テイラー級数計算機

AI による step-by-step の解説付きで関数をテイラー級数・マクローリン級数に展開します

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Math Input
Taylor series of e^x at x=0 up to degree 5
Maclaurin series of sin(x)
Taylor series of ln(x) at x=1
Maclaurin series of 1/(1-x)

テイラー級数とは何か?

テイラー級数は、関数を1点 aa における関数の導関数から構成される無限多項式として表します。

f(x)=n=0f(n)(a)n!(xa)nf(x) = \sum_{n=0}^\infty \frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x - a)^n

a=0a = 0 のとき、この級数をマクローリン級数といいます。

f(x)=n=0f(n)(0)n!xnf(x) = \sum_{n=0}^\infty \frac{f^{(n)}(0)}{n!} x^n

なぜ重要か:テイラー級数は、扱いにくい可能性のある関数(sinx\sin xexe^xlnx\ln x1+x\sqrt{1 + x})の計算を、コンピューターも人間も扱える多項式の計算に変えます。これは数値的手法、漸近展開、近似理論の基礎です。

次数 nn のテイラー多項式は、(xa)n(x-a)^n までの項を保持した部分和です。これは、ある正確な意味で(値と最初の nn 個の導関数が一致する)aa の近くで ff を最もよく近似する多項式です。

テイラー級数の作り方

ステップ1:展開点で導関数を計算する

f(x)f(x) と展開点 aa について、f(a),f(a),f(a),,f(n)(a)f(a), f'(a), f''(a), \ldots, f^{(n)}(a) を計算します。

ステップ2:公式に代入する

Tn(x)=f(a)+f(a)(xa)+f(a)2!(xa)2++f(n)(a)n!(xa)nT_n(x) = f(a) + f'(a)(x - a) + \frac{f''(a)}{2!}(x - a)^2 + \cdots + \frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x - a)^n

暗記すべきよく使うマクローリン級数

ex=n=0xnn!=1+x+x22!+x33!+e^x = \sum_{n=0}^\infty \frac{x^n}{n!} = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \cdots

sinx=n=0(1)nx2n+1(2n+1)!=xx33!+x55!\sin x = \sum_{n=0}^\infty \frac{(-1)^n x^{2n+1}}{(2n+1)!} = x - \frac{x^3}{3!} + \frac{x^5}{5!} - \cdots

cosx=n=0(1)nx2n(2n)!=1x22!+x44!\cos x = \sum_{n=0}^\infty \frac{(-1)^n x^{2n}}{(2n)!} = 1 - \frac{x^2}{2!} + \frac{x^4}{4!} - \cdots

11x=n=0xn=1+x+x2+x3+,x<1\frac{1}{1 - x} = \sum_{n=0}^\infty x^n = 1 + x + x^2 + x^3 + \cdots, \quad |x| < 1

ln(1+x)=n=1(1)n+1xnn=xx22+x33,1<x1\ln(1 + x) = \sum_{n=1}^\infty \frac{(-1)^{n+1} x^n}{n} = x - \frac{x^2}{2} + \frac{x^3}{3} - \cdots, \quad -1 < x \leq 1

収束半径

テイラー級数は aa のまわりの収束半径 RR の内側でのみ収束します。比判定法を使って求めます。

R=limnanan+1R = \lim_{n \to \infty} \left|\frac{a_n}{a_{n+1}}\right|

この半径の外側では、級数は発散し関数を表しません。内側では、収束は通常コンパクト部分集合上で一様です。

既知の級数を操作する

速く解くには、導関数を一から計算する代わりに、既知の級数を代入・微分・積分します。

  • ex2=1x2+x42!x63!+e^{-x^2} = 1 - x^2 + \frac{x^4}{2!} - \frac{x^6}{3!} + \cdotsexe^xx2-x^2 を代入)
  • 1(1x)2=ddx11x=n=1nxn1\frac{1}{(1-x)^2} = \frac{d}{dx}\frac{1}{1-x} = \sum_{n=1}^\infty n x^{n-1}

よくある間違い

  • 階乗を忘れる:第 nn 項には導関数だけでなく 1n!\frac{1}{n!} があります。これを抜かすと大きく誤った答えになります。
  • 収束半径の外側で級数を使うx>1|x| > 1 のとき 11x\frac{1}{1-x}xn\sum x^n等しくありません — そこでは級数が発散します。
  • aa を中心にし忘れるaa のまわりのテイラー級数は xx ではなく (xa)(x-a) のべき乗を使います。
  • 次数と項数の混同:次数 nn のテイラー多項式は n+1n+1 個の項を持ちます(次数 00 から nn まで)。
  • 代入の符号誤りsin(x)=sin(x)\sin(-x) = -\sin(x) なので、sin(x)\sin(-x) の級数は sin(x)\sin(x) と比べて交互の符号が反転します。

Examples

Step 1: f(x)=exf(x) = e^x なので、すべての nnf(n)(x)=exf^{(n)}(x) = e^x
Step 2: x=0x = 0 で評価:すべての nnf(n)(0)=1f^{(n)}(0) = 1
Step 3: 公式を適用:T4(x)=1+x+x22!+x33!+x44!T_4(x) = 1 + x + \frac{x^2}{2!} + \frac{x^3}{3!} + \frac{x^4}{4!}
Step 4: 整理:1+x+x22+x36+x4241 + x + \frac{x^2}{2} + \frac{x^3}{6} + \frac{x^4}{24}
Answer: 1+x+x22+x36+x4241 + x + \dfrac{x^2}{2} + \dfrac{x^3}{6} + \dfrac{x^4}{24}

Step 1: 00 における導関数は循環する:sin(0)=0,cos(0)=1,sin(0)=0,cos(0)=1,sin(0)=0,\sin(0)=0, \cos(0)=1, -\sin(0)=0, -\cos(0)=-1, \sin(0)=0, \ldots
Step 2: パターン:奇数次の項のみが残り、符号が交互になる
Step 3: T7(x)=xx33!+x55!x77!T_7(x) = x - \frac{x^3}{3!} + \frac{x^5}{5!} - \frac{x^7}{7!}
Step 4: 整理:xx36+x5120x75040x - \frac{x^3}{6} + \frac{x^5}{120} - \frac{x^7}{5040}
Answer: xx36+x5120x75040x - \dfrac{x^3}{6} + \dfrac{x^5}{120} - \dfrac{x^7}{5040}

Step 1: f(x)=ln(x)f(x) = \ln(x)f(1)=0f(1) = 0
Step 2: f(x)=1/xf'(x) = 1/xf(1)=1f'(1) = 1
Step 3: f(x)=1/x2f''(x) = -1/x^2f(1)=1f''(1) = -1
Step 4: f(x)=2/x3f'''(x) = 2/x^3f(1)=2f'''(1) = 2
Step 5: T3(x)=0+1(x1)+12(x1)2+26(x1)3T_3(x) = 0 + 1 \cdot (x-1) + \frac{-1}{2}(x-1)^2 + \frac{2}{6}(x-1)^3
Step 6: 整理:(x1)(x1)22+(x1)33(x-1) - \frac{(x-1)^2}{2} + \frac{(x-1)^3}{3}
Answer: (x1)(x1)22+(x1)33(x-1) - \dfrac{(x-1)^2}{2} + \dfrac{(x-1)^3}{3}

Frequently Asked Questions

マクローリン級数は中心がゼロのテイラー級数です。テイラー級数は任意の点 a を中心にできます。a を戦略的に(多くの場合、導関数が計算しやすい点に)選ぶと展開が簡単になります。

収束半径の内側で、かつ次数が増えるにつれて剰余項がゼロに向かう場合のみです。級数が収束する範囲のいたるところでこれを満たす関数は解析的と呼ばれます。ほとんどの初等関数(e^x、sin、cos、多項式、有理関数)は定義域上で解析的です。

比判定法を使います:R = lim |a_n / a_(n+1)|。e^x、sin、cos では半径は無限大です。1/(1-x) では 1 です。ln(1+x) では 1 です。

次数が高々 n のすべての多項式の中で、テイラー多項式 T_n は展開点で f の値と最初の n 個の導関数に一致します。これにより、a に近い x について、その次数の多項式の中で誤差が最小になります。

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