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调和级数最新视觉报道_级数n分之一为什么是发散的(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：2024-12-02

调和级数

黎曼猜想：从数学到物理的奇妙之旅 𐟌 最近有个消息在朋友圈刷屏，说马斯克的xAI公司搞出来的Grok 3“证明”了黎曼猜想！大家都激动得不行，结果后来发现是个乌龙。不过，这确实让我想起了几次关于黎曼猜想的热门事件。首先，2018年的时候，菲尔茨奖和阿贝尔奖双奖得主阿蒂亚爵士宣称自己证明了黎曼猜想，结果没被认同。然后，2022年11月，张益唐教授宣称解决了广义黎曼猜想的狄利克雷L函数，还引申出了朗道-西格尔零点猜想。这些事件都让人们对黎曼猜想的兴趣大增。黎曼猜想到底有多重要？它涉及到复变函数的理论，理解起来相当困难。其实，黎曼猜想有四种类型，每种都有点复杂。简单来说，黎曼猜想和素数分布有深刻联系，还和量子系统中的轨道能级存在一对一的关系。更有趣的是，研究过程中还创造了不少新工具和新方法。其实，黎曼猜想的背后有很多数学和物理的秘密。比如，当 s=1 时，我们熟悉的调和级数是发散的；当 s=2 时，欧拉证明了其和为 2/6。事实上，当 s>1 时，s) 都是收敛的。那么，s)=0 有解吗？答案是遗憾的：当 s>1 时，没有根。于是，爱折腾的数学家门就想办法把泽塔函数 s) 的定义域扩大，但必须要保证 s) 收敛。于是，把 s 由实数扩展到复数，s = + it。有三个条件：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；3）新的函数是唯一的。满足这三个条件的变换就是解析延拓。这个函数可以通过围道积分得到，于是就有了新的公式。对于这个新公式，s) 是伽马函数（Gamma Function），是一个广义的阶乘函数。黎曼 函数 s)=0 就有解了，根（也叫零点）分为两个部分：一类是平凡零点，当 s = -2n(n∈N) 时；另外一类是非平凡零点。总的来说，黎曼猜想不仅是一个数学问题，还涉及到很多物理和复变函数的理论。希望在未来能有更多进展和突破！

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。

考研数学高等数学部分的押题确实是个技术活，但别担心，我根据历年的真题和今年的考试大纲，给你整理了一些可能的考点和题型，供你参考： 1. 极限与连续 • 可能会考察数列或函数极限的计算，特别是利用洛必达法则、泰勒公式或夹逼定理等求解复杂极限。 • 连续性的概念和性质，以及间断点的分类和判断也是可能的考点。 2. 导数与微分 • 导数的定义、计算和应用，特别是复合函数、隐函数和参数方程的导数。 • 微分的概念和运算，以及微分在近似计算和误差分析中的应用。 3. 不定积分与定积分 • 不定积分的计算，特别是利用凑微分、换元法、分部积分法等技巧。 • 定积分的计算和应用，如几何意义、物理应用等，以及定积分在求解极限、级数等问题中的应用。 • 变上限积分和变下限积分的性质和运算也是可能的考点。 4. 多元函数微积分 • 多元函数的极限、连续、偏导数和全微分的概念和计算。 • 多元函数极值的求解和应用，如条件极值、无条件极值等。 • 隐函数定理和拉格朗日乘数法在求解约束极值问题中的应用。 5. 微分方程 • 一阶和二阶常微分方程的求解方法和应用，如分离变量法、齐次方程、非齐次方程、线性方程等。 • 差分方程的基本概念和解法也是可能的考点。 6. 无穷级数 • 数项级数的收敛性判别和求和，如等差数列、等比数列、调和级数、p级数等。 • 函数项级数的收敛性判别和一致收敛性的概念。 • 幂级数的展开和性质，以及傅里叶级数和傅里叶变换的基本概念。备考建议： • 回顾以上重点考点，确保对每个考点都有清晰的理解和掌握。 • 多做历年真题和模拟试题，特别是近几年的真题，熟悉考试题型和难度。 • 注重解题方法和策略的学习和掌握，分析各类解题方法的适用范围和优缺点。在主页橱窗我们给您精选了相关图书课程，包括历年真题解析、高频考点精讲、解题技巧总结等，助力你高效备考，冲刺高分！记得查看哦～𐟎“𐟒ꠣ考研数学# #高等数学##动态连更挑战#

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

调和级数：快速辨别敛散性的秘诀 𐟓š 调和级数是一种常见的数学级数，理解它的基本特征可以帮助我们快速辨别级数的敛散性。以下是一些关键点和技巧：认识调和级数：调和级数通常表现为1/n的形式，其中n是自然数。这种级数在数学分析和高等数学中有着广泛的应用。特征记忆：记住调和级数的特征，例如它的项逐渐减小且趋近于0，这有助于我们快速识别类似级数的敛散性。解题步骤：在学习过程中，从认识数列开始，逐步掌握级数符号的代数意义。通过刷题和总结解题步骤，可以更好地理解和应用调和级数。实践应用：在实际解题中，可以根据已知的解题步骤流程图，套用模板进行解题，从而提高解题效率。通过这些方法，我们可以更好地掌握调和级数的本质，快速辨别级数的敛散性，从而提高数学学习的效率。

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。

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

三道十年前的小问题，也是七八年前就在本吧内流传的老问题。都是属于大一基础学完就完全可以做的类型，熟练的话基本三四句话就能写完。是这么多年下来个人印象最深的练习题之三。题目各有特色：（1）三角对数积分。最直接的方法用万能代换就能处理，但是过程就比较冗余，对数积分熟练的话，可以无脑万能代换。本题的特点是可以动用几乎任何大一学到的工具用不同方式处理，可以选自己最顺手的。事实上也可以不用任何花哨的方法，单纯地完全通过分部积分进行简化。（2）倒数正弦积分，中最简单的一例。如果分子是一次方就是卡特兰常数，此类积分是大多数新生第一次接触到卡特兰常数的例子。本题的结果同样非常工整，由三个经典到不能再经典的常数（级数）直接构成。最快当然是用傅里叶级数直接写出结果。也可以走其它路径找其它的等价积分或欧拉和来解决，但往往会破坏原问题中三个经典常数的构成反而运算得很繁琐。最近想到了一种不使用任何级数或生成函数的预备知识，直接冲着三个经典常数纯演绎的方法。（3）卡特兰积分，中最简单的一例。对很多人来说能在十二分之一圆周上做文章的定积分习题就是这道独一无二的经典问题了。无论三角恒等式还是级数展开处理起来都十分方便，结果如同艺术一般工整。

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？

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