Photosynthesis is the process by which plants, algae, and some bacteria convert light energy into chemical energy stored as glucose. Investigating photosynthesis helps us understand how organisms produce oxygen and food, supporting nearly all life on Earth.
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Published: 18.06.2024. Last updated: 01.01.1970.
L'article sur les séries de puissances montre quelques excellents exemples de la façon d'écrire une fonction en termes d'une série de fonctions puissances. Cependant, ce processus est assez délicat, étant donné que la seule série de base dont tu disposes est la série géométrique. En comparant une fonction à la somme de la série géométrique, tu pourrais écrire un développement en série de certaines fonctions spécifiques. Alors, comment peux-tu écrire rapidement un développement en série de n'importe quelle fonction ? La réponse est simple si tu connais les séries de Taylor. En utilisant les séries de Taylor, tu peux écrire n'importe quelle fonction différentiable sous la forme d'une série de puissance.
La série de Taylor est un type particulier de série de puissance. En fait, la série de Taylor est une excellente façon de définir une série. En regardant la définition, tu verras que la série de Taylor peut imiter n'importe quelle fonction puisqu'elle est définie sur la base des dérivées de la fonction. Commençons par examiner sa définition et un exemple :
Soit \N( f \N) une fonction qui a des dérivées de tous les ordres à \N( x=a \N). La série de Taylor pour \N( f \N) à \N( x=a \N) est
\[ T_f(x) = f(a) + f'(a)(x-a)+\dfrac{f''(a)}{2!}(x-a)^2+\cdots +\dfrac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n+\cdots \]
Où \(T_f\) signifie la série de Taylor de \(f\), et \( f^{(n)} \) indique la \( n\)-ième dérivée de \( f\).
Tout d'abord, remarque qu'il s'agit bien d'une série de puissances centrée sur \N( x=a\N), où chaque coefficient est donné par
\[\dfrac{f^{(n)}(a)}{n!}. \]
En d'autres termes, chaque terme de la série de Taylor est basé sur les dérivées de \( f \N) à \( x=a \N), donc pour écrire la série de Taylor, tu dois avoir une fonction \( f \N) qui peut être différenciée à l'infini. Prenons un exemple.
Ecris la série de Taylor pour \( f(x) = e^x \) à \( x=1 \).
Réponse :
\[ \begin{align} f(x) &= e^x \\ f'(x) &= e^x \\ f''(x)&=e^x .\end{align} \]
Tu peux rapidement voir que si tu continues à prendre les dérivées, il y a un modèle :
\N[ f^{(n)}(x)=e^x.\N]
\N- f^{(n)}(1)=e.\N- f^{(n)}(1)=e.\N]
\[ T_f(x) = e + e(x-1)+\dfrac{e}{2!}(x-1)^2+\cdots +\dfrac{e}{n!}(x-1)^n+\cdots \]
En utilisant la notation de sommation (également connue sous le nom de notation sigma), la série de Taylor pour \( f(x) = e^x \) à \( x=1\) peut être écrite comme suit :
\[ T_f(x) = \sum_{n=0}^{\infty}\dfrac{e}{n!}(x-1)^n. \]
Remarque que dans cet exemple, tu as rapidement écrit la fonction \( f(x)=e^x\) sous forme de série de puissance d'une manière simple et directe en ne connaissant que ses dérivées.
La série de Taylor est souvent présentée de différentes manières, selon l'usage que l'on en fait. Cependant, sa formule conserve le même schéma. Voyons comment la représenter à l'aide de la notation de la somme :
Soit \( f \) une fonction qui a des dérivées de tous les ordres à \( x=a \). La série de Taylor pour \N( f \N) à \N( x=a \N) est
\[ T_f(x) = \sum_{n=0}^{\infty}\dfrac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n , \]
où \( f^{(n)} \) indique la \( n\)-ième dérivée de \( f \), et \( f^{(0)}\) est la fonction originale \( f \).
Pour des raisons de place, nous utiliserons la représentation de la somme de la série de Taylor à l'avenir. Voyons maintenant un exemple impliquant une fonction familière.
Ecris la série de Taylor pour
\[f(x) = \dfrac{1}{1-x} \]
à \( x=0\).
Réponse :
\[ \begin{align} f(x) &= \dfrac{1}{(1-x)} \\ f'(x) &= \dfrac{1}{(1-x)^2} \ f''(x)&=\dfrac{2}{(1-x)^3} \\ f'''(x)&=\dfrac{6}{(1-x)^4}. \Nend{align} \]
Si tu continues à prendre les dérivées, tu peux voir le schéma suivant :
\[ f^{(n)}(x)=\dfrac{n!}{(1-x)^{n+1}}.\]
\[ f^{(n)}(0)=n !.\]
\[ \begin{align} T_f(x) &= \sum_{n=0}^{\infty}\dfrac{n!}{n!}x^n \\\N- &= \sum_{n=0}^{\infty}x^n .\Nend{align} \]
Tu as donc la série de Taylor pour la fonction
\[ f(x) = \dfrac{1}{1-x} \]
à \( x=0\).
Bien que tu aies trouvé la série de Taylor de \( f\N) dans l'exemple précédent, si tu reviens sur les séries géométriques, la série ci-dessus n'est convergente que si \( |x|<1\N). Cela nous ramène à deux définitions importantes de l'article sur les séries de puissances, le rayon de convergence et l'intervalle de convergence, que tu dois prendre en compte pour écrire n'importe quelle fonction puissance. En faisant cela, tu peux déterminer si la série converge pour chaque valeur de \( x \), ou si elle ne converge que pour un intervalle spécifique.
Vérifie le rayon et l'intervalle de convergence de la série de Taylor de \( f(x)=e^x \) à \( x=1\).
Réponse :
Comme tu le sais déjà grâce au premier exemple, la série de Taylor de f(x) à x=1 est la suivante
\[ T_f(x) = \sum_{n=0}^{\infty}\dfrac{e}{n!}(x-1)^n . \]
\N[ \Nlimites_{n \Nà \Nfty} \Nà gauche| \Nfrac{a_{n+1}}{a_n} \Nà droite| <1.\N].
\N[ a_n= \Ndfrac{e}{n!}(x-1)^n.\N]
\[ \begin{align} L &= \lim\limites_{n \à \infty} \left| \frac{a_{n+1}}{a_n} \right| \\ &= \lim\limits_{n \to \infty} \left| \frac{e(x-1)^{n+1}}{(n+1)!}\cdot \frac{n!}{e(x-1)^{n}}\right| \\e &=\limites_{n \on \infty} \N- gauche| \Nfrac{x-1}{(n+1)}\N-droit| \N- &=|x-1|\Nlimites_{n \Nà \Nfty} \frac{1}{(n+1)} \\N- &= 0.\Nend{align}\N]
Par conséquent, comme la limite est toujours plus petite que l'unité, et qu'elle est en fait indépendante de la valeur de \( x \N), l'intervalle de convergence est \N( (-\infty, \infty)\N) avec le rayon de convergence étant \N( R=-\infty\N).
Maintenant que tu sais comment écrire la série de Taylor à partir d'une fonction et du point central, tu peux écrire un développement de série pour n'importe quelle fonction ayant des dérivées de tous les ordres. Définissons d'abord quand on peut dire que \( f(x) = T_f(x)\).
Soit \n- f \n- une fonction qui a des dérivées de tous les ordres à \n- x=a \n- et que \n- T_f\n- soit la série de Taylor pour \n- f \n- à \n- x=a \n-. Alors, pour toute valeur de \(x\) à l'intérieur de l'intervalle de convergence,
\f(x) = \sum_{n=0}^{\infty}\dfrac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n = T_f(x) . \]
En d'autres termes, à l'intérieur de l'intervalle de convergence, la série de Taylor \(T_f\) et la fonction \(f\) sont exactement les mêmes, et \( T_f\) est un développement en série de puissance de \(f\).
Trouve un développement en série de puissance pour la fonction \( f(x)=\sin(x)\) centré sur \(x=\pi\).
Réponse :
Pour trouver un tel développement, tu dois trouver la série de Taylor de \(\sin(x)\) à \(x=\pi\).
\N- \N[ \N- \N{align} f(x) &= \Nsin(x) \N- \N f'(x) &= \Ncos(x) \N- \N f''(x)&=-\Nsin(x) \N- \Nf''(x)&=-\Ncos(x) . \Nend{align} \]
Si tu continues à prendre les dérivées, tu peux voir le schéma suivant
\[f^{(n)}(x)=(-1)^{\tfrac{n}{2}}\sin(x) .\]
\[ f^{(n)}(x)=(-1)^{\tfrac{n-1}{2}}\cos(x).\]
Si \(n\N) est pair :
\N-[ \N- f^{(n)}(x)&=(-1)^{\tfrac{n}{2}}\sin(\pi) \N- &=0 \Nend{align}\N].
Si \N(n\N) est impair :
\[ \begin{align}f^{(n)}(x)&=(-1)^{\tfrac{n-1}{2}}\cos(\pi) \\ &=(-1)^{\tfrac{n+1}{2}} .\N- [end{align}\N]
\[\begin{align}T_f(x)&=0-(x-\pi)+0+\dfrac{(x-\pi)^3}{3!}+0-\dfrac{(x-\pi)^5}{5!}+\dots \\ &=-(x-\pi)+\dfrac{(x-\pi)^3}{3!}-\dfrac{(x-\pi)^5}{5!}+\dfrac{(x-\pi)^7}{7!}+\dots\end{align}\]
\[ T_f(x)=\sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n\dfrac{(x-\pi)^{2n+1}}{(2n+1)!} .\]
\[ \N- Début{alignement} L&=\limites_{n \à \infty} \left| \dfrac{(-1)^{n+1}(x-\pi)^{2(n+1)+1}}{(2(n+1)+1)!}\cdot\dfrac{(2n+1)!}{(-1)^{n}(x-\pi)^{2n+1}} \n- \n- &=\n-\nlimites_{n \n à \nfty} \left| \dfrac{(x-\pi)^{2}}{(2n+3)(2n+2)}\right| \e &=\left| (x-\pi)^{2}\right|\elimites_{n \a \efty} \left| \dfrac{1}{(2n+3)(2n+2)}\right| \ne &= 0 .\Nend{align}\N]
Par conséquent, pour toutes les valeurs de \N( x\N), le développement en série de \N(f(x)=\Nsin(x)\N) à \N(x=\Npi) est le suivant
\[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n\dfrac{(x-\pi)^{2n+1}}{(2n+1)!}.\]
Les séries de Taylor sont en effet un excellent moyen d'écrire une fonction sous la forme d'une série de puissances, mais parfois, tu n'as pas besoin de toute la série de Taylor égale à la fonction, tu as juste besoin d'une approximation de la fonction. C'est ce qui nous amène à l'approximation de la série de Taylor.
Soit \N( f \N) une fonction qui est \N(n\N)-différenciable à \N(x=a\N), alors la fonction
\N- [\N- Début{align} P_n(x)&=f(a)+f'(a)(x-a)+f''(a)(x-a)^2 \N- &\Nquad+\Npoints+f^{(n)}(x-a)^n \Nend{align}\N]
Est une approximation de \(f(x)\) autour de \(x=a\).
On dit qu'une fonction \(f\) est \(n\)-différentiable en un point, si tu peux calculer les premières \(n\) dérivées de \(f\).
Si tu compares la définition ci-dessus avec la première définition de la série de Taylor, tu verras qu'il s'agit de la première partie de la série. Tu peux donc dire qu'en dépit d'une erreur, la fonction \(f\) est approximativement égale à \(P_n\). En d'autres termes ,
\[\N- Début{align} f(x)&=P_n(x)+e(x) \N- f(x)&\Napproximativement P_n(x),\NFin{align}\N].
où \(e(x)\) est la différence entre la série de Taylor et \(P_n(x)\). Ici, \(e(x)\) est appelé la fonction d'erreur pour la série de Taylor.
Dans l'expansion de la série de Taylor pour \(\sin(x)\) à \(x=\pi\), tu avais la série suivante :
\[\begin{align}T_f(x)&=\sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n\dfrac{(x-\pi)^{2n+1}}{(2n+1)!} \\ &=-(x-\pi)+\dfrac{(x-\pi)^3}{3!}-\dfrac{(x-\pi)^5}{5!}+\dfrac{(x-\pi)^7}{7!}+\dots\end{align}\]
Tu n'as que des puissances impaires parce que les dérivées des fonctions paires étaient nulles à \(x=\pi\). Cela signifie que tu peux dire que chaque \(P_n\) où \(n\) est impair est une approximation de \(\sin(x)\) :
\N- [\N- Début{align} P_1(x)&=-(x-\pi) \NP_3 (x) &=-(x-\pi)+\dfrac{(x-\pi)^3}{3!} \\ P_5(x)&=-(x-\pi)+\dfrac{(x-\pi)^3}{3!}-\dfrac{(x-\pi)^5}{5!} \\ P_7(x) &=-(x-\pi)+\dfrac{(x-\pi)^3}{3!}-\dfrac{(x-\pi)^5}{5!}+\dfrac{(x-\pi)^7}{7!} .\Nend{align}\]
Comparons le comportement de chaque fonction \(P_n\) avec la fonction sinus :
Approximation de la série de Taylor pour la fonction sinus.
Remarque que si tu augmentes l'ordre de la fonction \N( P_n(x)\N) (en d'autres termes, tu augmentes la valeur de \N(n\N)), l'approximation se rapproche de la fonction originale \N( f(x)\N). Par conséquent, le degré de \(P_n\) définit la qualité de l'approximation de \(f\). Remarque également que ces approximations ne fonctionnent que pour les nombres proches du centre de la série, qui dans ce cas est \(x=\pi\).
La principale importance des séries de Taylor est certainement de trouver d'autres façons d'exprimer les fonctions. Dans certains des exemples que tu as vus, une fois que tu as écrit une fonction sous la forme d'une série de puissances, il est beaucoup plus facile d'évaluer la fonction parce que tu n'évalues que des puissances. Les séries de Taylor peuvent également faciliter la recherche d'autres informations, comme les dérivées et les intégrales des fonctions. Prenons un exemple classique.
Quelle est l'intégrale indéfinie de \(f(x)=e^{x^2}\) ?
Réponse :
Cette fonction est bien connue dans le domaine des mathématiques comme exemple de fonction qui n'a pas d'antidérivée pouvant être écrite en termes de fonctions élémentaires que tu connais. Si tu essaies d'évaluer cette intégrale, tu verras que toutes les techniques d'intégrale que tu connais ne suffisent pas à la résoudre ! Jusqu'à présent, en tout cas. Avec la série de Taylor, tu peux le faire !
\[ \N- Début{alignement} e^x&=\sum_{n=0}^{\Nfty} \dfrac{f^{(n)}(0)x^n}{n!} \\N- &=\sum_{n=0}^{\infty} \dfrac{e^0x^n}{n!} \N- &=\sum_{n=0}^{\infty} \dfrac{x^n}{n!}. \[end{align}\]
\[ \begin{align} e^{x^2}&=\sum_{n=0}^{\infty} \dfrac{(x^2)^n}{n!} \\N- &=\sum_{n=0}^{\infty} \dfrac{x^{2n}}{n!}. \N- [Fin{alignement}\N]
\[ \begin{align} e^{x^2}&=1+x^2+\dfrac{x^4}{2}+\dfrac{x^6}{6} +\dfrac{x^8}{24}+\dots\end{align}\]
\[ \begin{align} \int e^{x^2} \N- \Nmathrm{d}x &=\int \Nleft( 1+x^2+\dfrac{x^4}{2}+\dfrac{x^6}{6} +\dfrac{x^8}{24}+\dots\Nright) \N- \Nmathrm{d}x .\Nend{align}\N]
\[ \begin{align} \Nint e^{x^2} \, \mathrm{d}x &=C+ x+\dfrac{x^3}{3}+\dfrac{x^5}{10} \\N- &\Nquad+\dfrac{x^6}{36} +\dfrac{x^8}{192}+\dots \end{align}\]
Tu as donc l'intégrale indéfinie de \(e^{x^2}\) écrite sous forme de série de puissance grâce à la série de Taylor !
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models' (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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