阿贝尔判别法与狄利克雷判别法的联系和区别是什么？

参考GPT和自己的思路：

阿贝尔判别法和狄利克雷判别法都是用来判断级数收敛与发散的方法。

它们的联系在于，都是通过利用级数部分和的性质来判断级数的收敛性。具体地说，阿贝尔判别法用到了极限的性质，而狄利克雷判别法则用到了数列的单调性质。

它们的区别在于，阿贝尔判别法适用于形如$\sum a_n b_n$的级数，其中$a_n$是一个收敛的正项数列，$b_n$是一个单调有界的数列；而狄利克雷判别法则适用于形如$\sum a_n b_n$的级数，其中$a_n$是一个单调趋于零的数列，$b_n$是一个单调有界的数列。

因此，它们适用的范围存在一定的差别。在实际应用中，根据级数的形式来选择使用哪种判别法是比较关键的。