一文搞懂考研数列极限问题(概念/计算/证明)史上最强/最全总结!!

不管本科高数还是考研数学,数列极限问题,看这一篇文章管够,看完还不会做你来找我!

数列极限,是数列和极限两个充满不确定性的概念相混合,容易让人产生摸不着头脑,看到题目就害怕的感觉,本篇文章就按以下目录对这块儿重难点拨云见日,内容循序渐进,越往后越精彩,大家可以自行感受一下!

01 什么是数列

02 数列的极限

03 数列极限的计算(三种类型)

04数列相关证明题(两种类型)

01 什么是数列?(掌握难度:★)

从字面意思就可以看出来:数列数列,就是将数排成队列。详细点来说,就是将一堆数按照某种规律排成一排,p.s.类似军训,教官让我们按照从矮到高(某种规律)排成一排。

排成队列的数

这时,有个数在开小差,教官就开始点名了。还记得我们当时军训时教官是怎么点名的么?

“第m排第n列,请出列”——这耳熟能详的语句。

由于我们的数只有一列,所以我们就变成了,“第n个数请出列”。为了描述方便我们用符号 x_{n} 表示,含义为第n个数,于是就有 x_{1}=\frac{1}{2} , x_{4}=\frac{1}{16} , x_{5}=\frac{1}{32} 。如果可以用某个含n的式子来表示 x_{n} ,那么这个式子就叫做这个数列的通项公式,例如本文举例的数列,它的通项公式就是: x_{n}=\frac{1}{2^{n}} 。有了它,我们就可以快速get这一列数中的每一个数,是不是很方便。

但是,人总是贪心的。所以一定会有人问:“你不是说每一项你都知道么?那么第无穷项是多少呢?”这个时候就涉及到了数列的极限。

02 数列的极限(掌握难度:★★)

针对刚刚的问题——数列{ x_{n} }的“无穷项”是多少?即当 n\rightarrow\infty 时, x_{n} 趋近于多少。可见这是一个极限问题,用数学式来表示:

 \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=?

上式的结果,有些是可预测的(可计算出结果),有些是不可预测的(结果不确定),如下:

例如:

(1) { (-1)^{n} }: -1,1,-1,1,-1,1……

(2)  { { ln(n) } }  : ln1,ln2,ln3,……

(3)    {\frac{1}{2^{n}} }    : \frac{1}{2},\frac{1}{4},\frac{1}{8},\frac{1}{16}……

数列(1),在-1和1间摇摆不定,"第无穷项"鬼知道是1还是-1,因此极限不存在;

数列(2),随n增大, x_{n} 也无限制地增大,增大到无穷时,无法用一个具体的数来表示,其极限也不存在。对于数列(1)和(2),我们称其为发散数列,或称这个数列是发散的。

数列(3),随n增大,每一项的分母都会无限制的增大,进而每一项会越来越小,最终 n\rightarrow \infty  ,x_{n}\rightarrow0(\frac{1}{\infty}) ,所以此时我们可以预测在“第无穷项”处,数列的值趋近于0,这个时候我们也称数列(3)收敛。

所以可知,当 \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=A 的时候,数列的“第无穷项”我们是可以预测出来的,此时这个数列 \left\{ x_{n} \right\} 也是收敛的。最终得到下面的关系:

\left\{ x_{n} \right\}收敛\leftrightarrow\lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}存在\leftrightarrow\lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=A

极限趋近的数学表达式: n\rightarrow \infty, x_{n}\rightarrow A ,用大白话讲就是:当n趋近无穷大时, x_{n} 与A距离越来越近。而衡量两个数的距离远近,用绝对值来表示,就是 \left| x_{n}-A \right| 。所以该语句套上数学的外衣就是 n\rightarrow\infty,\left| x_{n}-A \right|\rightarrow0 ,当然这句话也可以换一种说法,既然 \left| x_{n}-A \right|\rightarrow0 那么也就是说 \left| x_{n}-A \right| 要多小有多小,即它比所有的正数都小,这就引出了很多教材常见的写法:

设{ x_n }为实数数列,A 为定数,若对任给的正数 ε,总存在正整数N,使得当 n>N 时有∣{ x_n }-A∣<ε 则称数列{ x_n }收敛于A,定数A称为数列{ x_n }的极限。

讲完了定义,接下来讲一下数列极限的计算。(对于考研的同学来说,这块是难点内容)。

03 数列极限的计算(掌握难度:★★★★):

类型一:求 \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}} ,其中 x_{n} 已知,且只含有限个式子。

解法技巧:

a.利用极限相关知识直接计算

(有时会运用到不等式放缩、夹逼定理。p.s. 通常它们两者是同时运用的)

相关例题:

利用极限知识解决

b.令n=x或1/x,从而将离散的数列转变成连续可导的函数来做。函数有着优良的处理手段,微分中值定理、洛必达,等价无穷小、泰勒展开等。进而使问题得到解决。

相关例题:


利用函数知识解决

可见本题利用换元,将离散的数列变成一个具有优良性质的函数,进而利用函数的极限知识来求解数列极限,即实现了由陌生到熟悉的过程,最终解决问题!

c.利用级数相关知识求极限(如果级数 \sum_{n=1}^{\infty}{x_{n}} 收敛,那么 \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=0 )(数学1和数学3)

相关例题:

利用级数收敛的必要条件来解决数列收敛问题

类型二:无穷多项和的极限

解题技巧:

a.利用高中知识求解

有可能会用到的高中知识:

 (1)若 a_{n+1}-a_{n}=d(d为公差),则{ a_{n} }为等差数列

1+2+3+4……+n=\frac{n(n+1)}{2} (等差数列前n项和)

(2)若 \frac{b_{n+1}}{b_{n}}=q (q为公比),则 {b_{n}} 为等比数列

a+aq+aq^{2}+……+aq^{n}=\frac{a(1-q^{n+1})}{1-q} (等比数列前n+1项和)

(3)等差*等比求n项和时运用错位相减:{ a_{n} }为等差数列;{ b_{n} }为等比数列,求S_{n} 

S_{n}=a_{1}b_{1}+a_{2}b_{2}+a_{3}b_{3}+……+a_{n}b_{n}

qS_{n}=              a_{1}b_{2}+a_{2}b_{3}+a_{3}b_{4}+……+a_{n-1}b_{n}+a_{n}b_{n+1}

作差后: (1-q)S_{n}=a_{1}b_{1}+(a_{2}-a_{1})b_{2}+(a_{3}-a_{2})b_{3}+……+(a_{n}-a_{n-1})b_{n}-a_{n}b_{n+1}

(1-q)S_{n}=a_{1}b_{1}+d*b_{2}+d*b_{3}+……+d*b_{n}-a_{n}b_{n+1} (b为公差)

S_{n}=\frac{1}{(1-q)}(a_{1}b_{1}+d*\sum_{k=2}^{n}{b_{k}}-a_{n}b_{n+1})

(4)裂项相消

相关例题:


利用高中数学知识解决

解数列极限所用到的高中知识点,常见的也就是如上4条(等差数列求和、等比数列求和、错位相减、裂项相消),掌握好即可!!!

b.不等式放缩+夹逼定理(两者好似如胶似漆的情人,往往成对出现)

相关例题:


不等式放缩+夹逼定理解决数列极限

这种类型往往放缩是一个难点,那么如何放缩呢?这就需要平时多做题多总结。比如左边例十三这种n项分式相加的题目,往往考虑到放缩分母至相同,因为这样可以简化式子。那么是什么条件能够告诉你确实可以这样做呢?那就是题目中所说的:最大分母和最小分母是等价无穷大;又如右边例十四,将每一项都放大为1,得到一个式子;同时把小于1的每一项都缩小为0,又得到一个式子,为什么要这么做呢,因为我知道任何正数开无穷次方都为1,所以就想到这样放缩,最后夹逼到1,因此做这种类型的题目,平时一定要多总结!!!

c.定积分定义(离散与连续的转化思想) p.s. 有难度的题会协同放缩、夹逼定理一起为难你。

这种类型题目就是把所求的目标极限转化为标准的定积分的定义式,然后将此数列转化为定积分来做,即可得到解决。这里先回顾一下定积分的定义:


定积分定义

如上图所示,如果想要求a、b两点之间曲线和x轴之间的面积S,我们会怎么做呢(假如我们还不知道定积分这个东西),是不是想要找熟悉的形状去进行一个估计呢,这确实是一个好办法,事实上,很多数学家都是这样做的:用若干个等宽的矩形去填充这个区域。如图所示,当只用6个等宽矩形去填充这个区域时,此时这些矩形的总面积为S阴(表达式在图下),结合图可以知道此时用S阴去代替所求的面积S误差会很大,但是随着这个矩形宽度减少到 \frac{b-a}{27} ,即用27个等宽矩形去填充这个区域,可以发现误差基本已经很小了。直到当矩形的宽度很小时,等宽矩形的数目趋近于无穷时,他们的面积可以认为是相等的,此时可用这个极限去估计这个所求区域的面积S了。而这个表达式即是定积分的定义式,如下所示:

\lim_{n \rightarrow \infty}{\frac{b-a}{n}}\sum_{i=1}^{n}f(a+\frac{(b-a)i}{n})=\int_{a}^{b}f(x)dx

可见左边是一个数列的极限,而右边是定积分。定积分的计算我们比较熟悉了,所以这个式子即可把抽象的数列极限转变为定积分,用积分来解出值。所以遇到此类题的时候,要想方设法将所求的极限变成定积分定义式的表达形式,进而求解。

注:一般来说,所遇到的此类题大都是b=1,a=0。即为:

\lim_{n \rightarrow \infty}{\frac{1}{n}}\sum_{i=1}^{n}f(\frac{i}{n})=\int_{0}^{1}f(x)dx

相关例题:

利用定积分定义来求数列极限

可见,有时候定积分定义可以和不等式放缩一起来考察,即把一个式子放缩至两个定积分定义,且两个定积分值相等,再用夹逼准则即可。

d.利用级数求和来解决(数学1和数学3)

即是将无穷项数列极限 \Rightarrow 幂级数 \Rightarrow 和函数 \Rightarrow 代值得到结果

相关例题:


利用无穷级数知识解决

总结一下,就是首先将 (\Delta)^{f(n)} 里面的数( \Delta )变成x,然后转化成幂级数。下一步就是通过提取,求导,积分等手法将该幂级数往已知和函数的幂级数进行一个转化,进而求出该幂级数的和函数,最终代入对应的值即可!!!

类型三:已知 x_{n+1}、x_{n}、x_{n-1} 三项之间的线性关系,求极限值(有兴趣了解下)

解题技巧:

利用线性代数知识(对角化的其中一个运用)

若数列的递推公式形如 x_{n}=ax_{n-1}+bx_{n-2}  x_{0},x_{1} 已知,(a,b为常数且a,b不等于0,n=2,3……)则有如下过程:

相关知识点推导

这块可以认为是线性代数的一个运用,即利用相似对角化解决矩阵A的n次方问题。从而求出对应的x_nx_{n+1}

相关例题:

利用线代知识解决

04 数列相关证明题(掌握难度:★★★★★):

即证明 \left\{ x_{n} \right\} 收敛 \Leftrightarrow证明 \lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}} 存在

类型一:知道递推关系证明收敛(形如 x_{n+1}=f(x_{n})

这种类型大致分为以下两种思路一个就是逐渐增加(或减少)但是有界限,进而逐渐趋近于所求的极限另一种就是类似于振荡的趋近于某个极限。两种类型的示意图如下所示:


数列两种趋近极限的方式

那么如何快速判定你所求数列的极限是哪一种形式呢?这里即也要从函数角度来思考。

首先这种类型的题目我们是知道递推式:x_{n+1}=f(x_{n}),故我们研究一下f(x)

先说结论吧:

a.若f(x)是单调递增,那么数列 \left\{ x_{n} \right\} 单调。

证明:假设 x_{1}>x_{2} ,则带入函数中, f(x_{1})>f(x_{2})\Rightarrow x_{2}>x_{3}\Rightarrow...\Rightarrow x_{n}>x_{n+1} 即 \left\{ x_{n} \right\} 为递减数列

同理:当 x_{1}<x_{2} 时,能推出即 \left\{ x_{n} \right\} 为递增数列

b.若f(x)是单调递减,那么数列\left\{ x_{n} \right\}为振荡数列。

证明:假设 x_{1}>x_{2} ,则带入函数中,

f(x_{1})<f(x_{2})\Rightarrow x_{2}<x_{3}\Rightarrow x_{3}>x_{4}\Rightarrow x_{4}<x_{5} ...

可推知其为振荡数列。

c.若f(x)不单调,但 x_{n}  在其单调增区间内,那么依然有\left\{ x_{n} \right\}单调。

证明过程和a类似,这里就不再证明啦!!

所以既有如下图所示的证明流程思路:


证明流程思路

接着就可以用以上的流程开始做题了,具体题目如下所示哈:

相关例题:


单调有界求数列极限

上面两题即是常见单调数列证明收敛的手法,即单调有界法!!说白了就是证明两点:1.单调;2.有界。

注:也可以通过证明数列单调递增有上界或者单调递减有下界,同样能证明出数列收敛。

下面来看下振荡数列如何证明其收敛


求振荡数列极限

上面两题即是当数列不单调时证明其收敛的手法。其难点在于第二步,如何找到对应的A和B。其中,A是数列最终收敛于的数,因此这里我们先假定x_{n}收敛,有\lim_{n \rightarrow \infty}{x_{n}}=A ,这样就可以将 x_{n+1}=f(x_{n}) 左右取极限,即 n\rightarrow\infty, x_{n+1}=f(x_{n})\Rightarrow A=f(A) 便可以解出A的值。接着我们构造 \left| x_{n+1}-A \right| ,并将 x_{n+1}=f(x_{n}) 带入,之后有 :\left| f(x_{n})-A \right| ,此时想办法往 B\times\left| x_{n}-A \right| 去变化,如果变化出来式子小于B小于1,那么就有递推式: \left| x_{n+1}-A \right|<B\left| x_{n}-A \right|<B^{2}\left| x_{n}-A \right|...<B^{n}\left| x_{1}-A \right|

且当 n\rightarrow \infty时:B^{n}=0 ,这样的话: \left| x_{n}-A \right|=0 ,即 x_{n}=A

那么B如何求呢?一般是通过将所构造的 \left|f(x_{n})-A \right| 通分,提取等方法化简出来x_n,然后将x_n前面的一连串东西提取到绝对值外面,即 ▢\left| x_{n}-\Delta\right| ,然后通过放缩来确定▢是小于1,此时取它们之间的一个常数为B,而 \Delta 在绝对值中进行变形转变为A,此时这个式子就构造完毕,接着就可以证明了!!!

类型二:求不出形如 x_{n+1}=f(x_{n}) 这样的递推式

这种求不出来递推式的数列极限,相对较难求,此时无法用上述类型一的两种套路方法。

此时需要根据具体表达式具体来做。大致步骤分为两步1.列出含有x_n的相应表达式;2.利用这个表达式求解。

相关题目:

利用表达式求解极限

从上面两题可以看出,利用表达式求解即一般就是找到 \left\{ x_{n} \right\} 的单调性、有界性,继而用单调有界做;或者利用极限知识直接求解出值。

本文通俗详细的讲解了数列极限的相关问题,如果哪里有问题,或者不明白欢迎在评论区留言。

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