单变量微积分笔记31——幂级数和泰勒级数 - 我是8位的 - 博客园
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　　实际应用中，总是会出现一堆复杂的函数，这类函数往往令物理学家和数学家都十分头疼。为了解决这一窘境，泰勒想：会不会存在一种方法，把一切函数表达式都转化为多项式函数来近似呢？这样，处理问题不就变得简单了吗？经过泰勒夜以继日的奋斗，终于研究出了泰勒级数的理论。它将一切函数，不论表达式有多么多么的复杂，只有能保证n阶导数存在，就能将它的局部用多项式展开。泰勒级数在近似计算中有重要作用。实际上，利用多项式函数近似（或者称作逼近）一个复杂函数，是研究实际问题的一个非常重要的思想。
幂级数与几何级数
　　幂级数是这样表示的：
　　有人说必须要写成∑形式，别信他的，只要能准确表达意思就好。
　　当an是定值时，幂级数称为几何级数。
　　上篇文章中提到过，当an = 1时：
　　以an = 1的几何级数为例，x的取值范围（-1 & x & 1）称为收敛半径，用R表示。在收敛半径内，幂级数是收敛的；在收敛半径外，幂级数是发散的；如果|x| = R，幂级数的收敛性不确定。根据该定义，如果x & |R|，则必然有|anxn|→0，也就是：
　　将收敛半径看成一个圆，x的取值点如果在圆内，则幂级数是收敛的，在圆外则是无意义的。我们可以计算圆的大小，正如下面的示例，圆甚至可能是无穷大。
　　示例，计算下列幂级数的收敛半径：
　　当x & 2时极限小于1，所以收敛半径是R = 2。可以看出，当x & 2时，这是一个an = 1的常规几何级数，其值是1/(1 - x)，就是最开始介绍的公式。
　　2）这里存在an，an = n!
　　对于任意x，幂级数都是收敛的，其收敛半径是∞
　　当x & 2时极限小于1，所以收敛半径是R = 2。
　　对于任意x，幂级数都是收敛的，其收敛半径是∞
幂级数的运算
　　以上面的幂级数为例，它的意义之一就在于它可以反写右侧的表达式，即：
　　这样，幂级数就变成了一个灵活的工具，他能够将一个表达式展开。可以将幂级数看作没有尽头的多项式，所有适用于多项式的运算，包括加减乘除乘方开方等，都同样适用于幂级数，当然，还有我们关注的微分和积分，如下所示：
　　很容易算出下面的积分：
　　现在我们试图用幂级数去计算：
　　由此也得到了一个副产品，就是ln(x + 1)的解释：
　　如果f(x)在点x = x0具有任意阶导数，则下面的幂级数称为f(x)在x0点的泰勒级数：
　　在泰勒公式中，x处于收敛半径内部，即|x| & R，取x0 = 0点，得到级数：
　　上式表示对f进行n次求导之后，在零点的值，除以n的阶乘再乘以xn。
　　实际上，在泰勒公式中，我们定义了
　　现在来看看泰特公式为什么成立。
　　以三阶导数为例：
　　推广到n阶导数：
泰勒公式的应用
　　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。
　　如下图所示，假设汽车沿着一个方向行驶，车辆的位移S是关于时间t的函数，我们知道在t = 0时刻（可以理解为0点）位移是S0，现在想要知道t = 1时刻（凌晨1点）车辆的位置：
　　f(x) = ex是一个可以用泰勒公式展开的例子。
　　当x = 1时，还附带得到了e的解释：
多项式的泰勒展开式
　　求解泰勒级数3x3 + 4x2 – 2x + 1
　　由此可以看出，多项式的泰勒级数就是多项式本身。
幂级数的展开
　　展开1/(1 + x)
　　由于已经知道几何级数1/(1 – x)的展开式，所以可以直接写出答案：
　　1/(1 + x) = 1 – x + x2 – x3 + …& (R = 1)
　　展开sin(x)
　　这需要动用泰勒公式。
&&&&&&&　　& & & & & & & & & & & & & &sin(0) = 0
　　sin’(x) = cos(x),&&&&&&&& cos(0) = 1
　　sin’’(x) = -sin(x), &&&& -sin(0) = 0
　　sin’’’(x) = -cos(x),&&&& -cos(0) = -1
　　sin(4)(x) = sin(x),&&&&&&& sin(0) = 0
　　根据泰勒公式：
　　由于|anxn|→0，所以R = ∞
　　展开cos(x)
　　同上，
　　展开xsin(x)
展开的意义
　　先来看一个很难处理的积分，对正态分布进行积分：
　　由于被积函数与ex相似，我们又已经知道ex的展开式，所以可以进行下面的变换：
　　很容易计算右侧的积分。
　　这个例子展示了幂级数展开的意义——把质的困难转化成量的复杂。展开前求解函数的值很困难，展开后是幂函数的线性组合，虽然有很多很多项，但是每一项都是幂函数，因此每一项都容易求解。于是只要对展开后的函数求和，就能得到展开前的函数的值。
求解泰勒级数
　　三阶导数的计算会非常麻烦，最好放弃，寻找其它方法。
　　ln(1 – x3)和ln(1+ x)非常相似，已经知道ln(1 + x)的结果：
　　现在用– x3代替x：
　　求解泰勒级数的积分 f(x) = 1 + 2x +3 x2 + 4x3 + 5x4 + …
　　取C = 1，当 |x| & 1时，积分的结果是几何级数：
　　所以当|x| & 1时，还可得到副产物：
　　看起来就很难对付。
　　仔细观察后会发现两个突破口，第一个是求和后求极限，这会联想到黎曼和；第二个是通过求和公式联想到某个函数的展开式，如果找到原函数，就能求解积分。顺着这个思路，由于2/n反复出现，n→∞时，2/n→0，所以可将2/n看作Δx，于是和式就可以写成：
　　如果令f(x) = (2i/n)2 – 1，那么：
　　由此可以推测，x = 2i/n = iΔx，f(x) = x2 – 1。
　　用n = 4验证，当n = 4时，Δx = 2/4 = 1/2：
　　n→∞时，i = n -1，2i/n→2，最终：
&　　作者：我是8位的
　　出处：http://www.cnblogs.com/bigmonkey
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幂级数求和函数的方法
高航·浙江大学
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幂级数有着较为广泛的应用，不过有时候我们对它的和函数很感兴趣。虽然并不是每一个幂级数都可以求出和函数，但是我们可以求出具有某种特征的幂级数的和函数。
首先，我们到目前所掌握的求级数和的手段并不多，因而求一般的幂级数的和函数是比较困难的。但是，我们熟练掌握等比级数的求和公式。那么，如果幂级数的通项与等比级数有一定联系，我们就可以对其求和了。这里主要使用的是幂级数的和函数的一些重要性质，即连续、可积、可微。
连续性：幂级数\(\sum\limits_{n=0}^\infty a_nx^n\)的和函数\(s(x)\)在其收敛域\(I\)上连续；
可积性：幂级数\(\sum\limits_{n=0}^\infty a_nx^n\)的和函数\(s(x)\)在其收敛域\(I\)上可积，且有逐项积分公式：
\(\int_0^x {s(x)dx}
= \int_0^x {\sum\limits_{n = 0}^\infty
{{a_n}{x^n}dx}
= \sum\limits_{n = 0}^\infty
{\int_0^x {{a_n}{x^n}} dx = \sum\limits_{n = 0}^\infty
{\frac{{{a_n}}}{{n + 1}}} } } {x^{n + 1}}\).
且逐项积分后的级数与原级数有相同的收敛半径。
简单来说，就是求积分可以和求极限（级数运算）交换，这对于一般的函数项级数不一定成立，但是对幂级数是成立的。
可微性：幂级数\(\sum\limits_{n=0}^\infty a_nx^n\)的和函数\(s(x)\)在其收敛域\(I\)上可微，且有逐项求导公式：
\(s'(x) = (\sum\limits_{n = 0}^\infty
{{a_n}{x^n}} )' = \sum\limits_{n = 0}^\infty
{({a_n}{x^n})'}
= \sum\limits_{n = 0}^\infty
{n{a_n}{x^{n - 1}}} \)
且逐项求导后的级数与原级数有相同的收敛半径。
简单来说，就是求导运算可以和求极限（级数运算）交换，这对于一般的函数项级数不一定成立，但是对幂级数是成立的。
那么，知道了以上性质以后，求幂级数的和函数的思路就是试图通过逐项求导或者逐项积分，得到一个可以求和的等比级数，然后再作相应的逆运算得到和函数。比如原幂级数进行一次逐项求导之后可以得到一个等比级数，那么这个等比级数的和函数就是原幂级数的和函数的导数，将其积分即可得到原幂级数的和函数。不过，需要先行求出原幂级数的收敛域。
例1:求幂级数\(\sum\limits_{n=0}^\infty nx^{n-1}\)的和函数.
首先求收敛域，收敛半径\(R = \lim \limits_{n \to \infty } \frac{n}{{n + 1}} = 1\)，收敛区间是\((-1,1)\).显然，\(x = \pm1\)时幂级数是发散的，因此收敛域为\((-1,1)\).
注意到\(nx^{n-1}=(x^n)'\)，而\(\sum\limits_{n=0}^\infty x^n\)是可以进行求和的等比级数.
记和函数\(s(x)=\sum\limits_{n=0}^\infty nx^{n-1}\)，则
\(\int_0^x {s(x)dx}
= \sum\limits_{n = 1}^\infty
{\int_0^x {n{x^{n - 1}}} dx}
= \sum\limits_{n = 1}^\infty
= \frac{x}{{1 - x}}\)
\(s(x) = \left( {\frac{x}{{1 - x}}} \right)' = \frac{1}{{{{(x - 1)}^2}}}( - 1 & x & 1)\)
这里看出来幂级数的通项进行一次积分后可以得到等比级数，因此对逐项积分后得到的等式求导数即得到和函数。
例2：求幂级数\(\sum\limits_{n=0}^\infty\frac{x^n}{n+1}\)的和函数
容易求出收敛域是\([-1.1)\)，这里注意到直接逐项求导或者逐项积分是无济于事的，但是如果通项中\(x\)的次数可以变成\(n+1\)，再求导就好了，因此这里求\(xs(x)\)比较简单。
令\(s(x)=\sum\limits_{n=0}^\infty\frac{x^n}{n+1}\)，则\(xs(x) = \sum\limits_{n = 0}^\infty
{\frac{{{x^{n + 1}}}}{{n + 1}} = \sum\limits_{n = 1}^\infty
{\frac{{{x^n}}}{n}} } \)，
\((xs(x))' = \sum\limits_{n = 1}^\infty
{(\frac{{{x^n}}}{n}} )' = \sum\limits_{n = 1}^\infty
{{x^{n - 1}}}
= \frac{1}{{1 - x}}\)
\(\therefore xs(x) =
- \ln (1 - x) + C\)，令\(x=0\)得\(C=0\).
\(\begin{gathered}
\therefore xs(x) =
- \ln (1 - x)( - 1 \leqslant x & 0), \hfill \\
- \frac{{\ln (1 - x)}}{x},x \in [ - 1,0) \cup (0,1) \hfill \\
\end{gathered} \)
由函数的连续性可得\(s(0)=1\)
故\(s(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}
{ - \frac{{\ln (1 - x)}}{x}, - 1 \leqslant x & 0或0 & x & 1} \\
\end{array}} \right.\)
不能直接逐项求导或者逐项积分求和的幂级数，可以通过这些变形调整指数，使得可以通过逐项求导或者逐项积分降低\(n\)的次数，进而得到等比级数。
有时候需要多次做这样的事情，如下面这个例子：
例3：求幂级数\(\sum\limits_{n=0}^\infty n^2x^n\)
解：首先求收敛域，\(R=\lim\limits_{n\to\infty}\frac{n^2}{(n+1)^2}=1\)，收敛区间是\((-1,1)\)，当\(x = \pm1\)的时候幂级数是发散的。收敛域是\((-1,1)\).
令\(s(x)=\sum\limits_{n=0}^\infty n^2x^n\)，\(\frac{s(x)}x=\sum\limits_{n=0}^\infty n^2x^{n-1}\)
\(\int_0^x {(\frac{1}{x}s(x))} dx = \sum\limits_{n = 1}^\infty
{n\int_0^x {n{x^{n - 1}}} } dx = \sum\limits_{n = 1}^\infty
{n{x^n}dx} \)
虽然这里并没有求出和来，但是将\(n\)的次数降低了一次，得到更容易求和的幂级数。
再令\(t(x)=\sum\limits_{n=1}^\infty nx^n\)，则\(\frac{{t(x)}}{x} = \sum\limits_{n = 1}^\infty
{n{x^{n - 1}}} \)
\(\int_0^x {(\frac{{t(x)}}{x})dx = \sum\limits_{n = 1}^\infty
= \frac{x}{{1 - x}}} ( - 1 & x & 1,x \ne 0)\)
\(\therefore \frac{{t(x)}}{x} = \frac{1}{{{{(x - 1)}^2}}}( - 1 & x & 1,x \ne 0)\)
\(\therefore t(x) = \frac{x}{{{{(x - 1)}^2}}}( - 1 & x & 1)\)
\(\therefore \int_0^x {(\frac{1}{x}s(x))} dx = \frac{x}{{{{(x - 1)}^2}}}( - 1 & x & 1,x \ne 0)\)
\(\therefore \frac{{s(x)}}{x} =
- \frac{{x + 1}}{{{{(x - 1)}^3}}}( - 1 & x & 1,x \ne 0)\)
\(\therefore s(x) =
- \frac{{x(x + 1)}}{{{{(x - 1)}^3}}}( - 1 & x & 1)\)
这里就是先两次调整次数并逐项积分得到等比级数，然后求好的结果再求导数最后计算出和函数，步骤比较漫长，不过如果搞清楚了思路就可以迎刃而解了。
另外，对于一些特殊的数项级数，也可以通过构造幂级数的方法求解，例如求得\(\sum\limits_{n=0}^\infty\frac{x^n}{n+1}\)的和函数是\(s(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}
{ - \frac{{\ln (1 - x)}}{x}, - 1 \leqslant x & 0或0 & x & 1} \\
\end{array}} \right.\)之后，令\(x =-1\)便可得到\(\sum\limits_{n=1}^\infty {\frac{(-1)^{n-1}}{n}}=\ln 2\).
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从定义上来说零不能做分母。第二问你其实是想问一个小正数到一积分，然后让小正数趋近于零吧
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从定义上来说零不能做分母。第二问你其实是想问一个小正数到一积分，然后让小正数趋近于零吧 这是暇积分的情况
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级数计算的关键是“描述出通项”，而通项的描述法有两种：一为直接法、二为间接法又称递推法。
直接法的要领是：利用项次直接写出通项式；递推法的要领是：利用前一个（或多个）通项写出后一个通项。
可以用直接法描述通项的级数计算例子有：
（1）1+2+3+4+5+……
（2）1+1/2+1/3+1/4+1/5+……等等。
可以用间接法描述通项的级数计算例子有：
（1）1+1/2+2/3+3/5+5/8+8/13+……
（2）1+1/2!+1/3!+1/4! +1/5!+……等等。
（1）直接法求通项
打个比方，我写段代码:
例1、求1+1/2+1/3+1/4+1/5+……+1/100的和。
#include &stdio.h&
int main(void)
//程序中是利用项次的倒数直接描述出每一项，并进行累加。注意：因为是整数，所以分子必须写成浮点数1.0的形式
for(i=1;i&=100;i++)
printf("1+1/2+1/3+...+1/100=%f\n",s);
return 0 ;
例2:间接法求通项
这种方法也叫做递推法
计算下列式子前20项的和：1+1/2+2/3+3/5+5/8+8/13+……。
#include &stdio.h&
int main(void)
float sum,fz,fm,t,fz1;
/*先将第一项的值赋给累加器s*/
fz=1;fm=2;
/*将待加的第二项存入t中*/
for(i=2;i&=20;i++)
sum=sum+t;
/*以下求下一项的分子分母*/
/*将前项分子值保存到fz1中*/
/*后项分子等于前项分母*/
/*后项分母等于前项分子、分母之和*/
printf("1+1/2+2/3+...=%f\n",sum);
}运行结果:
例三:计算级数的值，当通项的绝对值小于eps时计算停止。
#include &stdio.h&
#include &math.h&
//求出最终的结果
float result(float x,float eps);
int main(void)
scanf("%f%f",&x,&eps);
printf("\n%f,%f\n",x,result(x,eps));
return 0 ;
float result(float x,float eps)
int n=1;float s,t;
//以下t为递推算法部分
t=t*x/(2*n);
s=s+(n*n+1)*t;
}while(fabs(t)&eps);
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