Эта статья о многочленах Тейлора дифференцируемых функций . О рядах Тейлора аналитических функций см. соответствующую статью.

Теорема Тейлора даёт приближение к функции, дифференцируемой k раз, вблизи данной точки с помощью многочлена Тейлора k -го порядка. Для аналитических функций многочлен Тейлора в данной точке является частичной суммой их ряда Тейлора , который, в свою очередь, полностью определяет функцию в некоторой окрестности точки. Точное содержание теоремы Тейлора до настоящего времени не согласовано. Конечно, существует несколько версий теоремы, применимых в различных ситуациях, и некоторые из этих версий содержат оценки ошибки, возникающей при приближении функции с помощью многочлена Тейлора.

Эта теорема названа в честь математика Брука Тейлора , который сформулировал одну из её версий в 1712 году. Явное выражение для ошибки приближения было дано намного позже Жозефом Лагранжем . Ранее, в 1671 году, Джеймсом Грегори уже было упомянуто следствие из теоремы.

Теорема Тейлора позволяет овладеть приёмами вычислений начального уровня, и она является одним из центральных элементарных инструментов в математическом анализе . При изучении математики она является начальной точкой для изучения асимптотического анализа . Теорема также используется в математической физике . Она также обобщается на функции нескольких переменных и векторные функции ${\displaystyle f\,:\,\mathbb {R} ^{n}\rightarrow \mathbb {R} ^{m}}$ для любых размерностей ${\displaystyle n}$ и ${\displaystyle m}$ . Это обобщение теоремы Тейлора является базовым для определения так называемых струй , которые появляются в дифференциальной геометрии и в теории дифференциальных уравнений с частными производными .

Предпосылки для введения теоремы

Если вещественно-значимая функция f(х) является дифференцируемой в точке a , то она имеет линейное приближение в точке a . Это означает, что существует функция h ₁ такая, что

${\displaystyle f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+h_{1}(x)(x-a),\qquad \lim _{x\to a}h_{1}(x)=0.}$

Здесь

${\displaystyle P_{1}(x)=f(a)+f'(a)(x-a)\ }$

это линейное приближение функции f в точке a . График функции y = P ₁ ( x ) является касательной к графику функции f в точке x = a . Ошибка приближения такова

${\displaystyle R_{1}(x)=f(x)-P_{1}(x)=h_{1}(x)(x-a).\ }$

Заметим, что ошибка приближается к нулю немного быстрее, чем разница x − a приближается к нулю по мере того, как x стремится к a .

Если мы ищем лучшее приближение f , мы можем использовать многочлен второй степени вместо линейной функции. Вместо нахождения производной от f в точке a , мы можем найти две производные, получив таким образом многочлен, который так же как и f возрастает (или убывает), и так же как и f имеет выпуклость (или вогнутость) в точке a . Многочлен второй степени (квадратный многочлен) в этом случае будет выглядеть следующим образом:

${\displaystyle P_{2}(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+{\frac {f''(a)}{2}}(x-a)^{2}.}$

Теорема Тейлора позволяет убедиться, что квадратичное приближение является, в достаточно малой окрестности точки a , лучшим приближением, чем линейное. В частности,

${\displaystyle f(x)=P_{2}(x)+h_{2}(x)(x-a)^{2},\qquad \lim _{x\to a}h_{2}(x)=0.}$

Здесь ошибка приближения такова

${\displaystyle R_{2}(x)=f(x)-P_{2}(x)=h_{2}(x)(x-a)^{2}\ }$

которая, при ограниченном характере h ₂ , приближается к нулю быстрее, чем приближается к нулю ( x − a ) ² по мере того, как x стремится к a .

Таким образом, мы будем продолжать получать более хорошие приближения к f , если будем использовать многочлены всё более высокой степени. В общем, ошибка в приближении функции с помощью полиномов порядка k будет приближаться к нулю немного быстрее, чем приближается к нулю ( x − a ) ^k по мере того как x стремится к a .

Это следствие имеет асимптотическую природу: оно лишь говорит нам, что ошибка R _k приближения с помощью многочленов Тейлора k -го порядка P _k приближается к нулю быстрее, чем ненулевой многочлен k -го порядка по мере того как x → a . Оно не говорит нам, насколько велика ошибка в любой окрестности центра приближения, но для этого существует формула для остатка (приведена ниже).

Наиболее полные версии теоремы Тейлора как правило приводят к равномерным оценкам ошибки приближения в малой окрестности центра приближения, но эти оценки не являются адекватными для окрестностей, которые слишком велики, даже если функция f является аналитической . В этой ситуации следует выбирать несколько многочленов Тейлора с разными центрами приближения, чтобы иметь надёжное Тейлорово приближение к исходной функции (см. Анимированный рисунок выше). Возможна также ситуация, когда возрастание порядка многочлена не увеличивает качество приближения вообще, даже если функция f дифференцируется бесконечное число раз. Такой пример приведён ниже.

Теорема Тейлора для функций от одной вещественной переменной

Формулировка теоремы

Точная формулировка большинства базовых версий теоремы такова.

Теорема Тейлора Пусть k ≥ 1 является целым , и пусть функция f : R → R является k раз дифференцируемой в точке a ∈ R . Тогда существует функция h _k : R → R такая, что

${\displaystyle f(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+{\frac {f''(a)}{2!}}(x-a)^{2}+\cdots +{\frac {f^{(k)}(a)}{k!}}(x-a)^{k}+h_{k}(x)(x-a)^{k},\qquad \lim _{x\to a}h_{k}(x)=0.}$

Многочлен, возникающий в теореме Тейлора, является многочленом Тейлора k -го порядка

${\displaystyle P_{k}(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+{\frac {f''(a)}{2!}}(x-a)^{2}+\cdots +{\frac {f^{(k)}(a)}{k!}}(x-a)^{k}}$

функции f в точке a .

Теорема Тейлора описывает асимптотическое поведение остаточного члена

${\displaystyle \ R_{k}(x)=f(x)-P_{k}(x),}$

который является ошибкой при нахождении приближения функции f с помощью многочленов Тейлора. Используя «O» большое и «o» малое теорему Тейлора можно сформулировать так

${\displaystyle R_{k}(x)=o(|x-a|^{k}),\qquad x\to a.}$

Формулы для остатка

Существует несколько точных формул для остаточного члена R _k многочлена Тейлора, наиболее общая из которых следующая.

Остаток в форме среднего значения. Пусть функция f : R → R является k+1 раз дифференцируемой на интервале ${\displaystyle (a,x)}$ и непрерывной на отрезке ${\displaystyle [a,x]}$ . Тогда

${\displaystyle \exists \,\xi _{L}\in (a,x):R_{k}(x)={\frac {f^{(k+1)}(\xi _{L})}{(k+1)!}}(x-a)^{k+1}.}$

Это остаточный член в форме Лагранжа . При тех же условиях

${\displaystyle \exists \,\xi _{C}\in (a,x):R_{k}(x)={\frac {f^{(k+1)}(\xi _{C})}{k!}}(x-\xi _{C})^{k}(x-a).}$

Это остаточный член в форме Коши .

Эти уточнения теоремы Тейлора обычно выводятся с помощью формулы конечных приращений .

Можно так же найти и другие выражения для остатка. Например, если G ( t ) является непрерывной на закрытом интервале и дифференцируемой с нестремящейся к нулю производной на открытом интервале между a и x , то

${\displaystyle R_{k}(x)={\frac {f^{(k+1)}(\xi )}{k!}}(x-\xi )^{k}{\frac {G(x)-G(a)}{G'(\xi )}}}$

для некоторого числа ξ между a и x . Эта версия охватывает формы Лагранжа и Коши как частные случаи, и выводится с помощью теоремы Коши о среднем значении (расширенной версии теоремы Лагранжа о среднем значении ).

Запись формулы для остатка в интегральной форме является более общей, чем предыдущие формулы, и требует понимания интегральной теории Лебега . Однако она сохраняется также для интеграла Римана при условии, что производная порядка ( k +1) от f является непрерывной на закрытом интервале [ a , x ].

Интегральная форма записи формулы для остатка Пусть f ^{( k )} является абсолютно непрерывной на закрытом интервале между a и x . Тогда

${\displaystyle R_{k}(x)=\int _{a}^{x}{\frac {f^{(k+1)}(t)}{k!}}(x-t)^{k}\,dt.}$

Вследствие абсолютной непрерывности f ^{( k )} на закрытом интервале между a и x , её производная f ^{( k +1)} существует как L ¹ -функция, и это следствие может быть получено с помощью формальных вычислений с использованием теоремы Ньютона — Лейбница и интегрирования по частям .

Оценки остатка

На практике часто бывает полезно численно оценить величину остаточного члена приближения Тейлора.

Будем считать, что f является ( k +1)-раз непрерывно дифференцируемой на интервале I , содержащем a . Будем считать, что существуют действительные постоянные числа q и Q такие, что

${\displaystyle q\leq f^{(k+1)}(x)\leq Q}$

на всём протяжении I . Тогда остаточный член удовлетворяет неравенству

${\displaystyle q{\frac {(x-a)^{k+1}}{(k+1)!}}\leq R_{k}(x)\leq Q{\frac {(x-a)^{k+1}}{(k+1)!}},}$

если x > a , и схожая оценка, если x < a . Это простое следствие из формулы остатка в Лагранжевой форме. В частности, если

${\displaystyle |f^{(k+1)}(x)|\leq M}$

на интервале I = ( a − r , a + r ) с некоторым r >0, то

${\displaystyle |R_{k}(x)|\leq M{\frac {|x-a|^{k+1}}{(k+1)!}}\leq M{\frac {r^{k+1}}{(k+1)!}}}$

для всех x ∈( a − r , a + r ). Второе неравенство называется равномерной оценкой , потому что она сохраняет равномерность для всех x на интервале ( a − r , a + r ).

Пример

Допустим, мы хотим найти приближение функции f ( x ) = e ^x на интервале [−1,1] и убедиться, что ошибка не превышает значения 10 ⁻⁵ . В этом примере считаем, что нам известны следующие свойства экспоненциальной функции:

${\displaystyle (*)\qquad e^{0}=1,\qquad {\frac {d}{dx}}e^{x}=e^{x},\qquad e^{x}>0,\qquad x\in \mathbb {R} .}$

Из этих свойств следует, что f ^{( k )} ( x ) = e ^x для всех k , и в частности, f ^{( k )} (0) = 1 . Отсюда следует, что многочлен Тейлора k -го порядка функции f в точке 0 и его остаточного члена в форме Лагранжа даётся формулой

${\displaystyle P_{k}(x)=1+x+{\frac {x^{2}}{2!}}+\cdots +{\frac {x^{k}}{k!}},\qquad R_{k}(x)={\frac {e^{\xi }}{(k+1)!}}x^{k+1},}$

где ξ — это некоторое число между 0 и x . Поскольку e ^x возрастает согласно (*), мы можем использовать e ^x ≤ 1 для x ∈ [−1, 0], чтобы оценить остаток на подынтервале [−1, 0]. Для нахождения верхней границы значения остатка на интервале [0,1], можем использовать свойство e ^ξ << e ^x для 0< ξ<x , чтобы оценить

${\displaystyle e^{x}=1+x+{\frac {e^{\xi }}{2}}x^{2}<1+x+{\frac {e^{x}}{2}}x^{2},\qquad 0<x\leq 1}$

используя многочлен Тейлора второго порядка. Выражая из этого неравенства e ^x , приходим к выводу, что

${\displaystyle e^{x}\leq {\frac {1+x}{1-{\frac {x^{2}}{2}}}}=2{\frac {1+x}{2-x^{2}}}\leq 4,\qquad 0\leq x\leq 1}$

приняв, что числитель принимает максимальное из всех своих возможных значений, а знаменатель принимает минимальное из всех своих возможных значений. Используя эти оценки значений e ^x , мы видим, что

${\displaystyle |R_{k}(x)|\leq {\frac {4|x|^{k+1}}{(k+1)!}}\leq {\frac {4}{(k+1)!}},\qquad -1\leq x\leq 1,}$

и требуемая точность определённо достигается в том случае, когда

${\displaystyle {\frac {4}{(k+1)!}}<10^{-5}\quad \Leftrightarrow \quad 4\cdot 10^{5}<(k+1)!\quad \Leftrightarrow \quad k\geq 7.}$

(где факториал 7!=5 040 и 8!=40 320.) В конечном счёте, теорема Тейлора приводит к приближению

${\displaystyle e^{x}=1+x+{\frac {x^{2}}{2!}}+\ldots +{\frac {x^{7}}{7!}}+R_{7}(x),\qquad |R_{7}(x)|<10^{-5},\qquad -1\leq x\leq 1.}$

Отметим, что это приближение позволяет вычислить значение e ≈2.71828 с точностью до пятого знака после запятой.

Аналитичность

Разложение Тейлора для вещественных аналитических функций

Пусть ${\displaystyle I\subset \mathbb {R} }$ является открытым интервалом . По определению, функция ${\displaystyle f\,:\,I\rightarrow \mathbb {R} }$ является вещественной аналитической , если она на данном участке определена сходимостью степенного ряда . Это означает, что для каждого ${\displaystyle a\in I}$ существует некоторое r > 0 и последовательность коэффициентов c _k ∈ R такая, что ( a − r , a + r ) ⊂ I и

${\displaystyle f(x)=\sum _{k=0}^{\infty }c_{k}(x-a)^{k}=c_{0}+c_{1}(x-a)+c_{2}(x-a)^{2}+\cdots ,\qquad |x-a|<r.}$

В общем, радиус сходимости степенного ряда может быть вычислен по

${\displaystyle {\frac {1}{R}}=\limsup _{k\to \infty }|c_{k}|^{\frac {1}{k}}.}$

Этот результат основан на сравнении с бесконечно убывающей геометрической прогрессией, и тот же самый метод показывает, что если степенной ряд, разложенный по a , сходится для некоторого b ∈ R , он должен сходиться равномерно на закрытом интервале [ a − r _b , a + r _b ] , где r _b = | b − a |. Здесь мы только рассмотрели сходимость степенного ряда, и не исключено, что область ( a − R , a + R ) расширяется за пределы области определения I функции f .

Многочлен Тейлора от вещественной аналитической функции f в точке a

${\displaystyle P_{k}(x)=\sum _{j=0}^{k}c_{j}(x-a)^{j},\qquad c_{j}={\frac {f^{(j)}(a)}{j!}}}$

является простым усечением определённого на некотором интервале соответствующего степенного ряда этой функции, и остаточный член на данном интервале даётся аналитической функцией

${\displaystyle R_{k}(x)=\sum _{j=k+1}^{\infty }c_{j}(x-a)^{j}=(x-a)^{k}h_{k}(x),\qquad |x-a|<r.}$

Здесь функция

${\displaystyle h_{k}:(a-r,a+r)\to \mathbb {R} ;\qquad h_{k}(x)=(x-a)\sum _{j=0}^{\infty }c_{k+1+j}(x-a)^{j}}$

также является аналитической, поскольку её степенной ряд имеет тот же радиус сходимости, что и исходный ряд. При условии, что [ a − r , a + r ] ⊂ I и r < R , все эти ряды сходятся равномерно на интервале ( a − r , a + r ) . Конечно, в случае аналитических функций можно оценить остаточный член R _k ( x ) путём «обрезания» последовательности производных f′ ( a ) в центре приближения, но при использовании комплексного анализа появляются и другие возможности, которые описаны ниже.

Теорема Тейлора и сходимость ряда Тейлора

Существует разногласие между многочленами Тейлора дифференцируемых функций и рядами Тейлора аналитических функций. Можно рассматривать (справедливо) ряд Тейлора

${\displaystyle f(x)\approx \sum _{k=0}^{\infty }c_{k}(x-a)^{k}=c_{0}+c_{1}(x-a)+c_{2}(x-a)^{2}+\ldots }$

бесконечное число раз дифференцируемой функции f : R → R как её «многочлен Тейлора бесконечно большого порядка» в точке a . Теперь оценка остатка многочлена Тейлора подразумевает, что для любого порядка k и для любого r >0 существует постоянная M _k,r >0 такая, что

${\displaystyle (*)\quad |R_{k}(x)|\leq M_{k,r}{\frac {|x-a|^{k+1}}{(k+1)!}}}$

для каждого x ∈( a-r, a+r ). Иногда эти постоянные могут быть выбраны таким образом, что M _k,r → 0 , когда k → ∞ и r остаётся неизменной. Тогда ряд Тейлора функции f сходится равномерно к некоторой аналитической функции

${\displaystyle T_{f}:(a-r,a+r)\to \mathbb {R} ;\qquad T_{f}(x)=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {f^{(k)}(a)}{k!}}(x-a)^{k}.}$

Тут важно упомянуть тонкий момент . Возможна ситуация, когда бесконечное число раз дифференцируемая функция f имеет ряд Тейлора в точке a , который сходится в некоторой открытой окрестности точки a , но предельная функция T _f отличается от f . Важным примером этого феномена является такой

${\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {R} ;\qquad f(x)={\begin{cases}e^{-{\frac {1}{x^{2}}}}&,x>0,\\0&,x\leq 0.\end{cases}}}$

Используя цепное правило можно показать индуктивно , что для любого порядка k ,

${\displaystyle f^{(k)}(x)={\begin{cases}{\frac {p_{k}(x)}{x^{3k}}}e^{-{\frac {1}{x^{2}}}}&,x>0\\0&,x\leq 0\end{cases}}}$

для некоторого многочлена p _k . Функция ${\displaystyle e^{-{\frac {1}{x^{2}}}}}$ стремится к нулю быстрее, чем любой полином, по мере того как x → 0 , тогда f является бесконечное число раз дифференцируемой и f ^{( k )} (0) = 0 для каждого положительного целого k . Теперь оценки для остатка многочлена Тейлора функции f показывают, что ряд Тейлора сходится равномерно к нулевой функции на всей действительной числовой оси. Не будет ошибки в следующих утверждениях:

• Ряд Тейлора функции f сходится равномерно к нулевой функции T _f ( x )=0.
• Нулевая функция является аналитической, и каждый коэффициент её ряда Тейлора равен нулю.
• Функция f является бесконечное число раз дифференцируемой, но не аналитической.
• Для любого k ∈ N и r >0 существует M _{k, r} >0 такое, что остаточный член многочлена Тейлора k -го порядка функции f удовлетворяет условию (*).

Теорема Тейлора в комплексном анализе

Теорема Тейлора обобщает функции ${\displaystyle f:\mathbb {C} \to \mathbb {C} }$ , которые являются комплексно дифференцируемыми на открытом подмножестве U ⊂ C комплексной плоскости . Однако её полезность снижена другими теоремами комплексного анализа , а именно: более полные версии подобных результатов могут быть выведены для комплексно дифференцируемых функций f : U → C с использованием интегральной формулы Коши как показано ниже.

Пусть r > 0 такое, что замкнутый круг B ( z , r ) ∪ S ( z , r ) содержится в U . Тогда интегральная формула Коши с положительной параметризацией γ ( t )= re ^it окружности S ( z, r ) с t ∈ [0,2 π ] даёт

${\displaystyle f(z)={\frac {1}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{w-z}}dw,\quad f'(z)={\frac {1}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{(w-z)^{2}}}dw,\quad \ldots ,\quad f^{(k)}(z)={\frac {k!}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{(w-z)^{k+1}}}dw.}$

Здесь все подынтегральные выражения являются непрерывными на окружности S ( z , r ), что обосновывает . В частности, если f является один раз комплексно дифференцируемой на открытом множестве U , то она фактически бесконечное число раз комплексно дифференцируема на U . Имеем оценку Коши

${\displaystyle |f^{(k)}(z)|\leq {\frac {k!}{2\pi }}\int _{\gamma }{\frac {M_{r}}{|w-z|^{k+1}}}dw={\frac {k!M_{r}}{r^{k}}},\qquad M_{r}=\max _{|w-c|=r}|f(w)|}$

для любого z ∈ U и r > 0 такой, что B ( z , r ) ∪ S ( c , r ) ⊂ U . Эти оценки подразумевают, что комплексный ряд Тейлора

${\displaystyle f(z)\approx \sum _{k=0}^{\infty }{\frac {f^{(k)}(c)}{k!}}(z-c)^{k}}$

функции f сходится равномерно в любом круге B ( c , r ) ⊂ U с S ( c , r ) ⊂ U в некоторой функции T _f . Кроме того, используя формулу интегрирования по контуру для производных f ^{( k )} ( c ),

${\displaystyle {\begin{aligned}T_{f}(z)=\ &\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {(z-c)^{k}}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{(w-c)^{k+1}}}dw={\frac {1}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{w-c}}\sum _{k=0}^{\infty }{\Big (}{\frac {z-c}{w-c}}{\Big )}^{k}dw\\=\ &{\frac {1}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{w-c}}{\Big (}{\frac {1}{1-{\frac {z-c}{w-c}}}}{\Big )}dw={\frac {1}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{w-z}}dw=f(z),\end{aligned}}}$

таким образом, любая комплексно дифференцируемая функция f на открытом множестве U ⊂ C является комплексно аналитической . Всё то, что было написано для вещественных аналитических функций справедливо также и для комплексных аналитических функций, где открытый интервал I заменён на открытое подмножество U ∈ C и a -центрированные интервалы ( a − r , a + r ) заменена на c -центрированные круги B ( c , r ). В частности, разложение Тейлора сохраняется в виде

${\displaystyle f(z)=P_{k}(z)+R_{k}(z),\qquad P_{k}(z)=\sum _{j=0}^{k}{\frac {f^{(k)}(c)}{k!}}(z-c)^{k},}$

где остаточный член R _k является комплексно аналитическим. При рассмотрении рядов Тейлора методы комплексного анализа позволяют получить несколько более мощные результаты. Например, используя интегральную формулу для любого положительно ориентированную жорданову кривую γ которая параметризирует границу ∂ W ⊂ U области W ⊂ U , можно получить выражение для производных f ^{( j )} ( c ) как показано выше, и слегка изменив расчёты для T _f ( z ) = f ( z ) , прийти к точной формуле

${\displaystyle R_{k}(z)=\sum _{j=k+1}^{\infty }{\frac {(z-c)^{j}}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)}{(w-c)^{j+1}}}dw={\frac {(z-c)^{k+1}}{2\pi i}}\int _{\gamma }{\frac {f(w)dw}{(w-c)^{k+1}(w-z)}},\qquad z\in W.}$

Важная особенность здесь состоит в том, что качество приближения с помощью многочлена Тейлора в области W ⊂ U является мажорируемым значениями функции f на границе ∂ W ⊂ U . Так же, применяя оценки Коши к выражению остатка Ряда, получаем равномерные оценки

${\displaystyle |R_{k}(z)|\leq \sum _{j=k+1}^{\infty }{\frac {M_{r}|z-c|^{j}}{r^{j}}}={\frac {M_{r}}{r^{k+1}}}{\frac {|z-c|^{k+1}}{1-{\frac {|z-c|}{r}}}}\leq {\frac {M_{r}\beta ^{k+1}}{1-\beta }},\qquad {\frac {|z-c|}{r}}\leq \beta <1.}$

Пример

Функция f : R → R , определяемая уравнением

${\displaystyle f(x)={\frac {1}{1+x^{2}}}}$

является вещественной аналитической , то есть, в данной области определяется её рядом Тейлора. Один из рисунков, приведённых выше , показывает, что некоторые очень просто задаваемые функции не могут быть выражены с помощью приближения Тейлора в окрестности центра приближения, если эта окрестность слишком велика. Это свойство легко понять в рамках комплексного анализа. Более конкретно, функция f расширяется до мероморфной функции

${\displaystyle f:\mathbb {C} \cup \{\infty \}\to \mathbb {C} \cup \{\infty \};\quad f(z)={\frac {1}{1+z^{2}}}}$

на компактифицированной комплексной плоскости. Она имеет простые оси в точках z = i и z =− i , и она всюду аналитическая. Её ряд Тейлора, имеющий центром z ₀ , сходится на любом круге B ( z ₀ , r ) с r <| z-z ₀ |, где тот же ряд Тейлора сходится при z ∈ C . Вследствие этого ряд Тейлора функции f , имеющий центром точку 0, сходится на B (0,1) и он не сходится для любого z ∈ C с | z |>1 вследствие имеющихся осей в точках i и − i . По тем же причинам ряд Тейлора функции f , имеющий центром точку 1, сходится на B (1,√2) и не сходится для любого z ∈ C с | z -1|>√2.

Обобщения теоремы Тейлора

Высшие порядки дифференцируемости

Функция f : R ⁿ → R является дифференцируемой в точке a ∈ R ⁿ тогда и только тогда, когда существует линейная форма L : R ⁿ → R и функция h : R ⁿ → R такая, что

${\displaystyle f({\boldsymbol {x}})=f({\boldsymbol {a}})+L({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}})+h({\boldsymbol {x}})({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}}),\qquad \lim _{{\boldsymbol {x}}\to {\boldsymbol {a}}}h({\boldsymbol {x}})=0.}$

Если этот случай имеет место, то L = df ( a ) является дифференциалом функции f в точке a . Кроме того, когда частные производные функции f существуют в точке a , то дифференциал f в точке a даётся формулой

${\displaystyle df({\boldsymbol {a}})({\boldsymbol {v}})={\frac {\partial f}{\partial x_{1}}}({\boldsymbol {a}})v_{1}+\cdots +{\frac {\partial f}{\partial x_{n}}}({\boldsymbol {a}})v_{n}.}$

Вводя мультииндекс , запишем

${\displaystyle |\alpha |=\alpha _{1}+\cdots +\alpha _{n},\quad \alpha !=\alpha _{1}!\cdots \alpha _{n}!,\quad {\boldsymbol {x}}^{\alpha }=x_{1}^{\alpha _{1}}\cdots x_{n}^{\alpha _{n}}}$

для α ∈ N ⁿ и x ∈ R ⁿ . Если все частные производные k -го порядка функции f : R ⁿ → R являются непрерывными в a ∈ R ⁿ , то, по теореме Клеро , можно изменить порядок смешанных производных в точке a , тогда запись

${\displaystyle D^{\alpha }f={\frac {\partial ^{|\alpha |}f}{\partial x_{1}^{\alpha _{1}}\cdots \partial x_{n}^{\alpha _{n}}}},\qquad |\alpha |\leq k}$

для частных производных высших порядков является правомерной в этой ситуации. То же самое является верным, если все частные производные ( k − 1)-го порядка функции f существуют в некоторой окрестности точки a и являются дифференцируемыми в точке a . Тогда можно сказать, что функция f является k раз дифференцируемой в точке a .

Теорема Тейлора для функций многих переменных

Теорема Тейлора для функций многих переменных. Пусть f : R ⁿ → R является k раз дифференцируемой функцией в точке a ∈ R ⁿ . Тогда существует h _α : R ⁿ → R такая, что

${\displaystyle f({\boldsymbol {x}})=\sum _{|\alpha |=0}^{k}{\frac {D^{\alpha }f({\boldsymbol {a}})}{\alpha !}}({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}})^{\alpha }+\sum _{|\alpha |=k}h_{\alpha }({\boldsymbol {x}})({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}})^{\alpha },\qquad \lim _{{\boldsymbol {x}}\to {\boldsymbol {a}}}h_{\alpha }({\boldsymbol {x}})=0.}$

Если функция f : R ⁿ → R является k +1 раз непрерывно дифференцируемой в замкнутом шаре B , то можно получить точную формулу для остатка разложения Тейлора до частных производных ( k +1)-го порядка от f в этой окрестности. А именно

${\displaystyle f({\boldsymbol {x}})=\sum _{|\alpha |=0}^{k}{\frac {D^{\alpha }f({\boldsymbol {a}})}{\alpha !}}({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}})^{\alpha }+\sum _{|\beta |=k+1}R_{\beta }({\boldsymbol {x}})({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}})^{\beta },\qquad R_{\beta }({\boldsymbol {x}})={\frac {|\beta |}{\beta !}}\int _{0}^{1}(1-t)^{|\beta |-1}D^{\beta }f{\big (}{\boldsymbol {a}}+t({\boldsymbol {x}}-{\boldsymbol {a}}){\big )}\,dt.}$

В этом случае, вследствие непрерывности частных производных ( k +1)-го порядка на компактном множестве B , непосредственно получаем

${\displaystyle {\big |}R_{\beta }({\boldsymbol {x}})|\leq {\frac {|\beta |}{\beta !}}\max _{|\alpha |=|\beta |}\max _{{\boldsymbol {y}}\in B}|D^{\alpha }f({\boldsymbol {y}})|,\qquad {\boldsymbol {x}}\in B.}$

Доказательства

Доказательство теоремы Тейлора для одной вещественной переменной

Пусть

${\displaystyle h_{k}(x)={\begin{cases}{\frac {f(x)-P(x)}{(x-a)^{k}}}&x\not =a\\0&x=a\end{cases}}}$

где, как указано в формулировке теоремы Тейлора,

${\displaystyle P(x)=f(a)+f'(a)(x-a)+{\frac {f''(a)}{2!}}(x-a)^{2}+\cdots +{\frac {f^{(k)}(a)}{k!}}(x-a)^{k}.}$

Достаточно показать, что

${\displaystyle \lim _{x\to a}h_{k}(x)=0.}$

Доказательство основано на повторяющемся применении правила Лопиталя . Заметим, что каждое j = 0,1,…, k −1 , ${\displaystyle f^{(j)}(a)=P^{(j)}(a)}$ . Отсюда каждая следующая производная числителя функции ${\displaystyle h_{k}(x)}$ стремится к нулю в точке ${\displaystyle x=a}$ , и то же самое справедливо для знаменателя. Тогда

${\displaystyle {\begin{aligned}\lim _{x\to a}{\frac {f(x)-P(x)}{(x-a)^{k}}}&=\lim _{x\to a}{\frac {{\frac {d}{dx}}(f(x)-P(x))}{{\frac {d}{dx}}(x-a)^{k}}}=\cdots =\lim _{x\to a}{\frac {{\frac {d^{k-1}}{dx^{k-1}}}(f(x)-P(x))}{{\frac {d^{k-1}}{dx^{k-1}}}(x-a)^{k}}}\\&={\frac {1}{k!}}\lim _{x\to a}{\frac {f^{(k-1)}(x)-P^{(k-1)}(x)}{x-a}}\\&={\frac {1}{k!}}(f^{(k)}(a)-P^{(k)}(a))=0\end{aligned}}}$

где переход от предпоследнего выражения к последнему следует из определения производной в точке x = a .

Примечания

Источники

• Apostol, Tom (1967), Calculus , Jon Wiley & Sons, Inc., ISBN 0-471-00005-1 .
• Bartle; Sherbert (2000), Introduction to Real Analysis (3rd ed.), John Wiley & Sons, Inc., ISBN 0-471-32148-6 .
• (1976), Linear Partial Differential Operators, Volume 1 , Springer-Verlag, ISBN 978-3540006626 .
• Klein, Morris (1998), Calculus: An Intuitive and Physical Approach , Dover, ISBN 0-486-40453-6 .
• Pedrick, George (1994), A First Course in Analysis , Springer-Verlag, ISBN 0-387-94108-8 .
• Stromberg, Karl (1981), Introduction to classical real analysis , Wadsworth, Inc., ISBN 978-0534980122 .
• Rudin, Walter (1987), Real and complex analysis, 3rd ed. , McGraw-Hill Book Company, ISBN 0-07-054234-1 .

Ссылки

• at cut-the-knot
• interactive demonstrative applet
• at