狄利克雷判别法推出阿贝尔-搜答案-拍题作业网

用比较判别法的极限形式

un=(n-1)!/3^nun+1=n!/3^(n+1)所以lim(n->∞)un+1/un=lim(n->∞)[n!/3^(n+1)]/(n-1)!/3^n=lim(n->∞)n/3=∞所以发散.

SPSS在完成Fisher判别分析后,会给出典则判别函数系数和在每一类质心处的函数马氏距离,你可以搜搜有关“距离判别分析法”的论文,很多论文的前面都有介绍

根据阿贝儿定理,求幂级数的收敛域,可以先求收敛半径,再判断收敛区间的端点处的收敛性.计算简化了再问：貌似计算复杂了吧直接由那些敛散判别法计算就可以了不学阿贝尔定理也完全可以解决那个通过求an+1/an

马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：

把2、3、5、7的倍数排除,剩下的就是质数了.

经线南北走向,指示东西.20°W~160°E东半球,160°E~180°~20°W西半球纬线东西走向,指示南北.0°是赤道,向北是北纬,向南是南纬经线和纬线的焦点来定位,先说经度再说纬度.例：上海（1

马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：

可以使用比较判别法和定义证其他的判别法所规定的条件都是正项级数也有特例：对级数取绝对值这样就变成了正项级数所有的方法都能用只要绝对值收敛那么他就是绝对收敛级数自然也就收敛了

随便一本教材都会有,用下夹逼原理

http://mathworld.wolfram.com/AbelTransform.html

打字不好打,网上有的是.

不能狄利克雷判别法的an单调趋于0满足阿贝尔的第一个条件an单调有界.第二个条件∑bn部分和有界不能推出bn收敛.也就是说狄利克雷判别法的条件比阿贝尔的要宽松.例∞∑（1/n）cosn∏n=1由阿贝尔

贝尔不等式

|Pxz-Pzy|≤1＋Pxy“贝尔不等式”被人称为“科学中最深刻的发现”.

肯定后面的好用一些,课本里面的知识都是层层递进的,学了后面的好办法,前面的过渡的办法就可以果断抛弃了.不过,我的应用可能更加值得借鉴：你想,级数收敛的必要条件是一般项趋于0,也就是一般项为n→∞时的无

阿贝尔恒等式要求∑（i=1,n）.对于0的话,约定成俗的s0=0,就像0!=1一样,如果不这样做,分母为0!时就算不出结果了.

具体见图片

都算是吧……阿贝尔奖2003年才开始颁发,名气可能没菲尔兹奖那么大,但无论是名字还是奖金还是颁奖机构的地理位置都与诺贝尔奖更加接近.

用比较判别法