幂级数的逐项运算
定理:收敛区间内幂级数可逐项求导与积分
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- 函数列、幂级数与初等函数
thm.power-series-analytic · 定理 · 幂级数 · 导数 · 积分
陈述
设 的收敛半径为 。则:
- 在 内 连续,而且在每个 ()上一致收敛;
- 在 内可导,且逐项求导给出导数,收敛半径仍是 :
- 同理可以逐项积分,收敛半径仍是 。
说明
⭐ 结论里最值得注意的是「收敛半径不变」:逐项求导后系数变成 , 所以半径一动不动。于是可以反复求导 —— 幂级数在收敛区间内是 的,而且各阶导数都由系数决定:。
⚠ 「一致收敛」只在闭的子区间 上成立,不能推广到整个开区间 —— 端点附近一致收敛会失效。
⭐ 这一条是 Taylor 公式的另一面:Taylor 定理说「 可以用多项式逼近」,这里说「如果 本身是幂级数,那这些多项式就是它的部分和,而且确实收敛到 」。
谁指向它(入边)
推出 1
-
M-判别法 + 导数交换 幂级数可逐项求导
设 ,取 。
- 在 上一致收敛:,而 收敛(因为 ),由 Weierstrass 判别法一致收敛。再由「一致收敛保连续」, 在每个这样的区间上连续,从而在 内连续。
- 逐项求导后的级数: 的收敛半径是
(因为 。)于是它在 上也一致收敛(同样用 M-判别法)。
- 交换求导与极限:对部分和 (多项式)用「导数与极限可交换」: 逐项求导级数,且 收敛,故 可导且 。
- 逐项积分的结论对 的部分和用「极限与积分可交换」同理。∎
第 2 步是整条定理的关键:求导不改变收敛半径。若半径会缩,反复求导就会把收敛域吃光, 的结论也就无从谈起。
参考
- Rudin, Principles of Mathematical Analysis, Ch. 8