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分析学

幂级数与泰勒级数

以类似多项式的无穷和局部表示函数的级数,例如 eˣ = 1+x+x²/2!+…

直观永不停止的多项式

有些函数难以直接计算——平方根、指数函数、正弦函数——但如果让一个多项式拥有无穷多项,它就能在某点附近与该函数完全吻合。经典例子是 ex=∑n=0∞xnn!\displaystyle e^x = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{x^n}{n!}:加够多的项,得到的值就与真实的指数函数无法区分。

在零点附近逼近指数函数的三次多项式图像,系数可调节。
这个三次多项式 1+x+x22+x361 + x + \dfrac{x^2}{2} + \dfrac{x^3}{6} 正是 exe^x 在 x=0x=0 处的三次泰勒多项式。将它的图像与 exe^x 比较:在 x=0x=0 附近几乎重合,离得越远偏差越大。

中学把函数写成无穷和

定义: 幂级数

以 cc 为中心的幂级数是形如 ∑n=0∞an(x−c)n\displaystyle\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x-c)^n 的表达式,其中 ana_n 是固定的实系数,xx 是变量。它本质上是一个"有无穷多项的多项式"。

∑n=0∞an(x−c)n=a0+a1(x−c)+a2(x−c)2+⋯\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x-c)^n = a_0 + a_1(x-c) + a_2(x-c)^2 + \cdots

幂级数并非对所有 xx 都收敛:它总是在以 cc 为中心的某个区间(称为收敛区间)上收敛,该区间半长即收敛半径 RR。当 xx 落在此区间内时,无穷和收敛为一个有限数;当 xx 落在区间外时,各项发散,和没有意义。

an=f(n)(c)n!,f(x)=∑n=0∞f(n)(c)n!(x−c)na_n = \frac{f^{(n)}(c)}{n!}, \qquad f(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(c)}{n!}(x-c)^n
相对于 R 的位置与收敛行为
位置行为
∣x−c∣<R|x-c| < R绝对收敛
∣x−c∣>R|x-c| > R发散
∣x−c∣=R|x-c| = R需单独检验端点

大学定理:收敛半径与逐项求导

对幂级数 ∑n=0∞an(x−c)n\displaystyle\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x-c)^n,设 L=lim⁡n→∞∣an+1an∣L = \displaystyle\lim_{n\to\infty} \left| \frac{a_{n+1}}{a_n} \right| 存在(为有限数或 +∞+\infty)。那么收敛半径为 R=1LR = \dfrac{1}{L},并约定当 L=0L=0 时 R=∞R = \infty,当 L=∞L=\infty 时 R=0R = 0。

为什么成立?

比值判别法把级数的相邻项与几何级数作比较:若相邻项之比的绝对值最终小于1,该级数的表现就如同一个收敛的几何级数,和为有限值。

证明

固定 x≠cx \neq c,对数项级数 ∑bn\sum b_n 的项 bn=an(x−c)nb_n = a_n(x-c)^n 应用比值判别法。计算

lim⁡n→∞∣bn+1bn∣=lim⁡n→∞∣an+1(x−c)n+1an(x−c)n∣=lim⁡n→∞∣an+1an∣⋅∣x−c∣=L ∣x−c∣\displaystyle \lim_{n\to\infty} \left| \frac{b_{n+1}}{b_n} \right| = \lim_{n\to\infty} \left| \frac{a_{n+1}(x-c)^{n+1}}{a_n(x-c)^n} \right| = \lim_{n\to\infty} \left| \frac{a_{n+1}}{a_n} \right| \cdot |x-c| = L\,|x-c|。

由数项级数的比值判别法,当 L∣x−c∣<1L|x-c| < 1,即 ∣x−c∣<1/L|x-c| < 1/L 时,∑bn\sum b_n 绝对收敛;当 L∣x−c∣>1L|x-c| > 1,即 ∣x−c∣>1/L|x-c| > 1/L 时发散。因此对满足 ∣x−c∣<1/L|x-c| < 1/L 的一切 xx 级数绝对收敛,对满足 ∣x−c∣>1/L|x-c| > 1/L 的一切 xx 级数发散。

这恰好就是收敛半径的定义:使级数对一切 ∣x−c∣<R|x-c| < R 都收敛的最大 RR。于是 R=1/LR = 1/L。边界情形 L=0L=0(比值总是趋于0,故对一切 xx 收敛,得 R=∞R=\infty)与 L=∞L=\infty(对任意 x≠cx \neq c 比值发散,故只在 x=cx=c 处收敛,得 R=0R=0)由同样的论证取相应极限即可得到。

定理: 逐项求导

若 ∑n=0∞an(x−c)n\displaystyle\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x-c)^n 的收敛半径为 R>0R>0,则 f(x)=∑n=0∞an(x−c)nf(x) = \sum_{n=0}^{\infty} a_n(x-c)^n 在 (c−R, c+R)(c-R,\ c+R) 上可微,且其导数可逐项计算:f′(x)=∑n=1∞nan(x−c)n−1\displaystyle f'(x) = \sum_{n=1}^{\infty} n a_n (x-c)^{n-1},收敛半径不变,仍为 RR。

为什么成立?

幂级数的行为如同一个无穷多项式,而多项式可以逐项求导;该定理表明只要严格处于收敛半径内部,这条熟悉的规则在项数变为无穷多时依然成立。

证明

首先证明逐项求导后的级数具有相同的收敛半径。设 cn=nanc_n = n a_n 为逐项导数(指标平移后)的系数。由于 n→∞n \to \infty 时 n1/n→1n^{1/n} \to 1,故 lim sup⁡n∣nan∣1/n=lim sup⁡n∣an∣1/n\limsup_n |n a_n|^{1/n} = \limsup_n |a_n|^{1/n},由柯西—阿达马公式,∑an(x−c)n\sum a_n(x-c)^n 与 ∑nan(x−c)n−1\sum n a_n (x-c)^{n-1} 具有相同的收敛半径 RR。

其次,固定任意闭区间 [c−ρ,c+ρ][c-\rho, c+\rho],其中 ρ<R\rho < R。在该区间上,导数级数 ∑nan(x−c)n−1\sum n a_n (x-c)^{n-1} 一致收敛,因为(当 nn 充分大时)其各项被 Mρn−1M \rho^{n-1} 控制,其中常数来自稍大的半径 ρ′∈(ρ,R)\rho' \in (\rho, R),可应用魏尔斯特拉斯 M 判别法。

导数级数在 [c−ρ,c+ρ][c-\rho, c+\rho] 上的一致收敛,连同原级数 ∑an(x−c)n\sum a_n(x-c)^n 的逐点收敛,使我们能够应用函数级数逐项求导的标准定理:和函数 f(x)f(x) 在 [c−ρ,c+ρ][c-\rho,c+\rho] 上可微,且 f′(x)f'(x) 在该处等于导数级数之和。由于 ρ<R\rho < R 是任意的,故此结论在整个 (c−R, c+R)(c-R,\ c+R) 上成立。

大学实际应用与典型例题

工程师和科学家很少手动计算 sin⁡\sin、cos⁡\cos、exe^x 或  \sqrt{\ };计算器和计算机芯片使用截断的幂级数(带受控误差项)来计算它们。物理学家用小角近似 sin⁡x≈x−x36\sin x \approx x - \dfrac{x^3}{6} 将摆和振子方程线性化,金融模型则用指数级数近似短时间步长内的连续复利。

例题: 端点不对称的收敛半径与收敛区间

求 ∑n=1∞(−1)nn⋅4n(x−2)n\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty} \frac{(-1)^n}{n\cdot 4^n}(x-2)^n 的收敛半径与收敛区间。

解答

这里 c=2c=2,an=(−1)nn⋅4na_n = \frac{(-1)^n}{n\cdot 4^n}。由上面的比值判别法定理,L=lim⁡n→∞∣an+1an∣=lim⁡n→∞n4(n+1)=14L = \lim_{n\to\infty} \left| \frac{a_{n+1}}{a_n} \right| = \lim_{n\to\infty} \frac{n}{4(n+1)} = \frac{1}{4},故 R=4R = 4。

由此得到级数绝对收敛的开区间 (−2,6)(-2,6)。由于比值判别法在端点处失效,须分别检验两个端点。

当 x=−2x=-2 时:(x−2)n=(−4)n(x-2)^n = (-4)^n,项变为 (−1)nn⋅4n(−4)n=(−1)n(−1)n4nn⋅4n=1n\frac{(-1)^n}{n\cdot 4^n}(-4)^n = \frac{(-1)^n(-1)^n 4^n}{n \cdot 4^n} = \frac{1}{n},得到调和级数 ∑n=1∞1n\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n},发散。

当 x=6x=6 时:(x−2)n=4n(x-2)^n = 4^n,项变为 (−1)nn⋅4n⋅4n=(−1)nn\frac{(-1)^n}{n\cdot 4^n}\cdot 4^n = \frac{(-1)^n}{n},即交错调和级数 ∑n=1∞(−1)nn\displaystyle\sum_{n=1}^{\infty} \frac{(-1)^n}{n},由交错级数判别法收敛。

所以收敛区间为 (−2, 6](-2,\ 6]:右端闭,左端开。

例题: 为摆的修正估计 cos(0.2)

工程师在为摆的回复力矩建模时,需要精度为 10−610^{-6} 的 cos⁡(0.2)\cos(0.2)(弧度)。用截断到 x4x^4 项的 cos⁡x\cos x 麦克劳林级数来估计,并给出误差上界。

解答

cos⁡x\cos x 的麦克劳林级数为 cos⁡x=∑n=0∞(−1)nx2n(2n)!=1−x22+x424−⋯\cos x = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n x^{2n}}{(2n)!} = 1 - \frac{x^2}{2} + \frac{x^4}{24} - \cdots,是 f(x)=∑n=0∞f(n)(c)n!(x−c)n\displaystyle f(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(c)}{n!}(x-c)^n 在 c=0c=0 时的特例。

取 x=0.2x=0.2 并截断到 x4x^4 项:1−(0.2)22+(0.2)424=1−0.02+0.0000667≈0.9800671 - \dfrac{(0.2)^2}{2} + \dfrac{(0.2)^4}{24} = 1 - 0.02 + 0.0000667 \approx 0.980067。

由于 xx 较小时 cos⁡x\cos x 的麦克劳林级数是各项递减的交错级数,误差被第一个被省略的项控制:(0.2)6720≈8.9×10−8\dfrac{(0.2)^6}{720} \approx 8.9\times 10^{-8},已远小于所需的 10−610^{-6} 容差。

因此工程师可以放心使用 ≈0.980067\approx 0.980067 而不必直接计算超越的余弦函数——这正是计算器内部算法所做的事。

对于满足 L=lim⁡n→∞∣an+1/an∣=5L = \lim_{n\to\infty} |a_{n+1}/a_n| = 5 的幂级数,收敛半径是多少?

泰勒级数公式 f(x)=∑n=0∞f(n)(c)n!(x−c)n\displaystyle f(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(c)}{n!}(x-c)^n 要求 ff 在 cc 处满足什么?

若 ∑n=0∞an(x−c)n\displaystyle\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x-c)^n 的收敛半径为 RR,求导后的级数 f′(x)=∑n=1∞nan(x−c)n−1\displaystyle f'(x) = \sum_{n=1}^{\infty} n a_n (x-c)^{n-1} 的收敛半径是多少?

使用四阶麦克劳林截断,工程师用哪个量来限制 cos⁡(0.2)\cos(0.2) 的近似误差?