泰勒级数求sin 程序_泰勒级数的系数公式「建议收藏」

泰勒级数求sin 程序_泰勒级数的系数公式「建议收藏」从图的变化可以看出,随着阶数的不断增多,Taylor级数对三角函数越来越适应,最后大约在第5次之后,其变化就已经微不可察了,这就是多项式逼近的强大之处

前情提要 R语言微积分

  • 极限
  • π , e , γ \pi, e, \gamma π,e,γ
  • 洛必达法则
  • 连续性和导数
  • 数值导数
  • 差商与牛顿插值
  • 方向导数

泰勒级数是如何被发现的

如果我是泰勒,我会把思考的起点建立在这样的一个等式上

f ( n ) ( x ) = P ( n ) ( x ) f^{(n)}(x)=P^{(n)}(x) f(n)(x)=P(n)(x)

即如果想用一个多项式函数 P P P来对 f ( x ) f(x) f(x)进行逼近,则要求这个多项式的任意阶导数均与 f ( x ) f(x) f(x)相等。

这个条件过于严格,简单起见,不妨添加一个最接近的点 x 0 x_0 x0,要求

f ( n ) ( x 0 ) = P ( n ) ( x 0 ) f^{(n)}(x_0)=P^{(n)}(x_0) f(n)(x0)=P(n)(x0)

则多项式函数可以十分便利地写为

P ( x ) = ∑ i = 0 N a i ( x − x 0 ) i P(x)=\sum_{i=0}^{N}a_i(x-x_0)^i P(x)=i=0Nai(xx0)i

从而当 i < n i<n i<n时,有 ( ( x − x 0 ) i ) ( n ) = 0 ((x-x_0)^i)^{(n)}=0 ((xx0)i)(n)=0,故而

P ( n ) ( x ) = ∑ i = n N ( x − x 0 ) i − n 1 n ! P^{(n)}(x)=\sum_{i=n}^{N}(x-x_0)^{i-n}\frac{1}{n!} P(n)(x)=i=nN(xx0)inn!1

x = x 0 x= x_0 x=x0时,有

lim ⁡ x → x 0 P ( n ) ( x 0 ) = n ! a n + n ! ∑ i = n + 1 N ( x − x 0 ) N − i = a n n ! \lim_{x\to x_0}P^{(n)}(x_0)=n!a_n+n!\sum_{i=n+1}^{N}(x-x_0)^{N-i}=\frac{a_n}{n!} xx0limP(n)(x0)=n!an+n!i=n+1N(xx0)Ni=n!an

由于 f ( x ) = P ( x ) f(x)=P(x) f(x)=P(x),从而,当 x → x 0 x\to x_0 xx0时,

a n = f ( n ) ( x 0 ) n ! a_n=\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!} an=n!f(n)(x0)

就此得出了 f ( x ) f(x) f(x)的多项式拟合表达式

f ( x ) = ∑ i = 0 f ( i ) ( x 0 ) i ! ( x − x 0 ) i f(x)=\sum_{i=0}\frac{f^{(i)}(x_0)}{i!}(x-x_0)^i f(x)=i=0i!f(i)(x0)(xx0)i

用图像理解Taylor级数的逼近过程

那么接下来我们直观地感受一下Taylor级数时如何逐渐逼近某个函数的。简单起见,在此选择 sin ⁡ x \sin x sinx作为被拟合的函数。

library(ggplot2)
library(gganimate)
library(av)
library(tibble)

x = seq(-pi,pi,0.1)
n = length(x)

xs = rep(x,11)
ys = rep(sin(0),n)
ts = rep(0,n)

for(i in 1:10){ 
   
    y <- if(i%%2==0) 0 else 1
    if((i-1)%%4>1)
        y = -y
    y = y/factorial(i)*x^i
    m = length(ys)
    y = y+ys[(m-n+1):m]
    
    ys = c(ys,y)
    ts = c(ts,rep(i,n))
}
data<-tibble(x=xs,y=ys,t=ts)
ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()+transition_time(t)+ease_aes('linear')

如下图所示,随着阶数的不断增多,Taylor级数对三角函数的形式越来越适应,最后大约在第5次之后,其变化就已经微不可察了,这就是多项式逼近的强大之处。
在这里插入图片描述

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