人工智能数学基础:泰勒(Taylor)公式

老猿Python

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2021-08-13 22:59

一、引言

对于一些较复杂的函数,为了便于研究,往往希望用一些简单的函数来近似表达,例如:


当x->0时,sinx≈arcsinx≈tanx≈arctanx≈ln(1+x)≈ex-1≈x


由于用多项式表示的函数,只要对自变量进行有限次加、减、乘三种算术运算,便能求出它的函数值来,因此我们经常用多项式来近似表达函数。


泰勒公式就是将函数用多项式表达的一种通用方法,又称为泰勒展开、泰勒级数,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。


二、泰勒中值定理1

定理:如果函数(x)在x0处具有n阶导数,那么存在x0的一个邻域,于该邻域内的任一x,有:


其中:Rn(x) = o((x-x0)n)                                                      (3-4)


具体证明的介绍请参考《理解泰勒中值定理1的证明过程的两个影响理解的简单隐含推导》的介绍。


说明:

多项式(3-3)公式右边去除“+Rn(x)”部分用pn(x)来表示:


称pn(x)为函数f(x)在x0处(或按(x-x0)的幂展开)的n 次泰勒多项式


公式(3-3)本身称为f(x)在x0处(或按(x-x0)的幂展开)的带有佩亚诺(Peano)余项的n 阶泰勒公式,而Rn(x)的表达式(3-4)称为佩亚诺余项,它就是用 n 次泰勒多项式来近似表达f(x)所产生的误差,这一误差是当x一>x0时(x-x0)n的高阶无穷小,但不能由它具体估算出误差的大小。


二、泰勒中值定理2

定理:如果函数f(x)在x0的某邻域U(x0)内具有n+1阶导数,那么对于任意x∈U(x0),有:


其中:


这里ε是x0与x之间的某个值。


证明思路:

Rn(x)具有n+1阶导数;

Rn(x0)和Rn(x)在x0位置的n阶导数值都为0;

Rn(x)和(x-x0)n+1在区间[x0,x]上满足柯西中值定理的要求,则


再对Rn’(x)与(n+1)(x-x0)n应用柯西中值定理,得:


照此方法继续下去,经过(n+1)次后,得:


同时显然 Rn(n+1)(x) = f(n+1)(x),从而可以证明定理成立。


说明:

公式(3-5)称为f(x)在x0处(或按(x-x0)的幂展开)的带有拉格朗日余项的n阶泰勒公式,而Rn(x)的表达式(3-6)称为拉格朗日余项。当n=0时,泰勒公式(3-5)变成拉格朗日中值公式:


f(x) = f(x0)+f’(ε)(x-x0) ,其中 ε∈(x0,x)


因此,泰勒中值定理2是拉格朗日中值定理的推广。


由泰勒中值定理2可知,以多项式pn(x)近似表达函数f(x)时,其误差为|Rn(x)|。如果对于某个固定的n,当x∈U(x0)时,|f(n+1)(x)|≤M,那么有估计式:


在泰勒公式(3-3)中,如果取x0=0,那么有带有佩亚诺余项的麦克劳林(Maclaurin)公式:


在泰勒公式(3-5)中,如果取x0=0,那么ε在0与x之间。因此可以令ε=θx(0<θ<1),从而泰勒公式(3-5)变成较简单的形式,即所谓带有拉格朗日余项的麦克劳林公式


由(3-8)或(3-9)可得近似公式:


误差估计式(3-7)相应地变成:



三、部分函数的泰勒公式表示

1、e的x次方泰勒公式

带拉格朗日余项的麦克劳林公式:

n次泰勒多项式为:


2、sinx的泰勒公式

带拉格朗日余项的麦克劳林公式:


3、cosx的泰勒公式

带拉格朗日余项的麦克劳林公式:



4、ln(1+x)的泰勒公式

带拉格朗日余项的麦克劳林公式:




5、(1+x)的α次方的泰勒公式

带拉格朗日余项的麦克劳林公式:



四、应用




五、小结

本文介绍了2个泰勒中值定理,泰勒中值定理1是将在某点具有n+1阶导数的函数表示为一个多项式加个余量的形式,泰勒中值定理2则将泰勒中值定理1的余量进行了细化。通过拉格朗日余项的n阶泰勒公式和带有拉格朗日余项的麦克劳林公式,可以将一个函数表示成n项的n阶多项式,从而为函数后续的运算提供便利。


说明:

本文内容是老猿学习同济版高数的总结,有需要原教材电子版以及OpenCV、Python基础知识、、图像处理原理介绍相关电子资料,或对文章内有有疑问咨询的,请扫博客首页左边二维码加微信公号,根据加微信公号后的自动回复操作。



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