极限的定义
极限的定义有直观和严格两种形式。理解两者对于掌握极限概念都很重要。
直观定义
如果当 n 无限增大时,数列 {an} 的项 an 无限接近某个常数 A,则称数列 {an} 收敛于 A,A 称为数列的极限。
记作:limn→∞an=A 或 an→A(n→∞)
lim:limit的缩写,表示极限。
∞(infinity):无穷大符号,n→∞ 表示 n 趋于无穷大。
严格定义(ε-N定义)
设 {an} 为数列,A 为常数。如果对于任意给定的正数 ε(无论多么小),总存在正整数 N,使得当 n>N 时,都有
∣an−A∣<ε
则称数列 {an} 收敛于 A,记作 limn→∞an=A。
ε-N定义的含义:
- ε:表示”接近程度”,可以任意小
- N:表示”从第几项开始”
- 核心思想:无论你要求多么接近(给定 ε),我都能找到一个位置 N,使得从那以后的所有项都在这个范围内
直观定义虽然容易理解,但不够精确:
- “无限接近”是什么意思?
- “无限增大”到什么程度?
严格的ε-N定义解决了这些问题:
- 用 ∣an−A∣<ε 量化”接近”
- 用 n>N 量化”足够大”
这种严格性是数学分析的基础,让我们能够进行严格的证明。
类比:就像法律需要精确的条文,而不能只有”大概的意思”。
收敛与发散
- 收敛(convergent):数列有极限
- 发散(divergent):数列没有极限
收敛的例子
例1:limn→∞n1=0
证明(用ε-N定义):
对于任意 ε>0,要使 ∣n1−0∣<ε,即 n1<ε,只需 n>ε1。
取 N=⌈ε1⌉(大于 ε1 的最小整数),则当 n>N 时,∣n1−0∣<ε。
因此 limn→∞n1=0。
例2:limn→∞n2n+1=2
n2n+1=2+n1→2
发散的例子
例1:an=n 发散(趋于无穷)
例2:an=(−1)n 发散(振荡)
例3:an=sinn 发散(无规律振荡)
练习题
练习 1
用ε-N定义证明:limn→∞n21=0
参考答案
证明:
对于任意 ε>0,要使 ∣n21−0∣<ε,即 n21<ε,只需 n2>ε1,即 n>ε1。
取 N=⌈ε1⌉,则当 n>N 时,∣n21−0∣<ε。
因此 limn→∞n21=0。
练习 2
判断下列数列是否收敛,若收敛,求其极限:
- an=n+13n+2
- an=n+1n2
- an=n(−1)n
参考答案
解:
-
an=n+13n+2=1+n13+n2→13=3,收敛,极限为3
-
an=n+1n2=1+n1n→∞,发散
-
an=n(−1)n,因为 ∣an∣=n1→0,所以 an→0,收敛,极限为0
练习 3
证明:如果 limn→∞an=A,则 limn→∞∣an∣=∣A∣
参考答案
证明:
由 limn→∞an=A,对于任意 ε>0,存在 N,使得当 n>N 时,∣an−A∣<ε。
利用不等式 ∣∣an∣−∣A∣∣≤∣an−A∣(绝对值的三角不等式),
当 n>N 时,∣∣an∣−∣A∣∣≤∣an−A∣<ε。
因此 limn→∞∣an∣=∣A∣。
总结
本文出现的符号
| 符号 | 类型 | 读音/说明 | 在本文中的含义 |
|---|
| lim | 运算符号 | limit | 极限 |
| ∞ | 符号 | infinity | 无穷大 |
| ε | 希腊字母 | epsilon | 任意小的正数 |
| N | 变量 | N | 某个正整数 |
中英对照
| 中文术语 | 英文术语 | 音标 | 说明 |
|---|
| 极限 | limit | /ˈlɪmɪt/ | 数列的最终趋势 |
| 收敛 | convergent | /kənˈvɜːdʒənt/ | 数列有极限 |
| 发散 | divergent | /daɪˈvɜːdʒənt/ | 数列没有极限 |
| ε-N定义 | epsilon-N definition | - | 极限的严格定义 |
1
函数是高等数学的核心概念,本系列文档系统介绍函数的基本概念、性质和应用。
前往课程
2
数列是高等数学的基石,本系列文档系统介绍数列的基本概念、性质、极限理论及其应用。
前往课程
概率论与数理统计
研究随机现象的规律,数据分析与推断的方法,掌握从数据中提取信息的科学。
开始学习
高等数学之极限的世界
极限是微积分的基础,也是高等数学中最重要的概念之一。
开始学习