The signs of successive terms in this series alternate. Futhermore the
magnitude of the nth term decreases with n. Hence, by the alternating
series test, I lies between
51−71+181 and
51−71+181−3!(11)1.
So
이 급수에서 이웃한 항의 부호는 번갈아 바뀐다. 또한 nth 항의 크기는 n 이 커질수록 감소한다. 따라서 교대급수 판정법에 의해, 모든 N 에 대해 I 는
n=0∑Nn!(2n+3)(−1)n22n+31 과
n=0∑N+1n!(2n+3)(−1)n22n+31 사이에 있다. 처음 몇 개의 항을 소수 다섯째 자리까지 나타내면 다음과 같다.
The signs of successive terms in this series alternate. Futhermore the
magnitude of the nth term decreases with n. Hence, by the alternating
series test, I lies between
n=0∑Nn!(2n+3)(−1)n22n+31 and
n=0∑N+1n!(2n+3)(−1)n22n+31, for every
N. The first few terms are, to five decimal places,
도구의 법칙은 "망치를 가지고 있으면 모든 것이 못처럼 보인다"는 것인데, 이는 실제로 "도구를 일에 맞추기보다 일을 도구에 맞추려는 경향"을 설명하는 말이다. (실밴 톰킨스의 성격의 컴퓨터 시뮬레이션: 심리 이론의 최전선에서 인용함. 버밍엄 스크루드라이버도 참고하라.) 어쨌든 이는 테일러 급수를 이용해 계산하는 방법을 안다고 해서 다른 기법을 소홀히 해서는 안 된다는 것을 길게 돌려 말한 것이다.
(a) 뉴턴 방법을 이용하여 상수 32 를 함수 g(x)=x3−2 의 근으로 보고 어림하세요. 계산기를 사용하여 0.01 이내의 오차로 정확하게 어림하세요.
(b) 모든 실수 x 에 대해 다음이 성립함을 증명 없이 가정해도 됩니다.
3x=1+61(x−1)+n=2∑∞(−1)n−13nn!(2)(5)(8)⋯(3n−4)(x−1)n.
이 급수가 교대급수라는 사실을 이용하여, 부분합이 32 를 오차 0.01 미만으로 어림하려면 몇 개의 항을 더해야 할까요?
영어 원문 보기
The law of the instrument says “If you have a hammer then everything looks like a nail” — it is really a
description of the “tendency of jobs to be adapted to tools rather than adapting tools to jobs.” (Quote
from Silvan Tomkins's Computer Simulation of Personality: Frontier of Psychological Theory. See also
Birmingham screwdrivers.) Anyway, this is a long way of saying that just because we know how to compute things
using Taylor series doesn't mean we should neglect other techniques.
(a) Using Newton's method, approximate the constant 32 as a root of the function g(x)=x3−2. Using a calculator, make your estimation accurate to within 0.01.
(b) You may assume without proof that
3x=1+61(x−1)+n=2∑∞(−1)n−13nn!(2)(5)(8)⋯(3n−4)(x−1)n.
for all real numbers x. Using the fact that this is an alternating series, how many terms would you have to add for the partial sum to estimate 32 with an error less than 0.01?
정답·풀이 보기
(a) 뉴턴 방법에서는 함수 g(x) 의 근을 반복하여 어림한다. 어림값 xn 이 주어지면 다음 어림값은 xn+1=xn−g′(xn)g(xn) 이다. 이 경우
xn+1=xn−3xn2xn3−2=32(xn+xn21).
구하려는 실제 근에 어느 정도 가까운 곳에서 시작하는 것이 좋으므로 x0=1 로 놓자. (시작점은 달라도 된다.)
따라서 32≈1.26 이다.
(b) 주어진 급수에 x=2 를 대입하면 다음 급수를 얻는다.
32=1+61+n=2∑∞(−1)n−13nn!(2)(5)(8)⋯(3n−4).
이 급수는 교대급수이므로 부분합 SN 을 사용하면 절대 오차는 많아야 ∣aN+1∣=3N+1(N+1)!(2)(5)(8)⋯(3N−1)
이다. (단, N≥2 일 때.) 이 값이 0.01 이하가 되게 하는 N 의 값을 알아야 하므로 여러 값을 시험해 본다.
(a) For Newton's method, recall we approximate a root of the function g(x) in iterations: given an approximation xn, our next approximation is xn+1=xn−g′(xn)g(xn). In our case,
xn+1=xn−3xn2xn3−2=32(xn+xn21).
We want to start somewhere reasonably close to the actual root we want, so let's set x0=1. (Your starting point may vary.)
So, 32≈1.26.
(b) We'll evaluate the given series at x=2. This yields the series
32=1+61+n=2∑∞(−1)n−13nn!(2)(5)(8)⋯(3n−4).
This series is alternating, so if we use the partial sum SN, our absolute error is at most ∣aN+1∣=3N+1(N+1)!(2)(5)(8)⋯(3N−1)
(if N≥2). We want to know which value of N makes this at most 0.01. We test several values.
f(x)=arctan(x3) 이라 하자. 아크탄젠트의 매클로린 급수를 이용하여 f(10)(51) 을 오차가 10−6 보다 작도록 유리수들의 합으로 나타내세요.
영어 원문 보기
Let f(x)=arctan(x3). Write f(10)(51) as a sum of rational numbers with an error less than 10−6 using the Maclaurin series for arctangent.
정답·풀이 보기
풀이 계획은 다음과 같다.
f(x) 의 테일러 급수를 만든다.
f(x) 의 테일러 급수의 10계 도함수를 구한다.
원하는 정확도를 얻으려면 몇 개의 항을 더해야 하는지 정한다.
f(10)(51) 을 부분합으로 근사한다.
arctanx 의 테일러 급수는 n=0∑∞(−1)n2n+1x2n+1 이고, 이 급수는 −1≤x≤1 에서 수렴한다. 따라서 arctan(x3) 의 테일러 급수는
f(x)=arctan(x3)=n=0∑∞(−1)n2n+1(x3)2n+1=n=0∑∞(−1)n2n+1x6n+3
이다. 이 급수를 여러 번 미분하는 것이 arctan(x3) 을 직접 여러 번 미분하는 것보다 훨씬 쉽다.
이 급수는 교대급수이므로 근사 SN 을 사용할 때의 절대 오차는 많아야
∣aN+1∣=(2N+3)(6N−1)!⋅56N−1(6N+9)!
이다. N 의 몇몇 값을 시험해 보면
∣a6∣=∣a5+1∣=(13)(29!)⋅52939!≈0.00000095<10−6
을 얻는다. 따라서 S5 로 충분히 근사할 수 있다. 즉,
참고: 급수 대신 미분 법칙을 사용하여 f(10)(1/5) 을 직접 계산했다면 정확한 값을 구했을 것이다. 그러나 여기서 구한 값은 더 쉽게 구할 수 있고, (정확하지는 않더라도) 매우 정확하다.
원본 교재 풀이(영어)
Our plan is as follows:
Make a Taylor series for f(x)
Calculate the tenth derivative of the Taylor series of f(x).
Decide how many terms we need to add to achieve the desired accuracy.
Approximate f(10)(51) with a partial sum.
We know that the Taylor series for arctanx is n=0∑∞(−1)n2n+1x2n+1, which converges for −1≤x≤1. So, the Taylor series for arctan(x3) is
f(x)=arctan(x3)=n=0∑∞(−1)n2n+1(x3)2n+1=n=0∑∞(−1)n2n+1x6n+3
It is much easier to differentiate this series many times than it is to differentiate arctan(x3) directly many times.
(Notice, after ten differentiations, the terms a0 and a1 are both zero.)
Since this is an alternating series, the absolute error involved in using the approximation SN is at most
∣aN+1∣=(2N+3)(6N−1)!⋅56N−1(6N+9)!
By testing a few values of N, we find
∣a6∣=∣a5+1∣=(13)(29!)⋅52939!≈0.00000095<10−6
So, S5 is a sufficient approximation. That is,
Remark: if we had calculated f(10)(1/5) directly, using derivative rules instead of series, we would have found an exact value; however, our value here is easier to find, and is highly accurate (if not exact).
Solution 1: Since f(x) is odd, f(−x)=−f(x) for all x in its domain. We plug this into our power series, then consider the even-indexed terms and the odd-indexed terms separately.