Taylorreihe

Ist ${\displaystyle I\subset \mathbb {R} }$  ein offenes Intervall, ${\displaystyle f\colon I\rightarrow \mathbb {R} }$  eine glatte Funktion und ${\displaystyle a}$  ein Element von ${\displaystyle I}$ , so heißt die unendliche Reihe

${\displaystyle Tf(x;a):=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(x-a)^{n}=f(a)+f'(a)(x-a)+{\frac {f''(a)}{2}}(x-a)^{2}+{\frac {f'''(a)}{6}}(x-a)^{3}+\dotsb }$ 

die Taylorreihe von ${\displaystyle f}$  mit Entwicklungsstelle ${\displaystyle a}$ . Hierbei bezeichnet ${\displaystyle n!}$  die Fakultät von ${\displaystyle n}$  und ${\displaystyle f^{(n)}}$  die ${\displaystyle n}$ -te Ableitung von ${\displaystyle f}$ , wobei man ${\displaystyle f^{(0)}:=f}$  setzt.

Die Reihe ist hier zunächst nur „formal“ zu verstehen. Das heißt, dass die Konvergenz der Reihe nicht vorausgesetzt ist. In der Tat gibt es Taylorreihen, die nicht überall konvergieren (für ${\displaystyle T\log(x;1)}$  siehe obige Abbildung). Auch gibt es Taylorreihen, die zwar konvergieren, aber nicht gegen die Funktion, aus der die Taylorreihe gebildet wird – zum Beispiel ${\displaystyle Tf(x;0)}$  für ${\displaystyle f(x)={\begin{cases}\exp \left(-{\frac {1}{x^{2}}}\right)&{\text{für }}x\neq 0\\0&{\text{für }}x=0\end{cases}}.}$ 

Im Spezialfall ${\displaystyle a=0}$  wird die Taylorreihe auch Maclaurin-Reihe genannt.

Die Summe der ersten beiden Terme der Taylorreihe

${\displaystyle T_{1}f(x;a):=f(a)+f'(a)\cdot (x-a)}$ 

nennt man auch Linearisierung von ${\displaystyle f}$  an der Stelle ${\displaystyle a}$ . Allgemeiner nennt man die Partialsumme

${\displaystyle T_{N}f(x;a):=\sum _{n=0}^{N}{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(x-a)^{n},}$ 

die für festes ${\displaystyle a}$  ein Polynom in der Variablen ${\displaystyle x}$  darstellt, das ${\displaystyle N}$ -te Taylorpolynom.

Die Taylorformel mit Restglied macht Aussagen darüber, wie dieses Polynom von der Funktion ${\displaystyle f}$  abweicht. Aufgrund der Einfachheit der Polynomdarstellung sowie der guten Anwendbarkeit der Restgliedformeln sind Taylorpolynome ein häufig angewandtes Hilfsmittel der Analysis, der Numerik, der Physik und der Ingenieurwissenschaften.

Die Taylorreihe ${\displaystyle Tf(x;a)}$  zur Funktion ${\displaystyle f}$  ist eine Potenzreihe mit den Ableitungen

${\displaystyle {\begin{aligned}\left(Tf\right)^{(k)}(x;a)&=\left({\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\right)^{k-1}\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\left({\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(x-a)^{n}\right)=\left({\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\right)^{k-1}\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}n(x-a)^{n-1}\\&=\left({\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}\right)^{k-1}\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {f^{(n+1)}(a)}{n!}}(x-a)^{n}=\left(Tf'\right)^{(k-1)}(x;a)\end{aligned}}}$ 

und somit folgt durch vollständige Induktion:

${\displaystyle \left(Tf\right)^{(k)}(x;a)=\left(Tf^{(k)}\right)(x;a)}$ 

Wegen

${\displaystyle \left(Tf\right)(a;a)=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(a-a)^{n}={\frac {f^{(0)}(a)}{0!}}(a-a)^{0}=f(a)}$ 

stimmen an der Entwicklungsstelle ${\displaystyle a}$  die Taylorreihe ${\displaystyle Tf}$  und ihre Ableitungen mit der Funktion ${\displaystyle f}$  und deren Ableitungen überein:

${\displaystyle \left(Tf\right)^{(k)}(a;a)=\left(Tf^{(k)}\right)(a;a)=f^{(k)}(a)}$ 

Im Fall einer analytischen Funktion ${\displaystyle f(x)=\sum _{n=0}^{\infty }a_{n}(x-a)^{n}}$  stimmt die Taylorreihe mit dieser Potenzreihe überein, denn es gilt

${\displaystyle {\begin{aligned}f^{(k)}(x)&=\sum _{n=k}^{\infty }a_{n}{\frac {n!}{(n-k)!}}(x-a)^{n-k}\\{\frac {f^{(k)}(a)}{k!}}&=a_{k}\end{aligned}}}$ 

und somit ${\displaystyle Tf(x;a)=f(x)}$ .

Die natürliche Exponentialfunktion wird auf ganz ${\displaystyle \mathbb {R} }$  durch ihre Taylorreihe mit Entwicklungsstelle 0 dargestellt:

${\displaystyle \mathrm {e} ^{x}=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {x^{n}}{n!}}=1+x+{\frac {x^{2}}{2!}}+{\frac {x^{3}}{3!}}+\dotsb \quad {\text{ für alle }}x\in \mathbb {R} }$ 

Beim natürlichen Logarithmus hat die Taylorreihe mit Entwicklungsstelle 1 den Konvergenzradius 1, d. h., für ${\displaystyle 0<x\leq 2}$  wird die Logarithmusfunktion durch ihre Taylorreihe dargestellt (vgl. Abb. oben):

${\displaystyle \ln(x)=\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {(-1)^{n+1}}{n}}(x-1)^{n}=(x-1)-{\frac {(x-1)^{2}}{2}}+{\frac {(x-1)^{3}}{3}}-\dotsb \quad {\text{ für }}0<x\leq 2}$ 

Schneller konvergiert die Reihe

${\displaystyle \ln \left({\frac {1+x}{1-x}}\right)=2\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {x^{2k+1}}{2k+1}}=2x+{\frac {2}{3}}x^{3}+{\frac {2}{5}}x^{5}+\dotsb \qquad {\text{ für }}-1<x<1}$ 

und daher ist sie geeigneter für praktische Anwendungen.

Wählt man ${\displaystyle x:={\frac {y-1}{y+1}}}$  für ein ${\displaystyle y>0}$ , so ist ${\displaystyle -1<x<1}$  und ${\displaystyle \ln \left({\frac {1+x}{1-x}}\right)=\ln(y)}$ .

Für die Entwicklungsstelle ${\displaystyle a=0}$  (Maclaurin-Reihen) gilt:

${\displaystyle {\begin{aligned}\sin(x)&=\sum _{n=0}^{\infty }(-1)^{n}{\frac {x^{2n+1}}{(2n+1)!}}&{\text{für alle}}\ x\\&=x-{\frac {x^{3}}{6}}+{\frac {x^{5}}{120}}-\dotsb \\\cos(x)&=\sum _{n=0}^{\infty }(-1)^{n}{\frac {x^{2n}}{(2n)!}}&{\text{für alle}}\ x\\&=1-{\frac {x^{2}}{2}}+{\frac {x^{4}}{24}}-\dotsb \\\tan(x)&=\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {B_{2n}(-4)^{n}(1-4^{n})}{(2n)!}}x^{2n-1}&{\text{für }}|x|<{\frac {\pi }{2}}\\&=x+{\frac {x^{3}}{3}}+{\frac {2x^{5}}{15}}+\dotsb \\\sec(x)&=\sum _{n=0}^{\infty }(-1)^{n}{\frac {E_{2n}}{(2n)!}}x^{2n}&{\text{für }}|x|<{\frac {\pi }{2}}\\&=1+{\frac {x^{2}}{2}}+{\frac {5x^{4}}{24}}+\dotsb \\\end{aligned}}}$ 

Hierbei ist ${\displaystyle B_{2n}}$  die ${\displaystyle 2n}$ -te Bernoulli-Zahl und ${\displaystyle E_{2n}}$  die ${\displaystyle 2n}$ -te Eulersche Zahl.

${\displaystyle {\begin{aligned}\arcsin x&=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {(2n)!}{4^{n}(n!)^{2}(2n+1)}}x^{2n+1}\quad &{\text{für }}\left|x\right|<1\\\arccos x&={\frac {\pi }{2}}-\arcsin x&{\text{für }}\left|x\right|\leq 1\\\arctan x&=\sum _{n=0}^{\infty }(-1)^{n}{\frac {1}{2n+1}}x^{2n+1}&{\text{für }}\left|x\right|\leq 1\end{aligned}}}$ 

Die Taylorreihe eines Produkts zweier reeller Funktionen ${\displaystyle f}$  und ${\displaystyle g}$  kann berechnet werden, wenn die Ableitungen dieser Funktionen an derselben Entwicklungsstelle ${\displaystyle a}$  bekannt sind:

${\displaystyle f^{(n)}(a)=u_{n}\qquad g^{(n)}(a)=v_{n}}$ 

Mit Hilfe der Produktregel ergibt sich dann:

${\displaystyle (f\cdot g)^{(n)}(a)=\sum _{k=0}^{n}{\binom {n}{k}}u_{k}v_{n-k}}$ 

Sind die Taylorreihen der beiden Funktionen explizit gegeben:

${\displaystyle Tf(x;a)=\sum _{n=0}^{\infty }\alpha _{n}(x-a)^{n}\qquad Tg(x;a)=\sum _{n=0}^{\infty }\beta _{n}(x-a)^{n},}$ 

so gilt

${\displaystyle T(f\cdot g)(x;a)=\sum _{n=0}^{\infty }\gamma _{n}(x-a)^{n}}$ 

mit

${\displaystyle \gamma _{n}={\frac {(f\cdot g)^{(n)}(a)}{n!}}={\frac {1}{n!}}\sum _{k=0}^{n}{\frac {n!}{k!\,(n-k)!}}(k!\,\alpha _{k})((n-k)!\,\beta _{n-k})=\sum _{k=0}^{n}\alpha _{k}\beta _{n-k}.}$ 

Dies entspricht der Cauchy-Produktformel der beiden Potenzreihen.

Seien ${\displaystyle f(x)=\exp(x)}$ , ${\displaystyle g(x)=1+x}$  und ${\displaystyle a=0}$ . Dann gilt

${\displaystyle \alpha _{n}={\frac {1}{n!}},\qquad \beta _{n}={\begin{cases}1&{\text{für }}n\in \{0,1\}\\0&{\text{für }}n>1\end{cases}}}$ 

und wir erhalten

${\displaystyle \gamma _{0}=\alpha _{0}=1{\text{ für }}n=0,\qquad \gamma _{n}=\alpha _{n}+\alpha _{n-1}{\text{ für }}n>0,}$ 

in beiden Fällen also

${\displaystyle \gamma _{n}={\frac {1+n}{n!}},}$ 

und somit

${\displaystyle T(f\cdot g)(x;0)=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {1+n}{n!}}x^{n}.}$ 

Diese Taylorentwicklung wäre allerdings auch direkt über die Berechnung der Ableitungen von ${\displaystyle \exp(x)\cdot (1+x)}$  möglich:

${\displaystyle {\begin{aligned}(\exp(x)\cdot (1+x))^{(n)}(x)&=\exp(x)\cdot (1+n+x)\\(\exp(x)\cdot (1+x))^{(n)}(0)&=1+n\end{aligned}}}$ 

Dass die Taylorreihe an jeder Entwicklungsstelle ${\displaystyle a}$  einen positiven Konvergenzradius hat und in ihrem Konvergenzbereich mit ${\displaystyle f}$  übereinstimmt, gilt nicht für jede beliebig oft differenzierbare Funktion. Aber auch in den folgenden Fällen nichtanalytischer Funktionen wird die zugehörige Potenzreihe als Taylorreihe bezeichnet.

Die Funktion

${\displaystyle f(x)=\int _{0}^{\infty }{\frac {\mathrm {e} ^{-t}}{1+x^{2}t}}\mathrm {d} t}$ 

ist auf ganz ${\displaystyle \mathbb {R} }$  beliebig oft differenzierbar, aber ihre Taylorreihe in ${\displaystyle a=0}$  ist

${\displaystyle Tf(x;0)=1-x^{2}+2!x^{4}-3!x^{6}+4!x^{8}\mp \dotsb }$ 

und somit nur für ${\displaystyle x=0}$  konvergent (nämlich gegen bzw. gleich 1).^[1]

Die Taylorreihe einer Funktion konvergiert nicht immer gegen die Funktion. Im folgenden Beispiel stimmt die Taylorreihe auf keiner Umgebung um die Entwicklungsstelle ${\displaystyle a=0}$  mit der Ausgangsfunktion überein:

${\displaystyle f(x)={\begin{cases}0&{\text{für }}x\leq 0\\\mathrm {e} ^{-1/x^{2}}&{\text{für }}x>0\end{cases}}}$ 

Als reelle Funktion ist ${\displaystyle f}$  beliebig oft stetig differenzierbar, wobei die Ableitungen in jedem Punkt ${\displaystyle x\leq 0}$  (insbesondere für ${\displaystyle x=0}$ ) ausnahmslos 0 sind. Die Taylorreihe um den Nullpunkt ist also die Nullfunktion und stimmt in keiner Umgebung der 0 mit ${\displaystyle f}$  überein. Daher ist ${\displaystyle f}$  nicht analytisch. Die Taylorreihe um eine Entwicklungsstelle ${\displaystyle a>0}$  konvergiert zwischen ${\displaystyle 0}$  und ${\displaystyle 2a}$  gegen ${\displaystyle f}$ . Auch mit einer Laurentreihe lässt sich diese Funktion nicht approximieren, weil die Laurentreihe, die die Funktion für ${\displaystyle x>0}$  korrekt wiedergibt, für ${\displaystyle x<0}$  nicht konstant 0 ergibt.

Sei nun im Folgenden ${\displaystyle f\colon \mathbb {R} ^{d}\to \mathbb {R} }$  eine beliebig oft stetig differenzierbare Funktion mit Entwicklungsstelle ${\displaystyle a\in \mathbb {R} ^{d}}$ .

Dann kann man zur Funktionsauswertung ${\displaystyle f(x)}$  eine mit ${\displaystyle x}$  und ${\displaystyle a}$  parametrisierte Familie von Funktionen ${\displaystyle F_{x;a}(t)\colon \mathbb {R} \to \mathbb {R} }$  einführen, die man so definiert:

${\displaystyle F_{x;a}(t)=f(a+t\cdot (x-a))}$ 

${\displaystyle F_{x;a}(1)}$  ist dann, wie man durch Einsetzen von ${\displaystyle t=1}$  feststellt, gleich ${\displaystyle f(x)}$ .

Berechnet man nun von ${\displaystyle F_{x;a}}$  die Taylorentwicklung am Entwicklungspunkt ${\displaystyle t_{0}=0}$  und wertet sie bei ${\displaystyle t=1}$  aus, so erhält man die mehrdimensionale Taylorentwicklung von ${\displaystyle f}$ :

${\displaystyle Tf(x;a):=TF_{x;a}(1;0)=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {F_{x;a}^{(n)}(0)}{n!}}}$ 

Mit der mehrdimensionalen Kettenregel und den Multiindex-Notationen für ${\displaystyle \alpha =(\alpha _{1},\dotsc ,\alpha _{d})\in \mathbb {N} _{0}^{d}}$ 

${\displaystyle D^{\alpha }={\frac {\partial ^{|\alpha |}}{\partial x_{1}^{\alpha _{1}}\cdots \partial x_{d}^{\alpha _{d}}}}\qquad {\binom {n}{\alpha }}={\frac {n!}{\prod _{i=1}^{d}\alpha _{i}!}}}$ 

erhält man ferner:

${\displaystyle F_{x;a}^{(n)}(t)=\sum _{|\alpha |=n}{\binom {n}{\alpha }}(x-a)^{\alpha }D^{\alpha }f(a+t(x-a))}$ 

Mit der Schreibweise ${\displaystyle \alpha !=\prod _{i=1}^{d}\alpha _{i}!}$  erhält man für die mehrdimensionale Taylorreihe bzgl. des Entwicklungspunktes ${\displaystyle a}$ 

${\displaystyle Tf(x;a)=\sum _{|\alpha |\geq 0}{\frac {(x-a)^{\alpha }}{\alpha !}}D^{\alpha }f(a)}$ 

in Übereinstimmung zum eindimensionalen Fall, falls man die Multiindex-Notation verwendet.

Ausgeschrieben sieht die mehrdimensionale Taylorreihe wie folgt aus:

${\displaystyle {\begin{aligned}Tf(x;a)=&\ \sum _{n_{1}=0}^{\infty }\cdots \sum _{n_{d}=0}^{\infty }{\frac {\prod _{i=1}^{d}(x_{i}-a_{i})^{n_{i}}}{\prod _{i=1}^{d}n_{i}!}}\,\left({\frac {\partial ^{\sum _{i=1}^{d}n_{i}}f}{\partial x_{1}^{n_{1}}\cdots \partial x_{d}^{n_{d}}}}\right)(a)=\\=&\ f(a)+\sum _{j=1}^{d}{\frac {\partial f(a)}{\partial x_{j}}}(x_{j}-a_{j})+{\frac {1}{2}}\sum _{j=1}^{d}\sum _{k=1}^{d}{\frac {\partial ^{2}f(a)}{\partial x_{j}\partial x_{k}}}(x_{j}-a_{j})(x_{k}-a_{k})+{}\\&+{\frac {1}{6}}\sum _{j=1}^{d}\sum _{k=1}^{d}\sum _{l=1}^{d}{\frac {\partial ^{3}f(a)}{\partial x_{j}\partial x_{k}\partial x_{l}}}(x_{j}-a_{j})(x_{k}-a_{k})(x_{l}-a_{l})+\dotsb \end{aligned}}}$ 

Zum Beispiel gilt nach dem Satz von Schwarz für die Taylorreihe einer Funktion ${\displaystyle g\colon \mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R} }$ , die von ${\displaystyle x=(x_{1},x_{2})}$  abhängt, an der Entwicklungsstelle ${\displaystyle a=(a_{1},a_{2})}$ :

${\displaystyle {\begin{aligned}Tg(x;a)=&\ g(a)+g_{x_{1}}(a)\cdot (x_{1}-a_{1})+g_{x_{2}}(a)\cdot (x_{2}-a_{2})\ +\\&+{\frac {1}{2}}\left[(x_{1}-a_{1})^{2}g_{x_{1}x_{1}}(a)+2(x_{1}-a_{1})(x_{2}-a_{2})\,g_{x_{1}x_{2}}(a)+(x_{2}-a_{2})^{2}g_{x_{2}x_{2}}(a)\right]+\dotsb \end{aligned}}}$ 

Die Taylorreihe lässt sich auch in der Form ${\displaystyle \mathrm {e} ^{(x-a)D}f(a)}$  darstellen, wobei mit ${\displaystyle D}$  der gewöhnliche Ableitungsoperator gemeint ist. Der Operator ${\displaystyle T^{h}}$  mit ${\displaystyle (T^{h}f)(x):=f(x+h)}$  wird als Translationsoperator bezeichnet. Beschränkt man sich auf Funktionen, die global durch ihre Taylorreihe darstellbar sind, so gilt ${\displaystyle T^{h}=\mathrm {e} ^{hD}}$ . In diesem Fall gilt also

${\displaystyle f(x+h)=\mathrm {e} ^{hD}f(x)=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {h^{k}}{k!}}D^{k}f(x).}$ 

Für Funktionen von mehreren Variablen lässt sich ${\displaystyle hD}$  durch die Richtungsableitung ${\displaystyle D_{h}=\langle h,\nabla \rangle }$  austauschen. Es ergibt sich

${\displaystyle f(x+h)=\mathrm {e} ^{\langle h,\nabla \rangle }f(x)=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {\langle h,\nabla \rangle ^{k}}{k!}}f(x)=\sum _{|\alpha |\geq 0}{\frac {h^{\alpha }}{\alpha !}}D^{\alpha }f(x).}$ 

Man gelangt von links nach rechts, indem man zunächst die Exponentialreihe einsetzt, dann den Gradienten in kartesischen Koordinaten sowie das Standardskalarprodukt und schließlich das Multinomialtheorem verwendet.

Für die Taylorreihe lässt sich auch ein diskretes Analogon finden. Man definiert dazu den Differenzenoperator ${\displaystyle \Delta _{a}}$  durch ${\displaystyle (\Delta _{a}f)(x):=f(x+a)-f(x)}$ . Offensichtlich gilt nun ${\displaystyle T^{a}=I+\Delta _{a}}$ , wobei mit ${\displaystyle I}$  der Identitätsoperator gemeint ist. Potenziert man nun auf beiden Seiten mit ${\displaystyle h}$  und verwendet die binomische Reihe, so ergibt sich

${\displaystyle T^{ah}=(I+\Delta _{a})^{h}=\sum _{k=0}^{\infty }{\binom {h}{k}}\Delta _{a}^{k}.}$ 

Man gelangt zur Formel

${\displaystyle f(x+ah)=\sum _{k=0}^{\infty }{\binom {h}{k}}\Delta _{a}^{k}f(x)=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {h^{\underline {k}}}{k!}}\Delta _{a}^{k}f(x),}$ 

wobei mit ${\displaystyle h^{\underline {k}}}$  die absteigende Faktorielle gemeint ist. Diese Formel ist als newtonsche Formel zur Polynominterpolation bei äquidistanten Stützstellen bekannt. Sie stimmt für alle Polynomfunktionen, braucht aber für andere Funktionen nicht unbedingt korrekt zu sein.

Die koordinatenfreie Verallgemeinerung der Taylorreihe ist das Konzept des Jets.

• Linearisierung mittels Näherungswerten
• Ausgleichsrechnung

• Eric W. Weisstein: Taylor Series. In: MathWorld (englisch).

1. ↑ Taylor-Reihe mit Konvergenzradius Null (Wikibooks).