Folgen und Reihen

Dieses Kapitel behandelt Folgen und Reihen: Konvergenzbegriffe, Monotonie und Beschränktheit, Teilfolgen und Häufungspunkte sowie zentrale Konvergenzkriterien. Fokus: das, was du in HM1-Klausuren wirklich brauchst – ohne Grenzwerte im Sinne von Funktionsgrenzwerten.

1. Folgen – Definition und Beispiele

Definition (Folge). Eine Folge reeller Zahlen ist eine Abbildung \[ a:\mathbb{N}\to\mathbb{R},\qquad n\mapsto a_n. \] Das \(n\)-te Folgenglied ist \(a_n\).
Beispiele.

2. Konvergenz von Folgen

Definition (Konvergenz). Eine Folge \((a_n)\) heißt konvergent gegen \(L\in\mathbb{R}\), wenn gilt: \[ \forall \varepsilon>0\ \exists N\in\mathbb{N}\ \forall n\ge N:\ |a_n-L|<\varepsilon. \] Man schreibt dann \(a_n\to L\) oder \(\lim_{n\to\infty}a_n=L\).
Eindeutigkeit des Grenzwerts. Eine konvergente Folge besitzt genau einen Grenzwert.
Prüfungswissen. Viele Aufgaben laufen darauf hinaus, einen Kandidaten \(L\) zu finden (z.B. über Monotonie + Beschränktheit oder über Rekursion) und dann zu begründen, dass \(a_n\to L\) gilt.

3. Beschränktheit und Monotonie

Beschränktheit. \((a_n)\) heißt
Monotonie. \((a_n)\) heißt
Monotoniekriterium. Jede monotone und beschränkte Folge ist konvergent.
Beispiel (klassisch). Sei \(a_1=1\) und \(a_{n+1}=\frac12\left(a_n+\frac{2}{a_n}\right)\) (Newton-Verfahren für \(\sqrt{2}\)). Typische Klausurstrategie:

4. Teilfolgen und Häufungspunkte

Definition (Teilfolge). Eine Folge \((a_{n_k})\) heißt Teilfolge von \((a_n)\), wenn \[ n_1
Definition (Häufungspunkt). Ein \(L\in\mathbb{R}\) heißt Häufungspunkt von \((a_n)\), wenn es eine Teilfolge \((a_{n_k})\) gibt mit \[ a_{n_k}\to L. \]
Bolzano–Weierstraß. Jede beschränkte Folge besitzt mindestens eine konvergente Teilfolge.
Interpretation. Beschränktheit garantiert: „Irgendwo“ muss die Folge einen Grenzwert haben (zumindest entlang einer Teilfolge), selbst wenn die ganze Folge nicht konvergiert.

5. Cauchy-Kriterium (Folgen)

Definition (Cauchy-Folge). \((a_n)\) heißt Cauchy-Folge, wenn \[ \forall \varepsilon>0\ \exists N\in\mathbb{N}\ \forall m,n\ge N:\ |a_n-a_m|<\varepsilon. \]
Cauchy-Kriterium in \(\mathbb{R}\). Eine Folge in \(\mathbb{R}\) ist genau dann konvergent, wenn sie eine Cauchy-Folge ist.
Warum braucht man „\(\mathbb{R}\) ist vollständig“? In unvollständigen Räumen wäre „Cauchy ⇒ konvergent“ nicht zwingend wahr. In HM1 nutzt du: \(\mathbb{R}\) ist vollständig, daher sind beide Begriffe äquivalent.

6. Reihen – Definition über Partialsummen

Eine Reihe ist nichts anderes als eine spezielle Folge: die Folge der Partialsummen.

Definition (Reihe). Zu einer Folge \((a_n)\) heißt \[ \sum_{k=1}^{\infty} a_k \] die zugehörige Reihe. Die Partialsummen sind \[ S_n=\sum_{k=1}^{n} a_k. \] Die Reihe heißt konvergent, wenn \((S_n)\) konvergiert. Dann ist der Reihenwert \[ \sum_{k=1}^{\infty} a_k = \lim_{n\to\infty} S_n. \]
Notwendige Bedingung. Ist \(\sum a_n\) konvergent, dann gilt \[ a_n\to 0. \] Die Umkehrung gilt nicht.
Beispiel (Gegenbeispiel zur Umkehrung). \(a_n=\frac1n \to 0\), aber die harmonische Reihe \[ \sum_{n=1}^{\infty}\frac1n \] divergiert.

7. Wichtige Reihen und Grundfakten

Geometrische Reihe.
Für \(q\in\mathbb{R}\) mit \(|q|<1\) gilt: \[ \sum_{n=0}^{\infty} q^n = \frac{1}{1-q}. \] Partialsummen: \[ S_n=\sum_{k=0}^{n} q^k=\frac{1-q^{n+1}}{1-q}\xrightarrow[n\to\infty]{}\frac{1}{1-q}. \]
Teleskopsummen (sehr klausurrelevant).
Wenn \(a_k=b_k-b_{k+1}\), dann \[ \sum_{k=1}^{n} (b_k-b_{k+1}) = b_1-b_{n+1}. \] Konvergenz hängt dann oft nur davon ab, ob \(b_{n}\) einen Grenzwert besitzt.

8. Konvergenzbegriffe bei Reihen

Absolute Konvergenz. Eine Reihe \(\sum a_n\) heißt absolut konvergent, wenn \[ \sum |a_n| \] konvergent ist.
Absolute Konvergenz ⇒ Konvergenz. Wenn \(\sum |a_n|\) konvergiert, dann konvergiert auch \(\sum a_n\).
Bedingte Konvergenz. \(\sum a_n\) heißt bedingt konvergent, wenn \(\sum a_n\) konvergiert, aber \(\sum |a_n|\) divergiert.
Klausurhinweis. Sobald in einer Aufgabe „absolute Konvergenz“ vorkommt:
  • Prüfe zuerst \(\sum |a_n|\).
  • Falls konvergent: fertig (dann ist auch \(\sum a_n\) konvergent).
  • Falls divergent: dann kann \(\sum a_n\) trotzdem konvergent sein (bedingt) oder divergieren.

9. Cauchy-Kriterium (Reihen)

Cauchy-Kriterium für Reihen. \(\sum_{n=1}^{\infty} a_n\) ist konvergent genau dann, wenn \[ \forall \varepsilon>0\ \exists N\in\mathbb{N}\ \forall m>n\ge N:\ \left|\sum_{k=n+1}^{m} a_k\right| < \varepsilon. \]

Interpretation: Die „Reststücke“ der Reihe müssen beliebig klein werden.

10. Konvergenzkriterien (ohne L'Hospital, ohne Funktionsgrenzwerte)

Vergleichskriterium. Sind \(0\le a_n \le b_n\) für alle \(n\) groß genug, dann gilt:
  • Konvergiert \(\sum b_n\), dann konvergiert \(\sum a_n\).
  • Divergiert \(\sum a_n\), dann divergiert \(\sum b_n\).
Majoranten-/Minorantenkriterium (gleiche Idee). Finde eine „größere“ Reihe (Majorante) oder „kleinere“ (Minorante), deren Verhalten bekannt ist.
Quotientenkriterium. Sei \(a_n\neq 0\) und existiere \[ q=\limsup_{n\to\infty}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|. \] Dann gilt:
  • Wenn \(q<1\), dann konvergiert \(\sum a_n\) absolut.
  • Wenn \(q>1\), dann divergiert \(\sum a_n\).
  • Wenn \(q=1\), keine Aussage.
Wurzelkriterium. Existiere \[ r=\limsup_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}. \] Dann:
  • \(r<1\) ⇒ absolute Konvergenz.
  • \(r>1\) ⇒ Divergenz.
  • \(r=1\) ⇒ keine Aussage.
Leibniz-Kriterium (alternierende Reihen). Für \(a_n\ge 0\) gilt: \[ \sum_{n=1}^{\infty} (-1)^{n} a_n \ \text{konvergiert, falls} \]
  • \((a_n)\) monoton fallend ist,
  • \(a_n\to 0\).
Beispiel (Leibniz). \[ \sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n+1}\frac{1}{n} \] konvergiert (bedingt), weil \(\frac1n\) monoton fallend ist und \(\frac1n\to 0\).

11. Typische Klausur-Mindsets

Mindset 1: „Erst den Typ erkennen“
  • Geometrisch? → sofort Formel.
  • Teleskop? → umformen \(b_k-b_{k+1}\).
  • Alternierend? → Leibniz.
  • Fakultäten/Exponential? → Quotient/Wurzel.
  • Potenz \(1/n^p\)? → Vergleich mit p-Reihe (falls behandelt).
Mindset 2: „Absolute Konvergenz zuerst“ Wenn in der Aufgabe „absolut“ steht oder Beträge natürlich auftreten: prüfe \(\sum|a_n|\) mit Vergleich/Quotient/Wurzel.

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