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数值积分|泰勒(Taylor)公式求积分

7月前浏览4783

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:

注意,等号右边是无穷多项。特别地,当a=0时,又叫麦克劳林(Maclaurin)展开式


ƒ(x)=e^x在x=0处分别展开几项

展开多项式的函数图像与ƒ(x)=e^x对比

ƒ(x)=cosx在x=0处展开多项式的函数图像与ƒ(x)=cosx对比


可以看到,展开多项式项数越多,得到的图像和原函数越接近。实际应用中不可能无穷多项展开,故将其写成有限项Pn(x)和余项Rn(x)之和

即ƒ(x)=Pn(x)+Rn(x)。例如

c介于0和x之间。

对于一个正常数M,有

例如M=1时

[算例]

1.求积分

要求误差小于0.001


展开得

x=1代入


如果要求误差小于10^-6, 则保留前五项


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。

来源:数值分析与有限元编程
科普
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首次发布时间:2024-04-02
最近编辑:7月前
太白金星
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Python实现辛普森公式

在前文提到,推导复杂函数的辛普森数值积分公式时,需要将其通过近似插值成抛物线(多项式)形式,原因是多项式的定积分计算简单。所以可以把这种计算用于近似f(x)的积分。辛普森公式是梯形公式的改进形式。另外,我们还可以通过最小二乘法求函数的近似多项式,这种方法称为高斯积分。对于辛普森公式,可以发现从第三项开始,奇数项的函数值前面的系数为2,从第二项开始,偶数项的函数值前的系数为4。编程时将其分开。为了方便,σ1和σ2的指标前移1,即python程序对于函数y= 5*x^4 ,划分4个区间,程序计算的结果为辛普森公式的缺点是需要计算很多的函数值。所幸算法复杂度为 T(n)=O(nlogn),即线性对数时间,可以理解为执行了 n 次对数时间复杂度的操作。★★★ 往期相关 ★★★数值积分| 辛普森公式建模| 利用辛普森公式计算湖泊面积来源:数值分析与有限元编程

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