高等數學:第十一章 無窮級數(2)函式的冪級數展開式、傅立葉級數
§11.5 函式展開成冪級數
一、泰勒級數
如果在處具有任意階的導數,我們把級數
(1)
稱之為函式在處的泰勒級數。
它的前項部分和用記之,且
這裡:
由上冊中介紹的泰勒中值定理,有
當然,這裡是拉格朗日餘項,且
。
由有
。
因此,當時,函式的泰勒級數
就是它的另一種精確的表示式。即
這時,我們稱函式在處可展開成泰勒級數。
特別地,當時,
這時,我們稱函式可展開成麥克勞林級數。
將函式在處展開成泰勒級數,可通過變數替換,化歸為函式 在 處的麥克勞林展開。因此,我們著重討論函式的麥克勞林展開。
【命題】函式的麥克勞林展開式是唯一的。
證明:設在的某鄰域內可展開成的冪級數
據冪級數在收斂區間內可逐項求導,有
把代入上式,有
從而
於是,函式在處的冪級數展開式其形式為
這就是函式的麥克勞林展開式。
這表明,函式在處的冪級數展開形式只有麥克勞林展開式這一種形式。
二、函式展開成冪級數
1、直接展開法
將函式展開成麥克勞林級數可按如下幾步進行
Œ求出函式的各階導數及函式值
若函式的某階導數不存在,則函式不能展開;
寫出麥克勞林級數
並求其收斂半徑。
Ž考察當時,拉格朗日餘項
當時,是否趨向於零。
若,則第二步寫出的級數就是函式的麥克勞林展開式;
若,則函式無法展開成麥克勞林級數。
【例1】將函式展開成麥克勞林級數。
解:
於是得麥克勞林級數
而
故
對於任意 ,有
這裡是與無關的有限數, 考慮輔助冪級數
的斂散性。 由比值法有
故輔助級數收斂,從而一般項趨向於零,即
因此 ,故
【例2】將函式在處展開成冪級數。
解:
於是得冪級數
容易求出,它的收斂半徑為
對任意的,有
由例一可知,,故
因此,我們得到展開式
2、間接展開法
利用一些已知的函式展開式以及冪級數的運算性質( 如:加減,逐項求導,逐項求積)將所給函式展開。
【例3】將函式展開成的冪級數。
解:對展開式
兩邊關於逐項求導, 得
【例4】將函式展開成的冪級數。
解:
而
將上式從到逐項積分得
當時,交錯級數
收斂。
故
下面,我們介紹十分重要牛頓二項展開式
【例5】將函式展開成的冪級數,其中為任意實數。
解:
於是得到冪級數
因此,對任意實數,冪級數在內收斂。
下面,我們證明,該冪級數收斂的和函式就是函式。
設上述冪級數在內的和函式為,即
兩邊同乘以因子,有
即
引入輔助函式
因此,在內,我們有展開式
註記
¶在區間端點處的斂散性,要看實數的取值而定,這裡,我們不作進一步地介紹。
·若引入廣義組合記號 ,牛頓二項展開式可簡記成
最後,我們舉一個將函式展開成的冪級數形式的例子。
【例6】將函式展開成的冪級數。
解:作變數替換,則 ,有
而
於是
§11.6 函式的冪級數展開式的應用
一、近似計算
利用函式的冪級數展開式,可以進行近似計算。
1、一些近似計算中的術語
Œ誤差不超過
設為精值,而為近似值,則表示與之間的絕對誤差。
誤差不超過( ) 意指:
近似值與精值之差,在小數點後的位是完全一樣的,僅在小數點後的第位相差不超過一個單位。
例如:,
有時,也將誤差不超過說成:精確到小數點後位。
截斷誤差(或方法誤差)
函式用泰勒多項式
來近似代替,則該數值計算方法的截斷誤差是
¸舍入誤差
用計算機作數值計算,由於計算機的字長有限,原始資料在計算機上表示會產生誤差,用這些近似表示的資料作計算,又可能造成新的誤差,這種誤差稱為舍入誤差。
例如,用3.14159 近似代替 p,產生的誤差
d =p - 3.14159 = 0.0000026L
就是舍入誤差。
2、根式計算
【例1】計算的近似值( 精確到小數四位)。
求根式的近似值,要選取一個函式的冪級數展開式,可選牛頓二項展開式
要利用此式,需要將表示成的形式,通常當較小時,計算效果會較好。
這裡,可取,。
解:利用二項展開式,有
如果我們擷取前四項來作計算, 則
@
由於的係數是單調遞減的,其截斷誤差可如下估計
@
註明:
Ê表示式也可選其它形式,如
;
Ë在數列的極限理論學習中,我們已形究過數列
,它單調下降,下界為,且
利用此迭代算式,編寫Matlab程式gs1101.m,執行此程式,更容易獲得的高精度近似值。
3、對數的計算
【例2】計算的近似值(精確到小數後第4位)。
解:我們已有展開式
且
利用此數項級數來計算的近似值,理論上來說是可行的。其部分和的截斷誤差為
欲使精度達到,需要的項數應滿足,即
,亦即,應要取到10000項,這實在是太大了。
執行Matlab程式gs1102.m,取級數前一萬項(n=10000)來作近似計算,可獲得下表。並仔細觀察項數與所求近似值對照表與計算速度。
擷取項數 |
ln2近似值 |
9900 |
0.6930971330 |
9991 |
0.6931972231 |
9992 |
0.6930971430 |
9993 |
0.6931972131 |
9994 |
0.6930971530 |
9995 |
0.6931972031 |
9996 |
0.6930971631 |
9997 |
0.6931971931 |
9998 |
0.6930971731 |
9999 |
0.6931971831 |
10000 |
0.6930971831 |
由上述程式的執行與結果,有幾點感受
Ê部分和的項數取得太大,達到了一萬;
Ë其近似值僅有小數點後三位是精確的;
Ì項數增加幾十項,並未提供多少有效位數字;
Í計算花費了太多的時間。
這迫使我們去尋找計算ln2更有效的方法。
將展開式
中的換成,得
兩式相減,得到不含有偶次冪的展開式
令,解出。以代入得
再對此數項級數程式設計Matlab下的計算程式gs1103.m,執行該程式可獲得項數與所求近似值對照表如下
擷取項數 |
ln2近似值 |
4 |
0.69313475733229 |
5 |
0.69314604739083 |
6 |
0.69314707375979 |
7 |
0.69314717025601 |
8 |
0.69314717954824 |
9 |
0.69314718045924 |
10 |
0.69314718054981 |
11 |
0.69314718055892 |
12 |
0.69314718055984 |
13 |
0.69314718055993 |
14 |
0.69314718055994 |
15 |
0.69314718055994 |
16 |
0.69314718055995 |
17 |
0.69314718055995 |
18 |
0.69314718055995 |
由表可發現,計算速度大大提高,近似值的精度有十分顯著的改進,這種處理手段通常稱作冪級數收斂的加速技術。
4、p 的計算
在小學數學學習中,我們就已接觸到了圓周率p,可對它的計算卻從未真正做過。現在是我們了卻這一夙願的時候了。
由展開式
兩邊積分,有
令,則,於是有
利用此式可以進行計算,效果(速度與精度)也不錯,只是需要的值。藉助三角公式,作適當地變形,可構造出不需要計算表示式。
令 ,有
據上式,編寫Matlab程式gs1104.m,執行它可獲得如下結果。
擷取項數 |
p近似值 |
10 |
3.141592579606 |
11 |
3.141592670451 |
12 |
3.141592649717 |
13 |
3.141592654485 |
14 |
3.141592653382 |
15 |
3.141592653638 |
16 |
3.141592653578 |
17 |
3.141592653592 |
18 |
3.141592653589 |
19 |
3.141592653590 |
20 |
3.141592653590 |
5、定積分的近似計算
【例3】計算定積分
的近似值,精確到0.0001。
解:因,所給積分不是廣義積分,只需定義函式在處的值為1,則它在上便連續了。
展開被積函式,有
在區間上逐項積分,得
因為第四項
所以可取前三項的和作為積分的近似值
對上述級數展開式,我們編寫了Matlab程式gs1105.m,執行此程式,可給出擷取級數任意項時,此定積分含有更多位有效數值的近似值。
擷取項數 |
定積分的近似值 |
1 |
1.00000000000000 |
2 |
0.94444444444444 |
3 |
0.94611111111111 |
4 |
0.94608276643991 |
5 |
0.94608307263235 |
6 |
0.94608307035488 |
7 |
0.94608307036723 |
8 |
0.94608307036718 |
9 |
0.94608307036718 |
10 |
0.94608307036718 |
二、尤拉公式
設有複數項級數為
(1)
其中為實常數或實函式。如果實部所成的級數
(2)
收斂於和,並且虛部所成的級數
(3)
收斂於和,就說級數(1)收斂且其和為。
如果級數(1)各項的模所構成的級數
(4)
收斂,由於
則級數(2)、(3)絕對收斂,從而級數(1)收斂,這時就說級數(1)絕對收斂。
考察複數項級數
(5)
它的模所形成的級數
絕對收斂。因此,級數(5)在整個複平面上是絕對收斂的。
在軸上(),它表示指數函式,在整個複平面上我們用它來定義復變數指數函式,記作