taylor 2

Serie de Potencia en los Complejos-

ING. SALINAS AQUIJE T.W.CATEDRATICO

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA ( UNI )UNIVERSIDAD DE CIENCIAS Y HUMANIDADES (UCH)

SERIE DE TAYLOR Y MACLAUREN EN LOS REALES Y LOS COMPLEJOS

Serie de Taylor y Maclaurin

¿Qué funciones tienen representación en serie de potencias?

¿Cómo podemos encontrar esas representaciones?

Suponiendo que f es cualquier función representable mediante una serie de potencias:

xf )(


0)( caf

)(1 axc0c 22 )( axc 3

3 )( axc ...)( 44 axc Rax

xf )('

1)(' caf

)(2 2 axc1c 23 )(3 axc ...)(4 3

4 axc Rax

xf )(''

22)('' caf

Rax 22c )(32 3 axc ...)(43 24 axc

xf )('''

33 !332)(''' ccaf

Rax

!

)()(

n

afc

n

n

nnn cnncaf !...432)()(

332 c )(432 4 axc ...)(543 25 axc



!

)()(

n

afc

n

n

Rax

0

)()(n

nn axcxf

Teorema: Si f tiene una representación (desarrollo) en forma de serie de potencias en a, esto es, si

Los coeficientes están expresados por la fórmula


)(af

0

)(

)(!

)()(

n

nn

axn

afxf

)(!1

)('ax

af 2)(

!2

)(''ax

af...)(

!3

)(''' 3 axaf

)0(f

0

)(

!

)0()(

n

nn

xn

fxf x

f

!1

)0('...

!2

)0('' 2 xf


EJEMPLO 1 – Determina la serie de Maclaurin de la función f(x) = ex y su radio de convergencia

1)0( 0 ef nSOLUCIÓN – Si f(x) = ex , de modo que para toda n.

En consecuencia, la serie de Taylor de f en 0 (esto es, la serie de Maclaurin) es

0

)(

!

)0(

n

nn

xn

f...

!3!2!11

32

xxx

0 !n

n

n

x

Para hallar el radio de convergencia, sea . Entonces

101

!

)!1(

11

n

x

x

n

n

x

a

an

n

n

n

!/ nxa nn

De modo que, de acuerdo con la prueba de la razón, la serie converge para toda x y el radio de convergencia R


La conclusión a la que llegamos con el teorema 5 y el ejemplo 1 es que en caso de que ex tenga un desarrollo como serie potencias en 0, entonces

0 !n

nx

n

xe

Así pues, ¿cómo determinar si acaso ex posee una representación en forma de serie de potencias?

Investigaremos la pregunta más general: ¿en qué circunstancias una función es igual a la suma de su serie de Taylor? En otras

palabras, si f tiene derivadas de todos los órdenes, ¿cuándo se cumple?

0

)(

)(!

)()(

n

nn

axn

afxf


Al igual que con cualquier serie convergente, esto significa que f(x) es el límite de la sucesión de sumas parciales. En el caso de las series de Taylor, tenemos que las sumas son

n

i

ii

n axi

afxT

0

)(

)(!

)()(

)(af )(!1

)('ax

af 2)(

!2

)(''ax

af nn

axn

af)(

!

)(...

Observará que Tn es un polinomio de grado n llamado polinomio de Taylor de grado n-ésimo, de f en a. Por ejemplo, la función exponencial f(x)= ex, resultado del ejemplo 1, indica que sus primeros tres polinomios de Taylor en 0 (o sus polinomios de Maclaurin) con n = 1,2 y 3 son


xxT 1)(1!3!2

1)(32

3

xxxxT

!21)(

2

2

xxxT

)(1 xTy )(2 xTy

)(3 xTy

xey


En la figura 1 se trazan las gráficas de la función exponencial y de estos tres polinomios de Taylor.

)( )( xTLimxf nn

En general, f(x) es la suma de la serie de Taylor si

)()()( xTxfxR nn

Si ponemos

)()()( xRxTxf nn y

0)(

xRLim nn

entonces se llama residuo de la serie de Taylor. Si pudiéramos demostrar que entonces se desprendería

)(xRn

)( xTLim nn

)()( )( xfxRLimxf nn

)()( xRxfLim nn


Hemos demostrado el teorema que sigue.

Rax Cuando , entonces f es igual a la suma de su serie de Taylor en el intervalo

Teorema: Si f (x) = Tn(x) + Rn(x), donde Tn es el polinomio de Taylor de n-ésimo grado de f en a y

0)(

xRLim nn

.Rax

Desigualdad de Taylor: Si para , entonces el residuo Rn(x) de la serie de Taylor satisface la desigualdad

dax

1

)!1()(

n

n axn

MxR

Mxf n )()1(

dax para


Demostración

Mxf n )(Para ver por qué es verdadero lo anterior en el n = 1, suponemos que .

En particular se tiene , de manera que para tenemosdxxa

x

a

x

a

n dtMdttf )(

Mxf )(''

Una antiderivada de f’’ es f’, de manera que en virtud de la parte 2 del teorema fundamental del cálculo, tenemos

)()(')(' axMafxf )()(')(' axMafxf o

x

a

x

adtatMafdttf )()(')(' Luego


2

)())((')()(

2axMaxafafxf

2)(2

))((')()( axM

axafafxf

que Así ).)((')()()()()( Pero 11 axafafxfxTxfxR

21 )(

2)( ax

MxR

Por un razonamiento semejante con , se obtieneMxf )(''

Luego

21 )(

2)( ax

MxR

2

1 2)( ax

MxR


EJEMPLO 2 – Escriba la serie de Maclaurin de sen x y demuestre que representa sen x para toda x.

SOLUCIÓN – Ordenamos nuestros cálculos en dos columnas:

xsenxf )(

xsenxf )(''

xxf cos)('

0)0( f

xxf cos)('''

xsenxf )()4(

0)0('' f

1)0(' f

1)0(''' f

0)0()4( f


En vista de que las derivadas se repiten en ciclos de cuatro, podemos escribir la serie de Maclaurin de esta manera:

)0(f xf

!1

)0('2

!2

)0(''x

f...

!3

)0(''' 3 xf

)!12()1(

12

0

n

x n

n

n...!7!5!3

753

xxx

x

Ya que ,sabemos que para toda x. De modo que podemos tomar M = 1 en la desigualdad de Taylor:

)(xRn

1

)!1(nx

n

M

)!1(

1

n

xn

xxsenxf n cos o es )()1( 1 )()1( xf n


Por la ecuación 10 el lado derecho de esta desigualdad se acerca a 0 cuando n→∞, de manera que |Rn(x)|→ 0 por el teorema del emparedado, se sigue que Rn(x)→ 0 cuando n→∞, de modo que sen x es igual a la suma de su serie de Maclaurin, por el teorema 8.

Para referencias futuras enunciamos el resultado del ejemplo 4.

xn

x n

n

n todapara )!12(

)1(12

0

...!7!5!3

753

xxx

xxsen


EJEMPLO 3 – (a) ¿Cuál es el máximo error posible al emplear la aproximación

SOLUCIÓN – a) Observará que la serie de Maclaurin

...!7!5!3

753

xxx

xxsen

3.03.0 xCuando ? Use esta aproximación a fin de calcular sen 12ª, con seis decimales

(b) ¿Para qué valores de x esta aproximación tiene una exactitud de 0.00005?

!5!3

53 xxxxsen

Es alternante para todos los valores de x, distintos de cero, de modo que podemos aplicar el teorema de estimación de series alternantes. El error cometido al aproximar sen x mediante los tres primeros términos de la serie de Maclaurin es, cuando mucho


3.03.0 xSi , entonces , modo que el error es menor que

5040!7

77 xx

3.0x

87

103.45040

)3.0(

Para calcular sen 12º, primero convertirnos a radiantes:

15180

12º12

sensensen

20791169.0

!5

1

15!3

1

1515

53


Por consiguiente, , con cinco decimales.

00005.05040

7

x

(b) El error será menor que 0.00005 si

207912.0º12 sen

821.0)252.0( o 252.0 7/17 xx

Al despejar x, de esta desigualdad, obtenemos

De suerte que la aproximación dada posee una precisión de 0.00005 cuando |x| < 0.82 .


¿Y si hubiéramos empleado la desigualdad de Taylor para resolver el ejemplo 3? Dado que f (7)(x)= -cos x, tenemos y luego1)()7( xf

De modo que se obtienen las mismas estimaciones que con el teorema de estimación de series alternantes.

7

6 !7

1)( xxR

¿Y si recurrimos a métodos gráficos? En la figura 4 se exhibe la gráfica de

53

6 120

1

6

1 )( xxxxsenxR

Y ahí se muestra que cuando . Es la misma estimación que obtuvimos en el ejemplo 3. Para la parte (b) deseamos que , de modo que graficamos y (figura 5) . Al poner el cursor en la intersección de la derecha, la desigualdad se satisface cuando . Es la misma estimación obtenida en la solución del ejemplo 3.


3.0x86 103.4)( xR

)(6 xRy 00005.0)(6 xR

82.0x00005.0y

8103.4

)(6 xRy

3.03.0 0

00006.0

)(6 xRy

11 0

00005.0y


Si en el ejemplo 3 se nos hubiera pedido aproximar sen 72º en lugar de sen 12º, habría sido más adecuado usar los polinomios de Taylor en en lugar de , ya que son mejores aproximaciones a los valores de sen x cuando x está próxima a . Observe que 72º es próximo a 60º, o radianes, y que es fácil calcular las derivadas de sen x en .

3/a0a

3/ 3/3/


La Figura 6 representa la gráficas de las aproximaciones con polinomios de Taylor

A la senoide. Puede ver que, al aumentar n, Tn(x) es buena aproximación a sen x en un intervalo cada vez mayor.

!7!5!3)(

753

7

xxxxxT

xxT )(1!3

)(3

3

xxxT

!5!3)(

53

5

xxxxT

)(xseny

1T 3T

5T7T


Uno de los empleos de este tipo de cálculos, como los de los ejemplos anteriores, se presenta en las calculadoras y computadoras; por ejemplo, cuando se oprime la tecla sen o ex en la calculadora, o cuando un programador emplea una subrutina para definir una función trigonométrica, exponencial o de Bessel, el cálculo en muchas máquinas es una aproximación polinomial. A menudo, se trata de un polinomio de Taylor modificado para repartir el error con más uniformidad en un intervalo.


EJEMPLO 4 – En la teoría especial de la relatividad de Einstein, la masa de un objeto se mueve a la velocidad v es

En donde m0 es la masa del objeto cuando está en reposo y c es la velocidad de la luz. La energía cinética del objeto es la diferencia entre su energía total y su energía en reposo:

22

0

/1 cv

mm

20

2 cmmcK

20)2/1( vmK

(a) Demuestre que cuando v es muy pequeña, en comparación con c, la ecuación para calcular K concuerda con la que se obtiene en la física clásica newtoniana:

(b) Emplee la desigualdad de Taylor a fin de estimar la diferencia entre estas expresiones para calcular K cuando |v| ≤ 100 m/s.

SOLUCIÓN – (a) Con las expresiones dadas para K y m, obtenemos

2022

202

02

/1cm

cv

cmcmmcK


112/1

2

22

0 c

vcm

Con , la serie de Maclaurin de (1+x)1/2 se calcula con más facilidad como una serie binomial con k= -1/2. (Mientras que |x|<1 porque v < c.) Por consiguiente

22 / cvx

...!3

)2/5)(3/2)(2/1(

!2

)3/2)(2/1()2/1(1)1( 322/1

xxxx

...)16/5()8/3()2/1(1 32 xxx


Si v es mucho menor que c, todos los términos después del primero son muy pequeño en comparación con el primero. Si los omitimos, llegamos a

1...

16

5

8

3

2

11 y

6

6

4

4

2

22

0 c

v

c

v

c

vcmK

...

16

5

8

3

2

16

6

4

4

2

22

0 c

v

c

v

c

vcm

202

22

0 )2/1(2

1vm

c

vcmK

(b) Si , y M es un número tal que , entonces por la desigualdad de Taylor podemos escribir

11)( ,/ 2/120

22 xcmxfcvxMxf )(''

21 !2

)( xM

xR


Como y se tiene , tenemosm/s 100v2/520 )1(

4

3)('' xcmxf

)( )/1001(4

3

)/1(4

3)(''

2/522

20

2/522

20 M

c

cm

cv

cmxf

Ahora, con ,/103 8 smc

010

4

4

2/522

20

1 1017.4100

)/1001(4

3

2

1)( m

cc

cmxR

.102.4 010 m

Así cuando , la magnitud del error cometido al usar la expresión de Newton para la energía cinética es, cuando mucho

smc /103 8

SERIES DE FOURIER

Una serie de Fourier es una serie infinita que converge puntualmente a una función periódica y continua a trozos (o por partes). Las series de Fourier constituyen la herramienta matemática básica del análisis de Fourier empleado para analizar funciones periódicas a través de la descomposición de dicha función en una suma infinita de funciones sinusoidales mucho más simples (como combinación de senos y cosenos con frecuencias enteras). El nombre se debe al matemático francés Jean-Baptiste Joseph Fourier que desarrolló la teoría cuando estudiaba la ecuación del calor. Fue el primero que estudió tales series sistemáticamente, y publicó sus resultados iniciales en 1807 y 1811. Esta área de investigación se llama algunas veces Análisis armónico.

Es una aplicación usada en muchas ramas de la ingeniería, además de ser una herramienta sumamente útil en la teoría matemática abstracta. Áreas de aplicación incluyen análisis vibratorio, acústica, óptica, procesamiento de imágenes y señales, y compresión de datos. En ingeniería, para el caso de los sistemas de telecomunicaciones, y a través del uso de los componentes espectrales de frecuencia de una señal dada, se puede optimizar el diseño de un sistema para la señal portadora del mismo. Refiérase al uso de un analizador de espectros.Las series de Fourier tienen la forma:

Las primeras cuatro aproximaciones para una función escalonada

El análisis de Fourier fue introducido en 1822 en la “Théorie analyitique de la chaleur” para tratar la solución de problemas de valores en la frontera en la conducción del calor.

Más de siglo y medio después las aplicaciones de esta teoría son muy bastas: Sistemas Lineales, Comunicaciones, Física moderna, Electrónica, Óptica y por supuesto, Redes Eléctricas entre muchas otras.

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