Дивергентная серия

Чтобы узнать о серии книг, см. «Дивергент» (серия книг) . Чтобы узнать о серии фильмов, см. «Дивергент» .

Дивергентные серии — это вообще нечто очень фатальное, и обидно, что кто-то осмеливается строить на них какие-либо доказательства. («Расходящиеся ряды — это вообще нечто фатальное, и позорно строить на них какие-либо доказательства». Часто переводится как «Расходящиеся ряды — изобретение дьявола…»)

Н. Х. Абель , письмо Холмбо, январь 1826 г., перепечатано во втором томе его собрания статей.

В математике — расходящийся ряд это бесконечный ряд , который не является сходящимся , что означает, что бесконечная последовательность частичных сумм ряда не имеет конечного предела .

Если ряд сходится, отдельные члены ряда должны стремиться к нулю. Таким образом, любой ряд, в котором отдельные члены не стремятся к нулю, расходится. Однако сходимость является более сильным условием: не все ряды, члены которых приближаются к нулю, сходятся. Контрпример — гармонический ряд

$1+{\frac {1}{2}}+{\frac {1}{3}}+{\frac {1}{4}}+{\frac {1}{5}}+\cdots =\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n}}.$

Расходимость гармонического ряда была доказана средневековым математиком Николь Орем .

В специализированном математическом контексте значения могут быть объективно присвоены определенным рядам, последовательности частичных сумм которых расходятся, чтобы придать смысл расхождению ряда. Метод суммирования или метод суммирования — это частичная функция от множества рядов к значениям. Например, суммирование Чезаро присваивает расходящийся ряд Гранди.

$1-1+1-1+\cdots$

Значение 1/2 ​ ​ . Суммирование Чезаро — это метод усреднения , поскольку он основан на среднем арифметическом значении последовательности частичных сумм. Другие методы включают аналитическое продолжение связанных рядов. В физике существует большое разнообразие методов суммирования; они обсуждаются более подробно в статье о регуляризации .

История

... но в целом справедливо сказать, что математики до Коши не спрашивали: «Как нам определить 1 − 1 + 1...?» но «Что такое 1 — 1 + 1...?», и что эта привычка ума приводила их к ненужным недоумениям и спорам, которые часто были действительно словесными.

Г.Х. Харди, серия «Дивергент», стр. 6

До XIX века расходящиеся ряды широко использовались Леонардом Эйлером и другими, но часто приводили к запутанным и противоречивым результатам. Основной проблемой была идея Эйлера о том, что любой расходящийся ряд должен иметь естественную сумму, без предварительного определения того, что подразумевается под суммой расходящегося ряда. Огюстен-Луи Коши в конце концов дал строгое определение суммы (сходящегося) ряда, и в течение некоторого времени после этого расходящиеся ряды по большей части были исключены из математики. Они вновь появились в 1886 году в Анри Пуанкаре работе об асимптотических рядах. В 1890 году Эрнесто Чезаро понял, что можно дать строгое определение суммы некоторых расходящихся рядов, и определил суммирование Чезаро . (Это было не первое использование суммирования Чезаро, которое неявно использовал Фердинанд Георг Фробениус в 1880 году; ключевым вкладом Чезаро было не открытие этого метода, а его идея о том, что следует дать явное определение суммы расходящегося ряда. .) Спустя годы после статьи Чезаро несколько других математиков дали другие определения суммы расходящегося ряда, хотя они не всегда совместимы: разные определения могут давать разные ответы для суммы одного и того же расходящегося ряда; Итак, говоря о сумме расходящегося ряда, необходимо указать, какой метод суммирования используется.

Примеры

• 1 - 1 + 1 - 1 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}{\frac {1}{2}}$
• 1 − 2 + 3 − 4 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}{\frac {1}{4}}$
• 1 − 1 + 2 − 6 + 24 − 120 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}\!\!\int _{0}^{\infty }{\frac {e^{-x}}{1+x}}\,dx\approx 0.596\,347\ldots$
• 1 − 2 + 4 − 8 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}{\frac {1}{3}}$
• 1 + 2 + 4 + 8 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}-1$
• 1 + 1 + 1 + 1 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}-{\frac {1}{2}}$
• 1 + 2 + 3 + 4 + ⋯ ${\text{ “ = ” }}-{\frac {1}{12}}$

Теоремы о методах суммирования расходящихся рядов

Метод суммирования M является регулярным , если он согласуется с фактическим пределом для всех сходящихся рядов . Такой результат называется абелевой теоремой для M от прототипной теоремы Абеля . Более тонкими являются частичные обратные результаты, называемые тауберовыми теоремами , на основе прототипа, доказанного Альфредом Таубером . Здесь частичное обратное означает, что если M суммирует ряд Σ и выполняется какое-то побочное условие, то Σ изначально сходится; без каких-либо дополнительных условий такой результат говорил бы о том, что M суммирует только сходящиеся ряды (что делает его бесполезным в качестве метода суммирования расходящихся рядов).

Функция, дающая сумму сходящегося ряда, является линейной следует , и из теоремы Хана – Банаха , что ее можно расширить до метода суммирования, суммирующего любой ряд с ограниченными частичными суммами. Это называется банаховым пределом . Этот факт не очень полезен на практике, поскольку существует множество таких расширений, несовместимых друг с другом, а также поскольку доказательство существования таких операторов требует привлечения аксиомы выбора или ее эквивалентов, таких как лемма Цорна . Поэтому они неконструктивны.

Предмет расходящихся рядов, как область математического анализа , в первую очередь связан с явными и естественными методами, такими как суммирование Абеля , суммирование Чезаро и суммирование Бореля , а также их взаимосвязями. Появление тауберовой теоремы Винера ознаменовало эпоху в этом предмете, введя неожиданные связи с методами банаховой алгебры в анализе Фурье .

Суммирование расходящихся рядов также связано с методами экстраполяции и преобразованиями последовательностей как численными методами. Примерами таких методов являются аппроксимации Паде , преобразования последовательностей типа Левина и зависящие от порядка отображения, связанные с методами перенормировки большого порядка для теории возмущений в квантовой механике .

Свойства методов суммирования

Методы суммирования обычно концентрируются на последовательности частичных сумм ряда. Хотя эта последовательность не сходится, мы часто можем обнаружить, что когда мы берем среднее из все большего и большего числа начальных членов последовательности, среднее значение сходится, и мы можем использовать это среднее вместо предела для оценки суммы ряда. . Метод суммирования можно рассматривать как функцию от набора последовательностей частичных сумм к значениям. Если A — это любой метод суммирования, присваивающий значения набору последовательностей, мы можем механически перевести его в метод последовательного суммирования A. ^С который присваивает одинаковые значения соответствующей серии. Существуют определенные свойства, которыми желательно обладать этим методам, если они хотят получить значения, соответствующие пределам и суммам соответственно.

• Регулярность . Метод суммирования является регулярным , если всякий раз, когда последовательность s сходится к x , A ( s ) = x . Аналогично, соответствующий метод суммирования рядов оценивает A ^С ( а ) знак равно Икс .
• Линейность . A является линейным , если он является линейным функционалом на последовательностях, в которых он определен, так что A ( k r + s ) = k A ( r ) + A ( s ) для последовательностей r , s и вещественного или комплексного скаляра k . Поскольку члены a _{n +1} = s _{n +1} − s _n ряда a являются линейными функционалами от последовательности s и наоборот, это эквивалентно A ^С являющийся линейным функционалом от членов ряда.
• Стабильность (также называемая транслятивностью ). Если s — последовательность, начинающаяся с s ₀ , а s ′ — последовательность, полученная путем исключения первого значения и вычитания его из остальных, так что s ′ _n = s _{n +1} − s ₀ , то A ( s ) определяется, если и только если A ( s ′) определено и A ( s = s0 ₊ ) A ( s ′). Эквивалентно, если a ′ _n = a _{n +1} для всех n , то A ^С ( а ) знак равно а ₀ + А ^С ( а '). Другой способ выразить это состоит в том, что правило сдвига должно быть действительным для рядов, суммируемых этим методом.

Третье условие менее важно, и некоторые значимые методы, например суммирование по Борелю , им не обладают.

Можно также предложить более слабую альтернативу последнему условию.

• Конечная переиндексируемость . Если a и a ′ — две серии такие, что существует биекция $f:\mathbb {N} \rightarrow \mathbb {N}$ такой, что a _i = a ′ _{f ( i )} для всех i , и если существует некоторый $N\in \mathbb {N}$ такой, что a _i = a ′ _i для всех i > N , то A ^С ( а ) = А ^С ( а '). (Другими словами, a ′ — это тот же ряд, что и a , только с переиндексацией конечного числа членов.) Это более слабое условие, чем стабильность , поскольку любой метод суммирования, который демонстрирует стабильность , также демонстрирует конечную переиндексацию , но обратное условие не правда.)

Желательным свойством для двух разных методов суммирования A и B использование является совместное : A и B согласованы , если для каждой последовательности s , которой оба присваивают значение, A ( s ) = B ( s ). (Используя этот язык, метод суммирования A является регулярным тогда и только тогда, когда он согласуется со стандартной суммой Σ .) Если два метода непротиворечивы и один суммирует больше рядов, чем другой, то тот, который суммирует больше рядов, является более сильным .

Существуют мощные методы численного суммирования, которые не являются ни регулярными, ни линейными, например нелинейные преобразования последовательностей , такие как преобразования последовательностей типа Левина и аппроксимации Паде , а также зависящие от порядка отображения рядов возмущений, основанные на методах перенормировки .

Приняв за аксиомы регулярность, линейность и устойчивость, можно с помощью элементарных алгебраических манипуляций просуммировать многие расходящиеся ряды. Это отчасти объясняет, почему разные методы суммирования дают один и тот же ответ для определенных рядов.

Например, всякий раз, когда r ≠ 1, геометрическая прогрессия

${\begin{aligned}G(r,c)&=\sum _{k=0}^{\infty }cr^{k}&&\\&=c+\sum _{k=0}^{\infty }cr^{k+1}&&{\text{ (stability) }}\\&=c+r\sum _{k=0}^{\infty }cr^{k}&&{\text{ (linearity) }}\\&=c+r\,G(r,c),&&{\text{ hence }}\\G(r,c)&={\frac {c}{1-r}},{\text{ unless it is infinite}}&&\\\end{aligned}}$

можно оценить независимо от сходимости. Более строго, любой метод суммирования, обладающий этими свойствами и присваивающий конечное значение геометрической прогрессии, должен присваивать это значение. Однако, когда r — действительное число больше 1, частичные суммы неограниченно увеличиваются, и методы усреднения назначают предел бесконечности.

Классические методы суммирования

Два классических метода суммирования рядов, обычная сходимость и абсолютная сходимость, определяют сумму как предел некоторых частичных сумм. Они включены только для полноты картины; строго говоря, они не являются истинными методами суммирования расходящихся рядов, поскольку по определению ряд расходится только в том случае, если эти методы не работают. Большинство, но не все методы суммирования расходящихся рядов расширяют эти методы на более широкий класс последовательностей.

Абсолютная

Абсолютная сходимость определяет сумму последовательности (или набора) чисел как предел сети всех частичных сумм a _{k 1} + ... + a _{k n} , если она существует. Он не зависит от порядка элементов последовательности, и классическая теорема гласит, что последовательность абсолютно сходится тогда и только тогда, когда последовательность абсолютных значений сходится в стандартном смысле.

Сумма ряда

Классическое определение Коши суммы ряда a ₀ + a ₁ + ... определяет сумму как предел последовательности частичных сумм a ₀ + ... + a _n . Это определение сходимости последовательности по умолчанию.

Нёрлунд означает

Предположим, что p _n — последовательность положительных членов, начиная с p ₀ . Предположим также, что

${\frac {p_{n}}{p_{0}+p_{1}+\cdots +p_{n}}}\rightarrow 0.$

Если теперь мы преобразуем последовательность s, используя p , чтобы получить взвешенные средние значения, установив

$t_{m}={\frac {p_{m}s_{0}+p_{m-1}s_{1}+\cdots +p_{0}s_{m}}{p_{0}+p_{1}+\cdots +p_{m}}}$

тогда предел t _n , когда n стремится к бесконечности, представляет собой среднее значение, называемое Норлунда средним значением N _p ( s ).

Среднее значение Норлунда регулярно, линейно и стабильно. Более того, любые два средних значения Норлунда совместны.

Суммирование Чезаро

Наиболее значимыми из средних значений Норлунда являются суммы Чезаро. Здесь, если мы определим последовательность p ^к к

$p_{n}^{k}={n+k-1 \choose k-1}$

тогда сумма Чезаро C _k определяется формулой C _k ( s ) = N _{( p ^к )} ( с ). Суммы Чезаро являются средними Норлунда, если k ≥ 0 , и, следовательно, являются регулярными, линейными, устойчивыми и непротиворечивыми. C ₀ — обычное суммирование, а C ₁ — обычное суммирование Чезаро . Суммы Чезаро обладают тем свойством, что если h > k , то C _h сильнее, чем C _k .

Абелев означает

Предположим, что λ = { λ ₀ , λ ₁ , λ ₂ ,... } — строго возрастающая последовательность, стремящаяся к бесконечности, и что λ ₀ ≥ 0 . Предполагать

$f(x)=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}e^{-\lambda _{n}x}$

сходится для всех действительных чисел x > 0. Тогда абелева средняя A _λ определяется как

$A_{\lambda }(s)=\lim _{x\rightarrow 0^{+}}f(x).$

В более общем смысле, если ряд для f сходится только при больших x , но может быть аналитически продолжен до всех положительных действительных x , тогда все равно можно определить сумму расходящегося ряда с помощью предела, указанного выше.

Ряд этого типа известен как обобщенный ряд Дирихле ; в приложениях к физике это известно как метод регуляризации теплового ядра .

Абелевы средние являются регулярными и линейными, но не стабильными и не всегда согласованными между различными вариантами выбора λ . Однако в некоторых частных случаях очень важны методы суммирования.

Суммирование Абеля

Смотрите также: теорема Абеля

Если λ _n = n , то получаем метод суммирования Абеля . Здесь

$f(x)=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}e^{-nx}=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}z^{n},$

где z = exp(− x ). Тогда предел f ( x ), когда x приближается к 0 через положительные действительные числа, является пределом степенного ряда для f ( z ), когда z приближается к 1 снизу через положительные действительные числа, а сумма Абеля A ( s ) определяется как

$A(s)=\lim _{z\rightarrow 1^{-}}\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}z^{n}.$

Суммирование Абеля интересно отчасти потому, что оно согласуется с суммированием Чезаро, но является более мощным, чем суммирование Чезаро : A ( s ) = C _k ( s ) всякий раз, когда последнее определено. Таким образом, сумма Абеля регулярна, линейна, устойчива и согласуется с суммированием Чезаро.

Суммирование Линделёфа

Если λ _n = n log( n ) , то (индексация с единицы) имеем

$f(x)=a_{1}+a_{2}2^{-2x}+a_{3}3^{-3x}+\cdots .$

Тогда L ( s ), сумма Линделёфа , является пределом f ( x ), когда x стремится к положительному нулю. Сумма Линделёфа является мощным методом, когда его применяют к степенным рядам, а также к другим приложениям, суммируя степенные ряды в звезде Миттаг-Леффлера .

Если g ( z ) аналитична в диске вокруг нуля и, следовательно, имеет ряд Маклорена G ( z ) с положительным радиусом сходимости, то L ( G ( z )) = g ( z ) в звезде Миттаг-Леффлера. Более того, сходимость к g ( z ) равномерна на компактных подмножествах звезды.

Аналитическое продолжение

Некоторые методы суммирования предполагают взятие значения аналитического продолжения функции.

ряда

Если Σ a _n x ^н сходится при малых комплексных x и может быть аналитически продолжен по некоторому пути от x = 0 до точки x = 1, тогда сумма ряда может быть определена как значение при x = 1. Это значение может зависеть от выбора путь. Один из первых примеров потенциально различных сумм для расходящегося ряда с использованием аналитического продолжения был дан Калле: кто заметил, что если $1\leq m<n$ затем

${\frac {1-x^{m}}{1-x^{n}}}={\frac {1+x+\dots +x^{m-1}}{1+x+\dots x^{n-1}}}=1-x^{m}+x^{n}-x^{n+m}+x^{2n}-\dots$

Оценка в $x=1$, человек получает

$1-1+1-1+\dots ={\frac {m}{n}}.$

Однако пробелы в сериале являются ключевыми. Для $m=1,n=3$ например, мы фактически получим

$1-1+0+1-1+0+1-1+\dots ={\frac {1}{3}}$, поэтому разные суммы соответствуют разным положениям $0$х.

Другим примером аналитического продолжения является расходящийся знакопеременный ряд. $\sum _{k\geq 0}(-1)^{k+1}{\frac {1}{2k-1}}{\binom {2k}{k}}=1+2-2+4-10+28-84+264-858+2860-9724+\cdots$ которая представляет собой сумму произведений $\Gamma$-функции и символы Похгаммера . Используя формула дублирования $\Gamma$-функция, она сводится к ряд обобщенный гипергеометрический $\ldots =\sum _{k\geq 0}(-4)^{k}{\frac {(-1/2)_{k}}{k!}}={}_{1}F_{0}(-1/2;;-4)={\sqrt {5}}.$

Суммирование Эйлера

Основная статья: суммирование Эйлера

Суммирование Эйлера по сути является явной формой аналитического продолжения. Если степенной ряд сходится при малых комплексных z и может быть аналитически продолжен до открытого диска диаметром от −1 / q + 1 до 1 и непрерывен в точке 1, то его значение в точке q называется суммой Эйлера или (E, q ) ряда Σ a _n . Эйлер использовал его до того, как аналитическое продолжение было определено в целом, и дал явные формулы для степенного ряда аналитического продолжения.

Операцию суммирования Эйлера можно повторять несколько раз, что по сути эквивалентно аналитическому продолжению степенного ряда до точки z = 1.

Аналитическое продолжение серии Дирихле

Этот метод определяет сумму ряда как значение аналитического продолжения ряда Дирихле.

$f(s)={\frac {a_{1}}{1^{s}}}+{\frac {a_{2}}{2^{s}}}+{\frac {a_{3}}{3^{s}}}+\cdots$

при s = 0, если он существует и единственен. Этот метод иногда путают с регуляризацией дзета-функции.

Если s = 0 — изолированная особенность, сумма определяется постоянным членом разложения в ряд Лорана.

Регуляризация дзета-функции

Основная статья: Регуляризация дзета-функции

Если сериал

$f(s)={\frac {1}{a_{1}^{s}}}+{\frac {1}{a_{2}^{s}}}+{\frac {1}{a_{3}^{s}}}+\cdots$

(для положительных значений a n ₎ сходится при больших действительных значениях s и может быть аналитически продолжена по вещественной прямой до s = −1, тогда ее значение при s = −1 называется дзета-регуляризованной суммой ряда a ₁ + a ₂ + ... Регуляризация дзета-функции нелинейна. В приложениях числа a _i иногда являются собственными значениями самосопряженного оператора A с компактной резольвентой, а f ( s ) тогда является следом A ^{− с} . Например, если A имеет собственные значения 1, 2, 3, ... тогда f ( s ) — это дзета-функция Римана , ζ ( s ), значение которой при s = −1 равно — 1/12 ... , присваивая значение расходящемуся ряду 1 + 2 + 3 + 4 + . Другие значения s также можно использовать для присвоения значений расходящимся суммам ζ (0) = 1 + 1 + 1 + ... = - 1/2 = 1 + 4 + , (−2 ) ζ 9 + ... = 0 и вообще

$\zeta (-s)=\sum _{n=1}^{\infty }n^{s}=1^{s}+2^{s}+3^{s}+\cdots =-{\frac {B_{s+1}}{s+1}}\,,$

где Bk _— число Бернулли .

Интегральная функция означает

Если J ( Икс ) = Σ п _п Икс ^н является целой функцией, то J- сумма ряда a ₀ + ... определяется как

$\lim _{x\rightarrow \infty }{\frac {\sum _{n}p_{n}(a_{0}+\cdots +a_{n})x^{n}}{\sum _{n}p_{n}x^{n}}},$

если этот предел существует.

Существует вариант этого метода, в котором ряд для J имеет конечный радиус сходимости r и расходится в точке x = r . В этом случае сумма определяется так же, как указано выше, за исключением того, что предел принимается, когда x стремится к r , а не к бесконечности.

Суммирование по Борелю

В частном случае, когда J ( x ) = e ^Икс это дает одну (слабую) форму суммирования Бореля .

Метод Валирона

Метод Валирона представляет собой обобщение борелевского суммирования на некоторые более общие интегральные J. функции Валирон показал, что при определенных условиях это эквивалентно определению суммы ряда как

$\lim _{n\rightarrow +\infty }{\sqrt {\frac {H(n)}{2\pi }}}\sum _{h\in Z}e^{-{\frac {1}{2}}h^{2}H(n)}(a_{0}+\cdots +a_{h})$

где H — вторая производная от G и c ( n ) = e ^{- г ( п )} , а a ₀ + ... + a _h следует интерпретировать как 0, когда h < 0.

Методы моментов

Предположим, что dμ — мера на вещественной прямой такая, что все моменты

$\mu _{n}=\int x^{n}\,d\mu$

конечны. Если 0 _что + a ₁ + ... представляет собой такой ряд,

$a(x)={\frac {a_{0}x^{0}}{\mu _{0}}}+{\frac {a_{1}x^{1}}{\mu _{1}}}+\cdots$

сходится для всех x в носителе µ , то сумма ( dµ ) ряда определяется как значение интеграла

$\int a(x)\,d\mu$

если он определен. (Если числа µn _{растут слишком быстро ,} то они не определяют меру µ однозначно .)

Суммирование по Борелю

Например, если dμ = e ^{− х}  dx для положительного x и 0 для отрицательного x , то µ _n = n !, и это дает одну версию суммирования Бореля , где значение суммы определяется выражением

$\int _{0}^{\infty }e^{-t}\sum {\frac {a_{n}t^{n}}{n!}}\,dt.$

Существует обобщение этого подхода в зависимости от переменной α , называемое суммой (B′, α ), где сумма ряда a ₀ + ... определяется как

$\int _{0}^{\infty }e^{-t}\sum {\frac {a_{n}t^{n\alpha }}{\Gamma (n\alpha +1)}}\,dt$

если этот интеграл существует. Дальнейшее обобщение состоит в замене суммы под интегралом ее аналитическим продолжением с малых t .

Разные методы

Гиперреальное суммирование BGN

Этот метод суммирования работает с использованием расширения действительных чисел, известных как гипердействительные числа . Поскольку гипердействительные числа включают в себя различные бесконечные значения, эти числа можно использовать для представления значений расходящихся рядов. Ключевой метод заключается в обозначении конкретного бесконечного значения, которое суммируется, обычно $\omega$, который используется как единица бесконечности. Вместо суммирования до произвольной бесконечности (как это обычно делается с $\infty$), метод BGN суммируется с конкретным гиперреальным бесконечным значением, помеченным $\omega$. Поэтому суммы имеют вид

$\sum _{x=1}^{\omega }f(x)$

Это позволяет использовать стандартные формулы для конечных рядов, таких как арифметические прогрессии, в бесконечном контексте. Например, используя этот метод, сумма прогрессии $1+2+3+\ldots$ является ${\frac {\omega ^{2}}{2}}+{\frac {\omega }{2}}$, или, используя только самую значительную бесконечную гиперреальную часть, ${\frac {\omega ^{2}}{2}}$.

Преобразования Хаусдорфа

Харди (1949 , глава 11).

Суммирование Гельдера

Основная статья: суммирование Гёльдера

Метод Хаттона

В 1812 году Хаттон ввел метод суммирования расходящихся рядов, начиная с последовательности частичных сумм и неоднократно применяя операцию замены последовательности s ₀ , s ₁ ,... на последовательность средних значений. с ₀ + с _1/2 ​ ​ , s ₁ + s _2/2 ..., а затем переход к , пределу.

Суммируемость Ингэма

Ряд a ₁ + ... называется суммируемым по Ингаму к s , если

$\lim _{x\rightarrow \infty }\sum _{1\leq n\leq x}a_{n}{\frac {n}{x}}\left[{\frac {x}{n}}\right]=s.$

Альберт Ингэм показал, что если δ — любое положительное число, то из суммируемости (C, − δ ) (Чезаро) следует суммируемость Ингема, а из суммируемости Ингэма следует суммируемость (C, δ ).

Суммируемость по Ламберту

Ряд a ₁ + ... называется суммируемым по Ламберту к s , если

$\lim _{y\rightarrow 0^{+}}\sum _{n\geq 1}a_{n}{\frac {nye^{-ny}}{1-e^{-ny}}}=s.$

Если ряд (C, k ) (Чезаро) суммируем для любого k , то он суммируется по Ламберту до одного и того же значения, а если ряд суммируется по Ламберту, то он суммируется по Абелю до того же значения.

Роя

Ряд а0 _, + ... называется суммируемым по Леруа к s если

$\lim _{\zeta \rightarrow 1^{-}}\sum _{n}{\frac {\Gamma (1+\zeta n)}{\Gamma (1+n)}}a_{n}=s.$

Суммирование Миттаг-Леффлера

Ряд а ₀ + ... называется суммируемым к s Миттаг-Леффлера (М), если

$\lim _{\delta \rightarrow 0}\sum _{n}{\frac {a_{n}}{\Gamma (1+\delta n)}}=s.$

Суммирование Рамануджана

Основная статья: суммирование Рамануджана

Суммирование Рамануджана — это метод присвоения значения расходящимся рядам, используемый Рамануджаном и основанный на формуле суммирования Эйлера-Маклорена . Сумма Рамануджана ряда f (0) + f (1) + ... зависит не только от значений f в целых числах, но и от значений функции f в нецелых точках, поэтому на самом деле она не является метод суммирования в смысле данной статьи.

Суммируемость по Риману

Ряд a ₁ + ... называется (R, k ) (или по Риману), суммируемым к s , если

$\lim _{h\rightarrow 0}\sum _{n}a_{n}\left({\frac {\sin nh}{nh}}\right)^{k}=s.$

Ряд a ₁ + ... называется R ₂ суммируемым к s , если

$\lim _{h\rightarrow 0}{\frac {2}{\pi }}\sum _{n}{\frac {\sin ^{2}nh}{n^{2}h}}(a_{1}+\cdots +a_{n})=s.$

Рисс означает

Основная статья: среднее Рисса

Если λ _n образуют возрастающую последовательность действительных чисел и

$A_{\lambda }(x)=a_{0}+\cdots +a_{n}{\text{ for }}\lambda _{n}<x\leq \lambda _{n+1}$

тогда сумма Рисса (R, λ , κ ) ряда a ₀ + ... определяется как

$\lim _{\omega \rightarrow \infty }{\frac {\kappa }{\omega ^{\kappa }}}\int _{0}^{\omega }A_{\lambda }(x)(\omega -x)^{\kappa -1}\,dx.$

-

Ряд a ₁ + ... называется VP (или Валле-Пуссена), суммируемым к s , если

$\lim _{m\rightarrow \infty }\sum _{k=0}^{m}a_{k}{\frac {[\Gamma (m+1)]^{2}}{\Gamma (m+1-k)\,\Gamma (m+1+k)}}=\lim _{m\rightarrow \infty }\left[a_{0}+a_{1}{\frac {m}{m+1}}+a_{2}{\frac {m(m-1)}{(m+1)(m+2)}}+\cdots \right]=s,$

где $\Gamma (x)$ это гамма-функция.

См. также

• Теорема Сильвермана – Теплица

Ссылки

• Артека, Джорджия; Фернандес, FM; Кастро, Е.А. (1990), Теория возмущений большого порядка и методы суммирования в квантовой механике , Берлин: Springer-Verlag .
• Бейкер-младший, Джорджия; Грейвс-Моррис, П. (1996), Аппроксиманты Паде , издательство Кембриджского университета .
• Брезински, К.; Редиво Залья, М. (1991), Методы экстраполяции. Теория и практика , Северная Голландия .
• Харди, GH (1949), Divergent Series , Оксфорд: Clarendon Press .
• ЛеГийу, Ж.-К.; Зинн-Джастин, Дж. (1990), Поведение теории возмущений большого порядка , Амстердам: Северная Голландия .
• Волков, И.И. (2001) [1994], «Метод суммирования Линделёфа» , Энциклопедия математики , EMS Press .
• Захаров, А.А. (2001) [1994], «Метод суммирования Абеля» , Энциклопедия Математики , EMS Press .
• «Метод суммирования Рисса» , Математическая энциклопедия , EMS Press , 2001 [1994]
• Вернер Бальзер: «От расходящегося степенного ряда к аналитическим функциям», Springer-Verlag, LNM 1582, ISBN 0-387-58268-1 (1994).
• Уильям О. Брей и Часлав В. Станоевич (ред.): «Анализ расхождений», Springer, ISBN 978-1-4612-7467-4 (1999).
• Александр И. Саичев и Войбор Войчински: «Распределения в физических и технических науках, том 1», глава 8 «Суммирование расходящихся рядов и интегралов», Springer (2018).