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      離散微積分學(xué)習(xí)筆記

      后向差分

      對于函數(shù) \(f(x)\) 定義等距節(jié)點 \(x_k = x_0 + k \Delta x\)

      有:

      \[\Delta f(x_k) = f(x_{k}) - f(x_{k-1}) \]

      下文簡稱差分。

      高階差分

      一般來說,\(k\) 階差分的定義如下:

      \[\Delta^k a_n = \Delta (\Delta ^{k-1} a_n) \]

      易得 \(k\) 階差分公式:

      \[\Delta^k a_n = \sum_{i=0}^{k} C_i^{k} (-1)^{k-i}a_{n+i} \]

      差分公式

      四則運算的公式和微分一致,可惜的是并不存在所謂的復(fù)合函數(shù)差分公式。

      求和

      我們稱:

      \[\sum f(n) \Delta n \]

      \(f\) 的不定求和。

      求和公式

      \[\sum a_n \Delta f(n) = a_n +C \]

      這里 \(C\) 是一個差分為 \(0\) 的函數(shù)。

      差分表

      \[\Delta C = 0 \]

      \[\Delta n = 1 \]

      \[\Delta n^k = \sum_{i=0}^{k-1} C_{i}^{k} n^i \]

      \[\Delta \ln n = \ln (1 + \frac{1}{n}) \]

      \[\Delta a^n = (a-1)a^{n-1} \]

      不定求和表

      這里我們探討一個有意思的問題:

      \(\sum k^n\)

      事實上,因為:

      \[\Delta k^n = (k-1)k^{n-1} \]

      所以:

      \[k^n = (k-1) \sum k^{n-1} + C \]

      自然:

      \[\sum k^n = \frac{k^{n+1}}{k-1} + C \]

      分部積分(阿貝爾恒等式)

      \(\sum_{i=1}^{n} a_{i}b_{i} = b_n \sum_{i=1}^{n} a_{i} + \sum_{i=1}^{n-1} \Delta {b_{i+1}} \sum_{i=1}^{n} a_i\)

      下降冪

      \(\Delta C_{n}^{k} = k \times C_{n}^{k-1}\)

      組合數(shù)拆解原數(shù)列

      \(a_{n} = \sum_{k=0} \Delta^{k}a_{0} \times C_{n}^{k+1}\)

      posted @ 2024-02-27 18:13  ChiFAN鴨  閱讀(302)  評論(0)    收藏  舉報
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