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放缩法在递推数列中的再探究

2017-09-12从良法

新教育时代·教师版 2017年30期
关键词:精确度分析方法

从良法

众所周知,放缩就是将不能求和的数列转化为可以求和的数列。既然是转化为可求和的数列,那么应当使转化尽可能的“精确”。例如:

已知数列,,其前项和为,证明:.

这个证明比较简单,只需要将

然后保留第一项不放缩既可证明。而如果要证明,如果用上述方法则需要保留前两项才可以。

如果只保留一项显然通过这种放缩方法是行不通的。因此我们要提高放缩的精确度,我们可以修改放缩方法提高精确度。

如果这样做精确度高了很多,这样子放缩就只需要保留一项既可以了。

如果要证明,对的放缩就需要更进一步提高精确度了。在此我们可以用:

保留两项做到,如下:

如果少保留项数的话我们就必须更进一步提高精确度。事实上我们可以将:

这样做精确度显然又提高了。因为,因此只要证明比这个小都可以做到。

通过上面的例子我们不难得出,放缩的越精确,得到的结果越好,越接近于原先的和值。提高的精确度的路径有两条,一是改变放缩方法提高精确度,二是多保留几项。

笔者参加一次课课堂评比活动,某老师最后将递推数列化到证明,对于这个她讲了三种方法,分别如下。

方法一:利用真分数的性质,也就是 “糖水不等式”。

转化为等比数列求和.

方法二:也是将其转化为等比求和.

方法三:迭代思想,.

以上三种解法保留第一项不变,从第二项开始放缩都可以得到答案。然后老师将试题变为,学生就放缩不出来了。老师说这几种方法都行不通,于是从函数角度分析了它所谓的本质。……

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