1 . 设数列的前项和为的前项和为，满足，且且，则（       ）

A．是等差数列	B．时，的最大值为26
C．若，则数列是递增数列	D．若，则

2 . 已知是各项均为正整数的无穷递增数列，对于，定义集合，设为集合中的元素个数，若时，规定.
(1)若，写出及的值；
(2)若数列是等差数列，求数列的通项公式；
(3)设集合，求证：且.

3 . 已知是正项数列的前项和，满足，.
(1)若，求正整数的值；
(2)若，在与之间插入中从开始的连续项构成新数列，即为，求的前30项的和.

4 . 已知数列满足：对任意正整数，都有.
(1)若，求的值；
(2)设，且，求证：是等差数列，并求的前项和；
(3)若是公比为的等比数列，求的值.

5 . 数列由首项和递推关系确定．
(1)证明：若，则数列的每一项都不为．
(2)若，问数列是否有可能是无穷数列？若有可能，求无穷数列的通项公式；若不可能，问数列项数的最大值．

6 . 若数列满足（n为正整数，p为常数），则称数列为等方差数列，p为公方差．
(1)已知数列的通项公式分别为判断上述两个数列是否为等方差数列，并说明理由；
(2)若数列是首项为1，公方差为2的等方差数列，数列满足，且，求正整数m的值；
(3)在（1）､（2）的条件下，若在与之间依次插入数列中的项构成新数列，，求数列中前50项的和．

7 . 马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测等方面都有着极其广泛的应用．其数学定义为：假设我们的序列状态是…，，，，，…，那么时刻的状态的条件概率仅依赖前一状态，即．
现实生活中也存在着许多马尔科夫链，例如著名的赌徒模型．
假如一名赌徒进入赌场参与一个赌博游戏，每一局赌徒赌赢的概率为，且每局赌赢可以赢得1元，每一局赌徒赌输的概率为，且赌输就要输掉1元．赌徒会一直玩下去，直到遇到如下两种情况才会结束赌博游戏：一种是手中赌金为0元，即赌徒输光；一种是赌金达到预期的B元，赌徒停止赌博．记赌徒的本金为，赌博过程如下图的数轴所示．

当赌徒手中有n元（，）时，最终输光的概率为，请回答下列问题：
(1)请直接写出与的数值．
(2)证明是一个等差数列，并写出公差d．
(3)当时，分别计算，时，的数值，并结合实际，解释当时，的统计含义．

8 . 如图所示，已知三棱锥中，，所成角为30°，且.在线段上分别取靠近点的等分点，记为，，…，.分别过，，…，作平行于，的平面，与三棱锥的截面记为，，…，，记截面，，…，的面积分别为，，…，.则以下说法正确的是（       ）

A．

B．为递增数列

C．存在常数，使为等差数列

D．设为数列的前项积，则

9 . 已知等比数列的各项都为正数，，，数列的首项为，且前项和为，再从下面①②③中选择一个作为条件，判断是否存在，使得，恒成立？若存在，求出的值；若不存在，说明理由．
①；②，；③．

10 . 已知数列满足：，，，3，4，…，则下列说法正确的是（       ）

A．

B．对任意，恒成立

C．不存在正整数，，使，，成等差数列

D．数列为等差数列