码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

数学笔记6——线性近似和二阶近似

时间:2017-09-13 00:27:53      阅读:185      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:nbsp   style   方法   需要   center   com   www.   alt   计算器   

线性近似

  假设一般函数上存在点(x0, f(x0)),当x接近基点x0时,可以使用函数在x0点的切线作为函数的近似线。函数f(x)≈f(x0)+f‘(x0)(x- x0)即称为函数f在x0点的线性近似或切线近似。

f(x) ≈ f(x0) + f‘(x0)(x- x0)

公式来源

技术分享

几何意义

  线性近似求解的是近似值,其几何意义是在基点的切线近似于原函数的曲线。

  以f(x)=lnx为例,根据公式,在x0=1,lnx≈x-1,曲线和切线如下图所示:

技术分享

  在x0=1点附近,曲线近似于直线,x越接近x0,二者的近似度越高。在讨论近似时,只有指定基点才有意义。这很容易理解,x越远离x0,曲线和直线的差距越大;同时,当基点不同时,切线的斜率也不同。

常用线性近似

  x0=0  

技术分享

  以下是上述线性近似的几何意义:

技术分享

sinx≈x

 技术分享

cosx≈1

技术分享

ex≈x+1

技术分享

ln(x+1)≈x

技术分享

(1+x)n≈1+nx,n=2

化繁为简

  例1:ln(1.1) = ?

  这需要计算器了,但实际工作中往往只需要寻找近似值。

  如果设x=0.1,则 ln(1.1) = ln(1+x),当x≈0时,ln(1+x) ≈ x,在此, 我们认为0.1接近于0,ln(1.1) = ln(1+x) ≈ x = 0.1

  0.1是否接近于0,这是个及其主观的判断,要视具体问题而定。某些时候,0.1可能距离0很远,另一些时候,10也可能距离0很近。

 

  例2:在x≈0时,技术分享

  这不需要计算器,直接将代入x=0即可,结果为1,然而这种方法不总是有效,如果分母是1-x或x≈-1就不灵了。

  还是使用线性近似的思路,首先需要把式子转换成我们认识的写法:

技术分享

  当x≈0时,根据公式f(x) ≈ f‘(0)(x) + f(0),重点是计算f’(0):

技术分享

  对这个长长的式子求导非常麻烦,涉及到多个求导法则,我们希望用简单的方式求解。

  对于本例来说,非常幸运,我们已经知道x≈0时 ex≈1+x,xn≈1+nx,代入本例:

技术分享

  当x≈0时,高阶函数3x2/2≈0,随着x→0,3x2/2更快地趋近于0,所以上式可舍弃高阶函数:

技术分享

  通过这两个例子可以看出线性近似的作用——化繁为简。等号左侧的式子是繁,比如ln1.1和技术分享,通过线性近似将其转化为简单的式子,0.1和1-7x/2

   

  在转换过程中当然会损失一些精度,但绝大多数时候我们都无需得到精确的解,例如在x=0.0001的时候,原式的计算量相当大,化简后将极大地简化计算,而付出的代价相当少,几乎可以忽略;某些时候甚至根本无法得到精确解,比如无理数的计算。取而代之,我们求得可接受的近似解,通过近似解化繁为简。

  化繁为简的思路也贯穿于整个数学,后续我们将看到,在求解复杂问题时,采取的方法几乎都是不断寻找近似、舍弃。

  在利用计算机寻找最优解时,几个常用的算法是爬山法、模拟退火算法、遗传算法,这些算法都是采用化繁为简的思路,舍弃全局最优解,寻找可以接受的较好解,故每次得到的结果都会稍有偏差。

二阶近似

公式

技术分享

几何意义

  二阶近似的几何意义是最接近原函数的抛物线,它比线性近似更为精确。

  以f(x)=ln(1+x)为例,根据公式,在x0=0,

技术分享

  曲线如下:

技术分享

ln(1+x)≈x-x2/2

  对比线性近似可以看出,二阶近似在基点附近更贴近原函数。

常用二阶近似

  x0=0

技术分享

   以下是上述线性近似的几何意义:

 技术分享

sinx≈x-x2/2

 技术分享

cosx≈1-x2

 技术分享

ex≈1+x+x2/2

 技术分享

ln(1+x)≈x-x2/2

 总结

技术分享


  作者:我是8位的

  出处:http://www.cnblogs.com/bigmonkey

  本文以学习、研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,非商业用途! 

 

数学笔记6——线性近似和二阶近似

标签:nbsp   style   方法   需要   center   com   www.   alt   计算器   

原文地址:http://www.cnblogs.com/bigmonkey/p/7509083.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!