Es ist wichtig zu wissen, dass eine konvergente Folge notwendigerweise beschränkt sein muss, aber eine beschränkte Folge nicht zwangsläufig konvergiert. Ein anschauliches Beispiel für eine beschränkte, aber divergente Folge ist die alternierende Folge (1,1,1,1,)(-1, 1, -1, 1, \dots), die nicht gegen einen bestimmten Wert konvergiert, sondern immer zwischen den Werten -1 und 1 hin und her schwankt.

Eine andere Form der Divergenz ist die sogenannte "Divergenz gegen unendlich". Wenn wir sagen, dass eine Folge (an)(a_n) gegen \infty divergiert, bedeutet das, dass für jede noch so große Zahl BB ein Index NN existiert, sodass für alle nNn \geq N, anBa_n \geq B gilt, was die Folge beliebig groß werden lässt. Ein weiteres Beispiel für Divergenz ist, wenn eine Folge gegen -\infty divergiert, was bedeutet, dass es für jede positive Zahl BB einen Index NN gibt, ab dem für alle nNn \geq N gilt, dass anBa_n \leq -B, d. h. die Folge wird beliebig klein, aber negativ.

Es ist von Bedeutung, dass \infty und -\infty keine echten Zahlen darstellen, sondern lediglich als Notationen verwendet werden, um das Verhalten der Folge zu beschreiben. In diesem Zusammenhang kann der Index NN von der Zahl BB abhängen, was bedeutet, dass man in solchen Fällen auch von einem NBN_B sprechen könnte, um diese Abhängigkeit zu verdeutlichen.

Ein weiteres Konzept im Zusammenhang mit Folgen ist der "Schwanz" einer Folge. Ein Schwanz einer Folge ist die Teilfolge, die ab einem bestimmten Index alle folgenden Elemente der ursprünglichen Folge umfasst. Wenn eine Folge also aus den Elementen ana_n besteht, dann ist der Schwanz der Folge ab dem Index NN die Folge bnb_n, wobei bn=aN+nb_n = a_{N+n} für jedes natürliche nn. Ein Beispiel ist die Folge (1,12,13,14,)(1, \frac{1}{2}, \frac{1}{3}, \frac{1}{4}, \dots), deren Schwänze ab verschiedenen Indizes beginnen können, zum Beispiel der Schwanz beginnend bei der zweiten Stelle: (12,13,14,)\left( \frac{1}{2}, \frac{1}{3}, \frac{1}{4}, \dots \right).

Das Verhaltensmuster einer Folge ab einem bestimmten Punkt ist entscheidend für ihre Konvergenz. Wenn eine Folge gegen einen bestimmten Wert konvergiert, dann tun dies auch alle ihre Schwänze. Dies führt zu einem wichtigen Satz der mathematischen Analyse, der besagt, dass die Konvergenz einer Folge vollständig durch das Verhalten ihrer Schwänze bestimmt wird. Wenn also die gesamte Folge gegen einen Wert pp konvergiert, dann konvergiert auch jeder Schwanz der Folge gegen denselben Wert pp.

Es lässt sich also sagen, dass die Konvergenz oder Divergenz einer Folge nicht durch eine endliche Anzahl ihrer Anfangsglieder bestimmt werden kann. Die entscheidende Information, die über die Konvergenz einer Folge Auskunft gibt, liefert einzig und allein das Verhalten der Folge für immer größere Indizes. Das bedeutet, dass es unmöglich ist, zu bestimmen, ob eine Folge konvergiert oder divergiert, nur indem man eine endliche Anzahl ihrer ersten Elemente betrachtet.

Ein weiteres interessantes Konzept ist die Bildung neuer Folgen durch Arithmetik. Wenn zwei Folgen a=(an)a = (a_n) und b=(bn)b = (b_n) gegeben sind, so können wir daraus neue Folgen durch Addition, Subtraktion, Multiplikation oder Division der entsprechenden Glieder bilden. Dies geschieht wie folgt: Die Summe a+ba + b ist die Folge, deren nn-tes Glied an+bna_n + b_n ist, die Differenz aba - b ist die Folge, deren nn-tes Glied anbna_n - b_n ist, das Produkt aba \cdot b ist die Folge, deren nn-tes Glied anbna_n \cdot b_n ist, und der Quotient a/ba / b ist die Folge, deren nn-tes Glied an/bna_n / b_n ist, vorausgesetzt bn0b_n \neq 0 für alle nn.

Die Arithmetik von konvergierenden Folgen verläuft wie erwartet. Wenn die Folge a=(an)a = (a_n) gegen den Wert pp konvergiert und die Folge b=(bn)b = (b_n) gegen den Wert qq konvergiert, dann konvergieren die folgenden Folgen ebenfalls gegen die entsprechenden Werte: Die Summe a+ba + b konvergiert gegen p+qp + q, die Differenz aba - b konvergiert gegen pqp - q, das Produkt aba \cdot b konvergiert gegen pqp \cdot q, und der Quotient a/ba / b konvergiert gegen p/qp / q, vorausgesetzt q0q \neq 0 und bn0b_n \neq 0 für alle nn.

Ein Beispiel zur Veranschaulichung dieser Konzepte ist die Folge a=(1n+1)a = \left( \frac{1}{n+1} \right) und die Folge b=(1n)b = \left( \frac{1}{n} \right). Ihre Summe ergibt die Folge a+b=(2n+1n2)a + b = \left( \frac{2n+1}{n^2} \right), ihre Differenz ergibt die Folge ab=(1n2)a - b = \left( \frac{ -1}{n^2} \right), ihr Produkt ergibt die Folge ab=(1n2)a \cdot b = \left( \frac{1}{n^2} \right), und der Quotient ergibt die Folge a/b=(nn+1)a / b = \left( \frac{n}{n+1} \right).

Die Arithmetik dieser konvergierenden Folgen funktioniert gut, da die Konvergenz dieser Folgen das Hinzufügen, Subtrahieren, Multiplizieren oder Dividieren der Grenzwerte der jeweiligen Folgen ermöglicht.

Wie man eine Folge und ihre Teilfolgen analysiert: Konzepte und Beispiele

Bei der Untersuchung von Folgen in der Mathematik spielt das Konzept der Teilfolge eine zentrale Rolle. Eine Teilfolge einer gegebenen Folge ist eine neue Folge, die durch Auswählen einer unendlichen Teilmenge der Elemente der ursprünglichen Folge entsteht, wobei die Reihenfolge der Elemente beibehalten wird. Das bedeutet, dass, wenn wir eine Folge a=(a1,a2,a3,a4,)a = (a_1, a_2, a_3, a_4, \dots) betrachten, eine Teilfolge aus den Elementen dieser Folge besteht, die durch eine strikt zunehmende Funktion k:NNk : \mathbb{N} \to \mathbb{N} bestimmt wird. Diese Funktion wählt die Indizes aus, die zu den Elementen der Teilfolge führen. Ein Beispiel hierfür ist die Teilfolge (a3,a4,a5,)(a_3, a_4, a_5, \dots), bei der der Index k(n)=n+2k(n) = n + 2 für die Auswahl der Elemente verwendet wird. Eine andere Teilfolge, wie etwa (a1,a3,a5,)(a_1, a_3, a_5, \dots), verwendet hingegen den Index k(n)=2n1k(n) = 2n - 1.

Die Definition einer Teilfolge bringt gewisse Einschränkungen mit sich. Zum Beispiel ist es nicht erlaubt, die Elemente der ursprünglichen Folge neu anzuordnen, wenn man eine Teilfolge bildet. Auch das Einfügen von neuen Werten oder das Wiederholen von Elementen ist nicht zulässig. Eine Folge wie (0,1,0,1,2,)(0, 1, 0, 1, 2, \dots), die zusätzliche Elemente enthält, ist also keine Teilfolge der Folge (1,1/2,1/3,1/4,)(1, 1/2, 1/3, 1/4, \dots).

Ein weiteres wichtiges Konzept in diesem Zusammenhang ist die Frage der Konvergenz von Teilfolgen. Ein fundamentales Ergebnis in der Analyse ist, dass jede konvergente Folge auch jede ihrer Teilfolgen zu demselben Grenzwert konvergieren lässt. Dies bedeutet, dass, wenn eine Folge (an)(a_n) gegen einen bestimmten Wert pp konvergiert, jede Teilfolge von (an)(a_n) ebenfalls gegen denselben Wert pp konvergiert. Dies wird formal durch den Satz von Bolzano-Weierstrass unterstützt, der besagt, dass jede beschränkte Folge eine konvergente Teilfolge besitzt.

Ein weiteres interessantes Phänomen tritt auf, wenn eine Folge nicht konvergiert. In solchen Fällen kann es passieren, dass die Folge unendlich viele Teilfolgen hat, die gegen verschiedene Grenzwerte konvergieren. Ein Beispiel für eine solche Folge ist die alternierende Folge (1,1,1,1,)(-1, 1, -1, 1, \dots), die zwar selbst nicht konvergiert, aber Teilfolgen besitzt, die jeweils gegen -1 bzw. 1 konvergieren. In solchen Fällen kann man sagen, dass die Folge divergiert, weil sie mindestens zwei Teilfolgen hat, die zu unterschiedlichen Grenzwerten konvergieren.

Es gibt jedoch auch das Konzept der „subsequenziellen Grenze“. Ein solcher Grenzwert ist ein Wert, zu dem eine Teilfolge einer Folge konvergiert. Im Beispiel der alternierenden Folge a=(1,1,1,1,)a = (-1, 1, -1, 1, \dots) sind sowohl -1 als auch 1 subsequenzielle Grenzen der Folge, da es Teilfolgen gibt, die gegen diese Werte konvergieren. Eine konvergente Folge hat jedoch genau einen subsequenziellen Grenzwert, der mit dem Grenzwert der gesamten Folge übereinstimmt.

Ein weiteres wichtiges Konzept, das mit Teilfolgen verbunden ist, ist die Idee der „limitierten Ober- und Untergrenze“ einer Folge. Wenn eine beschränkte Folge divergiert, garantiert der Satz von Bolzano-Weierstrass, dass diese Folge mindestens zwei konvergente Teilfolgen hat, die gegen unterschiedliche Grenzwerte konvergieren. Der Satz von Bolzano-Weierstrass stellt sicher, dass jede beschränkte Folge von reellen Zahlen mindestens eine konvergente Teilfolge hat, was wiederum bedeutet, dass eine divergierende Folge mit Sicherheit Teilfolgen hat, die zu verschiedenen Werten konvergieren.

Es ist wichtig, bei der Arbeit mit Teilfolgen auch den Zusammenhang zwischen den Eigenschaften der ursprünglichen Folge und ihrer Teilfolgen zu verstehen. Eine wesentliche Erkenntnis ist, dass eine Folge, die zwei unterschiedliche subsequenzielle Grenzwerte besitzt, notwendigerweise divergiert. Dies bedeutet, dass es keine Möglichkeit gibt, eine divergente Folge in einer Weise zu betrachten, dass alle ihre Teilfolgen denselben Grenzwert haben. Dies lässt sich durch die Formulierung des Satzes von Bolzano-Weierstrass leicht veranschaulichen, da eine solche Folge in mindestens zwei verschiedene konvergente Teilfolgen zerfällt, die zu unterschiedlichen Werten konvergieren.

In der Praxis ist das Konzept der Teilfolgen von großer Bedeutung für die Analyse von Funktionen und deren Verhalten. Es wird verwendet, um die Konvergenz von Funktionen zu untersuchen und die Stabilität ihrer Grenzwerte zu bestimmen. Wenn man beispielsweise die Grenze einer Funktion analysiert, kann es sehr hilfreich sein, zu wissen, ob die Funktion Teilfolgen hat, die gegen verschiedene Werte konvergieren. Dieses Wissen hilft, das Verhalten der Funktion in Grenzfällen besser zu verstehen.

Wie man die grundlegenden Eigenschaften von Grenzwerten bei Funktionen anwendet

Die Untersuchung der Grenzwerte von Funktionen ist ein essenzieller Bestandteil der Analysis. Ein bedeutender Aspekt ist das Verstehen, wie sich Grenzwerte bei Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division verhalten, wenn die Funktionen selbst einen Grenzwert besitzen. Das folgende Theorem liefert eine prägnante Zusammenfassung dieser grundlegenden Rechenregeln.

Theorem 12.15. Seien ff und gg zwei Funktionen und pp ein Häufungspunkt der Schnittmenge ihrer Definitionsmengen. Wenn limxpf(x)=L\lim_{x \to p} f(x) = L und limxpg(x)=M\lim_{x \to p} g(x) = M, dann gelten folgende Regeln:

  1. limxp(f(x)+g(x))=L+M\lim_{x \to p} (f(x) + g(x)) = L + M

  2. limxp(f(x)g(x))=LM\lim_{x \to p} (f(x) - g(x)) = L - M

  3. limxp(f(x)g(x))=LM\lim_{x \to p} (f(x) \cdot g(x)) = L \cdot M

  4. limxpf(x)g(x)=LM\lim_{x \to p} \frac{f(x)}{g(x)} = \frac{L}{M}, vorausgesetzt, dass M0M \neq 0 und g(x)0g(x) \neq 0 für alle xx im Definitionsbereich von gg in einer Umgebung von pp, außer möglicherweise bei x=px = p.

  5. limxpcf(x)=climxpf(x)\lim_{x \to p} c \cdot f(x) = c \cdot \lim_{x \to p} f(x), für jede reelle Zahl cc.

Die Beweise dieser Aussagen können entweder direkt mit Hilfe der ϵ \epsilon-δ\delta-Definition des Grenzwerts oder unter Verwendung der sequentiellen Charakterisierung von Grenzwerten geführt werden. Im Folgenden wird der Beweis für Punkt (1) des Theorems unter Verwendung der ϵ \epsilon-δ\delta-Definition durchgeführt.

Beweis von Theorem 12.15 (1) unter Verwendung der ϵ \epsilon-δ\delta-Definition:

Sei ϵ>0\epsilon > 0 gegeben. Da limxpf(x)=L\lim_{x \to p} f(x) = L, existiert ein δ1>0\delta_1 > 0, sodass für alle xx im Definitionsbereich von ff mit 0<xp<δ10 < |x - p| < \delta_1 gilt:

f(x)L<ϵ2.|f(x) - L| < \frac{\epsilon}{2}.

Analog existiert ein δ2>0\delta_2 > 0, sodass für alle xx im Definitionsbereich von gg mit 0<xp<δ20 < |x - p| < \delta_2 gilt:

g(x)M<ϵ2.|g(x) - M| < \frac{\epsilon}{2}.

Setze nun δ=min{δ1,δ2}\delta = \min\{\delta_1, \delta_2\}. Für 0<xp<δ0 < |x - p| < \delta gilt sowohl f(x)L<ϵ2|f(x) - L| < \frac{\epsilon}{2} als auch g(x)M<ϵ2|g(x) - M| < \frac{\epsilon}{2}. Daraus folgt, dass

(f(x)+g(x))(L+M)=(f(x)L)+(g(x)M)f(x)L+g(x)M<ϵ2+ϵ2=ϵ.|(f(x) + g(x)) - (L + M)| = |(f(x) - L) + (g(x) - M)| \leq |f(x) - L| + |g(x) - M| < \frac{\epsilon}{2} + \frac{\epsilon}{2} = \epsilon.

Somit folgt nach der Definition des Grenzwerts, dass

limxp(f(x)+g(x))=L+M.\lim_{x \to p} (f(x) + g(x)) = L + M.

Beweis von Theorem 12.15 (1) unter Verwendung der sequentiellen Charakterisierung:
Betrachte eine beliebige Folge (xn)(x_n), die in der Schnittmenge der Definitionsmengen von ff und gg liegt und für die gilt, dass xnpx_n \to p für nn \to \infty. Da limxpf(x)=L\lim_{x \to p} f(x) = L, folgt, dass f(xn)Lf(x_n) \to L. Ebenso folgt aus limxpg(x)=M\lim_{x \to p} g(x) = M, dass g(xn)Mg(x_n) \to M. Die Summe zweier konvergenter Folgen konvergiert gegen die Summe der Grenzwerte der Folgen. Daher folgt, dass

(f(xn)+g(xn))L+M.(f(x_n) + g(x_n)) \to L + M.

Dies beweist, dass limxp(f(x)+g(x))=L+M\lim_{x \to p} (f(x) + g(x)) = L + M.

Praktische Anwendungen der Rechenregeln für Grenzwerte
Diese grundlegenden Eigenschaften von Grenzwerten lassen sich auf eine Vielzahl von praktischen Beispielen anwenden. Ein typisches Beispiel findet sich in der Berechnung von Grenzwerten bei Polynomfunktionen oder rationalen Funktionen. Eine Polynomfunktion, wie

f(x)=anxn+an1xn1++a1x+a0,f(x) = a_n x^n + a_{n-1} x^{n-1} + \cdots + a_1 x + a_0,

hat einen Grenzwert, der einfach durch direkte Substitution des Punktes pp berechnet werden kann, d.h.

limxpf(x)=f(p).\lim_{x \to p} f(x) = f(p).

Für rationale Funktionen, die als Quotient von Polynomfunktionen dargestellt werden, gilt ebenfalls die gleiche Regel, solange der Punkt pp im Definitionsbereich der Funktion liegt. Beispielsweise für die Funktion

f(x)=x27x+4x+5,f(x) = \frac{x^2 - 7x + 4}{x + 5},

kann der Grenzwert direkt durch Substitution des Werts p=2p = 2 ermittelt werden, sodass

limx2f(x)=2272+42+5=76.\lim_{x \to 2} f(x) = \frac{2^2 - 7 \cdot 2 + 4}{2 + 5} = \frac{7}{6}.

In der Praxis wird diese Eigenschaft häufig genutzt, um die Grenzwerte von Funktionen zu berechnen, die auf den ersten Blick komplex erscheinen. Insbesondere in Fällen, in denen der Grenzwert durch direkten Vergleich von Funktionen oder durch Anwendung der Squeeze-Theorem berechnet werden kann, gewinnt diese Methode an Bedeutung. Die Squeeze-Theorem wird verwendet, wenn eine Funktion zwischen zwei anderen Funktionen liegt, die denselben Grenzwert haben, sodass auch der Grenzwert der "eingeklemmten" Funktion existiert und gleich dem gemeinsamen Grenzwert ist. Ein Beispiel dafür ist die Funktion

f(x)=xcos(1x),f(x) = x \cos\left(\frac{1}{x}\right),

bei der die Squeeze-Theorem hilft, den Grenzwert als x0x \to 0 zu bestimmen.

Die wichtigste Einsicht hierbei ist, dass Grenzwerte oft durch einfache algebraische Umformungen, Anwendung der Rechenregeln für Grenzwerte und in einigen Fällen auch durch graphische oder numerische Methoden effizient bestimmt werden können. Es ist jedoch ebenso wichtig zu erkennen, dass in bestimmten Fällen, wie etwa bei der Division durch Null oder bei unbestimmten Formen wie 0/00/0, eine tiefere Analyse erforderlich ist, um den Grenzwert zu finden.