スキップしてメイン コンテンツに移動

テイラー展開

Introduction

今日はテイラー展開について紹介します。
ここでは、一変数関数だけでなく、多変数関数のテイラー展開も紹介します。

一変数関数のテイラー展開

f(X) は区間(a,b)で連続であり、また、n回微分可能とします。
すると、f(x) は以下のように表せます。
\[\exists c ~~s.t~~ f(b) = \sum_{k=0}^{n-1} f^{(k)}(a)\frac{(b-a)^k}{k!} + f^{(n)}(c) \frac{(b-a)^n}{n!}, c \in (a,b)\]
このf(x)を多項式で表したものをテイラー展開といいます。
最後の項は、剰余項と呼ばれます。

多変数関数のテイラー展開

多変数関数のテイラー展開はかなり複雑な形をしています。
fは多変数関数とします。
さらに、m回微分可能な連続関数とします。
この時、 \(f(x_1+h_1,x_2+h_2,.....,x_n+h_n)\) は次のように表せます。
\[\exists \theta ~~s.t~~\]
\[f(x_1+h_1,x_2+h_2,...,x_n+h_n)=f(x_1,x_2,...,x_n) + \]
\[\sum_{m=0}^{n-1} \frac{1}{m-1} \sum_{k_1=1}^{n} \sum{k_2=1}^{n} ... \sum{k_{m-1}=1}^{n} \frac{\partial^{m-1} f}{\partial x_{k_1} \partial x_{k_2} .... \partial x_{k_{m-1}} }(x_1,x_2,..,x_n)h_{k_1}h_{k_2} ..... h_{k_m-1} \]
\[+ \frac{1}{m} \sum_{k_1=1}^{n} \sum_{k_2=1}^{n} ... \sum_{k_m=1}^{n} \frac{\partial^{m} f}{\partial x_{k_1} \partial x_{k_2} ... \partial x_{k_m} }(x_1 + \theta h_1, x_2 + \theta h_2,...., x_n + \theta h_n) h_k{k_1}h_{k_2}....h_{k_n}\]
最後の項は一変数の時と同様に剰余項と呼ばれます。

Proof

ここでは、一変数のテイラー展開の証明をします・
この証明にはロルの定理を用いています。ロルの定理については以下の投稿を参考にしてください。

ロルの定理の投稿はこちら

f(x)を区間(a,b)で連続で、n回微分可能な関数とします。
この定理の証明は次を示すことで達成されます。
\[f(b) = \sum_{k=}^{n-1} f^{(k)} (a) \frac{(b-a)^k}{k!} + A \frac{(b-a)^n}{n!}\]
新しく、次のような関数を定義します。
\[g(x) = f(b) - \sum_{k=0}^{n-1} f^{(k)}(x) \frac{(b-a)^k}{k!} - A \frac{(b-x)^n}{n!}\]
g(x)は次のことを満たすことがすぐにわかります。
  • g(a) = 0
  • g(b) = 0
よって、ロルの定理より、
\[\exists c \in (a,b) ~~s.t~~ g'(c) = 0\]
\[\begin{eqnarray*} g'(x) &=& - \sum_{k=0} ^{n-1} f^{(k+1)} (x) \frac{(b-x)^k}{k!} + \sum_{k=1}^{n-1} f^{(k)} (x) \frac{(b-x)^{k-1}}{(k-1)!} + A \frac{(b-x)^{n-1}}{(n-1)!} \\ &=& -\sum_{k=1}^{n} f^{(k)} (x) \frac{(b-x)^{n-1}}{(k-1)!} + \sum_{k=1}^{n-1} f^{(k)} (x) \frac{(b-x)^{k-1}}{(k-1)!} + A \frac{(b-x)^{n-1}}{(n-1)!}\\ &=& -f^n (x) \frac{(b-x)^{n-1}}{(n-1)!} + A \frac{(b-x)^{n-1}}{(n-1)!} \end{eqnarray*}\]
cをxに代入することで
\[g'(c) = \frac{(b-x)^{n-1}}{(n-1)!} (A - f^{(n)}(x))\]
\[A = f^{(n)}(x)\]
Q.E.D

Reference
https://mathtrain.jp/taylortheorem
http://www.ne.jp/asahi/search-center/internationalrelation/mathWeb/Differentiation/TheoremsDffrntlNvarFnctn/TaylorTheorem.htm

コメント

このブログの人気の投稿

カーネルK-means 理論編

Introduction English ver 今日は、カーネルK-meansの理論について書きます。カーネルK-meansは通常のK-meansの欠点を補うことができます。通常のK-meansの欠点とカーネルK-meansの強みも説明します。もし、まだ御覧になられていなければ、通常の K-means 理論編 の記事を見ていただけるとよいのではないかと思います。 カーネルK-meansの実装編 も併せてご覧ください。 概要 K-meansの弱点 カーネルトリック カーネルK-means アルゴリズム K-meansの弱点 例えば、次のようなデータを用意します。 このデータはK-meansによってうまく分類することはできません。なぜなら通常のK-meansでは、データとプロトタイプのユークリッド距離に依存しているからです。そのため、このような円状に分布しているデータはうまく分類することができません。 プロトタイプとはそれぞれのクラスにあり、そのクラスを代表するようなもののことです。K-meansでは各クラスの平均ベクトルとなります。それゆえ、以下のような分類になってしまいます。 このようなデータではK-meansはうまくいきません。 K-meansで分類できるデータセットは次のように各クラスで固まっている必要があります。 カーネルK-meansはK-meansの弱点を補います。 カーネルトリック 初めに、カーネルトリックを説明します。 線形分離できないようなデータ$X$を例えば次のように線形分離できるように$\phi(x)$に送る写像$\phi$を考えます。 カーネルは次のように定義されます。 $$K(x,y) = \phi(x)^T \phi(y)$$ $\phi$を具体的に計算することは難しいですが、$K(x,y)$を計算することなら簡単です。 この手法をカーネルトリックと呼ばれます。 カーネルK means K-meansの目的関数を復習しておきます。 $$J = \sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{nk} ||x_n-\mu_k||^2$$ ここで、 プロトタイプは$\mu_i ~\forall k \in K$としま...

dijkstra method

Introduction 日本語 ver Today, I will write about the dijkstra method. This method is algorithm which find the shortest distance. The map is expressed by graph. If you never see  this page , look at its page. This page explain the heap structure and definition of graph. The dijkstra method used heap structure, Because heap structure reduce the amout of calculation of dijkstra method. I use  this slide  to explain dijkstra. Overview Algorithm Implementation Algorithm This algorithm is  Decide start node, and this node named A. Allocate $d=\infty$ for each node, but d=0 for start node. Adjacent node of A named adj_list.  For adj in adj_list:  If d of adj > d of A + weight to adj -> d = A + weight to adj. Remove A from graph network. Find node which have the smallest d and it named A, and if network have node, back to 4. I explain this algorithm by drawing.  I explain algorithm by using this graph.  Fis...

二次元空間の直線

Introduction English ver 今日は、次の定理を証明します。 二次元空間の直線は次のように表せる \[\{x|<x,v> = 0\}\] ただし、vは直線に直行し、ゼロでないベクトルとします。 証明 \[\forall k \in \{x|<x,v> = 0\},\] \[<k,v> = 0\] k と vは二次元空間のベクトルなので、それぞれのベクトルは次のように表せます。 \[k = (k_1,k_2)\] \[v = (v_1,v_2)\] よって \(<k,v>=k_1v_1 + k_2v_2=0\) 方程式を\(k_2\)について解くと \[k_2 = -\frac{v_1}{v_2} k_1\] これはまさしく、傾き\(-\frac{v_1}{v_2}\)の直線です。 Q.E.D