¿Cuál es el límite de [matemáticas] \ sqrt {(n ^ 2 + 2n)} – \ sqrt {(n ^ 2 + n)} [/ matemáticas] cuando n se acerca al infinito?

Otros han dado respuestas que parecen ser perfectamente válidas a su manera (aún no las he revisado a fondo), pero un punto permanece claro: no estás más cerca DESPUÉS de leer esas respuestas para responder preguntas similares en el futuro.

Muy bien, prestemos alguna notación de otro encuestado:

Conjunto

[matemáticas] x_n = \ sqrt {n ^ 2 + 2n} – \ sqrt {n ^ 2 + n} [/ matemáticas]

Tenga en cuenta que he escrito esto sin usar los símbolos (). El símbolo de la raíz cuadrada funciona como un paréntesis y no necesitamos otra capa de paréntesis.

SOLUCIONEMOS el problema en lugar de presentarte una respuesta y probar que está corregida.

  1. Observe que las cantidades debajo de los símbolos de raíz cuadrada son casi las mismas y, en particular, cancelarían el término [math] n ^ 2 [/ math] si hiciéramos una diferencia simple.
  2. Entonces, ¿cómo podemos hacer una diferencia simple? Necesitamos racionalizar el numerador . Esta es una técnica importante tanto para simplificar las diferencias de dos expresiones de radicales (raíces cuadradas como cuadradas), y a veces para cambiar un signo – a un signo más.
  3. En particular, recuerde la identidad elemental [matemática] A ^ 2-B ^ 2 = (AB) (A + B) [/ matemática]. Probablemente aprendió esta fórmula hace mucho tiempo, pero tiene variantes para facilitar su aplicación en esta situación.
  4. [matemáticas] AB = (\ sqrt {A} – \ sqrt {B}) (\ sqrt {A} + \ sqrt {B}) [/ matemáticas]
  5. Aquí se explica cómo usar esta técnica para racionalizar una serie de diferencias de raíces cuadradas, como se muestra arriba:

[matemáticas] \ begin {align *} x_n & = \ sqrt {n ^ 2 + 2n} – \ sqrt {n ^ 2 + n} \\ & = \ left (\ sqrt {n ^ 2 + 2n} – \ sqrt {n ^ 2 + n} \ right) \ frac {\ sqrt {n ^ 2 + 2n} + \ sqrt {n ^ 2 + n}} {\ sqrt {n ^ 2 + 2n} + \ sqrt {n ^ 2 + n}} \\ & = \ frac {\ left (\ sqrt {n ^ 2 + 2n} \ right) ^ 2- \ left (\ sqrt {n ^ 2 + n} \ right) ^ 2} {\ sqrt {n ^ 2 + 2n} + \ sqrt {n ^ 2 + n}} \\ & = \ frac {n} {\ sqrt {n ^ 2 + 2n} + \ sqrt {n ^ 2 + n}} \\ & = \ frac {1} {\ sqrt {1+ \ frac {2} {n}} + \ sqrt {1+ \ frac {1} {n}}} \ end {align *} [/ math]

Tenga en cuenta que no he tomado el límite. Simplemente he reorganizado la expresión a una forma que hace que sea más fácil encontrar el límite. La expresión original contenía una expresión que se convirtió en un valor diferente que era casi lo mismo que n se hizo más grande. Este proceso. de reexpresar valores limitantes aparentemente contradictorios de una manera estable en el límite, a veces se denomina renormalización .

Llamemos a su secuencia [matemáticas] X_n [/ matemáticas].

Factoriza [math] n [/ math] en ambos términos:

[matemáticas] X_n = n \ left (\ sqrt {1 + \ frac {2} {n}} – \ sqrt {1+ \ frac {1} {n}} \ right) [/ math]

Ahora recuerde que [math] (1+ \ varepsilon) ^ {\ alpha} \ aprox 1 + \ alpha \ varepsilon [/ math] a primer orden en [math] \ varepsilon [/ math] (expansión de la serie Taylor). Esto significa que los otros términos son insignificantes en comparación con [math] \ varepsilon [/ math] como [math] \ varepsilon \ to 0 [/ math]. Esos términos insignificantes están escritos [matemática] o (\ varepsilon) [/ matemática].

Para que obtengas:

[matemáticas] X_n = n (1 + \ frac {1} {n} – 1 – \ frac {1} {2n} + o (\ frac {1} {n})) [/ matemáticas]

(la raíz cuadrada es el caso [math] \ alpha = \ frac {1} {2} [/ math]) y aquí [math] \ varepsilon = \ frac {1} {n} [/ math].

Por lo tanto, te quedan:

[math] \ boxed {X_n = n (\ frac {1} {2n}) + o (1) = \ frac {1} {2}} [/ math] como [math] n \ to + \ infty [/ matemáticas].