
线性化 Linearization
我们在处理数学问题时,经常会需要对一些实际函数值未知的点进行函数值的估算,比如要求估算








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函数 f(x)与其切线函数g(x)的图象[/caption]
对于一个一般的函数f(x)而言,如果我们想去估计某点c附近一点x处的函数值f(x) ,便可以利用这样一个公式:f(x)≈f'(c)(x-c)+f(c) 来进行估值计算,其中f'(c)(x-c)+f(c)代表函数在c这一点处的切线。
接下来,我们一起来看一下2012年BC考试FRQ第4题(a)问,感受一下这一知识点在AP考试中是如何考察的。


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AP考纲对线性化考点的说明[/caption]
同学们只要掌握了求切线的方法,在这一考点上便不会遇到太大的挑战。

欧拉法 Euler’s Method
我们刚刚了解了线性化(linerization)估计函数值的方法,这种方法虽然非常好用,但是也有着一定的局限性。当我们想要估计函数值的点离切点距离较近时,线性化的估值效果较好,但是当两点距离较远时,会使得估计值与真实值之间的差距非常大。 此时我们就需要一种精确度更好的估值方法,就是AP微积分BC大纲中,在Unit 7考察的知识点——欧拉法(Euler’s Method)。它的本质是利用多段折线来近似曲线。用于函数估值时,则便是分了多段的线性估计,原理和线性化是一样的。 欧拉法的具体操作可以分为以下几个步骤: 1. 先把估值的起点和估值的终点之间的距离分成若干长度相等的区间,我们称其为步长(step size); 2. 从估值起点开始,按照步长的划分对函数值进行估算,估算时使用的计算公式与线性化的公式: f(x)≈f(c)+f'(c)(x-c) 十分相似。
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欧拉法步骤示意图[/caption]
以上图为例,设经过已知点(x₀,y₀)的函数满足微分方程 y'=F(x,y),(注:微分方程可以帮助计算函数在某一点的切线斜率,只需要点的坐标代入计算即可),步长为h,且h一般是由自己设定,是已知数值。
此时,x₁=x₀+h,y₁=y₀+F(x₀,y₀)h,由于F(x₀,y₀)是点 (x₀,y₀) 处的切线斜率,我们在记忆其计算方式时可以把y₁=y₀+F(x₀,y₀)h 类比为 f(x)≈f(c)+f’(c)(x-c)。按照这样的逻辑,我们重复进行计算便可以得到:
x₂=x₁+h,y₂=y₁+F(x₁,y₁)h
x₃=x₂+h,y₃=y₂+F(x₂,y₂)h
……
xₙ=xₙ-₁+h,yₙ=yₙ-₁+F(xₙ-₁,yₙ-₁)h
在这里我们利用一个例子,对比一下线性化的估值效果和欧拉法的估值效果。已知函数 f(x) 是微分方程 y'=x+y 的一个解且 f(x) 图象经过点 (0,1) ,此时我想要找到 x=1处,f(1) 的一个近似值。如果利用线性化的方法,此时我们先找到 (0,1) 这一点的切线斜率,把x=0和y=1带入到微分方程 y'=x+y 中进行计算可得 f'(0)=1 , 切线方程为 y=x+1 , 此时f(1) ≈2 ,如下图所示。

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线性化估x=1的函数值示意图[/caption]
但是从图象中我们也可以看出,在x=1时,真正的 f(1) 大约在3.5左右,利用线性化估值的误差较大,估值效果并不好。
那如果我们利用欧拉法估值用该怎么做呢?首先我们可以先让步长 h=0.5,借助欧拉法的公式我们先估计出 f(0.5)≈f(0)+f'(0)*0.5=1+1*0.5=1.5 , 接下来我们利用上一步估计出的 f(0.5) 来估计 f(1) 的数值,即 f(1)≈f(0.5)+f'(0.5)*0.5=1.5+2*0.5=2.5,其中 f'(0.5) 的数值是利用微分方程 y'=x+y 得到的,此时的 x=0.5, y=1.5,因此 f'(0.5)=2 。

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欧拉法估x=1的函数值示意图[/caption]
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AP考纲对欧拉法的考点说明[/caption]
希望本文的内容能够帮助大家掌握这个考点,同学们只要能够理解欧拉法的具体计算步骤,在这一考点上便不会遇到太大的挑战。

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