость

Дано, что квадратичная функция положительно определена, нужно доказать положительность главных миноров её матрицы. Снова применим метод математической индукции по числу переменных n.

База индукции

Для n=1 достаточность очевидна.

Предположение индукции

Пусть для n>1 и для форм от меньшего числа переменных утверждение теоремы верно.

Шаг индукции

Поскольку квадратичная форма Q^{*}\left(x \right) из доказательства достаточности также является положительно определённой, то по предположению индукции следует, что её главные миноры, совпадающие с главными минорами матрицы B до порядка n>1, положительны. А определитель самой матрицы B, который является главным минором порядка n,положителен, поскольку Q\left(x \right) приводится к каноническому виду Q\left(x \right)=\sum_{i=1}^{n}{z_{i}^{2}}, и определитель матрицы полученной при этом квадратичной формы равен 1 и имеет такой же знак, как и определитель матрицы B.

Необходимость доказана.

Теорема доказана.

Следствие

Для того, чтобы квадратичная форма Q\left(x \right) в \mathbb{R}^{n} была отрицательно определена, необходимо и достаточно, чтобы все главные миноры её матрицы B имели чередующиеся знаки, начиная с минуса.

Примеры

При решении воспользоваться критерием Сильвестра.

Пример 1

Определить вид квадратичной формы Q\left(x_{1},x_{2} \right)=x_{1}^{2}+2x_{2}^{2}-x_{1}x_{2}.

Пример 2

Определить вид квадратичной формы Q\left(x_{1},x_{2},x_{3} \right)=-4x_{1}^{2}-2x_{2}^{2}-x_{3}^{2}


Ответ: Пример 1 показать

Ответ: Пример 2 показать

Литература

Тест на умение применить критерий Сильвестра

Тест на умение применить критерий Сильвестра для определения вида квадратичных форм.

Критерий дифференцируемости функции

Определение

Если функция y=f(x) определена в некоторой \delta-окрестности точки x_{0}, а приращение \Delta y функции y=f(x) в точке x_{0} представимо в виде:
\Delta y = A\Delta x + \Delta x \varepsilon (\Delta x),
где A=A(x_{0}) не зависит от \Delta x, а \varepsilon(x) \rightarrow 0 при \Delta x \rightarrow 0, то функция f называется дифференцируемой в точке x_{0}, а произведение A\Delta x называется её дифференциалом в точке x_{0} и обозначается df(x_{0}) или dy.
Таким образом,
\Delta y=dy+o(\Delta x), при \Delta x \rightarrow 0, где dy=A\Delta x.

Теорема (Критерий дифференцируемости функции)

Для того, чтобы функция f была дифференцируема в точке x_{0} необходимо и достаточно, чтобы она имела производную в точке x_{0}. При этом дифференциал функции и её производная связаны следующим равенством:
dy={f}' (x^{0})\Delta x.

Доказательство

Необходимость

Если функция f(x)−дифференцируема в точке  x_{0} , то \exists A: \Delta f(x))=A+\Delta x\alpha (\Delta x), где: \lim_{\Delta x\rightarrow 0}\alpha (\Delta x)=0.
Отсюда получаем, что \lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{\Delta f(x)}{\Delta x}=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{A}{\Delta x}+\frac{\Delta x\alpha (\Delta x)}{\Delta x}==\lim_{\Delta x\rightarrow 0}A+\alpha (\Delta x)=A. Отсюда \exists f{}'(x_{0})=A, откуда следут, что dy=f{}'(x_{0})\Delta x.

Достаточность

Если существует  f{}'(x_{0})=\lim_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{\Delta f(x)}{\Delta x} , то  \frac{\Delta f(x)}{\Delta x}- f{}'(x_{0}) = \alpha (\Delta x) , где  \lim_{\Delta x\rightarrow 0}\alpha (\Delta x)=0 . Отсюда следует, что  \Delta f(x)=f{}'(x_{0})\Delta x+\alpha (\Delta x)\Delta x . Полученное равенство означает, что функция  f(x) — дифференцируема в точке  x_{0} .  \square .

Замечание

Приращение  \Delta x часто обозначают символом  dx и называют дифференциалом независимого переменного. По-этому формулу  dy={f}' (x^{0})\Delta x записывают в виде  dy={f}' (x^{0})dx .

Использованная литература

Рекомендованная литература

Тест

Тест:

Тест на проверку усвоения связи между производной и дифференциалом.

Критерий дифференцируемости функции

Тест на знание критерия дифференцируемости функции.

Таблица лучших: Критерий дифференцируемости функции

максимум из 20 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных