符号“∑”和“Π”的用法。符号“∑”和“Π”的用法。

204 阅读 0 评论 135 点赞

我是靠谱客的博主自信啤酒，这篇文章主要介绍符号“∑”和“Π”的用法。符号“∑”和“Π”的用法。，现在分享给大家，希望可以做个参考。

符号“∑”和“Π”的用法。

ecnelises posted @ 2011年2月06日 07:33 in 计算机 with tags 公式数学级数记号 , 6492 阅读

在数学中，符号“∑”和“Π”分别用来表示求和与求积。

首先是函数的累积求和，n取[m, k]中的连续整数值。

$sum_{n=m}^{k} f(n)=f(n)+f(n+1)+...+f(k)$

这个变量n可以换成其他任意字母，比如x。我们把下面的“n=m”和上面的“k”称作这个和式的下标。在上下文明确的情况下，下标可以省略。

求和符号同样可以表示无穷级数。

$sum_{i=1}^{n}=x_1+x_2+...+x_n$

$sum_{n=1}^{infty }frac{1}{n^2}=frac{1}{1^2} + frac{1}{2^2} + frac{1}{3^2} +...+frac{1}{n^2}=frac{pi^2}{6}$

求和与求积的用法是完全相同的。当下标不是连续整数时，下标也可以有不同的表达方式。

$prod_{pin A} frac{p^2}{p^2-1}=frac{pi^2}{6}$ （A表示所有正素数构成的集合）

$sum_{d|10,din N}=1+2+5+10=18$ （“a|b”表示b能整除a，该和式表示所有10的正因子的和）

最后附上一些常见的求和公式。

$sum_{i=1}^{n}i=frac{n(n+1)}2$

$sum_{i=1}^{n}i^2=frac{n(n+1)(2n+1)}6$

$sum_{i=1}^{n}i^3=(frac{n(n+1)}2)^2$

$sum_{i=1}^{n}(2i-1)=n^2$

$sum_{i=0}^{n}x^i=frac{x^{n+1}-1}{x-1}$

最后

以上就是自信啤酒最近收集整理的关于符号“∑”和“Π”的用法。符号“∑”和“Π”的用法。的全部内容，更多相关符号“∑”和“Π”的用法。内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

点赞(135)

本文分类：数论
浏览次数：204 次浏览
发布日期：2023-06-05 11:43:03
本文链接：https://www.kaopuke.com/article/k-p-k_14_ujogf4_13_j_10_z.html

相关文章

聚类基本概念及常见聚类算法和EM算法1. 基本概念2. 常见聚类算法

聚类基本概念及常见聚类算法和EM算法1. 基本概念2. 常见聚类算法

2.机器学习基础（一）第二章机器学习基础

2.机器学习基础（一）第二章机器学习基础

语音特征i-Vector EM估计公式推导

语音特征i-Vector EM估计公式推导

与程序竞赛有关的数学知识点

符号“∑”和“Π”的用法。符号“∑”和“Π”的用法。

符号“∑”和“Π”的用法。符号“∑”和“Π”的用法。

A continuous-time representation for v-i fusion with application to rolling shutter camerasAbstract1. Introduction2. Continuous-time representation3. Generative model of visual-inertial data4. Projection into a rolling shutter camera5. Experiments

A continuous-time representation for v-i fusion with application to rolling shutter camerasAbstract1. Introduction2. Continuous-time representation3. Generative model of visual-inertial data4. Projection into a rolling shutter camera5. Experiments

Datawhale-机器学习算法-Task1 Linear_regression一.学习目标二.学习内容三.参考

Datawhale-机器学习算法-Task1 Linear_regression一.学习目标二.学习内容三.参考

cs231n'18： Assignment 3 | LSTM Captioning

cs231n'18： Assignment 3 | LSTM Captioning

评论列表共有 0 条评论

发表评论取消回复

立即
投稿返回
顶部