이차 근사로 2arcsin(1)≈2 를 얻는다. 그러나 2arcsin(1) 의 정확한 값은 2(2π)=π 이다. 결국 π≈2 라는 다소 안타까운 어림을 한 셈이다.
원본 교재 풀이(영어)
Let's start by taking the first two derivative of f(x).
f(x)f′(x)f′′(x)Now, we can find the quadratic approximation about x=0.f(x)f(1)=2arcsinx=1−x22=dxd{2(1−x2)−21}=2(−21)(1−x2)−23(−2x)(chain rule)=(1−x2)32x≈f(0)+f′(0)x+21f′′(0)x2=2x≈2⇒⇒⇒f(0)f′(0)f′′(0)=2(0)=0=12=2=0
Our quadratic approximation gives 2arcsin(1)≈2. However, 2arcsin(1) is exactly equal to 2(2π)=π. We've just made the rather unfortunate approximation π≈2.
T4(x)while the third order Maclaurin polynomial for f(x) isT3(x)So, we simply “chop off" the part of T4(x) that includes x4:T3(x)=f(0)+f′(0)x+21f′′(0)x2+3!1f′′′(0)x3+4!1f(4)(0)x4=f(0)+f′(0)x+21f′′(0)x2+3!1f′′′(0)x3=−x3+x2−x+1
The nth order Taylor polynomial for f(x) about x=5 is
Tn(x)We expand this somewhat:Tn(x)So, the coefficient of (x−5)10 is 10!1f(10)(5). Expanding the given form of the Taylor polynomial:Tn(x)Equating the coefficients of (x−5)10 in the two expressions:10!1f(10)(5)f(10)(5)=k=0∑nk!1f(k)(5)(x−5)k=f(5)+f′(x−5)+⋯+10!1f(10)(5)(x−5)10+⋯+n!1f(n)(5)(x−5)n=k=0∑n/23k−92k+1(x−5)2k=k=0−91+k=1−63(x−5)2+⋯+k=5611(x−5)10+⋯+k=n/2(3/2)n−9n+1(x−5)n=611=611⋅10!
f(x)=x3[2logx−311] 의 x=a 에서의 3차 테일러 다항식이
T3(x)=−32e3+3ex−6ex2+x3
일 때, a 의 값을 구하세요.
영어 원문 보기
The third order Taylor polynomial for f(x)=x3[2logx−311] about x=a is
T3(x)=−32e3+3ex−6ex2+x3
What is a?
답 쓰고 채점
정답·풀이 보기
T3(x) 는 x=a 에서 f(x) 의 3차 테일러 다항식이므로 다음이 성립한다.
f(a)=T3(a)
f′(a)=T3′(a)
f′′(a)=T3′′(a)
f′′′(a)=T3′′′(a)
그런데 이 중 일부는 별로 쓸모가 없어 보인다. 예를 들어 첫 번째 항목을 이용하면 다음 방정식을 얻는다.
a3[2loga−311]=−32e3+3ea−6ea2+a3
이것을 푸는 것은 매우 어렵다. 대신 목록의 아래로 갈수록 식이 어떻게 되는지 생각해 보자. T3(x) 는 삼차식이므로 T3′′′(x) 는 상수이다(따라서 T3′′′(a) 는 a 에 의존하지 않는다). 이것이 가장 간단한 방법일 것 같다. 미분을 시작하자. f′′′(a) 와 T3′′′(a) 를 모두 알아야 한다.
Since T3(x) is the third order Taylor polynomial for f(x) about x=a, we know the following things to be true:
f(a)=T3(a)
f′(a)=T3′(a)
f′′(a)=T3′′(a)
f′′′(a)=T3′′′(a)
But, some of these don't look super useful. For instance, if we try to use the first bullet, we get this equation:
a3[2loga−311]=−32e3+3ea−6ea2+a3
Solving this would be terrible. Instead, let's think about how the equations look when we move further down the list. Since T3(x) is a cubic equation, T3′′′(x) is a constant (and so T3′′′(a) does not depend on a). That sounds like it's probably the simplest option. Let's start differentiating. We'll need to know both f′′′(a) and T3′′′(a).
f(x)f′(x)f′′(x)f′′′(x)f′′′(a)Now, let’s move to the Taylor polynomial. Remember that e is a constant.T3(x)T3′(x)T3′′(x)T3′′′(x)T3′′′(a)The final bullet point gives us the equation:f′′′(a)12logalogaa=x3[2logx−311]=x3[x2]+3x2[2logx−311]=6x2logx−9x2=6x2⋅x1+12xlogx−18x=12xlogx−12x=12x⋅x1+12logx−12=12logx=12loga=−32e3+3ex−6ex2+x3=3e−12ex+3x2=−12e+6x=6=6=T3′′′(a)=6=21=e21
If we were to find the 16th order Maclaurin polynomial for a generic function, we might expect to have to differentiate 16 times (ugh). But, we know that the derivatives of sines and cosines repeat themselves. So, it's enough to figure out the pattern:
A Taylor polynomial gives a polynomial approximation for a function s(t). Since s(t) is itself a polynomial, any nth order Taylor polynomial, with n greater than or equal to the degree of s(t), will simply give s(t). So, in our case, T100(t)=s(t)=4.9t2−t+10.
If that isn't satisfying, you can go through the normal method of calculating T100(t).
Let's start by differentiating f(x) and looking for a pattern. Remember that log2=loge2 is a constant number.
f(x)f′(x)f′′(x)f(3)(x)f(4)(x)f(5)(x)So, in general,f(k)(x)We notice that this formula works even when k=0 and k=1. When x=1,f(k)(1)The nth order Taylor polynomial of f(x) about x=1 isTn(x)=2x=2xlog2=2x(log2)2=2x(log2)3=2x(log2)4=2x(log2)5=2x(log2)k=2(log2)k=k=0∑nk!f(k)(1)(x−1)k=k=0∑nk!2(log2)k(x−1)k
We'll start by differentiating and looking for a pattern.
f(x)Using the chain rule,f′(x)f′′(x)f(3)(x)f(4)(x)f(5)(x)Recognizing the pattern,f(k)(x)f(k)(0)The nth order Maclaurin polynomial for f(x) isTn(x)=1−x1=(1−x)−1=(−1)(1−x)−2(−1)=(1−x)−2=(−2)(1−x)−3(−1)=2(1−x)−3=(−3)(2)(1−x)−4(−1)=2(3)(1−x)−4=(−4)(2)(3)(1−x)−5(−1)=2(3)(4)(1−x)−5=(−5)(2)(3)(4)(1−x)−6(−1)=2(3)(4)(5)(1−x)−6=k!(1−x)−(k+1)=k!(1)−(k+1)=k!=k=0∑nk!f(k)(0)xk=k=0∑nk!k!xk=k=0∑nxk
참고: π 를 원하는 정확도까지 계산하는 방법은 매우 많다. 그중 많은 방법이 arctanx 의 매클로린 전개를 이용한다. 1706년 존 머신은 매클로린 전개와
π=16arctan51−4arctan2391
을 함께 이용하여 π 를 소수 100자리까지 계산하였다.
원본 교재 풀이(영어)
We note that 6arctan(31)=6(6π)=π. We will find the 5th order Maclaurin polynomial T5(x) for f(x)=6arctanx.
Then π=f(31)≈T5(31). Let's begin by finding the first five derivatives of f(x)=6arctanx.
We now use these values to compute the 5th order Maclaurin polynomial for f(x).
T5(x)Now, if we want to approximate f(31)=6arctan(31)=π:π=f(0)+f′(0)x+21f′′(0)x2+3!1f′′′(0)x3+4!1f(4)(0)x4+5!1f(5)(0)x5=6x−612x3+120144x5=6x−2x3+56x5=f(31)≈T5(31)=36−332+5356=23(1−3⋅31+5⋅91)≈3.156
Remark: There are numerous methods for computing π to any
desired degree of accuracy. Many of them use the Maclaurin
expansion of arctanx. In 1706 John Machin computed π
to 100 decimal digits by using the Maclaurin expansion together
with
π=16arctan51−4arctan2391.
따라서 미분계수의 규칙은 21, 21, −21, −21, 21, 21, −21, −21, … 이다. 이것을 시그마 기호로 나타내기는 조금 까다롭다. 짝수 거듭제곱과 홀수 거듭제곱을 나누면 같은 값이 두 번씩 나오는 부분을 처리할 수 있다. (x−4π) 의 짝수 거듭제곱을 포함하는 T2n 의 처음 몇 개의 항은 다음과 같다.
여기서 ℓth 번째 항은
(2ℓ+1)!2(−1)ℓ(x−4π)2ℓ+1 이다.
이것이 정말 ℓth 번째 항인지 확인하려면 ℓ=0,1,2 에 대해 직접 계산해 보면 된다.
2n 보다 작은 가장 큰 홀수 정수는 2n−1 이고, k=2n−1=2ℓ+1 일 때
ℓ=n−1 이므로
So, the pattern of derivatives is 21, 21, −21, −21, 21, 21, −21, −21, etc. This is a little tricky to write in sigma notation. We can deal with the “doubles" by separating the even and odd powers. The first few terms of T2n that contain even powers of (x−4π) are
and the ℓth term here is
(2ℓ)!2(−1)ℓ(x−4π)2ℓ. To verify that this really is the ℓth term, evaluate this for ℓ=0,1,2 explicitly. When k=2n, ℓ=n so that
and the ℓth term here is
(2ℓ+1)!2(−1)ℓ(x−4π)2ℓ+1.
To verify that this really is the ℓth term, evaluate this for ℓ=0,1,2 explicitly.
The largest odd integer that is smaller than 2n is 2n−1 and when k=2n−1=2ℓ+1,
ℓ=n−1 so that
f(x)=3x2−5 라 하자. x 를 10 으로 측정했지만 실제 값이 11 일 때, 선형 근사를 이용하여 f(x) 에 생기는 오차를 어림하고, 이어서 이차 근사를 이용하여 어림하세요.
영어 원문 보기
Suppose f(x)=3x2−5. If you measure x to be 10, but its actual value is 11, estimate the resulting error in f(x) using the linear approximation, and then the quadratic approximation.
정답·풀이 보기
f′(x)=6x 이므로 x=10 일 때 f′(10)=60 이다. Δy=f(11)−f(10), Δx=11−10 이라 하면 선형 근사로부터
Δy≈60Δx=60
을 얻는다. 따라서 선형 근사는 f(x) 의 오차를 약 60 으로 어림한다.
f′′(x)=6 이므로 이차 근사(f′(10)=60, f′′(10)=6, Δx=1 을 이용)로부터
Δy≈f′(10)Δx+21f′′(1)(Δx)2=60⋅1+21(6)(1)2=63
을 얻는다. 따라서 이차 근사는 f(x) 의 오차를 약 63 으로 어림한다. (실제로 f(11)−f(10) 의 정확한 값은 63 이다. 이차 근사로 어림한 오차가 실제 오차와 정확히 같은 것은 우연이 아니다. 이는 f(x) 가 이차
함수라는 사실에서 비롯된 결과이다.)
원본 교재 풀이(영어)
Since f′(x)=6x, when x=10, f′(10)=60. If Δy=f(11)−f(10), and Δx=11−10, then the linear approximation tells us
Δy≈60Δx=60
So, the linear approximates estimates the error in f(x) to be about 60.
Since f′′(x)=6, the quadratic approximation
(using f′(10)=60, f′′(10)=6, and Δx=1) tells us
Δy≈f′(10)Δx+21f′′(1)(Δx)2=60⋅1+21(6)(1)2=63
So, the quadratic approximates estimates the error in f(x) to be about 63. (Indeed, the exact value of f(11)−f(10) is 63. It is not a fluke that our estimated error, using a quadratic approximation, is exactly the same as our actual error. It is a consequence of the fact that f(x) is a quadratic
function.)
농장에 원형 우리를 짓고 있다. 우리의 넓이는 오차 2% 이내로 A0 제곱미터여야 한다. 반지름에서 허용되는 최대 백분율 오차를 어림하세요.
영어 원문 보기
A circular pen is being built on a farm. The pen must contain A0 square metres, with an error of no more than 2%. Estimate the largest percentage error allowable on the radius.
답 쓰고 채점
%
정답·풀이 보기
반지름이 r 인 우리의 넓이를 A 라 하자. 그러면
A(r)r에대해미분하면,A′(r)원하는정확한넓이는A0이다. 이에대응하는원하는정확한반지름을r0이라하자.선형근사식을이용한다. 여기서 ΔA는r이 Δr만큼변할때대응하는A의변화량이다.ΔAΔr우리가알고싶은것은r이가질수있는백분율오차이다. 백분율오차는다음과같다.100r0Δr=πr2=2πr≈A′(r0)Δr=2πr0Δr≈2πr0ΔA≈1002πr0⋅r0ΔA=1002(πr02)ΔA=1002⋅A0ΔA=(100A0ΔA)21≤(2)21=1
(마지막 줄을 얻기 위해, 넓이의 백분율 오차 100A0ΔA 가 2%보다 작아야 한다는 주어진 정보를 이용했다.)
따라서 r 의 오차는 1%를 넘을 수 없다고 결론짓는다.
원본 교재 풀이(영어)
Let A be the area of a pen of radius r. Then
A(r)Differentiating with respect to r,A′(r)The exact area desired is A0. Let the corresponding exact radius desired be r0.Using the linear approximation formula, where ΔA is the change in A corresponding to a change in r of Δr,ΔAΔrWhat we’re interested in is the percent error r can have. The percent error is:100r0Δr=πr2=2πr≈A′(r0)Δr=2πr0Δr≈2πr0ΔA≈1002πr0⋅r0ΔA=1002(πr02)ΔA=1002⋅A0ΔA=(100A0ΔA)21≤(2)21=1
(To get the last line, we used the given information that the percent error in the area, 100A0ΔA, must be less than 2%.)
We conclude the error in r cannot be more than 1%.
어떤 시료가 처음에 방사성 동위 원소 정확히 1 μg 으로 시작하고, 3년 후에 0.9 μg 이 남아 있는 것으로 측정되었다. 이 측정값이 0.05 μg 이내로 정확하다면, 이 측정값을 이용해 계산한 반감기의 정확도가 이에 따라 어느 정도인지 어림하세요.
영어 원문 보기
A sample begins with precisely 1 μg of a radioactive isotope, and after 3 years is measured to have 0.9 μg remaining. If this measurement is correct to within 0.05 μg, estimate the corresponding accuracy of the half-life calculated using it.
정답·풀이 보기
q 를 3년 후 남아 있는 동위 원소의 측정량이라 하자. h(q) 를 q 를 이용해 계산한 동위 원소의 반감기라 하자.
측정값은 q=0.9 이었으나, q 가 0.05만큼 변할 때 h 가 얼마나 변하는지 알고 싶다. 그래서 Δq=±0.05 라 하고, Δh 를 이에 대응하는 h 의 변화량이라 하자.
선형 근사에 의해 다음을 얻는다.
Δh따라서,∣Δh∣≈h′(0.9)Δq≈∣h′(0.9)∣∣Δq∣=h′(0.9)⋅0.05
이것은 문제를 푸는 계획을 시사한다. 측정값 q 를 바탕으로 계산한 동위 원소의 반감기를 나타내는 식 h(q) 를 구한다. 그런 다음 h′(0.9) 를 구한다. 마지막으로, 식 ∣Δh∣=h′(0.9)⋅0.05 가 측정값의 0.05 변화에 대응하는 h 의 변화량을 알려 준다.
3년 후 qμg 이 남아 있을 때 동위 원소의 반감기를 구해 보자. t 년 후 존재하는 동위 원소의 양은 다음과 같다.
Q(t)어떤상수k에대해. 정확히 1 μg 이있던때를t=0 이라하자. 그러면Q(t)3년후남아있는동위원소의양이q이므로qq31Q(t)반감기는Q(t)=21Q(0)=21이되는t의값이다.21log(21)−log2t=Q(0)e−kt=e−kt=e−k⋅3=e−k=(e−k)t=q3t=Q(t)=q3t=log(q3t)=3tlogq=logq−3log2
따라서 계산된 반감기는 logq−3log2 이다. 이로써 첫 번째 목표, 즉 계산된 원소의 반감기를 나타내는 함수 h(q) 를 얻는다.
측정값이 ±0.05μg 만큼 변하면, 계산된 반감기는 약 ±10.4년 변하는 것으로 어림된다. 측정값이 0.05μg 이내로 정확하므로, 계산된 반감기는 약 10.4년 이내로 정확하다고 어림할 수 있다.
참고: h(0.9)=log0.9−3log2≈19.7 이므로, 10.4년의 절대 오차는 백분율 오차 10019.710.4≈53% 에 해당한다. 문제에서는 절대 오차인지 백분율 오차인지 정하지 않았다. 둘 다 의미가 있으므로 어느 쪽을 써도 된다.
원본 교재 풀이(영어)
Let q be the measured amount of the isotope remaining after 3 years. Let h(q) be the half-life of the isotope that we calculate using q.
We measured q=0.9, but we want to know what the change in h is if q moves by 0.05. So, let Δq=±0.05, and let Δh be the corresponding change in h.
The linear approximation tells us
ΔhSo,∣Δh∣≈h′(0.9)Δq≈∣h′(0.9)∣∣Δq∣=h′(0.9)⋅0.05
This suggests a plan for solving the problem. We will find the equation h(q) giving the calculated half-life of the isotope based on the measurement q. Then, we will find h′(0.9). Finally, the equation ∣Δh∣=h′(0.9)⋅0.05 will tell us the change in h that corresponds with a change of 0.05 in our measurement.
Let us find the half-life of the isotope, if after three years qμg is remaining. The amount of the isotope present after t years is given by
Q(t)for some constant k. Let’s take t=0 to be the time when precisely one μg was present. ThenQ(t)After three years, q is the amount of the isotope remaining, soqq31Q(t)The half-life is the value of t for which Q(t)=21Q(0)=21.21log(21)−log2t=Q(0)e−kt=e−kt=e−k⋅3=e−k=(e−k)t=q3t=Q(t)=q3t=log(q3t)=3tlogq=logq−3log2
So, we calculate the half-life to be logq−3log2. This gives us our first goal: a function h(q) that tells us the calculated half-life of the element.
h(q)Following our plan, we find h′(0.9).h′(q)h′(0.9)Finally, as outlined in our plan, ∣Δh∣=logq−3log2=dqd{logq−3log2}=−3log2⋅dqd{(logq)−1}=−3log2⋅(−1)(logq)−2⋅q1=qlog2q3log2=0.9log2(0.9)3log2≈208=h′(0.9)⋅0.05=18log2(0.9)3log2≈10.4
If our measurement changes by ±0.05μg, then we estimate our calculated half-life changes by about ±10.4 years. Since our measurement is accurate to within 0.05μg, that means we estimate
our calculated half-life to be accurate to within about 10.4 years.
Remark: since h(0.9)=log0.9−3log2≈19.7, an absolute error of 10.4 years corresponds to a percentage error of 10019.710.4≈53%. The question did not specify absolute or percentage error. Since both make sense, you can use either one.
f(x)=5x3−24x2+ex−π4 이라 하고, T5(x) 를 x=1 에서 f(x) 의 5차 테일러 다항식이라 하자. 오차 ∣f(37)−T(37)∣ 에 대해 구할 수 있는 가장 좋은 한계를 구하세요.
영어 원문 보기
Let f(x)=5x3−24x2+ex−π4, and let T5(x) be the fifth order Taylor polynomial for f(x) about x=1. Give the best bound you can on the error ∣f(37)−T(37)∣.
정답·풀이 보기
다항식을 그보다 차수가 크거나 같은 테일러 다항식으로 근사하면, 그 테일러 다항식은 근사하려는 함수와 완전히 같다. 따라서 오차는 0이다.
원본 교재 풀이(영어)
Whenever you approximate a polynomial with a Taylor polynomial of greater or equal degree, your Taylor polynomial is exactly the same as the function you are approximating. So, the error is zero.
당신과 친구는 둘 다 sin(33) 의 값을 어림하려고 합니다. 친구는 f(x)=sinx 의 1차 매클로린 다항식을 사용하고, 당신은 f(x)=sinx 의 0차(상수) 매클로린 다항식을 사용합니다. 당신과 친구 중 누가 더 좋은 근삿값을 얻나요?
영어 원문 보기
You and your friend both want to approximate sin(33). Your friend uses the first order Maclaurin polynomial for f(x)=sinx, while you use the zeroth order (constant) Maclaurin polynomial for f(x)=sinx. Who has a better approximation, you or your friend?
f(x)=log(x) 라 하고, Tn(x) 를 x=1 에서 f(x) 의 n 차 테일러 다항식이라 하자. Tn(1.1) 을 사용하여 log(1.1) 을 어림한다.
어림값의 오차가 10−4 이하가 되어야 한다면, 사용할 수 있는 n 의 값은 무엇입니까?
영어 원문 보기
Let f(x)=log(x), and let Tn(x) be the nth order Taylor polynomial for f(x) about
x=1. You use Tn(1.1) to estimate log(1.1).
If your estimation needs to have an error of no more than 10−4, what is an acceptable value of n to use?
정답·풀이 보기
오차는 어떤 상수 c 에 대해 (n+1)!f(n+1)(c)(x−1)n+1 의 꼴이므로, f(n)(x) 에 대한 식을 구해 보자. 이는 교재에서 이미 다룬 적이 있지만 여기서 다시 해 보자. 도함수를 여러 번 구한 다음 규칙을 찾는다.
따라서 이 문제의 목표는 (n+1)10n+11≤10−4 이 되게 하는 n 의 값을 찾는 것이다. n=3 은 분명히 그러한 수이다. 그러므로 3 이상인 모든 n 은 사용할 수 있는 값이다.
원본 교재 풀이(영어)
Our error will have the form (n+1)!f(n+1)(c)(x−1)n+1 for some constant c, so let's find an equation for f(n)(x). This has been done before in the text, but we'll do it again here: we'll take several derivatives, then notice the pattern.
f(x)f′(x)f′′(x)f′′′(x)f(4)(x)f(5)(x)So, when n≥1,f(n)(x)=logx=x−1=−x−2=2!x−3=−3!x−4=4!x−5=(−1)n−1(n−1)!⋅x−n
Now that we know the derivative of f(x), we have a better idea what the error in our approximation looks like.
∣f(1.1)−Tn(1.1)∣for some c in (1,1.1)What we’ve shown so far is ∣f(1.1)−Tn(1.1)∣If we can show that (n+1)10n+11≤10−4, then we’ll be able to conclude∣f(1.1)−Tn(1.1)∣=(n+1)!f(n+1)(c)(1.1−1)n+1=f(n+1)(c)(n+1)!0.1n+1=cn+1n!10n+1(n+1)!1=∣c∣n+1⋅10n+1⋅(n+1)1<(n+1)10n+1⋅1n+11=(n+1)10n+11<(n+1)10n+11<(n+1)10n+11≤10−4
That is, our error is less than 10−4.
So, our goal for the problem is to find a value of n that makes (n+1)10n+11≤10−4. Certainly, n=3 is such a number. Therefore, any n greater than or equal to 3 is an acceptable value.
We will approximate f(x)=x71 using a Taylor polynomial. Since 37=2187, we will use x=2187 as our centre.
We need to figure out which order Taylor polynomial will result in a small enough error.
If we use the nth Taylor polynomial, our error will be
∣f(2200)−Tn(2200)∣for some c in (2187,2200). In order for this to be less than 0.001, we needf(n+1)(c)⋅(n+1)!13n+1f(n+1)(c)=(n+1)!f(n+1)(c)(2200−2187)n+1=f(n+1)(c)⋅(n+1)!13n+1<0.001<1000⋅13n+1(n+1)!
It's a tricky thing to figure out which n makes this true. Let's make a table. We won't show all the work of filling it in, but the work is standard.
So, actually, the linear Taylor polynomial (or any higher order Taylor polynomial) will result in an approximation that is much more accurate than required. (We don't know, however, that the constant approximation will be accurate enough–so we'd better stick with n≥1.)
Now that we know we can take the first order Taylor polynomial, let's compute T1(x). Recall we are taking the Taylor polynomial for f(x)=x71 about x=2187.