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调和级数最新视觉报道_常见的调和级数(2024年12月全程跟踪)

内容来源：批发价SEO所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

调和级数

黎曼猜想被AI证明了吗？𐟤” 2024年11月10日，一个惊人的消息传遍了朋友圈：马斯克的xAI公司声称Grok 3已经“证明”了黎曼猜想！𐟎‰ 然而，很快大家发现这只是一个恶作剧。𐟘… 事实上，早在2018年9月，菲尔茨奖和阿贝尔奖双奖得主阿蒂亚爵士就宣称自己证明了黎曼猜想，但遗憾的是，他的证明后来并没有被学术界认可。𐟘ž 2022年11月，张益唐教授也宣称解决了广义黎曼猜想的狄利克雷L函数，并引申出朗道-西格尔零点猜想。𐟓œ 这些事件都引发了人们对黎曼猜想的极大兴趣。黎曼猜想在数学和物理领域有着深远的影响，因此它的证明显得尤为重要。𐟌 尽管费马大定理和哥德巴赫猜想相对简单，初中生也能理解，但黎曼猜想涉及复变函数，理解起来相当困难。𐟧銊《黎曼猜想漫谈-一场攀登数学高峰的天才盛宴》这本书详细介绍了黎曼猜想的背景和复杂性。𐟓š 黎曼猜想与素数分布、量子系统中的轨道能级、新工具和新方法的创造以及1000多条建立在黎曼猜想成立前提下的定理都有密切关系。𐟔 当 s=1 时，黎曼猜想与调和级数有关，而当 s=2 时，欧拉证明了其和为 2/6。𐟔⠤𚋥𘊯𜌥𝓠s>1 时，s) 是收敛的。s)=0 有解吗？遗憾的是，当 s>1 时，没有根。数学家们尝试将泽塔函数 s) 的定义域从实数扩展到复数，s = + it，并满足三个条件：1）保证 s 为实数时，s>1，函数表达式与原定义一样。2）在新的定义域中，即 ‰䱠区域（左半平面），除 s=1 这一简单极点外，每一个点都是可以无穷可导的，也称为可解析的，至多有有限个奇点不能满足这个条件。3）新的函数是唯一的。𐟔„ 这个函数可以通过围道积分得到，于是就有了黎曼‡𝦕𐠎𖨳)=0 的解。黎曼‡𝦕𐠎𖨳)=0 的根分为平凡零点和非平凡零点。𐟌 平凡零点当 s = -2n(n∈N) 时，而非平凡零点则更加复杂。𐟧銊尽管AI在许多领域取得了令人瞩目的成就，但到目前为止，AI并没有证明黎曼猜想。𐟤– 我们期待在AI的帮助下，黎曼猜想能早日被证明，为我们带来更多数学和物理领域的突破。𐟌Ÿ

专升本数学自学指南：必掌握知识点 𐟓š 定积分理解定积分的概念和几何意义，掌握其基本性质。掌握变限积分函数的概念，并学会求导方法。熟悉牛顿—莱布尼茨公式。掌握定积分的换元积分法和分部积分法。了解无穷区间上有界函数的广义积分和有限区间上无界函数的瑕积分的概念，掌握计算方法。会用定积分计算平面图形的面积和旋转体的体积。 𐟔 无穷级数数项级数理解级数收敛和发散的概念，掌握级数的基本性质和收敛的必要条件。熟记几何级数、调和级数和p—级数的敛散性，会用正项级数的比较审敛法和比值审敛法判别敛散性。理解任意项级数绝对收敛与条件收敛的概念，会用莱布尼茨判别法判别交错级数的敛散性。幂级数理解幂级数、幂级数收敛及和函数的概念，会求幂级数的收敛半径与收敛区间。掌握幂级数和、差、积的运算。掌握幂级数在其收敛区间内的基本性质：和函数是连续的、可逐项求导及可逐项积分。熟记麦克劳林级数，会将一些简单的初等函数展开为x－x0的幂级数。 𐟒ᠥ𘸥𞮥ˆ†方程一阶常微分方程理解常微分方程的概念，掌握阶、解、通解、初始条件和特解的概念。掌握可分离变量微分方程与齐次方程的解法。会求解一阶线性微分方程。二阶常系数线性微分方程理解二阶常系数线性微分方程解的结构。会求解二阶常系数齐次线性微分方程。会求解二阶常系数非齐次线性微分方程。 𐟓 向量代数与空间解析几何向量代数理解向量的概念，掌握向量的表示法，会求向量的模、非零向量的方向余弦和非零向量在轴上的投影。掌握向量的线性运算（加法运算与数量乘法运算），会求向量的数量积与向量积。会求两个非零向量的夹角，掌握两个非零向量平行、垂直的充分必要条件。平面与直线会求平面的点法式方程与一般式方程，判定两个平面的位置关系。会求点到平面的距离。会求直线的点向式方程、一般式方程和参数式方程，判定两条直线的位置关系。会求点到直线的距离，两条异面直线之间的距离。会判定直线与平面的位置关系。

级数收敛与发散的判断方法 𐟓š 常数项级数的定义与性质常数项级数就是每一项都固定的级数。它的收敛性可以通过一些方法来判断。等比级数如果等比级数的公比q的绝对值小于1，那么这个级数是收敛的。收敛的和可以用公式S_n = a / (1 - q)来计算。正项级数的判敛方法收敛原则：如果级数{S_n}有界（即单调不减且有上界），那么这个级数是收敛的。比较判别法：找另一个级数进行比较，如果从某一项起，这个级数大于等于原级数，那么原级数是收敛的；如果小于原级数，那么原级数是发散的。比较判别法的极限形式：找另一个级数，上下放求极限，如果极限趋于0，那么原级数是收敛的；如果极限趋于无穷，那么原级数是发散的；如果极限等于常数，那么原级数的敛散性不确定。比值判别法：后项比前一项，再求极限，极限小于1，收敛；大于1，发散；等于1，不定。根植判别法：开n次方根，再求极限，极限小于1，收敛，大于1发散。如果开N次方后不求极限直接能看出大于等于1，则一定发散。积分判别法：找一个单调减少的非负连续函数F(x)，使得un = F(n)，做反常积分，与级数同敛散。交错级数莱布尼兹判别法： un的极限趋于0 un单调不增（后项比前项；后项减前项；令为F函数求导）调和级数发散，但交错调和级数收敛。任意项级数加绝对值，用正项级数判敛法则。绝对收敛：加绝对值收敛，级数也收敛。条件收敛：级数收敛，加绝对值发散。幂级数求和un(x - x0)^n形式，和泰勒展开有联系。要求收敛区间和收敛域（用阿贝尔定理）。收敛域的求法：不缺项的幂级数：加绝对值，用比值或根植法，R = 1/p（极限存在），或∞（极限为0），或0（极限不存在）。缺项的幂级数：先加绝对值；再用正项级数比值或根植（要把x^n带上），令p小于1，得到关于X的定义域，即收敛域。 Ps：收敛半径不变，收敛域或因求导缩小；或因积分扩大。幂级数的和函数在收敛条件下，有数乘、倍加等线性性质；整个计算过程记得先标收敛域。计算手段：拆开成两个级数相乘的形式（涉及恒等变形，使两个级数通项幂次数相等、下标相同）。重要展开式

高数笔记：无穷级数的基本概念与性质 𐟓š 高数课程已经结束，明天我会分享一些整理好的笔记。 𐟓– 第一章：无穷级数 1️⃣ 常数项级数的收敛性：如果常数项级数满足某些条件，它就会收敛。例如，1+2+3+...，这是一个发散的级数。 2️⃣ 级数收敛的性质：如果两个级数都收敛，那么它们的和也收敛。具体问题具体分析，有时候改变级数的排列顺序或者去掉某些项并不会影响其收敛性。 3️⃣ 级数收敛的充分条件：如果级数的通项满足某些条件，那么这个级数就会收敛。例如，0.9+0.99+0.999+...，这是一个收敛的级数。 4️⃣ 幂级数的收敛半径：幂级数的收敛半径可以通过一些公式来计算，例如对于函数f(x)=∑(a_n x^n)，它的收敛半径可以通过解方程来找到。 5️⃣ 函数展开为幂级数：将函数展开为幂级数是一种重要的数学技巧，可以用于求解微分方程、计算积分等。例如，e^x=∑(x^n/n!)。 6️⃣ 傅里叶级数：傅里叶级数是周期函数的展开形式，它可以将一个周期函数表示为一系列正弦和余弦函数的和。例如，傅里叶级数可以用来描述音乐信号的频谱。 𐟓 第二章：常数项级数 1️⃣ 常数项级数的定义与性质：常数项级数是所有项都相同的级数。它们的收敛性可以通过一些基本公式来判断。例如，1+1+1+...，这是一个发散的级数。 2️⃣ 特殊类型的常数项级数：有些特殊类型的常数项级数可以通过一些技巧来计算。例如，调和级数（1+1/2+1/3+...），它是一个发散的级数。 3️⃣ 几何级数：几何级数是每一项都是前一项乘以某个常数的级数。它们的收敛性可以通过一些基本公式来判断。例如，2+4+8+...，这是一个发散的级数。 4️⃣ 复数域上的常数项级数：复数域上的常数项级数可以通过一些特殊的方法来计算。例如，复数的模和辐角可以帮助我们理解复数域上的常数项级数的性质。

真是绷不住了，被气到了刚刷到一个叫什么蚂蚁橡皮绳悖论，简单来说就是一个蚂蚁以一厘米每秒的速度在橡皮绳一端上爬，而这个橡皮绳一秒会被拉长10000米，然后最后推出来，蚂蚁会到橡皮绳的另一端，我是真绷不住了，就一句话我就绷不住了，他说由于不是延长而是拉伸，所以蚂蚁哪怕只是不爬，也会跟着他目前所在绳子上的点动，我相信大家都看出来了，如果是这样，那蚂蚁一开始就因为绳子的拉伸导致速度超过了一厘米每秒，而这是整个论证的核心而评论区没有任何一个人说这一点，任何一个关于这个视频的讨论都没有说，甚至没有将条件补充成可以变成这样的评论，真的是我很气愤当然这个问题如果改变成这样蚂蚁在绳子上爬，永远比他目前所在橡皮绳上点的速度高于1厘米每秒，即使不完全严谨，但起码这个才能让这个问题变成符合论证过程的那样，而这个也没有任何一个人说或者提到我都怀疑九年义务教育水平了

找正项函数项级数反例一个函数项级数收敛，通项大于0但是一致收敛于0，能否找出反例使得该函数项级数不一致收敛顶

听同学说没有，但不会证

如图，用柯西收敛写出发散的调和级数是收敛的

段老板居然觉得自己是个傻人，这可真是太谦虚了。其实段老板仅仅是精神有问题，说他自己傻，未免自谦了。不过傻福可是一点不假。能不上班就干待着，这种悠哉的福气可真是羡煞旁人。如段老板这样自称傻人却并没有傻透的人，会不小心让人抄袭了么？当然不是。诸君且看，段老板自己都不想打草惊蛇。最好是抄袭者名利兼收的之后，段老板再跳出来，贪天功为己有。自己甚至论文都不需要正是发表，就可以把功劳从抄袭者身上偷过来。且不说旁人如何想，自己心理不是美滋滋么？

听同学说没有，但不会证

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