Entscheide das Konvergenzverhalten der Reihe ∑ (von k=1 bis ∞) (((−1)^k)/(2k-1)).

Question

Entscheide das Konvergenzverhalten der Reihe ∑ (von k=1 bis ∞) (((−1)^k)/(2k-1)).

Antwort

Verwandte Fragen

Ist die Beschränktheit der Partialsummen s_n = ∑(von k=1 bis n) a_k notwendig, hinreichend oder keines für die Konvergenz der Reihe ∑(von k=1 bis ∞) a_k?

Bestimme das größtmögliche R≥0 für die absolute Konvergenz der Reihe ∑ (von k=1 bis ∞) (x^k)/k² mit |x|<R.

Bestimme das größtmögliche R≥0, dass die Reihe ∑ ((-1)^k)/(k²) *x^(2k+4) für |x|<R absolut konvergiert.

Bestimme das größtmögliche R≥0, dass die Reihe ∑ (von k=1 bis ∞) (k!)/(k^k) * x^k für alle x∈R mit |x|<R absolut konvergiert. Ergebnis auf drei Nachkommastellen?

Wie ist das Konvergenzverhalten der Reihe ∑ (von k=1 bis ∞) ((−1)^k)* (2^k)/(k!)?

Entscheide das Konvergenzverhalten der Reihe ∑ (von k=1 bis ∞) (((−1)^k)/((1/2)^k)).

Erkläre die Divergenz an einem Beispiel.

Accepted Answer

Um das Konvergenzverhalten der Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{2k-1} \] zu bestimmen, können wir den Leibniz-Kriterium für alternierende Reihen anwenden. Eine alternierende Reihe \(\sum (-1)^k a_k\) konvergiert, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind: 1. \(a_k \geq a_{k+1}\) für alle \(k\) (die Folge der Beträge ist monoton fallend). 2. \(\lim_{k \to \infty} a_k = 0\). In diesem Fall ist \(a_k = \frac{1}{2k-1}\). 1. **Monotonie**: Es gilt \(a_k = \frac{1}{2k-1} \geq a_{k+1} = \frac{1}{2(k+1)-1} = \frac{1}{2k+1}\), was zeigt, dass die Folge monoton fallend ist. 2. **Grenzwert**: Der Grenzwert ist \(\lim_{k \to \infty} a_k = \lim_{k \to \infty} \frac{1}{2k-1} = 0\). Da beide Bedingungen erfüllt sind, konvergiert die Reihe. Um die absolute Konvergenz zu überprüfen, betrachten wir die Reihe der Beträge: \[ \sum_{k=1}^{\infty} \left| \frac{(-1)^k}{2k-1} \right| = \sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{2k-1}. \] Diese Reihe ist die harmonische Reihe, die divergiert. Daher ist die ursprüngliche Reihe nicht absolut konvergent. Zusammenfassend ist die Reihe konvergent, aber nicht absolut konvergent. Die richtige Antwort ist also: **Konvergent, aber nicht absolut konvergent.**

Accepted Answer

Die Bedingung, dass die Partialsummen \( s_n = \sum_{k=1}^{n} a_k \) beschränkt sind, ist notwendig für die Konvergenz der Reihe \( \sum_{k=1}^{\infty} a_k \). Wenn die Reihe \( \sum_{k=1}... [mehr]

Accepted Answer

Die Bedingung, dass die Partialsummen \( s_n = \sum_{k=1}^{n} a_k \) beschränkt sind, ist notwendig für die Konvergenz der Reihe \( \sum_{k=1}^{\infty} a_k \). Wenn die Reihe \( \sum_{k=1}^{\infty} a_k \) konvergiert, dann müssen die Partialsummen \( s_n \) einen Grenzwert haben, was bedeutet, dass sie beschränkt sind. Allerdings ist die Beschränktheit der Partialsummen nicht hinreichend für die Konvergenz der Reihe. Es gibt Reihen, deren Partialsummen beschränkt sind, aber die Reihe selbst divergiert, wie zum Beispiel die alternierende harmonische Reihe \( \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{k} \), deren Partialsummen zwar beschränkt sind, aber nicht konvergieren. Zusammenfassend: Die Bedingung ist notwendig, aber nicht hinreichend für die Konvergenz der Reihe \( \sum_{k=1}^{\infty} a_k \).

Accepted Answer

Um das größtmögliche \( R \geq 0 \) zu bestimmen, für das die Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{x^k}{k^2} \] für alle \( x \in \mathbb{R} \) mit \( |x| < R \) absolut... [mehr]

Accepted Answer

Um das größtmögliche \( R \geq 0 \) zu bestimmen, für das die Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{x^k}{k^2} \] für alle \( x \in \mathbb{R} \) mit \( |x| < R \) absolut konvergiert, können wir den Wurzel- oder den Quotiententest verwenden. Hier verwenden wir den Quotiententest. Betrachten wir den allgemeinen Term der Reihe: \[ a_k = \frac{x^k}{k^2}. \] Wir berechnen den Quotienten \( \frac{a_{k+1}}{a_k} \): \[ \frac{a_{k+1}}{a_k} = \frac{\frac{x^{k+1}}{(k+1)^2}}{\frac{x^k}{k^2}} = \frac{x^{k+1} \cdot k^2}{x^k \cdot (k+1)^2} = \frac{x \cdot k^2}{(k+1)^2}. \] Für große \( k \) vereinfacht sich dieser Ausdruck zu: \[ \frac{a_{k+1}}{a_k} \approx \frac{x \cdot k^2}{k^2} = x. \] Der Quotiententest besagt, dass die Reihe konvergiert, wenn der Grenzwert des Quotienten kleiner als 1 ist: \[ |x| < 1. \] Das bedeutet, dass die Reihe für \( |x| < 1 \) absolut konvergiert. Daher ist das größtmögliche \( R \) gleich 1. Zusammenfassend ergibt sich: \[ R = 1.000. \]

Accepted Answer

Um das größtmögliche \( R \geq 0 \) zu bestimmen, für das die Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{k^2} x^{2k+4} \] für alle \( x \in \mathbb{R} \) mit \( |x| < R... [mehr]

Accepted Answer

Um das größtmögliche \( R \geq 0 \) zu bestimmen, für das die Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{k^2} x^{2k+4} \] für alle \( x \in \mathbb{R} \) mit \( |x| < R \) absolut konvergiert, betrachten wir zunächst die allgemeine Form der Reihe. Die Reihe kann umgeschrieben werden als: \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{k^2} x^{2k+4} = x^4 \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{k^2} x^{2k} \] Die innere Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{k^2} x^{2k} \] ist eine alternierende Reihe. Um die Konvergenz zu untersuchen, verwenden wir den Leibniz-Kriterium für die Alternierende Reihe, das besagt, dass die Reihe konvergiert, wenn die Beträge der Terme monoton fallen und gegen null konvergieren. Die Terme der Reihe sind: \[ a_k = \frac{x^{2k}}{k^2} \] Für die absolute Konvergenz betrachten wir die Reihe: \[ \sum_{k=1}^{\infty} \left| \frac{(-1)^k}{k^2} x^{2k} \right| = \sum_{k=1}^{\infty} \frac{x^{2k}}{k^2} \] Diese Reihe ist eine Potenzreihe in \( x^2 \). Um den Konvergenzradius \( R \) zu bestimmen, verwenden wir die Formel für den Konvergenzradius einer Potenzreihe: \[ \frac{1}{R} = \limsup_{k \to \infty} \sqrt[k]{|a_k|} \] Hier ist \( a_k = \frac{1}{k^2} \) und wir betrachten \( |x|^{2k} \). Der Konvergenzradius der Reihe \( \sum_{k=1}^{\infty} \frac{x^{2k}}{k^2} \) ist gegeben durch: \[ R = \lim_{k \to \infty} \frac{1}{\sqrt[k]{k^2}} = 1 \] Das bedeutet, dass die Reihe für \( |x^2| < 1 \) konvergiert, also für \( |x| < 1 \). Daher ist das größtmögliche \( R \) für die absolute Konvergenz der gegebenen Reihe: \[ R = 1 \] Auf drei Nachkommastellen gerundet ist das Ergebnis: \[ R = 1.000 \]

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Um den größtmöglichen Radius \( R \) zu bestimmen, für den die Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{k!}{k^k} x^k \] für alle \( x \in \mathbb{R} \) mit \( |x| < R \) abso... [mehr]

Accepted Answer

Um den größtmöglichen Radius \( R \) zu bestimmen, für den die Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{k!}{k^k} x^k \] für alle \( x \in \mathbb{R} \) mit \( |x| < R \) absolut konvergiert, verwenden wir den Wurzel- oder Quotiententest. Hier ist der Quotiententest anwendbar. Betrachten wir den allgemeinen Term der Reihe: \[ a_k = \frac{k!}{k^k} x^k. \] Wir berechnen den Quotienten \( \frac{a_{k+1}}{a_k} \): \[ \frac{a_{k+1}}{a_k} = \frac{(k+1)!}{(k+1)^{k+1}} x^{k+1} \cdot \frac{k^k}{k! x^k} = \frac{(k+1) k^k}{(k+1)^{k+1}} x = \frac{k^k}{(k+1)^k} x. \] Nun vereinfachen wir den Ausdruck: \[ \frac{a_{k+1}}{a_k} = \left( \frac{k}{k+1} \right)^k x. \] Für große \( k \) gilt: \[ \left( \frac{k}{k+1} \right)^k = \left( 1 - \frac{1}{k+1} \right)^k \approx e^{-1} \quad \text{(nach dem Grenzwert von } \left(1 - \frac{1}{n}\right)^n \text{)}. \] Somit ergibt sich: \[ \frac{a_{k+1}}{a_k} \approx e^{-1} x. \] Für die Konvergenz der Reihe muss der Grenzwert des Quotienten kleiner als 1 sein: \[ |e^{-1} x| < 1 \implies |x| < e. \] Daraus folgt, dass der Radius der Konvergenz \( R = e \) ist. Das Ergebnis auf drei Nachkommastellen lautet: \[ R \approx 2.718. \]

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Um das Konvergenzverhalten der Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k \cdot 2^k}{k!} \] zu bestimmen, können wir zunächst die absolute Konvergenz prüfen. Dazu betrachten wir die R... [mehr]

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Um das Konvergenzverhalten der Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k \cdot 2^k}{k!} \] zu bestimmen, können wir zunächst die absolute Konvergenz prüfen. Dazu betrachten wir die Reihe der Beträge: \[ \sum_{k=1}^{\infty} \left| \frac{(-1)^k \cdot 2^k}{k!} \right| = \sum_{k=1}^{\infty} \frac{2^k}{k!}. \] Diese Reihe ist die Taylorreihe für die Exponentialfunktion \(e^x\) bei \(x = 2\): \[ \sum_{k=0}^{\infty} \frac{2^k}{k!} = e^2. \] Da die Reihe \(\sum_{k=1}^{\infty} \frac{2^k}{k!}\) konvergiert (sie ist eine konvergente Exponentialreihe), folgt, dass die ursprüngliche Reihe absolut konvergent ist. Da die Reihe sowohl konvergent als auch absolut konvergent ist, ist die Antwort: **Absolut konvergent.**

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Um das Konvergenzverhalten der Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{(1/2)^k} \] zu untersuchen, können wir die Reihe umformen. Der Ausdruck \((1/2)^k\) kann als \(2^{-k}\) geschrieben we... [mehr]

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Um das Konvergenzverhalten der Reihe \[ \sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^k}{(1/2)^k} \] zu untersuchen, können wir die Reihe umformen. Der Ausdruck \((1/2)^k\) kann als \(2^{-k}\) geschrieben werden, sodass die Reihe wie folgt aussieht: \[ \sum_{k=1}^{\infty} (-1)^k \cdot 2^k \] Das bedeutet, dass die Reihe tatsächlich die Form \[ \sum_{k=1}^{\infty} (-2)^k \] hat. Diese Reihe ist eine geometrische Reihe mit dem ersten Term \(-2\) und dem Faktor \(r = -2\). Eine geometrische Reihe konvergiert nur, wenn der Betrag des Faktors \(r\) kleiner als 1 ist, also \(|r| < 1\). In diesem Fall ist \(|-2| = 2\), was größer als 1 ist. Daher divergiert die Reihe. Die Antwort ist: **Divergent.**

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Divergenz ist ein Konzept aus der Vektoranalysis, das beschreibt, wie viel eine Vektorfeldquelle oder -senke einem bestimmten Punkt hat. Ein einfaches Beispiel ist das Verhalten von Wasser in einem Wa... [mehr]

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Divergenz ist ein Konzept aus der Vektoranalysis, das beschreibt, wie viel eine Vektorfeldquelle oder -senke einem bestimmten Punkt hat. Ein einfaches Beispiel ist das Verhalten von Wasser in einem Wasserstrahl. Stell dir vor, du hast einen Wasserstrahl, der aus einem Schlauch kommt. An jedem Punkt im Raum um den Wasserstrahl herum kannst du messen, wie viel Wasser in diesen Punkt hinein- oder herausfließt. - Wenn mehr Wasser aus einem Punkt herausfließt als hineinfließt, hat dieser Punkt eine positive Divergenz. Das bedeutet, dass es dort eine Quelle gibt. - Wenn mehr Wasser in einen Punkt hineinfließt als herausfließt, hat dieser Punkt eine negative Divergenz. Das bedeutet, dass es dort eine Senke gibt. - Wenn die Menge an Wasser, die hinein- und herausfließt, gleich ist, ist die Divergenz null. Mathematisch wird die Divergenz eines Vektorfeldes \(\mathbf{F} = (F_1, F_2, F_3)\) in drei Dimensionen durch die Formel \(\nabla \cdot \mathbf{F} = \frac{\partial F_1}{\partial x} + \frac{\partial F_2}{\partial y} + \frac{\partial F_3}{\partial z}\) definiert. Hierbei steht \(\nabla \cdot\) für den Divergenzoperator. Dieses Konzept findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie der Fluiddynamik, Elektrodynamik und vielen anderen physikalischen Disziplinen.