提及收敛性定理？（什么是收敛性？）的相关内容，许多人不太了解，来看看小菊的介绍吧！
收敛性定理？
在一些一般性叙述中，收敛和收敛性这两个词(在外语中通常是同一个词)有时泛指函数或数列是否有极限的性质，或者按哪一种意义(什么极限过程)有极限。
在这个意义下，数学分析中所讨论的收敛性的不同意义(不同类型的极限过程)大致有：对数列(点列)只讨论当其项序号趋于无穷的收敛性；对一元和多元函数最基本的有自变量趋于定值(定点)的和自变量趋于无穷的这两类收敛性；对多元函数还有沿特殊路径的和累次极限意义下的收敛性；对函数列(级数)有逐点收敛和一致收敛。
什么是收敛性？
收敛性是专业用语，收敛性的口腔感觉不在舌面上，而在口腔的两侧。
茶汤入口初始，口腔两腮充满了满满的收缩感，类似把两腮抓得紧紧的感觉;而后满口生香，口腔中充满了茶味;最后转为甘、鲜、爽、厚，此时齿颊留香。这类岩茶可视为佳品。
p级函数收敛性？
p级数，又称超调和级数，是指数学中一种特殊的正项级数。当p=1时，p级数退化为调和级数。p级数是重要的正项级数，它能用来判断其它正项级数敛散性。
什么是函数的收敛性与发散性？
函数的收敛性和发散性是高等数学的内容。所以是一个数学问题。简而言之，如果一个函数趋于无穷无尽时，就是发散的，此函数具有发散性；反之，函数就具有收敛性。函数的收敛与发散虽是数学问题，但常用于其他方面，比如西方经济学常用此分析问题。
算法收敛性的概念？
算法的稳定性：稳定性是指算法对于计算过程中的误差（舍入误差、截断误差等）不敏感,即稳定的算法能得到原问题的相邻问题的精确解.算法的收敛性：收敛这一概念和稳定性不是一个层次的,它只在部分算法中出现,比如迭代求解.迭代中的收敛指经过有限步骤的迭代可以得到一个稳定的解（继续迭代变化不大,小于机器精度,浮点数系统认为不变）.但是这个解是不是原问题的解,要看问题的病态性了：如果问题是病态的,则很有可能不是准确的解.
