解题过程如下图：
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。
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。
扩展资料
常见收敛性
1、依分布收敛
亦称“弱收敛”，称随机变量列依分布收敛于随机变量X，记作Xn⇒X，如果在X的分布函数 F(x)的每一连续点x上，Xn的分布函数Fn(x)收敛于F(x)。
2、均方收敛
即“平均收敛”，概率论中常用的一种收敛性，{ξn，n≥1}是随机变量列，且E|ξn|<+∞，如果E|ξ|<+∞，且E|ξn-ξ|=0.，则称ξn均方收敛到随机变量ξ。
具体回答如图：
设两锐角分别为A，B，则有下列表示：若tanA=1.9/5，则 A=arctan1.9/5；若tanB=5/1.9，则B=arctan5/1.9。如果求具体的角度可以查表或使用计算机计算。
扩展资料：
由于正切函数y=tanx在定义域R上不具有一一对应的关系，所以不存在反函数。注意这里选取是正切函数的一个单调区间。而由于正切函数在开区间(-π/2,π/2)中是单调连续的，因此，反正切函数是存在且唯一确定的。
反三角函数在无穷小替换公式中的应用：当x→0时，arctanx~x。
对于任意的X0∈[a,b],由迭代式Xk+1=φ（Xk）所产生的点列收敛，即其当k→∞时，Xk的极限趋于X*，则称Xk+1=φ（Xk）在[a，b]上收敛于X*。
若存在X*在某邻域R={X| |X-X*|<δ},对任何的X0∈R，由Xk+1=φ（Xk）所产生的点列收敛，则称Xk+1=φ（Xk）在R上收敛于X*。
参考资料来源：百度百科——反正切函数
本回答被网友采纳今天做mooc题目看到的，别人告诉我和百度答案不一样，我更正了下自己答案发过来
在正无穷的区间收敛 要求0≤k<1
在0附近的收敛 要求k-1<1
结果是0≤k<1追问
对，反常积分⊙﹏⊙
追答我答的有什么问题吗
追问答案是1到2啊-_-#
本回答被提问者采纳