泰勒公式是非常又名和重要的一个知识点了,我记得学xgboost的时候就用到了“二阶泰勒展开”,这里对泰勒公式做一个梳理和总结。

对于泰勒公式,我把它理解成,用一个“有规律、可表达”的公式来代替一个复杂的函数。我们对一个函数进行“泰勒展开”,其实就是用泰勒公式去代替原函数。

泰勒公式定义:

这个式子称为f(x)在x0关于x-x0的n阶泰勒多项式。

其中x0是任意位置的常数值,这个函数表示:原函数在x0处的瞬间,可以用这个式子f(x)来表示。

可以知道,随着x0的变化,原函数的任意一个位置都可以写出一个泰勒公式,所以看上去整个用来代替的泰勒公式也是在变化的!这里比较难理解的是,明明都在x0位置处了,为什么函数并不是直接的一个数值,而是依然还是个“式子”?因为我们用泰勒公式表达的就是一个函数(即使它的定义域非常小)而不是一个值。

也可以这样理解:泰勒公式的表达不仅可以模拟函数的值,也模拟了函数在该位置的变化趋势。若我们把x=x0带入,可以发现后面的(x-x0)全部为0,f(x)就等于f(x0)。只不过这里我们没有带入x值而已。

最后我自己总结出一句话:泰勒公式就是用一个带参数x0变量为x的函数来表示原函数在x0位置的值和变化趋势。

看不懂没关系,点到为止!我们平时用的其实是下面的简单版:

现在,可以不用纠结x0与x了,我们要理解泰勒公式,更多的时候是置x0=0,这时,我们得到了另一个公式:麦克劳林公式:

麦克劳林公式的意义是把复杂的函数简单化,泰勒公式是在任意点(x0)展开,而麦克劳林公式是在0点对函数进行泰勒展开。我们以后说的“泰勒公式”反而更多的是这种简单形式,其实它叫麦克劳林公式~

现在,我们再也不用考虑在什么x0处展开了。从这个公式来看,我们就从0点对函数进行泰勒展开,让展开式模拟原函数。

为什么用这么一个看起来挺有规律的一个公式,就可以模拟原函数呢?把这个公式想出来是很难,但是按照已有公式去理解还是挺容易的——与其说泰勒公式是“模拟”和“代替”原函数,不如说它是“逼近”原函数,随着项数的增加,泰勒公式就会越来越接近原函数。

上图是以原函数为e的x次方为例,在不同展开阶数下,泰勒公式逼近原函数的情况。(图中为了突示出不同阶展开的差别,x和y轴的刻度并不一样,所以看起来y=x+1不与x轴成45度角,理解即可)

为啥展开阶乘数越多,就越逼近呢?具体是怎么做到这一点呢?

可以发现,泰勒公式的项数由三部分组成:导数(一阶二阶三阶等)、阶乘(1!,2!,3!等)以及x的次方(1次2次3次等)。

按照比较通俗的理解,可以说一下简单结论:

1.导数的作用,是用来指导函数的方向。我们知道对于y = e的x次方这个函数,在0点我们可以用y = x+1来初步模拟,这其实就是它的一阶展开。但问题是用一条直线模拟一个曲线,很明显过了0位置处,二者偏差得会越来越严重。而加上二阶导数,可以帮助我们调整这个方向(我们知道原函数是一个上升函数,所以其一阶导数是正的;但原函数更是一个下凸的上升函数,即它上升得越来越快,因此它的二阶导数也是正的!至于三阶、四阶导数就不好直接去理解了,但肯定有它们的意义。这其实就是不同阶导数在函数上的体现)。我们通过增加导数的阶数,可以更好的控制函数的方向。

2.x的次方作用,让阶数越高,增长越快。对于y = e的x次方的展开,越往右,越高次项的影响也就越大。但是当x<1时,x的高次就会特别小,因此起初低次项影响函数,后期高次项影响函数。

3.阶乘的作用,限制高次项,避免“数值爆炸”。刚刚说过,随着项数增加,x的次方也越来越大,到后面几乎全都是由高次项主导了,极大的数值会让低次项丧失意义,因此我们用除以n的阶乘的方法对高次稍微做限制。

就是通过这么三个部分,相互协调,神神奇奇又奇奇妙妙地表达(逼近)了原函数!

最后的最后再讨论一个我自己思考的终极问题:仅仅在0点对函数进行泰勒展开(只用简化版的麦克劳林公式),真的可以很好地代替原函数吗?我认为是这样的:我们对原函数在0点处n阶泰勒展开,然后取其在1位置的值;再对原函数在1处n阶泰勒展开,取1处的值,必然是后者的值更接近原函数的真实值!因为从0点进行的泰勒展开,随着x离0越来越远,它的表达能力(或者说是与原函数的贴合程度)必然会慢慢下降!只不过对原函数在0点进行泰勒展开实在是太方便了……并且像分析的一样,我们通过不断增加阶数,即使在0点处展开,也可以慢慢贴近整个函数的全貌。所以慢慢地这点差别我们也就不考虑了~

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