Aproksimacija funkcije f (x ) = 1/(1 + x 2 ) njenim Tejlorovim polinomom Pk reda k = 1, ..., 16 centrirana u x = 0 (crvena boja) i x = 1 (zelena boja). Aproksimacije nisu zadovoljavajuće van intervala (-1,1) i (1-√2,1+√2), respektivno.
Tejlorova formula , koja je dobila ime po matematičaru Bruku Tejloru , koristi se za približno izračunavanje funkcija u okolini neke određene tačke uz pomoć Tejlorovih polinoma .
Tejlorov polinom za neku funkciju
f
(
x
)
{\displaystyle f(x)}
i datu tačku
a
{\displaystyle a}
je definisan na sledeći način:
T
n
(
x
)
=
f
(
a
)
+
f
′
(
a
)
1
!
(
x
−
a
)
+
f
″
(
a
)
2
!
(
x
−
a
)
2
+
…
+
f
(
n
)
(
a
)
n
!
(
x
−
a
)
n
=
∑
k
=
0
n
(
f
k
(
a
)
k
!
(
x
−
a
)
k
)
{\displaystyle T_{n}(x)=f(a)+{\frac {f'(a)}{1!}}(x-a)+{\frac {f''(a)}{2!}}(x-a)^{2}+\ldots +{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(x-a)^{n}=\sum _{k=0}^{n}\left({\frac {f^{k}(a)}{k!}}(x-a)^{k}\right)}
Pošto se pri takvoj aproksimaciji funkcije polinomom pravi nekakva greška, deo za koji se razlikuje funkcija i polinom nazivamo ostatkom
R
n
a
(
x
)
{\displaystyle R_{n}^{a}(x)}
polinoma i on iznosi:
R
n
a
(
x
)
=
1
n
!
∫
a
x
(
x
−
t
)
n
f
(
n
+
1
)
(
t
)
d
t
{\displaystyle R_{n}^{a}(x)={\frac {1}{n!}}\int _{a}^{x}(x-t)^{n}f^{(n+1)}(t)dt}
Tako se svaka funkcija može predstaviti kao zbir odgovarajućeg Tejlorovog polinoma za tačku
a
{\displaystyle a}
koju smo mi sami izabrali i greške koju smo napravili tom aproksimacijom:
f
(
x
)
=
T
n
(
x
)
+
R
n
(
x
)
{\displaystyle f(x)=T_{n}(x)+R_{n}(x)}
Dokaz da se svaka funkcija može predstaviti kao zbir Tejlorovog polinoma i njegovog ostatka možemo sprovesti indukcijom .
Baza indukcije :
n
=
0
{\displaystyle n=0}
f
(
x
)
=
f
(
a
)
+
∫
a
x
1
⋅
f
′
(
t
)
d
t
.
{\displaystyle f(x)=f(a)+\int _{a}^{x}1\cdot f'(t)dt.}
Da Tejlorova formula važi za
n
=
1
{\displaystyle n=1}
možemo dokazati putem parcijalne integracije :
f
(
x
)
=
f
(
a
)
+
f
′
(
a
)
(
x
−
a
)
+
∫
a
x
(
x
−
t
)
1
f
″
(
t
)
d
t
{\displaystyle f(x)=f(a)+f'(a)\,(x-a)+\int _{a}^{x}(x-t)^{1}\,f''(t)\,dt}
Korak indukcije :
Uzmimo onda da za neko
n
−
1
{\displaystyle n-1}
važi:
f
(
x
)
=
f
(
a
)
+
f
′
(
a
)
1
!
(
x
−
a
)
+
⋯
+
f
(
n
)
(
a
)
(
n
−
1
)
!
(
x
−
a
)
n
−
1
+
∫
a
x
f
(
n
)
(
t
)
(
n
−
1
)
!
(
x
−
t
)
n
−
1
d
t
{\displaystyle f(x)=f(a)+{\frac {f'(a)}{1!}}(x-a)+\cdots +{\frac {f^{(n)}(a)}{(n-1)!}}(x-a)^{n-1}+\int _{a}^{x}{\frac {f^{(n)}(t)}{(n-1)!}}(x-t)^{n-1}\,dt}
Dokaz :
n
−
1
→
n
{\displaystyle n-1\rightarrow n}
R
n
−
1
a
(
x
)
=
∫
a
x
f
(
n
)
(
t
)
(
n
−
1
)
!
(
x
−
t
)
n
−
1
d
t
=
1
(
n
−
1
)
!
∫
a
x
(
x
−
t
)
n
−
1
f
(
n
)
(
t
)
d
t
{\displaystyle R_{n-1}^{a}(x)=\int _{a}^{x}{\frac {f^{(n)}(t)}{(n-1)!}}(x-t)^{n-1}\,dt={\frac {1}{(n-1)!}}\int _{a}^{x}(x-t)^{n-1}f^{(n)}(t)dt}
Koristimo
d
d
t
(
(
x
−
t
)
n
n
)
=
−
(
x
−
t
)
n
−
1
{\displaystyle {\frac {d}{dt}}\left({\frac {(x-t)^{n}}{n}}\right)=-(x-t)^{n-1}}
:
R
n
−
1
a
(
x
)
=
−
1
(
n
−
1
)
!
∫
a
x
d
d
t
(
(
x
−
t
)
n
n
)
d
n
d
t
n
f
(
t
)
d
t
{\displaystyle R_{n-1}^{a}(x)=-{\frac {1}{(n-1)!}}\int _{a}^{x}{\frac {d}{dt}}({\frac {(x-t)^{n}}{n}}){\frac {d^{n}}{dt^{n}}}f(t)dt}
R
n
−
1
a
(
x
)
=
−
∫
a
x
d
d
t
(
(
x
−
t
)
n
n
!
)
⏟
u
′
d
n
d
t
n
f
(
t
)
⏟
v
d
t
{\displaystyle R_{n-1}^{a}(x)=-\int _{a}^{x}\underbrace {{\frac {d}{dt}}({\frac {(x-t)^{n}}{n!}})} _{u'}\underbrace {{\frac {d^{n}}{dt^{n}}}f(t)} _{v}dt}
Parcijalnom integracijom:
R
n
−
1
a
(
x
)
=
−
[
(
x
−
t
)
n
n
!
⏟
u
d
n
d
t
n
f
(
t
)
⏟
v
]
a
x
+
∫
a
x
(
x
−
t
)
n
n
!
⏟
u
d
n
+
1
d
t
n
+
1
f
(
t
)
⏟
v
′
d
t
{\displaystyle R_{n-1}^{a}(x)=-\left[\underbrace {\frac {(x-t)^{n}}{n!}} _{u}\underbrace {{\frac {d^{n}}{dt^{n}}}f(t)} _{v}\right]_{a}^{x}+\int _{a}^{x}\underbrace {\frac {(x-t)^{n}}{n!}} _{u}\underbrace {{\frac {d^{n+1}}{dt^{n+1}}}f(t)} _{v'}dt}
R
n
−
1
a
(
x
)
=
f
(
n
)
(
a
)
n
!
(
x
−
a
)
n
+
1
n
!
∫
a
x
(
x
−
t
)
n
d
n
+
1
d
t
n
+
1
f
(
t
)
d
t
{\displaystyle R_{n-1}^{a}(x)={\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}{(x-a)}^{n}+{\frac {1}{n!}}\int _{a}^{x}(x-t)^{n}{\frac {d^{n+1}}{dt^{n+1}}}f(t)dt}
R
n
−
1
a
(
x
)
=
f
(
n
)
(
a
)
n
!
(
x
−
a
)
n
+
∫
a
x
f
(
n
+
1
)
(
t
)
n
!
(
x
−
t
)
n
d
t
{\displaystyle R_{n-1}^{a}(x)={\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}{(x-a)}^{n}+\int _{a}^{x}{\frac {f^{(n+1)}(t)}{n!}}(x-t)^{n}dt}
⇒
f
(
x
)
=
T
n
−
1
(
x
)
+
R
n
−
1
(
x
)
=
T
n
(
x
)
+
R
n
(
x
)
{\displaystyle \Rightarrow f(x)=T_{n-1}(x)+R_{n-1}(x)=T_{n}(x)+R_{n}(x)}
,
što smo i hteli da dokažemo.
Tejlorova formula u Lagranžovom obliku se dobija kada se na izraz Tejlorove formule
⇒
f
(
x
)
=
T
n
−
1
(
x
)
+
R
n
−
1
(
x
)
=
T
n
(
x
)
+
R
n
(
x
)
{\displaystyle \Rightarrow f(x)=T_{n-1}(x)+R_{n-1}(x)=T_{n}(x)+R_{n}(x)}
primeni Lagranžova teorema za srednju vrednost :
R
n
a
(
x
)
=
1
n
!
∫
a
x
(
x
−
t
)
n
f
(
n
+
1
)
(
t
)
d
t
=
f
(
n
+
1
)
(
ξ
)
∫
a
x
(
x
−
t
)
n
n
!
d
t
=
f
(
n
+
1
)
(
ξ
)
(
x
−
a
)
n
+
1
(
n
+
1
)
!
{\displaystyle R_{n}^{a}(x)={\frac {1}{n!}}\int _{a}^{x}(x-t)^{n}f^{(n+1)}(t)dt=f^{(n+1)}(\xi )\int _{a}^{x}{\frac {(x-t)^{n}}{n!}}dt=f^{(n+1)}(\xi ){\frac {(x-a)^{n+1}}{(n+1)!}}}
, gde je
a
<
ξ
<
x
{\displaystyle a<\xi <x}
Izračunavanje nijedne trigonometrijske funkcije u opštem slučaju nije trivijalno. Međutim, za rezultate sa određenom tačnošću, Tejlorova formula daje veoma dobre rezultate koji se mogu i jako brzo izračunati.
Tako, na primer, možemo izračunati približnu vrednost sinusa u opsegu -0.5 do 0.5. Jedna od najefikasnijih mogućnosti za izračunavanje je primena Tejlorovog polinoma na tačku 0.
Za sinus znamo da važi:
f
(
x
)
=
sin
(
x
)
,
f
′
(
x
)
=
cos
(
x
)
,
f
″
(
x
)
=
−
sin
(
x
)
{\displaystyle f(x)=\sin(x),f'(x)=\cos(x),f''(x)=-\sin(x)}
Tejlorov polinom prvog stepena stoga glasi:
n
=
1
,
a
=
0
{\displaystyle n=1,a=0}
sin
(
x
)
≈
T
1
(
x
)
=
f
(
a
)
+
f
′
(
a
)
1
!
⋅
(
x
−
a
)
=
sin
(
0
)
+
cos
(
0
)
⋅
x
=
x
{\displaystyle \sin(x)\approx T_{1}(x)=f(a)+{\frac {f'(a)}{1!}}\cdot (x-a)=\sin(0)+\cos(0)\cdot x=x}
U posmatranom intervalu, rezultati aproksimacije su prilično dobri, jer je greška:
R
1
(
x
)
=
∫
0
x
(
x
−
t
)
f
″
(
t
)
d
t
=
sin
(
x
)
−
x
{\displaystyle R_{1}(x)=\int _{0}^{x}(x-t)f''(t)dt=\sin(x)-x}
najveća kod tačaka -0.5 i 0.5 i ona iznosi:
R
1
(
0.5
)
=
−
0.020574
{\displaystyle R_{1}(0.5)=-0.020574}
, što je sa praktične tačke gledišta sasvim prihvatljivo.
Tako možemo i praktično da opazimo da je naša približna vrednost sve gora aproksimacija što se dalje udaljavamo od tačke
a
{\displaystyle a}
.
Za bolje aproksimacije i manje greške, potrebno je samo funkciju razviti do viših stepena i tako se sve više i više približavati traženoj funkciji.
Prikazane su aproksimacije funkcije
sin
(
x
)
{\displaystyle \sin(x)}
za razvijanje do sve viših i viših redova (do prvog reda - crvenom bojom, do trećeg reda - zelenom bojom, ...):
Dušan Adnađević, Zoran Kadelburg: Matematička analiza 1, Studentski trg, Beograd, 1995.