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第三章 努力学习也考不了高分(1 / 2)

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第二天我把想要好好学习的想法告诉了学霸,他很高兴,很欢迎我的加入。

只是阿肥有些失落,因为这意味着从此以后他少了一个一起睡懒觉,打游戏,吹牛的伙伴。

我也和学霸一样开始泡在图书馆里,然而令我惊讶的是发现了不少熟面孔,都是我们系的,好多个我还知道名字。

这么多人都在努力学习,那我也不能落后。

我翻开《高等数学》,打开第三章——微分中值定理与导数的应用,开始复习刚刚学过的泰勒公式:

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

这些我还能看懂。

然而这些

xo由导数的定义可知,当函数f(x)在点xo处可导时,在点xo的邻域u(xo)内恒有

f(x)=f(xo)+f(xo)(x-x)+o(x-xo)

因为o(x一xo)是一个无穷小量,故有f(x)≈f(xo)+f(xo)(x-xo)。这是在对函数

进行局部线性化处理时常用的公式之一。从几何上看,它是用切线近似代替曲线。然而,这样的近

似是比较粗糙的,而且只在点的附近才有近似意义。为了改善上述不足,使得近似替代更加精密,

数学家们在柯西中值定理的基础上,推导出了泰勒中值定理(泰勒公式)

若函数f(x)在包含xo的某个开区间(a,b)上具有(n+1)阶的导数,那么对于任一

∞∈(a,b),有

f(xo)。f'(xo)_

f“(xo)/

(x-xo)2++

f(o)(xo)。

(x-xo)n-

f(x)=一

+-

(∞一xo)+

2!

n!

o!

1!

我就看不太懂了。

还有这些

中,rn(x)=

(e(x-x)+1,此处的e为工与x之间的某个值。f(x)称为

(n+1)!

n阶泰勒公式,中,p(x)=f(x)+f(xo)(x-x)++

f(m)(x)

(x-xo)”称

n!

为n次泰勒多项式,它与f(x)的误差rn(x)=

f+1)(e),

(x-xo)

)n+1称为n阶泰勒余

(n+1)!

如果函数f(x)的n+1阶导数在n(xo)上有界m,从而有

rn(x)

≤lim

lim

(x-xo)”|=→2(n+1)!

|x-xo|=

表明rn(x)=o((x-xo)“),另外也可证明对固定的x,当n→∞时,rn(x)→,

即,要想使f(x)与pn(x)误差减小,则可将|x-ro|取小,也可将n取大。在n阶泰勒公式

中,xo=,从而可得

f(x)=f()+f()(x)+

f()

(2)2++

fm),()

(x)“+rn(x)

2!

此时rn(x)为r,(x)=

f(n+1)(e),

(x)“+1,其中e为xo与x之间的某个值,该式称为函

(n+1)!

数f(x)在x=处的n阶泰勒公式,也称作f(x)的n阶麦克劳林(maclaurin)公式,其余项

常写为o(x“)或者

f(n+1)(x)

-xm+1(<<1)两种形式,用n+1阶导数表示的余项叫拉格

(n+1)!

朗日余项,用o(x“)或者o((x-xo)”)表示的余项叫作皮亚诺(peano)项

我就更看不懂了。

找学霸给我讲了两遍,不太懂,我也不太好意思再麻烦他了。

于是去找了陈家康,一个上高数课总能正确回答老师问题的人。

他又给我讲了一遍,还是不太懂。

一上午的时间连个泰勒公式的中值定理都没搞明白,不免有些灰心,但万事开头难,不能因为一点挫折就放弃。所以我决定下午继续攻坚克难。

下午的图书馆仍旧坐满了人,我还在为这该死的公式费脑筋。

看到了我的停滞不前,陈家康建议我说:

“张伟,你要是暂时不懂泰勒公式的中值定理,也可以先复习一下罗尔定理。”

“但是——”他接着道:

“你要先明白它的证明过程——。”

证明:因为函数f(x)在闭区间[a,b]上连续,所以存在最大值与最小值,分别用m和m表示,分

两种情况讨论:

1若m=m,则函数f(x)在闭区间[a,b]上必为常函数,结论显然成立。

2若m>m,则因为f(a)=(b)使得最大值m与最小值m至少有-个在(a,b)内某点ξ处取得,从

而是f(x)的极值点,又条件f(x)在开区间(a,b)内可导得,f(x)在ξ处取得极值,由费马引理,可导

的极值点一定是驻点,推知:f=。

另证:若m>m,不妨设=m,ξ∈(a,b),由可导条件知,f(ξ+)<=,f(-)>=,又由极限存在

定理知左右极限均为,得证。

我还在思考这个过程是怎么论证的,他又说话了:

“但是这个定理也有几种特殊情况——”

(1)有界开区间上的有界函数

若函数f(x)在区间(a,b)上连续目可导,并有lian。f(x)=。li。f(x)=+∞(或

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