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函數
前言:3d
(1)理解好麥克勞林公式,就能夠理解好泰勒公式orm
(2)任何一個複雜函數均可以用一個合適的多項式函數去近似表示。blog
(3)如何找到一個合適的多項式函數,在於可以構造一個與原函數每一個階級的導數值相等。好比原函數n階可導,構造函數也必須n階可導,而且每一個階級在X0的導數值必須相等。get
(4)對(3)解釋,由於導數的意義是刻畫函數的變化程度,若是構造函數與原函數的初始值一致且變化程度一致,那麼構造函數就等於原函數。io
(5)對(4)解釋,事實上(4)的說法是理想狀態下的,實際狀況下只能無限逼近。form
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------class
對於一些複雜的函數, 要研究其性質每每是比較困難的. 而多項式函數的性質每每比較簡單, 因此有時候, 爲了方便研究, 咱們可能會想着: 能不能用一個多項式函數去近似一個複雜的函數?bfc
好比說, 如今咱們想在點0附近, 用一個多項式函數, 去近似一個複雜函數 , 那咱們應該怎麼作呢?構造函數
咱們知道當x=0時, , 因此不妨拿一個"當x=0時, y值也爲1的函數"來近似試試, 好比說: y = 1
能夠看到, 在x=0這一點上, 兩個函數的值都是1, 但在x=0的鄰域, 這兩個函數的圖像一點都不類似, 因此這個近似效果通常...
那如何讓近似效果更好一些呢, 能夠想到, 不妨用導數試試. 導數能夠反應函數在某一點的變化率, 若是兩個函數在x=0處, 除了y值相同, 變化率也相同, 那兩個函數應該會更類似一些.
, 當x=0時,
的導數爲1
因此咱們須要近似函數在x=0處的導數也爲1, 好比說這個函數: y = 1 + x, 其導數y'等於常數1, 在x=0處的導數天然也爲1
如今: 原始函數 , 近似函數y = 1 + x, 這兩個函數在x=0處, 除了y值相同, 導數也相同. 咱們來看看這兩個函數的圖像
兩個函數的圖像更接近了, 看來這個思路是正確的, 那沿着這個思路, 若是讓近似函數在x=0處的二階導, 和在x=0處的二階導也相同呢...即在x=0處, 兩個函數變化率的變化率也相同...
因此 在x=0處的二階導也爲1
那麼咱們選定近似函數:
近似函數在x=0時, y=1,
近似函數的一階導爲1+x, 當x=0時, 一階導爲1,
近似函數的二階導爲常數1, 當x=0時, 二階導也爲1,
這些值和 在x=0處的y值, 一階導, 二階導的值是相同的, 來看看兩個函數的圖像
更相近了...
而後咱們按照這個思路, 來試試三階導
讓近似函數在x=0處的y值, 一階導, 二階導, 三階導的值 = 在x=0處的y值, 一階導, 二階導, 三階導的值
好比近似函數爲: (這個函數是知足上述條件的, 這裏就不驗證了)
看一下圖像:
更相近了..
再來看幾張:
按這個思想, 假設原始函數在x = 0處n階可導(好比 在x=0處就是n階可導)
若是讓近似函數在x=0處的y值, 一階導, 二階導 ...n階導的值 = 在x=0處的y值, 一階導, 二階導 ...n階導的值. 則能夠推測此時兩個函數的圖像應該會很類似, 或者說近似函數對原始函數的近似效果應該會很好, 事實也確實如此.
麥克勞林公式(麥克勞林公式就是x0=0時的泰勒公式, 後面會具體講泰勒公式)就是在描述: 如何找到知足上述條件的近似多項式函數, 寫成公式大概是:
左側是原始函數, 右側是近似多項式函數
而二者之間的關係只是約等於, 或者說是近似. 實際上, 完整的麥克勞林公式是這樣的:
後面的 是佩亞諾餘項, 加上這個佩亞諾餘項, 左右就相等了
麥克勞林公式的含義就是: 如何在x=0附近, 用一個多項式函數(等號右側的函數), 去近似一個複雜函數(等號左側的函數)
(這裏稍微說一下佩亞諾餘項: 在麥克勞林公式中, 佩亞諾餘項 是個當x→0時比
高階的無窮小, 這也就說明, 在x=0附近, 用麥克勞林公式產生的多項式函數(不含餘項部分)去近似原始函數時, x離0越近的地方, 近似的偏差越小, 近似效果越好, x離0越遠的地方, 近似的偏差越大, 近似效果越壞)
2. 爲何麥克勞林公式會是這種形式
麥克勞林公式:
爲何等號右側的多項式(不含最後的餘項)要寫成這種形式呢? 其實理論上, 右側的多項式也能夠寫成別的形式, 其本質只是爲了知足下面這個條件:
讓右側多項式函數在x=0處的y值, 一階導, 二階導 ...n階導的值 = 被近似函數在x=0處的y值, 一階導, 二階導 ...n階導
這裏的多項式
只是知足這個條件的一種形式. 若是還有別的形式的函數能夠知足這個條件, 它也能夠替換掉麥克勞林公式中的的多項式部分.
這裏引用下"各向異性角點解"同窗的一段話:
泰勒展開(或者說麥克勞林公式)並非惟一的,由於任何在對應階求導後可以消失並只留下導數值的函數,均可以做爲泰勒展開的備胎。惋惜的是,冪函數與階乘的組合,是咱們已知的惟一具備上述性質的函數,所以,這種惟一性決定了泰勒展開可以且僅可以由冪函數表示。
3. 泰勒公式
麥克勞林公式只是泰勒公式在x0=0時的特殊狀況, 如今拋開x0=0, 讓x0能夠是函數定義域中的任意值(只要在x0處n階可導就行), 就變成了泰勒公式
理解了麥克勞林公式, 很快就能理解泰勒公式了: 泰勒公式用於在x0附近, 用一個多項式函數(等號右側的函數), 去近似一個複雜函數(等號左側的函數)
4. 總結
I. 泰勒公式的做用是描述如何在x0點附近, 用一個多項式函數去近似一個複雜函數.
II. 之因此能實現這種近似, 背後的邏輯是:
讓近似多項式函數在x=x0處的y值, 一階導, 二階導 ...n階導的值 = 原始函數在x=x0處的y值, 一階導, 二階導 ...n階導
即, 若是函數A和函數B在某一點的值同樣, 變化率同樣, 變化率的變化率同樣, 變化率的變化率的變化率也同樣...
就這樣層層深刻, 不管深刻到哪個維度, 關於這一點的變化率, 函數A和函數B都是同樣的, 那就能夠推斷:
在這一點上, 函數A和B應該是同樣的
在這一點附近, 函數A和B應該很類似
離這一點越遠, 函數A和B的類似程度就越難以保證
...
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最後須要說明的是, 這篇答案更多的是: 在默認泰勒公式正確性的前提下, 告訴你們如何去"直觀感覺"這種正確性, 去理解這麼長的一串公式背後所表達的簡單含義, 並粗略地理解公式成立的大致緣由. 至於泰勒公式到底是如何推導出來的, 其背後通過了怎樣地嚴格證實, 這裏並無真正說起, 這些內容須要你們去查閱更多的資料, 進行深刻的理解...