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En raison de limitations techniques, la typographie souhaitable du titre, «
Exercice : Exemple de télescopageSérie numérique/Exercices/Exemple de télescopage », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.
Soit
γ
{\displaystyle \gamma }
un réel strictement positif. Pour tout entier
n
≥
1
{\displaystyle n\geq 1}
, on pose
x
n
=
1
n
γ
−
1
(
n
+
1
)
γ
{\displaystyle x_{n}={\frac {1}{n^{\gamma }}}-{\frac {1}{(n+1)^{\gamma }}}}
.
Calculer
∑
n
≥
1
x
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 1}x_{n}}
.
Donner un équivalent de la suite
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
.
En déduire que pour tout réel
α
>
1
{\displaystyle \alpha >1}
, la série de Riemann
∑
n
≥
1
1
n
α
{\displaystyle \sum _{n\geq 1}{\frac {1}{n^{\alpha }}}}
converge.
Pour tout entier
n
≥
2
{\displaystyle n\geq 2}
, on pose
y
n
=
ln
ln
(
n
+
1
)
−
ln
ln
n
{\displaystyle y_{n}=\ln \ln(n+1)-\ln \ln n}
.
Montrer que
∑
n
≥
2
y
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}y_{n}}
diverge.
À l'aide du théorème des accroissements finis, démontrer que
y
n
≤
1
n
ln
n
{\displaystyle y_{n}\leq {\frac {1}{n\ln n}}}
.
En déduire que la série
∑
n
≥
2
1
n
ln
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}{\frac {1}{n\ln n}}}
diverge.
En déduire que la série de Bertrand
∑
n
≥
2
1
n
α
ln
β
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}{\frac {1}{n^{\alpha }\ln ^{\beta }n}}}
(
α
,
β
∈
R
{\displaystyle \alpha ,\beta \in \mathbb {R} }
) diverge si
α
=
1
{\displaystyle \alpha =1}
et
β
≤
1
{\displaystyle \beta \leq 1}
, ou si
α
<
1
{\displaystyle \alpha <1}
.
Soit
γ
{\displaystyle \gamma }
un réel strictement positif. Pour tout entier
n
≥
2
{\displaystyle n\geq 2}
, on pose
z
n
=
1
ln
γ
n
−
1
ln
γ
(
n
+
1
)
{\displaystyle z_{n}={\frac {1}{\ln ^{\gamma }n}}-{\frac {1}{\ln ^{\gamma }(n+1)}}}
.
Calculer
∑
n
≥
2
z
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}z_{n}}
.
À l'aide du théorème des accroissements finis, démontrer que
z
n
≥
γ
(
n
+
1
)
ln
γ
+
1
(
n
+
1
)
{\displaystyle z_{n}\geq {\frac {\gamma }{(n+1)\ln ^{\gamma +1}(n+1)}}}
.
En déduire que pour tout
β
>
1
{\displaystyle \beta >1}
, la série
∑
n
≥
2
1
n
ln
β
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}{\frac {1}{n\ln ^{\beta }n}}}
converge.
En déduire que la série de Bertrand
∑
n
≥
2
1
n
α
ln
β
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}{\frac {1}{n^{\alpha }\ln ^{\beta }n}}}
converge aussi si
α
>
1
{\displaystyle \alpha >1}
(avec
β
{\displaystyle \beta }
quelconque, ce qui étend le cas
β
=
0
{\displaystyle \beta =0}
de l'exercice 1).
Retrouver le résultat de la question précédente en utilisant l'exercice 1.
Remarque
L'étude des séries de Riemann et de Bertrand peut aussi se faire par comparaison série-intégrale .
On veut affiner l'équivalent ln(n !) ~ n ln(n ) . Pour tout entier
n
≥
1
{\displaystyle n\geq 1}
, on pose
u
n
=
n
n
+
1
2
e
−
n
n
!
{\displaystyle u_{n}={\frac {n^{n+{\frac {1}{2}}}\operatorname {e} ^{-n}}{n!}}}
et
v
n
=
ln
(
u
n
+
1
u
n
)
{\displaystyle v_{n}=\ln \left({\frac {u_{n+1}}{u_{n}}}\right)}
.
Montrer que la suite
(
v
n
)
n
≥
1
{\displaystyle (v_{n})_{n\geq 1}}
est bien définie et que
v
n
=
O
(
1
n
2
)
{\displaystyle v_{n}=O\left({\frac {1}{n^{2}}}\right)}
.
Montrer que
∑
v
n
{\displaystyle \sum v_{n}}
converge et, par télescopage, en déduire que la suite
(
ln
u
n
)
{\displaystyle \left(\ln u_{n}\right)}
converge.
En déduire l'équivalent de De Moivre :
∃
C
>
0
n
!
∼
C
n
n
n
e
−
n
{\displaystyle \exists C>0\quad n!\sim C{\sqrt {n}}\;n^{n}\operatorname {e} ^{-n}}
.
(En fait,
C
=
2
π
{\displaystyle C={\sqrt {2\pi }}}
: voir Intégration de Riemann/Devoir/Fonction Gamma et formule de Stirling ).
Calculer
∑
n
=
0
∞
u
n
{\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }u_{n}}
, où
u
n
=
∫
0
1
(
1
−
x
)
n
d
x
{\displaystyle u_{n}=\int _{0}^{1}\left(1-{\sqrt {x}}\right)^{n}\,\mathrm {d} x}
.
On se propose, pour
u
n
,
k
:=
{
1
n
2
−
k
2
si
n
≠
k
0
si
n
=
k
.
{\displaystyle u_{n,k}:={\begin{cases}{\frac {1}{n^{2}-k^{2}}}&{\text{si }}n\neq k\\0&{\text{si }}n=k.\end{cases}}}
,
de démontrer que
∑
n
=
1
∞
(
∑
k
=
1
∞
u
n
,
k
)
≠
∑
k
=
1
∞
(
∑
n
=
1
∞
u
n
,
k
)
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }\left(\sum _{k=1}^{\infty }u_{n,k}\right)\neq \sum _{k=1}^{\infty }\left(\sum _{n=1}^{\infty }u_{n,k}\right)}
.
Pour tout
k
∈
N
∗
{\displaystyle k\in \mathbb {N} ^{*}}
, décomposer la fraction rationnelle
1
X
2
−
k
2
{\displaystyle {\frac {1}{X^{2}-k^{2}}}}
en éléments simples.
En déduire, par double télescopage, la valeur de
∑
n
∈
N
∗
u
n
,
k
{\displaystyle \sum _{n\in \mathbb {N} ^{*}}u_{n,k}}
en fonction de
k
{\displaystyle k}
.
En déduire que
∑
k
=
1
∞
(
∑
n
∈
N
∗
u
n
,
k
)
≠
0
{\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }\left(\sum _{n\in \mathbb {N} ^{*}}u_{n,k}\right)\neq 0}
.
Conclure.
Solution
1
X
2
−
k
2
=
1
2
k
(
1
X
−
k
−
1
X
+
k
)
{\displaystyle {\frac {1}{X^{2}-k^{2}}}={\frac {1}{2k}}\left({\frac {1}{X-k}}-{\frac {1}{X+k}}\right)}
.
Pour tout
N
≥
3
k
{\displaystyle N\geq 3k}
,
2
k
∑
0
<
n
≤
N
u
n
,
k
=
∑
0
<
n
<
k
(
−
1
k
−
n
−
1
n
+
k
)
+
∑
k
<
n
≤
N
(
1
n
−
k
−
1
n
+
k
)
=
−
∑
0
<
j
<
k
1
j
−
∑
k
<
j
<
2
k
1
j
+
∑
0
<
j
≤
N
−
k
1
j
−
∑
2
k
<
j
≤
N
+
k
1
j
=
1
k
+
∑
k
<
j
≤
N
−
k
1
j
−
∑
k
<
j
<
2
k
1
j
−
∑
2
k
<
j
≤
N
+
k
1
j
=
1
k
+
1
2
k
+
∑
2
k
<
j
≤
N
−
k
1
j
−
∑
2
k
<
j
≤
N
+
k
1
j
=
3
2
k
−
∑
N
−
k
<
j
≤
N
+
k
1
j
{\displaystyle {\begin{aligned}2k\sum _{0<n\leq N}u_{n,k}&=\sum _{0<n<k}\left(-{\frac {1}{k-n}}-{\frac {1}{n+k}}\right)+\sum _{k<n\leq N}\left({\frac {1}{n-k}}-{\frac {1}{n+k}}\right)\\&=-\sum _{0<j<k}{\frac {1}{j}}-\sum _{k<j<2k}{\frac {1}{j}}+\sum _{0<j\leq N-k}{\frac {1}{j}}-\sum _{2k<j\leq N+k}{\frac {1}{j}}\\&={\frac {1}{k}}+\sum _{k<j\leq N-k}{\frac {1}{j}}-\sum _{k<j<2k}{\frac {1}{j}}-\sum _{2k<j\leq N+k}{\frac {1}{j}}\\&={\frac {1}{k}}+{\frac {1}{2k}}+\sum _{2k<j\leq N-k}{\frac {1}{j}}-\sum _{2k<j\leq N+k}{\frac {1}{j}}\\&={\frac {3}{2k}}-\sum _{N-k<j\leq N+k}{\frac {1}{j}}\end{aligned}}}
et le reste,
∑
N
−
k
<
j
≤
N
+
k
1
j
<
2
k
N
−
k
{\displaystyle \sum _{N-k<j\leq N+k}{\frac {1}{j}}<{\frac {2k}{N-k}}}
, tend vers 0 quand
N
→
∞
{\displaystyle N\to \infty }
, donc
∑
n
∈
N
∗
u
n
,
k
=
1
2
k
×
3
2
k
=
3
4
k
2
{\displaystyle \sum _{n\in \mathbb {N} ^{*}}u_{n,k}={\frac {1}{2k}}\times {\frac {3}{2k}}={\frac {3}{4k^{2}}}}
. La notation
∑
n
∈
N
∗
{\displaystyle \sum _{n\in \mathbb {N} ^{*}}}
(au lieu de
∑
n
=
1
∞
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }}
) est justifiée par le fait que la série est non seulement convergente (d'après ce qui précède), mais absolument convergente (car son terme général est équivalent à
1
n
2
{\displaystyle {\frac {1}{n^{2}}}}
, ou simplement parce qu'elle est convergente et à termes positifs à partir de l'indice
k
{\displaystyle k}
).
∑
k
=
1
∞
(
∑
n
∈
N
∗
u
n
,
k
)
=
∑
k
=
1
∞
3
4
k
2
>
0
{\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }\left(\sum _{n\in \mathbb {N} ^{*}}u_{n,k}\right)=\sum _{k=1}^{\infty }{\frac {3}{4k^{2}}}>0}
.
Les deux sommes
∑
n
=
1
∞
(
∑
k
=
1
∞
u
n
,
k
)
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }\left(\sum _{k=1}^{\infty }u_{n,k}\right)}
et
∑
k
=
1
∞
(
∑
n
=
1
∞
u
n
,
k
)
{\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }\left(\sum _{n=1}^{\infty }u_{n,k}\right)}
sont opposées (puisque
u
n
,
k
=
−
u
k
,
n
{\displaystyle u_{n,k}=-u_{k,n}}
) et non nulles (d'après ce qui précède). Elles sont donc différentes.
Soit
y
n
=
z
n
−
z
n
+
1
{\displaystyle y_{n}=z_{n}-z_{n+1}}
.
Calculer
S
n
:=
∑
k
=
0
n
y
k
{\displaystyle S_{n}:=\sum _{k=0}^{n}y_{k}}
.
En déduire que la suite
(
z
n
)
{\displaystyle (z_{n})}
converge si et seulement si la série
∑
y
n
{\displaystyle \sum y_{n}}
converge.
Étudier la série
∑
n
≥
2
(
a
n
+
1
+
a
n
−
1
−
2
a
n
)
{\displaystyle \sum _{n\geq 2}\left({\sqrt[{n+1}]{a}}+{\sqrt[{n-1}]{a}}-2{\sqrt[{n}]{a}}\right)}
, pour un réel
a
>
0
{\displaystyle a>0}
.
Étudier la série
∑
n
≥
0
y
n
{\displaystyle \sum _{n\geq 0}y_{n}}
, pour
y
0
,
u
,
v
≥
0
{\displaystyle y_{0},u,v\geq 0}
et
y
n
+
1
=
u
n
+
v
u
n
+
u
+
v
+
1
y
n
{\displaystyle y_{n+1}={\frac {un+v}{un+u+v+1}}y_{n}}
.