09011511056中国石油大学数学实验教材初稿.pdf(7)

1970-01-01 08:00

输出如图, 其中虚线是函数的二阶导数. 观察二阶导数的正负与函数的凹凸之间的关系.

2 1

?3 ?2 ?1

?1 ?2 ?3 ?4 ?5

1 2 3

再输入

gen=Solve[f3'' [x]==0,x] 则输出

??? ? ? 1 ? ? 1 ?? ? x

, x? ? ??? ??

?? 6 ? ?? 6 ?

??

即得到二阶导数等于 0 的点是? 1 . 用例 1 中类似的方法知在 ??? ,

6

上二阶导数大于零, 曲线弧向上凹. 在 ? 1 ?

?

?

1 ? ? 1 ,?? ?

和 6 ?? ? 6 ?

?

?

? ? 6 6

, 1 ??上二阶导数小于零, 曲线弧向上凸.

再输入 f3[x]/.gen

则输出 {3/4,3/4}

这说明函数在? 1 和 1

6

6

. 的值都是 3/4. 因此两个拐点分别是 ?, ?, 和 ? 6 4 ?? ?? 6 4 ?

? ? 1 3 ? ? 1 3 ?

例 3 已知函数

f (x) ? 1 6 25 5

? 60x ?150x ?180x ? 25, x ? 2x ? x 2 2 4 3 2

在区间[?6,6]上画出函数 f (x), f ?(x), f ??(x)的图形, 并找出所有的驻点和拐点. 输入命令

f[x_] := x^6/2 - 2*x^5 - 25*x^4/2 + 60*x^3 - 150*x^2 - 180*x - 25;

Plot[{f[x], f'[x], f''[x]}, {x, -6, 6}, PlotStyle -> {GrayLevel[0], Dashing[{0.01}], RGBColor[1, 0, 0]}]

NSolve[f'[x] == 0, x] NSolve[f''[x] == 0, x]

29

则输出如图

6000 4000 2000

?6 ?4 ?2

?2000 ?4000 ?6000

2 4 6

3.2.3求函数的极值

例 4 求函数 y ? x 2 的极值.

1? x

输入

f2[x_]:=x/(1+x^2); Plot[f2[x],{x,-10,10}] 则输出如图.

0.4

0.2

?10 ?5

?0.2

5 10

?0.4

观察它的两个极值. 再输入 Solve[f2' [x]==0,x] 则输出

{{x->-1},{x->1}} 即驻点为 x ? ?1.用二阶导数判定极值, 输入 f2'' [-1] f2'' [1]

则输出 1/2与-1/2. 因此 x ? ?1是极小值点, x ?1是极大值点. 为了求出极值, 再输入 f2[-1] f2[1]

输出-1/2与 1/2. 即极小值为-1/2, 极大值为 1/2.

30

3.2.4 求极值的近似值 例 5 求函数 y ? 2sin 输入

f4[x_]:=2 (Sin[2 x])^2+5x*(Cos[x/2])^2/2; Plot[f4[x],{x,0,Pi}] 则输出如图.

2

(2x)? 5 xcos 2 ? x ?的位于区间(0,? )内的极值的近似值.

? ?

2 ? 2 ?

3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5

0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

观察函数图形, 发现大约在 x ?1.5附近有极小值, 在 x ? 0.6和有 x ? 2.3极大值. 用命令

FindMinimum直接求极值的近似值. 输入 FindMinimum[f4[x],{x,1.5}] 则输出

{1.94461,{x->1.62391}}

即同时得到极小值 1.94461和极小值点 1.62391. 再输入 FindMinimum[-f4[x],{x,0.6}] FindMinimum[-f4[x],{x,2.3}] 则输出

{-3.73233,{x->0.864194}} {-2.95708,{x->2.24489}} 即得到函数?y的两个极小值和极小值点. 再转化成函数 y的极大值和极大值点. 3.2.5泰勒公式与函数逼近

1? x ? x ??? x ? R x 近似计算 e x . 若| x |例 6 利用泰勒公式 e ?( ) ?1,要求截断误差 n

2! n!

x

2 n

| Rn |? 0.005,问 n应取多大?

e x e 3 n?1

| x |n?1 ?因为| Rn |? x ? ,

(n?1)! (n?1)! (n?1)!

所以, 欲使| Rn |? 0.005, 只要取n ? 5即可.

31

输入命令

f[x_]=Normal[Series[Exp[x],{x,0,5}]]

Table[N[{x,Exp[x],f[x],Exp[x]-f[x]}],{x,-1,1,0.4}] 则输出下表结果

ex 截断误差Rn(?x) ?x p(x)

?1.00 0.367879 0.366667 0.00121277 ? 0.60 0.5488812 0.548752 0.0000596361 ? 0.20 0.818731 0.818731 8.64113?10?8

9.14935?10?8 0.20 1.2214 1.2214

0.60 1.82212 1.82205 0.0000708004

0.00161516 1.00 2.71828 2.71667

例 7 观察函数 f (x) ? sin x各阶泰勒展开的图形. (1) 固定 x0 ? 0,观察阶数 n的影响; 输入命令

t = Table[Normal[Series[Sin[x], {x, 0, i}]], {i, {5, 15, 25}}];

PrependTo[t, Sin[x]];

Plot[t, {x, 0, 5*Pi}, PlotRange -> {-3, 3}, PlotStyle -> {RGBColor[0, 0, 0], RGBColor[1, 0, 0], RGBColor[0, 1, 0], RGBColor[0, 0, 1]}, Background -> RGBColor[0.753, 0.753, 0.753]] 则输出如图.

3 2

1

5

?1 ?2

10 15

?3

(2) 扩大显示区间范围, 以观察在偏离展开点 x 0 时泰勒多项式对函数的逼近情况; 输入命令

t = Table[Normal[Series[Sin[x], {x, 0, i}]], {i, 1, 19, 2}]; PrependTo[t, Sin[x]];

Plot[Evaluate[t], {x, -Pi, Pi}]

Plot[Evaluate[t], {x, -Pi, Pi}, AspectRatio -> Automatic] Plot[Evaluate[t], {x, -2 Pi, 2 Pi}, AspectRatio -> Automatic] Plot[Evaluate[t], {x, -3 Pi, 2 Pi}, AspectRatio -> Automatic]

32

则分别输出相应图形.

3 2 1

?3 ?2 ?1

?1 ?2 ?3

1 2 3

3

2

1

?3 ?2 ?1 1 2 3

?1

?2

?3

4

2

?6 ?4 ?2 2 4 6

?2

?4

33


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