主要なテイラー級数
第一原理からの1変数微分積分
少数のテイラー級数は非常に頻繁に現れるので、完全に暗記する価値があります。認識すれば、係数を毎回再導出せずに一目で展開、近似、単純化できる。
パターンに注意:eˣは階乗で割ったすべてのべきを使う;sinは奇数のべきのみ(奇関数だから)、cosは偶数のべきのみ;等比級数1/(1−x)は係数1のすべてのべき。
級数は収束半径の内側でのみ関数に等しい。eˣ、sin、cosの半径は無限;すべてのxで機能する。しかし1/(1−x)とln(1+x)は|x| < 1でのみ収束;それを超えると級数は無意味に発散する。
機械学習における位置づけこれらの級数は無数のML導出の閉形式の骨格です。softmaxとlog-sum-expはeˣ級数の上に成り立つ;等比級数1/(1−γ)は強化学習の無限割引報酬ストリームの値を与える;ln(1+x)は対数尤度やlog1pのような安定実装に現れる。級数を認識することがこれらの式を手で単純化する方法。
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