Taylor 泰勒级数
泰勒公式和泰勒级数

一 幂级数 — an(x x0)n n0 anxn n0
二 幂级数的收敛半径
| |
定理1 如果幂级数
a
n
x
n
的系数满足条件 lim n
则
n0
(1)当0< l <+时,
R
1;
an1 an
l
l
(2)当l =0时, R=+ ;
(3)当l = +时, R=0.
三、幂级数的性质
1 加减法 设f(x)= a n x n 和g(x)= bn x n的收敛半径
1, 收敛区间为: (1, 1). 1< <0, 收敛区间为: (1, 1]. >0, 收敛区间为: [1, 1].
所以(1+x) 的泰勒级数的收敛区间是(1, 1),
(1+x)=1+x+ ( 1 )x 2 ( 1 ) ( n 1 )x n
2 !
n !
n 0(1) n!(n牛1)顿xn二项x式(展1开, 1式)
n次多项式系数的确定
猜想
近 1 若在x0点相交
y
似 程
Pn(x0)= f (x0)
度 2 若有相同的切线
越 来
Pn (x0)= f (x0)
越 3 若弯曲方向相同
好
Pn (x0)= f (x0) o
假设 Pn(k)(x0)= f (k)(x0)
y=f(x)
y=Pn (x)
x0
x
Pn(x) =a0 +a1(xx0)+a2(xx0)2+···+an(xx0)n
f2(!x0)(xx0)2 f(nn )(!x0)(xx0)n 称为函数f (x)在x0处的泰勒级数.
泰勒(Taylor)展开式(泰勒级数)

泰勒(Taylor)展开式(泰勒级
数)
目录
泰勒公式
余项
1、佩亚诺(Peano)余项:
2、施勒米尔希-罗什(Schlomilch-Roche)余项:
3、拉格朗日(Lagrange)余项:
4、柯西(Cauchy)余项:
5、积分余项:
带佩亚诺余项
参考资料
泰勒公式
泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f(x)利用关于(x-x0)的n次多项式来逼近函数的方法。
若函数f(x)在包含x0的某个闭区间[a,b]上具有n阶导数,且在开区间(a,b)上具有(n+1)阶导数,则对闭区间[a,b]上任意一点x,成立下式:
其中表示f(x)的n阶导数,等号后的多项式称为函数f(x)在x0处的泰勒展开式,剩余的Rn(x)是泰勒公式的余项,是(x-x0)n的高阶无穷小。
余项
泰勒公式的余项Rn(x)可以写成以下几种不同的形式:
1、佩亚诺(Peano)余项:
这里只需要n阶导数存在
2、施勒米尔希-罗什(Schlomilch-Roche)余项:
其中θ∈(0,1),p为任意正实数。
(注意到p=n+1与p=1分别对应拉格朗日余项与柯西余项)
3、拉格朗日(Lagrange)余项:
其中θ∈(0,1)。
4、柯西(Cauchy)余项:
其中θ∈(0,1)。
5、积分余项:
其中以上诸多余项事实上很多是等价的。
带佩亚诺余项
以下列举一些常用函数的泰勒公式:
参考资料
泰勒的通俗理解:
泰勒的更深层次的理解:。
初等函数的幂级数展开式

的某邻域内具有 n + 1 阶导数, 则在 阶导数
f (n) (x0 ) ++ (x x0 )n n!
+ Rn (x)
此式称为 f (x) 的 n 阶泰勒公式 , 其中
f (n+1) (ξ ) (x x0 )n+1 Rn (x) = (n +1)!
( ξ 在 x 与 x0 之间 之间)
称为拉格朗日余项 称为拉格朗日余项 .
的幂级数. 展开成 x 的幂级数
上式右端的幂级数在 x =1 收敛 , 而 ln(1+ x) 在x =1有 定义且连续, 也是成立的, 定义且连续 所以展开式对 x =1 也是成立的 于是收敛 区间为 利用此题可得
12
例6: :
解:
1 将 f (x) = 2 展成 x 的幂级数 2x + x 1
1 1 2 f ( x) = ( + ) 3 1+ x 1 2x
4
定理1 定理 . 设函数 f (x) 在点 x0 的某一邻域
内具有
各阶导数, 各阶导数 则 f (x) 在该邻域内能展开成泰勒级数的充要 条件是 f (x) 的泰勒公式中的余项满足: lim Rn (x) = 0. 的泰勒公式中的余项满足
n→∞
定理2: 的幂级数, 定理 : 若 f (x) 能展成 x 的幂级数 则这种展开式是 且与它的麦克劳林级数相同. 唯一的 , 且与它的麦克劳林级数相同
∞ 1 而 = ∑(1)n xn 1< x <1 1+ x n=0
∞ 1 ∴ = ∑2n xn 1 2x n=0
x<
∞
1 2
1 f ( x) = ( 3
∞
taylor 级数展开式

taylor 级数展开式
泰勒级数是一种无限级数,将某个函数在某点附近展开成一系列次幂函数的和。
泰勒级数由泰勒公式得出,其公式如下:
f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)²/2! + f'''(a)(x-a)³/3! + ... + f(n)(a)(x-a)^n/n! + ...
其中,f(x)是函数,f(a)是函数在a点的函数值,f'(a)是函数在a点的一阶导数值,f''(a)是函数在a点的二阶导数值,f'''(a)是函数在a点的三阶导数值,以此类推。
n是自然数,是展开式的项数。
Σ表示求和运算。
这个公式是在一个充分连续的区间上成立的,并且可以根据需要逐项进行截断或者是添加新的项。
泰勒级数展开通常用于在某个点周围进行局部近似,从而推导和计算某些数学上复杂的函数或算法,比如微积分,信号处理,图像处理等领域。
值得注意的是,每一个函数都有其独特的泰勒级数展开,而且展开式的项数通常需要根据所求问题而定,因此,展开式的求取需要仔细的推导和计算过程。
泰勒级数的收敛定理

泰勒级数的收敛定理摘要:I.泰勒级数简介A.泰勒级数的定义B.泰勒级数的重要性质II.泰勒级数的收敛定理A.收敛定理的定义B.收敛定理的证明C.收敛定理的应用III.泰勒级数的发散情况A.发散的定义B.发散的例子C.发散的原因分析IV.泰勒级数的应用领域A.泰勒级数在数学领域中的应用B.泰勒级数在物理领域中的应用C.泰勒级数在工程领域中的应用正文:泰勒级数(Taylor series)是一种在数学上广泛应用的级数表示方法,可以用来表示一个函数在某一点附近的值。
泰勒级数的收敛定理是泰勒级数理论中的重要定理,它描述了泰勒级数收敛的条件。
本文将从泰勒级数的定义、收敛定理、发散情况和应用领域等方面进行介绍。
泰勒级数是由一个函数在某一点附近的值展开成的一系列项的级数。
具体来说,设函数f(x) 在点x0 的邻域内有定义,那么可以将f(x) 表示为:f(x) = f(x0) + f"(x0)(x - x0) + f""(x0)(x - x0)^2/2! + ...+ f^n(x0)(x -x0)^n/n! + ...其中,f"(x0)、f""(x0) 等表示函数f(x) 在点x0 处的各阶导数值。
泰勒级数的重要性质包括:1.泰勒级数是逐项可微的,即对于任意项f^n(x0)(x - x0)^n/n!,其导数等于该项的下标加1 的项的系数,即f^(n+1)(x0)/(n+1)!。
2.泰勒级数可以用来逼近函数。
当级数项数足够多时,泰勒级数的和可以表示函数在点x0 附近的值,且误差趋近于0。
泰勒级数的收敛定理描述了泰勒级数收敛的条件。
对于函数f(x) 在点x0 处的泰勒级数,如果满足以下条件:1.f(x) 在点x0 处有定义;2.f(x) 在点x0 的邻域内连续;3.f(x) 在点x0 的邻域内具有有限的n 阶导数;4.点x0 处的函数值、导数值、二阶导数值...的绝对值都不超过1,即|f(x0)| ≤ 1,|f"(x0)| ≤ 1,|f""(x0)| ≤ 1,...,|f^n(x0)| ≤ 1;那么,泰勒级数在点x0 处收敛。
泰勒Taylor级数展开

k 0
讨论:
1. 收敛范围:
对给定z0点,找f(z)最靠近z0的奇点z1 ,一般
即|z1-z0|为收敛半径。 2. 解析函数的又一充要条件: f(z)在区域B内解析,当且仅当f(z)在B内任一点 的某邻域内可展开成幂级数。 3. 展开系数的唯一性。
二、将函数展开成泰勒级数的方法
泰勒展开定理本身提供了一种展开方法,即求出 f(n)(z0)代入即可,这种方法称为直接展开法。
其中n=0时为主值 例4:arctgz,在z0=0点展开
1 k 2k f ( z ) ( 1 ) z | z | 1 2 1 z k 0 1 k 2k arctgz dz ( 1 ) z dz 2 1 z k 0
(1) k
k 0
∵离z0=1最近的支点为z=0 ∴收敛半径取R=1,收敛圆为|z-1|< 1
而
(ln z )
1 z
1 1 (1 z ) k z 1 (1 z ) k 0
(1) k ( z 1) k
k 0
(| z 1 | 1)
1 ln z dz (1) k ( z 1) k dz z k 0
CR1为圆CR内包含z且与CR同心的圆
证明:由柯西公式
1 f ( ) f ( z) d C 2i R1 z 1 将 z 展开为幂级数
1 1 1 1 z ( z0 ) ( z z0 ) z0 1 ( z z0 ) /( z0 )
k 0
1 f ( ) d k 1 2i CR1 ( z0 ) (| z z0 | R)
k 0
f ( k ) ( z0 ) ( z z0 ) k k!
taylor 级数展开式

taylor 级数展开式摘要:1.泰勒级数简介2.泰勒级数展开式3.泰勒级数应用正文:泰勒级数(Taylor series)是以英国数学家布鲁克·泰勒(Brook Taylor)的名字命名的,是一种在给定点附近近似计算函数值的方法。
泰勒级数展开式是将函数展开为一个无穷级数,该级数的每一项都与该点的各阶导数有关。
泰勒级数在许多数学和工程领域具有广泛的应用,例如在数值分析、近似计算、泛函分析等方面都有重要的作用。
泰勒级数展开式通常表示为:f(x) ≈ f(a) + f"(a)(x - a) + (f""(a)/2!)(x - a)^2 + ...+ (f^n(a)/n!)(x - a)^n + ...其中,f(x) 是要展开的函数,a 是展开点,f"(a)、f""(a)、...、f^n(a) 分别表示函数f 在点a 处的一阶导数、二阶导数、...、n 阶导数,x 是离a 点很近的一个变量。
为了更好地理解泰勒级数展开式,我们可以从一个简单的例子入手。
假设我们有一个函数f(x) = e^x,我们要在x = 0 处展开泰勒级数。
首先计算各阶导数:f"(x) = e^xf""(x) = e^xf^3(x) = e^x...然后将各阶导数除以相应的阶乘,并乘以(x - a)^n,得到泰勒级数展开式:f(x) ≈ 1 + x - (1/2!)x^2 + (1/3!)x^3 - (1/4!)x^4 + ...可以看到,泰勒级数展开式是一个无穷级数,通过计算有限项可以得到一个在展开点附近很好的近似值。
需要注意的是,泰勒级数的收敛性取决于函数和展开点,有些函数的泰勒级数在某个区间内收敛,有些函数的泰勒级数在全域内收敛,还有一些函数的泰勒级数在某些点不收敛。
泰勒级数在许多领域都有广泛的应用,如在数值分析中,泰勒级数展开式可以用来近似计算积分、求和等;在近似计算中,泰勒级数可以用来逼近函数,例如在插值和拟合问题中;在泛函分析中,泰勒级数可以用来研究函数空间等。
§3.3 泰勒(Taylor)级数展开

定理(泰勒定理):
设 f z 在以z0为圆心 的圆域CR内解析,f z 可 展开为幂级数 z R1
CR
R
z0 CR1
f z a
k 0
k
z z0
k
其中
1 ak 2 i
z
CR1 0
f
k 1
d
f
k
z0
k!
又
z z0 t 1 z0
z z0 1 1 ( z z0 ) ( z0 ) k 0 z0
k
z z0 1 1 1 k 1 ( z z ) z z0 1 0 k 0 z0 z0
f ( z ) ak ( z z0 )
k 0
k
初等函数幂级数展开式举例: 例1 : 解:
f z ez 在复平面上解析
f
z
f z ez 在z=0处
k
k!
0
2
z z z e 1 z 2! 3! k ! k
3
1 k!
k
z k 0 k !
1 解: f ( z) 有一个奇点 1, 2 (1 z ) 从而 R 0 (1) 1 1 由: 1 z z 2 ... z n ... z 1 1 z 1 1 可知: 1 z z 2 ... (1)n z n ... 1 z 1 ( z )
e e sin z 2i
iz
iz
k k iz iz 1 2i k ! k 0 k ! k 0
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Calculus by Thomas and Finney. Calculus by Grossman
Topic 8
Higher derivatives — quick review
Consider the function y = (1 + x )e −x . Derivatives are y = −xe −x and y = (x − 1)e −x .
(k ) (k ) (N )
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
Taylor series Solutions to DEs
Topic 8
General Taylor polynomial of degree N
Note that all higher derivatives of P2 (x ) are zero.
Topic 8
Quadratic approximation
From these equations we see that P2 (c ) = a0 P2 (c ) = a1 P2 (c ) = 2a2 Since we want the parabola to be a good approximation to f (x ) near x = c we equate P2 (c ) = f (c ) P2 (c ) = f (c ) P2 (c ) = f (c )
Topic 8
Outline Introduction Taylor polynomials Taylor series Solutions to DEs
Topic 8 — Taylor polynomials and series
Andrew Rechnitzer and Aleks Owczarek
Taylor series Solutions to DEs
= f (c ) + f (c )(x − c )
Topic 8
An example
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
Topic 8
Quadratic approximation
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
Hence we can write 2 P2 (x ) = f (c ) + f (c )(x − c ) + 1 2 f (c )(x − c )
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
We will start by considering the simplest polynomial — a line. The tangent line to a curve gives a pretty good approximation over small distances. The equation of the tangent line to the curve at c is y − f (c ) = f (c )(x − c ) y or
Taylor series Solutions to DEs
Topic 8
Quadratic approximation
f (x) P2 (x) P1 (x)
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
The University of Melbourne
May 9, 2005
Topic 8
Topic outline
Outline Introduction Taylor polynomials Taylor series Solutions to DEs
Introduction Taylor polynomials Taylor series Solutions to DEs
Find the tangent line to y = (x + 1)e −x at x = 2. At x = 2 y = 3e −2 and y = −2e 2 .
Taylor series Solutions to DEs
So the tangent line is (y − 3e −2 ) = −2e −2 (x − 2). Or approximately y = 0.4060 − 0.2707(x − 2). So at x = 2.5 the tangent line gives y = 0.2707. The real function gives y = 3.5e −2.5 = 0.2873 — so not too bad.
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
The N th degree Taylor polynomial is PN (x ) = f (c ) + f (c )(x − c ) + 1 f (c )(x − c )2 2! 1 1 (N ) + f (3) (c )(x − c )3 + · · · + f (c )(x − c )N 3! N!
Taylor series Solutions to DEs
c
P2 (x ) — a parabola that approximates f (x ) near (about) x = c . P2 (x ) = a0 + a1 (x − c ) + a2 (x − c )2 P2 (x ) = 2a2 P2 (x ) = a1 + 2a2 (x − c )
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
Taylor series Solutions to DEs
f (x) f (x0 ) P(x) P(x0 )
c
x0
Topic 8
The tangent line — a linear approximation
We can get another type of approximation of the solution of a DE by using the information encoded in the derivative and the higher derivatives.
Topic 8
1 −2 e (x − 2)2 So P1 (x ) = 3e −2 − 2e −2 (x − 2) + 2
Gives P2 (2.5) = 0.2876 compared with f (2.5) = 0.2873.
Topic 8
General Taylor polynomial of degree N
1 So a0 = f (c ), a1 = f (c ) and a2 = 2 f (c ).
Outline Introduction Taylor polynomials
Definition Linear Quadratic General Example
Taylor series Solutions to DEs
Topic 8
Higher derivatives — quick review
Outline Introduction
Higher derivatives
Taylor polynomials Taylor series Solutions to DEs
y tells us about the rate of change of y . y tells us about the rate of change of y . y (3) tells us about the rate of change of y . and so on. . .
Topic 8
Introduction
Outline Introduction
Higher derivatives
Taylor polynomials Taylor series Solutions to DEs
Taylor polynomials — approximation to a function near some point. Taylor series — exact representation of a function.
We find the polynomial PN (x ) = a0 + a1 (x − c ) + · · · + aN (x − c )N so that PN (c ) = f (c ) PN (c ) = f (c ) PN (c ) = f (c ) . . . PN (c ) = f (N ) (c ) Exercise: Show that PN (c ) = k !ak . Note that PN (c ) = 0 for k > N .