本教程详细探讨了如何精确计算形如 S = -(2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + … 的无限级数在指定区间 [0.1, 1.5] 内的和。文章首先解析了该级数与 cos(2x) – 1 的数学等价性，随后深入分析了现有Java代码中的常见错误，包括项初始化、迭代更新逻辑及循环终止条件等。最后，提供了基于迭代计算和精度控制的优化算法与Java实现，旨在帮助读者掌握高效、准确的级数求和方法。
1. 级数理解与数学等价性
我们关注的无限级数形式为： S = -(2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + (2x)^8/8! – …
为了更好地理解这个级数，我们可以将其与已知的泰勒级数展开式进行比较。余弦函数的泰勒级数展开式为： cos(y) = 1 – y^2/2! + y^4/4! – y^6/6! + y^8/8! – …
如果我们将 y 替换为 2x，则得到： cos(2x) = 1 – (2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + (2x)^8/8! – …
通过观察，我们可以发现原始级数 S 与 cos(2x) 的展开式非常相似。实际上，S 可以表示为 cos(2x) – 1： S = (1 – (2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + …) – 1S = cos(2x) – 1
此外，问题中提及的另一个表达式 2(cos^2(x) – 1) 也可以通过三角恒等式简化。我们知道 cos(2x) = 2cos^2(x) – 1。因此： 2(cos^2(x) – 1) = (2cos^2(x) – 1) – 1 = cos(2x) – 1
这进一步证实了该无限级数的数学等价性为 cos(2x) – 1。在给定区间 [0.1, 1.5] 内，这个级数是收敛的。
2. 现有Java代码分析与问题识别
原始Java代码尝试计算该级数的和，但存在多处逻辑错误。以下是原始代码片段及其详细分析：
Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.print("x="); double x = sc.nextDouble(); sc.close(); if (x < 0.1 || x > 1.5) { System.out.println("error"); return; } double s = -((2*x)*x/2) ; // 错误1：初始项计算不正确 double a = (2*x)*x ; // 错误2：辅助变量a的初始化不正确 int i = 2; while (math.abs(a) > 0.001) { // 错误3：循环终止条件不准确，且a的更新方式导致其可能无法满足条件 a = -a*4*(x*x) ; // 错误4：级数项的迭代更新逻辑错误 s = s + a/(i*(i-1)); // 错误5：分母i*(i-1)不是正确的阶乘项 i = i + 2; } System.out.printf("function=%.4f%n", 2*(Math.cos(x)*Math.cos(x)-1)); System.out.printf("summa=%.4f", s);
错误解析：
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初始项计算错误 (double s = -((2*x)*x/2);) 级数的第一个项是 -(2x)^2 / 2!，即 -4x^2 / 2 = -2x^2。然而，代码中计算的是 – (2*x*x)/2 = -x^2，与正确的第一项不符。
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辅助变量 a 初始化错误 (double a = (2*x)*x;) 变量 a 的作用不明确，其初始化为 2x^2，但后续的更新逻辑并未能使其准确地表示级数中的当前项或其关键组成部分。
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循环终止条件不准确 (while (Math.abs(a) > 0.001)) 级数求和通常在当前项的绝对值小于某个预设的极小值（如 1e-6）时终止。由于 a 的更新逻辑不正确，Math.abs(a) 可能无法正确反映当前级数项的收敛情况。特别地，当 x 较大时（例如 x >= 0.5），a 的值可能不会减小到足以满足退出循环的条件，导致无限循环或结果不准确。
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*级数项迭代更新逻辑错误 (`a = -a4(xx);)** 正确的级数项迭代应该基于前一项，并包含(2x)^2部分和阶乘部分的更新。此处的a` 更新方式未能正确反映级数项之间的关系。
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*分母计算错误 (`s = s + a/(i(i-1));)** 级数项的分母是(2k)!，其中k是项的序号（例如，第一项对应k=1，分母为2!；第二项对应k=2，分母为4!）。代码中的i从2开始，每次增加2，所以i的值依次为2, 4, 6, …。i(i-1)得到的是21, 43, 65, …，这并非正确的阶乘值。例如，当i=4时，分母应为4!(即24)，但i(i-1)得到43=12`。
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3. 构建正确的迭代求和方案
为了高效且准确地计算级数和，我们需要采用迭代方法，其中每一项都基于前一项计算，从而避免重复计算幂和阶乘。
算法思路：
- 定义精度要求 (EPSILON)：设置一个小的正数，当当前项的绝对值小于此值时，认为级数已收敛，停止求和。
- 初始化总和 (sum)：设置为0。
- 计算第一项 (term)：级数的第一项是 -(2x)^2 / 2! = -2x^2。将此项加入 sum。
- 迭代计算后续项：
- 设第 k 项为 T_k = (-1)^k * (2x)^(2k) / (2k)!。
- 则 T_k 与 T_{k-1} 之间的关系为： T_k = T_{k-1} * [(-1) * (2x)^2] / [(2k) * (2k-1)]T_k = T_{k-1} * (-4x^2) / ((2k) * (2k-1))
- 在循环中，根据此关系计算新的 term。
- 将新 term 加入 sum。
- 当 |term| < EPSILON 时，循环终止。
- 输出结果：打印计算得到的级数和以及参考函数的计算结果进行对比。
Java实现示例：
import java.util.Scanner; import static java.lang.Math.*; // 导入math类的静态方法，可以直接使用cos, abs等 public class SeriesSumCalculator { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入x的值 (0.1到1.5之间): "); double x = sc.nextDouble(); sc.close(); // 输入值区间验证 if (x < 0.1 || x > 1.5) { System.out.println("错误：x的值必须在[0.1, 1.5]区间内。"); return; } final double EPSILON = 1e-6; // 定义精度要求，当项的绝对值小于此值时停止迭代 double sum = 0.0;
