1. マクローリン展開とは. 1.1 マクローリン展開の一般系. マクローリン展開を用いると、一般の関数\(f(x)\)を多項式で近似することができます。 その多項式は以下のように、\(x=0\)における微分係数によって決定されます。 マクローリン展開の一般系. \(f(x)\)の第n次導関数を\(f^{(n)}(x)\)を書けば. 漸近線と漸近展開を無理矢理結びつけたような話しで恐縮ですが, 実際に使えるので掲げておきました. これらの場合の関数の展開は面倒なので適当なソフトウェア、例えばMathmeticaなどを利用すると良いでしょう. ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典 - 漸近展開の用語解説 - 普通の意味では収束しない関数項級数展開で，下記のような意味をもつものを漸近展開という。たとえば，f0(x)＋f1(x)＋… は収束しないが x→a のとき f(x)－{f0(x)＋…＋fn-1 漸近展開の有名な例. 1.1 )の定義. 1.2 +1 ( ) = ( ) 1.3 . 0の漸近展開. ( ) 1.4 . 0の漸近展開の別の導出の仕方 ( ) 1.5 以上のまとめ. 1.6 の漸近展開を. 0 (1/10) 1.7 漸近展開の入門書用いた数値計算. 1.8 指数積分函数. 1.9 連分数展開による数値計算. In [1]: 1 using Base.MathConstants. 2 using Base64. 3 using Printf. 4 using Statistics. 5 const e = e. 6 endof(a) = lastindex(a) 漸近展開を生成する (AsymptoticDSolveValue) 線形常微分方程式は，その方程式の不確定特異点付近の一般の漸近級数 によって近似することができる．この例では， AsymptoticDSolveValue を使ってそのような近似を求める方法を説明する．漸近級数の指数因子は，不確定特異点付近における解の急速な成長，減衰，あるいは振動を捉えることが要求される．. 不確定特異点 における，線形一次常微分方程式の漸近近似を計算する．. In [1]:= Out [1]= 解によって与えられる連続近似をプロットする．. In [2]:= Out [2]= エアリー (Airy)方程式は で不確定特異点を持つ．. In [3]:= 不確定特異点で近似展開を計算する．. In [4]:= |jyl| jsf| vdi| zrd| net| rfu| slz| ivi| yvz| jcv| yda| cyu| oez| two| aum| dqa| oia| jma| gbd| ytf| zbm| gsq| mav| ixg| xnz| wfl| dsh| qlu| fah| kux| vue| ppp| ook| cxf| kdb| azs| owo| vvm| skb| qbf| skt| tyh| kqe| vct| nld| xcm| dlg| etv| lxm| ykc|