수학 개념 지도
급수(Series)

테일러 급수(Taylor series)

한 점에서의 미분값들로 만든 다항식⁠(polynomial)⁠. 수렴반경⁠(radius of convergence)⁠ 안에서는 대개 차수를 올릴수록 원래 함수⁠(function)⁠에 가까워지지만, 급수⁠(series)⁠가 함수와 같다는 보장은 없다.

f(x)=∑k=0∞f(k)(0)k! xkf(x) = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{f^{(k)}(0)}{k!}\,x^k
먼저 보면 좋은 개념도함수

국소 선형성⁠(local linearity)⁠은 곡선을 직선(1차식)으로 흉내 냈습니다. 휘어짐까지 흉내 내려면 2차, 3차 항을 붙여 다항식으로 만들면 됩니다. x=0x = 0에서 값, 기울기⁠(slope)⁠, 휘어짐… 을 차례로 맞추면 kk차 항의 계수는 f(k)(0)/k!f^{(k)}(0)/k!이 됩니다(xkx^k을 k번 미분⁠(differentiation)⁠하면 k!k!이 나오니까요). 여기서 f(k)(0)f^{(k)}(0)은 f를 k번 미분한 함수의 0에서의 값이고, k!=1×2×⋯×kk! = 1 \times 2 \times \cdots \times k(k의 계승⁠(factorial)⁠)입니다.

를 n=n = 차까지 근사해 봅시다.

파란 곡선이 원래 함수, 노란 곡선이 n차 다항식입니다. 빨간 영역이 오차입니다.

차수를 올릴수록 달라붙는 구간이 넓어집니다. eˣ, sin, cos은 모든 실수⁠(real number)⁠에서 끝내 따라잡지만, 어떤 함수는 중심에서 일정 거리보다 먼 곳에서 차수를 올릴수록 오히려 값이 한없이 커지며 빗나갑니다. 끝없이 더한 합이 한 값에 다가가지 못하는 이런 경우를 발산⁠(divergence)⁠이라 합니다. 그 거리가 수렴반경인데, 이유는 실수축이 아니라 복소평면⁠(complex plane)⁠에 숨어 있습니다.

흔히 "테일러 급수는 원래 함수와 같다"고 생각하지만, 수렴반경 안에서도 늘 그렇지는 않습니다. f(x)=e−1/x2f(x) = e^{-1/x^2}(f(0)=0f(0) = 0)은 0에서 몇 번을 미분해도 값이 0이라, 0에서 만든 테일러 급수는 모든 계수가 0입니다. 이 급수는 어디서나 0으로 수렴⁠(convergence)⁠하지만, 함수는 0 말고는 어디서나 양수입니다. 급수가 함수와 같아지려면 나머지 항 f(n+1)(ξ) xn+1/(n+1)!f^{(n+1)}(\xi)\,x^{n+1}/(n+1)!(ξ\xi는 0과 x 사이의 어떤 점)이 0으로 가는지를 따로 확인해야 합니다. eˣ, sin, cos은 이 확인을 통과합니다.

eˣ, sin, cos 세 급수의 계수를 나란히 놓으면 크기는 모두 1/k!1/k!이고 부호와 "있고 없음"만 다릅니다. 이 수수께끼는 오일러 공식⁠(Euler's formula)⁠에서 풀립니다.

가장 단순한 테일러 급수는 등비급수⁠(geometric series)⁠ 1/(1−x) = 1 + x + x² + ⋯입니다. 한 점 근처를 다항식으로 흉내 내는 테일러 급수와 달리, 구간 전체를 사인파⁠(sinusoid)⁠로 흉내 내는 것이 푸리에 급수⁠(Fourier series)⁠입니다.

이름은 1715년 이 급수를 책에 실은 영국 수학자 브룩 테일러에서 왔습니다. 하지만 sin과 cos의 급수는 그보다 약 300년 앞서 인도 케랄라 학파의 마다바가 이미 알고 있었습니다.

테일러 급수는 한 점에서 몇 번이고 미분할 수 있는 함수에만 쓸 수 있습니다. 1885년 독일의 바이어슈트라스는 닫힌 구간 위의 연속함수라면 미분할 수 없어도 다항식으로 구간 전체를 원하는 만큼 가깝게 흉내 낼 수 있음을 증명했습니다. 여기서 '가깝게'는 구간의 모든 점에서 오차가 한꺼번에 정해 둔 값보다 작아진다는 뜻입니다(균등 수렴⁠, uniform convergence⁠). 함수를 다항식 같은 간단한 함수로 흉내 내는 방법과 그 오차를 연구하는 분야가 근사 이론⁠(approximation theory)⁠입니다.

이 개념이 나오는 긴 글

미분에서 회전까지 · 1편 · 미분 순간의 속도 속도계는 '지금 이 순간'의 속도를 보여 준다. 순간에는 시간이 흐르지 않는데, 무엇을 재는 걸까? 미분에서 회전까지 · 3편 · 테일러 급수 한 점에서 전부를 한 점에서의 값과 기울기, 휘는 정도만으로 함수 전체를 다시 그릴 수 있을까? 미분에서 회전까지 · 4편 · 오일러 공식 원을 그리는 지수함수 지수함수에 허수를 넣으면 원이 된다. 가장 유명한 등식은 어디서 왔을까? 확률 도박판에서 온 편지 1654년, 도중에 멈춘 내기의 판돈을 어떻게 나눌까? 두 수학자가 주고받은 편지에서 확률론이 태어났다. 소수 소수를 세는 사람들 소수는 제멋대로 흩어져 있는 것 같다. 그런데 멀리서 세어 보면 로그가 보인다. 삼각함수 원에서 파동으로 별의 위치를 재던 현의 표가 사인이 되고, 열의 흐름을 풀던 푸리에가 모든 파동을 사인으로 쪼갰다. 조합론 세지 않고 세기 시의 운율을 세던 인도의 운율학자부터 오일러의 생성함수까지. 하나하나 늘어놓지 않고 경우의 수를 세는 법은 어떻게 자라났을까? 신경망과 기계 학습 배우는 기계 예를 보여 주면 규칙을 스스로 찾는 기계. 1958년의 퍼셉트론에서 오늘의 심층 신경망까지, 그 밑바닥에는 미분과 연쇄법칙이 있다. 라플라시안 라플라시안, 가장 많이 재사용된 식 이웃의 평균에서 나를 뺀다. 이 한 줄이 열의 법칙이고, 도박꾼이 이길 확률이고, 전기 회로와 나무 세기이고, 북의 음색이고, 사진의 윤곽선이고, 그래프를 가르는 칼이고, 잡음에서 그림을 빚는 확산 모델의 밑그림이다. 수학의 오류 틀린 증명이 만든 수학 틀린 증명은 흔하다. 드물게, "정확히 어디가 틀렸는가"라는 물음이 새 분야를 낳는다. 코시의 합 정리와 균등 수렴, 라메의 증명과 아이디얼, 켐프의 사슬, 푸앵카레의 회수된 논문과 혼돈, 프레게의 법칙과 러셀의 편지, 보예보츠키와 증명 보조기까지. 오류는 대개 서로 다른 두 가지를 하나로 여긴 자리에 있었다.

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