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n项的等距缩放和判别。(1)比例缩放原理。构造几何级数 n p,第一项是p,公比是q。从几何级数的前n项和公式(1) 1 n npq sq。当0,1q时,序列 n p 收敛。n, .1型n k k ac (c为常数)序列方程的证明。我们只需要构造一个合适的几何级数来进行标度,即11神经网络KKK KK APC。我们不会让1个P C Q和0,1个Q,其中Q是任意的(为了简化方便起见,一般去前面n a的N次幂基数)。(注:比例缩放的限制:仅适用于N次方的系列。(2)例与写:例1: 1 1 333 602 (*) 21 n k普罗旺斯结构几何级数 n p,用21 p q .设1 2 q,然后1 1,1 () 2 n PP下列证明:1 11 1 () 212 n是证明:1 21 n此时为两* nn是常数。因此,有11 11 1 (1 () 11 2 () 2 1 212 1 2 n knn kkk。案例2: 1 13 : (*) 314 n k证明n案例3: 1 13 : (*) 322 n k证明n这是2013年广东系列的第三个问题。一般来说,如果一个数列的公比大于基数,这里q是1 3,因为数列的收敛性越好,精度就越高。(3)思考:如果情况1被加强到1,153,360 (*) 213 n k证明n,如何证明情况1?此时,从第一项开始的缩放已经满足精度要求,并且考虑从第二项开始的缩放。(4)判别对:1 1 33 360(*)n kkk provecnanaab型。构造几何级数 n p111 1 : 1 1 (1) : 1 1(1) (1)().(*)11 nn kkk kn n n n n n n p order pcabq pa c now qordercp aqa c pa aa c ba c pair function()()n a f x b,0ab时保持不变。()f x .只需要n=1 in (*)。(1)碳ABA是相似的,对于n和1的情况也可以推导出相应的判别式。(事实上,通过分析n (*)的函数可以获得更多类型的序列,这里将逐一提及。从那以后,我们获得了:n KKK C Nnab的类型:判别式1 1(1)(1)1(2)(1)n KKNN K A CN ABA A CN ABAB通过判别式,我们可以很容易地看到思维的强化命题是从第二项缩小的。也就是说,2 12 : (*) 213 n k被证明为n。之后,该方法类似于上述按比例缩小。(5)缩放精度。判别式可用于快速知道从哪个项目缩放,并调整方程的精度。这里有一些练习。1.1 14 : (*) 419 n k证明n 2.1 121 : (*) 4325 n k证明n 3.1 24 : (*) 41
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