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泰勒(Taylor)公式

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3.3泰勒公式 [兼容模式] (1)

3.3泰勒公式 [兼容模式] (1)

3.3泰勒(Taylor)公式泰勒公式的建立泰勒(Taylor) (英)1685-1731泰勒公式常用函数的麦克劳林公式多项式函数特点一、泰勒公式的建立简单函数复杂的函数近似表示:(1)易计算函数值;(2)导数仍为多项式;用怎样的多项式去逼近给定的函数误差又如何呢,)(0存在若x f 'xx x ∆+=0记xx f x f x x f ∆'≈-∆+)()()(000回想微分一次多项式在x 0附近有=)(x f ))(()()(000x x x f x f x f -'+≈,0时当x x →))(()(000x x x f x f -'+)(0x x o -+其误差是比(x –x 0)高阶的无穷小.需要解决的问题如何提高精度?如何估计误差?{不足 1. 精确度不高; 2. 误差不能定量的估计.))(()(000x x x f x f -'+)(x f ≈希望一次多项式在x 0附近用适当的高次多项式2问题(1)系数怎么定?(2)误差(如何估计)表达式是什么?nn n x x a x x a x x a a x P )()()()(002010-++-+-+= )(x f ≈nn n x x a x x a x x a a x P )()()()(0202010-++-+-+= ,)(00a x P n =f ')()(0)(0)(x f x P k k n=),(00x f a =),()(00x f x P n =又,)(10a x P n ='),()(x f x P '='又0000nk ,,2,1,0 =因为因为所以所以3.3 泰勒公式n 次多项式系数的确定),(101x a =⋅)(!202x f a ''=⋅, )(10)(x f a k k =得)(!0)(x f a n n n =⋅00n 同理代入P n (x )中得=)(x P n .)(0nx x -+ ),,2,1,0(n k =20)(x x -+)(0x f )(0x x -+)(0x f '!2)(0x f ''!)(0)(n x f n 能满足要求.有x x x f x x x f x f )(!2)())(()(200000-''+-'+阶内有在若)1(),()()(0+∈n b a x x f ,),(时则当b a x ∈二、泰勒公式导数,泰勒中值定理:nn x x n x f )(!)(00)(-++ )(x R n +10)1()()!1()()(++-+=n n n x x n f x R ξ其中).(0之间与在x x ξ的幂展开的按称为)()(0x x x f -n 阶泰勒公式.的幂展开的按称为)()(0x x x f -n 次泰勒多项式.拉格朗日型余项1.泰勒公式就是拉格朗日中值公式200000)(!2)())(()()(x x x f x x x f x f x f -''+-'+=).(0之间与在x x ξ10)1(00)()()!1()()(!)(++-++-++n n n n x x n f x x n xf ξ n 阶泰勒公式00000000时当.2. 在泰勒公式中,故之间介于则,,0x ξ),10(<<=θθξξx 可表为这时的泰勒公式, 按x 的幂(在零点)展开的泰勒公式;带有拉格朗日型余项的麦克劳林公式.,0=n ,00=x 若称为或称为f (x )的麦克劳林(Maclaurin)公式nn xn f x f x f f x f !)0(!2)0()0()0()()(2++''+'+= 1)1()!1()(++++n n x n x f θ)10(<<θ近似公式误差估计式为1||)!1(||++≤n n x n M R 带有拉格朗日型余项≈)(x f nn xn f x f x f f !)0(!2)0()0()0()(2++''+'+当不需要余项的精确表达式时,n 阶泰勒公式也可写成带有佩亚诺(Peano)0()[()]nn R x o x x =-佩亚诺型余项.的泰勒公式.称为!n 型余项0()()f x x x -称按为的幂展开的解,e )()()()(xn x f x f x f ===''=' x x e )(=的n 阶带有拉格朗日型余项麦克劳林公式.因为(P 142, 例1)三、常用函数的麦克劳林公式nn xn f x f x f f x f !)0(!2)0()0()0()()(2++''+'+= 1)1()!1()(++++n n x n x fθ)10(<<θn 阶带有拉格朗日型余项的麦克劳林公式1)0()0()0()0()(===''='=n ff f f .e )()1(xn x fθθ=+代入公式=xe ).10(,)!1(e !!2112<<+++++++θθn xnx n n x x x 所以得.!!21e 2n x x x nx++++≈ xe 有的近似表达公式这时产生的误差为1)!1(e ++=n xn x n R θ1e (1)!xn xn +<+)10()!1(e !!21e 12<<++++++=+θθn xn xx n n x x x 3.3 泰勒公式(01)θ<<时当1=x ,!1!2111e n ++++≈ 得到.)!1(3+<n 其误差n R )!1(e +<n ,8=n 若取其误差8R .!93<,718279.2e ≈可算出解),,2,1,0(2πsin )()( =⎪⎭⎫ ⎝⎛+=n n x x f n ,0)0(=f 例,1)0(='f ,0)0(=''f ,,1)0( -='''f 因为所以x x f sin )(=求的n 阶带有拉格朗日型余项麦克劳林公式.(P 143, 例2)=x sin ≈x sin .)!12()1(!5!3212153m m m R m x x x x +--+-+--- ,)!12()1(!5!312153--+-+---m x x x x m m 的麦克劳林公式为从而x sin 的多项式近似表达式为所以x sin=mR 2).10(,)!12(12<<+≤+θm xm mm m R m x x x 212153)!12()1(!5!3+--+-+--- ξ),,2,1,0(2πsin )()( =⎪⎭⎫ ⎝⎛+=n n x x f n x θ,3x≤12)!12(]2π)12(sin[++++m x m m ,1时当=m ,001.0要使误差小于,2时当=m ,001.0要使误差小于,sin x x ≈有.1817.0<x 必须2R 误差,!3sin 3x x x -≈有4R 误差.6544.0<x 必须6,1205x ≤xy =泰勒多项式逼近xsin xy sin =泰勒多项式逼近xsin mm 2)!12(!5!3-xy =xy sin =!33xx y -=o泰勒多项式逼近xsin mm 2)!12(!5!3-xy =xy sin =!33xx y -=o!5!353xx x y +-=泰勒多项式逼近xsin mm 2)!12(!5!3-xy =!7!5!3753xx x x y -+-=xy sin =!33xx y -=!5!353xx x y +-=o泰勒多项式逼近xsin mm 2)!12(!5!3-!11!9!7!5!3119753xx x x x x y -+-+-=xy sin =o类似地, 有)!2()1(!4!21cos 242m x x x x mm -+-+-= ]π)22(cos[++m x θ,)!22(222+++m x m ).10(<<θ例.()(1),(),0.f x x R x αα=+∈=()()(1)(1)(1),n nfx n x αααα-=--++ ()(0)(1)(1),n fn ααα=--+ 解2(1)(1)12!x x x αααα-+=+++(1)(1)().!nnn x o x n ααα--+++特别，有,n =α21(1)1)1.2!n n n n n x nx x nx x --+=+++++ （二项式展开公式1,α=-当时有2311(1)(),1n n n x x x x o x x=-+-++-++ 2311().1n n x x x x o x x =++++++-1253-=x x m ⎪⎩⎪⎨⎧+++++=!!21e 2n x x x n x 常用函数的麦克劳林公式带佩氏余项),0()(→x x o n 带拉氏余项,)!1(e 1++n x x n θ)10(<<θ(P 142--144))!12()1(!5!3sin 1--++---m x x x m ),0()(2→x x o m ⎪⎩⎪⎨⎧+带佩氏余项带拉氏余项,)!12(]2π)12(sin[12++++m x m m x θ)10(<<θ)!2()1(!6!4!21cos 2642m x x x x x m m -++-+-= ⎪⎩⎪⎨⎧+),0()(12→+x x o m 带佩氏余项带拉氏余项,)!22(]2π)22(cos[22++++m x m m x θ3.3 泰勒公式),0()(→x x o n )10(<<θnx x x x x n n 132)1(32)1ln(--+-+-=+ ⎪⎩⎪⎨⎧+带佩氏余项带拉氏余项,)1)(1()1(11++++-n n n x x n θ)10(<<θ带佩氏余项2(1)(1)12!(1)(1)!n x x x n x n ααααααα-+=+++--++ ),0()(→x x o n⎧3.3 泰勒公式带拉氏余项⎪⎩⎪⎨+11(1)(1)()(1),(1)!n n n n x x n αααααθ--+--+-++ )10(<<θ例解用间接展开的方法较简便.-x )(!!21e 2n nx x o n x x x +++++= 1112----+n n n x x xx 取代用-(带佩亚诺型余项).阶麦克劳林公式展开为把n x x f x-=e )(3.3 泰勒公式=e 两端同乘x , 得).()!1()1(!2e 132n n n x x o n x x x x x +--+-+-=-- )()!1()1(!21+--+-x o n x例.()30sin cos lim sin x x x x x →-利用带有佩亚诺型余项的麦克劳林公式求3.3 泰勒公式(P 144, 例3)解33sin ()3!x x x o x =-+22x 33x cos 1()2!x o x =-+()2!x o x =-+[]x x 注：两个比x 3高阶无穷小的代数和还是比x 3的高阶无穷小()30sin cos lim sin x x x x x →-则3330()3=lim x x o x x →+1=333()3x o x +=-x x x cos sin处的在求函数1423)(023-=+-+=x x x x x f 解5)1(-=-'f 8)1(=-f 263)(2-+='x x x f 一阶和三阶泰勒公式及相应的拉格朗日型余项.)()!)()(000)(x R x x k x f x f n k n k k +-=∑=3.3 泰勒公式66)(+=''x x f 6)(='''x f 0)1(=-''f 6)1(=-'''f )()1(58)(1x R x x f ++-=f (x )的一阶泰勒公式是!2)1)((21+''=x f R ξ2)1(!2)1(6++=x ξ其中.)1(之间与介于x -ξ三阶泰勒公式是.0)(3≡x R )()1()1(58)(33x R x x x f ++++-=)0)(()4(=x f 因。

高数上3.3 泰勒公式

高数上3.3 泰勒公式

f ( x) f ( x0 ) f '( x0 )( x x0 )
f
(n)
(x 0
)
(x
x
)n
R
(x)
n!
0
n
用类似的证明方法，我们可以证得另外一种带有 皮亚诺余项的泰勒公式.
设 f (x (n) ) 存在，则 0
f ( x) f ( x0 ) f '( x0 )( x x0 )
例 2 求 f ( x) e x 的 n 阶麦克劳林公式.
解 f ( x) f ( x) f (n)( x) e x ,
f (0) f (0) f (0) f (n)(0) 1,
注意到 f ( (n1) x) e x 代入泰勒公式， 得
e
x
1
x
x2 2!
xn n!
ex (n 1)!
但这种近似等式存在明显不足, 首先是精度 不高,误差会比较大，其次是误差无法估计.
能否用其它较简单的曲线函数来近似替代 复杂的连续函数f(x)呢？
事实上多项式函数
Pn (x) a0 a1x a2 x2 an xn
是一种处处连续可导分析性质很好的函数， 在n>1时，它是一条连续的曲线函数。 因此在讨论较复杂的连续函数f(x)在某一个 邻域内的分析性质时，经常用多项式函数来 近似代替较复杂的连续函数。
f
(5)
(
)
6
2
.
例1 写出函数 f ( x) x3ln x 在 x0 1 处的四阶
泰勒公式.
解
f
(4) ( x)
6 x
,
f (4)(1) 6,
f
(5)(
x)
6 x2

高数 极限计算 泰勒公式

高数 极限计算 泰勒公式

高数极限计算泰勒公式
高数中的极限计算是指当一个函数的变量趋近于特定值或者无穷时，函数值接近于某一特定值的概念，极限计算用于求解一些模糊不定的函数表达式、不可解的不定积分及确定非线性微分方程的问题，极限计算的最经典方法就是泰勒公式。

泰勒公式（Taylor’s theorem）是一种可以用来求解复杂函数的极限计算方法，它是一种连续函数的一阶无穷近似，也就是可以将一个函数f(x)无穷近似等价于函数Rn(x)，这个无穷近似的函数Rn(x)可以用如下方式来表示：
Rn(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a为函数f(x)的某一点，Rn(x)是f(x)的后n项泰勒展开式，当n趋向无穷的时候，Rn(x)接近f(x)的极限，而这就可以用来求解复杂函数的极限。

泰勒公式

泰勒公式

f
(k )
(k = 0 , 1 , 2 , … , n) (0) sin(x k ) 2 x 0
k si n 2
0 ,
k = 2m
(－1)m , k = 2m+1
数学分析（上）
可得
x sin x x 3!
3
3
(1)
5
n 1
x n cos x 2 n 1 (1) x (2n 1)! (2n 1)!
数学分析（上）
x 0 I， 设 f ( x ) 在区间 I 上具有 n+1 阶导数，
多项式 ( n) f ( x0 ) n Pn ( x ) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 ) ( x x0 ) n! 称为 f ( x )在x0处 n次Taylor多项式,公式(1)称为 f ( x ) 按 ( x x0 ) 的幂展开的 n阶泰勒公式， Rn ( x ) 称为拉格朗日型余项 . 注 1) n = 0 时 , 得到 Lagrange 中值定理 . 因此 Taylor公式是 Lagrange 定理的推广 . 2) n = 1 时 , 得到微分近似计算公式 .
2 n 1
x x sin x x 3! 5!
2 4
(1)
n 1
x 2 n 1 o x (2n 1)!
2n
2 n 1
x x n x 2 n 1 cos x 1 (1) o( x ) 2! 4! (2n)!
o( x )
数学分析（上）
Rn
( n 1 )
( x) f
( n 1 )
( x)
( n)
令 g（x）= ( x －x0 )n+1 , 则

泰勒(Taylor)公式

泰勒(Taylor)公式

x2 x3 思 Q e x = 1 + x + + + o( x 3 ) 2! 3! 考 x3 3 题 sin x = x − + o( x ) 3! 解 e x sin x − x (1 + x ) = 答 ∴ lim 3 x →∞ x x2 x3 x3 3 3 + + o( x ) x − + o( x ) − x(1 + x ) 1 + x + 2! 3! 3! lim x →∞ x3 x3 x3 − + o( x 3 ) 1 = = lim 2! 3! 3 x →∞ x 6
差 Rn( x) = f ( x) − P ( x) 误 n
、 二 Pn 和Rn 的 定 确
分析: 分析
近 似 程 度 越 来 越 好
1.
x0
Pn ( x0 ) = f ( x0 )
y
y = f (x)
2.
′ Pn ( x0 ) = f ′( x0 )
3.
′ Pn′( x0 ) = f ′′( x0 )
x2 2
2
五、小结
用; 1.Taylor 公 在 似 算 的 用 式 近 计 中 应 ;
y= x
y = sin x
播放
---局 2.Taylor 公 的 学 想 局 逼 . 式 数 思 --- 部 近
播放
思考题
e x sin x − x (1 + x ) 利用泰勒公式求极限 lim 3 x →∞ x
f (n+1) (θx) n+1 x 则 项 Rn ( x) = 余 (n + 1)!
麦克劳林(Maclaurin)公式 麦克劳林(Maclaurin)公式 (Maclaurin)

3-3 泰勒公式

3-3 泰勒公式

+
1)n+1 ,
ξ在 − 1与x之间.
注 1的误差为 Rn( x) = f ( x) − pn( x)
Rn( x) =
f (n+1)(ξ )
(n + 1) !
(
x
−
x0
)n+1
(ξ 在 x0 与 x 之间).
当在 x0 的某邻域内 f (n+1)( x) ≤ M (常数) 时 , 有
的具体估计式.
pn(x) 的确定: pn( x) = a0+ a1( x − x0 ) + a2( x − x0 )2 + + an( x − x0 )n ,
观察： f ( x) = f ( x0 ) + f ′( x0 )( x − x0 ) + o( x − x0 )
有
= f ( x0 ) p1( x) 相交
Rn (1)
<
(n
3 + 1)
!<
10−6
,
由ex计=算1 +可x知+ x当2 +n =x39+时上+式x成n 立 , 因此
+
1)!.
f (−1) = −1, f ′(−1) = −1, f ′′(−1) = −2!,
因此
, f (n)(−1) = −n!.
f ( x) = −1 − ( x + 1) − ( x + 1)2 − − ( x + 1)n + Rn( x),
其中Rn( x)
=
(−1)n+1
ξ n+2
(
x
− −
Rn′ x0

泰勒公式


f ( x) sin( x k ) 2 k 2m 0, (k ) (m 1, 2 ,) f (0) sin k 2 (1) m1 , k 2m 1
(k )
x3 x5 x 2 m1 sin x x (1) m1 R2m ( x) 3! 5! (2m 1) !
x x e e 1 x x n1 2! n! ( n 1)!
x
2
n
x
(0 1).
x2 xn x 由公式可知 e 1 x 2! n!
估计误差 (设 x 0)
ex ex Rn ( x ) x n 1 x n1 (0 1). ( n 1)! ( n 1)! 1 1 取x 1, e 1 1 2! n! 3 e 其误差 Rn . ( n 1)! ( n 1)!
f ( x0 ) f ( x ) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 ) ( x x0 ) 2 2! f ( n ) ( x0 ) ( x x0 )n Rn ( x ) n!
f ( n1) ( ) 其中 Rn ( x ) ( x x0 )n1，介于x与x0之间. ( n 1)!
2 f (1) f ( x ) f (1) f (1)( x 1) ( x 1) 2! (4)

f
(1)
4!
( x 1)
4
5 f ( 5 ) ( ) ( x 1) 5!
例3 将f ( x) 1 3x 5 x 2 x 化为含
2 3
f ( 1 ) f ( x ) f ( 1 ) f ( 1 )( x 1 ) ( x 1) 2 解 2! (4) ( 1 ) f f ( ) 3 ( x 1) ( x 1) 4 3! 4!

泰勒(Taylor)公式

π
O
π
x
p8 ( x ) 比 p2 ( x )在更大的范围 想法：对于精确度要求 内更接近余弦函数. 较高时候可以用高次多 项式来近似表达函数.
-1
p2 ( x )
问：要找的多项式应满足什么条件？ 从几何上看， y f ( x ), y Pn ( x ) 代表两条曲线，
很明显 要使它们在x0附近与很靠近，
使得 f ( x ) Pn ( x ) a0 a1 ( x x0 ) an ( x x0 )n 且误差 Rn ( x ) f ( x ) Pn ( x ) 可估计。 Pn ( x0 ) f ( x0 ), 为了在性质上吻 ( x0 ) f ( x0 ), Pn 合的更好，我们 ( x0 ) f ( x0 ), Pn 要求: P ( x ) f ( x )
( n) pn ( x) n1 n a ( x x ) a1 2a2 ( x x0 ) n 0
2 ! a2
n( n 1)an ( x x0 )n 2
n 3
( x ) pn
3 !a3 n( n 1)( n 2)an ( x x0 )
1 ( n) 1 ( n) , an pn ( x0 ) f ( x0 ) n! n!
Pn ( x) a0 a1 ( x x0 ) a2 ( x x0 )2 an ( x x0 )n 1 a0 f ( x0 ) a1 f ( x0 ) a2 f ( x0 ) 2!
( n 1) 1 ( n) f ( ) f ( x0 )( x x0 )n ( x x0 ) n 1 n! ( n 1)!
f ( n1) ( ) (4) Rn ( x ) ( x x0 )n1叫Lagrange余项. ( n 1)! M n 1 ( n 1 ) 若f ( x ) M， 则 Rn ( x ) x x0 ( n 1)!

北京理工大学工科数学分析3-3泰勒(Taylor)公式


(2n)!
x2 x3 ln(1 x) x
(1)n
x n1
o( x n1 )
23
n1
1 1 x x2 xn o( xn ) 1 x
(1 x)m 1 mx m(m 1) x2 2!
m(m 1) (m n 1) xn o( xn ) n!
例1. f ( x) ln(1 sin2 x) 在 x 0 的展开式到 x4 次项；
解：ln(1 sin2 x) sin2 x 1 sin4 x o(sin4 x)
2

x

x3 3!

o(
x3
2 )

1[ 2
x

o(
x)]4

o(
x4)
x2 5 x4 o( x4 ) 6
§3 泰勒(Taylor)公式
❖ 局部泰勒展开式(Taylor expension) ❖ Lagrange 余项的泰勒公式(Taylor’s
formula)
问题的提出
1. 设 f ( x) 在 x0 处连续，则有
f ( x) f ( x0 )
[ f ( x) f ( x0 ) ]
2. 设 f ( x) 在 x0 处可导，则有 f ( x) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 )
2! 4! 6!
x2
e2
1
x2

1

x4

1

x6
o( x6 )
2 2! 4 3! 8
f ( x) 1 x4 7 x6 o( x6 ) 12 360

6.3 泰勒公式


二、皮亚诺型余项泰勒公式
f ′′( x0 ) f ( x) = f ( x0 ) + f ′( x0 )( x − x0 ) + ( x − x0 )2 2! f (n) ( x0 ) ( x − x0 )n + Rn ( x), + L+ n! n 其中 Rn ( x) = o[( x − x0 ) ] ( x → x0 ).
{
L + an ( x − x0 )n ≈ f (x)
系数怎么定? 问题 (1) 系数怎么定 (2) 误差 如何估计 表达式是什么 误差(如何估计 表达式是什么? 如何估计)表达式是什么
5
6.3 泰勒公式
1. n 猜想 近 1. x0 似 程 Pn ( x0 ) = f ( x0 ) 度 越 2. 来 ′ Pn ( x0 ) = f ′( x0 ) 越 好 3.
f ′′(0) 2 f (n) (0) n x + o( xn ) f ( x) = f (0) + f ′(0) x + x + L+ 2! n! ( x → 0)
带有皮亚诺型余项的麦克劳林( 带有皮亚诺型余项的麦克劳林(Maclaurin)公式 麦克劳林 )
代入上公式, 代入上公式 得
x2 xn n x e = 1 + x + + L+ + o( x ) ( x → 0). 2! n!
分析 即证
f ′′( x0 ) f ( x) = f ( x0 ) + f ′( x0 )( x − x0 ) + ( x − x0 )2 2! ( n)
f
Rn ( x ) = f ( x ) − Pn ( x ).
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f ( x) f ( x0 ) f ( x0 ) ( x x0 ) ( x x0 ) 2 f ( x0 ) 1! 2! f ( x0 ) f ( n ) ( x0 ) 3 ( x x0 ) ( x x0 ) n 3! n!
称为函数
f ( x) 按 ( x x ) 的幂展开的 N 阶泰勒公式。
f ( n 1) ( ) Rn ( x) ( x x0 ) n 1 其中： (n 1)!
这里

是 ( x, x0 ) 之间的某个值。
二、 泰勒公式： 如果函数
f ( x) 在含有 x 0
的某个开区间（a,b）内具有知道
（n+1）阶的导数，则当 x ( a, b) 时，近似多项式：
0
Rn ( x) 称作拉格朗日型余项。
三、 误差 当 x x0
Rn ( x) 0 x x0 ( x x )n 0
lim
误差 Rn ( x) 是比 ( x x0 ) 的高阶无穷小，即：
nቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Rn ( x) o[( x x0 )n ]
一、 泰勒中值定理： 如果函数
f ( x) 在含有 x 0
直到 的某个开区间（a,b）内具有知道
（n+1）阶的导数，则当 x ( a, b) 时， 个
f ( x) 可以表示成一
x x0 的一个 n 次多项式与一个余项的和的形式：
f ( x) f ( x0 ) f ( x0 ) ( x x0 ) ( x x0 ) 2 1! 2! f ( x0 ) f ( n ) ( x0 ) 3 ( x x0 ) ( x x0 ) n R （ n x） 3! n! f ( x0 )
泰 勒（Taylor）公式
对于一些复杂的函数，为了便于研究，常常用一些简单的函数 来近似表达，常用的是多项式来表达原函数。 如前期所学的等价无穷小，
e x ~ 1 x ， ln(1 x) ~ x
这些函数都是用一次多项式来表达的，但是这样的表达存在着 很多不足：
a) 精确度不高，产生的误差是比 X 的高阶无穷小。 b) 不能具体估算出误差的大小。