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泰勒级数 Taylor series 泰勒级数是数学中 极其强大的函数近似工具 泰勒级数的几何意义? 泰勒级数: 理解是什么? 用了它能干啥? 好处是啥? 如何用多项式去模拟? converges 收敛 和 diverges 发散
思考, 是什么多项式能让cos(x) 和 该多项式近似它呢?
如何找到多项式能让图像和cos(x) 差不多重合?
(1) 数值相同: 固定某点 c0
(2) 导数相同: 让斜率在该点相同 c1
(3) 二阶导数相同: 弯曲程度相似 c2
值c0相同,变化率c1相同,变化率的变化率c2相同
当然你用三阶求导数, 继续往下面模拟...
如果是 2阶的导数, 是 $c2x^2$ 导数为 $c2 2 1$ 如果是 3阶的导数, 是 $c3x^3$ 导数为 $c3 3 2 1$ 多项式: n阶导数的话, 就是 $n! cn$ 原函数n阶导数为 X: $X = n! * cn$ $cn = X / n!$
多项式
原函数n阶导数为 X
取值x=0的时候,其他高阶项有值得话, 是0掉了
当x=0时候, n阶导数值 / 除以 n! 多项式, 每一项解读是: f(0) 让值相同 df/dx(0) 让斜率相同 d^2f/dx^2(0) 让斜率的变化率相同 ...
如果想接近0点之外的值, 例如a点, 就用x-a来改写多项式
因为$e^x$ 无论多少阶, 导数都是$e^x$, 当x=0, 值都是1 $e^x$的泰勒多项式就是:
一定要自己拿笔过一遍
这就是泰勒公式的几何意义
$f(x) = ln(x)$ 只能在(0, 2] 区间内求解, x > 2 后面无论如何都无法收敛, 所以叫发散
1. approximation 近似
2. 例子 cos(x)
思考, 是什么多项式能让cos(x) 和 该多项式近似它呢?
2.1 如何找到这个多项式呢?
如何找到多项式能让图像和cos(x) 差不多重合?
多项式: $P(x) = c0 + c1x + c2x^2$
(1) 数值相同: 固定某点 c0
(2) 导数相同: 让斜率在该点相同 c1
(3) 二阶导数相同: 弯曲程度相似 c2
值c0相同,变化率c1相同,变化率的变化率c2相同
2.2 接下来
当然你用三阶求导数, 继续往下面模拟...
2.3 总结
2.3.1 阶数 和 多项式常量
如果是 2阶的导数, 是 $c2x^2$ 导数为 $c2 2 1$ 如果是 3阶的导数, 是 $c3x^3$ 导数为 $c3 3 2 1$
多项式
: n阶导数的话, 就是 $n! cn$原函数n阶导数为 X
: $X = n! * cn$ $cn = X / n!$2.3.2 不同阶间不互相干扰
取值x=0的时候,其他高阶项有值得话, 是0掉了
2.3.3 如果想换个坐标原点
3. 泰勒多项式 taylor polynomial
3.1 泰勒多项式
当x=0时候, n阶导数值 / 除以 n! 多项式, 每一项解读是: f(0) 让值相同 df/dx(0) 让斜率相同 d^2f/dx^2(0) 让斜率的变化率相同 ...
如果想接近0点之外的值, 例如a点, 就用x-a来改写多项式
3.2 $e^x$ 例子
因为$e^x$ 无论多少阶, 导数都是$e^x$, 当x=0, 值都是1 $e^x$的泰勒多项式就是:
4. geometric view 几何意义 !!!
一定要自己拿笔过一遍
这就是泰勒公式的几何意义
5. converges 收敛 和 diverges 发散
5.1 第二个例子 - diverges发散求解
$f(x) = ln(x)$ 只能在(0, 2] 区间内求解, x > 2 后面无论如何都无法收敛, 所以叫发散