Проанализируйте условие применения формулы Тейлора с остаточным членом в форме Лагранжа: какие гладкостные требования к функции, на что влияет выбор степени разложения и как контролировать величину остатка
Кратко и по пунктам. 1) Формулировка (Лагранж). Если функция fff имеет производные до порядка n+1n+1n+1 на интервале, содержащем точки aaa и xxx, то f(x)=∑k=0nf(k)(a)k!(x−a)k+Rn+1(x),
f(x)=\sum_{k=0}^{n}\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k+R_{n+1}(x), f(x)=k=0∑nk!f(k)(a)(x−a)k+Rn+1(x),
где существует ξ\xiξ между aaa и xxx такой, что Rn+1(x)=f(n+1)(ξ)(n+1)!(x−a)n+1.
R_{n+1}(x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-a)^{n+1}. Rn+1(x)=(n+1)!f(n+1)(ξ)(x−a)n+1. 2) Гладкостные требования. - Для вывода формы Лагранжа требуется существование производной порядка n+1n+1n+1 на открытом интервале между aaa и xxx. Часто предъявляют сильнее: f∈Cn+1f\in C^{n+1}f∈Cn+1 в некоторой окрестности точки aaa (т. е. f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) непрерывна), чтобы использовать теорему о среднем значении и получать единство ξ\xiξ и непрерывное поведение остатка. - Для равномерных оценок на отрезке [a,b][a,b][a,b] нужно, чтобы f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) была ограничена на этом отрезке. 3) На что влияет выбор степени nnn. - Степень nnn определяет порядок малости остатка: Rn+1(x)=O((x−a) n+1)R_{n+1}(x)=O((x-a)^{\,n+1})Rn+1(x)=O((x−a)n+1) при фиксированном поведении производных. Чем больше nnn, тем быстрее падает фактический множитель (x−a)n+1(x-a)^{n+1}(x−a)n+1, но при этом в оценке фигурирует фактор (n+1)!(n+1)!(n+1)! в знаменателе и значение производной f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1). - Для аналитических функций (степенные ряды с радиусом сходимости) при росте nnn остаток стремится к нулю внутри радиуса сходимости; для общих C∞C^\inftyC∞-функций ряд может не сходиться к fff даже если все производные есть. 4) Как контролировать величину остатка на практике. - Если на отрезке между aaa и xxx справедливо ∣f(n+1)(t)∣≤M|f^{(n+1)}(t)|\le M∣f(n+1)(t)∣≤M, то из формулы Лагранжа следует строгая оценка ∣Rn+1(x)∣≤M(n+1)!∣x−a∣ n+1.
|R_{n+1}(x)|\le \frac{M}{(n+1)!}|x-a|^{\,n+1}. ∣Rn+1(x)∣≤(n+1)!M∣x−a∣n+1.
Это основная практическая оценка — нужно оценить или оценить сверху MMM. - Для выбора nnn при заданной точности ε\varepsilonε решают неравенство M(n+1)!∣x−a∣ n+1≤ε.
\frac{M}{(n+1)!}|x-a|^{\,n+1}\le\varepsilon. (n+1)!M∣x−a∣n+1≤ε.
- Для чередующихся рядов (например, разложение sin\sinsin, cos\coscos) можно применить оценку знакоперемённого ряда: модуль остатка не превосходит модуля первого отброшенного члена, если модули членов монотонно убывают. - Альтернативные формы остатка (интегральная) дают иногда удобные оценки: Rn+1(x)=1n!∫axf(n+1)(t)(x−t)n dt,
R_{n+1}(x)=\frac{1}{n!}\int_a^x f^{(n+1)}(t)(x-t)^{n}\,dt, Rn+1(x)=n!1∫axf(n+1)(t)(x−t)ndt,
что полезно для получения оценок при известной структуре f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1). 5) Советы и замечания. - Для равномерной аппроксимации на интервале нужно знать глобальную оценку MMM для f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) на этом интервале. - Быстрое увеличение (n+1)!(n+1)!(n+1)! обычно делает остаток малым при разумных размерах ∣x−a∣|x-a|∣x−a∣, но если f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) растёт очень быстро, увеличение nnn не обязательно уменьшит остаток. - Для аналитичности и радиуса сходимости полезно рассмотреть комплексное продолжение и оценки через формулу Коши для производных. Если нужно — приведу пример оценки остатка для конкретной функции (например, exe^xex, sinx\sin xsinx, ln(1+x)\ln(1+x)ln(1+x)) или метод выбора минимального nnn для заданной точности.
1) Формулировка (Лагранж). Если функция fff имеет производные до порядка n+1n+1n+1 на интервале, содержащем точки aaa и xxx, то
f(x)=∑k=0nf(k)(a)k!(x−a)k+Rn+1(x), f(x)=\sum_{k=0}^{n}\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k+R_{n+1}(x),
f(x)=k=0∑n k!f(k)(a) (x−a)k+Rn+1 (x), где существует ξ\xiξ между aaa и xxx такой, что
Rn+1(x)=f(n+1)(ξ)(n+1)!(x−a)n+1. R_{n+1}(x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-a)^{n+1}.
Rn+1 (x)=(n+1)!f(n+1)(ξ) (x−a)n+1.
2) Гладкостные требования.
- Для вывода формы Лагранжа требуется существование производной порядка n+1n+1n+1 на открытом интервале между aaa и xxx. Часто предъявляют сильнее: f∈Cn+1f\in C^{n+1}f∈Cn+1 в некоторой окрестности точки aaa (т. е. f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) непрерывна), чтобы использовать теорему о среднем значении и получать единство ξ\xiξ и непрерывное поведение остатка.
- Для равномерных оценок на отрезке [a,b][a,b][a,b] нужно, чтобы f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) была ограничена на этом отрезке.
3) На что влияет выбор степени nnn.
- Степень nnn определяет порядок малости остатка: Rn+1(x)=O((x−a) n+1)R_{n+1}(x)=O((x-a)^{\,n+1})Rn+1 (x)=O((x−a)n+1) при фиксированном поведении производных. Чем больше nnn, тем быстрее падает фактический множитель (x−a)n+1(x-a)^{n+1}(x−a)n+1, но при этом в оценке фигурирует фактор (n+1)!(n+1)!(n+1)! в знаменателе и значение производной f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1).
- Для аналитических функций (степенные ряды с радиусом сходимости) при росте nnn остаток стремится к нулю внутри радиуса сходимости; для общих C∞C^\inftyC∞-функций ряд может не сходиться к fff даже если все производные есть.
4) Как контролировать величину остатка на практике.
- Если на отрезке между aaa и xxx справедливо ∣f(n+1)(t)∣≤M|f^{(n+1)}(t)|\le M∣f(n+1)(t)∣≤M, то из формулы Лагранжа следует строгая оценка
∣Rn+1(x)∣≤M(n+1)!∣x−a∣ n+1. |R_{n+1}(x)|\le \frac{M}{(n+1)!}|x-a|^{\,n+1}.
∣Rn+1 (x)∣≤(n+1)!M ∣x−a∣n+1. Это основная практическая оценка — нужно оценить или оценить сверху MMM.
- Для выбора nnn при заданной точности ε\varepsilonε решают неравенство
M(n+1)!∣x−a∣ n+1≤ε. \frac{M}{(n+1)!}|x-a|^{\,n+1}\le\varepsilon.
(n+1)!M ∣x−a∣n+1≤ε. - Для чередующихся рядов (например, разложение sin\sinsin, cos\coscos) можно применить оценку знакоперемённого ряда: модуль остатка не превосходит модуля первого отброшенного члена, если модули членов монотонно убывают.
- Альтернативные формы остатка (интегральная) дают иногда удобные оценки:
Rn+1(x)=1n!∫axf(n+1)(t)(x−t)n dt, R_{n+1}(x)=\frac{1}{n!}\int_a^x f^{(n+1)}(t)(x-t)^{n}\,dt,
Rn+1 (x)=n!1 ∫ax f(n+1)(t)(x−t)ndt, что полезно для получения оценок при известной структуре f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1).
5) Советы и замечания.
- Для равномерной аппроксимации на интервале нужно знать глобальную оценку MMM для f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) на этом интервале.
- Быстрое увеличение (n+1)!(n+1)!(n+1)! обычно делает остаток малым при разумных размерах ∣x−a∣|x-a|∣x−a∣, но если f(n+1)f^{(n+1)}f(n+1) растёт очень быстро, увеличение nnn не обязательно уменьшит остаток.
- Для аналитичности и радиуса сходимости полезно рассмотреть комплексное продолжение и оценки через формулу Коши для производных.
Если нужно — приведу пример оценки остатка для конкретной функции (например, exe^xex, sinx\sin xsinx, ln(1+x)\ln(1+x)ln(1+x)) или метод выбора минимального nnn для заданной точности.