Taylor 公式

Taylor 公式(带 Lagrange 余项)

thm.taylor · 定理 · 导数 · Taylor

陈述

设 ff 在 [a,b][a, b] 上有 nn 阶连续导数、在 (a,b)(a, b) 内 n+1n+1 阶可导,取 x0∈[a,b]x_0 \in [a, b]。则对每个 x∈[a,b]x \in [a, b],x≠x0x \ne x_0,存在介于 x0x_0 与 xx 之间的 ξ\xi,使

f(x)=∑k=0nf(k)(x0)k! (x−x0)k+f(n+1)(ξ)(n+1)! (x−x0)n+1f(x) = \sum_{k=0}^{n} \frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}\,(x - x_0)^{k} + \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}\,(x - x_0)^{n+1}

右边第二项叫 Lagrange 余项。

说明

⭐ 一句话:高阶可导的函数局部就是多项式,误差由那一项余项控制。这是初等微积分里唯一一个「把函数还原成有限信息」的定理,也是后来幂级数、解析函数那一整条线的入口。

⭐ 余项的形状与中值定理同源:n=0n = 0 时 Taylor 公式就是 Lagrange 中值定理。

⚠ 余项只保证存在 ξ\xi,不给出位置;要估计误差必须另外知道 f(n+1)f^{(n+1)} 的界(这是「余项写成 sup 形式」的用处)。

⚠ 两个前提:区间上要足够多次可导;ξ\xi 与 xx、nn 都有关。

谁指向它(入边)

推出 1

参考

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