特殊情形的Riemann引理
设 $f(x)$ 是 $[0,\infty)$ 上的单调函数, 则对任意固定的 $a$, 有 $\dps{\vlm{n}\int_0^a f(x)\sin nx\rd x =0}$; 若同时还有 $\dps{\vlm{x}f(x)=0}$, 则 $\dps{\vlm{n}\int_0^\infty f(x)\sin nx\rd x=0}$.
证明:
(1) 由积分第二中值定理知 $$\beex \bea \sev{\int_0^a f(x)\sin nx\rd x} &=\sev{f(0)\int_0^b \sin nx\rd x+f(a)\int_b^a \sin nx\rd x}\\ &=\sev{ f(0)\frac{1-\cos nb}{n}+f(a)\frac{\cos nb-\cos na}{n} }\\ &\leq \frac{2[|f(0)|+|f(a)|]}{n} \eea \eeex$$ 即知结论.
(2) 不妨设 $f\geq 0$, 否则利用 $$\bex \int_0^\infty f(x)\sin nx\rd x=-\int_0^\infty [-f(x)]\sin nx\rd x. \eex$$ 由 $$\beex \bea \int_0^\infty f(x)\sin nx\rd x &=\int_0^{2\pi}f(x)\sin nx\rd x +\int_{2\pi}^{3\pi}f(x)\sin nx\rd x +\int_{3\pi}^{4\pi}f(x)\sin nx\rd x+\cdots\\ &\geq \int_0^{2\pi}f(x)\sin nx\rd x +f(3\pi)\int_{2\pi}^{3\pi}\sin nx\rd x +f(3\pi)\int_{3\pi}^{4\pi}\sin nx\rd x+\cdots\\ &=\int_0^{2\pi}f(x)\sin nx\rd x,\\ \int_0^\infty f(x)\sin nx\rd x &=\int_0^\pi f(x)\sin nx\rd x +\int_\pi^{2\pi}f(x)\sin nx\rd x +\int_{2\pi}^{3\pi}f(x)\sin nx\rd x+\cdots\\ &\leq \int_0^\pi f(x)\sin nx\rd x +f(2\pi)\int_\pi^{2\pi}\sin nx\rd x +f(2\pi)\int_{2\pi}^{3\pi}\sin nx \rd x+\cdots\\ &=\int_0^\pi f(x)\sin nx\rd x \eea \eeex$$ 知 $$\bex \int_0^{2\pi}f(x)\sin nx\rd x\leq\int_0^\infty f(x)\sin nx\rd x\leq \int_0^\pi f(x)\sin nx\rd x. \eex$$ 由夹逼原理及 (1) 即知结论.
注: 本题证法有误. 欢迎提出新证明. 时间有限, 我没有...[正确解答链接]
特殊情形的Riemann引理的更多相关文章
- [实变函数]5.1 Riemann 积分的局限性, Lebesgue 积分简介
1 Riemann 积分的局限性 (1) Riemann 积分与极限的条件太严: $$\bex f_k\rightrightarrows f\ra \lim \int_a^b f_k ...
- Catalan数以及使用Raney引理证明
一.Catalan数性质 1.1 令h(0)=1,h(1)=1,catalan数满足递推式: h(n)= h(0)*h(n-1)+h(1)*h(n-2) + ... + h(n-1)h(0) ...
- atitit.细节决定成败的适合情形与缺点
atitit.细节决定成败的适合情形与缺点 1. 在理论界有两种观点:一种是"细节决定成败",另一种是"战略决定成败".1 1.1. 格局决定成败,方向决定成败 ...
- CSharpGL(38)带初始数据创建Vertex Buffer Object的情形汇总
CSharpGL(38)带初始数据创建Vertex Buffer Object的情形汇总 开始 总的来说,OpenGL应用开发者会遇到为如下三种数据创建Vertex Buffer Object的情形: ...
- Riemann映射定理
单复变函数几何理论最高的成就我想应该属于Riemann映射定理吧! Riemann映射定理:$\mathbb C$中任意边界多余一个点的单连通域$D$都与单位圆盘$B(0,1)$等价,即存在着$D$上 ...
- 一个特殊情形的Mittag-Leffler分解
Mittag-Leffler分解定理的证明有多种,比如可以利用一维$\overline{\partial}$的解来构造相应的函数,还可以利用极点主部的Taylor多项式来进行修正使得$\sum(g_{ ...
- velocity merge作为工具类从web上下文和jar加载模板的两种常见情形
很多时候,处于各种便利性或折衷或者通用性亦或是限制的原因,会借助于模板生成结果,在此介绍两种使用velocity merge的情形,第一种是和spring mvc一样,将模板放在velocityCon ...
- [bzoj 1004][HNOI 2008]Cards(Burnside引理+DP)
题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1004 分析: 1.确定方向:肯定是组合数学问题,不是Polya就是Burnside,然后题目上 ...
- HDU----(4549)M斐波那契数列(小费马引理+快速矩阵幂)
M斐波那契数列 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)Total Sub ...
随机推荐
- POJ-2886 Who Gets the Most Candies?(线段树+模拟)
题目大意:n个小孩按顺时针站成一圈,每次会有一个小孩出队(第一个出队的小孩已知),在他出队时会指定下一个出队的小孩,直到所有的小孩全部出队游戏结束.第p个出队的小孩会得到f(p)个糖果,f(p)为p的 ...
- Spring源码学习之:你不知道的spring注入方式
前言 在Spring配置文件中使用XML文件进行配置,实际上是让Spring执行了相应的代码,例如: 使用<bean>元素,实际上是让Spring执行无参或有参构造器 使用<prop ...
- C/C++笔试题(很多)
微软亚洲技术中心的面试题!!! .进程和线程的差别. 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 与进程的区别: (1)调度:线程作为调度和分配的基本单位,进程作为拥有资源的基本单位 (2 ...
- The EM Algorithm
EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶 ...
- HTTPS-使用Fiddler抓取HTTPS数据包原理
最近想尝试基于Fiddler的录制功能做一些接口的获取和处理工作,碰到的一个问题就是简单连接Fiddler只能抓取HTTP协议,关键的登录请求等HTTPS协议都没有捕捉到,所以想让Fiddler能够同 ...
- PHP安装libevent扩展
1. 下载扩展 官方地址http://pecl.php.net/package/libevent 请根据自己的PHP脚本选择相应版本 如 wget http://pecl.php.net/get/li ...
- 二十四种设计模式:适配器模式(Adapter Pattern)
适配器模式(Adapter Pattern) 介绍将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口.Adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作.示例有一个Message实体类 ...
- 位查询【 openjudge数据结构课程练习题】
/*======================================================= 位查询 http://dsalgo.openjudge.cn/linearlists ...
- MySQL索引的缺点以及MySQL索引在实际操作中有哪些事项
以下的文章主要介绍的是MySQL索引的缺点以及MySQL索引在实际操作中有哪些事项是值得我们大家注意的,我们大家可能不知道过多的对索引进行使用将会造成滥用.因此MySQL索引也会有它的缺点: 虽然索引 ...
- ActionContext详解
ActionContext ActionContext是Action的上下文,Struts2自动在其中保存了一些在Action执行过程中所需的对象,比如session, parameters, ...