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Límite de $\log (\log (... \log((n) ^ {(n-1) ^ {...}}))) $

Este es un spin-off de esta pregunta

La definición de

$$f_0(x) = x$$ $$f_n(x) = \log(f_{(n-1)} (x)) espacio \(\forall n>0)$$

y

$$a_0 = 1$$ $$a_{n+1} = (n+1)^{a_n} espacio \(\forall n>0)$$

Cómo calcular

$$\lim_{n \to \infty } f_n(a_n) $$

(un "experimento" aquí, pero (cuidado) yo creo que WolframAlpha es el uso de un aproximado de representación en potencias de 10)

Editar

Una tabla con el primer par de valores (con la ayuda de hypercalc, como por Gottfried sugerencia en los comentarios)

$$\begin{array}{cc} n & f_n(a_n) \\ 0 y 1. \\ 1 & 0. \\ 2 & -0.366513 \\ 3 & -0.239279 \\ 4 & -0.0771089 \\ 5 & -0.06133128660211943 \\ 6 & -0.06133124230008346 \\ 7 & -0.06133124230008346 \\ 8 & -0.06133124230008346 \end{array}$$

4voto

Jorrit Reedijk Puntos 129

Esta no es una respuesta como a uno le gustaría escribir uno, pero aún hay sólo una respuesta en torno a lo lejos - por lo tanto un segundo intento podría ser de ayuda, de todos modos, incluso si no se ha completado aún.

He llegado a través de una reclamación, que Ramanujan ha demostrado, que la función $$ f(x) = 1 + {e^x \a más de 2^3} + {e^{e^x} \over 2^{3^4}} + {e^{e^{e^x}} \over 2^{3^{4^5}}} + ... $$ es todo. Esto implica, que la secuencia de los términos enfoque de cero para cada x, y por lo tanto que los denominadores superan los numeradores. Por esto podemos ver, que el iterado logaritmos aplicado a los numeradores, cuando reiteró h veces hasta llegar a x, a y, a continuación, se aplica con el mismo número de iteraciones para el denominador debe llegar a un valor arbitrariamente mayor que x , para cada k'th plazo después de la $ k \gt K$ para algunos fijos $K $.

Así tenemos la primera información, que $$ \ln^{[h]} \left(2^{3^{4^{\ldots ^h}}} \right)$$ donde $ \ln^{[h]} $ significa la h'fold iteración de la $\ln $ , diverge con el aumento de la h .

La segunda información es la trivial, que si las entradas de la iterada exponencial son todos iguales, y específicamente la igualdad de la base de los logaritmos naturales $e$ , $$ \ln^{[h]} \left(e^{e^{e^{\ldots ^e}}} \right)$$ entonces el logaritmo iterado de la iterada exponencial siempre llega en el mismo valor constante para aumentar h.

La tercera información es, entonces, que la iterada exponencial en la pregunta inicial que tiene la disminución de los términos, $$ \ln^{[h]} \left(h^{\ldots ^{4^{3^2}}} \right)$$ así que, posiblemente, el uso de la argumentación de Ramanujan también se puede demostrar, que la expresión pidió, en realidad converge a un valor fijo. Lamentablemente no tengo acceso a la argumentación de Ramanujan, pero aquí hay un enlace en el tetration-foro para (posiblemente) más información útil de cómo recuperar esa fuente.

3voto

Michael Steele Puntos 345

Su secuencia es convergente :

Puño, está bien definido, ya que se define para $n=2$ y $n\ge2$, $\log^{n+1}(a_{n+1}) = \log^n(a_n \log(n+1)) = \log^{n-1}(\log a_n + \log^2(n+1))$ y $\log^2(n+1) > 0$, lo que también demuestra que la sucesión es creciente a partir de ese punto.

Deje de $x_n = \log^n(a_n)$. Por el uso que para todo $x,y > 0, \log(x+y) \le \log x + y/x$ y que $\log$ es creciente, obtenemos :

$x_{n+1} = \log^{n-1}(\log a_n + \log^2(n+1)) \le \log^{n-2}(\log^2 a_n + \log^2(n+1)/ \log a_n) \\ \le \ldots \le \log^n(a_n) + \log^2(n+1)/ (\log a_n \log^2 a_n \ldots \log^{n-1} a_n) \\ = x_n + \log^2(n+1)/(\exp(x_n) \ldots \exp^{n-1}(x_n))$

Y ya sabemos que $x_n$ es cada vez mayor, es fácil demostrar que $x_{n+1} - x_n$ es summable, y que converge muy rápido (el número correcto de dígitos crece tetrationnally). No debe haber espacio suficiente en el universo observable para escribir todos los dígitos de $x_7$

1voto

Maxim Veksler Puntos 4231

Usted, de hecho, han x_n = log^(n) ( n^...^1 )

= log^(n-2) ( (n-2)^...^1 * log(n-1) + log( log( n )))

que no simplifica aún más, pero permite asymptotical de expansión, a través de

log( a+B ) = log( a ) + log(1 + B/A) = log(a) - sum((-B/A)^k, k=1..oo).

Unfortunatley, esto es dentro de la "más profundo" de la n-2 exterior de los registros. Sin embargo, el registro(log n) plazo es rápidamente negligable w.r.t. el (n-2)^...^1 log(n-1). Por lo tanto, log^(n-2) ( (n-2)^...^1 * log(n-1)) es una muy buena aproximación a x_n, para la gran n. Por la misma razón, dejando de lado el log(n-1) los rendimientos siguen una muy buena aproximación a x_n, para la gran n. Pero esto significa que se termina con x(n-2) como muy buena aproximación a x_n. Esto puede ser visto como "heurística" (bueno, tal vez sólo un poco mejor que la "mano que se agita") justificación de la convergencia.

OTOH, la cuantificación de la "muy bueno" es posible, y los rendimientos de una prueba. (Probablemente el mismo que el anterior.)

0voto

Some Math Guy Puntos 29

No creo que esta secuencia converge. La primera nota que $f_n(a_n)=f_{n-1}(a_{n-1})+log(...(log(n))...)$ donde el log está compuesto n-veces. A continuación, tenga en cuenta que

$\lim_{n\to\infty}log(...(log(n))...)=0$ donde el log está compuesto n-veces. Entonces si $f_n(a_n)$ converge entonces $-f_n(a_n)$ converge así. Con ese aviso

$\lim_{n\to\infty}-f_n(a_n)=\sum_{k=n}^{\infty}(f_{k+1}(a_{k+1})-f_k(a_k))=\lim_{n\to\infty}\sum_{k=n}^{\infty}\int_{1}^{log(...(log(k))...))}\frac{1}{x}dx =\lim_{n\to\infty}-\sum_{k=n}^{\infty}\int_{log(...(log(k))...))}^{1}\frac{1}{x}dx=\int_{0}^{1}\frac{1}{x}$

donde el registro se compone de k-veces en la integral.

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