如果新的误差上限小于最大误差e ，那么 EN0+1(a) 就是满足要求的近似值，否则我们继续计算下一个近似值，即 EN0+2(a) ，也就是说对exp(a) 的展开式的前 N0+3 项进行求和。只要我们重复上面这个计算和比较的过程，一定会找到满足要求的近似值。因为随着下标N的增大，即随着对exp(a) 展开式的求和项数的...
k = int(c + 0.5)# 让k取整 r = x[i] - k * ln2 ex.append((2 ** k) * (er(r)))# 根据给的公式求exp()的近似值 for j in range(len(x)):# 输出结果 print("e ^ ",x[j]," = ",ex[j],"(近似值) , ",math.exp(x[j]),"(真实值)") # 画图 plt.figure() plt.plot(...
这个公式展示了e^x的泰勒展开形式。例如，当我们以x=0为基点对e^x进行泰勒展开时，我们得到：f(x)=e^x=f(0)+f'(0)x+f''(0)x^2/2!+...+f^n(0)x^n/n!+Rn(x）其中，f(0)=f'(0)=f^n(0)=e^0=1。泰勒展开的核心思想是用多项式来近似表示函数，随着多项式的项数增加，这种...
当x很小时,我们可以借助 expm1 函数避免精度损失:f(x)=log(−expm1(−x))。当x很大时,可以借助 log1p 函数避免精度损失:f(x)=log1p(−exp(−x))。由此也可以看出,f(x)这个函数在x→0+时近似为y=logx,在x→+∞时近似为y=−exp(−x)。 那么多大的x算「很大」,多小算...
matlab中exp(1+exp(x))和exp(x)是有区别的。exp(x)——自然指数函数 exp(1+exp(x))——自然指数函数内又嵌套一个自然指数函数 用matlab可以绘出这两个函数的图像。其命令为 fx1=@(x)exp(x)fplot(fx1,[0,1]) %蓝色曲线 hold on fx2=@(x)exp(1+exp(x))fplot(fx2,[0,1]) ...
,对数是logarithm的log或者LNX,Lg绝非ig,并非inx,不是logic缩写,反民科吧,恒等式π^a=exp(Ln(π^a))=e^(alnπ)。对不起打扰了唉。abs绝对值,sqrt开根号。感兴趣的高数 面积分 12 登录百度帐号 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处...
代数输入 三角输入 微积分输入 矩阵输入 求值 log(epx2+1) 关于x 的微分 epx2+12elog(e)px 图表 示例
求解e的近似值，可以使用泰勒级数展开公式：e^x = 1 + x + x^2/2! + x^3/3! + ... 直到最后一项的绝对值小于10^(-6)为止。这种方法适用于任意x值。下面是一个Python函数实现：python def exp(x):sum = 1 cur = 1 add = (x ** cur) / cur while abs(add) >= 10**(-6)...
syms x;X0=1;taylor(exp(x),12)ans = 1+x+1/2*x^2+1/6*x^3+1/24*x^4+1/120*x^5+1/720*x^6+1/5040*x^7+1/40320*x^8+1/362880*x^9+1/3628800*x^10+1/39916800*x^11
再回头看文章开头的函数f(x)。当x很小时,我们可以借助 expm1 函数避免精度损失:f(x)=log(−expm1(−x))。当x很大时,可以借助 log1p 函数避免精度损失:f(x)=log1p(−exp(−x))。由此也可以看出,f(x)这个函数在x→0+时近似为y=logx,在x→+∞时近似为y=−exp(−x)。