泰勒公式及其应用
泰勒公式其应用
泰勒公式其应用一、一阶泰勒公式１.带有Lagrange 型余项的Taylor 公式定理1（泰勒） 若函数f 在(a,b)上存在直到n 阶的连续导函数,在(a,b)内存在n ＋1阶导函数,则对任意给定的),(,0b a x x ∈,至少存在一点ξ使得：()(1)1000000()()()()()()()()1!!(1)!n n nn f x f x f f x f x x x x x x x n n ξ++'=+-++-+-+ξ在0,x x 之间。
2.带有皮亚诺余项的泰勒公式定理2若函数f 在(a,b)上存在直到n 阶的连续导函数,则对任意给定的),(,0b a x x ∈()000000()()()()()()0(())1!!n n n f x f x f x f x x x x x x x n '=+-++-+- （1）称为泰勒公式的余项.3、 函数的Maclaurin 公式210()2!!nxn x x e x x n =+++++352112sin (1)0()3!5!(21)!m m m x x x x x x m --=-+++-+-24221cos 1(1)0()2!4!(2)!m m m x x x x x m +=-+++-+ 231ln(1)(1)0()23nn n x x x x x x n -+=-+++-+ 2(1)(1)(1)(1)10()2!!n n x x x x n ααααααα---++=+++++2110()1n n x x x x x=+++++- 二、应用1.把函数)(x f 展开成n 阶Maclaurin 公式例１： 把函数22sin )(x x x f =展开成含16x 项的具Peano 型余项的Maclaurin 公式 .【解】 ) (!7!5!3sin 7753x x x x x x +-+-=,) (!7!5!3sin 141410622x x x x x x +-+-=. ) (!7!5!3sin 1616128422x x x x x x x +-+-=例２： 把函数x x f 2cos )(=展开成含6x 项的具Peano 型余项的Maclaurin 公式 .【解】 ) (!6!4!21cos 6642x x x x x +-+-=, ), (!62!34212cos 66642x x x x x +-+-= ∴ ) (!62!321)2cos 1(21cos 665422x x x x x x +-+-=+=. 2.求)(x f 的n 阶导数例３： )1ln()(2x x x f +=，求)3)(0()(≥n fn .【解】))(022()1ln()(22222--+-++-=+=n n x n x x x x x x x f 又)(0!)0(!1)0()0()()(n nn x x n f x f f x f +++'+= )(02243n n x n x x x +-++-=所以，21!)0()(-=n n f n ，2!)0()(-=n n f n3.利用Taylor 公式求极限 例4 求极限(1) )]1ln([cos lim2202x x x e x x x -+--→ (2)011lim (cot )x x x x →-. 【分析】用泰勒公式求极限把函数展开到x 多少次方呢？对于分子和分母有一个能确定次数的，把另一个展开到相同次数即可，例如：3sin limxx x x -→333))(61(limx x o x x x x +--=→=6161lim 330=→xx x但是对于分子和分母都不能确定次数的，要以具体情况而定。
泰勒公式及应用
泰勒公式及其应用摘要本文论述了泰勒公式的一些基本内容，并着重介绍了它在数学分析中的一些应用。
泰勒公式是数学分析中的重要知识，在某些题目中运用泰勒公式会达到快速解题的目的。
本文主要从六个方面对泰勒公式进行综合论述利用泰勒公式求极限、证明中值公式、证明不等式、估计、在方程中的应用、在近似计算的的应用。
一、泰勒公式及其余项1：泰勒公式对于一般函数f ，设它在点0x 存在直到n 阶的导数，由这些导数构造一个n 次多项式，n n x x n x f x x x f x x x f x f x Tn )0(!)0()0(!2)0('')0(!1)0(')0()0()(2-++-+-+= 称为函数f 在点0x 处的泰勒(Taylor)多项式,)(x Tn 的各项系数),,2,1(!)0()(n k k x f k =称为泰勒系数。
2：泰勒余项定理1：若函数f 在点0x 存在直到n 阶导数，则有))0(()()(n x x n T x f -+= ；即))0(()0(!)0()0(!2)0('')0)(0(')0()()(2n n n x x x x n x f x x x f x x x f x f x f -+-++-+-+= 其中)()()(x Tn x f x Rn -=称为泰勒公式的余项。
形如))0((nx x - 的余项称为佩亚诺型余项。
特殊的当0=x 时;)(!)0(!2)0('')0(')0()()(2n nn x x n f x f x f f x f +++++= 称为（带有佩亚诺型余项的）麦克劳林(Maclaurin)公式。
定理2：（泰勒定理） 若函数f 在],[b a 上存在直至n 阶的连续导函数，在),(b a 内存在)1(+n 阶导函数，则对任意给定的],[0,b a x x ∈，至少存在一点∈ξ(a,b)使得+-++-+-+=n n x x n x f x x x f x x x f x f x f )0(!)0()0(!2)0('')0)(0(')0()()(21)1()0()!1()(++-+n n x x n f ξ其中=-=)()()(x Tn x f x Rn 1)1()0()!1()(++-+n n x x n f ξ,)10(),0(0<<-+=θθξx x x ,称为拉格朗日型余项。
泰勒公式大全
泰勒公式大全泰勒公式是微积分中的重要概念，它可以将一个函数在某一点附近展开成无限项的多项式，从而方便我们进行计算和研究。
本文将按照不同的类别介绍泰勒公式的各种形式和应用。
一、泰勒公式的基本形式泰勒公式的基本形式是：$$f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n$$其中，$f(x)$是要展开的函数，$a$是展开点，$f^{(n)}(a)$表示$f(x)$在$a$处的$n$阶导数，$n!$表示$n$的阶乘。
二、泰勒公式的常用形式1. 麦克劳林公式当$a=0$时，泰勒公式就变成了麦克劳林公式：$$f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n$$这个公式在计算中非常常用，因为它可以将很多函数展开成简单的多项式形式。
2. 带余项的泰勒公式在实际计算中，我们往往只需要保留泰勒公式的前几项，而不需要展开到无穷项。
这时，我们可以使用带余项的泰勒公式：$$f(x)=\sum_{n=0}^{m}\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n+R_m(x)$$其中，$m$表示展开的项数，$R_m(x)$表示余项，它的表达式为：$$R_m(x)=\frac{f^{(m+1)}(\xi)}{(m+1)!}(x-a)^{m+1}$$其中，$\xi$是$a$和$x$之间的某个值，$m+1$阶导数的值在$a$和$\xi$之间取值。
三、泰勒公式的应用1. 近似计算泰勒公式可以将一个复杂的函数近似成一个简单的多项式，从而方便我们进行计算。
比如，我们可以使用麦克劳林公式将$\sin x$和$\cos x$展开成多项式形式，从而计算它们的值。
2. 函数的性质研究泰勒公式可以帮助我们研究函数的性质，比如函数的最值、极值、拐点等。
通过对泰勒公式的各项系数进行分析，我们可以得到函数在展开点附近的一些性质。
3. 数值逼近泰勒公式可以用来进行数值逼近，比如我们可以使用带余项的泰勒公式来逼近函数的值。
泰勒公式及其在极限运算中的运用
泰勒公式及其在极限运算中的运用泰勒公式是数学分析中的一个重要公式，广泛应用于函数极限、导数计算以及微积分等领域。
本文将对泰勒公式进行详细介绍，并讨论其在极限运算中的应用。
泰勒公式是由苏格兰数学家布鲁尔-泰勒 (Brook Taylor) 在18世纪提出的。
该公式是将一个函数在其中一点的附近进行多项式展开的一种方法。
泰勒公式的一般形式如下：f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+f''(a)*(x-a)^2/2!+...+f^n(a)*(x-a)^n/n!+Rn(x)在该公式中，f(x)表示需要求解的函数，a是给定的点，f(a)是函数在该点的函数值，f'(a)是函数在该点的一阶导数值，f''(a)是函数在该点的二阶导数值，f^n(a)表示函数在该点的n阶导数值。
最后一项Rn(x)表示剩余的误差，即多项式展开与原函数之间的差值。
泰勒公式的应用之一是极限运算。
当需要求解一些函数在其中一点的极限值时，可以利用泰勒公式来进行近似计算。
具体的步骤如下：1.选择给定的点a；2.求解函数在该点的一阶、二阶、三阶...n阶导数值；3.将导数值代入泰勒公式中，并计算多项式展开的和；4.计算剩余项Rn(x)；5.将得到的多项式展开式和剩余项带入极限公式中，计算极限值。
在极限运算中，泰勒公式的应用可以大大简化计算的复杂度。
若函数是连续可导的，且多项式展开的项数足够多，那么剩余项Rn(x)的大小趋近于零，可以忽略不计。
这样，通过泰勒公式计算得到的多项式展开式就是函数在给定点的极限值的一个很好的近似。
泰勒公式的应用并不仅限于极限运算，还可以用来计算函数的导数值。
通过求解各阶导数值，可以利用泰勒公式将函数在其中一点的值展开成其导数的和。
这对于函数的近似计算和函数特性的研究有着重要的意义。
总结来说，泰勒公式是一种重要的数学工具，可以用于函数的近似计算和函数在其中一点的极限运算。
泰勒展开与泰勒公式的原理及应用
泰勒展开与泰勒公式的原理及应用在数学领域中，泰勒展开和泰勒公式是非常重要的概念。
它们不仅仅是数学的基本理论，还有广泛的应用，涉及到数学、物理、工程等各个领域。
本文将对泰勒展开和泰勒公式的原理和应用进行详细的讲解。
一、泰勒展开的原理泰勒展开是将一个函数在某点进行展开，使得该函数在该点处的函数值等于其展开式中前几项的和。
具体来说，泰勒展开的原理是利用函数的导数来逼近函数的值。
泰勒展开公式如下：$f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+\frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2+\frac{f'''(a)}{3!}(x-a)^3+…$其中，$f(x)$表示要展开的函数，$a$表示展开点，$f'(a)$表示$f(x)$在$a$点的一阶导数，$f''(a)$表示二阶导数，$f'''(a)$表示三阶导数，$…$表示高阶导数。
展开式总共有无限项，即展开式中包含了函数的所有导数。
如果只取展开式中的前$n$项，则可以得到如下式子：$f(x)=\sum\limits_{k=0}^{n}\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k$这就是泰勒展开的$n$阶近似公式。
二、泰勒公式的原理泰勒公式是将一个函数在某个区间内进行展开，使得该函数在这个区间内的函数值可以用展开式中的前几项来近似表示。
具体来说，泰勒公式的原理是通过多项式逼近原函数。
泰勒公式与泰勒展开的区别在于，泰勒公式是在一个区间内进行展开，而泰勒展开一般是在某一点进行展开。
泰勒公式可以表示为：$f(x)=\sum\limits_{k=0}^{n}\frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}(x-x_0)^k+R_n(x)$其中，$f(x)$表示要展开的函数，$n$表示要展开的级数，$x_0$表示展开的中心点，$R_n(x)$表示余项，表示展开式与原函数之间的误差。
泰勒公式的应用超强总结
泰勒公式的应用超强总结泰勒公式（Taylor series）是一种用来近似表示函数的方法，它将一个光滑的函数表示为多项式的形式。
在实际应用中，泰勒公式有着广泛的应用，包括物理、工程、经济等领域。
以下是泰勒公式的一些超强应用总结。
1.函数逼近：泰勒公式可以将一个复杂的函数逼近成一个多项式，用来简化计算。
这在数值计算和科学建模中广泛应用。
比如，在物理学中，我们可以使用泰勒公式将一个非线性运动的函数逼近成一个线性函数，从而简化计算。
2.误差估计：通过泰勒公式，我们可以对近似函数的误差进行估计。
在实际计算中，我们通常使用有限项的泰勒公式近似计算，而丢弃高阶项将会引入误差。
通过估计误差，我们可以更好地控制近似结果的精度，从而提高计算效率。
3.求解无解析解的问题：有些函数在数学上没有解析解，即无法用一个简单的表达式表示。
泰勒公式可以帮助我们近似求解这些问题。
比如，在微积分中，我们可以使用泰勒公式近似求解一些复杂的微分方程，从而得到数值解。
4.数值积分：泰勒公式可用于数值积分的近似计算。
在实际计算中，我们通常使用数值积分方法来计算曲线下面积或求解积分方程。
泰勒公式可以将被积函数展开成无穷级数，再通过对级数进行近似计算来求解积分。
5.精确度改善：通过对泰勒公式进行适当的变换和近似，可以提高计算结果的精度。
在数值计算中，我们经常会遇到舍入误差和近似误差等问题，通过泰勒公式的应用可以对这些误差进行修正和改善，从而得到更精确的计算结果。
6.其他应用领域：泰勒公式还可以应用于信号处理、图像处理、优化问题等领域。
例如，在信号处理中，泰勒公式可以用来进行信号的近似重构和滤波。
在优化问题中，泰勒公式可以用来近似目标函数，并帮助我们求解最优化问题。
总之，泰勒公式在科学和工程中具有广泛的应用。
通过对函数的逼近和近似，我们可以简化计算、提高精度、解决无解析解的问题，以及在数值计算、积分、优化等领域中得到更好的结果。
因此，掌握泰勒公式的应用是非常重要的，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。
考研泰勒公式大全
考研泰勒公式大全泰勒公式是指对于可导函数在一些点附近进行近似展开的一种方法，泰勒公式包括一阶泰勒公式、二阶泰勒公式、高阶泰勒公式等。
下面将详细介绍泰勒公式的各种形式以及应用。
1.一阶泰勒公式：一阶泰勒公式也称为线性近似公式，其形式如下：f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)其中，f(x)表示可导函数在点x处的函数值，f(a)表示可导函数在点a处的函数值，f'(a)表示可导函数在点a处的导数的值。
一阶泰勒公式的应用：一阶泰勒公式可以用来进行函数曲线的直线近似，特别是在计算中的一些复杂函数值时，可以通过一阶泰勒公式进行近似计算。
同时，一阶泰勒公式也可以用来求函数在一些点处的导数值。
2.二阶泰勒公式：二阶泰勒公式也称为二次近似公式，其形式如下：f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+(x-a)^2/2!*f''(a)其中，f(x)表示可导函数在点x处的函数值，f(a)表示可导函数在点a处的函数值，f'(a)表示可导函数在点a处的导数的值，f''(a)表示可导函数在点a处的二阶导数的值。
二阶泰勒公式的应用：二阶泰勒公式可以用来进行函数曲线的二次近似，尤其是在计算中的一些复杂函数值时，可以通过二阶泰勒公式进行近似计算。
二阶泰勒公式还可以用来求函数在一些点处的导数值和二阶导数值。
3.高阶泰勒公式：高阶泰勒公式是指泰勒公式的更一般形式，其表达式为：f(x)=f(a)+(x-a)f'(a)+(x-a)^2/2!*f''(a)+...+(x-a)^n/n!*f^n(a)其中，n为正整数，f^n(a)表示可导函数在点a处的n阶导数，n!表示n的阶乘。
高阶泰勒公式的应用：高阶泰勒公式可以用来进行函数曲线的更高阶近似，特别是在计算中的一些复杂函数值时，可以通过高阶泰勒公式进行近似计算。
高阶泰勒公式还可以用来求函数在一些点处的导数值和各阶导数值。
泰勒公式及其应用
泰勒公式及其应用泰勒公式是微积分中的一个基础公式，用于将一个函数在某个点处展开成幂级数的形式。
泰勒公式在物理，工程和数学等领域中至关重要，因为它提供了一个计算一些复杂函数的函数值的便捷方法。
本文将介绍泰勒公式的基本原理及其在各个领域中的应用。
泰勒公式的基本原理在数学中，泰勒公式是利用函数在某一点的导数展开成无限级数的公式。
假设给定一个函数 $f(x)$，我们希望将其在 $x=a$ 处展开成幂级数的形式。
此时，根据泰勒公式，我们可以得到:$$f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n$$其中，$f^{(n)}(a)$ 表示函数 $f(x)$ 在 $x=a$ 处的 $n$ 阶导数。
公式中展开成无限级数的所有$n$ 阶导数都被合并到一个系数中，即 $(x-a)^n$ 剩下的就是阶乘算法。
一般来说$=\frac{d^{n} f}{dx^{n}}$，就是将$f$求导$n$次例如，如果我们要将函数 $y=\sin x$ 在 $x=0$ 处展开为幂级数的形式，我们可以使用泰勒公式:$$\sin x=x-\frac{x^3}{3!}+\frac{x^5}{5!}-\frac{x^7}{7!}+\cdots $$这个级数的每一项都根据 $n$ 的变化而变化，这确定了它的无限和。
通过泰勒公式，我们得到了一个幂级数的形式，使我们能够计算不同的 $x$ 值的函数值。
泰勒公式的应用范围泰勒公式的应用范围非常广泛。
下面我们将重点介绍泰勒公式在物理，工程和数学等领域中的应用。
1. 物理学应用泰勒公式在物理学中的应用非常广泛。
例如，当我们研究两个物体之间的吸引力时，我们可以使用牛顿万有引力定律：$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$其中，$F$ 是物体之间的引力，$m_1$ 和 $m_2$ 是两个物体的质量，$r$ 是两个物体之间的距离，$G$ 是宇宙引力常数。
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目录摘要 (1)英文摘要 (2)第一章绪论 (3)第二章泰勒公式 (5)1.1泰勒公式的意义 (5)1.2泰勒公式余项的类型 (5)1.3泰勒公式 (6)第三章泰勒公式的实际应用 (7)2.1利用泰勒公式求极限 (7)2.2利用泰勒公式进行近似计算 (8)2.3在不等式证明中的应用 (9)2.4泰勒公式在外推上的应用 (10)2.5求曲线的渐近线方程 (11)2.6泰勒公式在函数凹凸性及拐点判断中的应用 (13)2.7在广义积分敛散性中的应用 (14)2.8泰勒公式在关于界的估计 (15)2.9泰勒公式展开的唯一性问题 (15)结束语 (16)致谢 (17)参考文献 (18)第一章 绪论近代微积分的蓬勃发展，促使几乎所有的数学大师都致力于相关问题的研究，特别是泰勒，笛卡尔，费马，巴罗，沃利斯等人作出了具有代表性的工作.泰勒公式是18世纪早期英国牛顿学派最优秀代表人物之一的英国数学家泰勒，在微积分学中将函数展开成无穷级数而定义出来的.泰勒将函数展开成级数从而得到泰勒公式，对于一般函数f ，设它在点0x 存在直到n 阶的导数，由这些导数构成一个n 次多项式()20000000()()()()()()()(),1!2!!n n n f x f x f x T x f x x x x x x x n '''=+-+-++- 称为函数f 在点0x 处的泰勒多项式，若函数f 在点0x 存在直至n 阶导数，则有0()()(()),n n f x T x x x ο=+-即()200000000()()()()()()()()(()).2!!n n f x f x f x f x f x x x x x x x x x n ο'''=+-+-++-+- 称为泰勒公式.众所周知，泰勒公式是数学分析中非常重要的内容，它的理论方法已经成为研究函数极限和估计误差等方面不可或缺的数学工具，集中体现了微积分“逼近法”的精髓，在近似计算上有着独特的优势，利用它可以将非线性问题化为线性问题，并能满足很高的精确度要求，在微积分的各个方面都有重要的应用. 泰勒公式在分析和研究数学问题中有着重要作用,它可以应用于求极限、判断函数极值、求高阶导数在某些点的数值、判断广义积分收敛性、近似计算、不等式证明等方面.关于泰勒公式的应用，已有许多专家学者对它产生了浓厚的兴趣，它们对某些具体的题目作出了具体的解法，如求极限，判断函数凹凸性和收敛性，求渐近线，界的估计和近似值的计算等等.虽然泰勒公式应用到各个数学领域很多，但也还有很多方面学者还很少提及，因此在这泰勒公式及其应用方面我们有研究的必要，并且有很大的空间.泰勒公式不仅在极限和不等式证明中能解决许多问题，同时也是研究分析数学的重要工具.其原理是很多函数都能用泰勒公式表示，又能借助于泰勒公式来研究函数近似值式和判断级数收敛性的问题.因此泰勒公式在数学实际应用中是一种重要的应用工具，我们必须掌握它，用泰勒公式这一知识解决更多的数学实际问题.第二章 泰勒公式 1.1泰勒公式的意义泰勒公式的意义是，用一个n 次多项式来逼近函数f .而多项式具有形式简单，易于计算等优点.泰勒公式由()f x 的n 次泰勒多项式()n P x 和余项0()[()]n n R x o x x =-组成，我们来详细讨论它们.当n =1时，有1000()()()()P x f x f x x x '=+-，是()y f x =的曲线在点00(,())x f x 处的切线（方程），称为曲线()y f x =在点00(,())x f x 的一次密切，显然，切线与曲线的差异是较大的，只是曲线的近似.当n =2时，有2020000()()()()()()2!f x P x f x f x x x x x '''=+-+-， 是曲线()y f x =在点00(,())x f x 的“二次切线”，也称曲线()y f x =在点00(,())x f x 的二次密切.可以看出，二次切线与曲线的接近程度比切线要好.当次数越来越高时，接近程度越来越密切，近似程度也越来越高.1.2泰勒公式余项的类型泰勒公式的余项分为两类，一类是定性的，一类是定量的，它们的本质相同，但性质各异.定性的余项如佩亚诺型余项0(())n o x x -，仅表示余项是比0()n x x -（当0x x →时）高阶的无穷小.如33sin ()6x x x o x =-+，表示当0x →时，sin x 用36x x -近似，误差（余项）是比3x 高阶的无穷小.定量的余项如拉格朗日型余项(1)101()()(1)!n n f x x n ξ++-+（ξ也可以写成00()x x x θ+-）、柯西余项（如在某些函数的幂级数展开时用）.定量的余项一般用于函数值的计算与函数形态的研究.1.3泰勒公式的定义（1）带有佩亚诺(Peano)型余项的泰勒公式如果函数()f x 在点0x 的某邻域内具有n 阶导数, 则对此邻域内的点x ,有()200000000()()()()()()()()(()).2!!n n f x f x f x f x f x x x x x x x x x n ο'''=+-+-++-+- 当00x =时, 上式称为麦克劳林(Maclaurin)公式.即()(1)21(0)(0)(0)()(0)(0)(01)2!!(1)!n n n n f f f f x f f x x x x n n θθ++'''=+++++<<+（2）带有拉格朗日(Lagrange)型余项的泰勒公式如果函数()f x 在点0x 的某邻域内具有1n +阶导数, 则对此邻域内的点x , 有()(1)2100000000()()()()()()()()()()2!!(1)!n n n n f x f x f f x f x f x x x x x x x x x n n ξ++'''=+-+-++-+-+ (ξ介于0x 与x 之间）第三章 泰勒公式的实际应用2.1利用泰勒公式求极限对于待定型的极限问题，一般可以采用洛比达法则来求，但是，对于一些求导比较繁琐，特别是要多次使用洛比达法则的情况，泰勒公式往往是比洛比达法则更为有效的求极限工具.利用泰勒公式求极限，一般用麦克劳林公式形式，并采用佩亚诺型余项.当极限式为分式时，一般要求分子分母展成同一阶的麦克劳林公式，通过比较求出极限.例1 求2240cos lim x x x e x -→-分析：此题分母为4x ，如果用洛比达法则，需连用4次，比较麻烦.而用带佩亚诺余项的泰勒公式解求较简单.解： 因为2211()2!x e x x o x =+++ 将x 换成22x -有 222222211()()(())22!22x x x x e o -=+-+-+- 又244cos 1()2!4!x x x o x =-++ 所以 24442111cos ()()()2484x x e x o x o x --=-+- 441()12x o x =-+ 故2442441()cos 112lim lim 12x x x x o x x ex x -→∞→∞-+-==- 例2 求极限2240cos lim sin x x x e x -→-.解： 因为分母的次数为4，所以只要把cos x ，22x e-展开到x 的4次幂即可.24411cos 1()2!4!x x x o x =-++ 22224211()()22!2x x x e o x -=-+-+ 故 2240cos lim sin x x x e x -→-444011()()4!8lim x x o x x→-+= 112=- 带有佩亚诺型余项的泰勒公式是求函数极限的一个非常有力的工具 ,运用得当会使求函数的极限变得十分简单.2.2利用泰勒公式进行近似计算例1 用x e 的10次泰勒多项式求e 的近似值i ，并估计误差. 解：在x e 的泰勒公式中取1,10x n ==,则有111112!3!10!e ≈+++++ 2.718281801= 由于e 的精确度值e 2.718281801=，可以看出这么算得的结果是比较准确的.关于计算的误差，则有如下的估计11813() 6.81011!11!x e d x ξ==<≈⨯. 必须注意，泰勒公式只是一种局部性质，因此在用它进行近似计算时，x 不能远离0x ，否则效果会比较差，甚至产生完全错误的结果.如在ln(1)x +的泰勒多项式中令x =1，取它的前10项计算ln 2的近似值，得到111111111ln 212345678910≈-+-+-+-+- =0.645 634 92…而ln 2=0.693 147 28…，误差相当大，但如改用其他泰勒多项式，如1ln ln(1)ln(1)1x x x x +=+--- 23223221()232232n n n x x x x x x x x o x n n ⎡⎤⎡⎤=-+--------+⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦352122()3521n n x x x x o x n -⎡⎤=+++++⎢⎥-⎣⎦， 令1,3x =只取前两项便有3111ln 22()333⎡⎤≈+=⎢⎥⎣⎦0.69135…, 取前四项则可达到3571111111ln 22()()()3335373⎡⎤≈+++⎢⎥⎣⎦=0.693 124 75…, 效果比前面好得多.例2 当x 很小时，推出331111x x x x +-⎛⎫⎛⎫-- ⎪ ⎪-+⎝⎭⎝⎭的简单的近似公式. 解： 当x 很小时，111133331122111111x x x x x x x x +-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫-=+-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-+-+⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭2224[1][1]3(1)3(1)3(1)x x x x x x ≈+--=--- 43x ≈ 2.3在不等式证明中的应用关于不等式的证明，我们已经在前面介绍了多种方法，如利用拉格朗日中值定理来证明不等式，利用函数的凸性来证明不等式，以及通过讨论导数的符号来得到函数的单调性，从而证明不等式的方法.下面我们举例说明，泰勒公式也是证明不等式的一个重要方法. 例1 设()f x 在[0,1]二次可导，而且(0)(1)0f f ==，01lim ()1x f x ≤≤=-，试求存在(0,1)ξ∈，使()8f ξ''≥.证： 由于()f x 在[0,1]的最小值不等于在区间端点的值，故在[0,1]内存在1x ，使1()1f x =-，由费马定理知，1()0f x '=.又21111()()()()()()2!f f x f x f x x x x x η'''=+-+- 21()1()2!f x x η''=-+-（η介于x 与1x 之间） 由于(0)(1)0f f ==，不令0x =和1x =，有211()0(0)1(0)2f f x ξ''==-+- 所以21112()2(1)(1)f x x ξξ-''=-<< 当1112x <≤时，2128x -≥，而当1112x <<时，212(1)8x --≥，可见1()f ξ''与2()f ξ''中必有一个大于或等于8. 2.4泰勒公式在外推上的应用外推是一种通过将精度较低的近似值进行适当组合，产生精度较高的近似值的方法，它的基础是泰勒公式，其原理可以简述如下.若对于某个值a ，按参数h 算出的近似值1()a h 可以展开成231123()a h a c h c h c h =++++ （*）（这里先不管i c 的具体形式），那么按参数2h 算出的近似值1()2h a 就是231123111()2248h a a c h c h c h =++++ (**)1()a h 和1()2h a 与准确值a 的误差都是()o h 阶的. 现在，将后(**)式乘2减去（*）式，便得到11232232()()2()21h a a h a h a d h d h -==+++-也就是说，对两个()o h 阶的近似值化了少量几步四则运算进行组合之后，却得到了具有2()o h 阶的近似值2()a h .这样的过程就称为外推.若进行了一次外推之后精度仍未达到要求，则可以从2()a h 出发再次外推，22343344()()2()41h a a h a h a e h e h -==+++-，得到3()o h 阶的近似值3()a h .这样的过程可以进行1k -步，直到 11112()()2()()21k k k k k k h a a h a h a o h -----==+-， 满足预先给定的精度.外推方法能以较小的待解获得高精度的结果，因此是一种非常重要的近似计算技术.例 1 单位圆的内接正n 边形的面积可以表示为1()sin(2)2S h h hπ=， 这里1h n=,按照泰勒公式351(2)(2)()223!5!h h S h h h πππ⎡⎤=-+-⎢⎥⎣⎦ 246123c h c h c h π=++++因此，其内接正2n 边形的面积可以表示为351()()()23!5!h h h S h h πππ⎡⎤=-+-⎢⎥⎣⎦24612314c h c h c h π=++++，用它们作为π的近似值，误差都是()o h 量级的.现在将这两个近似的程度不够理想的值按以下方式组合：4()()()()22()()4123h h S S h S S h h S h S--==+- 那么通过简单的计算就可以知道4623()S h d h d h π=+++2h 项被消掉了！也就是说，用()S h 近似表示π，其精度可以大大提高.2.5求曲线的渐近线方程若曲线()y f x =上的点(,())x f x 到直线y ax b =+的距离在x →+∞或x →-∞时趋于零，则称直线y ax b =+是曲线()y f x =的一条渐近线.当0a =时称为水平渐近线，否则称为斜渐近线.显然，直线y ax b =+是曲线()y f x =的渐近线的充分必要条件为lim[()()]0x f x ax b →+∞-+=或lim[()()]0x f x ax b →-∞-+=如果y ax b =+是曲线()y f x =的渐近线，则()()lim 0x f x ax b x →+∞-+=（或()()lim 0x f x ax b x→-∞-+=）. 因此首先有()lim x f x a x →+∞=（或()lim x f x a x→-∞=）. 其次，再由lim[()()]0x f x ax b →+∞-+=（或lim[()()]0x f x ax b →-∞-+=）可得 lim[()]x b f x ax →+∞=-（或lim[()]x b f x ax →-∞=-） 反之，如果由以上两式确定了a 和b ，那么y ax b =+是曲线()y f x =的一条渐近线.中至少有一个成立，则称直线y ax b =+是曲线()y f x =的一条渐近线，当0a =时，称为水平渐近线，否则称为斜渐近线.而如果()f x 在x 趋于某个定值a 时趋于+∞或-∞，即成立lim ()x f x →∞=±∞ 则称直线x a =是()f x 的一条垂直渐近线.注意，如果上面的极限对于x →∞成立，则说明直线y ax b =+关于曲线()y f x =在x →+∞和x →-∞两个方向上都是渐近线.除上述情况外，如果当x a +→或a -时，()f x 趋于+∞或-∞，即lim ()x a f x +→=±∞或lim ()x a f x -→=±∞，则称直线x a =是曲线()y f x =的一条垂直渐近线.例1 求 2(1)3(1)x y x -=+的渐近线方程. 解： 设 2(1)3(1)x y x -=+的渐近线方程为y ax b =+，则由定义 2(1)1lim lim 3(1)3x x y x a x x x →∞→∞-===+ 2(1)lim[]3(1)x x b ax x →∞-=-+ 2(1)1lim[]3(1)3x x x x →∞-=-+ =131lim 131x x x →∞-+=-+ 由此13x y =-为曲线y =2(1)3(1)x x -+的渐近线方程。