Data una serie
∑
n
=
1
∞
a
n
{\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }a_{n}}
con somme parziali
s
n
=
a
1
+
…
+
a
n
,
{\displaystyle s_{n}=a_{1}+\ldots +a_{n},}
la somma di Cesàro è il limite (quando esiste) della media aritmetica delle somme parziali
lim
n
→
∞
s
1
+
…
+
s
n
n
.
{\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {s_{1}+\ldots +s_{n}}{n}}.}
Il teorema delle medie di Cesaro permette di calcolare il limite della successione delle medie di una successione
a
n
{\displaystyle a_{n}}
, noto il limite di
a
n
{\displaystyle a_{n}}
.
La successione delle medie di
a
n
{\displaystyle a_{n}}
si definisce come:
σ
n
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
.
{\displaystyle \sigma _{n}={\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}a_{k}.}
Il teorema della media di Cesaro afferma che se
a
n
{\displaystyle a_{n}}
ammette limite, allora
lim
n
→
∞
σ
n
=
lim
n
→
∞
a
n
.
{\displaystyle \lim _{n\to \infty }\sigma _{n}=\lim _{n\to \infty }a_{n}.}
Poniamo
σ
n
=
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
{\displaystyle \sigma _{n}={\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}a_{k}}
,
l
=
lim
n
→
∞
a
n
{\displaystyle l=\lim _{n\to \infty }a_{n}}
e sia
ε
>
0
{\displaystyle \varepsilon >0}
. Notiamo che se fosse
|
a
k
−
l
|
<
ε
∀
k
{\displaystyle \vert a_{k}-l\vert <\varepsilon \ \forall k}
allora si avrebbe
|
σ
n
−
l
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
−
l
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
−
1
n
n
l
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
−
1
n
∑
k
=
1
n
l
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
(
a
k
−
l
)
|
≤
1
n
∑
k
=
1
n
|
a
k
−
l
|
<
1
n
n
ε
=
ε
.
{\displaystyle \vert \sigma _{n}-l\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}a_{k}-l\right\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}a_{k}-{\frac {1}{n}}nl\right\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}a_{k}-{\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}l\right\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}(a_{k}-l)\right\vert \leq {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}\vert a_{k}-l\vert <{\frac {1}{n}}n\varepsilon =\varepsilon .}
Tuttavia ciò non è vero sempre, ma lo sarà per
n
>
n
~
{\displaystyle n>{\tilde {n}}}
, per un certo
n
~
=
n
~
(
ε
)
{\displaystyle {\tilde {n}}={\tilde {n}}(\varepsilon )}
. Spezziamo dunque la somma da
1
{\displaystyle 1}
a
n
~
{\displaystyle {\tilde {n}}}
e da
n
~
+
1
{\displaystyle {\tilde {n}}+1}
a
n
{\displaystyle n}
:
|
σ
n
−
l
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
a
k
−
l
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
~
a
k
+
1
n
∑
k
=
n
~
+
1
n
a
k
−
1
n
(
(
n
−
n
~
)
l
+
n
~
l
)
|
=
|
1
n
∑
k
=
1
n
~
a
k
+
1
n
∑
k
=
n
~
+
1
n
a
k
−
1
n
∑
k
=
n
~
+
1
n
l
−
n
~
n
l
|
.
{\displaystyle \vert \sigma _{n}-l\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}a_{k}-l\right\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{\tilde {n}}a_{k}+{\frac {1}{n}}\sum _{k={\tilde {n}}+1}^{n}a_{k}-{\frac {1}{n}}{\Big (}(n-{\tilde {n}})l+{\tilde {n}}l{\Big )}\right\vert =\left\vert {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{\tilde {n}}a_{k}+{\frac {1}{n}}\sum _{k={\tilde {n}}+1}^{n}a_{k}-{\frac {1}{n}}\sum _{k={\tilde {n}}+1}^{n}l-{\frac {\tilde {n}}{n}}l\right\vert .}
Riunendo le somme come in precedenza e applicando la disuguaglianza triangolare otteniamo:
|
σ
n
−
l
|
≤
1
n
∑
k
=
1
n
~
|
a
k
|
+
1
n
∑
k
=
n
~
+
1
n
|
a
k
−
l
|
+
n
~
n
|
l
|
<
1
n
∑
k
=
1
n
~
|
a
k
|
+
n
−
n
~
n
ε
+
n
~
n
|
l
|
.
{\displaystyle \vert \sigma _{n}-l\vert \leq {\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{\tilde {n}}\vert a_{k}\vert +{\frac {1}{n}}\sum _{k={\tilde {n}}+1}^{n}\vert a_{k}-l\vert +{\frac {\tilde {n}}{n}}\vert l\vert <{\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{\tilde {n}}\vert a_{k}\vert +{\frac {n-{\tilde {n}}}{n}}\varepsilon +{\frac {\tilde {n}}{n}}\vert l\vert .}
Richiamando
M
=
∑
k
=
1
n
~
|
a
k
|
{\textstyle M=\sum _{k=1}^{\tilde {n}}\vert a_{k}\vert }
e riordiando otteniamo
|
σ
n
−
l
|
<
ε
+
1
n
(
M
+
n
~
(
|
l
|
−
ε
)
)
,
{\displaystyle \vert \sigma _{n}-l\vert <\varepsilon +{\frac {1}{n}}{\big (}M+{\tilde {n}}(\vert l\vert -\varepsilon ){\big )},}
dove la quantità in parentesi è indipendente da
n
{\displaystyle n}
, per cui il secondo addendo tende a
0
{\displaystyle 0}
per
n
→
∞
{\displaystyle n\to \infty }
. Per l'arbitrarietà di
ε
{\displaystyle \varepsilon }
si ha dunque
∀
ε
>
0
∃
n
~
∈
N
:
|
σ
n
−
l
|
<
ε
,
per ogni
n
>
n
~
.
{\displaystyle \forall \varepsilon >0\,\exists {\tilde {n}}\in \mathbb {N} :\left|\sigma _{n}-l\right|<\varepsilon ,{\text{ per ogni }}n>{\tilde {n}}.}
Cioè
σ
n
→
l
{\displaystyle \sigma _{n}\to l}
se
a
n
→
l
.
{\displaystyle a_{n}\to l.}
Se la serie è convergente, la somma di Cesàro coincide con la somma della serie; la somma di Cesàro infatti non dipende da alcuna somma parziale di indice finito. Questo significa formalmente che, per
n
{\displaystyle n}
tendente all'infinito
s
1
+
…
+
s
n
n
≈
s
1
+
…
+
s
m
n
+
s
m
+
1
+
…
+
s
n
n
−
m
≈
s
m
+
1
+
…
+
s
n
n
−
m
,
{\displaystyle {\frac {s_{1}+\ldots +s_{n}}{n}}\approx {\frac {s_{1}+\ldots +s_{m}}{n}}+{\frac {s_{m+1}+\ldots +s_{n}}{n-m}}\approx {\frac {s_{m+1}+\ldots +s_{n}}{n-m}},}
per ogni intero
m
{\displaystyle m}
finito. L'operazione svolta dunque è quella di mediare solo le somme delle serie di indice molto elevato: se la serie converge è evidente che il risultato sarà semplicemente la somma infinita della serie. La somma di Cesàro è però definita anche per alcune serie non convergenti; ad esempio, se
a
n
=
(
−
1
)
n
,
{\displaystyle a_{n}=(-1)^{n},}
(serie di Grandi )
la serie non ammette limite, ma per convenzione si può considerare come valore limite quello medio delle due sottosuccessioni estratte, per
n
{\displaystyle n}
pari e per
n
{\displaystyle n}
dispari, che è -0,5. La somma di Cesàro
n
{\displaystyle n}
-esima in questo caso è data da
{
−
1
n
se
n
dispari,
0
se
n
pari,
{\displaystyle {\begin{cases}-{\frac {1}{n}}\quad &{\text{se }}n{\text{ dispari,}}\\\\0&{\text{se }}n{\text{ pari,}}\end{cases}}}
il cui limite è 0. Questo esempio dimostra che il teorema di Cesàro non è invertibile.
Questo teorema può essere ricavato dal teorema di Stolz-Cesàro ponendo
a
n
=
∑
k
=
1
n
a
k
{\displaystyle a_{n}=\sum _{k=1}^{n}a_{k}}
e
b
n
=
n
{\displaystyle b_{n}=n}
.
(EN ) Bruce Watson, Borel's Methods of Summability: Theory and Applications . Oxford University Press, New York, 1994. ISBN 0-19-853585-6 .