我來試著回答一下吧。粗看起來這的確是一個比較反直覺的定理,但是它的證明其實並不難。舉個例子:我們要將他重排使得它收斂到S=演算法:先將級數的所有項分成兩類:正的和負的,分別按照原來的次序排列:正:負:第一步,從正項中從左向右一項一項加入新的級數,直到新級數的部分和超過S為止。這裡就是取出第二步,從負項中從左向右一項一項加入新的級數,直到新級數的部分和小於S為止。這裡就是取出,此時部分和是1.03第三步,回到第一步。(就是加入,此時部分和是1.46)然後反覆執行這兩步。接下來說明這個方法為什麼是對的。首先由於級數不是絕對收斂的,因此正項和負項的和都是趨向於(正負)無窮的。這也就保證了可以加入一些正(負)項,使得新級數的和超過(小於)S。又因為這個級數條件收斂,所以它的每一項極限是趨於0的。在演算法執行過程中,我們可以看到第一步之後和大於S,第二步之後小於S。部分和與S的差距不超過最後加入的那一項,而它隨著項數的增多趨向於0.因此部分和會收斂到S。我覺得如果看懂了上面這些的話,看懂書上的證明也就很簡單了
我來試著回答一下吧。粗看起來這的確是一個比較反直覺的定理,但是它的證明其實並不難。舉個例子:我們要將他重排使得它收斂到S=演算法:先將級數的所有項分成兩類:正的和負的,分別按照原來的次序排列:正:負:第一步,從正項中從左向右一項一項加入新的級數,直到新級數的部分和超過S為止。這裡就是取出第二步,從負項中從左向右一項一項加入新的級數,直到新級數的部分和小於S為止。這裡就是取出,此時部分和是1.03第三步,回到第一步。(就是加入,此時部分和是1.46)然後反覆執行這兩步。接下來說明這個方法為什麼是對的。首先由於級數不是絕對收斂的,因此正項和負項的和都是趨向於(正負)無窮的。這也就保證了可以加入一些正(負)項,使得新級數的和超過(小於)S。又因為這個級數條件收斂,所以它的每一項極限是趨於0的。在演算法執行過程中,我們可以看到第一步之後和大於S,第二步之後小於S。部分和與S的差距不超過最後加入的那一項,而它隨著項數的增多趨向於0.因此部分和會收斂到S。我覺得如果看懂了上面這些的話,看懂書上的證明也就很簡單了