Математическая энциклопедия - матричный метод суммирования
Связанные словари
Матричный метод суммирования
один из методов суммирования ряда и последовательности с помощью бесконечной матрицы. Посредством бесконечной матрицы данная последовательность {sn} преобразуется в последосательность
Если ряд справа сходится для всех n=1, 2, ... и последовательность имеет предел s при :
то последовательность наз. суммируемой методом, определенным матрицей , или просто суммируемой матрицей , а число s ее пределом в смысле этого метода суммирования. Если {sn} рассматривается как последовательность частичных сумм ряда
то этот ряд наз. суммируемым к сумме s матрицей ||ank||
М. м. с. для ряда может быть также определен и непосредственным преобразованием ряда (1) в последовательность {g п}:
где данная матрица. В этом случае ряд (1)
наз. суммируемым к сумме s, если для всех n=1, 2, ... сходится ряд справа в (2) и
Менее распространены М. м. с, определенные преобразованием ряда (1) в ряд
где
и преобразованием последовательности {sn} в ряд
где
при помощи соответственно матриц и
В этих случаях ряд (1) с частичными суммами sn суммируем к сумме s, если ряд (3) сходится к s или соответственно ряд (4) сходится к s.
Матрицу метода суммирования, все элементы к-рой неотрицательны, наз. положительной матрицей. К М. м. с. относятся, напр., Вороного метод суммирования, Чезаро метод суммирования, Эйлера метод суммирования, Риса метод суммирования(R, р п), Хаусдорфа метод суммирования и другие (см. Суммирования методы).
Лит.:[1] Xарди Г., Расходящиеся ряды, пер. с англ., М., 1951: [2] Кук Р., Бесконечные матрицы и пространства последовательностей, пер. с англ., М., I960; [3] Итоги науки и техники. Математический анализ, т. 12, М., 1974, с. 5-70; [4] Барон С, Введение в теорию суммируемости рядов, 2 изд., Таллин, 1977.
И. И. Волков.
Математическая энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия
И. М. Виноградов
1977—1985

Вопрос-ответ:






