10个最常见的泰勒级数展开公式common taylor series
常用十个泰勒展开公式

常用十个泰勒展开公式泰勒公式,泰勒公式[1]真的非常有名,我相信上过高数课的一定都记得它的大名。
即使你翘掉了所有的课,也一定会在考前重点里见过。
我对它的第一映像就是比较难,而且感觉没有太多意思,就是一个近似的函数而已。
最近重温了一下有了一些新的心得,希望尽我所能讲解清楚。
泰勒公式的用途在看具体的公式和证明之前,我们先来了解一下它的用途,然后带着对用途的理解再去思考它出现的背景以及原理会容易许多。
这也是我自学这么久总结出来的规律。
泰勒公式本质解决的是近似的问题,比如说我们有一个看起来很复杂的方程,我们直接计算方程本身的值可能非常麻烦。
所以我们希望能够找到一个近似的方法来获得一个足够近似的值。
从这里,我们得到了两个重点,一个是近似的方法,另一个是近似的精度。
我们既需要找到合适的方法来近似,同时也需要保证近似的精度是可控的。
否则一切都没有意义,结合实际其实很好理解,比如我们用机床造一个零件。
我们都知道世界上不存在完美的圆,实际上我们也并不需要完美,但是我们需要保证偏差是可控的,并且在一定的范围内。
泰勒公式也是一样,它既可以帮助我们完成近似,也可以保证得到的结果是足够精确的。
泰勒公式的定义我们下面来看看泰勒公式的定义,我们已经知道了它的用途是求一个函数的近似值。
但是我们怎么来求呢,其实一个比较朴素的思路是通过斜率逼近。
举个例子:这是一张经典的导数图,从上图我们可以看到,随着Δx的减小,点P0 和P 也会越来越接近,这就带来了Δy 越来越接近Δx f'(x0)。
当然,当Δx 比较大的时候显然误差就会比较大,为了缩小误差,我们可以引入二阶导数、三阶导数以及高阶导数。
由于我们并不知道函数究竟可以有多少阶导数,我们不妨假设f(x)在区间内一直有(n+1)阶导数,我们试着写出一个多项式来逼近原函数:我们希望这个式子与原值的误差越小越好,究竟要多小才算足够好呢?数学家们给出了定义,希望它是(x-x0)^n 的高阶无穷小。
泰勒展开常用公式

泰勒展开常用公式摘要:1.泰勒展开的定义和背景2.泰勒展开常用公式3.泰勒展开的应用领域4.总结正文:泰勒展开是微积分学中一种重要的数学工具,它可以帮助我们更好地理解函数的性质和行为。
泰勒展开,又称泰勒公式,是由英国数学家布鲁克·泰勒在17 世纪提出的。
泰勒展开是一种用多项式逼近函数的方法,通过它,我们可以将一个复杂的函数表示为一系列简单的多项式之和,从而简化问题。
泰勒展开常用公式如下:对于一个函数f(x),在点x=a 的泰勒展开公式为: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! + R_n(x)其中,f"(a)、f""(a)、f"""(a) 等表示函数f 在点a 的各阶导数值;n! 表示n 的阶乘;R_n(x) 是余项,表示多项式逼近的误差。
泰勒展开的应用领域非常广泛,主要包括以下几个方面:1.近似计算:通过泰勒展开,我们可以将复杂的函数近似为多项式,从而简化计算过程。
例如,在数值分析中,泰勒展开可以用于插值和逼近问题。
2.分析函数性质:泰勒展开可以揭示函数的某些性质,如奇偶性、单调性、极值等。
这些性质对于研究函数的内在规律具有重要意义。
3.求解微分方程:泰勒展开可以用于求解一些微分方程,例如常微分方程和偏微分方程。
通过对函数进行泰勒展开,可以将微分方程转化为关于多项式的代数方程,从而求解。
4.构建概率分布:在概率论中,泰勒展开可以用于构建一些常见的概率分布,如正态分布、指数分布等。
通过对概率密度函数进行泰勒展开,可以得到这些概率分布的参数。
总之,泰勒展开作为一种重要的数学工具,在理论研究和实际应用中具有广泛的应用价值。
常见函数的泰勒级数展开

常见函数的泰勒级数展开在数学的广袤天地中,泰勒级数展开是一个极其重要的概念和工具。
它就像是一把神奇的钥匙,能够帮助我们将复杂的函数拆解成一系列简单的多项式之和,从而更方便地研究函数的性质、进行近似计算以及解决各种实际问题。
首先,咱们来聊聊什么是泰勒级数展开。
简单来说,泰勒级数展开就是把一个函数在某个点附近用一个无穷级数来表示。
这个级数的每一项都是由函数在该点的各阶导数所决定的。
咱们以常见的函数 e^x 为例。
它的泰勒级数展开式为:e^x = 1 + x + x^2/2! + x^3/3! + x^4/4! +。
这里的“!”表示阶乘,比如 3! =3×2×1 = 6 。
这个展开式有一个非常有趣的特点,就是无论在 x 取何值时,这个级数都收敛到 e^x 。
再看看正弦函数 sin(x) ,它的泰勒级数展开式是:sin(x) = x x^3/3! + x^5/5! x^7/7! +。
可以发现,正弦函数的泰勒级数展开只有奇数项,而且正负号交替出现。
余弦函数 cos(x) 的泰勒级数展开式则是:cos(x) = 1 x^2/2! + x^4/4! x^6/6! +,与正弦函数类似,它也只有偶数项,并且正负号交替。
接下来,咱们谈谈泰勒级数展开的作用。
其一,它能够帮助我们进行近似计算。
在实际应用中,很多时候直接计算一个复杂函数的值可能很困难,但通过泰勒级数展开,只取前面几项就能得到一个相当精确的近似值。
比如,在计算 e 的值时,如果精度要求不是特别高,我们可以只取 e^x 泰勒级数展开式的前几项来计算。
其二,泰勒级数展开有助于研究函数的性质。
通过观察函数的泰勒级数展开式,我们可以了解函数的单调性、凹凸性、极值等重要性质。
其三,在解决物理、工程等领域的问题时,泰勒级数展开常常能发挥关键作用。
例如在电路分析、力学计算中,常常会用到函数的泰勒级数展开来简化问题。
那怎么求一个函数的泰勒级数展开呢?这就需要用到函数的求导法则。
泰勒常用公式

泰勒常用公式泰勒常用公式,也称为泰勒级数,是数学中的一个重要工具,用于近似表示函数。
它是由苏格兰数学家布鲁克·泰勒在18世纪提出的,可以将任意一个可微函数表示为无穷级数的形式。
通过使用泰勒常用公式,我们可以将复杂的函数简化为多项式的形式,从而更方便地进行计算和分析。
泰勒常用公式的一般形式如下:f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)^2/2! + f'''(a)(x-a)^3/3! + ...其中,f(x)表示要近似的函数,a为近似点,f'(a)、f''(a)、f'''(a)等表示函数在点a处的一阶、二阶、三阶导数,(x-a)表示与近似点的差值。
使用泰勒常用公式的关键在于选择合适的近似点a和截断项的阶数。
一般来说,选择近似点a为函数的某个特殊点(如极值点、零点等)可以使近似更加精确。
而截断项的阶数则决定了近似的精度,阶数越高,近似越精确。
泰勒常用公式在各个科学领域中有广泛的应用。
在物理学中,它常用于近似计算物理量的变化趋势。
例如,在运动学中,可以通过对位移函数进行泰勒级数展开,得到速度和加速度的近似表达式。
在经济学中,泰勒常用公式可以用于近似计算经济指标的变化情况,从而对经济发展趋势进行预测。
在工程学中,泰勒常用公式可以用于近似计算各种物理量的变化规律,从而帮助工程师设计和优化工程方案。
除了泰勒常用公式,还有一些相关的公式和方法也常用于函数的近似表示。
例如,拉格朗日插值法和牛顿插值法都是一种通过多项式来近似表示函数的方法。
与泰勒常用公式不同的是,插值法要求通过函数在多个离散点上的取值来进行近似,而泰勒常用公式则是通过函数在某个特定点的取值和导数来进行近似。
泰勒常用公式的应用不仅限于近似计算,还可以用于证明数学定理。
例如,在微积分中,可以使用泰勒常用公式来证明一些重要的极限定理,如洛必达法则和泰勒中值定理。
百度文库-常用十个泰勒展开公式

常用十个泰勒展开公式比较通俗地讲解一下泰勒公式是什么。
泰勒公式,也称泰勒展开式。
是用一个函数在某点的信息,描述其附近取值的公式。
如果函数足够平滑,在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下,泰勒公式可以利用这些导数值来做系数,构建一个多项式近似函数,求得在这一点的邻域中的值所以泰勒公式是做什么用的?简单来讲就是用一个多项式函数去逼近一个给定的函数(即尽量使多项式函数图像拟合给定的函数图像),注意,逼近的时候一定是从函数图像上的某个点展开。
如果一个非常复杂函数,想求其某点的值,直接求无法实现,这时候可以使用泰勒公式去近似的求该值,这是泰勒公式的应用之一。
泰勒公式在机器学习中主要应用于梯度迭代。
******************************************************************* ******************************************************************************************************************************** ************************************************************* 1. 问题的提出多项式是最简单的一类初等函数。
关于多项式,由于它本身的运算仅是有限项加减法和乘法,所以在数值计算方面,多项式是人们乐于使用的工具。
因此我们经常用多项式来近似表达函数。
这也是为什么泰勒公式选择多项式函数去近似表达给定的函数。
******************************************************************* ******************************************************************************************************************************* ************************************************************2. 近似计算举例初等数学已经了解到一些函数如:的一些重要性质,但是初等数学不曾回答怎样来计算它们,以f(x) = 的近似计算为例:①. 一次(线性)逼近利用微分近似计算公式f(x) f() + ()(x - ) (该式由导数/微分的极限表达公式转换得到),对 = 0 附近的 f(x) 的线性逼近为:f(x) f(0) + (0) x , 所以 f(x) = 1,所以f(x) 在 = 0 附近的线性逼近函数(x) = 1,如下图:线性逼近优点:形式简单,计算方便;缺点:离原点O越远,近似度越差。
10个最常见的泰勒级数展开公式commontaylorseries

10个最常见的泰勒级数展开公式commontaylorseries 泰勒级数展开公式是数学中常用的一种方法,用于将一个函数表示为无限项的多项式。
它在微积分、数值计算和物理学等领域中都有广泛的应用。
下面将介绍10个最常见的泰勒级数展开公式。
1.正弦函数的泰勒级数展开公式:\[ \sin(x) = x - \frac{{x^3}}{{3!}} + \frac{{x^5}}{{5!}} - \frac{{x^7}}{{7!}} + \cdots \]2.余弦函数的泰勒级数展开公式:\[ \cos(x) = 1 - \frac{{x^2}}{{2!}} + \frac{{x^4}}{{4!}} - \frac{{x^6}}{{6!}} + \cdots \]3.指数函数的泰勒级数展开公式:\[ \exp(x) = 1 + x + \frac{{x^2}}{{2!}} + \frac{{x^3}}{{3!}} + \cdots \]4.自然对数函数的泰勒级数展开公式:\[ \ln(1+x) = x - \frac{{x^2}}{{2}} + \frac{{x^3}}{{3}} -\frac{{x^4}}{{4}} + \cdots \]5.正切函数的泰勒级数展开公式:\[ \tan(x) = x + \frac{{x^3}}{{3}} + \frac{{2x^5}}{{15}} + \frac{{17x^7}}{{315}} + \cdots \]6.反正弦函数的泰勒级数展开公式:\[ \arcsin(x) = x + \frac{{x^3}}{{6}} + \frac{{3x^5}}{{40}} + \frac{{5x^7}}{{112}} + \cdots \]7.反余弦函数的泰勒级数展开公式:\[ \arccos(x) = \frac{{\pi}}{{2}} - \arcsin(x) =\frac{{\pi}}{{2}} - \left( x + \frac{{x^3}}{{6}} +\frac{{3x^5}}{{40}} + \frac{{5x^7}}{{112}} + \cdots \right) \]8.反正切函数的泰勒级数展开公式:\[ \arctan(x) = x - \frac{{x^3}}{{3}} + \frac{{x^5}}{{5}} - \frac{{x^7}}{{7}} + \cdots \]9.双曲正弦函数的泰勒级数展开公式:\[ \sinh(x) = x + \frac{{x^3}}{{3!}} + \frac{{x^5}}{{5!}} + \frac{{x^7}}{{7!}} + \cdots \]10.双曲余弦函数的泰勒级数展开公式:\[ \cosh(x) = 1 + \frac{{x^2}}{{2!}} + \frac{{x^4}}{{4!}} + \frac{{x^6}}{{6!}} + \cdots \]这些是最常见的泰勒级数展开公式,它们在数学和科学领域中都有广泛的应用。
泰勒展开常用公式(一)

泰勒展开常用公式(一)泰勒展开常用公式1. 泰勒级数泰勒级数是一种用多项式逼近函数的方法,一般可以表示为:f(x) = \sum_{n=0}^\infty \frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a) ^n其中,f(x)是要逼近的函数,a是函数的展开点,f^(n)(a)是函数的n阶导数在点a的取值。
2. 麦克劳林级数麦克劳林级数是泰勒级数的一种特殊情况,当展开点a=0时,可以简化为:f(x) = \sum_{n=0}^\infty \frac{f^{(n)}(0)}{n!}x^n麦克劳林级数常用于对函数在附近小范围内进行近似计算。
正弦函数的麦克劳林级数展开正弦函数sin(x)的麦克劳林级数展开为:\sin(x) = x - \frac{x^3}{3!} + \frac{x^5}{5!} - \fr ac{x^7}{7!} + \ldots指数函数的麦克劳林级数展开指数函数e^x的麦克劳林级数展开为:e^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \ld ots自然对数函数的麦克劳林级数展开自然对数函数ln(x)的麦克劳林级数展开为:\ln(1+x) = x - \frac{x^2}{2} + \frac{x^3}{3} - \fra c{x^4}{4} + \ldots三角函数的麦克劳林级数展开三角函数cos(x)的麦克劳林级数展开为:\cos(x) = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} - \fr ac{x^6}{6!} + \ldots3. 泰勒展开的应用举例计算sin()根据正弦函数的麦克劳林级数展开:\sin(x) = x - \frac{x^3}{3!} + \frac{x^5}{5!} - \fr ac{x^7}{7!} + \ldots代入x=,只保留前几项进行计算:\sin() \approx - \frac{()^3}{3!} + \frac{()^5}{5!}近似计算e^根据指数函数的麦克劳林级数展开:e^x = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \ld ots代入x=,只保留前几项进行计算:e^{} \approx 1 + + \frac{()^2}{2!}计算ln()根据自然对数函数的麦克劳林级数展开:\ln(1+x) = x - \frac{x^2}{2} + \frac{x^3}{3} - \fra c{x^4}{4} + \ldots代入x=,只保留前几项进行计算:\ln() \approx - \frac{()^2}{2}近似计算cos()根据三角函数cos(x)的麦克劳林级数展开:\cos(x) = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} - \fr ac{x^6}{6!} + \ldots代入x=,只保留前几项进行计算:\cos() \approx 1 - \frac{()^2}{2!}以上是一些常用的泰勒展开公式及其应用举例,通过使用泰勒展开,可以在一些情况下简化复杂函数的计算,并得到近似结果。
十大最美公式

以下是一些被认为具有美学价值的数学公式,这些公式不仅在数学上具有重要意义,而且被广泛认为是美丽和优雅的:1. 欧拉公式(Euler's formula):e^ix = cos(x) + i * sin(x)。
2. 二次方程(Quadratic equation):ax^2 + bx + c = 0。
3. 黄金比例公式(Golden ratio formula):(1 + √5) / 2。
4. 平面三角形面积公式(Triangle area formula):A = 1/2 * base * height。
5. 导数定义(Derivative definition):f'(x) = lim(h->0) (f(x + h) - f(x)) / h。
6. 泰勒级数展开公式(Taylor series expansion):f(x) = f(a) + f'(a)(x - a) + f''(a)(x - a)^2 + ...。
7. 牛顿万有引力定律公式(Newton's law of universal gravitation):F = G * (m1 * m2) / r^2。
8. 斐波那契数列公式(Fibonacci sequence formula):Fn = Fn-1 + Fn-2,其中F0 = 0,F1 = 1。
9. 傅里叶级数公式(Fourier series formula):f(x) = a0 + Σ(an * cos(nx) + bn * sin(nx))。
10. 矩阵变换公式(Matrix transformation formula):Ax = b,其中A是一个矩阵,x和b是向量。
以上是一些被认为具有美学价值的数学公式,它们展现了数学的优雅与深度。
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note y = sin x is an odd function (i.e., sin( x) = sin(x)) and the taylor seris of y = sin x has only odd powers.
x2R
question: is y = ln(1 + x) even, odd, or neither?
f x PN x
( + 1)! x x0
.
N
So either or . So we do not know exactly what is but atleast we know that is between and
x c x0 x0 c x
c
c
x x0
and so 2 .
cI
Remark: This is a Big Theorem by Taylor. See the book for the proof. The proof uses the Mean Value Theorem.
the sum keeps on going and going
-
.
P1(x)
=
X 1 (n)( ) f x0 !
(x
n
n=0
)n x0 .
The
for = ( ) is just the Taylor series for = ( ) at = 0.
Maclaurin series y f x
y f x x0
y PN x
N
y f x x0
So
( ) = ( )+ ( )
(3)
f x PN x RN x
that is
()⇡ () f x PN x We often think of all this as:
within an error of ( ) RN x .
(
)
⇡
X N (n)( ) f x0
(
fx
!x
n
n=0
We would LIKE TO HAVE THAT
(
)
=??
X 1
(n)( ) f x0
(
fx
!x
n
n=0
In other notation:
)n x0
)n x0
a finite sum, the sum stops at
-
N.
the sum keeps on going and going
2 ( 1 1] x,
question: is y = arctan(x) even, odd, or neither?
2 [ 1 1] x,
1
Math 142
Taylor/Maclaurin Polynomials and Series
Prof. Girardi
Fix an interval in the real line (e.g., might be ( 17 19)) and let be a point in , i.e.,
+
·
·
·
+
f
(n)
( x0
)
(
x0
!x
n
)n + x0 . . .
(open form)
P1(x)
=
f
(0)
() x0
+
f
(1)( ) x0
(
0!
1! x
)+
f
(2)( ) x0
(
x0
2! x
)2
+·
·
·+
f
(n)( x0
)
(
x0
!x
)n+ x0 . . .
n
The Taylor series can also be written in closed form, by using sigma notation, as
(N)( )
)2 + · · · + f x0 (
x0
!x
N
)N x0 ,
(open form)
(0)( ) (1)( )
(2)( )
(N)( )
( )= f pN x
x0 + f 0!
x0 ( 1! x
)+ f x0
x0 ( 2! x
)2+· · ·+ f x0
x0 (
)N
! x x0
N
a finite sum, i.e. the sum stops
The th
for = ( ) at is:
Definition 4. N -order Remainder term y f x x0
( ) d=ef ( )
()
RN x
f x PN x
where = ( ) is the th-order Taylor polynomial for = ( ) at .
I
I
,
x0
I
2 x0 I .
Next consider a function, whose domain is I,
f: I !R
and
whose
derivatives
(n) : f
I
!
R
exist
on
the
interval
I
for
n
=
1, 2, 3, . . . , N .
The th
for = ( ) at is:
-
.
n=0
if and only if
lim ( ) = 0
!1 RN x
.
N
Recall 6.
lim !1
N
() RN x
=
0
if and only if lim !1
N
| ( )| RN x
=
0.
So 7. If
lim | ( )| = 0
(4)
!1 RN x
N
then
(
)
=
X 1
(n)( ) f x0
y pN x
N
X N
()=
(
pN x
cn x
n=0
)n x0
where the constants
(n)( )
= f x0
cn
!
n
are specially chosen so that derivatives match up at , i.e. the constants ’s are chosen so that:
x0
cn
( )= ( ) pN x0 f x0
(1)( ) = (1)( )
p
N
x0
f x0
(2)( ) = (2)( )
p
N
x0
f x0
...
(closed form)
(N)( ) = (N)( )
p
N
x0
f x0 .
The constant is the th Taylor coe cient of = ( ) about . The th
(closed form)
1Here we are assuming that the derivatives = (n)( ) exist for each in the interval and for each 2 N ⌘ {1 2 3 4 5 } .
yf x
x
I
n
, , , , ,...
2
Big Questions 3. For what values of x does the power (a.k.a. Taylor) series
! x.
n
n=0
1 The
for = ( ) at is the power series:
Definition 2.
Taylor series y f x x0
P1(x)
=
f
() x0
+
f
0( )( x0 x
which can also be written as
)
+
f
00( x0
)
(
x0
2! x
)2
-
.
Formula (open form) is in open form. It can also be written in closed form, by using sigma notation, as
X N (n)( )
()= pN x
f
x0 !
( x
n
n=0
)n x0 .
So = ( ) is a polynomial of degree at most and it has the form
Definition 1. N -order Taylor polynomial y f x x0
( ) = ( ) + 0( )(
00( ) ) + f x0 (
pN x f x0 f x0 x x0
2! x
which can also be written as (recall that 0! = 1)
( ), x
i.e.,
for
f
to equal to its Taylor series.
Notice
5.
Taking
the
lim