一個微積分的應用實例,用多項式轉換一個函數,並求它的特殊值

2021-01-08 設計勞斯基

許多人可能聽過那個關於2的63次方的故事。

有一個國王與大臣下棋,棋盤上有64個方格。國王與大臣打賭:只要贏了我,滿足你一個要求。最終大臣獲勝,並提出了一個看似非常簡單的要求:

在第1格裡放1粒麥子,在第2格裡放2粒麥子,在第3格裡放4粒麥子,在第4格裡放8粒麥子,依次類推。

起初國王不以為意,最後一算,還不到40個格子,他的國庫就空了。

真是不算不知道,一算嚇一跳,2的63次得多少麥子啊!

下面,我們把它寫成一個函數表達式:

然後繪出它的一段函數曲線,如下圖:

.

如果我們把函數f(x)=2^x的曲線看做一個物體的運動軌跡,分別賦予X軸和Y軸計量單位秒s和米m。我們可以計算得出,它的速度增加得特別快,不到第19s就超光速了。

為什麼它會有如此大的增速呢?

我們來分析一下物體運動的內在驅動。

對函數f(x)=2^x一階求導,可以得到即時速度v,

對函數f(x)=2^x二階求導,可以得到即時加速度a,

我們還可以繼續對它進行三階、四階求導,直至N階求導,得到加速度的加速度、加速度的加速度的加速度,直至第N重加速度

N層加速度的值差不多是相同的,這樣,速度v可以大到無窮了。

停止討論它的速度有多快,我們來描述一下,在一個時間段內,怎麼樣用N重加速度(N階導數)來重塑它的位移公式?

假設,從時間點t開始,到時間點x結束。位移S=f(x)-f(t)。

把位移S分解成N份,得

其中:

S1是t點的初始速度f'(t)完成的,它的微分是f'(t)*△x,我們把△x寫成(x-t)/n。然後,我們要問,S1和f'(t)*(x-t)是否存在線性比例關係呢?我們先假設它們之間是線性比例關係,於是可以得

S2是t點的第一重速度f''(t)產生的速度增量完成的,它的微分是f''(t)*△x^2,同理,得

同理,得

於是,

把f(t)移到等式右側,得

這樣的話,是不是可以把函數f(x)拆解成它在x=t時的N階導數與(x-t)構成的多項式呢?

我們來另起爐灶。設存在一個多項式函數

如果g(x)=f(x),那麼就有

由g(t)=f(t),得

由g'(t)=f'(t),得

所以,

由g''(t)=f''(t),得

所以,

對g(x)逐次求導,可得

這樣,我們就把函數f(x)拆解成在x=t時的n階導數與(x-t)構成的多項式了,得:

泰勒公式

當t=0時,又得

麥克勞林公式

兩式之所以寫成約等於「≈」,是因為右側是一個無窮級數,第n項並不是無窮的終點,還可以有第n+1項及其之後的無窮項。前提是這個無窮級數必須是收斂的,這和最開頭的例子恰恰是相反的。那麼,有n的階乘n!做分母,項數越大,該項的計算結果越小,誤差會非常小,我們就不做討論了。

當把一個函數用麥克勞林公式展開後,我們會發現,如果一個函數的特殊值不好求解,可以把它轉換成一個多項式函數,然後用最基礎的計算方法(加、減、乘、除)就可以了。

例如,我們要計算對數ln2=?(別用計算器啊)

先選擇一個待轉換的基本函數f(x)=lnx。但它一階導 數f'(x)=1/x,當x=0時,就沒有意義了。

那我們換一個函數f(x)=ln(1+x)試一下。當x=0時,f(x)=ln1,還是沒法計算。我們注意到f(x)=ln(1+x)的導數是1/(1+x)。那我們不妨先推導一下它的導函數f(x)=1/(1+x)的麥克勞林展開式。

對於函數f(x)=1/(1+x),它的一階導數到N階導數分別為:

當x=0時,

於是得:

要使多項式是收斂的,那定義域取x∈(-1,1)。

對導函數求積得到原函數,那麼,對導函數的展開式求積,也就得到了原函數的展開式。對上式在區間0到x上逐項求積,得:

然後,我們就得到了:

我們考查一下右側的多項式,第五、六項分別是1/5和-1/6,用這個多項式計算,不僅項數多而且誤差還比較大。

因為式中的x都是指數形式,當取值x<1時,才會項數越多誤差越小。那我們就才轉換一下,把式中的x變成一個小於1的數。

先用-x替換x,重寫一遍ln(1+x)的展開式,得:

那麼,

令(1+x)/(1-x)=2,得x=1/3。

把x=1/3代入最後一個展開式,得:

其中,1/3≈0.33333,(1/3)*(1/3)^3≈0.01235,(1/5)*(1/3)^5≈0.00082,(1/7)*(1/3)^7≈0.00007。

從結果的趨勢看,前四項累加,計算的精度已經足夠高了。

於是得:ln2≈2(0.33333+0.01235+0.00082+0.00007)=0.69314。

相關焦點

  • 大師寫的行雲流水的微積分教材:《微積分及其應用》
    ·特雷爾合著的單變量微積分教材,內容覆蓋了一元微積分的基礎,包括:數列的極限、函數的連續性、函數的微分、可微函數的基本理論、導數的應用、函數的積分、積分的方法、積分的近似計算,以及微分方程。《微積分及其應用(中譯本)》與拉克斯的另一著名教材《線性代數及其應用》簡明清晰、行雲流水的風格一致,通過引入許多背景自然的應用實例,兩位作者致力於引導讀者對微積分這一重要的基礎課題獲得理解。《微積分及其應用(中譯本)》末尾還提供了部分習題的答案。
  • Excel用AverageIfs函數多條件求平均值,含同列雙條件的實例
    在 Excel 中,如果要多條件求平均值,可以用AverageIfs函數,它最多可以有 127 個條件,每個條件對應一個區域,即可以組合 127 個條件範圍/條件對,並且一個條件範圍即同列可以組合多個條件。
  • 談談如何解決沒有初等原函數的定積分
    牛頓-萊布尼茲公式告訴了我們求積分的方法,但不是所有的函數都是可積的,其中蘇聯數學家切比雪夫在這方面做了深入的研究,例如像sinx/x和(1+x^4)^1/2就沒有初等表達式(或稱之為反導數),這不僅意味著不能對sinx/x和(1+x^4)^1/2應用牛頓-萊布尼茲公式,而是意味著根本不存在這樣的初等表達式
  • 借力打力求導數,如果一個函數不好求導,不妨先求它反函數的導數
    本篇是上一篇文章為了打通微積分的「任督二脈」,讓我們來愉快地求導數吧的延續閱讀。在對冪函數y=x^μ求導時,我們用到了以自然常數e為底數的對數函數y=ln x的求導結果(ln x)'=1/x。那麼,它的求導過程是怎麼樣的呢?我們一起來了解一下。
  • 中值定理有什麼用?微分學理論和應用都需要它,且看它的前世今生
    中值定理是反映函數與導數之間聯繫的重要定理,也是微積分學的理論基礎,在許多方面它都有重要的作用,在進行一些公式推導與定理證明中都有很多應用。希臘著名數學家阿基米德(Archimedes) 正是巧妙地利用這一結論,求出拋物弓形的面積。阿基米德圖片來自:超級數學建模義大利卡瓦列裡(Cavalieri) 在《不可分量幾何學》(1635年) 的卷一中給出處理平面和立體圖形切線的有趣引理,其中引理3基於幾何的觀點也敘述了同樣一個事實:曲線段上必有一點的切線平行於曲線的弦。
  • 用Python學微積分(微積分應用)
    具體方法上,可以參考「Riemann積分」分為五步:分割、取點、近似、求和(求定積分)、分析誤差。 一、分割 分割是微積分方法的第一步,也是微積分應用中非常重要的一步。算法中有「分而治之」的策略(Divide-and-conquer algorithms),微積分的「分割」也正暗合這種思想。
  • 探討最基本的微積分問題,初中生也能看懂
    然後我們會回到求曲線斜率的微積分方法上來。古代的兩個問題:曲線下的面積和曲線上一點的斜率。讓我們從一個簡單的例子開始。。求三角形的面積和斜邊的斜率。在上圖中,曲線是一條直線,我們感興趣的是它下面三角形的面積。這是直線的斜率:我們要推廣這個過程。用一個公式就能求出斜率和面積。我一直在說「曲線」。在這個例子中,曲線就是直線。
  • 用數形結合的思想求lnx函數導數
    用數形結合的思想求lnx函數導數                        於德浩
  • STDEV函數的實際應用舉例
    講了很多的函數的應用,如果探求函數的作用:無外乎兩種,一是求數據的值,二是分析數據,這兩點同樣都是很重要的。在求數據時會用到求和,條件求和,匯總求和;還有求日期,求特殊值,最大最小值,等等,很多很多,這也是函數的特長所在。
  • 函數、圖像和直線-圖解《普林斯頓微積分讀本》01
    第一章 函數、圖像和直線[遇見數學] 基於風靡美國《普林斯頓微積分讀本》一書所製作圖解系列, 內容章節安排完全按照此書推進, 提供更多的圖像和動畫來讓讀者體會微積分的無窮魅力, 建議配合原書來學習. 還請各位老師和讀者多多指導, 方便我們進一步改進. 1.1 函數定義函數是將一個對象轉化為另一個對象的規則.
  • 用泰勒級數來估計函數的近似值
    這是《機器學習中的數學基礎》系列的第16篇,也是微積分的最後一篇。在實際生活和工作中,我們經常希望用多項式來近似某點處的函數值,而泰勒級數就是幹這個的。不過在正式介紹泰勒級數之前,我們先來看看高階導數與函數的凹凸性。高階導數與函數的凹凸性那麼什麼是高階導數?顧名思義,高階導就是求了很多次導數。
  • 一個比喻搞懂「微積分基本定理」
    (求出反導函數再代值). 仍可能很不好做, 但已經簡化不少.為了討論微積分基本定理,我們先來認識一種函數它的長相是以下再用一個比喻, 來助你理解這個函數的意義, 以及微積分基本定理的意思.假設你早上九點開始念書.
  • 微積分及其應用
    例如:其邊際收入函數R′(q)=50q-q ,其中q是銷售量,求收入函數和最大收入時的銷售量。 由R′(q)=50q-q 求R(q)=25q - ,q=0時R(q)=0,可得C=0的收入函數R(q)=25q- ,收入最大時的銷售量是使R(q)=0的q值,由此解得q=50既獲得最大收入。由上述可知,不定積分的研究對象是原函數,定積分的研究對象是極限。
  • 高中數學——6種求函數解析式的基本方法及例題詳解
    2.換元法換元法就是引進一個或幾個新的變量來替換原來的某些量的解題方法,它的目的是化繁為簡、化難為易,以快速的實現從未知向已知的轉換,從而達到順利解題的目的。常見換元法是多種多樣的,如局部換元、整體換元、分母換元、平均換元等,應用極為廣泛。
  • AP微積分考試題型及考試內容介紹
    鑑於微積分在大學教育中的重要地位,建議準備申請理工類的學生考BC,非理工類的學生如果數學基礎不是很強就可報考AB。AP成績一般大學3分及以上就可折抵學分(各學校有轉換學分的具體規定),一般情況正確率在65%以上可確保5分。   計算器的使用是中國學生需要學習的一部分內容。必須學會使用計算器做函數圖像、求方程的根、導數計算、積分計算等。
  • 微積分原理,即求面積和求斜率是互逆運算
    微積分原理微積分原理,一言以蔽之,即,微分和積分是互逆的運算。在同濟版的高數教材中,有微積分基本定理,即∫f( x) dx= F(b)—F(a) (1)它是什麼意思呢?就是一個函數求定積分,等於積分函數之差。再看一個微分公式,即dF( x)/ dx= f(x) (2)它的意思是積分函數的微分等於原函數。比較這兩個公式,就可以看出,是有聯繫的。
  • 多項式定理:歐拉對牛頓二項式定理的擴展及延伸
    前面文章探討了牛頓發現二項式的歷程,體現了牛頓高超的思維技巧和卓越的數學才能,牛頓運用自己發明的二項式和微積分得到了許多函數的無窮級數,著名的三角函數級數第一次出現在歐洲人的草稿中,這個人指的就是牛頓。
  • 用 Mathematica 求解多項式
    多項式求解問題就是找到一個值 x,使這些項的總和等於 0. 根據 x 的最高次數分別稱為線性、二次、三次、四次、五次、六次、七次、八次. 多項式。我們稱 y = a x + b 為線性,是因為它的圖線是一條直線.
  • 函數模型應用實例 - 三種不同的增長模型
    內容章節:函數的應用 - 函數模型的應用實例 - 三種不同的增長模型(1)三種增長模型:【1】直線上升,【2】指數增長,【3】對數增長。根據這三個函數的定義不難理解上述增長趨勢;【4】線性增長有時也用二次函數代替,畢竟線性函數的模型過於簡單,很多時候是用二次函數來代替線性增長的。(3)了解了三種增長模型的特點,就可以根據實際的數據特點,選擇合適的模型來擬合,以便獲得好的吻合程度(即精度)。(4)上面兩節給出了利用EXCEL表完成線性擬合、二次擬合、指數擬合的方法,那麼對數模型怎麼擬合呢?
  • 高等數學(微積分)極限求法大全
    現在我們看看高等數學裡都有哪些求極限的方法, 以及哪些類型的極限應用什麼方法比較有效.我們先來說一說求極限時的一般原則.首先, 運用極限的運算法則(四則運算, 連續函數的極限, 複合函數的極限), 確定極限是不是未定式極限;兩種基本的未定式極限是 0/0 和 型, 這兩種情形一般可以用洛必達法則來求.