泰勒公式介绍教学讲义
数学分析-Taylor公式与科学计算PPT课件
03 Taylor公式在科学计算中 的应用
多项式逼近
多项式逼近
利用Taylor公式，可以将复杂的函数展开 为多项式形式，从而实现对复杂函数的 近似计算。这种多项式逼近方法在数值 分析和科学计算中具有广泛的应用。
VS
逼近精度
通过选择合适的阶数和节点，可以控制多 项式逼近的精度。高阶多项式逼近能够更 好地逼近函数，但同时也需要更多的计算 资源和时间。
总结词
通过Taylor展开，可以将微分方程转化为差分方程，从 而简化求解过程。
详细描述
在求解微分方程时，有时可以利用Taylor展开将微分方 程转化为差分方程，从而简化求解过程。这种方法在数 值分析中有着广泛的应用，尤其在处理偏微分方程时非 常有效。
05 结论
Taylor公式的意义与价值
1 2
精确近似
数学分析-Taylor公式与科学计算 PPT课件
目录
• 引言 • Taylor公式简介 • Taylor公式在科学计算中的应用 • 实例演示 • 结论
01 引言
主题简介
数学分析
数学分析是研究函数的极限、连 续性、可微性、可积性和实数完 备性的学科，是数学专业的重要
基础课程之一。
Taylor公式
算过程。
求解微分方程
要点一
初值问题
在求解微分方程时，可以利用Taylor公式对微分方程进行 离散化，从而转化为数值求解问题。通过选择合适的步长 和阶数，可以控制数值解的精度和稳定性。
要点二
边值问题
对于微分方程的边值问题，可以利用Taylor公式将问题转 化为有限元方法或边界元方法等数值方法进行求解。这种 方法在科学计算和工程领域中具有广泛的应用。
02 Taylor公式简介
考研高数总复习泰勒公式(讲义)PPT课件
2.取 x0 0,
在0 与x 之间,令 x (0 1)
则余项
Rn ( x)
f (n1) (x) x n1
(n 1)!
Foil 10
麦克劳林(Maclaurin)公式
f ( x) f (0) f (0)x f (0) x 2 f (n) (0) x n
误差 Rn ( x) f ( x) P:
1.若在 x 0 点相交
近
似 程
Pn ( x0 ) f ( x0 )
度 越
2.若有相同的切线
来 越
Pn( x0 ) f ( x0 )
好 3.若弯曲方向相同
Pn( x0 ) f ( x0 )
y
o
皮亚诺形式的余项
f (x)
n k0
f
(k)( x0 )( x k!
x0 )k
o[( x
x0 )n ]
Foil 9
注意:
1. 当n 0 时,泰勒公式变成拉氏中值公式
f ( x) f ( x0 ) f ( )( x x0 )
(在x
与
0
x之
间)
当 n=1 时，略去余项,得到一阶微分近似式
f (x) f (x0 ) f '(x)(x x0 )
注 意 到 f ( x ) (n1) e x
代入公式,得
e x 1 x x 2 x n e x x n1 (0 1).
2!
n! (n 1)!
Foil 13
由公式可知
ex 1 x x2 xn
2!
n!
估计误差 (设 x 0)
Rn ( x)
ex x n1 (n 1)!
2024年高等数学竞赛讲义3第三部分中值定理与泰勒公式
第一节中值定理中值定理是微积分中的重要定理，它揭示了函数在一些区间上的平均变化率与其在该区间上一些点的瞬时变化率之间的关系。
中值定理一般有以下几种形式：1.罗尔中值定理：若函数f(x)在[a,b]上连续，在(a,b)内可导，并且f(a)=f(b)，则在(a,b)内至少存在一点c，使得f'(c)=0。
罗尔中值定理的几何意义是，如果一条曲线在两个端点处的斜率相等，那么在这之间必然存在一点，其切线的斜率为0。
2.拉格朗日中值定理：若函数f(x)在[a,b]上连续，在(a,b)内可导，则在(a,b)内至少存在一点c，使得f'(c)=(f(b)-f(a))/(b-a)。
拉格朗日中值定理的几何意义是，如果一条曲线在两个端点处的斜率相差不大于整个区间的平均变化率，那么在这之间必然存在一点，其切线的斜率等于整个区间的平均变化率。
3.柯西中值定理：若函数f(x)和g(x)在[a,b]上连续，在(a,b)内可导，并且g'(x)≠0，则在(a,b)内至少存在一点c，使得[f(b)-f(a)]/g(b)-g(a)=[f'(c)/g'(c)]。
柯西中值定理是拉格朗日中值定理的推广，它使得两个函数在一些点上的变化率可以完全不一样。
4.罗尔中值定理（三角函数形式）：若函数f(x)在(0,π/2)上连续，在(0,π/2)内可导，并且f(0)=f(π/2)=0，则在(0,π/2)内至少存在一点c，使得f'(c)=0。
这个定理的几何意义是，如果一条曲线在两个端点处的斜率都为0，则在这之间必然存在一个点，其切线的斜率也为0。
中值定理在微积分中具有非常广泛的应用，它可以用来证明一些重要的定理，例如费马定理和柯西-施瓦茨不等式等。
第二节泰勒公式泰勒公式是微积分中的重要工具，它通过将函数在一些点处展开成无限项的幂级数，来近似表示函数在附近的取值。
一般来说，对于任意可导的函数f(x)，在一些点a处，可以将f(x)在a的一些邻域内展开成泰勒级数的形式：f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+f''(a)(x-a)²/2!+f'''(a)(x-a)³/3!+...其中f'(a)表示函数f(x)在点a处的导数，f''(a)表示二阶导数，以此类推。
3.3 泰勒公式
2
2 4
cos( ) 2+2
+1
cos = 1 − + − ⋯ + (−1)
+ (−1)
,
2! 4!
(2)!
(2 + 2) !
(0 < < 1)
第三节 泰勒公式
第三章 微分中值定理与导数的应用
例3 求() = ln( 1 + )的阶麦克劳林公式.
解
∵
∴
() (0) = (−1)−1 ( − 1)!,
称为函数()在0 处(或按( − 0 )的幂展开)的次泰勒多项式.
() (0 )
(2) () =
( − 0 ) + () ≈ ()
!
=0
∎佩亚诺余项 () = (( − 0 ) ) 不能具体估算出误差的大小.
+1 ( )
∎拉格朗日余项 () =
″ ( )
( − 0 )2 , 在0 与之间.
产生的误差为 1 () =
2!
第三节 泰勒公式
第三节 泰勒公式
第三章 微分中值定理与导数的应用
第三章 微分中值定理与导数的应用
(3)当 = 0时, 拉格朗日余项的泰勒公式变成拉格朗日中值公式
() = (0 ) + ′ ( )( − 0 )
′
2
() = (0) + (0) +
+ ⋯+
+ ( )
2!
!
称为麦克劳林（Maclaurin）公式.
第三节 泰勒公式
第三节 泰勒公式
第三章 微分中值定理与导数的应用
高数泰勒公式【爆款】.ppt
.精品课件.
48
4、设
，且
证明 由已知极限式得
利用泰勒公式有
，证明
从而
.精品课件.
51
6. 设函数
在
上三阶可导, 且
设
试证存在
使
证: 因 F(0) F(0) F(0) 0,
利用二阶泰勒公式 , 得
F(1) F (0) F(0) 1 F(0) 1 F( )
1 F( )
2!
3!
3!
因
(n.精品1课)件!.
(x x0 )n1
( 在 x0 与
x
之间12 )
二、几个初等函数的麦克劳林公式
f (k) (x) ex , f (k) (0) 1 (k 1, 2,)
ex
1
x
x2 2!
x3 3!
xn n!
Rn (x)
其中
.精品课件.
13
f (k) (x) sin(x k )
p1(x)
特点:
x 的一次多项式 o x0 x
x
f (x0 )
f (x0 )
以直代曲
如何提高精度 ? 需要解决的问题
如何估计误差 ?
若 f (x)是非多项式函数，问是否可用一个n次多项式
Pn (x)
来近似表示
f
(x) ? .精品课件.
3
特例： f (x) ex x 0
由 f (x) f (0) f (0)x
(n 1) !
(
x
x0
)n1
( 在 x0 与x 之间) ②
公式 ① 称为 的 n 阶泰勒公式 .
公式 ② 称为n 阶泰勒公.精品式课件的. 拉格朗日余项 .
泰勒公式详解(Taylorformula)【一元分析学经典讲义】-文档资料
（如下图）
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y ex
y ex
y x
y ln( 1 x )
y 1 x
o
o
上页
返回
下页
不足: 1、精确度不高； 2、误差不能估计。
问题: 寻 P ( x ) f ( x ) P ( x ) 找 函 数 , 使 得
R ( x )f( x ) P ( x )可 误 差 估 计
( n 1 ) ( n 1 ) R ( x ) f ( x ) n
则 由 上 式 得
( n 1 ) f ( ) n 1 R ( x ) ( x x ) ( 在 x 与 x 之间 ) n 0 0 n 1 !
泰勒(Taylor)公式
一、问题的提出
二、 Pn 和 Rn 的确定
三、泰勒(Taylor)定理 四、简单的应用
五、小结
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一、问题的提出
f ( x ) x 1 . 设 在 处 连 续 , 则 有 0
f ( x ) f ( x ) [ ] 0
f ( x ) f ( x ) 0
( n 1 )
f ( ) n 1 x R ( x ) ( x x )( x之 其 中 在 与 间 ) . n 0 0 ( n 1 )!
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( a , b ) ( n 1 ) R ( x ) 假 设 , 在 内 具 有 直 到 阶 证明: 由 n
导 数 , 且
n
的 区 间 上 满 足 柯 西 中 值 定 理 的 条 件 , 得
R ( ) R ( ) R ( x ) n 1 n 1 n 0 n n ( n 1 )( x ) ( n 1 )( x ) 0 1 0 1 0
高中数学(人教版)泰勒公式课件PPT课件演示文稿
第22页，共27页。
例1 计算无理数 的近似值,使其误差不超过
例2 在区间
上用近似公式
计算Байду номын сангаас
当用下列各式计算时,欲使误差小于0.001，
A可取多大？ (1)
y
x
x3 3!
4 yx
2
y
x
x3 3!
x5 5!
(2)
6 4 2 024 6
(3)
2
4
第23页，共27页。
三、泰勒公式的应用
(一) 近似计算
(二) 求极限 (三) 其它应用
x0 )n2
用 洛 必 达
Rn( x0 ) 0
lim
R(n1) n
(
x)
xx0 n!( x x0 )
法
则
R(n1) n
(
x0
)
0
1 lim
n! x x0
R(n1) n
(
x)
R(n1) n
(
x0
)
x x0
1 n!
R(n) n
(
x0
)
0
第7页，共27页。
➢ 泰勒(Taylor)中值定理1
如果函数
(1在x0与x 之间)
用 柯
Rn (1 ) Rn ( x0 ) (n 1)(1 x0 )n 0
(n
Rn(2 ) 1)n(2
x0
)n1
西 中 值
( 2在x0与1之间)
定 理
R(n) n
(n
)
Rn( n )
(
x0
)
(n 1)2(n x0 ) 0
R(n1) n
(
)
(n 1) !
数学分析6.3泰勒公式(讲义)
第六章微分中值定理及其应用2 泰勒公式(讲义)一、带有佩亚诺型余项的泰勒公式若f在x0可导，则有f(x)=f(x0)+f’(x0)(x-x0)+o(x-x0).即在点x0附近，用f(x0)+f’(x0)(x-x0)逼近函数f(x)时，其误差为(x-x0)的高阶无穷小量.若要求误差为o((x-x0)n)，可参考n次多项式：P n(x)=a0+a1 (x-x0)+a2(x-x0)2+…+a n(x-x0)n. 则P n(x0)=a0；P n’(x0)=a1；P n”(x0)=2!a2；…；P n(n)(x0)=n!a n. 即a0=P n(x0)；a1=P n ′(x0)1!；a2=P n′′(x0)2!；…；a n=P n(n)(x0)n!.若f在点x0存在直到n阶的导数，则由这些导数构造的n次多项式：T n(x)=f(x0)+f′(x0)1!(x-x0)+f′′(x0)2!(x-x0)2+…+f(n)(x0)n!(x-x0)n，称为函数f在点x0处的泰勒多项式，T n(x)的各项系数f(k)(x0)k!(k=1,2,…,n)称为泰勒系数。
f(x)与其泰勒多项式T n(x)在点x0有相同的函数值和直至n阶导数值，即f(k)(x0)=T n(k)(x0), k=0,1,2,…,n.定理6.8：若f在x0存在直到n阶的导数，则有f(x)=T n(x)+o((x-x0)n)，即f(x)=f(x0)+f′(x0)1!(x-x0)+f′′(x0)2!(x-x0)2+…+f(n)(x0)n!(x-x0)n+o((x-x0)n).证：记R n(x)=f(x)-T n(x)，Q n(x)=(x-x0)n，则R n (x 0)=R n ’(x 0)=…R n (n)(x 0)=0；Q n (x 0)=Q n ’(x 0) =…=Q n n-1(x 0)=0，Q n (n)(x 0)=n!. ∵f (n)(x 0)存在，∴在x 0的某邻域U(x 0)内f 存在(n-1)阶导函数f (n-1)(x). 根据洛必达法则：limx→x 0R n (x)Q n (x)=limx→x 0R n ′(x)Q n ′(x)=…=limx→x 0R n (n−1)(x)Q n(n−1)(x)=limx→x 0f (n−1)(x )−f (n−1)(x 0)−f (n )(x 0)(x−x 0)n!(x−x 0)=1n!lim x→x 0[f (n−1)(x )−f (n−1)(x 0)x−x 0−f (n )(x 0)]=0.∴R n (x)=f(x)-T n (x)=o (Q n (x))=o ((x-x 0)n )，即f(x)=T n (x)+o ((x-x 0)n ) f(x)=f(x 0)+ f ′(x 0)1!(x-x 0)+f ′′(x 0)2!(x-x 0)2+…+f (n)(x 0)n!(x-x 0)n +o ((x-x 0)n ). (泰勒公式)注：1、R n (x)=f(x)-T n (x)称为泰勒公式的余项，形如o ((x-x 0)n )的余项称为佩亚诺型余项。
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x n n!
当x0在 的某f( 邻 n 1 )(x)域 M 时 内 Rn(x)(nM 1)!xx0n1
R n ( x ) o (x ( x 0 ) n )( x x 0 )
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泰勒(Taylor)中值定理 : 若 f(x)在包 x0的 含 某(a ,开 b )内 区 具 间 有
直到 n1阶的导数 ,则当 x(a,b)时, 有 f (x) f (fx0(n)n) (!xf0)((x x0 )xx ( 0 )nx 0 )Rn(xf)2(x!0)(xx0)2 ①
f (nn)(!x0R )(nx(x)x0)(nnM f1()(nn!1x)1()n!)1((x在 x0x)0 n与 1 x之)间
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二、几个初等函数的麦克劳林公式
(1) f(x)ex
f(k)(x)ex, f(k )(0 ) 1(k 1 ,2 , )
Hale Waihona Puke e x 1xx2 2!
x3 3!
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f (x) f (x0) f(x 0 )x ( x 0 )f2(x!0)(xx0)2
特例: f (nn)(!x0)(xx0)nf((nn1)1()!)(x(x0在 )nx10与 x之)
(1) 当 n = 0 时, 泰勒公式变给为出拉格朗日中值定理
f(x)f (x0) f()x (x0) (在 x0与 x之)
令 pn(x)a 0 a 1 ( x x 0 ) a 2 ( x x 0 ) 2 a n ( x x 0 ) n
则 pn(x)
a1 2a2(xx0) n a n (x x 0 )n 1
pn (x ) 2 !a2 n ( n 1 ) a n ( x x 0 ) n 2
特点: p1(x0) f (x0)
p1(x0) f(x0)
p1(x)
o x0 x x
以直代曲
如何提高精度 ? 需要解决的问题
如何估计误差 ?
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1. 求 n 次近似多项式 pn(x),要求: p n (x 0 )f(x 0 ),p n (x 0 )f(x 0 ), ,p n ( n )(x 0 ) f( n )(x 0 )
(2) 当 n = 1 时, 泰勒公式变为
可见
f f
(x) (x)
f f
(x0) f(x 0 )x ( x 0 ) (x0) f(x 0 )x ( x 0 )
f
2(!()(在 xxx00与 )2x之)
误差 R1(x)f2(!)(xx0)2 (在 x0与 x之)间 df
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补例：求函数 f (x) x 按(x-4)的幂展开的带有
f (x) f (x0) f(x 0)x ( x 0)f2(x!0)(xx0)2 f (nn)(!x0)(xx0)n o[(xx0)n] ④
公式 ③ 称为n 阶泰勒公式的佩亚诺(Peano) 余项 .
公式 ④ 称为 f ( x) 按(x-x0)的幂展开的带有佩亚诺(Peano)
余项的n 阶泰勒公式 .
拉格朗日型余项的3 阶泰勒公式 .
解：
f
(x)
1
1
x2
,
f (x)1x23,
2
4
f
(x)
3
5
x 2,
f
(4)
(x)
15
7
x2
,
8
16
故 f(4 ) 1 , f(4 ) 1,f(4 )3,
4
3 2
2 5 6
f ( fx(2 )x)4 ff((xn(nf)x((!04 x4))0) ) (6 fxf14 ((4 (x )xx0 (0 x ))4 nx )( 4 2 f) f3 x ((!0 5 (n4 nf) 1 1)2 2 1(()1!(x4 ()x)f !( )4 x 2((4 )xx !3 )03 4 () )(x2 f1 x0在 (2 5 )4 4)8 n((!x x10 0) 在 )7 2 与 (2(x4x x 与 之 44)x)4之 4 )间 间 )
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在泰勒公式中若取 x 0 0 , x ( 0 1 ) ,则有
f (x)f (0) f(0)x f (0) x2 f (n) (0) xn
2!
n!
f (n1)( x)xn1
o(xn)
(n1)!
称为麦克劳林（ Maclaurin ）公式 . 由此得近似公式
若在f (公xf)(式x)成f(立xf0的()0 )区f间( fx 上(0 0))x xf( (nx 10 f)() 2x(!0))fx22M (x !0, 则)(x有误fx(0差nn))2!(估0 )计 xn式
第三节
第三章
泰勒 ( Taylor )公式
理论分析
用多项式近似表示函数 — 应用
近似计算
一、泰勒公式的建立 二、几个初等函数的麦克劳林公式
三、泰勒公式的应用
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一、泰勒公式的建立
在微分应用中已知近似公式 :
y
f ( x) f(x 0)f(x 0)x ( x 0)
y f(x)
p1(x)
x 的一次多项式
其中 Rn(x)f((nn 1)1()!)(xx0)n1 ( 在 x0与 x之)间 ②
公式 ① 称为 f ( x) 按(x-x0)的幂展开的带有拉格朗日型余
项的n 阶泰勒公式 . 公式 ② 称为n 阶泰勒公式的拉格朗日余项 .
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注意到 R n(x)o [x (x0)n]
③
在不需要余项的精确表达式时 , 泰勒公式可写为
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R n (x ) f(x ) p n (x )
Rn (x) (x x0 )n1
Rn(n1) ( )
(n 1) !
(在 x0与 x之)间
pn (n 1)(x)0, R n (n 1 )(x )f(n 1 )(x )
Rn(x)f((nn 1)1()!)(xx0)n1 (在 x0与 x之)间
pn(n)(x)
n!an
a0pn(x0)f(x0),
a1pn (x0)f(x0),
a221!pn(x0)21 ! f(x0), ,ann1!pn(n)(x0)n1 ! f(n)(x0)
故 pn(x) f ( x0 ) f(x 0 )x ( x 0 )21 ! f(x0)x (x0)2
n1 ! f(n )(x 0 )x ( x 0 )n Pn(x)称为函数f(x) 按(x-x0)的幂展开的 n 次近似多项式.