导数与差分

                     

贡献者: addis

预备知识 泰勒展开

1. 一阶导数

   我们在导数的定义中已经知道1

(1)f(x)=limh0f(x+h/2)f(xh/2)h .
在一些应用(如数值计算)中,我们只能把 h 取一个很小的数值(如 1010)而并非无穷小,这就需要我们估计用上式右边的差分来代替 f(x) 有多精确。为了估算误差,我们可以将 f(x±h/2) 展开为关于 h 的泰勒级数
(2)f(x±h/2)=f(x)±f(x)h2+12f(x)(h2)2+O(h3) .
代入式 1
(3)limh0f(x)h+O(h3)h=f(x)+O(h2) ,
所以用差分代替一阶导数可以精确到 h 的二阶无穷小 O(h2)

2. 二阶导数

   能否用类似的方法来表示二阶导数呢?根据二阶导数的定义,我们需要用双重极限来表示

(4)f(x)=liml0f(x+l/2)f(xl/2)l=liml0limh01lh[f(x+l/2+h/2)f(x+l/2h/2)f(xl/2+h/2)+f(xl/2h/2)] ,
但我们希望只用一个极限来表示二阶导数。然而我们不确定 h 是否需要是 l 的高阶无穷小。我们不妨来试试令 l=h,即
(5)f(x)=limh0f(x+h)2f(x)+f(xh)h2 .
要验证该式成立与否,将 f(x±h) 关于 h 做泰勒展开得
(6)f(x±h)=f(x)±f(x)h+12f(x)h2±16f(x)h3+O(h4) .
代入式 5 右边得
(7)limh0f(x)h2+O(h4)h2=f(x)+O(h2) .
这就验证了式 5 的正确性。另外我们得知用差分来近似二阶导数 f(x) 同样是精确到二阶无穷小 O(h2)

Matlab 代码

代码 1:D_i.m
% 数值偏偏导
% digi 是结果的有效数字
function [ret, digi] = D_i(f, i, x, h)
x(i) = x(i) - 0.5*h;
f1 = f(x);
h = (x(i) + h) - x(i);
if h == 0
    error('h 太小');
end
x(i) = x(i) + h;
f2 = f(x);
dif = f2 - f1;
ret = dif/h;
if nargout == 2
    digi = max(0, 15.6536 + log10(abs(dif/f1)));
end
end
代码 2:D_i_vpa.m
% 数值偏导 (变精度)
% f 需要支持 sym 类型的变精度参数
% 精确到最后一位有效数字
function ret = D_i_vpa(f, i, x, h)
[ret, digi] = D_i(f, i, x, h);
if digi >= 15
    return;
end
old_digi = digits;
digits(2*15.6536 - digi - 8);
ret = D_i(f, i, arrayfun(@num2vpa,x), h);
ret = double(ret);
digits(old_digi);
end


1. ^ 以下假设 f(x) 在某区间内处处可导。


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