TruncateSum[sexpr,n]
sexpr 内の各Sumの項を切り捨てて最大で n 項になるようにする.
TruncateSum[sexpr,{m,n,…}]
反復指定{m,n,…}を使って sexpr 内の各多重Sumの項を切り捨てる.
TruncateSum
TruncateSum[sexpr,n]
sexpr 内の各Sumの項を切り捨てて最大で n 項になるようにする.
TruncateSum[sexpr,{m,n,…}]
反復指定{m,n,…}を使って sexpr 内の各多重Sumの項を切り捨てる.
詳細とオプション
- TruncateSumは,通常,近似評価が簡単になるように,無限和を含む記号解を切り捨てて有限和にするために使われる.
- 総和の式 sexpr は,未評価およびInactiveな総和の任意の組み合せでよい.
- TruncateSumは,以下に従って大きい正または負の総和の極限を切り捨てる.
-



のとき 



のとき 


- 次は,使用可能なオプションである.
-
ActivateResult True 結果をActivateするかどうか WorkingPrecision Automatic 内部計算の精度
例題
すべて開く すべて閉じる例 (2)
TruncateSum[Sum[f[i], {i, 1, ∞}], 12]expr = Inactive[Sum][1 / x^i, {i, 1, ∞}]TruncateSum[expr, 5]TruncateSum[Inactive[Sum][x^(-i), {i, 1, Infinity}], 5, ActivateResult -> False]Activate[%]スコープ (13)
基本的な用法 (3)
expr = Sum[Sin[x^i], {i, 1, Infinity}]TruncateSum[expr, 10]expr = Inactive[Sum][Exp[-Sin[x]], {x, 1, Infinity}]TruncateSum[expr, m]未評価の和については,TruncateSumは切捨て和を直接評価する:
expr = Sum[Cos[i], {i, 3, Infinity}]TruncateSum[expr, 7]有限和 (3)
TruncateSum[Inactive[Sum][Tanh[x]^i, {i, 1, 1000}], 5]expr = Sum[Sin[x^i], {i, 1, n}]TruncateSum[expr, 10]expr = Inactive[Sum][(-x)^n, {n, -100, 100}];TruncateSum[expr, 10, ActivateResult -> False]無限和 (4)
expr = Sum[1 / n, {n, 1, Infinity}]TruncateSum[expr, 14]TruncateSum[Inactive[Sum][Sin[x^i], {i, -Infinity, Infinity}], 10, ActivateResult -> False]Activate[%]TruncateSum[Inactive[Sum][Cos[n + x], {n, -Infinity, 0}], 5]pol = x^2 Inactive[Sum][Sin[i], {i, 1, Infinity}] + x Inactive[Sum][Cos[j], {j, 1, Infinity}] + Inactive[Sum][E^(-k), {k, 1, Infinity}];N[TruncateSum[pol, 4]]多重和 (2)
expr = Inactive[Sum][Sin[i*j], {i, 1, Infinity}, {j, 1, Infinity}];TruncateSum[expr, 5]TruncateSum[expr, {3, 4}]TruncateSum[expr, {4, All}]TruncateSum[expr, {All, 4}]dsum = Underoverscript[∑, i = 1, ∞]Underoverscript[∑, j = 1, 10](i^2 + j^3);TruncateSum[dsum, 5]TruncateSum[dsum, {3, 4}]非アクティブな和 (1)
TruncateSumは,非アクティブな和については切捨て和を評価しようとする:
expr = Inactive[Sum][i^2, {i, 1, Infinity}]TruncateSum[expr, n]ActivateResultFalseを使って非アクティブな和をアクティブにしないようにする:
TruncateSum[expr, n, ActivateResult -> False]Activate[%]オプション (2)
WorkingPrecision (1)
アプリケーション (10)
微分方程式 (4)
有限区間の波動方程式についてのディリクレ(Dirichlet)問題を解く:
weqn = D[u[x, t], {t, 2}] == D[u[x, t], {x, 2}];
ic = {u[x, 0] == x ^ 2(Pi - x), Derivative[0, 1][u][x, 0] == 0};
bc = {u[0, t] == 0, u[Pi, t] == 0};sol = DSolveValue[{weqn, ic, bc}, u[x, t], {x, t}]Inactive和から最初の3項を抽出する:
asol = TruncateSum[sol, 3]Plot3D[asol, {x, 0, Pi}, {t, 0, 4Pi}, ColorFunction -> Hue]weqn = D[u[x, y, t], {t, 2}] == Laplacian[u[x, y, t], {x, y}];ic = {u[x, y, 0] == (1 / 10)(x - x ^ 2)(2y - y ^ 2), Derivative[0, 0, 1][u][x, y, 0] == 0};bc = {u[x, 0, t] == 0,
u[0, y, t] == 0, u[1, y, t] == 0, u[x, 2, t] == 0};(sol = FullSimplify[DSolveValue[{weqn, ic, bc}, u[x, y, t], {x, y, t}], K[1]∈Integers && K[3]∈Integers && K[1] ≥ 1 && K[3] ≥ 1])//TraditionalFormInactive和から数項抽出する:
h[x_, y_, t_] = TruncateSum[sol, 5]Animate[Plot3D[h[x, y, t], {x, 0, 1}, {y, 0, 2}, Ticks -> False, PlotRange -> {-1 / 36, 1 / 36}, MeshStyle -> Red, PerformanceGoal -> "Quality"], {t, 0, 8}, SaveDefinitions -> True, DefaultDuration -> 12, AnimationRepetitions -> 1]heqn = D[u[x, t], t] == D[u[x, t], {x, 2}];
ic = u[x, 0] == x(3 - x) ^ 2;
bc = {u[0, t] == 0, u[3, t] == 0};sol = DSolveValue[{heqn, ic, bc }, u[x, t], {x, t}]Inactive和を切り捨てる:
asol = TruncateSum[sol, 3]Plot3D[asol//Evaluate, {x, 0, 3}, {t, 0, 3 / 2}, Exclusions -> None, PlotRange -> All]ディリクレ境界条件があるシュレディンガー(Schrödinger)方程式についての初期値問題を解く:
eqn = I D[ψ[x, t], t] == -2 D[ψ[x, t], {x, 2}];
f[x_] := -350 + 155 x - 22 x^2 + x^3
sol = DSolveValue[{eqn, ψ[5, t] == 0, ψ[10, t] == 0, ψ[x, 2] == f[x]}, ψ, {x, t}]u[k_Integer] = TruncateSum[sol, k]Table[eqn /. ψ -> u[k], {k, 4}]//SimplifyTable[{u[k][5, t] == 0, u[k][10, t] == 0}, {k, 4}]初期条件は u∞についてしか満足されないが,t==2で急速に収束する:
Grid@Partition[Table[Plot[{u[k][x, 2], f[x]}, {x, 5, 10}, ImageSize -> 200], {k, 4}], 2]差分方程式 (1)
漸近 (3)
pse = Asymptotic[Sin[x], {x, 0, Infinity}]TruncateSum[pse, 7]Asymptotic[E ^ x, {x, 1, Infinity}]TruncateSum[%, 5]一連のHypergeometric1F1関数を切り捨てる:
h1f1[a_, b_, z_] = Inactive[Sum][(Pochhammer[a, i]z^i/Pochhammer[b, i]i!), {i, 0, Infinity}]f[a_, b_, z_, n_] = TruncateSum[h1f1[a, b, z], n + 1]結果を組込みのHypergeometric1F1関数と比較する:
Table[(Hypergeometric1F1[a, b, z] - f[a, b, z, n]) /. {a -> 1.1, b -> 1.2, z -> 2.3}, {n, 5, 20, 5}]Plot[{Hypergeometric1F1[-1.1, 2, z], f[-1.1, 2, z, 5], f[-1.1, 2, z, 10], f[-1.1, 2, z, 15]}, {z, 0, 17}, PlotLegends -> {"Exact", "n=5", "n=10", "n=15"}]逆ラプラス変換 (2)
ilt = InverseLaplaceTransform[1 / (s Sinh[3 s] Sinh[5 s]), s, t]Plot[TruncateSum[ilt, 45], {t, 0, 60}]ilt = InverseLaplaceTransform[((Exp[s] - 1) Sin[π / 5]) / (s (Exp[2 s] - 2 Exp[s] Cos[π / 5] + 1)), s, t]Plot[TruncateSum[ilt, 6], {t, 0, 15}]特性と関係 (4)
TruncateSum[expr,n]は,式の各和が最高で n 項になるように切り捨てる:
TruncateSum[Underoverscript[∑, i = 1, ∞]f[i] + Underoverscript[∑, j = 1, ∞]g[j], 4]TruncateSumは,二重無限和の両方の極限を切り捨てる:
TruncateSum[Underoverscript[∑, i = -∞, ∞]f[i], 4]TruncateSumは,–∞ から無限の値までの和の下極限だけを切り捨てる:
TruncateSum[Underoverscript[∑, i = -∞, 0]f[i], 4]TruncateSumは式内のすべての非アクティブな和をアクティブにする:
expr = Inactive[Sum][f[i], {i, 1, 100}]TruncateSum[expr, 5]ActivateResult Falseを使ってアクティブにしないようにできる:
TruncateSum[expr, 5, ActivateResult -> False]関連するガイド
-
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- 離散微積分
テキスト
Wolfram Research (2024), TruncateSum, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/TruncateSum.html.
CMS
Wolfram Language. 2024. "TruncateSum." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/TruncateSum.html.
APA
Wolfram Language. (2024). TruncateSum. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/TruncateSum.html
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_truncatesum, author="Wolfram Research", title="{TruncateSum}", year="2024", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/TruncateSum.html}", note=[Accessed: 02-November-2026]}
BibLaTeX
@online{reference.wolfram_2026_truncatesum, organization={Wolfram Research}, title={TruncateSum}, year={2024}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/TruncateSum.html}, note=[Accessed: 02-November-2026]}