a 0 = 2 4, a 1 = 2 41, a 2 = 2 414, a 3 = , a 4 = , a 5 = , a 6 = ,...

Sucesiones y series num´

ericas

En el tema anterior dejamos abierta la cuesti´on de cu´ales son los n´umeros reales. Todos los conjuntos num´ericos se construyen para corregir alguna caren-cia del conjunto anterior, pero ¿cu´al es la carencaren-cia de los n´umeros racionales que se corrige con los reales? El conjunto de los n´umeros reales se define como: ((R es el ´unico cuerpo ordenado y completo que ex-tiende a Q)). La definici´on de cuerpo ordenado la re-cordamos en el tema anterior y la de cuerpo completo la damos a continuaci´on:

Un cuerpo ordenado se dice completo si ve-rifica la siguiente propiedad: todo conjunto no vac´ıo acotado superiormente tiene una cota superior m´ınima o supremo.

Sin embargo, esta definici´on no responde a la pre-gunta que hac´ıamos anteriormente: ¿c´omo son los n´umeros reales que no son racionales? En realidad no podemos describir los n´umeros reales de la mis-ma formis-ma que describimos los n´umeros racionales a partir de los enteros o los complejos a partir de los reales, sino que la representaci´on se hace a trav´es de la noci´on de l´ımite de sucesiones. La propiedad de completitud se puede enunciar como: un cuerpo es completo si toda sucesi´on mon´otona y acotada en el cuerpo es convergente; de esta forma, los n´umeros reales se definen como los l´ımites de cualquier suce-si´on mon´otona y acotada de n´umeros racionales.

Por ejemplo, afirmar que existe un n´umero real a tal que a2 = 2 equivale a demostrar que existe una sucesi´on xn tal que l´ım xn = a y a2 = 2, lo cual es

cierto para la sucesi´on definida recursivamente por x0 = 2, xn+1= xn 2 + 1 xn . La sucesi´on an=  1 + 1 n n es un ejemplo bastan-te inbastan-teresanbastan-te; esta sucesi´on es crecienbastan-te y acotada y por lo tanto representa a un n´umero real. Sin embar-go, este n´umero real NO puede ser descrito de una forma alternativa y por ello lo representamos con una letra: el n´umero e se ((define)) como el l´ımite de esta sucesi´on.

Existen otras forma de definir los n´umeros reales; por ejemplo, utilizando la representaci´on decimal, un n´umero entero y una secuencia de decimales descri-ben un n´umero real. Si la secuencia es finita o infinita peri´odica, el n´umero es racional, pero si la secuencia es infinita no peri´odica, el n´umero es irracional. Es-ta definici´on es equivalente a la anterior, ya que la secuencia de decimales determina una sucesi´on con-vergente. La siguiente sucesi´on

a0 = 2′4, a1 = 2′41, a2 = 2′414, a3 = 2′4142,

a4 = 2′41421, a5= 2′414213, a6 = 2′4142136, . . .

es una sucesi´on convergente a √2, aunque el proble-ma es determinar el t´ermino general en funci´on de n o de forma recursiva.

Otra posible forma de describir los n´umeros reales es mediante construcciones geom´etricas. El conjunto de los n´umeros reales se puede representar como una recta en la que se destaca un punto, el correspondien-te al n´umero 0; a la izquierda de ´el se representan los reales negativos y a la derecha los positivos.

Cual-quier distancia o longitud de segmento corresponde a un n´umero real, aunque no seamos capaces de cal-cularla algebraicamente; por ejemplo, el n´umero√2 corresponde a la longitud de la diagonal de un cua-drado de lado 1. De la misma forma, la longitud de una semicircunferencia de radio 1 debe corresponder a un n´umero real, sin embargo, esta longitud no es un n´umero racional ni puede ser determinada de forma algebraica; sabemos que esta longitud est´a dada por un n´umero irracional que representamos por π.

El objetivo final de este tema y el siguiente es aprender a trabajar con sucesiones y aprender a ob-tener sucesiones que representen a las magnitudes reales con las que trabajamos habitualmente. Em-pezamos este tema recordando la noci´on de sucesi´on num´erica y el concepto de l´ımite, para posteriormen-te estudiar un tipo particular de sucesi´on: las series num´ericas.

2.1. Sucesiones num´ericas

Definici´on 2.1 Una sucesi´on de n´umeros reales es una aplicaci´_{on a : N → R. Las im´agenes de la} apli-caci´on se denotan an y se denominan t´erminos de la

sucesi´on.

Definici´on 2.2 Sea an una sucesi´on de n´umeros

reales:

1. Decimos que anest´a acotada si el conjunto {an|

n ∈ N} est´a acotado; es decir, si existe un n´ume-ro real positivo M tal que |an| ≤ M para todo n.

2. Decimos que an es creciente si an ≤ an+1 para

todo n; y decimos que es estrictamente creciente si an< an+1 para todo n.

3. Decimos que an es decreciente si an≥ an+1

pa-ra todo n; y decimos que es estrictamente decre-ciente si an> an+1 para todo n.

Definici´on 2.3 Sea an una sucesi´on.

1. Decimos que ℓ ∈ R es el l´ımite de la sucesi´on an

si:

Para todo ε > 0, existe un n´umero natu-ralN tal que |an−ℓ| < ε para todo n ≥ N .

En tal caso escribimos l´ım an = l´ım

n→∞an = ℓ y

decimos que an es convergente y converge a ℓ.

Si la sucesi´on no es convergente decimos que es divergente.

2. Decimos que +∞ es el l´ımite de la sucesi´on an

si:

Para todo M ∈ R, existe un n´umero na-tural N tal que an> M para todo n ≥ N .

En tal caso decimos que la sucesi´on diverge a +∞ y escribimos l´ım an= +∞.

3. Decimos que −∞ es el l´ımite de la sucesi´on an

si:

Para todo M ∈ R, existe un n´umero na-tural N tal que an< M para todo n ≥ N .

En tal caso decimos que la sucesi´on diverge a −∞ y escribimos l´ım an= −∞.

En adelante utilizaremos la siguiente notaci´on: R = R∪{−∞, +∞}; este conjunto se denomina R amplia-do.

Proposici´on 2.4 Sean an y bn dos sucesiones

con-vergentes a ℓ y m respectivamente; entonces: 1. l´ım(an+ bn) = ℓ + m

2. l´ım anbn= ℓ · m

3. Si bn 6= 0 para todo n y m 6= 0, entonces

l´ım 1 bn =

1 m.

4. Si bn > 0 para todo n ≥ N y m = 0, entonces

l´ım 1

bn = +∞

5. Si bn < 0 para todo n ≥ N y m = 0, entonces

l´ım 1

bn = −∞

Esta proposici´on se generaliza a l´ımites infinitos con la proposici´on siguiente. En el enunciado de la misma vamos a utilizar varias expresiones donde se utiliza el s´ımbolo ∞; tales expresiones deben conside-rarse como abreviaturas; por ejemplo, +∞ + ℓ = +∞

debe leerse como sigue: el l´ımite de una sucesi´on que es suma de una sucesi´_{on divergente a +∞ y otra} con-vergente a ℓ, es +∞.

Proposici´on 2.5 Las siguientes igualdades simb´ oli-cas son v´alidas:

1. ±∞ + ℓ = ±∞ 2. (+∞) + (+∞) = (+∞), (−∞) + (−∞) = (−∞). 3. (+∞)(+∞) = +∞, (−∞)(−∞) = +∞, (+∞)(−∞) = −∞. 4. 1/(±∞) = 0

Como se puede ver, las siguientes situaciones no est´an contempladas en la proposici´on anterior y, por tanto, no pueden resolverse directamente:

∞ ∞  ,  0 0  , _{(0 · ∞), ((+∞) − (+∞))} Si, en una primera evaluaci´on, nos encontramos con uno de estos casos, diremos que el l´ımite est´a inde-terminado (a priori); en estos casos necesitaremos realizar una serie de transformaciones algebraicas o aplicar alguna t´ecnica que convierta la expresi´on de la sucesi´on en otra que s´ı permita calcular el l´ımi-te; este tipo de problemas se conoce como c´alculo de l´ımites y en el resto de la secci´on vamos a profundizar en su estudio.

2.1.1. Monoton´ıa y convergencia

Proposici´on 2.6 Las siguientes propiedades rela-cionan las condiciones de monoton´ıa y de conver-gencia.

1. Una sucesi´on convergente tiene un ´unico l´ımite. 2. Toda sucesi´on convergente est´a acotada.

3. Toda sucesi´on creciente y acotada (superiormen-te) es convergente.

4. Toda sucesi´on decreciente y acotada (inferior-mente) es convergente.

5. Toda sucesi´on creciente y no acotada (superior-mente) diverge a +∞.

6. Toda sucesi´on decreciente y no acotada (infe-riormente) diverge a −∞.

Ejemplos:

1. La sucesi´on an = n es creciente y no acotada y

por tanto, l´ım n = +∞.

2. La sucesi´on an = _n1 es decreciente y

acota-da inferiormente y en consecuencia convergen-te. Por la proposici´on 2.5 podemos afirmar que: l´ım_n1 = 0. 3. La sucesi´on an =  1 + 1 n n

es una sucesi´on creciente y acotada; en conse-cuencia, la sucesi´on es convergente. El l´ımite de esta sucesi´on es un n´umero irracional y transcen-dente (es decir, no es ra´ız de ning´un polinomio de coeficientes racionales) y se denota por “e” siendo su valor aproximado 2′

7182 . . . . (De esta forma se define el n´umero e, base del logaritmo neperiano y de la funci´on exponencial).

En general se verifica que, si xn es una sucesi´on

divergente a ±∞, entonces l´ım  1 + 1 xn xn = e 4. La sucesi´on an= 1 + 1 2+ · · · + 1 n− log n

es una sucesi´on decreciente y acotada y, en con-secuencia, convergente. El l´ımite se denomina constante de Euler, se denota por γ y su valor aproximado es 0′

577 . . . ; no se sabe a´un si este n´umero es irracional.

La constante de Euler se utiliza en el c´alculos de l´ımites mediante la siguiente igualdad:

1 +1

2+ · · · + 1

donde xn es una sucesi´on convergente a 0. Por

ejemplo, podemos demostrar que: l´ım1 +

1

2 + · · · +n1

log n = 1 Teorema 2.7 (Teorema de Compresi´on)

1. Sean an, bn y cn tres sucesiones tales que an≤

cn ≤ bn y l´ım an = l´ım bn = ℓ ∈ R; entonces,

l´ım cn= ℓ.

2. Sea an una sucesi´on convergente a 0 y bn una

sucesi´on acotada; entonces, l´ım anbn= 0.

2.1.2. Subsucesiones

Las subsucesiones que definimos aqu´ı son una he-rramienta de gran utilidad para demostrar que una sucesi´on no es convergente. Por ejemplo, si conside-ramos la sucesi´on an = (−1)n observamos que los

t´erminos correspondientes a los ´ındices pares es cons-tantemente 1, mientras que los t´erminos correspon-dientes a los ´ındices impares es constantemente −1; esto nos lleva a la conclusi´on de que la sucesi´on no puede ser convergente. La formalizaci´on de este ra-zonamiento intuitivo nos lleva a la noci´on de subsu-cesi´on.

Definici´on 2.8 Decimos que la sucesi´on bn es una

subsucesi´on de an si existe una aplicaci´on f : N → N

creciente tal que: bn= af (n).

Es decir, una subsucesi´on es un subconjunto de t´erminos de la sucesi´on ordenados de la misma for-ma, lo que se deduce de la condici´on de crecimiento de f . Para una sucesi´on cualquiera, an, los

t´ermi-nos correspondientes a los ´ındices pares forman una subsucesi´on, a2n; tambi´en forman una subsucesi´on,

los t´erminos correspondientes a los ´ındices impares, a2n+1.

El primer resultado fundamental asociado al con-cepto anterior es el siguiente.

Teorema 2.9 Una sucesi´on an converge a ℓ ∈ R si

y solo si toda subsucesi´on converge a ℓ.

Este teorema se utiliza habitualmente para demos-trar que una sucesi´on no es convergente a trav´es de la siguiente formulaci´on equivalente.

Corolario 2.10 Supongamos que dos subsucesio-nes bn y cn de an verifican que l´ım bn 6= l´ım cn;

en-tonces, la sucesi´on an no es convergente.

Por ejemplo, si an = (−1)n, entonces a2n = 1 y

a2n+ = −1; dado que l´ım a2n = 1 6= −1 = l´ım a2n+1,

concluimos que la sucesi´on an no es convergente.

Otra aplicaci´on de las subsucesiones permite estu-diar el l´ımite de una sucesi´on por casos:

Teorema 2.11 Supongamos que dos subsucesiones bn y cn de an verifican que l´ım bn = l´ım cn = ℓ y

{an} = {bn} ∪ {cn}; entonces, l´ım an= ℓ.

2.1.3. L´ımites de sucesiones y l´ımites de fun-ciones

Los conceptos de l´ımite de sucesi´on y l´ımite de fun-ci´on est´an estrechamente relacionados. De hecho, la convergencia de funciones se puede definir en t´ermi-nos de l´ımites de sucesiones:

Teorema 2.12 (Caracterizaci´on secuencial) Consideremos una funci´_{on f : D ⊆ R → R y a ∈ R.}

l´ım

x→af (x) = ℓ ∈ R si y solo si:

para toda sucesi´on xn tal que

- {xn} ⊂ D,

- xn6= a para todo n, y

- l´ım xn= a,

se verifica que l´ım f (xn) = ℓ.

Este resultado tiene importantes consecuencias pr´acticas:

1. Dada una funci´on f con dominio D, solo pode-mos estudiar la convergencia de f en a si existe una sucesi´on contenida en D y convergente hacia a. Un n´umero a con esta propiedad se denomina punto de acumulaci´on de D.

2. Respecto del c´alculo de l´ımites, el teorema ante-rior se puede utilizar en dos direcciones. Por una parte, lo podemos utilizar para calcular l´ımites de sucesiones utilizando las propiedades de con-tinuidad de las funciones:

l´ım senπn − 1 2 + 3n = sen π 3 = √ 3 2

En este ejemplo, hacemos uso de que l´ım

x→π/3 sen x = sen

π

3 por ser la funci´on se-no una funci´on continua en R.

3. Por otra parte, podemos utilizar el teorema an-terior para probar que una funci´on no es conver-gente, encontrando dos sucesiones en las hip´ote-sis del teorema, pero cuyas im´agenes no tengan el mismo l´ımite. Por ejemplo, vamos a probar que:

La funci´_{on sen x NO tiene l´ımite en +∞, es} decir, “ l´ım

x→+∞sen x no existe”

Para ello, haciendo uso del teorema anterior, va-mos a tomar dos sucesiones divergentes a +∞:

xn= 2πn yn=

π 2 + 2πn Dado que:

l´ım sen xn= l´ım 0 = 0 6= 1 = l´ım 1 = l´ım sen yn

podemos concluir que la funci´on sen x no tiene l´ımite en +∞.

El teorema que recordamos a continuaci´on junto con la observaci´on 2 anterior, son de gran ayuda en el c´alculo de l´ımites.

Teorema 2.13 1. Todas las funciones elementa-les son continuas en su dominio.

2. Si una funci´on est´a determinada por operaciones algebraicas (suma, producto, cociente y composi-ci´on) entre funciones elementales en un entorno de un punto a (entorno en Dom(f )), entonces la funci´on es continua en a.

Un tipo de expresiones que no hemos contempla-do hasta ahora son aquellas de la forma an = xnyn;

para trabajar con ellas usaremos siempre la siguiente igualdad:

xnyn = eynlog xn

Teniendo en cuenta que la funci´on exponencial es continua en R y que l´ım

x→+∞e

x _{= +∞, l´ım} x→−∞e

x _{= 0,}

podemos escribir que:

l´ım xnyn = el´ım(ynlog xn)

En este tipo sucesiones, surgen tres nuevos tipos de indeterminaciones,

1∞

∞0 00

que se reducen, por la igualdad anterior, a la inde-terminaci´on 0 · ∞.

2.1.4. Infinit´esimos e infinitos equivalentes Definici´on 2.14 Decimos que la funci´on f (x) es un infinit´esimo en a si l´ım

x→af (x) = 0 y f (x) 6= 0 en un

entorno reducido de a.

Definici´on 2.15 Decimos que dos funciones f y g, son equivalentes en a si

l´ım

x→a

f (x) g(x) = 1

La equivalencia de funciones es realmente importante en los casos en que las dos funciones son infinit´esimos en a o las funciones son divergentes a ±∞ en a, ya que en ellos la definici´on de equivalencia da indeter-minaciones del tipo 0₀ y ∞

∞ respectivamente. En el

teorema siguiente vemos c´omo se puede utilizar la equivalencia de infinit´esimos en el c´alculo de l´ımites de funciones; la caracterizaci´on secuencial de l´ımites de funciones hace que esta t´ecnica sea igualmente ´util para el c´alculo de l´ımites de sucesiones.

Teorema 2.16 Sean f y g dos infinit´esimos equiva-lentes en a y h(x) otra funci´on definida en un entor-no de a. Entonces: l´ım

x→af (x)h(x) existe si y solo si

l´ım

Este teorema justifica la t´ecnica que se conoce co-mo sustituci´on de infinit´esimos equivalentes ya que, en la pr´actica, las equivalencias dadas en el enuncia-do, se convierten en igualdades, de forma que, en las condiciones del teorema, escribimos:

l´ım x→a h(x) f (x) = l´ımx→a h(x) g(x)

Los infinit´esimos tambi´en pueden sustituirse si apa-recen dividiendo al resto de la funci´on o sucesi´on y en general tendr´ıamos que, en las condiciones del teore-ma anterior, y para cualquier α ∈ R:

l´ım x→a h(x) (f (x))α = l´ımx→a h(x) (g(x))α

No podemos sustituir infinit´esimos en otras situacio-nes y, en particular, no se pueden sustituir si apa-recen como sumando. En el siguiente ejemplo, una incorrecta sustituci´on de infinit´esimos nos lleva a un resultado err´oneo: l´ım x→0 x − sen x x3 6= l´ım_x→0 x − x x3 = 0

El l´ımite puede calcularse correctamente utilizando el teorema de L’Hˆopital: l´ım x→0 x − sen x x3 = l´ım_x→0 1 − cos x 3x2 = 1 6 Las equivalencias fundamentales son:

sen x ≡ x en 0 tg x ≡ x en 0 1 − cos x ≡ x₂2 en 0 arc sen x ≡ x en 0 arc tg x ≡ x en 0 ex_{− 1 ≡ x en 0} log(x + 1) ≡ x en 0

A partir de estas se pueden obtener muchas otras con los siguientes resultados:

Teorema 2.17 Sean f y g dos infinit´esimos equi-valentes en a y sea h(x) continua en b y tal que h(b) = a. Entonces, f ◦ h y g ◦ h son infinit´esimos equivalentes en b. (Queda impl´ıcito que las composi-ciones se pueden realizar en un entorno de b).

Proposici´on 2.18 Si f y g son infinit´esimos equi-valentes en a y λ ∈ R∗

, entonces λf y λg tambi´en son infinit´esimos equivalentes en a.

Por ejemplo:

tg(x2_{− 1) ≡ x}2_{− 1} en 1 ax_{− 1 ≡ x log a} en 0 log x ≡ x − 1 en 1 Sucesiones equivalentes

Definici´on 2.19 Decimos que dos sucesiones an y

bn, son equivalentes si

l´ıman bn

= 1

Definici´on 2.20 Decimos que la sucesi´on an es un

infinit´esimo en a si l´ım an = 0 y an 6= 0 para todo

n ≥ N.

La caracterizaci´on secuencial de l´ımite de funci´on, permite crear equivalencias entre sucesiones infinite-simales.

Proposici´on 2.21 Sean f y g dos infinit´esimos equivalentes en a y anuna sucesi´on convergente a ‘a’

y contenida en un entorno reducido de ‘a’. Entonces, f (an) y g(an) son infinit´esimos equivalentes.

Por ejemplo: sen1 n ≡ 1 n logn + 2 n + 1 ≡ 1 n + 1 Infinitos equivalentes

Todo lo dicho en las secciones anteriores para in-finit´esimos equivalentes es v´alido para infinitos equi-valentes. Las dos equivalencias de sucesiones diver-gentes a infinito m´as utilizadas son las siguientes:

l´ım 1 +1

2 + · · · + 1 n

log n = 1. M´as adelante demos-traremos que efectivamente el l´ımite de la suce-si´on del numerador es +∞.

F´ormula de Stirling: l´ımnne

−_n√

2πn

n! = 1

2.1.5. Criterio de St¨oltz-Cesaro

Teorema 2.22 (Criterio de St¨oltz-Cesaro) Sea bn una sucesi´on creciente y divergente a +∞ y

sea an otra sucesi´on: si el l´ımite

l´ıman+1− an bn+1− bn

existe, entonces el l´ımite l´ıman

bn tambi´en existe y

am-bos coinciden.

Este resultado se suele aplicar en forma de igual-dad: l´ıman bn = l´ıman+1− an bn+1− bn ;

pero debemos tener en cuenta que, si al estudiar el l´ımite del segundo miembro deducimos que no exis-te, entonces no podemos concluir que el l´ımite del primer miembro tampoco exista; en estas situaciones debemos desestimar el uso de este criterio e intentar otro m´etodo.

Ejemplo: Sean an = (−1)n y bn = n (bn es

cre-ciente y divergente a +∞); en este caso, la suce-si´on an+1− an

bn+1− bn es la sucesi´on {−2, 2, −2, . . . } que

es NO CONVERGENTE. Sin embargo, la sucesi´on an

bn =

(−1)n

n es convergente a 0.

Corolario 2.23 (Criterio del cociente) Sea xn una sucesi´on de t´erminos positivos tal que

l´ımxn+1

xn = ℓ, entonces, l´ım n

√_x

n= ℓ

Igual que antes, este resultado se escribe en forma de igualdad:

l´ım√n

xn= l´ımxn+1

xn

Nuevamente, puede existir el l´ımite del primer miem-bro y no existir el l´ımite del segundo.

2.2. Series Num´ericas

Definici´on 2.24 Sea an una sucesi´on de n´umeros

reales. Consideremos la sucesi´on Sn dada por: Sn=

a1+· · ·+an. A esta sucesi´on Snse la denomina serie

num´erica asociada a any se denota ∞

X

n=1

an. El n´umero

an se denomina t´ermino n-´esimo de la serie y Sn es

la n-´esima suma parcial.

Denominaremos suma de la serie al l´ımite, si exis-te, de la sucesi´on de sumas parciales; si este l´ımite es ℓ, escribiremos

∞

X

n=1

an = a1 + · · · + an+ · · · = ℓ. Si

este l´ımite es un n´umero real, diremos que la serie es convergente, en caso contrario diremos que es diver-gente; si el l´ımite es +∞ o −∞, diremos que la serie diverge a +∞ o −∞ respectivamente. La convergen-cia o divergenconvergen-cia de una serie se denomina car´acter de la serie.

2.2.1. Propiedades elementales. Ejemplos Proposici´on 2.25 Si la sucesi´on bn se obtiene a

partir de la sucesi´on ana˜nadiendo, eliminando o

mo-dificando un conjunto finito de t´erminos, entonces las series asociadas tienen el mismo car´acter.

En particular, si an= bm para todo n ≥ N1 y para

todo m ≥ N2, entonces las series asociadas a an y

bn tienen el mismo car´acter. Un ejemplo inmediato

donde se ve la importancia de esta propiedad es el siguiente: las series

∞ X n=1 an y ∞ X n=5 an tienen el mismo car´acter.

Atendiendo a esta propiedad, en adelante, cuan-do simplemente estemos estudiancuan-do el car´acter de una serie, no ser´a necesario indicar cu´al es el primer t´ermino de la misma escribiendo simplemente:Pan.

Sin embargo, a la hora de calcular la suma de una serie s´ı es necesario conocer el primer t´ermino. Teorema 2.26 (Condici´on Necesaria) Si una serie Pan es convergente entonces l´ım an = 0.

Equivalentemente, si l´ım an 6= 0, entonces Pan es

Teorema 2.27 Si ∞ X n=N an converge a ‘a’ y ∞ X n=N bn converge a ‘b’, entonces ∞ X n=N (an + bn) converge a ‘a + b’ y ∞ X n=N

c · an converge a ‘c · a’, para todo c ∈ R.

Teorema 2.28 (Serie Geom´_{etrica) Si a 6= 0, la} serie

∞

X

n=0

arn _{= a + ar + ar}2_{+ · · · + ar}n_{+ . . . se}

denomina serie geom´etrica de t´ermino inicial ‘a’ y raz´on r. Esta serie verifica:

∞ X n=0 arn    converge a a 1 − r si |r| < 1 diverge _{si |r| ≥ 1} Corolario 2.29 En general, decimos que la serie

∞

X

n=N

an es geom´etrica si an+1/an = r ∈ R para todo

n. Esta serie converge si y solo si |r| < 1 y en tal caso ∞ X n=N an = aN 1 − r. Ejemplos: ∞ X n=1 1 3n+2: 3n+2 3n+3 = 1 3 = r; es decir, la serie es geom´etrica de raz´on 1_{/3 y primer t´ermino} 1_/27;

por tanto, la serie es convergente y su suma es

1_/18. ∞ X n=1 23n 7n: 23n+3₇n 7n+123n = 8

7 = r; por tanto la se-rie es geom´etrica de raz´on 8_{/7y en consecuencia}

divergente a +∞.

∞

X

n=1

(−1)n+1

5n−1 : la serie es geom´etrica de raz´on

−1/₅ y primer t´ermino 1 y por lo tanto, es

con-vergente y su suma es 5_/6.

Teorema 2.30 (Serie arm´onica) La serie

∞

X

n=1

1 n se denomina serie arm´onica y es divergente a +∞.

Dado que la serie es de t´erminos positivos, la suce-si´on de sumas parciales es creciente y para demostrar

el teorema basta comprobar que alguna subsucesi´on diverge a +∞; sea Snla sucesi´on de sumas parciales

y consideremos la subsucesi´on S2n: S2n = (1) +  1 2  +  1 3+ 1 4  +  1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8  + · · · +  1 2n−1_{+ 1}+ · · · + 1 2n  ≥ (1) +  1 2  +  1 4+ 1 4  +  1 8 + 1 8 + 1 8 + 1 8  + · · · +  1 2n + · · · + 1 2n  = (1) +  1 2  +  1 2  +  1 2  + · · · +  1 2  = 1 + n1 2

Dado que la sucesi´on minorante diverge a +∞, la sucesi´on S2n tambi´en.

Teorema 2.31 (Serie telesc´opica) Sea bn una

sucesi´on. La serie

∞

X

n=N

(bn− bn+1) se denomina

se-rie telesc´opica. Esta sese-rie converge si y solo si la su-cesi´on bn converge y en tal caso,

∞ X n=N (bn− bn+1) = bN− l´ım bn+1. Ejemplo: ∞ X n=2 logn + 1 n = ∞ X n=2 (log(n + 1) − log n) = − log 2 + l´ım log(n + 1) = +∞ Ejemplo: ∞ X n=1 (−1)n+1

n = log 2. Para calcular esta suma, vamos a utilizar el resultado 2.11 y a calcular los l´ımites l´ım S2n y l´ım S2n+1. l´ım S2n= l´ım(1 − 1 2+ 1 3 − · · · + 1 2n − 1 − 1 2n) = l´ım  (1 +1 2 + 1 3 + · · · + 1 2n − 1 + 1 2n) −(1 +1₂ +1 3+ · · · + 1 n)  = l´ım(log 2n + x2n+ γ − log n − xn− γ) = l´ım(log 2 + x2n− xn) = log 2 De la misma forma:

l´ım S2n+1 = l´ım(1 − 1 2 + 1 3 − · · · − 1 2n+ 1 2n + 1) = l´ım  (1 + 1 2+ 1 3 + · · · + 1 2n + 1 2n + 1) −(1 +1₂+ 1 3+ · · · + 1 n)  = l´ım(log(2n + 1) + x2n+ γ − log n − xn− γ) = l´ım(log2n + 1 n + x2n− xn) = log 2 Ejemplo: ∞ X n=1 1 n(n + 1) = 2. El t´ermino general de la serie verifica que

an+1 an = n(n + 1) (n + 1)(n + 2) = n n + 2 = αn + β αn + γ y se denomina hipergeom´etrica. Al final del tema cal-cularemos la suma de manera general y obtendremos una f´ormula; aqu´ı aplicamos el m´etodo para sumar este ejemplo particular.

an+1 an = n n + 2 nan= (n + 2)an+1 n X k=1 kak= n X k=1 (k + 2)ak+1 a1+ 2a2+ 3a3+ · · · +nan= = 3a2+ 4a3+ . . . + (n + 1)an+ (n + 2)an+1

Simplificando y agrupando los t´erminos de la serie calculamos la suma f´acilmente:

a1=a2+ a3+ · · · + an+ (n + 2)an+1 2a1=a1+ a2+ a3+ · · · + an+ (n + 2)an+1 2a1=Sn+ (n + 2)an+1 Sn=2 1 2 − n + 2 (n + 1)(n + 2) S = l´ım Sn= 1

2.2.2. Series de t´erminos positivos

Estudiar la convergencia de una serie utilizando las sumas parciales no siempre ser´a sencillo; encontrar

una expresi´on para las sumas parciales que permita calcular su l´ımite es, en general, un problema bas-tante dif´ıcil. Por esta raz´on, el estudio de las series se har´a en dos etapas: en primer lugar, se estudiar´a so-lamente el car´acter de la serie; en segundo lugar, si la serie es convergente, afrontaremos el c´alculo de su suma o bien aproximaremos su valor.

En esta secci´on vamos a estudiar las series de t´erminos positivos. Este estudio ayudar´a en la si-guiente secci´on a estudiar las series de t´ermino ge-neral con signo arbitrario.

Proposici´on 2.32 Si an es una sucesi´on de

t´ermi-nos positivos, la sucesi´on de sumas parciales asociada a ella es creciente y en consecuencia, la serie Pan

es o bien convergente o bien divergente a +∞. Teorema 2.33 (Criterio de condensaci´on) Sea an una sucesi´on decreciente de t´erminos

posi-tivos. Entonces Pan y P2ka2k tienen el mismo

car´acter.

Corolario 2.34 (Series p-arm´onicas) Las se-ries P 1

np para p > 0 se denominan p–arm´onicas. Estas series verifican: si 0 < p ≤ 1, es divergente; si p > 1 es convergente.

Por el criterio de condensaci´on, la serie p–arm´oni-ca P 1

np tiene el mismo car´acter que

P 2k

2kp =

P 1

2k(p−1); esta serie geom´etrica converge si y solo si p > 1.

La importancia de las series p–arm´onicas est´a en que nos ayudar´an a estudiar otras series si las utili-zamos conjuntamente con otros criterios, como los de comparaci´on o condensaci´on.

Ejemplo: Para estudiar el car´acter de la serie

∞

X

n=2

1

n(log n)2 utilizamos el criterio de condensaci´on (la aparici´on de la funci´on logaritmo nos indica que puede ser el m´etodo adecuado). Dado que las suce-siones n y log n son crecientes, la sucesi´on n(log n)2 es tambi´en creciente y 1

el criterio de condensaci´on, la serie propuesta tiene el mismo car´acter que

∞ X k=1 2k 2k_{(log 2}k₎2 = 1 (log 2)2 ∞ X k=1 1 k2 que es convergente por ser la serie 2–arm´onica. Teorema 2.35 (Criterio de comparaci´on) Sean Pan y Pbn dos series tales que 0 ≤ an ≤ bn

para todo n ∈ N.

1. Si Pbn converge entonces Pan tambi´en

con-verge.

2. SiPan diverge entoncesPbn tambi´en diverge.

Ejemplo: La serieP 1 n + 2n es convergente ya que 1 n + 2n ≤ 1 2n y la serie P 1 2n es convergente.

Teorema 2.36 (Comp. por paso al l´ımite) Sean Pan y Pbn dos series de t´erminos positivos y

tal que bn6= 0 para todo n. Sea ℓ = l´ıman

bn; entonces:

1. Si ℓ > 0 ambas series tienen el mismo car´acter. 2. Si ℓ = 0 y Pbn converge, entonces Pan

tam-bi´en converge.

3. Si ℓ = ∞ y Pan converge, entonces Pbn

tam-bi´en converge.

Ejemplo: La serie Pn sen 1

n2 no es convergente ya que l´ım n sen 1 n2 1/n = l´ım sen 1 n2 1/n2 = 1 y la serie P 1 n es divergente.

Corolario 2.37 Sean an y bn dos sucesiones

posi-tivas e infinit´esimos equivalentes; entonces las series P

an y Pbn tienen el mismo car´acter.

La siguiente propiedad se deduce f´acilmente a par-tir del criterio de comparaci´on y es ´util para el c´alculo de algunas sumas.

Corolario 2.38 SiPan es una serie de t´erminos

positivos y convergente, entonces l´ım nan= 0

Teorema 2.39 (Criterio de la ra´ız) Sea Pan

una serie de t´erminos positivos y consideremos el l´ımite ℓ = l´ım√n_a

n; entonces:

1. Si ℓ < 1 la serie converge. 2. Si ℓ > 1 la serie diverge.

3. Si ℓ = 1 no podemos deducir nada:

∞ X n=1 1 n y ∞ X n=1 1

n2 verifican que el l´ımite de la condici´on vale 1 para ambas series y, sin embargo, la primera es divergente y la segunda es convergente. Una importante caracter´ıstica de las series de t´erminos positivos es que las sumas parciales permi-ten aproximar, por defecto, la suma de la serie. Para poder utilizar estas aproximaciones es necesario es-timar el error cometido. Si determinamos la conver-gencia de una serie utilizando el criterio de la ra´ız, podemos estimar este error utilizando el siguiente re-sultado:

Proposici´on 2.40 Sea Pan una serie convergente

tal que √n_a

n ≤ r < 1 para todo n ≥ N; si Sn es su

sucesi´on de sumas parciales y S su suma, entonces: S − SN ≤

rN +1

1 − r Si el l´ımite l´ım√n_a

n = ℓ es estrictamente menor

que 1, podemos aplicar el resultado anterior porque tenemos asegurada la existencia del n´umero r y pa-ra cada r la existencia del n´umero N . Lo podemos usar para acotar el error cometido al tomar una suma parcial en lugar de la suma exacta, pero en este caso necesitamos determinar el n´umero r correspondiente; de la misma forma, si queremos saber cual es la suma parcial que estima la suma con un error m´aximo de-seado, necesitar´ıamos determinar los n´umeros r y N

adecuados. Los siguientes casos particulares, aunque bastante significativos, nos facilitar´an la realizaci´on de este tipo de tareas:

Si √n_a

n es creciente, para cada N podemos

to-mar r = l´ım√n_a

n .

Si √n_a

n es decreciente, para cada N podemos

tomar r = N√_a

N, siempre y cuando este n´umero

sea menor estrictamente que 1.

El criterio de la ra´ız y el criterio del cociente pa-ra el calculo de l´ımites permiten deducir el siguiente criterio para la convergencia de series.

Corolario 2.41 (Criterio del cociente) Sea P

an una serie de t´erminos positivos y consideremos

el l´ımite ℓ = l´ıman+1

an ; entonces:

1. Si ℓ < 1 la serie converge. 2. Si ℓ > 1 la serie diverge.

3. Si ℓ = 1 no podemos deducir nada:

∞ X n=1 1 n y ∞ X n=1 1

n2 verifican que el l´ımite de la condici´on vale 1 para ambas series y, sin embargo, la primera es divergente y la segunda es convergente. Igual que el criterio de la ra´ız, el uso del criterio del cociente nos da informaci´on para estimar errores. Proposici´on 2.42 Sea Pan una serie convergente

tal que l´ıman+1

an ≤ r < 1 para todo n ≥ N; si Snes su

sucesi´on de sumas parciales y S su suma, entonces: S − SN ≤

aN +1

1 − r

Teniendo en cuenta las mismas consideraciones que hicimos para el criterio de la ra´ız, los siguientes casos particulares nos ayudar´an a aplicar este resultado en la estimaci´on de errores.

Si an+1

an es creciente, para cada N podemos

to-mar r = l´ıman+1 an

.

Si an+1 an

es decreciente, para cada N podemos tomar r = aN +1

aN , siempre y cuando este n´umero

sea estrictamente menor que 1.

Ejemplo: Aplicamos los resultados anteriores a la serie

∞

X

n=0

1

n! para demostrar que es convergente y de-terminar la suma parcial que estima su suma con un error menor que 10−₃

: l´ım1/(n + 1)!

1/n! = l´ım 1 n + 1 = 0

Entonces, por el criterio del cociente, la serie es con-vergente. Adem´as, dado que an+1

an =

1

n + 1 es decre-ciente y menor que 1 para cada n, si S es la suma de la serie y Sn la sucesi´on de sumas parciales:

S − SN <

1/(N + 1)! 1 −_{N + 1}1

= 1

N · N! Si queremos que este error sea menor que 10−3

, basta considerar N = 6: 6 X n=0 1 n! = 1957 720 = 2, 7180b5

En el tema siguiente veremos que la suma de esta serie es el n´umero e y el valor aproximado que nos da cualquier calculadora es 2, 718281828.

Ejemplo: Para la serie

∞

X

n=1

1

n2n podemos utilizar los mismos resultados: l´ım 1 (n + 1)2n+1 1 n2n = l´ım n 2(n + 1) = 1 2

Entonces, por el criterio del cociente, la serie es con-vergente. Si xn= an+1 an = n 2(n + 1), entonces: xn+1 xn = 2(n + 1)(n + 1) 2n(n + 2) = 2n2+ 4n + 2 2n2+ 4n > 1 y en consecuencia an+1

an es creciente. Por lo tanto, si

S es la suma de la serie y Sn la sucesi´on de sumas

parciales: S − SN < 1 (N + 1)2N_{(1 −} 1 2) = 1 (N + 1)2N −1

Si queremos que este error sea menor que 10−₃ , basta considerar N = 8: 8 X n=1 1 n2n = 148969 215040 = 0, 69275018601 \190476 En el tema siguiente veremos que la suma de esta serie es log 2 y la aproximaci´on que nos da cualquier calculadora es 0, 6931471805.

Teorema 2.43 (Criterio de Raabe) Sea Pan

una serie de t´erminos positivos y consideremos el l´ımite ℓ = l´ım n  1 − a_an+1 n  ; entonces: 1. Si ℓ > 1 la serie converge. 2. Si ℓ < 1 la serie diverge.

3. Si ℓ = 1 no podemos deducir nada: para

∞

X

n=1

1 n, el l´ımite de la condici´on de Raabe vale 1 y es divergente; para la serie

∞

X

n=2

1

n(log n)2 el l´ımite de la condici´on es 1 y la serie es convergente. Es recomendable utilizar el criterio de Raabe des-pu´es del criterio del cociente en el caso en que este no decida nada. Debemos tener en cuenta que las simpli-ficaciones realizadas al aplicar el criterio del cociente pueden ser ´utiles al aplicar el criterio de Raabe, pero NO las posibles sustituciones de infinit´esimos.

Como en los anteriores, el uso del criterio de Raabe tambi´en nos da informaci´on para estimar errores. Proposici´on 2.44 Sea Pan una serie convergente

tal que n  1 − an+1_a n  ≥ r > 1 para todo n ≥ N; si Sn es su sucesi´on de sumas parciales y S su suma,

entonces:

S − SN ≤

N aN +1

r − 1

Teniendo en cuenta las mismas consideraciones que hicimos para el criterio de la ra´ız, los siguientes casos particulares nos ayudar´an a aplicar este resultado en la estimaci´on de errores. Si n  1 −an+1_a n 

es decreciente, para cada N po-demos tomar r = l´ım n  1 − an+1 an  . Si n  1 −an+1 an 

es creciente, para cada N po-demos tomar r = N  1 − a_aN +1 N  siempre que este n´umero sea estrictamente mayor que 1. Ejemplo: Vamos a usar el criterio de Raabe para probar que la serie

∞

X

n=1

1

n2 es convergente (aunque ya lo hemos hecho anteriormente) y determinar la suma parcial que estima su suma con un error menor que 10−3 . l´ım n  1 − 1/(n + 1) 2 1_/n2  = l´ım2n 2_{+ n} (n + 1)2 = 2 Por el criterio de Raabe, deducimos que la serie es efectivamente convergente. Por otra parte, si xn =

n  1 −a_an+1 n  = 2n2+ n (n + 1)2, tenemos que: xn+1 xn = (2(n + 1) 2_{+ n + 1)(n + 1)}2 (n + 2)2_(2n2_{+ n)} = 2n 4_{+ 9n}3_{+ 15n}2_{+ 11n + 3} 2n4+ 9n3+ 12n2+ 4n > 1 Es decir, la sucesi´on n  1 −a_an+1 n  es creciente y, por lo tanto, si S es la suma de la serie y Sn su sucesi´on

de sumas parciales: S − SN ≤ N (N +1)2 2N2_+N (N +1)2 − 1 = N N2_{− N − 1} < N N2_{− N − N} = 1 N − 2 Si queremos que este error sea menor que 10−3

, basta considerar N = 1002. En el tema siguiente, calcula-remos la suma exacta de esta serie y demostracalcula-remos que S = π2/

6; si utilizamos un ordenador para

calcu-lar la suma parcial, obtendremos que:

1002_X n=1

1

n2 ≈ 1, 643936560

mientras que el valor aproximado de π2/

6que nos da

cualquier calculadora es 1, 644934066.

2.2.3. Series alternadas

Los teoremas dados en la secci´on anterior son v´ali-dos solamente para series de t´erminos positivos. En

esta, vamos a ver dos resultados que permiten estu-diar algunas series con t´erminos de signo arbitrario. Definici´on 2.45 Decimos que una serie Pan es

absolutamente convergente si la serie P_|an| es

con-vergente.

Teorema 2.46 Toda serie absolutamente conver-gente es converconver-gente.

Una serie convergente pero no absolutamente con-vergente se dice condicionalmente concon-vergente. Definici´on 2.47 Una serie Pan se dice alternada

si para todo n se verifica que an/an+1 < 0; es

de-cir, su t´ermino general es de la forma (−1)nbn o

(−1)n+1_b

ndonde bn es una sucesi´on de t´erminos

po-sitivos.

Teorema 2.48 (Criterio de Leibniz) Sea P

(−1)nan una serie tal que

1. la sucesi´on an es decreciente y de t´erminos

po-sitivos, 2. l´ım an= 0,

entonces, la serie es convergente. (Obs´ervese que, seg´un hemos visto, la condici´on l´ım an = 0 es

ne-cesaria para cualquier serie.) Proposici´on 2.49 Sea

∞

X

n=1

(−1)nanuna serie en las

condiciones del criterio de Leibniz, Snsu sucesi´on de

sumas parciales y S su suma; entonces: |SN − S| < aN +1

En la acotaci´on del error tenemos que usar el valor absoluto porque en este caso el error puede ser por exceso o por defecto.

2.3. Res´umenes pr´acticos

Determinaci´on del car´acter

El siguiente esquema resume los criterios que he-mos introducido en el orden m´as adecuado para su aplicaci´on.

1. Comprobar si es una serie conocida: geom´etri-ca, arm´onigeom´etri-ca, cociente de polinomios, telesc´opi-ca, . . . (A lo largo de este tema y el siguiente, se estudian distintos tipos de series; tener en cuen-ta las series ya conocidas puede ahorrar mucho trabajo).

2. Condici´on necesaria. Esta es la primera compro-baci´on que debe hacerse si el l´ımite es f´acil de calcular.

3. Criterios del cociente–Raabe o criterio de la ra´ız. El criterio del cociente o el de la ra´ız son los primeros que conviene utilizar; elegir uno u otro depende de la forma del t´ermino general de la serie. Optaremos preferiblemente por el criterio del cociente cuando sea posible y que permite utilizar posteriormente el de Raabe.

4. Criterio de condensaci´on. Es conveniente utili-zarlo, cuando sea posible, en series donde inter-viene la funci´on logaritmo.

5. Comparaci´on. Si ninguno de los criterios ante-riores decide el car´acter de la serie, intentare-mos buscar una serie conocida con la que poder compararla; solo la pr´actica y la resoluci´on de bastantes problemas facilita esta etapa.

El cociente an+1/an

Como ya se habr´a comprobado, el estudio del co-ciente an+1

an

es de gran utilidad para la determinaci´on del car´acter de una serie. En esta secci´on, recogemos toda la informaci´on que puede obtenerse de dicho co-ciente. Dentro del esquema de la secci´on anterior, el estudio de este cociente se incluir´a en el primer paso.

1. Si an+1

an = r ∈ R entonces la serie es una serie

geom´etrica. 2. Si an+1

an

= αn + β

αn + γ con α, β, γ ∈ R la serie es hipergeom´etrica (ver ejercicios).

3. Si an > 0 y an+1_a

n > 1 para todo n > N , la

sucesi´on anes creciente y por tanto su l´ımite no

4. Si an > 0 y an+1

an

< 1 para todo n > N , la sucesi´on an es decreciente.

Sucesiones decrecientes

El criterio de condensaci´on y el criterio de Leibniz incluyen, entre sus condiciones, el decrecimiento de una sucesi´on. Para demostrar que una sucesi´on es decreciente podemos utilizar los siguientes m´etodos:

1. Si an− an+1 > 0, entonces an es decreciente.

2. Si an+1 an

< 1, entonces an es decreciente.

3. Si f : [N, +∞) → R es una funci´on decreciente tal que f (n) = anpara todo n ≥ N, entonces an

es una sucesi´on decreciente a partir de N (para determinar si una funci´on es decreciente pode-mos utilizar su derivada).

4. Por ´ultimo, podemos utilizar las propiedades al-gebraicas de la relaci´on de orden para deducir algunas propiedades sobre monoton´ıa de suce-siones y funciones como por ejemplo:

a) Si f y g son funciones crecientes, entonces f + g creciente.

b) Si f y g son funciones crecientes y positivas, entonces f · g es creciente.

c) f es creciente si y solo si −f es decreciente. d) Si f es positiva, entonces f es creciente si

y solo si 1/f es decreciente.

e) Si f y g son funciones crecientes, entonces f ◦ g es creciente.

f ) Si f es una funci´on creciente y dn es una

sucesi´on decreciente, entonces f (dn) es una

sucesi´on decreciente.

g) Si h es una funci´on decreciente y dn es una

sucesi´on decreciente, entonces f (dn) es una

2.3.1. Suma de Series

Un vez que hemos determinado la convergencia de una serie, podemos abordar el c´alculo de su suma. Este tipo de problemas no es trivial y solo unos tipos de series son f´acilmente sumables. A continuaci´on damos la relaci´on de las series fundamentales que vamos a aprender a sumar en este tema:

1. Series geom´etricas:

∞

X

n=N

an, an+1

an = r ∈ R; son convergentes solamente para |r| < 1 y en tal caso su suma

vale: S = aN 1 − r 2. Series telesc´opicas: ∞ X n=N (bn− bn+1) = l´ım(bN −nN +1+nN +1−nN +2+ · · · +bn−1− bn+ bn− bn+1) = bN − l´ım bn+1 3. Series aritm´etico-geom´etricas: ∞ X n=N

(an + b)rn_{; esta serie converge si y solo si |r| < 1; podemos calcular su} suma con el siguiente proceso

Sn= (aN + b)rN + (a(N + 1) + b)rN +1+ · · · + (an + b)rn

rSn= (aN + b)rN +1+ (a(N + 1) + b)rN +2+ · · · + (an + b)rn+1

(1 − r)Sn= (aN + b)rN + arN +1+ arN +2+ · · · + arn− (an + b)rn+1

r(1 − r)Sn= (aN + b)rN +1+ arN +2+ · · · + arn+1− (an + b)rn+2

(1 − r)(1 − r)Sn= (aN + b)rN + arN +1− (an + b)rn+1− (aN + b)rN +1− arn+1+ (an + b)rn+2

Tomando l´ımites obtenemos:

(1 − r)2S = (aN + b)rN + arN +1_{− (aN + b)r}N +1_{= (1 − r)(aN + b)r}N + arN +1 S = ∞ X n=N (an + b)rn= (aN + b)r N 1 − r + arN +1 (1 − r)2 4. Series Hipergeom´etricas: ∞ X n=N an, an> 0 para todo n > N , an+1 an = αn + β αn + γ; converge si y solo si γ > α + β; podemos calcular su suma como sigue. Escribimos la igualdad an+1(αn + γ) = an(αn + β) para n = N ,

n = N + 1,. . . y sumamos todos los miembros derechos y todos los miembros izquierdos realizando las simplificaciones que se muestran a continuaci´on:

aN +1(αN + γ) = aN(αN + β) aN +2(α(N + 1) + γ) = a N +1(α(N + 1) + β) aN +3(α(N + 2) + γ) = a N +2(α(N + 2) + β) . . . = . . . an(  α(n − 1) + γ) = an−1(α(n − 1) + β) an+1(αn + γ) = an(αn + β) γ(aN +1+ · · · + an) + an+1(αn + γ) = aN(αN + β) + (α + β)(aN +1+ · · · + an) (γ − α − β)(aN +1+ · · · + an) = aN(αN + β) − an+1(αn + γ) (γ − α − β)(aN + aN +1+ · · · + an) = aN(γ − α − β) + aN(αN + β) − an+1(αn + γ)

Tomando l´ımites obtenemos: (γ − α − β)S = aN(γ − α − β) + aN(αN + β)

Y por tanto la suma de la serie es: S = aNα(N − 1) + γ

Relaci´on 2

1. Resolver los siguientes l´ımites: a) l´ım n + 3 n3_{+ 4} b) l´ım  1 −_3n1 2n c) l´ım  n  1 − 3 r 1 −_na 

2. Demostrar que an= log(n + k), bn= log(kn) y cn= log n son infinitos equivalentes.

3. Demostrar que si knp _{es el t´ermino de grado mayor en el polinomio P (n), entonces a}

n= P (n) y bn= knp

son infinitos equivalentes.

4. Demostrar que an= (n + 1)α− nα y bn= αnα−1 son infinitos equivalentes.

5. Los siguientes l´ımites se resuelven utilizando el criterio de St¨oltz o el criterio del cociente: a) l´ım log n n b) log(1 · 2 · · · n)n log n c) l´ım n √ n d) 1 n n p (3n + 1)(3n + 2) . . . (3n + n)

6. Usar el criterio de St¨oltz para calcular el l´ımite l´ım n8/3 en . 7. Si l´ım an= a, hallar el l´ımite: l´ım a1+a2 2 + · · · + an n log n

8. Utilizar el teorema de acotaci´on para calcular los siguientes l´ımites: a) l´ım n!

nn b) l´ım_n2n_{+ 1}+ _n2n_{+ 2}+ · · · +_n2n_{+ n} c) l´ım

p

(n − 1)!

(1 +√1)(1 +√2) . . . (1 +√n) 9. Utiliza la f´ormula de Stirling para calcular el l´ımite l´ım n!

nn. 10. Usar la constante de Euler para calcular los siguientes l´ımites:

a) l´ıme √_e√3_{e . . .} √n e n b) l´ım(1 + 1 3+ · · · + 1 2n + 1) 11. Considerar la sucesi´on an definida recursivamente por: a0 = 2, an+1 = a₂n + _a1

n. Demostrar que dicha

sucesi´on (de n´umeros racionales) es decreciente y acotada inferiormente (y en consecuencia convergente en R). Demostrar a continuaci´on que el l´ımite es√2.

12. Justificar que las siguiente sucesi´on es convergente y calcular su l´ımite:   

a1 = 3

an =√1 + an−1

13. Dar una expresi´on general y calcular el l´ımite de la sucesi´on: 0′

9, 0′

99, 0′

999, 0′

9999, . . . 14. Demostrar que no existe el l´ımite: l´ım

x→0 sen

1

x. Estudiar la existencia de los l´ımites a) l´ım x→02 + sen 1 x b) l´ımx→0 x 2 + sen1 x

15. Consideremos la serie

∞

X

n=1

P (n)

Q(n) donde P y Q son dos polinomios de grados p y q respectivamente; demostrar que entonces:

a) Si q − p ≤ 1 la serie diverge. b) Si q − p > 1 la serie converge 16. Aproximar la suma de la serie

∞

X

n=1

(−1)nlog n_n con un error menor que 10−3

.

17. Aproximar la suma de la serie

∞

X

n=1

1

n2 con un error menor que 10

−₃

. 18. Estudiar el car´acter de las siguientes series:

a) ∞ X n=1 sen1 n b) ∞ X n=1 (9 − a2)n3+ 3n2+ 1 7n4_{− 1} c) ∞ X n=1 sen nx n2 d) ∞ X n=2 1 n(log n)a e) ∞ X n=1 an_n! nn f) ∞ X n=2 (−1)nlog n n g) ∞ X n=1  _n 7n + 4 4n−2 h) ∞ X n=1 log n 2n3_{− 1} i) ∞ X n=1 nn (2n + 1)n j) ∞ X n=1 1 +1_{2+ · · · +} 1_n n2 k) ∞ X n=1 (−1)n(n!)_(2n)!2 l) ∞ X n=1 n! (−2)n m) ∞ X n=1 (−1)n p n(n + 1) n) ∞ X n=1 a 1+1 2+···+ 1 n , (a ≥ 0) n)˜ ∞ X n=1 (√na_{+ 1 −}√_na₎

19. Sumar las siguientes series: a) ∞ X n=1 1 2n(n + 1) b) ∞ X n=1 log  (n + 1)2 n(n + 2)  c) ∞ X n=1 (−1)n−1(2n + 1) n(n + 1) 20. Sumar las siguientes series: a)

∞ X n=1 2 + 4 + 8 + · · · + 2n 3n b) ∞ X n=1 n + 3 2n 21. Sumar las siguientes series: a)

∞

X

n=1

n! an

(1 + a)(1 + 2a) · · · (1 + na) b)

∞

X

n=1

(a + 1) · · · (a + n) n!

22. Utiliza la constante de Euler para calcular el l´ımite de la sucesi´on de sumas parciales de la serie:

∞

X

n=1

1 n(4n2_{− 1)}

Tema 2: ejercicios propuestos

1. Responder las siguientes preguntas razonando las respuestas con ((precisi´on)):

a) Dadas dos sucesiones an y bn consideramos los conjuntos de sus elementos: A = {an}, B = {bn}. Si

A = B, ¿podemos afirmar que l´ım an= l´ım bn?

b) Es cierto que ¿toda sucesi´on acotada es convergente? c) ¿Es correcto escribir la igualdad simb´olica ∞

0 = ∞?

d) Si an+1

an = sen n, ¿podemos afirmar que el l´ımite l´ım

n

√_a

n no existe?

e) Las sucesiones an= sen n y bn= n ¿son infinit´esimos equivalentes?

2. Resolver los siguientes l´ımites: a) l´ım√n a si a > 0 b) l´ım log n log 5n c) l´ım log(n + 3) log n d) l´ım(√3 n −√3 n − 1) e) l´ım_{n −}p(n + a)(n + b) f) l´ım n (√n a − n₋₁√ a) 3. Calcular el l´ımite l´ımP (n)

Q(n) donde P y Q son polinomios. (Tener especial cuidado en contemplar todas las posibles situaciones diferentes).

4. Los siguientes l´ımites se resuelven utilizando el criterio de St¨oltz o el criterio del cociente: a) l´ım√n n2_{+ n b) l´ım}(log n)2 n c) l´ımpn (n + 1)(n + 2) . . . (n + n) d) l´ım2 + 4 + · · · + 2n 3 + 9 + · · · + 3n e) l´ım1p+ 2p+ · · · + np np+1 , (p ∈ N) f) l´ım 1 n2(2 + 32 2 + · · · + (n + 1)n nn−1 ) 5. Calcular el l´ımite l´ımnα

en para todo α ∈ R. (Observar primero que para α < 0 el c´alculo es trivial; para α > 0 utilizar el criterio de St¨oltz).

6. Utilizar el teorema de acotaci´on para calcular los siguientes l´ımites: a) l´ım 1 n2 + 1 (n + 1)2 + · · · + 1 (n + n)2 b) l´ım 1 n2+ 1+ 1 n2+ 2+ · · · + 1 n2+ n 7. Calcular el l´ımite l´ım  1 1 · 2 + 1 2 · 3 + · · · + 1 (n − 1)n + 1 n(n + 1) 

8. Los siguientes l´ımites se resuelven utilizando la constante de Euler:

a) l´ım 1 n + 1+ 1 n + 2 + · · · + 1 n + n b) l´ım log(1 + 1 2+ · · · + 1 n) log(log n) 9. Justificar que las siguientes sucesiones son convergentes y calcular sus l´ımites

   c1 =√2 cn = 2√cn−1    d1 = a > 0 dn= a + (dn−1)2

10. Dar una expresi´on general y calcular el l´ımite de la sucesi´on: 0′

3, 0′

33, 0′

333, 0′

3333, . . .

11. Dar una definici´on recursiva de la siguiente sucesi´on y calcular su l´ımite (demostrando previamente que la sucesi´on es convergente): √5 4,p5 4√5 4, 5 q 4p5 4√5 4, . . . 12. Si l´ım an= a, hallar los siguientes l´ımites:

a) l´ıma1+ 2a2+ · · · + nan

n2 b) l´ım

ea1_{+ e}a2/2_{+ · · · + e}an/n

− n log(n + 1)

13. Razonar con ((exactitud)) sobre la veracidad de las siguientes afirmaciones:

a) Si a una serie le quitamos un conjunto finito de t´erminos, la suma de la serie no var´ıa. b) Si una serie es convergente, el l´ımite de su t´ermino general es 0.

c) Si el l´ımite de una sucesi´on es 0, la serie asociada es convergente.

d) Si Pan es una serie de t´erminos positivos y convergente, entonces Pa2n tambi´en es convergente.

e) Si Pan es una serie de t´erminos positivos y convergente, entonces P √an tambi´en es convergente.

f ) Consideremos la serie P₍₋₁₎n_{/n; por el criterio de condensaci´on, el car´acter de esta serie coincide}

con el de la serieP2k(−1)2

k

2k = P

1 que es divergente. Por tanto, la serie P₍₋₁₎n/n es divergente.

14. Considerar la serie ∞ X n=1 1 4n = 0 ′ 25 + 0′ 0625 + 0′ 015625 + 0′ 003906 + . . .

Un error bastante frecuente es realizar el siguiente razonamiento: como en el cuarto sumando los dos primeros decimales son nulos, entonces la suma de los tres primeros sumandos nos da una aproximaci´on del valor de la serie con dos decimales exactos.

Comprobar que dicha afirmaci´on es falsa hallando el valor exacto de la serie, S, y el valor de la suma parcial S3. Comparar el error real ε = S − S3 con el t´ermino a4.

Este ejercicio demuestra que la acotaci´on del error por el t´ermino siguiente al ´ultimo sumado no es v´alida en general; sabemos que esta acotaci´on s´ı es correcta para las series alternadas y con valor absoluto decreciente. 15. Criterio de Pringsheim. Sea anuna sucesi´on de t´erminos positivos y supongamos que l´ım ncan6= 0. Probar

que: (1) si c > 1 entonces,Pan converge; (2) si c ≤ 1 entonces,Pan no converge.

16. Demostrar que la serie

∞

X

n=1

R(n)rn_{, donde R es una funci´on racional y |r| 6= 1, converge si y solo si |r| < 1.}

Este resultado se demuestra f´acilmente con el criterio del cociente; para r = 1 estamos en el caso del ejercicio anterior y para r = −1 demostrar el siguiente resultado:

La serie

∞

X

n=1

(−1)nP (n)

Q(n) donde P es un polinomio de grado p y Q un polinomio de grado q verifica: a) Si q − p > 1 la serie converge absolutamente.

b) Si q − p = 1 la serie converge condicionalmente. c) Si q − p < 1 la serie diverge.

17. Sean f y g dos funciones crecientes y estrictamente positivas en su dominio, h una funci´on decreciente, cn

a) f + g es una funci´on creciente. b) f · g es una funci´on creciente. c) 1/f es una funci´on decreciente. d) −f es una funci´on decreciente.

e) f ◦ g es una funci´on creciente y f ◦ h es una funci´on decreciente. f ) f (cn) es una sucesi´on creciente y f (dn) es una sucesi´on decreciente.

g) h(cn) es una sucesi´on decreciente y h(dn) es una sucesi´on creciente.

18. Estudiar el car´acter de las siguientes series:

∞ X n=2 1 3 √ n2_{− 1} ∞ X n=1 n2 n! ∞ X n=2 1 n log n ∞ X n=2 1 n(log n)2 ∞ X n=1 2nn! nn ∞ X n=1 (−1)n+1_{2n − 1}1 ∞ X n=2 1 (log n)r ∞ X n=2 1 (log n)n ∞ X n=2 (−1)n_{n log n}1 ∞ X n=1 (−1)n √ n −√n + 1 ∞ X n=1 (−1)n n 2n ∞ X n=1 2n−1 (3n + 2) · n4/3 ∞ X n=1 (a + 1) · · · (a + n) n! ∞ X n=1 an n ∞ X n=1 na n! ∞ X n=1 hn + 1 n n + 2n n − 1 i−n X∞ n=1 1 + 1_{2 + · · · +n}1 n3 ∞ X n=1 n · cos2 πn 3 2n ∞ X n=1 1 + 21_{+ · · · + 2}n 4n ∞ X n=1 n + 2n + · · · + n2 n5 ∞ X n=1 sin3n n4 ∞ X n=1 1 + cos2_n n3 ∞ X n=1  1 n − 1 n!  ∞ X n=1 n3 2n ∞ X n=1 sen  π 4n2  ∞ X n=1 (−1)n√1_n ∞ X n=1 (−1)nsen 1 n ∞ X n=1 a(a + 1) . . . (a + n − 1) b(b + 1) . . . (b + n − 1) ∞ X n=1 1 1 + an (a > 0) ∞ X n=1 na₍√_{n + 1 − 2}√_{n +}√_{n − 1)} ∞ X n=1 (n!)c (3n)! ∞ X n=1 (n!)3 (an)!

19. Sumar las siguientes series:

a) ∞ X n=1 1 (n + 1)(n + 2) b) ∞ X n=1 √ n + 1 −√n √ n√n + 1 c) ∞ X n=1  1 n − 1 n + 1  d) ∞ X n=1 2n_{+ n(n + 1)} 2n+1n(n + 1)

a) ∞ X n=0 3 10n b) ∞ X n=1 2n+3 3n c) ∞ X n=0 (−1)n 5n d) ∞ X n=0 3n+ 4n 5n e) ∞ X n=0 n 10n f) ∞ X n=0 (−1)nn − 2₂n 21. Sumar la serie: ∞ X n=1 a(a + 1) . . . (a + n − 1) b(b + 1) . . . (b + n − 1)