数学物理方法笔记——Γ函数

Γ \Gamma Γ函数

0.前言

本文是吴崇试的《数学物理方法》第七章学习笔记。今天是数学物理方法Ⅱ上课的第一天,老师在课上简单复习了一下上个学期数学物理方法I的内容,笔者闲着没事,总觉得梁昆淼先生的书不太够味儿,便开始翻弄起手头吴崇试先生的数理方法开始看。新学期心血来潮,选了几章打算认真看看: Γ \Gamma Γ函数、球函数、柱函数、格林函数法。今儿个咱就先看这个可爱的 Γ \Gamma Γ函数。

根据笔者的观测,这一章主要阐述了三大函数的两大作用。三大函数分别是: Γ \Gamma Γ函数、 ψ \psi ψ函数和 B \Beta B函数。两大作用分别是:化简积分和化简级数。

1. Γ \Gamma Γ函数

1.1 Γ \Gamma Γ函数的定义

我们先定义一种较为弱化的 Γ \Gamma Γ函数:
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ e − t t z − 1 d t , Re z > 0 \Gamma(z)=\int_0^\infty e^{-t}t^{z-1}dt,\text{Re} z>0 Γ(z)=0ettz1dt,Rez>0
容易看出,上述定义的 Γ \Gamma Γ函数只在复平面的右半平面有定义。

我们接下来要证明这种定义在整个右半平面上都是良好定义的,也就是说对于右半平面上的每一个复数 z z z, Γ ( z ) \Gamma(z) Γ(z)都存在。

证明之前,我们需要牢记一条准则:要证明一个函数是解析函数,只需要证明它在某个区域内一致收敛即可。由于 Γ \Gamma Γ函数既是反常积分,又是瑕积分,我们将积分拆成如下两部分:
Γ ( z ) = ∫ 0 1 e − t t z − 1 d t + ∫ 1 ∞ e − t t z − 1 d t \Gamma(z)=\int_0^1 e^{-t}t^{z-1}dt+\int_1^\infty e^{-t}t^{z-1}dt Γ(z)=01ettz1dt+1ettz1dt

先看反常积分部分,也就是第二部分,注意到 e t = ∑ t n n ! e^t=\sum\dfrac{t^n}{n!} et=n!tn,因此对于任意正整数 N , e t > t N N ! N,e^t>\dfrac{t^N}{N!} N,et>N!tN,也就是说 e − t < N ! t N e^{-t}<\dfrac{N!}{t^N} et<tNN!。于是对于复平面内任意有界闭区域 G ˉ , ∃ x 0 , ∀ z ∈ G ˉ \bar{G},\exists x_0,\forall z\in \bar G Gˉ,x0,zGˉ,均有 Re z < x 0 \text{Re} z < x_0 Rez<x0.因此
∣ e − t t z − 1 ∣ = [ ( e − t t z − 1 ) ( e − t t z − 1 ) ∗ ] 1 / 2 = ( e − 2 t t 2 Re z − 2 ) 1 / 2 = e − t t Re z − 1 < e − t t x 0 − 1 < N ! t x 0 − N − 1 |e^{-t}t^{z-1}|=[(e^{-t}t^{z-1})(e^{-t}t^{z-1})^*]^{1/2}=(e^{-2t}t^{2 \text{Re} z-2})^{1/2}=e^{-t}t^{\text{Re}z-1}<e^{-t}t^{x_0-1}<N!t^{x_0-N-1} ettz1=[(ettz1)(ettz1)]1/2=(e2tt2Rez2)1/2=ettRez1<ettx01<N!tx0N1
注意此时 t ≥ 1 t\geq1 t1

选取足够大的 N > x 0 N>x_0 N>x0,就可以使积分 ∫ 1 ∞ t x 0 − N − 1 d t \int_1^\infty t^{x_0-N-1}dt 1tx0N1dt收敛,进而 Γ \Gamma Γ函数的第二部分在全复平面解析。

接下来看瑕积分部分,也就是第一部分。由前已知:
∣ e − t t z − 1 ∣ = e − t t Re z − 1 |e^{-t}t^{z-1}|=e^{-t}t^{\text{Re}z-1} ettz1=ettRez1

因此, ∀ δ > 0 \forall \delta >0 δ>0,都使得右半平面的任意闭区域中的任意一点 z z z都有 Re z = x ≥ δ > 0 \text{Re} z = x\geq\delta>0 Rez=xδ>0。因此
∣ e − t t z − 1 ∣ ≤ t δ − 1 |e^{-t}t^{z-1}|\leq t^{\delta-1} ettz1tδ1
同时下述积分收敛
∫ 0 1 t δ − 1 d t = ∫ ∞ 1 ( 1 u ) δ − 1 d ( 1 u ) = ∫ 1 ∞ u − δ − 1 d u , δ > 0 \int_0^1t^{\delta-1}dt=\int^1_\infty(\dfrac{1}{u})^{\delta-1}d(\frac{1}{u})=\int_1^\infty u^{-\delta-1} du,\delta>0 01tδ1dt=1(u1)δ1d(u1)=1uδ1du,δ>0

综上,我们根据目前为止的定义证明了 Γ ( z ) \Gamma(z) Γ(z)在右半平面上处处解析。基于此,我们可以做一点小小的推广:
Γ ( z ) = ∫ L e − t t z − 1 d t \Gamma(z)=\int_Le^{-t}t^{z-1}dt Γ(z)=Lettz1dt
其中 L L L是从原点引出的一条射线,其与 x x x轴的夹角 θ ∈ ( − π 2 , π 2 ) \theta\in(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2}) θ(2π,2π)。该推广的证明可以考虑射线 L L L x x x轴正半轴以及无穷远处的一道圆弧组合成的回路。注意到被积函数在右半平面是没有留数的,而无穷远处的圆弧积分根据约当定理自动归零。因此,任何从0到正无穷的积分都可以转移到射线 L L L上。

1.2 Γ \Gamma Γ函数的性质

  • 性质1
    Γ ( 1 ) = 1 \Gamma(1)=1 Γ(1)=1
  • 性质2
    Γ ( z + 1 ) = z Γ ( z ) \Gamma(z+1)=z\Gamma(z) Γ(z+1)=zΓ(z)

一方面,我们根据性质1和性质2可以推出对于任意整数 n n n都有
Γ ( n + 1 ) = n ! \Gamma(n+1)=n! Γ(n+1)=n!
另一方面,我们将性质2等式两侧同除 z z z得到
Γ ( z ) = 1 z Γ ( z + 1 ) \Gamma(z)=\dfrac{1}{z}\Gamma(z+1) Γ(z)=z1Γ(z+1)
于是我们可以把 Γ ( z ) \Gamma(z) Γ(z)延拓到 Re z > − 1 \text{Re}z > -1 Rez>1的区域。重复这种操作,我们可以陆续得到
Γ ( z ) = 1 z 1 z + 1 Γ ( z + 2 ) \Gamma(z)=\dfrac{1}{z}\dfrac{1}{z+1}\Gamma(z+2) Γ(z)=z1z+11Γ(z+2)
⋮ \vdots
Γ ( z ) = 1 z 1 z + 1 ⋯ 1 z + n − 1 Γ ( z + n ) \Gamma(z)=\dfrac{1}{z}\dfrac{1}{z+1}\cdots\dfrac{1}{z+n-1}\Gamma(z+n) Γ(z)=z1z+11z+n11Γ(z+n)
于是我们成功地将 Γ ( z ) \Gamma(z) Γ(z)延拓到了整个复平面,同时还注意到每个非正整数都是 Γ ( z ) \Gamma(z) Γ(z)的一阶极点:
res Γ ( − n ) = ( − 1 ) n n ! \text{res}\Gamma(-n)=\dfrac{(-1)^n}{n!} resΓ(n)=n!(1)n

此外我们再介绍一个重要的性质
Γ ( z ) Γ ( 1 − z ) = π sin ⁡ π z \Gamma(z)\Gamma(1-z)=\dfrac{\pi}{\sin \pi z} Γ(z)Γ(1z)=sinπzπ
其证明我们会在第四节给出。

2. ψ \psi ψ函数

ψ \psi ψ函数的定义如下

ψ ( z ) = d ln ⁡ Γ ( z ) d z = Γ ′ ( z ) Γ ( z ) \psi(z)=\dfrac{d \ln\Gamma(z)}{dz}=\dfrac{\Gamma'(z)}{\Gamma(z)} ψ(z)=dzdlnΓ(z)=Γ(z)Γ(z)

性质:

  • z = 0 , − 1 , − 2 , ⋯ z=0,-1,-2,\cdots z=0,1,2,都是 ψ ( z ) \psi(z) ψ(z)的一阶极点,留数均为-1;除了这些点以外, ψ ( z ) \psi(z) ψ(z)在全复平面解析;
  • ψ ( z + 1 ) = ψ ( z ) + 1 z , ψ ( z + n ) = ψ ( z ) + 1 z + 1 z + 1 + ⋯ + 1 z + n − 1 \psi(z+1)=\psi(z)+\dfrac{1}{z},\psi(z+n)=\psi(z)+\dfrac{1}{z}+\dfrac{1}{z+1}+\cdots+\dfrac{1}{z+n-1} ψ(z+1)=ψ(z)+z1,ψ(z+n)=ψ(z)+z1+z+11++z+n11

(注意末项不是 1 z + n \dfrac{1}{z+n} z+n1而是 1 z + n − 1 \dfrac{1}{z+n-1} z+n11

  • ψ ( 1 − z ) = ψ ( z ) + π cot ⁡ π z \psi(1-z)=\psi(z)+\pi\cot\pi z ψ(1z)=ψ(z)+πcotπz
  • ψ ( z ) − ψ ( − z ) = − 1 z − π cot ⁡ π \psi(z)-\psi(-z)=-\dfrac{1}{z}-\pi\cot\pi ψ(z)ψ(z)=z1πcotπ
  • lim ⁡ n → ∞ [ ψ ( z + n ) − ln ⁡ n ] = 0 \lim_{n\rightarrow\infty}[\psi(z+n)-\ln n]=0 nlim[ψ(z+n)lnn]=0

ψ ( z ) \psi(z) ψ(z)的两大作用分别是化简积分和化简级数。我们先从化简积分开始。

2.1 使用 ψ ( z ) \psi(z) ψ(z)化简积分

计算积分 ∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ \int_0^\pi\dfrac{\sin^2n\theta}{\sin \theta}d\theta 0πsinθsin2nθdθ

取半径为1的半圆围道,根据留数定理
∮ z 2 n − 1 z 2 − 1 d z = ∫ 0 π e i 2 n θ − 1 e i 2 θ − 1 e i θ i d θ + ∫ − 1 1 x 2 n − 1 x 2 − 1 d x = 0 \oint\dfrac{z^{2n}-1}{z^2-1}dz=\int_0^\pi\dfrac{e^{i2n\theta}-1}{e^{i2\theta}-1}e^{i\theta}id\theta+\int_{-1}^1\dfrac{x^{2n}-1}{x^2-1}dx=0 z21z2n1dz=0πei2θ1ei2nθ1eiθidθ+11x21x2n1dx=0
等式右侧等于0是由于围道内没有留数。
∫ 0 π e i 2 n θ − 1 e i 2 θ − 1 e i θ i d θ = ∫ 0 π cos ⁡ 2 n θ − 1 + i sin ⁡ 2 n θ 2 sin ⁡ θ d θ = − ∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ + i 2 ∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ \int_0^\pi\dfrac{e^{i2n\theta}-1}{e^{i2\theta}-1}e^{i\theta}id\theta=\int_0^\pi\dfrac{\cos 2n\theta-1+i\sin 2n\theta}{2\sin\theta}d\theta=-\int_0^\pi\dfrac{\sin^2n\theta}{\sin\theta}d\theta+\dfrac{i}{2}\int_0^\pi\dfrac{\sin 2n\theta}{\sin\theta}d\theta 0πei2θ1ei2nθ1eiθidθ=0π2sinθcos2nθ1+isin2nθdθ=0πsinθsin2nθdθ+2i0πsinθsin2nθdθ

同时
∫ − 1 1 x 2 n − 1 x 2 − 1 d x = ∫ − 1 1 ( x 2 n − 2 + x 2 n − 4 + ⋯ + 1 ) d x = 2 ( 1 2 n − 1 + 1 2 n − 3 + ⋯ + 1 3 + 1 1 ) = ψ ( n + 1 2 ) − ψ ( 1 2 ) \int_{-1}^1\dfrac{x^{2n}-1}{x^2-1}dx=\int_{-1}^1\big(x^{2n-2}+x^{2n-4}+\cdots+1\big)dx=2\bigg(\dfrac{1}{2n-1}+\dfrac{1}{2n-3}+\cdots+\dfrac{1}{3}+\dfrac{1}{1}\bigg)=\psi(n+\dfrac{1}{2})-\psi(\dfrac{1}{2}) 11x21x2n1dx=11(x2n2+x2n4++1)dx=2(2n11+2n31++31+11)=ψ(n+21)ψ(21)

因此
− ∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ + i 2 ∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ + ψ ( n + 1 2 ) − ψ ( 1 2 ) = 0 -\int_0^\pi\dfrac{\sin^2n\theta}{\sin\theta}d\theta+\dfrac{i}{2}\int_0^\pi\dfrac{\sin 2n\theta}{\sin\theta}d\theta+\psi(n+\dfrac{1}{2})-\psi(\dfrac{1}{2})=0 0πsinθsin2nθdθ+2i0πsinθsin2nθdθ+ψ(n+21)ψ(21)=0

比较实虚部得到
∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ = ψ ( n + 1 2 ) − ψ ( 1 2 ) , ∫ 0 π sin ⁡ 2 n θ sin ⁡ θ d θ = 0 \int_0^\pi\dfrac{\sin^2n\theta}{\sin\theta}d\theta=\psi(n+\dfrac{1}{2})-\psi(\dfrac{1}{2}),\int_0^\pi\dfrac{\sin 2n\theta}{\sin\theta}d\theta=0 0πsinθsin2nθdθ=ψ(n+21)ψ(21),0πsinθsin2nθdθ=0

2.2 使用 ψ ( z ) \psi(z) ψ(z)化简级数

在本节我们将使用 ψ ( z ) \psi(z) ψ(z)最后一个性质: lim ⁡ n → ∞ [ ψ ( z + n ) − ln ⁡ n ] = 0 \lim_{n\rightarrow\infty}[\psi(z+n)-\ln n]=0 nlim[ψ(z+n)lnn]=0

2.2.1 仅包含一阶极点的情形

考虑如下形式的无穷级数
∑ n = 0 ∞ u n = ∑ n = 0 ∞ p ( n ) d ( n ) \sum^\infty_{n=0}u_n=\sum^\infty_{n=0}\dfrac{p(n)}{d(n)} n=0un=n=0d(n)p(n)
其中 p ( n ) , d ( n ) p(n),d(n) p(n),d(n)均为 n n n的多项式.设 d ( n ) d(n) d(n) n n n m m m次多项式,并且零点都是一阶零点,
d ( n ) = ( n + x 1 ) ( n + x 2 ) ⋯ ( n + x m ) d(n)=(n+x_1)(n+x_2)\cdots(n+x_m) d(n)=(n+x1)(n+x2)(n+xm)
此时 u n u_n un可以裂项为多个一次分式相加:
u n = ∑ k = 1 m a k n + x k u_n=\sum^m_{k=1}\dfrac{a_k}{n+x_k} un=k=1mn+xkak
为了保证 u n u_n un ∑ u n \sum u_n un收敛,我们有
lim ⁡ n → ∞ = lim ⁡ n → ∞ n ⋅ u n = 0 ⇒ ∑ k = 1 m a k = 0 \lim_{n\to\infty}=\lim_{n\to\infty}n\cdot u_n=0\Rightarrow\sum^m_{k=1}a_k=0 nlim=nlimnun=0k=1mak=0

因此无穷级数的部分和
∑ n = 0 N u n = ∑ k = 1 m a k [ ψ ( x k + N ) − ψ ( x k ) ] − ln ⁡ N ⋅ 0 = ∑ k = 1 m a k [ ψ ( x k + N ) − ψ ( x k ) ] − ∑ k = 1 m ln ⁡ N a k \sum^N_{n=0}u_n=\sum^m_{k=1}a_k\big[\psi(x_k+N)-\psi(x_k)\big]-\ln N \cdot 0=\sum^m_{k=1}a_k\big[\psi(x_k+N)-\psi(x_k)\big]-\sum^m_{k=1} \ln N a_k n=0Nun=k=1mak[ψ(xk+N)ψ(xk)]lnN0=k=1mak[ψ(xk+N)ψ(xk)]k=1mlnNak
注意到 lim ⁡ n → ∞ [ ψ ( z + N ) − ln ⁡ N ] = 0 \lim_{n\rightarrow\infty}[\psi(z+N)-\ln N]=0 nlim[ψ(z+N)lnN]=0

立即得到
∑ n = 0 N u n = − ∑ k = 1 m a k ψ ( x k ) \sum^N_{n=0}u_n=-\sum^m_{k=1}a_k\psi(x_k) n=0Nun=k=1makψ(xk)

一般来说,我们只需要先将级数通项裂项,将形如 A n + x 0 \dfrac{A}{n+x_0} n+x0A的分式对应换成 − A ψ ( x 0 ) -A\psi(x_0) Aψ(x0),最后扔掉求和符号即可。注意, n n n前的系数一定是1。
∑ n = 0 ∞ 1 ( 3 n + 2 ) ( n + 1 ) = ∑ n = 0 ∞ − 1 3 n + 2 + 1 3 n + 1 = − ( − 1 3 ) ψ ( 2 3 ) − 1 3 ψ ( 1 ) \sum^\infty_{n=0}\dfrac{1}{(3n+2)(n+1)}=\sum^\infty_{n=0}\dfrac{-1}{3n+2}+\dfrac{\dfrac{1}{3}}{n+1}=-(-\dfrac{1}{3})\psi(\dfrac{2}{3})-\dfrac{1}{3}\psi(1) n=0(3n+2)(n+1)1=n=03n+21+n+131=(31)ψ(32)31ψ(1)

2.2.2 仅包含一阶极点与二阶极点的情形

设分母分式为
d ( n ) = ( n + x 1 ) ( n + x 2 ) ⋯ ( n + x m ) ( n + y 1 ) 2 ⋯ ( n + y l ) 2 d(n)=(n+x_1)(n+x_2)\cdots(n+x_m)(n+y_1)^2\cdots(n+y_l)^2 d(n)=(n+x1)(n+x2)(n+xm)(n+y1)2(n+yl)2

依旧裂项:
u n = ∑ k = 1 m a k n + x k + ∑ k = 1 l [ b k 1 n + y k + b k 2 ( n + y k ) 2 ] u_n=\sum^m_{k=1}\dfrac{a_k}{n+x_k}+\sum^l_{k=1}\bigg[\dfrac{b_{k1}}{n+y_k}+\dfrac{b_{k2}}{(n+y_k)^2}\bigg] un=k=1mn+xkak+k=1l[n+ykbk1+(n+yk)2bk2]

相应地,级数收敛条件为
∑ k = 1 m a k + ∑ k = 1 l b k 1 = 0 \sum^m_{k=1}a_k+\sum^l_{k=1}b_{k1}=0 k=1mak+k=1lbk1=0

于是得到
∑ n = 0 ∞ u n = − ∑ k = 1 m a k ψ ( x k ) − ∑ k = 1 l [ b k 1 ψ ( y k ) − b k 2 ψ ′ ( y k ) ] \sum^\infty_{n=0}u_n=-\sum^m_{k=1}a_k\psi(x_k)-\sum^l_{k=1}\bigg[b_{k1}\psi(y_k)-b_{k2}\psi'(y_k)\bigg] n=0un=k=1makψ(xk)k=1l[bk1ψ(yk)bk2ψ(yk)]

3. B \Beta B函数

B \Beta B函数定义如下
B ( p , q ) = ∫ 0 1 t p − 1 ( 1 − t ) q − 1 d t , Re  p > 0 , Re  q > 0 B(p,q)=\int_0^1t^{p-1}(1-t)^{q-1}dt,\text{Re } p >0,\text{Re }q >0 B(p,q)=01tp1(1t)q1dt,Re p>0,Re q>0
t = sin ⁡ 2 θ t=\sin^2\theta t=sin2θ,改写定义为
B ( p , q ) = 2 ∫ 0 π / 2 sin ⁡ 2 p − 1 θ cos ⁡ 2 q − 1 θ d θ , Re  p > 0 , Re  q > 0 B(p,q)=2\int_0^{\pi/2}\sin^{2p-1}\theta\cos^{2q-1}\theta d\theta,\text{Re } p >0,\text{Re }q >0 B(p,q)=20π/2sin2p1θcos2q1θdθ,Re p>0,Re q>0
此外,利用 Γ \Gamma Γ函数也可以改写 B \Beta B函数
B ( p , q ) = Γ ( p ) Γ ( q ) Γ ( p + q ) B(p,q)=\dfrac{\Gamma(p)\Gamma(q)}{\Gamma(p+q)} B(p,q)=Γ(p+q)Γ(p)Γ(q)
证明
Γ ( p ) Γ ( q ) = 2 ∫ 0 ∞ e − x 2 x 2 p − 1 d x ⋅ 2 ∫ 0 ∞ e − y 2 y 2 q − 1 d y = 4 ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ e − ( x 2 + y 2 ) x 2 p − 1 y 2 q − 1 d x d y \Gamma(p)\Gamma(q)=2\int_0^\infty e^{-x^2}x^{2p-1}dx\cdot2\int_0^\infty e^{-y^2}y^{2q-1}dy=4\int_0^\infty\int_0^\infty e^{-(x^2+y^2)}x^{2p-1}y^{2q-1}dxdy Γ(p)Γ(q)=20ex2x2p1dx20ey2y2q1dy=400e(x2+y2)x2p1y2q1dxdy
换至极坐标:
4 ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ e − ( x 2 + y 2 ) x 2 p − 1 y 2 q − 1 d x d y = 4 ∫ 0 π / 2 ∫ 0 ∞ e − r 2 r 2 p + 2 q − 2 sin ⁡ 2 p − 1 θ cos ⁡ 2 q − 1 θ ⋅ r d r d θ 4\int_0^\infty\int_0^\infty e^{-(x^2+y^2)}x^{2p-1}y^{2q-1}dxdy=4\int_0^{\pi/2}\int_0^\infty e^{-r^2}r^{2p+2q-2}\sin^{2p-1}\theta\cos^{2q-1}\theta \cdot rdrd\theta 400e(x2+y2)x2p1y2q1dxdy=40π/20er2r2p+2q2sin2p1θcos2q1θrdrdθ
拆成累次积分为
∫ 0 ∞ e − r 2 r 2 ( p + q − 1 ) d ( r 2 ) ⋅ 2 ∫ 0 π / 2 sin ⁡ 2 p − 1 θ cos ⁡ 2 q − 1 θ d θ = Γ ( p + q ) B ( p , q ) \int_0^\infty e^{-r^2}r^{2(p+q-1)}d(r^2)\cdot2\int_0^{\pi/2}\sin^{2p-1}\theta\cos^{2q-1}\theta d\theta=\Gamma(p+q)\Beta(p,q) 0er2r2(p+q1)d(r2)20π/2sin2p1θcos2q1θdθ=Γ(p+q)B(p,q)

4.习题选做练手

∫ 0 π / 2 tan ⁡ α x d x = ∫ 0 π / 2 sin ⁡ α x cos ⁡ − α x d x = ∫ 0 π / 2 sin ⁡ 2 ⋅ 1 + α 2 − 1 x cos ⁡ 2 ⋅ 1 − α 2 − 1 x d x = B ( 1 + α 2 , 1 − α 2 ) \begin{aligned} \int_0^{\pi/2} \tan^\alpha x dx&=\int_0^{\pi/2}\sin^\alpha x \cos^{-\alpha} x dx\\ &=\int_0^{\pi/2}\sin^{2\cdot\frac{1+\alpha}{2}-1} x \cos^{2\cdot\frac{1-\alpha}{2}-1} x dx\\ &=\Beta(\dfrac{1+\alpha}{2},\dfrac{1-\alpha}{2}) \end{aligned} 0π/2tanαxdx=0π/2sinαxcosαxdx=0π/2sin221+α1xcos221α1xdx=B(21+α,21α)
同理
∫ 0 π / 2 cot ⁡ α x d x = B ( 1 − α 2 , 1 + α 2 ) \int_0^{\pi/2}\cot^\alpha x dx=\Beta(\dfrac{1-\alpha}{2},\dfrac{1+\alpha}{2}) 0π/2cotαxdx=B(21α,21+α)

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本文紧接【JGit】简述及学习资料整理。 以下梳理了使用 JGit 进行 Git 操作的实践 JGit实践 主函数 public static void main(String[] args) throws Exception {String localDir "D:\\tmp\\git-test\\";String gitUrl "http://192.168.181.1:3000/root/g…

如何邀请媒体参加活动报道?媒体邀约的几大步骤?

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 邀请媒体参加活动报道通常需要发送邀请函、提供详细活动信息&#xff0c;并通过电话或邮件进行跟进确认。 在邀请媒体之前&#xff0c;应该制定一个详细的媒体规划表&#xff0c;包括拟…

高级统计方法 第2次作业

概念 1. &#xff08;a&#xff09; 光滑度高的好&#xff0c;样本足够多光滑度越高就越能表征真实情况&#xff0c;也能对预测变量更好的预测。 &#xff08;b&#xff09; 光滑度低的好&#xff0c;因为可能“过拟合”&#xff0c;一些误差大的数可能会较大的影响到预测…

Python asyncio+playwright批量获取deepL翻译

Playwright和Selenium一样&#xff0c;属于动态渲染工具&#xff0c;所以用asyncio异步协程加快一下速度。 大致框架是这样的&#xff0c;能跑是能跑&#xff0c;然而(:3[___]还有很多需要优化的地方&#xff0c;后面打算整理一下错误处理机制&#xff0c;引入队列&#xff0c…

机器学习速成

一&#xff0c;教程推荐 【(超爽中英!) 2023公认最好的【吴恩达机器学习】教程&#xff01;附课件代码 Machine Learning Specialization】https://www.bilibili.com/video/BV16C4y197St?vd_sourcedb98a5294f4e914ff8d9b0cad1ee6bda --吴恩达永远的神&#xff1b;然后需要点…

1313:【例3.5】位数问题——(思路非常的奇特,值得一看)

【题目描述】 在所有的N位数中&#xff0c;有多少个数中有偶数个数字33?由于结果可能很大&#xff0c;你只需要输出这个答案对1234512345取余的值。 【输入】 读入一个数N(N≤1000)。 【输出】 输出有多少个数中有偶数个数字3。 【输入样例】 2 【输出样例】 73 这是一道经…

Code-Audit(代码审计)习题记录

介绍&#xff1a; 自己懒得搭建靶场了&#xff0c;靶场地址是 GitHub - CHYbeta/Code-Audit-Challenges: Code-Audit-Challenges为了方便在公网练习&#xff0c;可以随地访问&#xff0c;本文所有的题目均来源于网站HSCSEC-Code Audit 1、习题一 题目内容如下&#xff1a; 1…

How to install a specific version of a package in R

How to install a specific version of a package in R 在使用R语言完成数据分析的过程中&#xff0c;很多时候&#xff0c;因为项目实际需要&#xff0c;我们应该指定某些库文件的安装包的版本&#xff0c;这个时候&#xff0c;我们可以基于devtools包中的函数install_version…

FX110网:easyMarkets易信被评为2023最佳外汇经纪商

easyMarkets 易信目前正在庆祝其进入行业第 23 周年&#xff0c;很高兴地宣布其在 2023 年 TradingView 经纪商奖中被授予“最佳外汇经纪商”称号&#xff0c;这是其第 51 次荣获殊荣奖项。 “我们的共同使命是为交易者提供最好的交易环境和交易工具。 得益于我们全球社区的广泛…

JQuery简介与解析

jQuery是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库&#xff0c;它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax等操作。自从2006年由John Resig创建以来&#xff0c;jQuery已经成为Web开发中最受欢迎的JavaScript库之一。以下是对jQuery的简介和一些关键特性的解析&#xff0c;以及…

手把手将 VSCode 快捷键修改为 Eclipse 的快捷键

1.在 vscode 上方搜索栏输入 >keyboard 2. 选择图中红框的内容 3.将Eclipse的常用快捷键复制进去 { "key": "ctrld", "command": "-editor.action.addSelectionToNextFindMatch", "when": "editorFocus" }, {…

微信小程序video 点击自动全屏播放

//因为这个地址可能是图片也可能是视频 点击 图片可以预览&#xff0c;点击视频可放大全屏自动播放。 代码如下 <view v-else :class{contentImg: x.picture.length0} style"margin-top: 10px;"v-for"(x1, y1) in x.picture" :key"y"><…