第三章补充:泰勒公式(B站:一高数)

视频1:泰勒公式,39分钟,小白也直接上手!|高等数学

原视频:泰勒公式,39分钟,小白也直接上手!|高等数学_哔哩哔哩_bilibili

这个视频我们会从泰勒公式是怎么被发现的,有多厉害,讲到泰勒公式的具体表达式、怎么牢牢记住,最后,我们再自己动手把函数展成泰勒公式。下个视频我们串讲泰勒公式的核心考点和必胜解法。

一、泰勒公式的引入

到底什么是泰勒公式呢?如果你直接翻开教材,你会发现泰勒公式长得非常可怕,别看了,伤身体。。。👇

我们回溯到16世纪,当时的数学家们都在研究一个神奇的东西------无穷算法。他们发现,任何一个无穷小数都可以写成10和的次方。通过类比,数学家们觉得是不是也可以用无穷多的次方合成任何曲线呢?如果能做到这一点那就太好了。因为的导数和积分都很好求。

那么,上图中右侧的一串多项式和复杂的到底有多接近呢?我们一起往下看:

如果多项式只展开到的一次项,这条直线其实在0附近的逼近效果还不错,但毕竟直线不是曲线,它其他地方长得是真不像。如下图👇

那么,我们接下来展开到,这个弯曲的感觉就有点意思了。如下图👇

我们继续展开,展开到,这个多项式的曲线和在一个周期上基本重合了。如下图👇

我们再继续展开到,这个多项式和在两个周期上已经基本重合了。如下图👇

只要展开的项数足够多,这个多项式是可以在整条实数轴上和基本重合的。展开的次数越高,近似结果就越精确。这一点和无穷小数是一个道理,稍后我们还会更深刻地解释这一点。其实上图中每一个点都会有那么一点点误差,但是这个误差已经是微乎其微了。

到这里,相信大家一定非常好奇,这个的展开式到底是怎么得出来的???以及,有没有什么通式能确保随便一个复杂的都能写出这个多项式呢?下面,我们一起来见证泰勒公式的诞生!

相关推荐
aqi0032 分钟前
15天学会AI应用开发(九)利用Chroma持久化向量数据
人工智能·python·大模型·ai编程·ai应用
武子康2 小时前
调查研究-197 FAISS vs Elasticsearch 全面对比:从向量检索、全文搜索到 RAG 选型指南
人工智能·elasticsearch·agent
青禾网络2 小时前
Web 前端如何接入 AI 音效生成:从零到可用的完整方案
人工智能·设计模式
用户252736278142 小时前
【技术实战】用 Spring Boot + Vue3 + LM Studio 在本地跑通 RAG 知识库
人工智能
用户5191495848452 小时前
VBScript随机数生成器内部机制:从时间种子到密码令牌破解
人工智能·aigc
米小虾3 小时前
Context Engineering —— 知识与记忆的窗口
人工智能·agent
IT_陈寒3 小时前
Python里这个赋值坑,连老司机都能翻车
前端·人工智能·后端
Shockang13 小时前
AI 设计工作流全景拆解:Figma MCP / Claude Design / Codex / Google Stitch
人工智能
To_OC14 小时前
数据集划分不是随便切:手把手切分大众点评情感数据集
人工智能·llm·agent