Kapitel 7. Reihen. Konvergenz unendlicher Reihen. Konvergenzkriterien. Potenzreihen und Taylorreihen. Anwendungen

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1 Kapitel 7 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Konvergenzkriterien Potenzreihen und Taylorreihen Anwendungen

2 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Betrachtet man die unendliche Reihe , so stellt man fest, dass jeder Summand stets um die Hälfte kleiner ist als sein Vorgänger. Die auf der Zahlengeraden hinzukommenden Stücke werden also immer kleiner, bis sie wegen ihrer Winzigkeit nicht mehr sichtbar sind. Je länger man den Additionsvorgang fortsetzt, desto näher kommt man der Eins, sie wird aber in der Summe nie übersprungen werden. 0 1/2 1/ 4 1/8 1/16 1/ IR Mathematik kompakt 1

3 Mathematik kompakt 2 Untersuchung einer Reihe Untersuchen wir andererseits die Reihe , so gilt - Glieder 1 bis 2 der Reihe: > = 1 2, - Glieder 3 bis 6 der Reihe: > 4 18 = 1 2, usw. Eine bestimmte Anzahl von Summanden, die wir Teilsumme nennen wollen, ergibt stets einen Summenwert größer als 1/2: } {{ } > } {{ } > } {{ } > = } {{ } > Die Summe wird also unendlich groß, obwohl wie im ersten Beispiel die einzelnen Summanden auch hier immer kleiner werden. Reihen Konvergenz unendlicher Reihen

4 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Unendliche Reihe, Partialsumme Definition Ist (a n ) n IN = a 0, a 1, a 2, eine Zahlenfolge, dann heißt die durch die Vorschrift s n := n 1 a k = a 0 + a a n 1, n IN +, neu gebildete Folge (s n ) n IN+ (die aus (a n ) gebildete) unendliche Reihe. Statt lim n s n schreibt man a k. Die Glieder s n dieser Folge werden Partialsummen genannt. Man beachte, dass die n-te Partialsumme gemäß unserer Definition stets aus n Summanden besteht: usw. s 1 = a 0, s 2 = a 0 + a 1, s 3 = a 0 + a 1 + a 2, Mathematik kompakt 3

5 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Beispiel Der Reihe liegt die Folge ( ) 1 2 n+1 n IN zugrunde. Die Partialsummen ergeben sich zu s n = 2n 1 2 n. Anstelle der Grenzwertnotation schreibt man lim n 2 n 1 2 n 1 2 k+1. Mathematik kompakt 4

6 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Übung Durch welche Folge wird die Reihe definiert? Mathematik kompakt 5

7 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Lösung Die unendliche Reihe wird durch die Folge ( 1 n + 2 n IN definiert. Man kann sie in der Form schreiben. n 1 ( 1 ) k + 2 ) n IN + Mathematik kompakt 6

8 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Konvergenz und Divergenz unendlicher Reihen Definition Eine unendliche Reihe (s n ) n IN+ heißt konvergent, wenn die Folge ihrer Partialsummen konvergent ist, d.h. wenn a k = lim n s n = s gilt. Der Grenzwert s heißt Summe oder Summenwert der unendlichen Reihe. Existiert s nicht, so nennt man die Reihe divergent. Eigentlich steht das Symbol a k für die Summe einer konvergenten Reihe. Man benutzt es aber auch zur Bezeichnung der (nicht notwendigerweise konvergenten) Folge von Partialsummen (s n = n 1 a k) n IN+ selbst. Mathematik kompakt 7

9 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Beispiel a) Zu untersuchen ist, ob die Reihe ( 1) k konvergent ist. Für die Folge der Partialsummen erhält man s 1 = ( 1) 0 = 1, s 2 = s 1 + ( 1) 1 = 0, s 3 = s 2 + ( 1) 2 = 1, usw., d.h. diese ist alternierend: 1, 0, 1, 0,... Daher divergiert die Reihe. b) Die sog. harmonische Reihe 1 k+1 stimmt bis auf den ersten Summanden mit der Reihe 1 k+2 überein. Letztere wird unendlich groß, was wir bereits festgestellt haben. Dies trifft natürlich auch für die harmonische Reihe zu. Man sagt, sie ist divergent gegen und schreibt 1 k + 1 =. Mathematik kompakt 8

10 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Übung Bestimmen Sie 1 2 k+1. Mathematik kompakt 9

11 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Lösung Man erhält 1 = lim 2k+1 n = lim n 2 n 1 2 n (1 12 n ) = 1. Mathematik kompakt 10

12 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Unendliche geometrische Reihe Wir kennen endliche geometrische Reihen der Form n 1 i=0 a 0 q i n 1 = a 0 i=0 Jetzt können wir die Konvergenz der unendlichen geometrischen Reihe q k untersuchen: Dazu betrachten wir die Partialsummen q i. s n = 1 + q + q q n 1. Für q = 1 ist s n = n. Wegen lim n n = hat man bestimmte Divergenz mit dem uneigentlichen Grenzwert. Für q 1 ergibt sich aus der Formel für die endliche geometrische Reihe s n = qn 1 q 1. Daraus folgt lim n s q n 1 n = lim n q 1 = lim n q n 1. q 1 Für q < 1 konvergiert die Reihe mit dem Summenwert 1 1 q, da bekanntlich lim n q n = 0. Für q > 1 hat man wegen lim n q n = ± Divergenz. Mathematik kompakt 11

13 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Unendliche geometrische Reihe Zusammenfassend halten wir fest: Falls q < 1, dann gilt für die geometrische Reihe a 0 (1 + q + q 2 + q ) = a 0 qk = a q. In allen anderen Fällen liegt Divergenz vor. Mathematik kompakt 12

14 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Beispiel Die bereits bekannte Reihe n k+1 n IN + ist natürlich eine geometrische Reihe mit a 0 = 1/2 und dem konstanten Quotienten q = 1/2. Es ergibt sich damit: 1 2 k+1 = 1 2 = 1 2 ( ) 1 k /2 = 1. Mathematik kompakt 13

15 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Übung Berechnen Sie die Summe der geom. Reihe Mathematik kompakt 14

16 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Lösung Für diese geometrische Reihe gilt a 0 = 1 und q = 3/4. Obige Formel liefert somit ( 3 4 )k = 1 1 ( 3/4) = 4 7. Mathematik kompakt 15

17 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Rechenregeln für konvergente Reihen Da eine Reihe lediglich eine in besonderer Weise geschriebene Folge ist, gelten zu den Folgen analoge Rechenregeln: Ist a k = a, so gilt: b k = b und c = const, (a k + b k ) = a + b, c a k = c a k = c a. Wegen des Kommutativgesetzes ist die Summe endlich vieler Zahlen immer unabhängig von der Reihenfolge der Summanden. Die Summe einer konvergenten unendlichen Reihe ist mittels der Folge ihrer Partialsummen definiert. In diese geht aber die Reihenfolge der Summanden wesentlich ein, so dass man i.allg. die Unabhängigkeit des Summenwertes von der Summationsreihenfolge nicht erwarten kann. Mathematik kompakt 16

18 Mathematik kompakt 17 Abhängigkeit von Summationsreihenfolge Bekanntlich konvergiert die sog. alternierende harmonische Reihe gegen den Grenzwert ln 2: ( 1) k k + 1 = = ln 2. Wenn wir diese Reihe nun so umordnen, dass auf einen positiven Summanden stets zwei negative folgen, so ergibt sich: (1 1 2 ) ( ) ( ) ( )... = = ( )... = 1 ln 2. 2 Die umgeordnete Reihe hat also einen anderen Wert (ln 2 ln 2 2 ). Reihen Konvergenz unendlicher Reihen

19 Reihen Konvergenz unendlicher Reihen Absolut konvergente Reihe Definition Die Reihe a k heißt absolut konvergent, wenn die Reihe der absoluten Summanden a k konvergiert. Bei absolut konvergenten Reihen darf man die Summanden beliebig umordnen, die Reihe konvergiert dann immer noch gegen denselben Summenwert. Die Reihe ( 1) k k + 1 ist nicht absolut konvergent, da die zugehörige Reihe mit den absoluten Summanden auf die harmonische Reihe führt und diese divergiert. 1 k + 1 Mathematik kompakt 18

20 Reihen Konvergenzkriterien Notwendiges Konvergenzkriterium Bildet man aus der Folge (a n ) die Reihe a k, so lässt sich jedes Folgenglied auch als Differenz zweier aufeinander folgender Partialsummen s n+1, s n schreiben: a n = n a k n 1 a k = s n+1 s n. Wenn man nun annimmt, dass die Reihe gegen die Summe s konvergiert, dann muss natürlich gelten: lim n a n = lim s n n+1 lim s n n = s s = 0. Wenn eine Reihe a k konvergiert, dann ist die Folge der einzelnen Summanden (a k ) eine Nullfolge. Umgekehrt: Wenn lim k a k 0, dann divergiert die Reihe a k. Kriterium ist nicht hinreichend! Z.B. harmonische Reihe: Glieder a k = k+1 1 bilden zwar Nullfolge, die Reihe ist aber divergent. Mathematik kompakt 19

21 Reihen Konvergenzkriterien Beispiel a) Die Reihe ( 1) k divergiert, da die a k entweder 1 oder 1 sind, also keine Nullfolge bilden. b) Die Summanden der Reihe 1 2 k+1 bilden eine Nullfolge. Da das Kriterium aber nicht hinreichend ist, kann man nicht entscheiden, ob die Reihe konvergiert oder nicht. Hierzu sind andere Kriterien nötig. Mathematik kompakt 20

22 Reihen Konvergenzkriterien Leibniz-Kriterium Dem notwendigen Kriterium sehr ähnlich ist ein hinreichendes Kriterium für sog. alternierende Reihen, deren Summanden abwechselndes Vorzeichen haben (a 2k > 0, a 2k+1 < 0 oder umgekehrt). Eine alternierende Reihe ist konvergent, wenn die Absolutbeträge der Summanden eine monoton fallende Nullfolge bilden. Mit Hilfe der Abbildung kann man sich das Leibniz- Kriterium plausibel machen: Man sieht, wie die Partialsummenfolge s n immer weniger alterniert und gegen einen Grenzwert s konvergiert. s 1 = a 0 s 2 =a 0 -a 1 s 3 = a 0 - a 1 + a 2 s 4 s 6 s 5 s Mathematik kompakt 21

23 Reihen Konvergenzkriterien Beispiel Die alternierende harmonische Reihe ( 1) k k + 1 konvergiert nach Leibniz-Kriterium, da ( 1 k + 1 eine monoton fallende Nullfolge ist. ) Mathematik kompakt 22

24 Reihen Konvergenzkriterien Übung Konvergiert die Reihe ? Mathematik kompakt 23

25 Reihen Konvergenzkriterien Lösung Es handelt sich hier um die sog. Leibniz sche Reihe Da ( ( 1) k 2k k + 1 eine monotone Nullfolge ist, konvergiert diese nach Leibniz-Kriterium. ) Ihr Summenwert, den wir hier aber nicht ermitteln wollen, ergibt sich interessanterweise zu π 4. Mathematik kompakt 24

26 Reihen Konvergenzkriterien Vergleichskriterium, Majorantenkriterium Wichtig sind Kriterien für die absolute Konvergenz einer Reihe a k. Die Summanden der Reihe a k sind alle nichtnegativ, daher bilden die zugehörigen Partialsummen eine monoton wachsende Folge. Diese Partialsummenfolge und damit a k konvergiert also, falls sie nach oben beschränkt ist. Ist die Reihe c k absolut konvergent und gilt für fast alle Summanden der Reihe a k a k c k, dann ist auch diese absolut konvergent. Die absolute Konvergenz von a k ergibt sich sofort:die monoton wachsende Partialsummenfolge n 1 ( a k ) n IN+ ist ja durch c k nach oben beschränkt. Mathematik kompakt 25

27 Reihen Konvergenzkriterien Beispiel Wir untersuchen die Konvergenz von 3 k 4 k + 5. Zunächst stellen wir fest, dass für alle Summanden a k := 3k 4 k + 5 < 3k 4 k = ( 3 4 ) k := c k gilt. Für die geometrische Reihe c k gilt aber ( 3 4 ) k = 1 1 3/4 = 4. Da diese absolut konvergiert, folgt nach dem Majorantenkriterium auch die absolute Konvergenz unserer zu untersuchenden Reihe. Mathematik kompakt 26

28 Reihen Konvergenzkriterien Vergleichskriterium, Minorantenkriterium Da die Reihe c k quasi so etwas wie eine obere Schranke für die Reihe a k ist, nennt man erstere auch Majorante, entsprechend das Kriterium eben Majorantenkriterium. Nun kann man umgekehrt auch untere Schranken für gewisse Reihen angeben, so genannte Minoranten. Mit diesen erhält man ein ähnliches Vergleichskriterium, das Minorantenkriterium: Ist die Reihe c k divergent und gilt für fast alle k die Abschätzung a k c k 0, dann ist auch die Reihe a k divergent. Mathematik kompakt 27

29 Reihen Konvergenzkriterien Übung Ist die Reihe konvergent? Mathematik kompakt 28

30 Reihen Konvergenzkriterien Lösung Wegen k k 0 folgt sofort a k := 1 k 1 k =: c k. Deshalb ist k=1 c k = k=1 1 k eine divergente Minorante für k=1 1 k. Diese Reihe divergiert also ebenfalls. Mathematik kompakt 29

31 Reihen Konvergenzkriterien Wurzelkriterium Besonders hilfreich als Vergleichsreihe ist die geometrische Reihe. Sie liefert das Wurzelkriterium: Die Reihe a k ist absolut konvergent, wenn für ein positives q < 1 gilt: k a k q für fast alle k. Gilt hingegen k a k 1 bzw. a k 1 für fast alle k, so divergiert die Reihe. Da aus k a k q sofort a k q k folgt, ist die geometrische Reihe q k offenbar eine Majorante für a k. Diese konvergiert absolut, weil für q < 1 die geometrische Reihe absolut konvergent ist. Die Divergenzaussage ist offensichtlich. Mathematik kompakt 30

32 Reihen Konvergenzkriterien Beispiel Für die Reihe 1 (3 + ( 1) k ) k = gilt mit k 1 k a k = ( 1) k 1 (=: q). 2 Nach dem Wurzelkriterium ist die Reihe daher konvergent. Mathematik kompakt 31

33 Reihen Konvergenzkriterien Übung Ist die Reihe konvergent? 5 k (3 + ( 1) k ) k Mathematik kompakt 32

34 Reihen Konvergenzkriterien Lösung Mit k 1 gilt die Abschätzung k a k = ( 1) k Also ist die Reihe nach dem Wurzelkriterium divergent. Mathematik kompakt 33

35 Reihen Konvergenzkriterien Quotientenkriterium Aus dem Wurzelkriterium kann man ein weiteres Kriterium folgern, das Quotientenkriterium: Die Reihe a k ist absolut konvergent, wenn für ein positives q < 1 gilt: a k+1 a k Gilt hingegen q für fast alle k. a k+1 a k divergiert die Reihe. 1 für fast alle k, so Mathematik kompakt 34

36 Reihen Konvergenzkriterien Beispiel Um die Konvergenz der Reihe k=1 2 k k 5 = zu bestimmen, ermittelt man den Quotienten a k+1 a k = 2 k+1 k 5 ( k (k + 1) 5 2 k = 2 k + 1 Für fast alle k, nämlich für k 7, gilt aber 2 ( k k + 1 Somit ist die Reihe divergent. ) ) 5. Mathematik kompakt 35

37 Reihen Konvergenzkriterien Übung Entscheiden Sie mit dem Quotientenkriterium, ob die Reihe konvergent ist. 1 k! Mathematik kompakt 36

38 Reihen Konvergenzkriterien Lösung Es gilt für k > 0. a k+1 a k = k! (k + 1)! = 1 k Damit folgt die Konvergenz der Reihe. Mathematik kompakt 37

39 Reihen Konvergenzkriterien Quotientenkriterium einfache Version In beiden Kriterien ist die Bedingung q < 1 sehr wichtig. Gilt für fast alle k nur k a k 1 bzw. a k+1 a k 1, dann kann man keine Entscheidung treffen (z.b. Konvergenz: k=1 1 k 2, Divergenz: k=1 1 k ). Leichter zu handhaben als das Wurzelkriterium, dafür aber nicht so weitreichend, ist das Quotientenkriterium. Ist speziell die Folge ( a ) k+1 a k k IN konvergent, so genügt eine Grenzwertuntersuchung: Die Reihe a k ist dann absolut konvergent, wenn gilt: lim k a k+1 a k bzw. divergent, wenn gilt: lim k a k+1 a k = q < 1 = q > 1. Mathematik kompakt 38

40 Reihen Potenz- und Taylorreihen Potenzreihen Die geometrische Reihe q k konvergiert für beliebige q < 1 gegen 1 1 q. Anders ausgedrückt kann man statt q verwenden wir jetzt x IR sagen, dass für x < 1 die Funktion f(x) = 1 x 1 durch eine unendliche Reihe dargestellt wird. Es gilt schließlich 1 1 x = x k für x < 1. Die Summanden dieser Reihe sind Potenzen von x. Man nennt solche Reihen daher Potenzreihen. Definition Gegeben seien eine Folge (a k ) und eine fixe reelle Zahl x 0. Dann bezeichnet man für x IR die Reihe a k(x x 0 ) k als Potenzreihe. Die a k heißen Koeffizienten und x 0 nennt man Entwicklungspunkt. Mathematik kompakt 39

41 Reihen Potenz- und Taylorreihen Konvergenzradius und -intervall Mit Hilfe der bekannten Konvergenzkriterien kann man nun überprüfen, für welche x-werte eine Reihe konvergiert: Es gibt Potenzreihen, die für alle x IR konvergieren, solche die nur im Punkt x 0 konvergieren und andere, die dann konvergieren, wenn x Werte aus einem Intervall der Form (x 0 r, x 0 +r) mit reellem r > 0 annimmt. Für jede Potenzreihe, die nicht nur im Entwicklungspunkt x 0 konvergiert, existiert eine reelle Zahl r > 0, so dass die Potenzreihe überall im Intervall x x 0 < r (Konvergenzintervall) konvergiert und für x x 0 > r divergiert. Die Zahl r nennt man Konvergenzradius. Konvergiert die Reihe für alle x IR, so setzt man r =. Mathematik kompakt 40

42 Reihen Potenz- und Taylorreihen Konvergenzbereich von Potenzreihen Ob eine Potenzreihe auch an den Randstellen des Konvergenzintervalls, d.h. für x = x 0 ± r, konvergiert, muss jeweils gesondert untersucht werden. Die Abbildung veranschaulicht das Konvergenzverhalten von Potenzreihen: Divergenz (?? Konvergenz ( Divergenz x 0 x0- r x + r 0 Der Begriff Konvergenzradius kommt übrigens aus der Komplexen Analysis : Man kann in einer Potenzreihe anstelle der reellen Variablen x auch eine komplexe Variable z C zulassen. In diesem Falle ist der Konvergenzbereich dann ein Kreis mit Radius r. Mathematik kompakt 41

43 Reihen Potenz- und Taylorreihen Beispiel a) Die Potenzreihe x k hat den Entwicklungspunkt x 0 = 0 und den Konvergenzradius r = 1. Das Konvergenzintervall ergibt sich zu ( 1, +1). In den Rändern divergiert die Reihe bekanntlich. b) Gegeben sei die Potenzreihe x k k!. Mit a k = gilt für festes, aber beliebiges x x k k! lim k a k+1 a k = lim k = lim k x k+1 (k + 1)! k! x k x k + 1 = 0 < 1. Aus der einfachen Version des Quotientenkriteriums folgt daher die Konvergenz der Reihe für beliebige reelle x. Die Reihe hat den Konvergenzradius r = und das Konvergenzintervall (, ). Mathematik kompakt 42

44 Reihen Potenz- und Taylorreihen Übung a) Welchen Konvergenzradius hat ( 1) k x 2k+1 (2k + 1)!? b) Bestimmen Sie Konvergenzintervall und Konvergenzradius der Reihe k! x k. Mathematik kompakt 43

45 Mathematik kompakt 44 Lösung a) Es ist lim k x 2k+3 (2k + 3)! / x 2k+1 (2k + 1)! = lim k x 2 (2k + 2)(2k + 3) = 0, also kleiner 1 für festes, aber beliebiges x. Die Reihe konvergiert damit nach Quotientenkriterium für alle reellen x. Man sagt, dass sie den Konvergenzradius r = hat. b) Wir setzen a k := k! x k und benutzen das Quotientenkriterium: lim k a k+1 a k k = lim (k + 1)! x k+1 k! x k = lim k (k + 1)x = für beliebige x 0. Die Reihe konvergiert nur für x = 0. Das Konvergenzintervall besteht damit lediglich aus dem Punkt x = 0. Man sagt, dass die Reihe den Konvergenzradius r = 0 hat. Reihen Potenz- und Taylorreihen

46 Reihen Potenz- und Taylorreihen Taylorreihen Betrachten wir eine beliebig oft differenzierbare Funktion y = f(x) und deren Taylorentwicklung um x 0 vom Grad n, (R n (x) ist das Lagrange sche Restglied) f(x) = n f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k + R n (x), k! so können wir den Grenzübergang n vornehmen und erhalten eine spezielle Potenzreihe: Definition Die Taylorreihe der Funktion y = f(x) bzgl. der Stelle x 0 ist definiert durch T (x) = f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k. k! Mathematik kompakt 45

47 Reihen Potenz- und Taylorreihen Übereinstimmungs-Kriterium Auch Taylorreihen haben einen Konvergenzradius. Es stellt sich allerdings die Frage, ob die Funktion T (x), die durch sie definiert wird, im Konvergenzintervall mit der Ausgangsfunktion f(x) übereinstimmt. Da die n-te Partialsumme der Taylorreihe das n-te Taylorpolynom ist, erhält man aus der Taylorformel sofort: Eine notwendige und hinreichende Bedingung dafür, dass f(x) durch die zugehörige Taylorreihe T (x) im Konvergenzintervall dargestellt wird, ist: lim n R n(x) = = 0 lim n f (n+1) (ξ) (n + 1)! (x x 0) n+1 mit x 0 < ξ < x bzw. x < ξ < x 0. Mathematik kompakt 46

48 Reihen Potenz- und Taylorreihen Beispiel Für f(x) = e x gilt und somit f (k) (x) = e x f (k) (0) = 1 für k IN. Daher ergibt sich die Taylorreihe der Exponentialfunktion bzgl. x 0 = 0 zu T (x) = x k k!. Diese Reihe hat den Konvergenzradius r =. Fraglich ist noch, ob sie mit der e-funktion übereinstimmt. Mit geeignetem ξ und e ξ M (x fest!) gilt lim n R n(x) = lim e ξ n x n+1 (n + 1)! x n+1 M lim n (n + 1)! = 0, da natürlich auch die Reihe x k+1 überall (k+1)! konvergiert, deren Summanden also notwendigerweise eine Nullfolge bilden. Mathematik kompakt 47

49 Reihen Potenz- und Taylorreihen Potenzreihenentwicklung von e x Die Taylorreihe stimmt daher mit der Exponentialfunktion überein: e x = x k k! = 1 + x + x2 2! + x3 3! + x4 4! +... Obige Gleichung wird auch als Potenzreihenentwicklung der Exponentialfunktion bezeichnet. Mathematik kompakt 48

50 Reihen Potenz- und Taylorreihen Übung Ermitteln Sie die Taylorreihe T (x) der Funktion in x 0 = 0. y = sin x Für welche Werte von x konvergiert diese Reihe? Mathematik kompakt 49

51 Reihen Potenz- und Taylorreihen Lösung Für die Funktion f(x) = sin x und deren Ableitungen gilt: f(x) = sin x, f(0) = 0, f (1) (x) = cos x, f (1) (0) = 1, f (2) (x) = sin x, f (2) (0) = 0, f (3) (x) = cos x, f (3) (0) = 1, f (4) (x) = sin x, f (4) (0) = 0, usw. Die Ableitungswerte von f(x) in x 0 = 0 ergeben sich also zyklisch zu 0, 1, 0, 1. Somit gilt: T (x) = 0+1 x+ 0 2! x ! x ! x ! x Man erwartet folgende Potenzreihenentwicklung von sin x: sin x = x2k+1 ( 1)k (2k + 1)! = x x3 3! + x5 5! x7 7! ±... Mathematik kompakt 50

52 Reihen Potenz- und Taylorreihen y(x) = sin xund zugeh. Taylorpolynome Diese Vermutung lässt sich leicht verifizieren: Bekannt ist, dass das Konvergenzintervall dieser Reihe (, ) ist. Zudem stellt sie f(x) = sin x dar, da mit geeignetem ξ unter Beachtung von f (n+1) (ξ) 1 folgt: lim n R n(x) lim n x n+1 (n + 1)! = 0. Die Abbildung zeigt die Sinus-Funktion und ihre zugehörigen Taylorpolynome der ungeraden Ordnungen n = 3, 5,..., n= n= Mathematik kompakt 51

53 Reihen Potenz- und Taylorreihen Potenzreihenentwicklung von cos x Auf ähnliche Weise erhält man auch die Potenzreihenentwicklung von f(x) = cos x: Definition cos x = x2k ( 1)k (2k)! = 1 x2 2! + x4 4! x6 6! ±... Mathematik kompakt 52

54 Anwendung Achilles und die Schildkröte Zenons berühmtestes Paradoxon Im 5. vorchristlichen Jahrhundert lebte im damals griechischen Süditalien Zenon von Elea, der durch die nach ihm benannten Paradoxien viel Verwirrung stiftete. Zenons berühmtestes Paradoxon ist das von Achilles und der Schildkröte: Der Held Achilles war als besonders schneller Läufer bekannt und gab deshalb einer (10-mal langsameren) Schildkröte einen Vorsprung von 10 m. Zenon überlegte nun, dass Achilles die Schildkröte niemals einholen werde. Warum? Nun, wenn Achilles den anfänglichen Vorsprung der Schildkröte durchlaufen hat, ist diese 1 m vorgerückt. Wenn Achilles diesen 1 m zurücklegt, ist die Schildkröte wiederum ein Stück (nämlich 10 cm) weiter. Und wenn Achilles auch diesen Vorsprung einholt, so hat die Schildkröte 1 cm gut gemacht. Usw. Mathematik kompakt 53

55 Anwendung Achilles und die Schildkröte Achilles und die Schildkröte Immer dann wenn Achilles den vorigen Vorsprung der Schildkröte eingeholt hat, ist diese wieder ein kleines Stückchen weiter. Also holt er sie nie ein. 1.) Achilles 10 m Schildkröte 2.) 11 m 10 m Schildkröte Achilles 3.) 11.1 m 11 m Schildkröte Achilles 4.) m 11.1 m Schildkröte Achilles Das klingt sehr logisch! Dennoch widerspricht es jeglicher Alltagserfahrung: Schnellere Läufer überholen langsamere, auch wenn diese einen Vorsprung hatten. Der heranpreschende Porsche wird auf der Autobahn am langsameren Polo ohne Probleme vorbeiziehen. Mathematik kompakt 54

56 Anwendung Achilles und die Schildkröte Konvergente geometrische Reihe Wenn wir die oben genannten Strecken des Achilles zusammenzählen, so erhalten wir die konvergente geometrische Reihe = 10+ = 10 + n= /10 = = ( 1 10 ) n Den Wert 11.1 erhalten wir auch durch folgende einfache Überlegung. Wenn die Geschwindigkeit der Schildkröte v beträgt, dann ist die Geschwindigkeit von Achilles 10v. Der Weg s, den Achilles bzw. die Schildkröte in der Zeit t zurücklegen, ist s Achilles = 10v t bzw. s Schildkröte = v t Die beiden Läufer treffen einander, wenn beide Wege gleich sind: 10v t = v t Mathematik kompakt 55

57 Anwendung Achilles und die Schildkröte Treffpunkt der Läufer 10v t = v t Diese einfache Gleichung ergibt 9vt = 10 bzw. nach t aufgelöst: t = 10 9v. In eine der beiden Strecken s Achilles oder s Schildkröte eingesetzt erhalten wir: s = 10v 10 9v = = = Also: Bei der Marke 11.1 m hat Achilles die Schildkröte eingeholt. Dies ist gerade die (endliche) Summe obiger konvergenter geometrischer Reihe. Es gibt übrigens noch eine subtilere Form der Paradoxie von Achilles und der Schildkröte: Danach kann Achilles überhaupt nicht starten. Denn bevor er den Vorsprung der Schildkröte zurückgelegt hätte, müsste er ja erst die halbe Strecke durchlaufen haben, vor der Hälfte müsse er ein Viertel passiert haben, davor ein Achtel, davor ein Sechzehntel... Also käme er überhaupt nicht zum Loslaufen! Mathematik kompakt 56

58 Anwendung Taschenrechner und e-funktion Wie wertet der Taschenrechner z.b. die e-funktion aus? Grob gesagt sind mathematisch und für den Taschenrechner die genannten Funktionen über ihre Taylorreihe definiert und werden durch Auswertung eines Taylor-Polynoms mit kleinem Restglied näherungsweise berechnet. Für die e-funktion wird etwa die folgende Taylorreihenentwicklung benutzt: e x = bzw. x k k! = 1 + x + x2 2! + x3 3! + x4 4! +... e x = 1 + x + x2 2! + x3 3! xn n! Taylorpolynom } {{ } mit dem Lagrange schen Restglied R n (x) = mit 0 < ξ < x bzw. x < ξ < 0. eξ (n + 1)! xn+1 + R n (x) } {{ } Restglied Mathematik kompakt 57

59 Anwendung Taschenrechner und e-funktion Rechengenauigkeit Ein üblicher Taschenrechner hat etwa 8 Stellen im Display und rechnet intern mit 10 Stellen Genauigkeit. Um also dem vom Taschenrechner berechneten Wert trauen zu können, muss eine Genauigkeit von ɛ = (wegen Auf- bzw. Abrunden) erzielt werden, d.h. das Restglied R n (x) muss kleiner als ɛ werden. Dazu betrachten wir zunächst den Bereich 0.1 < x < 0.1. Das Restglied können wir dann mit R n e0.1 (n + 1)! 0.1n+1 abschätzen. Für n = 5 ergibt sich für das Restglied R und bereits für n = 6 erhalten wir R < ɛ. D.h. wir sind auf der sicheren Seite, wenn wir im Bereich von 0.1 < x < 0.1 die e-funktion durch das Taylorpolynom 6-ten Grades annähern: 1 + x + x2 2! + x3 3! + x4 4! + x5 5! + x6 6!. Mathematik kompakt 58

60 Anwendung Taschenrechner und e-funktion Genauigkeits-Probleme I Wir haben nun das Problem der Annäherung der e- Funktion im Bereich 0.1 < x < 0.1, also nahe am Entwicklungspunkt 0 der Potenzreihe, gelöst. Wollten wir mit der gleichen Genauigkeit (10 Stellen) im Bereich 1 < x < 1 rechnen, so müssten wir insgesamt ganze 13 Terme auswerten. Und im Bereich 10 < x < 10 könnten wir bei der geforderten Genauigkeit ɛ erst beim Taylorpolynom 36-ten Grades sicher sein. Ein weiteres Problem stellt die Auswertung der Taylorreihe für x < 0 dar. Dieses Problem kann man aber ganz elegant durch die Formel e x = 1 e x umgehen und sozusagen die Auswertung für negative x auf die Auswertung für positive x und Kehrwertbildung zurückführen. Mathematik kompakt 59

61 Anwendung Taschenrechner und e-funktion Genauigkeits-Probleme II Was passiert aber nun für x >> 0? Hier gibt es mehrere Möglichkeiten. Man kann z.b. die x-werte mit x > 0.1 in den Bereich 0 < x < 0.1 transformieren. Wegen ( e x 2 m ) 2 m = e x suche man zunächst eine Zahl m, so dass x = x 2 m < 0.1, werte e x aus über das Taylorpolynom 6-ten Grades, dann quadriere man m-mal (wegen hoch 2 m ). Eine andere Möglichkeit wäre es, die Zahl x > 0.1 in einen ganzzahligen Anteil, in einen Anteil zwischen 0.1 und 1 und in einen Anteil kleiner 0.1 zu zerlegen, also etwa = Dann ist e = e 23 e 0.4 e Die Auswertung von e erfolgt über das Taylorpolynom 6-ten Grades, e 0.4 entnehme man einer Tabelle mit allen Werten von e 0.1, e 0.2,... bis e 0.9. Auch für e 23 kann man Tabellen benutzen, etwa solche mit Werten e 1, e 2, e 5, e 10 etc. Mathematik kompakt 60

62 Mathematik kompakt 61 Auswertungs-Alternativen Auch für das Taylorpolynom 6-ten Grades lassen sich noch Verbesserungen finden. Zunächst sollte man es mit dem Horner-Schema auswerten: ((((( x + x2 2! + x3 3! + x4 4! + +x5 5! + x6 6! ) ) = 6! x + 1 x + 1 x + 1 x + 1 x + 1 x ! 4! 3! 2! Die Fakultäten kann man wiederum als Konstanten im Speicher ablegen. Es werden dann für die Auswertung obigen Polynoms nur 6 Multiplikationen (und 6 Additionen) benötigt. Aber selbst hier kann man die Zahl der benötigten Multiplikationen/Divisionen noch reduzieren. Man kann obiges Taylorpolynom auch durch eine rationale Funktion approximieren: 1 + x + x2 2! + x3 3! + x4 4! + +x5 5! + x6 6! ) ) x3 + 12x x x x 2 60x ) Anwendung Taschenrechner und e-funktion

63 Mathematik kompakt 62 Padé-Approximation Man gewinnt diesen Ausdruck durch die so genannte Padé-Approximation, einer Erweiterung der Taylor schen Polynomnäherung auf rationale Funktionen. Den erhaltenen Bruch kann man dann noch durch sukzessive Polynomdivision in einen Kettenbruch überführen im obigen Beispiel erhielte man: x x x x x 2 60x = x x + 10 x Der Vorteil bei der Auswertung dieses Kettenbruchs liegt darin, dass hier nur noch 3 Divisionen (und einige Additionen) auszuführen sind. Es geht also doppelt so schnell wie beim Einsetzen in obiges Horner-Polynom. Anwendung Taschenrechner und e-funktion