东南大学高等数学实验三 泰勒公式与函数逼近

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泰勒公式与函数的高阶多项式逼近

泰勒公式与函数的高阶多项式逼近

y
y f ( x)
Pn ( x0 ) f ( x0 )
2.若有相同的切线
Pn( x0 ) f ( x0 )
3.若弯曲方向相同
y pn ( x )
Pn( x0 ) f ( x0 )
o
x0
x
( x0 ) ( k 0,1,2,, n) 则 Pn ( x ) 与 f ( x ) 在 x0 附近有较高的接近程度 .
[ln( 1 x )]
( n 1)
( 1) n! ( x 1)n1
n
k 1 k
ln( 1 x ) ( 1)
k 1
n
( 1) x x . n1 k ( n 1)( 1)
n
n1
( 介于0 与 x 之间 )
带有拉格朗日型余项
的 麦克劳林公式 .
f ( x0 ) Pn ( x ) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 ) ( x x0 ) 2 2! f ( n ) ( x0 ) ( x x0 ) n n!
Pn ( x )称为函数f ( x )在x0的n次泰勒多项式 .
Pn ( x )完全由f ( x )惟一确定!
(1 x ) 1 x

( 1)
2! ( 1)( n 1) n n x o( x ) ; n!
( R )
x2
1 2 n n 1 x x x o( x ) . 1 x
2 cos x 3 例 3 计算 lim . 4 x 0 x 1 4 x2 2 4 解 e 1 x x o( x ) 2! e
f ( k ) (0) k f ( n1) ( x ) n1 x x k! ( n 1)!

微分学中的泰勒公式与多项式逼近-教案

微分学中的泰勒公式与多项式逼近-教案

微分学中的泰勒公式与多项式逼近-教案1引言1.1泰勒公式的背景和意义1.1.1微积分的发展历程1.1.2泰勒公式在数学分析中的地位1.1.3泰勒公式在实际应用中的价值1.1.4课程目标和预期效果2知识点讲解2.1泰勒公式的定义和表达式2.1.1泰勒公式的基本形式2.1.2余项的概念和表达方式2.1.3泰勒公式的数学推导2.1.4泰勒公式的适用条件3教学内容3.1泰勒公式的应用实例3.1.1函数的局部近似3.1.2计算函数的数值3.1.3解决微分方程问题3.1.4优化问题的应用4教学目标4.1理解泰勒公式的概念和原理4.1.1掌握泰勒公式的基本形式4.1.2了解泰勒公式的数学推导4.1.3明确泰勒公式的适用条件4.1.4能够运用泰勒公式进行函数的局部近似4.2掌握泰勒公式的应用方法4.2.1学会使用泰勒公式计算函数的数值4.2.2能够运用泰勒公式解决微分方程问题4.2.3掌握泰勒公式在优化问题中的应用4.2.4能够将泰勒公式应用于实际问题中4.3培养学生的数学思维和解决问题的能力4.3.1培养学生运用泰勒公式进行数学推导的能力4.3.2培养学生运用泰勒公式解决实际问题的能力4.3.3培养学生运用泰勒公式进行数学建模的能力4.3.4培养学生运用泰勒公式进行数学分析的能力5教学难点与重点5.1泰勒公式的数学推导5.1.1理解泰勒公式的数学原理5.1.2掌握泰勒公式的推导过程5.1.3理解余项的概念和表达方式5.1.4解决泰勒公式推导中的常见问题5.2泰勒公式的应用方法5.2.1学会使用泰勒公式进行函数的局部近似5.2.2掌握泰勒公式在微分方程中的应用5.2.3掌握泰勒公式在优化问题中的应用5.2.4解决泰勒公式应用中的常见问题5.3泰勒公式的适用条件5.3.1理解泰勒公式的适用条件5.3.2掌握泰勒公式在函数近似中的应用条件5.3.3掌握泰勒公式在微分方程中的应用条件5.3.4解决泰勒公式适用条件中的常见问题6教具与学具准备6.1教具准备6.1.1多媒体设备6.1.2白板和笔6.1.3教学课件6.1.4数学软件6.2学具准备6.2.1笔记本和笔6.2.2数学教材6.2.3数学软件6.2.4计算器7教学过程7.1导入新课7.1.1引入泰勒公式的背景和意义7.1.2提出泰勒公式的基本概念7.1.3引导学生思考泰勒公式的应用场景7.1.4提出教学目标和预期效果7.2知识点讲解7.2.1讲解泰勒公式的定义和表达式7.2.2讲解余项的概念和表达方式7.2.3讲解泰勒公式的数学推导7.2.4讲解泰勒公式的适用条件7.3教学内容7.3.1讲解泰勒公式的应用实例7.3.2引导学生运用泰勒公式进行函数的局部近似7.3.3引导学生运用泰勒公式解决微分方程问题7.3.4引导学生运用泰勒公式解决优化问题8板书设计8.1泰勒公式的概念和表达式8.1.1泰勒公式的基本形式8.1.2余项的概念和表达方式8.1.3泰勒公式的数学推导8.1.4泰勒公式的适用条件8.2泰勒公式的应用实例8.2.1函数的局部近似8.2.2计算函数的数值8.2.3解决微分方程问题8.2.4优化问题的应用8.3教学目标和预期效果8.3.1理解泰勒公式的概念和原理8.3.2掌握泰勒公式的应用方法8.3.3培养学生的数学思维和解决问题的能力9作业设计9.1泰勒公式的数学推导9.1.1理解泰勒公式的数学原理9.1.2掌握泰勒公式的推导过程9.1.3理解余项的概念和表达方式9.1.4解决泰勒公式推导中的常见问题9.2泰勒公式的应用方法9.2.1学会使用泰勒公式进行函数的局部近似9.2.2掌握泰勒公式在微分方程中的应用9.2.3掌握泰勒公式在优化问题中的应用9.2.4解决泰勒公式应用中的常见问题9.3泰勒公式的适用条件9.3.1理解泰勒公式的适用条件9.3.2掌握泰勒公式在函数近似中的应用条件9.3.3掌握泰勒公式在微分方程中的应用条件9.3.4解决泰勒公式适用条件中的常见问题10课后反思及拓展延伸10.1教学反思10.1.1教学过程中的优点和不足10.1.2学生的掌握情况和反馈10.1.3教学方法和策略的调整10.1.4教学目标的达成情况10.2拓展延伸10.2.1泰勒公式的进一步应用10.2.2相关数学理论的深入学习10.2.3实际问题的解决和创新10.2.4学生数学思维和能力的培养重点环节补充和说明:1.泰勒公式的数学推导:这一部分是理解泰勒公式的基础,需要详细解释公式的来源和推导过程,以及余项的概念和表达方式。

泰勒公式在函数逼近中的应用研究

泰勒公式在函数逼近中的应用研究

泰勒公式在函数逼近中的应用研究简介:泰勒公式是微积分中的一个重要工具,用于近似计算复杂函数的值。

它通过将一个函数在某一点的值展开为无穷项级数的形式,从而可以用有限项级数来逼近函数的值。

在实际的应用中,泰勒公式常常被用于对函数进行逼近,尤其是在数值计算和科学研究领域有着广泛的应用。

一、泰勒公式的基本原理泰勒公式是基于函数在某一点的导数的概念推导出来的。

它可以将函数在该点的值展开为无穷项级数,从而可以用有限项级数来近似计算函数的值。

泰勒公式的一般形式如下:f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)²/2! + f'''(a)(x-a)³/3! + ...其中,f(x)表示函数在点x处的值,f(a)表示函数在点a处的值,f'(a)表示函数在点a处的导数的值,f''(a)表示函数在点a处的二阶导数的值,以此类推。

泰勒公式展开的级数包含了函数在该点的各阶导数的信息,通过考虑合适的阶数截断级数,我们可以用泰勒公式来逼近函数的值。

二、泰勒公式在函数逼近中的应用1. 近似计算函数的值将函数展开为泰勒级数后,我们可以通过考虑前几项级数来计算函数的近似值。

这在实际的数值计算中非常有用,特别是对于一些复杂函数,无法直接计算其精确值的情况下。

通过选取适当的截断阶数,可以得到较为准确的函数近似值。

2. 函数的图像绘制泰勒公式的级数展开能够提供函数各阶导数的信息,这对于绘制函数的图像非常有帮助。

通过绘制泰勒级数的有限项作为函数的近似曲线,我们可以对函数的整体形态有一个直观的了解,并且可以根据级数的阶数逐渐改进近似曲线的精度。

3. 数值解的逼近在数值计算中,泰勒公式被广泛应用于数值解的逼近。

通过将微分方程进行泰勒级数展开,我们可以得到一个逐步逼近的近似解,从而以一定的误差来代替准确的解。

这在科学研究领域,尤其是物理学、天文学等具有复杂模型的领域中得到了广泛的应用。

泰勒公式是怎样逼近原函数的?看完这个例子,您就通透了

泰勒公式是怎样逼近原函数的?看完这个例子,您就通透了

泰勒公式是怎样逼近原函数的?看完这个例子,您就通透了不知道您是否和老黄原来想的一样,以为泰勒公式只能在x0附近逼近原函数。

比如当x0=0时的泰勒公式(即麦克劳林公式),就只能在原点附近逼近原函数。

看完这个例题,您就会和老黄一样豁然开朗,明白泰勒公式逼近原函数的实质的。

用麦克劳林多项式逼近正弦函数sinx,要求误差不超过10^(-3).试以m=1,m=2两种情形分别讨论x的取值范围.分析:如果按老黄原来的想法,那么x的取值范围肯定是很小的,就是只能在原点的附近。

我们来解一解这个问题,看看是不是这样的。

首先,写出sinx的带有拉格朗日余项的麦克劳林公式:sin=x-x^3/3!+x^5/5!+…+(-1)^(m-1)x^(2m-1)/(2m-1)!+(-1)^mcos(θx)x^(2m+1)/(2m+1)!, x∈R.这是泰勒公式在x0=0的定量形式,只有定量形式,才能保证误差在要求的范围内。

带有佩亚诺余项的麦克劳林公式是定性公式,没有这个功能。

所谓误差不超过10^(-3),指的是泰勒公式(这里是麦克劳林公式)中的拉格朗日余项不大于10^(-3), 即(-1)^mcos(θx)/(2m+1)!≤10^(-3).解:(1)当m=1时, sinx≈x,要使误差满足|R2(x)|=|-x^3cos(θx)|≤|x^3|/6≤10^(-3),只须使|x^3|≤6×10^(-3),即|x|≤0.1817,【注意,这里取近似值,都要采用退一法,而不能采用四舍五入法,更不能采用进一法,否则就有可能造成答案不正确,下同】大约有-10⁰24’40”≤x≤10⁰24’40”.(2)当m=2时, sinx≈x-x^3/6,要使误差满足|R4(x)|=|-x^5cos(θx)|≤|x^5|/120≤10^(-3),只须使|x^5|≤0.12,即|x|≤0.6543,大约有-37⁰29’38”≤x≤37⁰29’38”.可以看到,这两个结果,和老黄原先设想的,还是有比较大的差别的。

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 )

= 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

高等数学:第三节 泰勒公式

高等数学:第三节 泰勒公式

n
f (x)
k0
f (k)(0) xk k!
f (n1) ( ) xn1
n1 ! o( xn )
f ( x)的按幂xn展开的带PLeaagnroa余ng项e余项的Maclaurin公式
15
三、常见函数的Taylor ( Maclaurin )公式
例 1 求 f ( x) e x的 n 阶麦克劳林公式.
回顾 微分应用中用dy近似代替y,即
y dy f '( x0 )x,

f ( x) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 ),
例如, 当 x 很小时, e x 1 x , ln(1 x) x
2
f ( x) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 ) p1( x),
n阶泰勒(Taylor)多项式.
至此,问题(1)已解决. 问题(2)(3)可由 下面定理得到解决.
7
二、泰勒(Taylor)中值定理
泰勒(Taylor)中值定理 如果函数 f ( x)在含
有 x0 的某个开区间(a, b)内具有直到(n 1)阶的导 数,则对任一 x (a, b),
f (x)
f ( x0 )
n k0
f
(k ) ( x0 k!
)
(x
x0 )k
.
6
当f ( x)在x0处有直到n阶的导数时,用f (k)( x0 )构造出
pn( x)的系数ak
f (k) ( x0 ) , 从而得 k!
n
pn ( x) ak ( x x0 )k ,
k0
这个多项式在x0点与f ( x)具有相同的函数值及相同 直至n阶的导数值,该多项式称为函数f ( x)在x0处的

高等数学:第三节 泰勒公式

高等数学:第三节 泰勒公式

Rn( x)
f
(n1) ( )
n1 !
(
x
x0
)n1
Lagrange型余项
11
(2)n 0时,Taylor公式变为Lagrange中值公式:
f ( x) f ( x0 ) f ( )( x x0 ) (在x0与x之间)
(3)若对某固定的n,当x (a, b)时,| f ( (n1) x) | M ,则
第三节 泰勒(Taylor)公式
一、问题的提出 二、泰勒(Taylor)中值定理 三、常见函数的Taylor(Maclaurin)公式 四、简单的应用 五、小结 思考题 六、作业
1
一、问题的提出
复杂函数用简单函数逼近(近似表示) 多项式表示的函数很简单(只含有加、减、乘三种运 算,易于计算函数值,更易于在计算机上实现运算)
n k0
f
(k ) ( x0 k!
)
(x
x0 )k
.
6
当f ( x)在x0处有直到n阶的导数时,用f (k)( x0 )构造出
pn( x)的系数ak
f (k) ( x0 ) , 从而得 k!
n
pn ( x) ak ( x x0 )k ,
k0
这个多项式在x0点与f ( x)具有相同的函数值及相同 直至n阶的导数值,该多项式称为函数f ( x)在x0处的
f ( x0 )( x x0 )
f
( x0 ) ( 2!
x
x0 )2
f
(n)( x0 ) ( x n!
x0 )n
Rn ( x)
其中
Rn( x)
f (n1) ( ) (
(n 1)!
x
x0 )n1

《高等数学》实验教学大纲

《高等数学》实验教学大纲

贵州财经大学数学实验之《高等数学》实验教学大纲编写单位:执笔人(签字):审核人(签字):编写时间:一、实验名称高等数学实验二、实验简介本实验课程是我校理工类、经管类本科各专业的必修课,是一门数学与计算机技术结合,理论与实际应用结合的实践型数学课程。

高等数学实验从实际问题出发,通过分析设计,建立数学模型,借助计算机进行实践操作,体验应用数学知识解决问题的过程,也从实验中去学习、探索和发现数学规律,并进一步激发学生学习数学和应用数学的兴趣。

通过实验学生还可以了解一些实验科学的原理和方法,熟悉MATLAB使用和培养程序设计能力,为今后从事科学研究和工程实践打下坚实基础。

三、实验目的和任务通过实验,使学生加深对高等数学实验课程中基本理论和基本方法的理解,了解MATLAB常用函数和程序设计方法,增强学生的实验技能和基本操作技能,在提高学生学习数学课程兴趣的同时,培养和提高学生的动手能力和理论知识的实践应用能力。

本实验包含8个基础实验、3个选做实验和1个开放性实验三类,基础实验使学生掌握最基础知识,选做实验为培养学生综合能力,而开放性实验为锻炼学生的创新性。

为此目的,经管类学生需完成3个基础性实验,而理工类学生需完成4个基础性实验,3个选做实验和1个开放性实验作为课后学生选作项目。

四、适用专业各经管类、理工科类专业五、实验涉及核心知识点MATLAB基础、MATLAB呈现设计、MATLAB作图、微积分、计算机模拟六、考核方式根据学生实验后所完成的实验报告,按优、良、中、差评定成绩。

实验课的成绩由各次实验的成绩综合评定,并按10%比例记入学生“高等数学”课程的总成绩。

七、总学时经管类:一学年6学时,理工类:一学年8学时八、教材名称及教材性质1. 《经济数学—微积分》,普通高等教育“十二五”国家级规划教材,吴传生主编,北京:高等教育出版社,2009年.2. 《高等数学》(第六版)上、下册,普通高等教育“十二五”国家级规划教材,同济大学应用数学系主编,北京:高等教育出版社,2007年.九、参考资料[1]《数学建模》,徐全智,杨晋浩编著,北京:高等教育出版社,2003.7[2]《MATLAB 6.0与科学计算》,王沫然编著,北京:电子工业出版社,2001.9[3]《数学实验简明教程》,电子科技大学应用数学学院编著,成都:电子科技大学出版社,2001年十、实验目的和内容(一)基础实验项目(二)选作实验项目(三)开放性实验实验项目施肥效果分析【问题提出】施肥效果分析(1992年全国大学生数学模型联赛题A)某地区作物生长所需的营养素主要是氮(N)、钾(K)、磷(P)。

实验8泰勒公式与函数逼近

实验8泰勒公式与函数逼近

实验8 泰勒公式与函数逼近对于一些较复杂的函数,为了便于研究,通常希望用简单的函数来近似表示.这种思想方法在数值计算和函数逼近论中经常用到.多项式函数是一种简单的函数,由于它只含有对变量的和、差、积三种运算,且具有良好的微分、积分性质,因此常用多项式函数来近似表示函数,这种近似表达在数学上称之为逼近.例如当x 很小时,有如下近似公式:sin ,1.x x x e x ≈≈+ 但是上述表达比较粗糙(尤其是当x 较大时),并且不能具体算出误差的大小.那么,能否通过提高多项式的次数这个途径来提高近似程度呢?首先简单回顾一下泰勒多项式的构造过程.考虑在点0x 的某邻域内,用一个n 次多项式0100()()()n n n P x a a x x a x x =+-++-L来逼近函数()f x ,要求()n P x 和()f x 在0x 处的函数值相等,且两者的一阶、二阶直至n 阶导数值相等,即满足()()000000()(),()(),,()().n n n n n P x f x P x f x P x f x ''===L由上述1n +个条件可以唯一确定()n P x 的1n +个系数. 因此, 只要()f x 在点0x 处有直至n 阶的导数,就可以构造出()f x 在点0x 处的n 阶泰勒多项式2()000000011()()()()()()()().2!!n n n P x f x f x x x f x x x f x x x n '''=+-+-++-L 特别地,若00x =,则称 ()2(0)(0)()(0)(0)2!!n n n f f P x f f x x x n '''=++++L 为函数()f x 的n 阶麦克劳林多项式.用泰勒多项式近似表示函数实际效果到底如何呢? 我们将利用实验直观演示函数及各次泰勒多项式的图形,展示泰勒多项式对函数的逼近情况. 1.00.5 1.5 1.00.51麦克劳林多项式在不同取值区域内对函数的逼近效果。

高数实验报告

高数实验报告

高等数学数学实验报告实验一一、实验题目观察数列极限二、实验目的和意义通过作图观察数列极限:n趋向于无穷时,(1+1/n)^n三、计算公式四、程序设计data = Table[(1 + 1/i)^i, {i, 30}];ListPlot[data, PlotRange -> {2, 3}, PlotStyle -> PointSize[0.018]]五、程序运行结果六、结果的讨论和分析通过图像观察出数列趋向于重要极限e实验二一、实验题目一元函数图形及其性态二、实验目的和意义制作函数y=sincx的图形动画,并观察参数c对函数图形的影响三、计算公式请写出在程序中所需要的计算公式。

比如定积分的数值计算中,如用梯形法计算的,请描述梯形法的公式。

四、程序设计Animate[Plot[Sin[c x], {x, 0, 10}, PlotRange -> {-1, 1}], {c, -1, 4, 1/3}]五、程序运行结果0.51.00.51.01.00.5六、结果的讨论和分析通过图像观察出常数c 影响y=sincx 的周期和频率,函数周期为2Pi/c,频率为c/2Pi.实验三 一、实验题目泰勒公式与函数逼近 二、实验目的和意义对y=cosx 分别在[-Pi,Pi],[-2Pi,2Pi]上进行n 阶泰勒展开 三、计算公式请写出在程序中所需要的计算公式。

比如定积分的数值计算中,如用梯形法计算的,请描述梯形法的公式。

四、程序设计(1)t = Table[Normal[Series[Cos[x], {x, 0, i}]], {i, 0, 12, 2}]; PrependTo[t, Cos[x]];Plot[Evaluate[t], {x, -Pi, Pi}](2)For[i = 0, i <= 10, a = Normal[Series[Cos[x], {x, 0, i}]]; Plot[{a, Cos[x]}, {x, -Pi, Pi},PlotStyle -> {RGBColor[0, 0, 1], RGBColor[1, 0, 0]}]; i = i + 2] (3)For[ =6, ≤16, =Normal[Series[Cos[ ],{ ,0, ,Cos[ ]},{ ,−2Pi,2Pi}, PlotStyle→{RGBC olor[0,0,1],RGBColor[1,0,0]}]; = +2](4)tt[x0_]:=Normal[Series[Cos[ ],{ ,x0,6}]];gs0=tt[0];gs3=tt[3];gs6=tt[6];Plot[{Cos [ ],gs0,gs3,gs6},{ ,−3Pi,3Pi},PlotRange→{−2,2},PlotStyle→{RGBColor[0,0,1],RGB Color[1,0,1],RGBColor[1,0,0],RGBColor[0,1,0]}] (5) f[x_]:=Sin[x 2];a=0;b=0.5Pi;m2=N[f''[0.0000635627]];dalta=10^(-4);n0=90;t[n_]:=(b-a)/n×((f[a]+f[b])/2+Sum[f[a+i×(b-a)/n],{i,1,n-1}]);Do[Print[n," ",N[t[n]]];If[(b-a)^3/(12n^2)×m2<dalta,Break[],If[n n0,Print["fail"]]],{n,n0}](6) f[x_]:=Sin[x 2];a=0;b=0.5Pi;m4=N[f''''[x→1.68676]];dalta=10^(-4);k0=100; p[k_]:=(b-a)/(6k)×(f[a]+f[b]+2Sum[f[a+i×(b-a)/(2k)],{i,2,2k-2,2}]+ 4Sum[f[a+i×(b-a)/(2k)],{i,1,2k-1,2}]);Do[Print[k," ",N[p[k]]];If[(b-a)^5/(180×(2k)^4)×m4<dalta,Break[],If[k n0,Print["fail"]五、程序运行结果(1)六、结果的讨论和分析步骤(1)(2)中为观察函数y=cosx在x=0处的泰勒展开,可以看出cos x 在x=0展开的10阶泰勒公式与cos x 逼近程度很高.步骤(3)过大显示区间范围,观察偏离x=0时泰勒公式对函数的逼近情况.,可以看出阶数越高,吻合程度越好,如cos x 的18阶泰勒展开式.步骤(4)固定阶数n=6,观察对函数的逼近情况.,可知可知,对于一确定的阶数,只在展开点附近的一个局部范围内才能较好地吻合.实验四定积分的近似计算一、实验题目观察数列极限二、实验目的和意义分别用梯形法、抛物线法计算定积分的近似值(精确到0.0001)三、计算公式四、程序设计<1>梯形法输入如下命令:f[x_]:=Sin[x^2];a=0;b=Pi/2;m2=N[f''[0]];dalta=0.0001;n0=100;t[n_]:=(b-a)/n*((f[a]-f[b])/2+Sum[f[a+i*(b-a)/n],{i,1,n-1}]);Do[Print[n,"",N[t[n]]];If[(b-a)^3/(12n^2)*m2<dalta,五、程序运行结果运行输出结果为:1__-0.490297 2__0.20918 3__0.444154 4__0.551059 5__0.611654 6__0.650588 7__0.67769 8__0.697632 9__0.712916 10__0.725 11__0.734794 12__0.742891 13__0.749696 14__0.75549615__0.760498 16__0.764856 17__0.768687 18__0.7720819__0.775107 20__0.777824 21__0.780277 22__0.78250123__0.784527 24__0.786382 25__0.788085 26__0.78965427__0.791106 28__0.792451 29__0.793703 30__0.79486931__0.795959 32__0.79698 33__0.797938 34__0.79883935__0.799687 36__0.800488 37__0.801245 38__0.80196239__0.802641 40__0.803286 41__0.803899 42__0.80448343__0.805039 44__0.805569 45__0.806076 46__0.80656147__0.807024 48__0.807468 49__0.807894 50__0.80830351__0.808695 52__0.809072 53__0.809435 54__0.80978455__0.810121 56__0.810445 57__0.810758 58__0.8110659__0.811351 60__0.811633 61__0.811905 62__0.81216963__0.812424 64__0.812671 65__0.812911 66__0.81314367__0.813368 68__0.813587 69__0.813799 70__0.81400571__0.814205 72__0.8144 73__0.814589 74__0.81477375__0.814952 76__0.815126 77__0.815296 78__0.81546279__0.815623 80__0.81578 81__0.815933三、计算公式四、程序设计<2>抛物线法输入如下命令:f[x_]:=Sin[x^2];p[k_]:=(b-a)/(6k)*(f[a]+f[b]+2Sum[f[a+i*(b-a)/(2k)],{i,2,2k-2,2}]+4Sum[f[a+i*(b-a)/(2k)],{i,2,2k-1,2}]);Do[Print[k,"",N[p[k]]];If[(b-a)^5/(180*(2k)^4)*m4<delta,五、程序运行结果运行输出结果为:1_ _0.163432 2_ _0.536045 3_ _0.662064 4_ _0.7144925_ _0.7424 6_ _0.759543 7_ _0.77108 8_ _0.7793489_ _0.785552 10_ _0.790373 11_ _0.794224 12_ _0.79736813_ _0.799983 14_ _0.802191 15_ _0.80408 16_ _0.805714 17_ _0.807142 18_ _0.808399 19_ _0.809514 20_ _0.810511 21_ _0.811406 22_ _0.812216 23_ _0.81295 24_ _0.813621 25_ _0.814234 26_ _0.814798 27_ _0.815318 28_ _0.815799 29_ _0.816245 30_ _0.81666 31_ _0.817047 32_ _0.817409 33_ _0.817748 34_ _0.818066 35_ _0.818365 36_ _0.818647 37_ _0.818913 38_ _0.819165 39_ _0.819403 40_ _0.819629 41_ _0.819844 42_ _0.820048 43_ _0.820242 44_ _0.820427 45_ _0.820603 46_ _0.820772 47_ _0.820933 48_ _0.821088 49_ _0.821235 50_ _0.821377 51_ _0.821513 52_ _0.821644 53_ _0.821769 54_ _0.82189 55_ _0.822006 56_ _0.822119 57_ _0.822227 58_ _0.822331 59_ _0.822431 60_ _0.822528 61_ _0.822622 62_ _0.822713 63_ _0.822801 64_ _0.822886 65_ _0.822968 66_ _0.823048 67_ _0.823125 68_ _0.8232 69_ _0.823273 70_ _0.823344 71_ _0.823412 72_ _0.823479 73_ _0.823544 74_ _0.823607 75_ _0.823668 76_ _0.823728 77_ _0.823786 78_ _0.823843 79_ _0.823898 80_ _0.823952 81_ _0.824004 82_ _0.824055 83_ _0.824105 84_ _0.824154 85_ _0.824201 86_ _0.824247 87_ _0.824293 88_ _0.824337 89_ _0.82438 90_ _0.824422 91_ _0.824463 92_ _0.824504 93_ _0.824543 94_ _0.824582 95_ _0.82462 96_ _0.824657 97_ _0.824693 98_ _0.824728 99_ _0.824763 100_ _0.824797实验结论:六、结果的讨论和分析梯形法:从运行结果看,循环81次后时因达到精度要求结束循环,并得到积分的近似值为:0.815933。

逼近近似展开(将繁化简!!!)

逼近近似展开(将繁化简!!!)

n 1
我们有函数 y e 的一些近似表达式。 (1)、 y 1 x
1 1 1 y 1 x x2 y 1 x x2 x3 2 2 6 (2)、 (3)、
…………… 上述工整且有规律的求系数过程,不难归纳出:
a0 pn ( x0 ) f ( x0 ) 1 a1 p n ( x 0 ) f ( x 0 ) 2 1 a 2 p n ( x 0 ) f ( x 0 ) 3 2 1 a 3 p n ( x 0 ) f ( x 0 ) 一般地,有
二、【解决问题二】
泰勒(Tayler)中值定理 若函数 f ( x ) 在含有 x 0 的某个开区间 ( a, b) 内具有直到 n 1阶导数,则当
x ( a, b) 时, f ( x ) 可以表示成
f ( x ) pn ( x ) Rn ( x ) f ( k ) ( x0 ) f ( n 1) ( ) k f ( x0 ) ( x x0 ) ( x x 0 ) n 1 k! ( n 1)! k 1
【问题二】 若问题一的解存在,其误差 Rn ( x ) f ( x ) pn ( x ) 的表达式是什么?
一、【求解问题一】
问题一的求解就是确定多项式的系数 a0 , a1 , , a n 。
p n ( x ) a 0 a1( x x 0 ) a 2 ( x x 0 )2 a n ( x x0 )n
泰勒公式-------逼近近似展开(将繁化简!!!)
常用近似公式
e x 1 x , sin x x ( x 充分小 ) ,将复杂函数用简单的一
次多项式函数近似地表示,这是一个进步。当然这种近似表示式还较粗糙(尤其 当

高等数学3(6)泰勒公式课件

高等数学3(6)泰勒公式课件

)
(
x
x00
)n
f (n1) ( )
(n 1)!
(
x
x00
)n1
n阶泰勒公式 (在x0与x之间).
(5)在泰勒公式中, 若x0 0, 则介于0, x之间,故
可表为 x (0 1),这时的泰勒公式,即
按x的幂(在零点)展开的泰勒公式称为: 麦克劳林(Maclaurin,C.(英)1698-1746)公式
f (n1) ( )
(n 1)!

Rn ( x)
(x)
Rn(n) (n ) (n) (n )
R(n) n
(
n
(n) (n
) )
R(n) n
(
x0
)
(n)( x0 )
R(n1) n
(
)
(n1) ( )
(在x0与 n之间也在x0与x之间)
注意到
R ( n 1) n
(
x)
f
(n1) (x), (n1) (x) (n 1)!
注意:
Pn(k )( x0 ) f (k )( x0 )
11
泰勒公式
下面给出带皮亚诺(Peano)余项的泰勒公式. 定理1 (带皮亚诺(Peano)余项的泰勒公式) 设
1函数f (x)在x0点的某个邻域O x0 内有定义;
2 在此邻域内f (x)有直到n 1阶导数;
3 f n (x0)存在. 称为f ( x)按( x x0 )的幂展开的
应用
理论分析 近似计算
特点(1)易计算函数值;
(2)导数与积分仍为多项式;
(3)多项式由它的系数完全确定, 而其系数
又由它在一点的函数值及导数值确定.
用怎样的多项式去逼近给定的函数

泰勒公式及函数逼近

泰勒公式及函数逼近

泰勒公式及函数逼近泰勒公式是一种用于近似计算函数值的方法,它基于函数在一些点的各阶导数的值来逼近函数在该点附近的值。

这个公式的具体表达形式是:f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+f''(a)(x-a)^2/2!+f'''(a)(x-a)^3/3!+...+fⁿ⁽ⁿ⁾(a)(x-a)ⁿ/ⁿ!其中,f(x)表示要计算的函数值,f(a)表示函数在点a处的值,f'(a)表示函数在点a处的一阶导数的值,f''(a)表示函数在点a处的二阶导数的值,f'''(a)表示函数在点a处的三阶导数的值,依此类推。

泰勒公式的基本思想是将函数在一些点的附近区域内展开成一个幂级数的形式,而这个幂级数的每一项都与函数在该点的各阶导数相关。

通过截取幂级数中的有限项,即可得到一个近似的函数形式,用来计算函数在该点附近的值。

泰勒公式的适用范围是函数在一些点的附近具有良好的连续性和可导性。

当函数满足这些条件时,泰勒公式可以提供一个较为精确的近似值。

然而,在一些情况下,仅仅使用泰勒公式的前几项可能无法得到满意的结果,因此需要考虑更多项的展开来提高逼近精度。

函数逼近是一种用于将一个函数用另一个函数近似表示的方法。

函数逼近在数值计算、数学建模和科学研究等领域中都有广泛的应用。

通过使用适当的函数逼近方法,可以把复杂的函数形式简化为更简单的函数形式,减小计算的复杂性,并且更容易理解和处理。

常见的函数逼近方法包括多项式逼近、三角函数逼近和曲线拟合等。

其中,多项式逼近是函数逼近中最常用的方法之一、多项式逼近的基本思想是用一个多项式函数来近似表示原函数,通过选择适当的多项式阶数和系数,可以使逼近误差最小化。

三角函数逼近是将一个函数用一组三角函数的线性组合来表示。

三角函数逼近的基本思想是通过调整三角函数的频率和振幅,使得逼近函数与原函数的差别最小化。

数值分析实验三 函数的数值逼近

数值分析实验三  函数的数值逼近

数值分析实验三函数的数值逼近-插值与曲线拟合一、实验目的(一)学习MATLAB中多项式的表示及多项式运算(二)学习用典型的插值和拟合方法求函数的近似值或近似表达式(三)掌握拉格朗日、牛顿插值法的基本理论及MATLAB实现,解决一些实际问题。

二、实验内容(一)多项式表示及运算1、在MATLAB命令窗口中输入以下语句,观察结果,分析语句功能(1)p=[1,-5,6,-33],poly2sym(p)(2)syms xf=4*x^3+6*xsym2poly(f)分析函数poly2sym和sym2poly的功能。

2、多项式运算在MATLAB命令窗口中输入以下语句,观察结果p=[3,2,1]; a=1:2:5;polyval (p,a),分析函数polyval功能(二)拉格朗日插值法、Newton插值理论的MATLAB实现Lagrange插值的参考程序:X=[];Y=[]; %X,Y存放已知数据点syms x sn=length(X);s=0.0;for k=1:np=1.0;for j=1:nif j~=kp=p*(x-X(j))/(X(k)-X(j));endends=s+p*Y(k);ends; s=simplify(s);Newton插值的参考程序:X= [];Y= [];n=length(X);for i=1:1:n-1CS(i,1)=(Y(i+1)-Y(i))/(X(i+1)-X(i));endfor j=2:1:n-1for i=j:1:n-1CS(i,j)=(CS(i,j-1)-CS(i-1,j-1))/(X(i+1)-X(i+1-j));endendsyms N x bN=Y(1);a=0;b=(x-X(1));for i=1:1:n-1a=CS(i,i);N=N+a*(b);b=(b)*(x-X(i+1));endfprintf('插值多项式为')N用Lagrange或Newton插值完成课本P48 第2题, P34例5,P28 例2. (三)函数拟合理论的MATLAB实现1、多项式拟合的MATLAB实现(1)学习多项式拟合函数polyfit的使用,其调用格式为:p=polyfit(x,y,n)其中,参数x代表已知数据点自变量组成的向量;参数y代表已知数据点函数值组成的向量;参数n代表所求得拟合多项式系数向量;参数p代表拟合多项式的次数。

实验三 泰勒公式与函数逼近

实验三     泰勒公式与函数逼近

实验三 泰勒公式与函数逼近一个函数)(x f 若在点0x 的邻域内足够光滑,则在该邻域内有泰勒公式)(n k nk k x x o x x k x f x f x f ||)(!)()()(0010)(0-+-+=∑=, 当||0x x -很小时,有 k nk k x x k x f x f x f )(!)()()(010)(0-+≈∑=, 其中,k nk k x x k x f x f x T )(!)()()(010)(0-+=∑=称为)(x f 在点0x 处的n 阶泰勒多项式;)(n x x o ||0-为余项。

下面我们利用Mathematica 计算函数)(x f 的各阶泰勒多项式,并通过绘制曲线图形,来进一步掌握泰勒展开与函数逼近的思想。

例1 (泰勒公式的误差)利用泰勒多项式近似计算xe 。

若1||<x ,要求误差005.0||<n R 。

解:我们根据拉格朗日余项)!1(3||)!1(|)!1(|||11+<+<+=++n x n e x n e R n n x n 可得,欲使005.0||<n R ,只要取5=n 即可。

下面的Mathematica 语句利用函数xe 的5阶泰勒多项式来近似计算0d e的值,并判断误差:d0 1;While d 0 1,a N Normal S eries Exp x , x ,0,5 .x Print d 0,"",a,"",N Exp d 0 ,"",N Exp d 0a ;d0 0.4输出结果为:10.3666670.3678790.0012 0.60.5487520.5488120.0000590.20.8187310.8187318.64113 0.2 1.2214 1.22149.14935 0.6 1.82205 1.822120.000070 1.2.716672.718280.0016输出结果每一行的最后一项表示误差,从结果中可以看出,当1||<x ,其误差005.0||<n R 。

主题怎样用一个多项式函数来逼近一个已知函数汇总

主题怎样用一个多项式函数来逼近一个已知函数汇总

f ( n ) ( x0 ) ( x x0 )n1 ], ( n 1)! f ( n ) ( x0 ) ( x x0 )n 2 ], ( n 2)!
证明分析:
f ( x ) Tn ( x ) (( x x0 )n )
f ( x ) Tn ( x ) lim 0 n x x0 ( x x0 )
f ( n1) ( x) f ( n1) ( x0 ) f ( n ) ( x0 )( x x0 ) lim x x0 n(n 1) 2( x x0 ) f ( n1) ( x) f ( n1) ( x0 ) 1 lim[ f ( n ) ( x0 )] 0, n! xx0 x x0
pn ( x0 ) a0 , p( k ) ( x0 ) k !ak (k 1, 2, n
a0 f ( x0 ),
, n).
, n),
, n).
f ( x0 ) f ( x0 ) Tn ( x ) f ( x0 ) ( x x0 ) ( x x0 ) 1! 2!
观察曲线 y x
2
在点 (1,1) 附近的情形:
用 T1 ( x) f ( x0 ) f ( x0 )( x x0 ) 作为函数 f ( x)在 x x0
附近的线性逼近的“合理”性:
1) T1 ( x0 ) f ( x0 ); 2) T1 ( x0 ) f ( x0 ); 3) 误差: f ( x) T1 ( x) ( x x0 ). 2.泰勒公式(带皮亚诺型余项) 设函数 f ( x) 在点 x0 存在直到n阶导数. 确定多项式函数 pn ( x ) a0 a1 ( x x0 ) an ( x x0 )n , 使得在 x x0 附近,误差 f ( x ) pn ( x ) “更小”. 自然要求(猜想): (k ) (k ) pn ( x0 ) f ( x0 ), pn ( x0 ) f ( x0 )(k 1, 2,
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2012-5-7
实验三
泰勒公式与函数逼近
0 2 大 示 间 围以 察 偏 展 点 泰 多 ) ( 扩 显 区 范 ,观 在 离 开x 时 勒
项对数逼情。 式函的近况
−, ] 显然, 我们只要把上一个程序中的绘图命令中的 x 范围由 [ π π 显然,
− π π 并相应增加阶数。故输入如下命令: 分别改到 [ 2 ,2 ],并相应增加阶数。故输入如下命令:
2012-5-7 13
In[3]:=
n = 5; While n £ 10, . x ® 1, 17 ; a = N Normal Series Exp x , x, 0, n Print n, " ", a, " ", N Exp 1 , 17 , " ", Exp 1 - a ; n += 1
@ @ @@8 < D @ D@ D @D @ @ DD D D
实验三
泰勒公式与函数逼近
东南大学 数学系
2012-5-7
1
实验三
泰勒公式与函数逼近
) 0的邻域内足够光滑, 一个函数 f(x 若在点 x 的邻域内足够光滑,则在该邻域
内有泰勒公式
f ( x ) = f ( x0 ) + ∑
n k =1
f ( k ) ( x0 ) ( x − x 0 ) k + o( | x − x 0 |n ) k!
多项式; ( 0 为余项。 为余项。 勒多项式; o | x−x |n)
)的各阶泰勒多项式, 下面我们利用 Mathematica 计算函数 f(x 的各阶泰勒多项式,并
通过绘制曲线图形,来进一步掌握泰勒展开与函数逼近的思想。 通过绘制曲线图形,来进一步掌握泰勒展开与函数逼近的思想。
2012-5-7 2
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实验三
泰勒公式与函数逼近
0对函数逼近的影响。 (3)固定 n=6 观察 x 对函数逼近的影响。 ,
i 的泰勒多项式, 在下面的语句中, 在下面的语句中, 为了方便调用 snx的泰勒多项式, 首先定 i 义了 snx的泰勒展开函数 tt, , 然后用不同的颜色在同一坐标
, 0 , 0 i i 系中画出了 snx及 snx的分别在 x =0 x =3 x =6处的 6 阶 0
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实验三
In[8]:=
For i = 1, i £ 11, a = Normal Series Sin x , x, 0, i Plot a, Sin x , x, - Pi, Pi , PlotStyle ® RGBColor 0, 0, 1 , RGBColor 1, 0, 0 i = i+ 2
实验三
泰勒公式与函数逼近
泰勒公式的格式为: 泰勒公式的格式为: Series[expr,{x,x0,n}](表示在 x0 点求,阶数为 n), ( ),
求函数的泰勒多项式格式为: 求函数的泰勒多项式格式为: Normal[Series[expr,{x,x0,n}]]
注意:对泰勒多项式作图时可使用“ 注意:对泰勒多项式作图时可使用“Evaluate”命令把它转化为 ” 可运算的。 可运算的。
n
f(k)(x ) k 0 ) (x−x ) , − 0 很小时, 其中, 当 | x−x |很小时, f(x ≈f(x )+∑ 有 其中, 0 0 k ! k1 =
f(k)(x ) T x = f(x )+ ( ) ∑ k 0 (x−x )k 称为 0 0 ! k1 =
n
f(x 在点 x 处的 n 阶泰 ) 0
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2012-5-7
实验三
泰勒公式与函数逼近
出果: 输结为
5 2.7166666666666667 2.7182818284590452 0.0016151617923786 6 2.7180555555555556 2.7182818284590452 0.0002262729034897 7 2.7182539682539683 2.7182818284590452 0.0000278602050770 8 2.7182787698412698 2.7182818284590452 3.0586177754 ´ 10-6 9 2.7182815255731922 2.7182818284590452 3.028858530 ´ 10-7 10 2.7182818011463845 2.7182818284590452 2.73126608 ´ 10-8
.0, = 即可。 n 即可。 得,欲使 | R |<00 5 只要取 n 5
面 M e ai a 句 用 数 下 的 ahmtc 语 利 函 e 的 阶 勒 项 来 t 5 泰多式 d e 0的 , 判 误 : 近计 似算 值并断差
In[1]:=
x
d0 = -1; While d0 £ 1, a = N Normal Series Exp x , x, 0, 5 . x ® d0; Print d0, " ", a, " ", N Exp d0 , " N Exp d0 - a ; d0 += 0.4
3 2 1
Out[7]=
-3
-2
-1 -1 -2 -3
1
2
3
为了使图形比较更加生动,下面作出 i 为了使图形比较更加生动,下面作出 snx和它的某一阶泰勒多 项式的同一坐标系下的比较图, 项式的同一坐标系下的比较图,并且在图中红色曲线表示函数
f(x = i x的图形, ) sn 的图形, 蓝色曲线表示泰勒多项式的图形。 命令如下: 蓝色曲线表示泰勒多项式的图形。 命令如下:
@ @8 @ @@8 < D D @ 8 @< @ D 8D D < < D D
泰勒公式与函数逼近
; ;
10
运行后得到了六幅图, 运行后得到了六幅图,从图中可以观察到泰勒多项式与函数
− , ]范围内, 图形的重合与分离情况, 显然在 [ π π 范围内, 图形的重合与分离情况, 第五幅图中两
个函数的图形已经基本上吻合了,也就是说, i x 个函数的图形已经基本上吻合了,也就是说, sn 的 9 次多 项式与函数几乎无差别。 项式与函数几乎无差别。
@ @ @@8 < @ D @@ D D @DD D D @@
",
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实验三
输出结果为: 输出结果为:
-1 - 0.6 - 0.2
泰勒公式与函数逼近
0.366667 0.548752 0.818731 1.2214 1.82205 2.71667
0.367879 0.548812 0.818731 1.2214 1.82212 2.71828
In[9]:=
For i = 7, i £ 17, a = Normal Series Sin x , x, 0, i Plot a, Sin x , x, - 2 Pi, 2 Pi , PlotStyle ® RGBColor 0, 0, 1 , RGBColor 1, 0, 0 i = i+ 2
@ @8 @<@8 < @D D @ 8 @D @D 8D < < D D
; ;
11
i 运行上面程序, 绘出了从 7 阶直至 17 阶的泰勒多项式与 snx 运行上面程序,
2 π 范围内, i 的比较图,观察图表可得, 的比较图,观察图表可得,在区间 [−π,2 ]范围内, snx的
17 次多项式与函数吻合得很好了。 次多项式与函数吻合得很好了。
) sn ( =, , , , ) 1 同一坐标系内显示函数 f(x = i x及它的 nn 135⋯3
阶泰勒多项式的图形。故输入命令如下: 阶泰勒多项式的图形。故输入命令如下:
In[5]:=
t = Table Normal Series Sin x , x, 0, i PrependTo t, Sin x ; Plot Evaluate t , x, - Pi, Pi
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实验三
泰勒公式与函数逼近
x 对误差的影响) 例 2 (观察阶数 n 对误差的影响)利用函数 e 的 n 阶
的值,并求误差。( 。(n=5,6,7,8,9,10) 多项式计算 e 的值,并求误差。( )
: 此 输 M e ai a 言 下 解 为 , 入 ahmtc 语 如 : t
结中知阶越,差小 从果可,数高误越。
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实验三
泰勒公式与函数逼近
) sn 根据图形观察泰勒展开的误差) 例 3(根据图形观察泰勒展开的误差)观察 f(x = i x的各
阶泰勒展开的图形。 阶泰勒展开的图形。
的影响。 解:(1)固定 x =0,观察阶数 n 的影响。 0
) sn 处的偶数阶导数为零,所以首先在 因为 f(x = i x在 x =0处的偶数阶导数为零,所以首先在 0
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实验三
泰勒公式与函数逼近
x e。 泰勒公式的误差) 例 1 (泰勒公式的误差)利用泰勒多项式近似计算
1 .0 若 | x|< ,要求误差 | R |<00 5。 n x
解: 我们根据拉格朗日余项
| R |= n |
e e 3 n1 + x+ | | x|n 1< < ( +) n 1! ( +) n 1! ( +) 可 n 1!
@ @ @@8 <8 < D D D @@D < @ D @ D 8
, i, 1, 13, 2 ;
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实验三
泰勒公式与函数逼近
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