04-导数判断凹(concave)凸(convex)性_导数用于泰勒展开

导数与函数凹凸性的关系

函数的二阶导数是和函数的凹凸性是有关系的,凹凸性怎么定义的?
先来做简单的回顾,更多的会在最优化方法里面给大家讲,这里先记住凸函数是向下凸的, 反正就是凹的,是否是凸函数可以通过二阶导数,如果二阶导数是大于 0 就是凸函数,
f’'(x)>0
拿 X 的平方举例子,它的二阶导数是 2,大于 0 所以是凸函数。
f’(x)=0
称之为驻点,驻点是函数增减性的交替点,一侧增一侧减或一侧减一侧增
f’'(x)=0
称之为拐点,拐点是凹凸性的,一侧凹一侧凸或一侧凸一侧凹 拿 X 的三次方举例子,一阶导是 3X 的平方,二阶导是 6X,这样当 X 小于 0 就是凹函数, X 大于 0 就是凸函数。

一元函数泰勒展开

在这里插入图片描述

泰勒展开中取几阶导数,就截止到那个阶数的项。例如,如果我们取到一阶导数,那么泰勒展开就截止到一阶项;如果取到二阶导数,那么泰勒展开就截止到二阶项,依此类推。
通常情况下,我们会根据实际需要和计算复杂度来确定截止阶数。取更高阶的导数可以增加逼近的精度,但也会增加计算的复杂度,因为每增加一阶导数,就会多出一项需要计算。所以在实际应用中,我们会根据需要平衡精度和计算复杂度,选择合适的截止阶数。

x0在泰勒展开中是一个常数,表示我们希望在哪个点附近进行多项式逼近。在展开的过程中,x0保持不变,而我们将原函数在x0附近展开成多项式。不同的x0值会得到不同的多项式逼近结果,适用于不同的情况。

拓展:

  • 阶数越高, 逼近误差越小
  • 阶数越高, 逼近范围越大
    不足之处:
  • 误差项无法具体估计
  • 领域的范围究竟如何确定

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