Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >泰勒展开式_常用泰勒公式大全图片

泰勒展开式_常用泰勒公式大全图片

作者头像
全栈程序员站长
发布于 2022-09-20 03:02:56
发布于 2022-09-20 03:02:56
1.2K0
举报

数学中,泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数足够平滑的话,在已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下,泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中的值。泰勒公式还给出了这个多项式和实际的函数值之间的偏差。

泰勒公式是将一个在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。

若函数f(x)在包含x0的某个闭区间[a,b]上具有n阶导数,且在开区间(a,b)上具有(n+1)阶导数,则对闭区间[a,b]上任意一点x,成立下式:

其中,f(n)(x)表示f(x)的n阶导数,等号后的多项式称为函数f(x)在x0处的泰勒展开式,剩余的Rn(x)是泰勒公式的余项,是(x-x0)n的高阶无穷小。

麦克劳林展开

函数的麦克劳林展开指上面泰勒公式中x0取0的情况,即是泰勒公式的特殊形式,若f(x)在x=0处n阶连续可导,则下式成立:

其中f(n)(x)表示f(x)的n阶导数。

实际应用中,泰勒公式需要截断,只取有限项,一个函数的有限项的泰勒级数叫做泰勒展开式。泰勒公式的余项可以用于估算这种近似的误差。

泰勒展开式的重要性体现在以下三个方面:

  幂级数的求导和积分可以逐项进行,因此求和函数相对比较容易。

  一个解析函数可被延伸为一个定义在复平面上的一个开片上的解析函数,并使得复分析这种手法可行。

  泰勒级数可以用来近似计算函数的值。

实例

1、展开三角函数y=sinx和y=cosx。

解:根据导数表得:

显然y=sinx在x=0处具有任意阶导数,并且

根据麦克劳林公式:

类似地,可以展开y=cosx。

2、计算近似值

解:对指数函数

运用麦克劳林展开式并舍弃余项:

当x=1时:

取n=10,即可算出近似值e≈2.7182818。

关于泰勒公式的感性理解 转自https://www.zhihu.com/question/50656047/answer/122146471

想象一个函数,你只能观测其中很小一段的图像,现在需要从这一小段预测其他点的函数值

随便找了一张图,假设泰勒原点在x=0,即你只能观测x=0附近很小一段的函数图像

这时你可能会想,切线在这段符合得挺好,就用它估计吧,这条线的斜率就是f'(0)

结果和实际相去甚远

你可能会很奇怪,为什么看起来这么接近,结果还差这么大,就使劲盯着这段函数看啊看

盯了半天,经过了n次放大,你终于发现曲线的左右比切线都要高一些,像是一条抛物线。于是你在切线的基础上加了一个抛物线因子,对应的二次斜率就是f”(0)/2

虽然还是很不准,还是比一开始的预测准了不少,于是你信心大增,很快发现了新的不同,利用三次曲线去预测

然后你会发现越来越准,直到预测了n次,你看得累了,预测结果和真实函数也差不多了,就把可能的最大偏差用一个余项表示,当然离原点越远就越不准,这个余项也和x有关。泰勒公式可以说是用函数在某一点的导数逐次逼近函数的过程。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/168053.html原文链接:https://javaforall.cn

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
XGBoost超详细推导,终于有人讲明白了!
相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生,的确,XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器,在实际工作中,XGBoost也在被各大公司广泛地使用。
石晓文
2019/09/25
13.4K2
XGBoost超详细推导,终于有人讲明白了!
泰勒展的开,我有时候展不开
解后面的第一个是n阶导数的公式,后面是代入导数的中心点,我就这里疑惑为什么是-1?
云深无际
2024/08/29
1790
泰勒展的开,我有时候展不开
中值定理及导数的应用
设函数 f(x) 在点 x_{0} 的某邻域 U(x_{0}) 内有定义,并且在 x_{0} 处可导,如果对任意 x \in U(x_{0}) 有 f(x) \leq f(x_{0}) (或 f(x) \geq f(x_{0}) ),则 f’(x_{0})=0。
宋天伦
2020/07/16
1.6K0
梯度下降算法简单理解:一阶泰勒展开式,梯度下降数学原理
梯度下降算法的公式非常简单,”沿着梯度的反方向(坡度最陡)“是我们日常经验得到的,其本质的原因到底是什么呢?为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢?也许很多朋友还不太清楚。没关系,接下来我将以通俗的语言来详细解释梯度下降算法公式的数学推导过程。
zhangjiqun
2024/12/14
7570
梯度下降算法简单理解:一阶泰勒展开式,梯度下降数学原理
从泰勒级数说傅里叶级数
泰勒中值定理:若函数f(x)在含有x0的某个开区间内具有直到(n+1)阶的导数,那么对于任一x∈(a,b),有:
巴山学长
2020/06/17
2.8K0
泰勒公式和Gamma函数
泰勒公式,也称泰勒展开式。是用一个函数在某点的信息,描述其附近取值的公式。如果函数足够平滑,在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下,泰勒公式可以利用这些导数值来做系数,构建一个多项式近似函数,求得在这一点的邻域中的值。
润森
2019/08/29
2.7K0
泰勒公式和Gamma函数
泰勒公式
泰勒公式是将一个在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。 若函数f(x)在包含x0的某个闭区间[a,b]上具有n阶导数,且在开区间(a,b)上具有(n+1)阶导数,则对闭区间[a,b]上任意一点x,成立下式:
润森
2019/08/29
7210
泰勒公式
看得懂的数学之美:从青年欧拉对巴塞尔问题的解法说起
欧拉,历史上最重要的数学家之一,也是最高产的数学家,平均每年能写八百多页论文。我们经常能见到以他名字命名的公式与定理,可能最广为人知的便是「世界上最美的公式」欧拉公式。
机器之心
2020/03/27
1.3K0
matlab牛顿迭代法解非线性方程求解
牛顿迭代法,又名切线法,这里不详细介绍,简单说明每一次牛顿迭代的运算:首先将各个方程式在一个根的估计值处线性化(泰勒展开式忽略高阶余项),然后求解线性化后的方程组,最后再更新根的估计值。下面以求解最简单的非线性二元方程组为例(平面二维定位最基本原理)
用户4006703
2025/06/16
1890
多元函数的泰勒(Taylor)展开式
多元函数的泰勒展开式 实际优化问题的目标函数往往比较复杂。为了使问题简化,通常将目标函数在某点附近展开为泰勒(Taylor)多项式来逼近原函数。 一元函数在点xkx_k处的泰勒展开式为: [图片] 二元函数在点(xk,yk)(x_k,y_k)处的泰勒展开式为: [图片] 多元函数(n)在点xkx_k处的泰勒展开式为: [图片] 把Taylor展开式写成矩阵的形式: [图片] 其中: [图片]
红色石头
2017/12/29
4.4K0
多元函数的泰勒(Taylor)展开式
机器学习数学笔记|Taylor 展开式与拟牛顿
点的函数值,导数值,二阶导数值得到的抛物线,我们求这条抛物线的梯度为 0(即最小值)的点
演化计算与人工智能
2020/08/14
1.4K0
机器学习数学笔记|Taylor 展开式与拟牛顿
【机器学习】xgboost系列丨xgboost原理及公式推导
本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导,对建树过程进行详细分析。
黄博的机器学习圈子
2021/01/11
1.9K0
【机器学习】xgboost系列丨xgboost原理及公式推导
优化器--牛顿法总结
---这里记录下一些关于牛顿法来作为优化器的个人笔记 :) 关于牛顿法,先不说其中的概念,来简单看一个例子? 不用计算器,如何手动开一个值的平方根,比如计算{sqrt(a) | a=4 } ? 不用程序和代码如何求?   ----比较简单有木有,直接上用公式来套就好了.       xt = ( xt-1 + ( a / xt-1 ) ) / 2       我们看 sqrt(4) 这个值的区间在1<=sqrt(4)<=4里,写成这种形式吧[1,4],我们令x0 = 1,       x = ( 1 + (
Gxjun
2018/03/27
1.4K0
优化器--牛顿法总结
级数-无穷是否无穷
文前引言里面的古诗说的就是这个级数,也是芝诺悖论的翻版。这个东西就是离散的,n就是要做这个事情的次数,当万世之后求和,收敛到了一个数-1。
云深无际
2024/08/21
1950
级数-无穷是否无穷
【数学基础】动图解释泰勒级数
【阅读内容】通过构造知识联想链条和直观例子回答什么是泰勒级数,为什么需要泰勒级数,泰勒级数干了什么,如何记忆这个公式
小白学视觉
2019/10/24
2.5K0
泰勒级数展开
算法:泰勒级数展开是多项式曲线来近似表示复杂曲线,应用在梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等领域。
裴来凡
2022/05/29
1.1K0
泰勒级数展开
【算法】复变函数
如果一个函数在某点解析,那么它的各阶导函数在该点仍解析 。设 f ( z)在简单正向闭曲线 C 及其所围区域 D 内处处解析, z0 为 D 内任一点, 那么:
全栈程序员站长
2022/09/14
2K0
【算法】复变函数
数值积分|泰勒(Taylor)公式求积分
泰勒(Taylor)公式大致可以叙述为:函数在一个点的邻域内的值可以用函数在该点的值及各阶导数值组成的无穷级数表示出来。ƒ(x)在x=a处的泰勒展开式为:
fem178
2020/04/21
9.3K0
数值积分|泰勒(Taylor)公式求积分
【数学应用】机器学习常用最优化算法小结
本文主要是从通俗直观的角度对机器学习中的无约束优化算法进行对比归纳,详细的公式和算法过程可以看最后附的几个链接,都是干货。 机器学习基本概念 统计机器学习整个流程就是:基于给定的训练数据集,由实际需求,需要解决的问题来选择合适的模型;再根据确定学习策略,是最小化经验风险,还是结构风险,即确定优化目标函数;最后便是采用什么样的学习算法,或者说优化算法来求解最优的模型。参照《统计机器学习方法》所讲,统计机器学习(特指有监督学习)的三要素为: 1)模型 模型是指基于训练数据集,所要学习到的概率分布
陆勤_数据人网
2018/02/27
1.8K0
【高等数学】【3】微分中值定理与导数的应用
【高等数学】【3】微分中值定理与导数的应用 1. 微分中值定理 1.1 罗尔定理 1.1.1 费马引理 1.1.2 罗尔定理 1.2 拉格朗日中值定理(微分中值定理) 1.3 柯西中值定理 2. 洛必达法则 2.1 洛必达定理1【0/0】 2.2 洛必达定理2【∞/∞】 2.3 类型靠拢0/0或∞/∞ 2.* 注意事项🎈 3. 泰勒公式 3.1 泰勒中值定理1 3.2 泰勒中值定理2 3.3 麦克劳林公式 4. 函数的单调性与曲线的凹凸性 4.1 函数单调性 4.2 曲线的凹凸性与拐点 5. 函数的极值与最
司六米希
2022/11/15
4470
【高等数学】【3】微分中值定理与导数的应用
推荐阅读
相关推荐
XGBoost超详细推导,终于有人讲明白了!
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档