Serie telescópica

En matemáticas, unha **serie telescópica** é unha serie cuxo termo xeral t_n é da forma t_n=a_{n+1}-a_n, é dicir, a diferenza de dous termos consecutivos dunha secuencia (a_n). Como consecuencia, as sumas parciais da serie só consisten en dous termos de (a_n) despois da cancelación. 
A técnica de cancelación, con parte de cada termo cancelándose con parte do seguinte, coñécese como **método das diferenzas**.

## Definición 
[dereita|miniatura|350x350px| Unha serie telescópica de potencias. Observe no [Sumatorio|signo de suma, \sum, o índice *n* vai de 1 a *m*. Non hai ningunha relación entre *n* e *m* máis aló do feito de que ambos os dous son números naturais.]]
As sumas telescópicas cando son finitas os pares de termos consecutivos cancélanse en parte, deixando só os termos iniciais e finais. Sexa a_n os elementos dunha secuencia de números. Entón 
: \sum_{n=1}^N \left(a_n - a_{n-1}\right) = a_N - a_0. Se  a_n  converxe a un límite L, a serie telescópica, que é infinita, dá: 
: \sum_{n=1}^\infty \left(a_n - a_{n-1}\right) = L-a_0. 

## Exemplos 
* Usando a propiedade de que o cadrado do número enteiro A é a suma dos primeiros números enteiros A impares:

 A^2=\sum_{i=1}^{A}2i-1

E así sumando os termos un a un comezando polo último temos unha suma telescópica:

\sum_{i=1}^{a}{(2i-1)}=a^2- \cancel{(a-1)^2} + \cancel{(a-1)^2}- \cancel{(a-2)^2} + \cancel{ (a-2)^2}-...+ \cancel{1}- \cancel{1}= a^2

Así, por exemplo  a=5;  a^2= 1+3+5+7+9 =25 

* A serie
:\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{n(n+1)}é a serie de recíprocos dos números oblongos , e é recoñecíbel como unha serie telescópica unha vez reescrita en forma de fracción parcial \begin{align}
\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n(n+1)} & {} = \sum_{n=1}^\infty \left( \frac{1}{n} - \frac{1}{n+1} \right) \\
{} & {} = \lim_{N\to\infty} \sum_{n=1}^N \left( \frac{1}{n} - \frac{1}{n+1} \right) \\
{} & {} = \lim_{N\to\infty} \left\lbrack {\left(1 - \frac{1}{2}\right) + \left(\frac{1}{2} - \frac{1}{3}\right) + \cdots + \left(\frac{1}{N} - \frac{1}{N+1}\right) } \right\rbrack \\
{} & {} = \lim_{N\to\infty} \left\lbrack { 1 + \left( - \frac{1}{2} + \frac{1}{2}\right) + \left( - \frac{1}{3} + \frac{1}{3}\right) + \cdots + \left( - \frac{1}{N} + \frac{1}{N}\right) - \frac{1}{N+1} } \right\rbrack \\
{} & {} = \lim_{N\to\infty} \left\lbrack { 1 - \frac{1}{N+1} } \right\rbrack = 1.
\end{align}

* Moitas funcións trigonométricas tamén admiten representación como diferenzas, o que pode revelar cancelación telescópica entre os termos consecutivos. Usando a identidade de adición de ángulos para un produto de senos,

:\begin{align}
\sum_{n=1}^N \sin\left(n\right) & {} = \sum_{n=1}^N \frac{1}{2} \csc\left(\frac{1}{2}\right) \left(2\sin\left(\frac{1}{2}\right)\sin\left(n\right)\right) \\
& {} =\frac{1}{2} \csc\left(\frac{1}{2}\right) \sum_{n=1}^N \left(\cos\left(\frac{2n-1}{2}\right) -\cos\left(\frac{2n+1}{2}\right)\right) \\
& {} =\frac{1}{2} \csc\left(\frac{1}{2}\right) \left(\cos\left(\frac{1}{2}\right) -\cos\left(\frac{2N+1}{2}\right)\right),
\end{align} que non converxe cando N \rightarrow \infty.

## Aplicacións 
Na teoría da probabilidade, un proceso de Poisson é un proceso estocástico no que o caso máis sinxelo implica "ocurrencias" en momentos aleatorios, o tempo de espera ata a seguinte ocorrencia ten unha distribución exponencial sen memoria e o número de "ocurrencias" en calquera intervalo de tempo ten unha distribución distribución de Poisson cuxo valor esperado é proporcional á lonxitude do intervalo de tempo. Sexa *X**t* o número de "ocurrencias" antes do tempo *t*, e sexa *T**x* o tempo de espera ata a *x*-ésima "ocurrencia". Procuramos a función de densidade de probabilidade da variábel aleatoria *T**x*. Usamos a función masa de probabilidade para a distribución de Poisson, que nos indica que

:  \Pr(X_t = x) = \frac{(\lambda t)^x e^{-\lambda t}}{x!}, 

onde λ é o número medio de ocorrencias en calquera intervalo de tempo de lonxitude 1. Observe que o evento {*X**t* ≥ x} é o mesmo que o evento {*T**x* ≤ *t* } e, polo tanto, teñen a mesma probabilidade. Intuitivamente, se algo ocorre polo menos x veces antes do tempo t, temos que esperar como moito t para a ocorrencia x-ava. A función de densidade que procuramos é polo tanto

: 
\begin{align}
f(t) & {} = \frac{d}{dt}\Pr(T_x \le t) = \frac{d}{dt}\Pr(X_t \ge x) = \frac{d}{dt}(1 - \Pr(X_t \le x-1)) \\ \\
& {} = \frac{d}{dt}\left( 1 - \sum_{u=0}^{x-1} \Pr(X_t = u)\right)
= \frac{d}{dt}\left( 1 - \sum_{u=0}^{x-1} \frac{(\lambda t)^u e^{-\lambda t}}{u!} \right) \\ \\
& {} = \lambda e^{-\lambda t} - e^{-\lambda t} \sum_{u=1}^{x-1} \left( \frac{\lambda^ut^{u-1}}{(u-1)!} - \frac{\lambda^{u+1} t^u}{u!} \right)
\end{align}

A suma é telescópica, con resultado

:  f(t) = \frac{\lambda^x t^{x-1} e^{-\lambda t}}{(x-1)!}. 

## Conceptos relacionados 
Un *produto telescópico* é un produto finito (ou o produto parcial dun produto infinito) que pode ser cancelado polo método dos cocientes para deixar finalmente só un número finito de factores. Son os produtos finitos nos que os termos consecutivos cancelan denominador con numerador, ficando só os termos iniciais e finais. Sexa a_n unha secuencia de números. Entón, 
: \prod_{n=1}^N \frac{a_{n-1}}{a_n} = \frac{a_0}{a_N}. Se a_n  converxe a 1, o produto resultante dá: 
: \prod_{n=1}^\infty \frac{a_{n-1}}{a_n} = a_0

Por exemplo, o produto infinito  
:\prod_{n=2}^{\infty} \left(1-\frac{1}{n^2} \right) simplifica como 
:\begin{align}
\prod_{n=2}^{\infty} \left(1-\frac{1}{n^2} \right)
&=\prod_{n=2}^{\infty}\frac{(n-1)(n+1)}{n^2}
\\
&=\lim_{N\to\infty} \prod_{n=2}^{N}\frac{n-1}{n} \times \prod_{n=2}^{N}\frac{n+1}{n}
\\
&= \lim_{N\to\infty} \left\lbrack {\frac{1}{2} \times \frac{2}{3} \times \frac{3}{4} \times \cdots \times \frac{N-1}{N}} \right\rbrack
\times \left\lbrack {\frac{3}{2} \times \frac{4}{3} \times \frac{5}{4} \times \cdots \times \frac{N}{N-1} \times \frac{N+1}{N}} \right\rbrack
\\
&= \lim_{N\to\infty} \left\lbrack \frac{1}{2} \right\rbrack \times \left\lbrack \frac{N+1}{N} \right\rbrack
\\
&= \frac{1}{2}\times \lim_{N\to\infty} \left\lbrack \frac{N+1}{N} \right\rbrack
\\
&=\frac{1}{2}.
\end{align}

## Notas 
## Véxase tamén 
### Bibliografía 
### Outros artigos 
* Serie (matemáticas).