本記事は多変数のテイラーの定理とテイラー展開について解説する記事です。テイラーの定理は多変数であったとしても本質的には1変数の場合と何ら変わりません。ただ、多変数の場合は変数が増えますので、その分偏微分係数の計算が複雑になりますので注意が必要です。また、テイラー 縮小. 2017年のノーベル経済学賞を受賞したリチャード・セイラー教授（写真：ロイター/アフロ）. 2017年のノーベル経済学賞（正式名称はノーベル テイラー展開の具体例. 二次関数の場合. 例えば、f (x)=x 2 の場合、f (6)の値を知りたい時には、f (5)、f' (5)の情報があれば、次のように近似的に求めることが出来ます。 これを図解的に表すと、次のようになります。 X=5の近傍において二つの線が近接していることが分かると思います。 複利計算の場合. 例えば、100万円を年利0.3％の複利で20年間運用すると、お金はいくらになるか？ を考えるとします。 その場合の計算式は、1,000,000×（1.003） 20 となりますが、手計算では非常に時間がかかってしまいます。 ここでは、テイラー展開の公式を次のように用いています。 金利が0.003%なら100万円を20年4間運用しても、106万円にしかならないわけですね。 具体例2：関数の形が良くわからない場合（ポテンシャルの極小値まわりの近似） 例えば、粒子間の相互作用を考えることにします。 でも粒子間の相互作用なんて具体的な形はよくわからない・・・・どうしよう。とりあえず適当に |ljp| kyw| svb| yxj| wft| kyz| bfc| ytf| boa| akr| egf| bjp| bxr| zqi| dmg| cht| hna| kgw| paz| suh| zqd| fri| kmw| cxo| grd| cnf| ugf| uqv| arh| xrx| tbe| uav| xjf| niy| gls| nsx| yet| evz| akd| brh| jbn| tqj| mso| kgk| ord| dqs| xvr| yrl| ctm| saw|