Articulo de referencia

Aproximación binomial

La aproximación binomial es útil para calcular de forma aproximada potencias de sumas de 1 y un número pequeño x . Establece que ( 1 + incógnita ) alfa ≈ 1 + alfa incógnita . {\...

La aproximación binomial es útil para calcular de forma aproximada potencias de sumas de 1 y un número pequeño x . Establece que

( 1 + incógnita ) alfa 1 + alfa incógnita . {\displaystyle (1+x)^{\alpha }\aproximadamente 1+\alpha x.}

Es válido cuando y donde y pueden ser números reales o complejos . | incógnita | < 1 {\estilo de visualización |x|<1} | alfa incógnita | 1 {\displaystyle |\alpha x|\ll 1} incógnita {\estilo de visualización x} alfa {\estilo de visualización \alpha}

La ventaja de esta aproximación es que se convierte de un exponente a un factor multiplicativo. Esto puede simplificar enormemente las expresiones matemáticas (como en el ejemplo siguiente) y es una herramienta común en física. [1] alfa {\estilo de visualización \alpha}

La aproximación se puede demostrar de varias maneras y está estrechamente relacionada con el teorema del binomio . Por la desigualdad de Bernoulli , el lado izquierdo de la aproximación es mayor o igual que el lado derecho siempre que y . incógnita > 1 {\displaystyle x>-1} alfa 1 {\displaystyle \alpha \geq 1}

Derivaciones

Usando aproximación lineal

La función

F ( incógnita ) = ( 1 + incógnita ) alfa {\displaystyle f(x)=(1+x)^{\alpha }}

es una función suave para x cerca de 0. Por lo tanto, se aplican las herramientas de aproximación lineal estándar del cálculo : se tiene

F " ( incógnita ) = alfa ( 1 + incógnita ) alfa 1 {\displaystyle f'(x)=\alpha (1+x)^{\alpha -1}}

y entonces

f ( 0 ) = α . {\displaystyle f'(0)=\alpha .}

De este modo

f ( x ) f ( 0 ) + f ( 0 ) ( x 0 ) = 1 + α x . {\displaystyle f(x)\approx f(0)+f'(0)(x-0)=1+\alpha x.}

Según el teorema de Taylor , el error en esta aproximación es igual a para algún valor de que se encuentre entre 0 y x . Por ejemplo, si y , el error es como máximo . En notación o minúscula , se puede decir que el error es , lo que significa que . α ( α 1 ) x 2 2 ( 1 + ζ ) α 2 {\textstyle {\frac {\alpha (\alpha -1)x^{2}}{2}}\cdot (1+\zeta )^{\alpha -2}} ζ {\displaystyle \zeta } x < 0 {\displaystyle x<0} α 2 {\displaystyle \alpha \geq 2} α ( α 1 ) x 2 2 {\textstyle {\frac {\alpha (\alpha -1)x^{2}}{2}}} o ( | x | ) {\displaystyle o(|x|)} lim x 0 error | x | = 0 {\textstyle \lim _{x\to 0}{\frac {\textrm {error}}{|x|}}=0}

Utilizando la serie de Taylor

La función

f ( x ) = ( 1 + x ) α {\displaystyle f(x)=(1+x)^{\alpha }}

donde y pueden ser reales o complejos se pueden expresar como una serie de Taylor alrededor del punto cero. x {\displaystyle x} α {\displaystyle \alpha }

f ( x ) = n = 0 f ( n ) ( 0 ) n ! x n f ( x ) = f ( 0 ) + f ( 0 ) x + 1 2 f ( 0 ) x 2 + 1 6 f ( 0 ) x 3 + 1 24 f ( 4 ) ( 0 ) x 4 + ( 1 + x ) α = 1 + α x + 1 2 α ( α 1 ) x 2 + 1 6 α ( α 1 ) ( α 2 ) x 3 + 1 24 α ( α 1 ) ( α 2 ) ( α 3 ) x 4 + {\displaystyle {\begin{aligned}f(x)&=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {f^{(n)}(0)}{n!}}x^{n}\\f(x)&=f(0)+f'(0)x+{\frac {1}{2}}f''(0)x^{2}+{\frac {1}{6}}f'''(0)x^{3}+{\frac {1}{24}}f^{(4)}(0)x^{4}+\cdots \\(1+x)^{\alpha }&=1+\alpha x+{\frac {1}{2}}\alpha (\alpha -1)x^{2}+{\frac {1}{6}}\alpha (\alpha -1)(\alpha -2)x^{3}+{\frac {1}{24}}\alpha (\alpha -1)(\alpha -2)(\alpha -3)x^{4}+\cdots \end{aligned}}}

Si y , entonces los términos de la serie se vuelven progresivamente más pequeños y se puede truncar a | x | < 1 {\displaystyle |x|<1} | α x | 1 {\displaystyle |\alpha x|\ll 1}

( 1 + x ) α 1 + α x . {\displaystyle (1+x)^{\alpha }\approx 1+\alpha x.}

Este resultado de la aproximación binomial siempre se puede mejorar manteniendo términos adicionales de la serie de Taylor anterior. Esto es especialmente importante cuando comienza a acercarse a uno, o cuando se evalúa una expresión más compleja donde los dos primeros términos de la serie de Taylor se cancelan (ver ejemplo). | α x | {\displaystyle |\alpha x|}

A veces se afirma erróneamente que es una condición suficiente para la aproximación binomial. Un contraejemplo simple es dejar y . En este caso, pero la aproximación binomial da como resultado . Para valores pequeños pero grandes , una mejor aproximación es: | x | 1 {\displaystyle |x|\ll 1} x = 10 6 {\displaystyle x=10^{-6}} α = 10 7 {\displaystyle \alpha =10^{7}} ( 1 + x ) α > 22 , 000 {\displaystyle (1+x)^{\alpha }>22,000} 1 + α x = 11 {\displaystyle 1+\alpha x=11} | x | {\displaystyle |x|} | α x | {\displaystyle |\alpha x|}

( 1 + x ) α e α x . {\displaystyle (1+x)^{\alpha }\approx e^{\alpha x}.}

Ejemplo

La aproximación binomial para la raíz cuadrada , , se puede aplicar para la siguiente expresión, 1 + x 1 + x / 2 {\displaystyle {\sqrt {1+x}}\approx 1+x/2}

1 a + b 1 a b {\displaystyle {\frac {1}{\sqrt {a+b}}}-{\frac {1}{\sqrt {a-b}}}}

donde y son reales pero . a {\displaystyle a} b {\displaystyle b} a b {\displaystyle a\gg b}

La forma matemática para la aproximación binomial se puede recuperar factorizando el término grande y recordando que una raíz cuadrada es lo mismo que una potencia de la mitad. a {\displaystyle a}

1 a + b 1 a b = 1 a ( ( 1 + b a ) 1 / 2 ( 1 b a ) 1 / 2 ) 1 a ( ( 1 + ( 1 2 ) b a ) ( 1 ( 1 2 ) b a ) ) 1 a ( 1 b 2 a 1 b 2 a ) b a a {\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {1}{\sqrt {a+b}}}-{\frac {1}{\sqrt {a-b}}}&={\frac {1}{\sqrt {a}}}\left(\left(1+{\frac {b}{a}}\right)^{-1/2}-\left(1-{\frac {b}{a}}\right)^{-1/2}\right)\\&\approx {\frac {1}{\sqrt {a}}}\left(\left(1+\left(-{\frac {1}{2}}\right){\frac {b}{a}}\right)-\left(1-\left(-{\frac {1}{2}}\right){\frac {b}{a}}\right)\right)\\&\approx {\frac {1}{\sqrt {a}}}\left(1-{\frac {b}{2a}}-1-{\frac {b}{2a}}\right)\\&\approx -{\frac {b}{a{\sqrt {a}}}}\end{aligned}}}

Evidentemente la expresión es lineal en cuanto a lo que de otro modo no sería obvio a partir de la expresión original. b {\displaystyle b} a b {\displaystyle a\gg b}

Generalización

Si bien la aproximación binomial es lineal, se puede generalizar para mantener el término cuadrático en la serie de Taylor:

( 1 + x ) α 1 + α x + ( α / 2 ) ( α 1 ) x 2 {\displaystyle (1+x)^{\alpha }\approx 1+\alpha x+(\alpha /2)(\alpha -1)x^{2}}

Aplicado a la raíz cuadrada, resulta:

1 + x 1 + x / 2 x 2 / 8. {\displaystyle {\sqrt {1+x}}\approx 1+x/2-x^{2}/8.}

Ejemplo cuadrático

Consideremos la expresión:

( 1 + ϵ ) n ( 1 ϵ ) n {\displaystyle (1+\epsilon )^{n}-(1-\epsilon )^{-n}}

donde y . Si solo se conserva el término lineal de la aproximación binomial , la expresión se simplifica inútilmente a cero. | ϵ | < 1 {\displaystyle |\epsilon |<1} | n ϵ | 1 {\displaystyle |n\epsilon |\ll 1} ( 1 + x ) α 1 + α x {\displaystyle (1+x)^{\alpha }\approx 1+\alpha x}

( 1 + ϵ ) n ( 1 ϵ ) n ( 1 + n ϵ ) ( 1 ( n ) ϵ ) ( 1 + n ϵ ) ( 1 + n ϵ ) 0. {\displaystyle {\begin{aligned}(1+\epsilon )^{n}-(1-\epsilon )^{-n}&\approx (1+n\epsilon )-(1-(-n)\epsilon )\\&\approx (1+n\epsilon )-(1+n\epsilon )\\&\approx 0.\end{aligned}}}

Si bien la expresión es pequeña, no es exactamente cero. Por lo tanto, si mantenemos el término cuadrático:

( 1 + ϵ ) n ( 1 ϵ ) n ( 1 + n ϵ + 1 2 n ( n 1 ) ϵ 2 ) ( 1 + ( n ) ( ϵ ) + 1 2 ( n ) ( n 1 ) ( ϵ ) 2 ) ( 1 + n ϵ + 1 2 n ( n 1 ) ϵ 2 ) ( 1 + n ϵ + 1 2 n ( n + 1 ) ϵ 2 ) 1 2 n ( n 1 ) ϵ 2 1 2 n ( n + 1 ) ϵ 2 1 2 n ϵ 2 ( ( n 1 ) ( n + 1 ) ) n ϵ 2 {\displaystyle {\begin{aligned}(1+\epsilon )^{n}-(1-\epsilon )^{-n}&\approx \left(1+n\epsilon +{\frac {1}{2}}n(n-1)\epsilon ^{2}\right)-\left(1+(-n)(-\epsilon )+{\frac {1}{2}}(-n)(-n-1)(-\epsilon )^{2}\right)\\&\approx \left(1+n\epsilon +{\frac {1}{2}}n(n-1)\epsilon ^{2}\right)-\left(1+n\epsilon +{\frac {1}{2}}n(n+1)\epsilon ^{2}\right)\\&\approx {\frac {1}{2}}n(n-1)\epsilon ^{2}-{\frac {1}{2}}n(n+1)\epsilon ^{2}\\&\approx {\frac {1}{2}}n\epsilon ^{2}((n-1)-(n+1))\\&\approx -n\epsilon ^{2}\end{aligned}}}

Este resultado es cuadrático, por lo que no apareció cuando solo se mantuvieron los términos lineales. ϵ {\displaystyle \epsilon } ϵ {\displaystyle \epsilon }

Referencias

  1. ^ Por ejemplo, el cálculo de la expansión multipolar . Griffiths, D. (1999). Introducción a la electrodinámica (tercera edición). Pearson Education, Inc., págs. 146-148.
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