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泰勒公式,应用于数学、物理领域,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。
泰勒公式得名于英国数学家布鲁克·泰勒。他在1712年的一封信里首次叙述了这个公式,尽管1671年詹姆斯·格雷高里已经发现了它的特例。拉格朗日在1797年之前,最先提出了带有余项的现在形式的泰勒定理。 
中文名
泰勒公式
外文名
Taylor's formula
提出者
泰勒
定    义
用函数在信息描述其附近取值
特    例
麦克劳林级数、拉格朗日定理

历史发展

泰勒简介

18世纪早期英国牛顿学派最优秀代表人物之一的英国数学家泰勒(Brook Taylor),于1685年8月18日在英格兰德尔塞克斯郡的埃德蒙顿市出生。1701年,泰勒进剑桥大学的圣约翰学院学习。1709年后移居伦敦,获得法学学士学位。1712年当选为英国皇家学会会员,同年进入促裁牛顿和莱布尼兹发明微积分优先权争论的委员会。并于两年后获法学博士学位。从1714年起担任皇家学会第一秘书,1718年以健康为由辞去这一职务。1717年,他以泰勒定理求解了数值方程。最后在1731年12月29日于伦敦逝世。
泰勒以微积分学中将函数展开成无穷级数的定理著称于世。这条定理大致可以叙述为: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。然而,在半个世纪里,数学家们并没有认识到泰勒定理的重大价值。这一重大价值是后来由拉格朗日发现的,他把这一定理刻画为微积分的基本定理。泰勒定理的严格证明是在定理诞生一个世纪之后,由柯西给出的。
泰勒定理开创了有限差分理论,使任何单变量函数都可展成幂级数;同时亦使泰勒成了有限差分理论的奠基者。泰勒于书中还讨论了微积分对一系列物理问题之应用,其中以有关弦的横向振动之结果尤为重要。他透过求解方程导出了基本频率公式,开创了研究弦振问题之先河。此外,此书还包括了他于数学上之其他创造性工作,如论述常微分方程的奇异解,曲率问题之研究等。

发展过程

希腊哲学家芝诺在考虑利用无穷级数求和来得到有限结果的问题时,得出不可能的结论-芝诺悖论,这些悖论中最著名的两个是“阿喀琉斯追乌龟”和“飞矢不动”。后来,亚里士多德对芝诺悖论在哲学上进行了反驳,直到德谟克利特以及后来的阿基米德进行研究,此部分数学内容才得到解决。阿基米德应用穷举法使得一个无穷级数能够被逐步的细分,得到了有限的结果。
14世纪,玛达瓦发现了一些特殊函数,包括正弦、余弦、正切、反正切等三角函数的泰勒级数。
17世纪,詹姆斯·格雷果里同样继续着这方面的研究,并且发表了若干麦克劳林级数。直到1712年,英国牛顿学派最优秀代表人物之一的数学家泰勒提出了一个通用的方法,这就是为人们所熟知的泰勒级数;爱丁堡大学的科林·麦克劳林教授发现了泰勒级数的特例,称为麦克劳林级数。

中值定理

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泰勒公式的余项

泰勒公式的余项有两类:一类是定性的皮亚诺余项,另一类是定量的拉格朗日余项。这两类余项本质相同,但是作用不同。一般来说,当不需要定量讨论余项时,可用皮亚诺余项(如求未定式极限及估计无穷小阶数等问题);当需要定量讨论余项时,要用拉格朗日余项(如利用泰勒公式近似计算函数值)

几何意义

泰勒公式的余项有两类:一类是定性的皮亚诺余项,另一类是定量的拉格朗日余项。这两类余项本质相同,但是作用不同。一般来说,当不需要定量讨论余项时,可用皮亚诺余项(如求未定式极限及估计无穷小阶数等问题);当需要定量讨论余项时,要用拉格朗日余项(如利用泰勒公式近似计算函数值)

一元泰勒公式

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通俗讲解公式

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

所以泰勒公式是做什么用的?

简单来讲就是用一个多项式函数去逼近一个给定的函数(即尽量使多项式函数图像拟合给定的函数图像),注意,逼近的时候一定是从函数图像上的某个点展开。如果一个非常复杂函数,想求其某点的值,直接求无法实现,这时候可以使用泰勒公式去近似的求该值,这是泰勒公式的应用之一。泰勒公式在机器学习中主要应用于梯度迭代。

1. 问题的提出

多项式

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是最简单的一类初等函数。关于多项式,由于它本身的运算仅是有限项加减法和乘法,所以在数值计算方面,多项式是人们乐于使用的工具。因此我们经常用多项式来近似表达函数。这也是为什么泰勒公式选择多项式函数去近似表达给定的函数。

2. 近似计算举例

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为什么我们期望两个函数在某一点的函数值、一阶导数值、二阶导数值相等?因为这些值表达了函数(图像)最基本和最主要的性质,这些性质逼近即可使两个函数逼近(有上面函数图像可以直观地看出来)

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  • 本文由 发表于 2019年8月13日 21:17:53
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