彩虹也能“生”出小彩虹( 二 )


级数的每一项都是变量x的幂函数 。
现在给变量x赋予任意一个特定值 , 我们永远不能将这个级数的每一项都加起来(因为没有无限的时间) , 但是可以对前n项求和 , 得到所谓的部分和 。 我们得到的结果是e的一个近似:n越大(也就是部分和中包含的项数越多) , 这个近似就越精确 。 事实上 , 只要将n取得足够大(即部分和中包含的项足够多) , 我们可以得到任意精度的近似值 。 数学上认为这个级数对于所有的x都可以收敛到值f(x) 。
举个例子 , 现在为了估计x=2时e的值 , 我们取x=2简单地计算泰勒级数(也叫麦克劳林级数)的前几项 , 保留前五项 , 我们得到:
彩虹也能“生”出小彩虹
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而函数f(x)在x=2时的真实值是f(2)=e≈7.4.
所以在这个例子中 , 甚至只取泰勒级数的前五项就可以给出x=2时函数值的一个合理近似 。
泰勒级数存在于一整类函数中 。 并且泰勒定理可以告诉我们近似值与函数的真实值差距有多大 。
彩虹也能“生”出小彩虹
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泰勒的失败
泰勒级数在理论上很棒 , 并且艾里使用与艾里函数相对应的泰勒级数也确实可以计算出x从-5.6取到5.6时函数的值 。 但仍然有一个障碍 。 尽管艾里函数的泰勒级数可以收敛到函数本身 , 但它收敛得太慢了 。 “在得到第一个附属条纹前 , 我们甚至需要计算13到14项”豪斯说 , “在1838年这非常困难 , 因为当时的科学家不得不用手算 , 这是不切实际的 。 ”
彩虹也能“生”出小彩虹
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蓝色曲线是艾里函数 , 红色曲线保留前三项泰勒级数得到的近似 , 可以看到近似值只与代表主彩虹的右方第一个凸起相符 。 图源:豪斯
为了找到一种更简单的近似艾里函数的方法 , 数学家乔治·加布里埃尔·斯托克斯(GeorgeGabrielStokes)在1850年决定冒险使用一个不收敛的级数做近似 。
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撒旦级数
容易想象 , 不是所有的级数都收敛在有限值 。 一个简单地例子是下面这个级数:
当部分和中包含越来越多项时 , 得到的结果也越来越大 , 最终超过所有的边界——它们不会接近一个有限值 。 这个级数会发散到无穷大 。
发散级数像马戏团里的野兽 , 危险但可以用各种技巧控制 。 在1828年 , 就在斯托克斯开始研究艾里函数前不久 , 挪威数学家尼尔斯·亨里克·阿贝尔(NielsHenrikAbel)就用“魔鬼的发明”来描述发散级数 , 并且声称“任何基于发散级数的证明都是可耻的” 。
但斯托克斯在寻求对艾里函数做近似时并没有被吓倒 。 出于对艾里函数数学本质的深入剖析 , 他开始考虑运用发散级数 。 事实上 , 发散级数给出了一个对艾里函数很好的近似 。
“驯兽”的技巧在于知道从哪里停止 。 由于斯托克斯使用的级数发散到无穷 , 所以如果部分和中的项数取得过多 , 近似值会变得巨大并且远远偏离对应的有限大小的艾里函数值 。 但如果部分和的项数取得刚刚好 , 那么近似值就会很接近实际函数值 。
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当把发散级数越来越多的项加起来 , 我们会得到一个越来越大的结果 , 最终发散至无穷 。 但是斯托克斯知道对于他使用的发散级数 , 取适当多的项可以得到艾里函数的一个好的近似 。
斯托克斯的精妙方法使他能够“非常方便地”在所求的x值处近似得到艾里函数值 , 所以他基本上解决了计算出附属彩虹的问题 。 下图蓝色曲线代表实际的艾里函数 , 红色曲线代表斯托克斯的近似 。 可以看到红线对蓝线的拟合非常接近 。 仅有的不符出现在x=0的附近 , 在红色曲线发散向无穷的中间 。