Polinomio de Taylor de funciones reales de una variable real.
Una de los 谩mbitos m谩s trabajados, incluso en la actualidad; es la aproximaci贸n de funciones de una o m谩s variables a partir de otras que sepamos manejar con un mejor dominio. En nuestro caso, los famosos polinomios de Taylor entran en escena. Comenzamos dando una definici贸n:
Cuando $x_0=0$ (polinomio centrado en el origen), el polinomio generado se acostumbra a denominar polinomio de McLaurin. La construcci贸n del polinomio se remonta a encontrar un polinomio cuyas derivadas hasta el orden $n$ coincidan con las de $f$ en el $x_0$ estudiado. Mediante una prueba constructiva, se puede demostrar el siguiente resultado:
Ocurre que una amplia gama de funciones se pueden aproximar relativamente bien mediante sus respectivos polinomios de Taylor. Un claro ejemplo de ello son las funciones trigonom茅tricas b谩sicas, la funci贸n exponencial, etc.
De hecho, se puede probar que $f(x)-P_n(f,x_0)(x) = o((x-x_0)^n)$, para $x\to x_0$. En particular, a la hora de realizar aproximaciones a diestro y siniestro con un polinomio de Taylor asociado a $f$, viene bien manejar una cota de error cometida seg煤n lo que uno necesite. Dicha cota de error la proporciona el Teorema de Taylor:
Proof: Denotamos $\varphi(x_0) = P_n(f,x_0)(x)$. Supongamos sin p茅rdida de generalidad $x_0<x$. Por hip贸tesis: $\varphi \in \mathcal{C}(I) \cap \mathcal{D}(I)$, verificando:
$$\begin{eqnarray} \varphi'(x_0) &=& f'(x_0) + \sum_{j=1}^n \frac{f^{(j+1)}(x_0)}{j!}(x-x_0)^j - \sum_{k=1}^n \frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}k(x-x_0)^{k-1} = \\ &=& f'(x_0) + \sum_{j=1}^n \frac{f^{(j+1)}(x_0)}{j!}(x-x_0)^j - \sum_{k=1}^n \frac{f^{(k)}(x_0)}{(k-1)!}(x-x_0)^{k-1} = \\ & = & \sum_{j=1}^n \frac{f^{(j+1)}(x_0)}{j!}(x-x_0)^j -\sum_{k=2}^n \frac{f^{(k)}(x_0)}{(k-1)!}(x-x_0)^{k-1} = \\ &=& \sum_{j=2}^{n+1} \frac{f^{(j)}(x_0)}{(j-1)!}(x-x_0)^{j-1} - \sum_{k=2}^n \frac{f^{(k)}(x_0)}{(k-1)!}(x-x_0)^{k-1} = \\ & = & \frac{f^{(n+1)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \end{eqnarray}$$
Consideremos ahora la funci贸n auxiliar $g(x_0)=(x-x_0)^{n+1}$, de forma que $g'(x_0) = -(n+1)(x-x_0)^n$. Ya que $f,g\in \mathcal{C}([x_0,x])\cap \mathcal{D}((x_0,x))$, y $g'(x)\neq 0, \forall x\in (x_0,x)$; aplicamos el Teorema del Valor Medio Generalizado:
$$\exists \xi \in (x_0,x): \frac{\varphi'(\xi)}{g'(\xi)} = \frac{\varphi(x)-\varphi(x_0)}{g(x)-g(x_0)}$$
El primer miembro se reduce a $-\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}$. Mientras que en el segundo, tenemos:
$$\frac{\varphi(x)-\varphi(x_0)}{g(x)-g(x_0)} = \frac{f(x)-P_n(f,x_0)(x)}{-(x-x_0)^{n+1}} = \frac{P_n(f,x_0)(x) - f(x)}{(x-x_0)^{n+1}}$$
Reemplazando en la igualdad que ten铆amos:
$$\frac{P_n(f,x_0)(x) - f(x)}{(x-x_0)^{n+1}} = -\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!} \Longrightarrow f(x) = P_n(f,x_0)(x) + \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-x_0)^{n+1}$$
En el caso de $x_0>x$, el procedimiento de la prueba es el mismo, obteniendo un $\xi \in (x,x_0)$ verificando la misma propiedad.
$\square$
A partir del teorema anterior, se define al Resto de Lagrange (de grado $n$, centrado en $x_0$) como: $$R_n(f,x_0)(x) = f(x) -P_n(f,x_0)(x)$$
, de forma que bajo las hip贸tesis del Teorema de Taylor $(x_0<x)$:
$$\exists \xi \in (x_0, x): R_n(f,x_0)(x) = \frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-x_0)^{n+1}$$
Bajo esta expresi贸n del resto, podemos establecer una cota del mismo:
$$|R_n(f,x_0)(x)| \leq \frac{(x-x_0)^{n+1}}{(n+1)!} \max_{x\in I} |f'(x)|$$
Esta forma del resto es la m谩s utilizada, dada la comodidad y versatilidad que presenta. Se conocen tambi茅n otras formas del resto, como puede ser la de Cauchy o la integral. Sin embargo, con un manejo adecuado de la forma de Lagrange del resto, lograremos enfrentar gran parte de los problemas que se nos presentan.
Ejercicios:
- Calcular el polinomio de McLaurin de cualquier grado, de la funci贸n $f(x)=\ln(1+x)$. Utilizarlo para aproximar $\ln 1.2$ con un error menor que $0.01$.
Comentarios