定义7\textbf{定义7} 令xkx_k是RnR^n中的点列,如果对每个包含xx的开集UU(或者称为xx的邻域),有一个NN使得k≥Nk\geq N时xk∈Ux_k\in U,那么我们说xkx_k 收敛到RnR^n中的一个极限值xx,如图1所示。


图1:序列收敛

这个定义与下面介绍的ε\varepsilon定理是一致的。

定理8\textbf{定理8} RnR^n中的序列xkx_k收敛到x∈Rnx\in R^n,当且仅当对于每个ε>0\varepsilon>0,有一个NN使得k≥Nk\geq N 时∥x−xk∥<ε\Vert x-x_k\Vert。

这个定义类似于我们熟悉的实数的收敛序列,下面介绍的定理与上面的非常类似

定理8\textbf{定理8} xk→xx_k\to x,当且仅当xkx_k的元素像实数序列那样收敛到xx中的元素。

该定义的证明会放到附2中,从定理7中以及∥xk−x∥\Vert x_k-x\Vert的显示公式中很容易得出这个定理。

我们可以用序列来判断一个集合是否为闭,方法如下:

定理9\textbf{定理9}

  1. 集合A⊂RnA\subset R^n是闭集,当且仅当每个序列xk∈Ax_k\in A收敛的极限属于AA。
  2. 对于集合B⊂RnB\subset R^n,x∈cl(B)x\in\text{cl}(B)当且仅当有一个序列xk∈Bx_k\in B满足xk→xx_k\to x。

这个定义的直观与定理4与5一样,我们应该注意的是(i),(ii)\textrm{(i),(ii)}中的序列是平凡的,对于所有k,xk=xk,x_k=x。

类似R1R^1的情况,可以定义RnR^n中的柯西序列。

定义8\textbf{定义8} 对于序列xk∈Rnx_k\in R^n,如果对于每个ε>0\varepsilon>0,有一个NN使得l,k≥Nl,k\geq N暗含∥xk−xl∥<ε\Vert x_k-x_l\Vert,那么称该序列为柯西序列。

定理10\textbf{定理10} RnR^n中的序列xkx_k收敛到RnR^n中的点,当且仅当它是一个柯西序列。

因为柯西条件没有明确涉及极限点,所以这个定理是判断收敛一种非常重要的方法,因此即便我们不知道一个序列的极限,但我们依然可以说出该序列是否收敛。

注意:对于通常的度量空间(集合SS与满足第一章定理5(III)\textrm{(III)}条件的实值距离函数dd)柯西序列就是对所有ε>0\varepsilon>0,存在NN使得k,l≥Nk,l\geq N时d(xk,xl)<εd(x_k,x_l)的序列。当且仅当每个柯西序列收敛到空间中的一个点时,我们称该空间是完备的(complete),这里给出一个不完备空间的例子:距离函数为d(x,y)=|x−y|d(x,y)=|x-y|的有理数,那么定理10就表明RnR^n是一个完备度量空间。

例1:\textbf{例1:}说明当n→∞n\to\infty时序列(1/n,1/n2)(1/n,1/n^2)收敛到(0,0)(0,0)。

解:\textbf{解:}序列中的每个元素1/n,1/n21/n,1/n^2都收敛到0,所以由定理8可知,xn=(1/n,1/n2)x_n=(1/n,1/n^2)收敛到(0,0)(0,0)。

例2:\textbf{例2:}令xn∈Rmx_n\in R^m是收敛序列,且对所有的nn满足∥xn∥≤1\Vert x_n\Vert\leq1,那么说明极限xx也满足∥x∥≤1\Vert x\Vert\leq 1,如果≤\leq换成<<script type="math/tex" id="MathJax-Element-73"><</script>的话,这个结论还满足吗?

解:\textbf{解:}单位球B={y∈Rm|∥y∥≤1}B=\{y\in R^m|\Vert y\Vert\leq1\}是闭的,因此由定理9(i)\textrm{(i)}可得,xn∈Bx_n\in B意味着x∈Bx\in B,但是如果≤\leq换成<<script type="math/tex" id="MathJax-Element-80"><</script> 的话,这个结论就不为真。例如实数RR上的xn=1−1/nx_n=1-1/n序列。

例3:\textbf{例3:}找出A={1/n∈R|n=1,2,…}A=\{1/n\in R|n=1,2,\ldots\}的闭包。

解:\textbf{解:}利用定理9(ii)\textrm{(ii)},序列1/n→01/n\to 0,所以0∈cl(A)0\in\text{cl}(A),从AA中取任何其他序列都不会产生新的点,所以

cl(A)=A∪{0}

\text{cl}(A)=A\cup\{0\}

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