In this paper we study two finite trigonometric sums $\sum a_l\csc\big(\pi l/n\big)\,,$ where $a_l$ are equal either to $\cos(2\pi l \nu/n)$ or to $(-1)^{l+1}$, and where the summation index $l$ and the discrete parameter $\nu$ both run through $1$ to $n-1$ (marginally, cases $a_l=\ln\csc\big(\pi l/n\big)$ and $a_l=\Psi\big(l/n\big)$ also appear in the paper). These sums occur in various problems in mathematics, physics and engineering, and play an important part in some number-theoretic problems. Formally, the first of these sums is also the so-called Dowker sum of order one half. In the paper, we obtain several integral and series representations for the above-mentioned sums, investigate their properties, derive their complete asymptotical expansions and deduce very accurate upper and lower bounds for them (both bounds are asymptotically vanishing). In addition, we obtain a useful approximate formula containing only three terms, which is also very accurate and can be particularly appreciated in applications. Both trigonometric sums appear to be closely related with the digamma function and with the square of the Bernoulli numbers. Finally, we also derive several advanced summation formulae for the gamma and the digamma functions, in which the first on these sums, as well as the product of a sequence of cosecants $\,\prod\big(\csc(\pi l/n)\big)^{\csc(\pi l/n)}$, play an important role.


翻译:本文研究两个有限三角和 $\sum a_l\csc\big(\pi l/n\big)\,,$ 其中 $a_l$ 取值为 $\cos(2\pi l \nu/n)$ 或 $(-1)^{l+1}$,求和指标 $l$ 与离散参数 $\nu$ 均遍历 $1$ 至 $n-1$(文中亦涉及 $a_l=\ln\csc\big(\pi l/n\big)$ 与 $a_l=\Psi\big(l/n\big)$ 的边际情形)。这些和在数学、物理学及工程学的各类问题中出现,并在某些数论问题中扮演重要角色。形式上,第一个和亦为所谓半阶Dowker和。本文获得了上述和的若干积分与级数表示,研究了其性质,推导了其完整渐近展开式,并给出了非常精确的上下界估计(两者均渐近趋于零)。此外,我们得到了一个仅含三项的有用近似公式,该公式同样具有高精度,在应用中尤具价值。这两个三角和均与双伽玛函数及伯努利数的平方密切相关。最后,我们还推导了伽玛函数与双伽玛函数的若干高级求和公式,其中第一个和以及余割序列的乘积 $\,\prod\big(\csc(\pi l/n)\big)^{\csc(\pi l/n)}$ 起着关键作用。

0
下载
关闭预览

相关内容

IBM 开发的继深蓝之后的新一代大型计算机。 Watson得名于IBM创始人Thomas J. Watson,是当下人工智能的最高端应用。
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
最新内容
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
4+阅读 · 今天8:10
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
4+阅读 · 今天8:02
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
3+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
6+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员