先计算该级数的收敛半径然后计算得到该级数的收敛区间，再从收敛区间的基础上考察左，右两个端点的敛散性最后得出收敛域。
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计算幂级数的收敛域是高等数学中的重点，结合了审敛法的使用和极限的计算但真正掌握了，属于很容易解决的数学问题。
判别两端点的敛散性的时候，灵活采用审敛法谨记收敛为闭区间，发散为开区间。
python中，想要表示a的b次方时，有两种方法：
1，math.pow()这个内置函数
2，**运算符
这两种方法效果是一样的，但是当
b为分数，a为负数：当幂运算符的底数为负数、幂为分数时，Python会抛出ValueError: negative number cannot be raised to a fractional power异常，
这时有两种方法可以解决此问题：
1，底数a正负均可不影响你的算法的话，加一个绝对值就行了即abs(a);
2，如果底数a必须是正、或必须是负的话，需要采用复数进行运算。因此凡是遇到幂为分数的项，都将底数用complex()转换为复数。
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幂函数积分公式如图：
把函数f（x）的所有原函数F（x）+C（C为任意常数）叫做函数f（x）的不定积分，记作，即∫f（x）dx=F（x）+C。
其中∫叫做积分号，f（x）叫做被积函数，x叫做积分变量，f（x）dx叫做被积式，C叫做积分常数，求已知函数不定积分的过程叫做对这个函数进行积分。
扩展资料：
如果一个函数f在某个区间上黎曼可积，并且在此区间上大于等于零。那么它在这个区间上的积分也大于等于零。如果f勒贝格可积并且几乎总是大于等于零，那么它的勒贝格积分也大于等于零。
作为推论，可积函数f和g相比，f（几乎）总是小于等于g，那么f的（勒贝格）积分也小于等于g的（勒贝格）积分。
Python标准库math中用来求幂运算的函数是pow(x,y)
pow(x,y)函数和x**y是等效的,都是计算x的y次方
用法:
import math
print(math.pow(4,2))
pow是一个求幂的函数，它的优先级最高，所以先算2的3*5即2的15次幂，然后除以3，最后加上10。
乘法的优先级高于加法。
python常见的运算符
1.算数运算符
算术运算符用于执行加减乘除、取余等基本数学运算，其中为了方便输入用斜杠"/"表示除号。和其它编程语言中两个整数相除结果为整数不同，Python中两个整数相除结果为小数，如果需要获取整除结果则需要使用两个斜杠"//"。Python中用两个“*”号表示求幂，例如 2**3=8，3**2=9。
①+ 名称：加
可用于对数字，序列等数据操作 。对于数字进行求和；其他的是连接
②- 名称 ：减 只是求差
③* 名称：乘法
可用于数字、序列等数据进行操作；数字是求积；其他类型进行连续性的操作
④/ 名称：除法 求商
⑤% 名称：取余 求两个数字除法运算的余数
⑥** 名称：幂 求a的b次幂
⑦// 名称：地板除法 求商取整
2.关系运算符
关系运算符用于比较两个操作数之间的大小关系，返回值为True或False。
① == 名称：等于 ② != 不等于 ③ 大于 ④ 小于 ⑤ = 小于等于 ⑥ = 大于等于
注意：1. 一个=表示赋值，两个==表示判断两个对象是否相等
2.关系运算符可以连用
3.逻辑运算符
逻辑运算符用于判断多个条件是否满足某一要求。与其他编程语言不同的是：Python中用 not 表示逻辑非，and 表示逻辑与， or 表示逻辑或。
① and 名称：逻辑与 只有当and两边的之都为 True时，结果为True，否则结果均为False
② or 名称：逻辑或 只有当or两边的之都为False时，结果为False，否则结果均为True
③not 名称：逻辑非 结果与原来的结果相反，总是。
注意：逻辑与和了逻辑或在进行求解期间 ，总是从左到右一次执行 ，如果在某一步可以确定结果，那么将不在执行后面的表达式。
4.赋值运算符
运算符 += -= *= /= %= **= //= = |= ^= = =
名称 加赋值 减赋值 乘赋值 除赋值 取余赋值 幂赋值 地板除法赋值 位与赋值 位或赋值 位异或赋值 左移赋值 右移赋值
例子 a +=b a -= b a *= b a /= b a %= b a **= b a //= b a = b a |= b a ^= b a = b a = b
说明 a = a + b a = a - b a = a * b a = a / b a = a % b a = a ** b a = a // b a = a b a =a | b a = a ^ b a = a b a = a b
5.身份运算符
in 例子：x in y 表示y中是否含有x，如果有则返回True，没有责则返回False
not in 例子： x not in y 表示y中是否含有，没有返回位True，有返回False