Pregunta:
¿Por qué "funciona" la serie de Taylor?
Atom
2019-05-15 13:21:01 UTC
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Soy un estudiante de Física que completará mi primer año en breve. La siguiente pregunta se basa en los sistemas físicos que he encontrado hasta ahora. (Principalmente hicimos mecánica newtoniana).

En todos nuestros análisis de los sistemas físicos (hasta ahora) explotamos imprudentemente la serie de Taylor, reteniendo los términos hasta la precisión deseada de nuestro modelo aproximado de realidad.

Pero, ¿cuál es la justificación de utilizar la serie de Taylor? Implica implícitamente que las funciones matemáticas en nuestro modelo físico son analytic. Pero, ¿cómo podemos estar seguros de eso?

Claro, la naturaleza no parece ser discontinua o tener "torceduras" (es decir, derivados inexistentes) en su comportamiento. Eso parece plausible. Pero aún así, hay funciones no analíticas suaves . Y hay “muchos” más de ellos que funciones analíticas. Entonces, incluso si la naturaleza funciona sin problemas en sus esfuerzos, es esencialmente una probabilidad cero de que lo haga analíticamente.

Entonces, ¿por qué usamos la serie de Taylor?

Posibles duplicados: https://physics.stackexchange.com/q/1324/2451 y [enlaces allí] (https://physics.stackexchange.com/questions/linked/1324?lq=1).
¿Qué es una función "suave no analítica"?Cualquier función fluida puede describirse mediante una receta analítica (tal vez con muchos, muchos términos, pero ese es otro problema, y posiblemente una razón para la simplificación de la serie Taylor)
@Steeven una función por definición es analítica cuando es igual a su serie de Taylor.Esto es raro en el mismo sentido que los números racionales son raros entre los reales.
@Steeven si cada función suave fuera analítica, entonces puede reconstruir la función completa a partir de su conocimiento en intervalos pequeños arbitrarios.Intuitivamente esto es nosense.Un ejemplo famoso es la función para la cual $ f (x) = 0 $ if $ x <0 $ y $ f (x) = e ^ {- 1 / x} $ if $ x> 0 $
Pregunta relacionada [aquí] (https://physics.stackexchange.com/questions/400379/why-is-analyticity-a-good-mathematical-assumption-in-general-relativity).
"Es esencialmente una probabilidad cero de que lo haga analíticamente"; esto supone una medida de probabilidad en el espacio de todas las funciones que de alguna manera es "natural".Si bien existen varias medidas importantes con esta propiedad, elegir una de ellas sigue siendo un prejuicio humano.
Tenga cuidado con su forma de pensar en la probabilidad.Si tiro un lápiz al suelo, hay una probabilidad infinitesimalmente pequeña de que aterrice apuntando a un ángulo específico (ya que los ángulos son continuos) y, sin embargo, lo hace siempre.
@Umaxo No me parece intuitivamente obvio que conocer los valores en un intervalo abierto, junto con saber que es suave, sea insuficiente para extender la función a toda la línea real.
@Acccumulation no importa, la intuición no es una prueba rigurosa, a menudo es engañosa y es subjetiva de todos modos.Pero el hecho es que puede construir funciones no analíticas suaves como la que he mostrado.Incluso puede construir una función que sea suave pero no analítica en ningún punto del eje real.
@Umaxo Estaba respondiendo a su afirmación de que "intuitivamente esto es [una tontería]".
La naturaleza tiene "torceduras" o discontinuidades en varias transiciones de fase, solo para llamar su atención
Podría ser una buena pregunta para un sitio más orientado a las matemáticas.
Por qué preguntar sobre la serie Taylor específicamente.La pregunta es por qué existe una efectividad irrazonable de las matemáticas en las ciencias naturales : https://en.wikipedia.org/wiki/The_Unreasonable_Effectiveness_of_Mathematics_in_the_Natural_Sciences
@Steeven Aquí hay una función suave en todas partes que no es analítica en ninguna parte: https://en.wikipedia.org/wiki/Fabius_function
Seven respuestas:
The_Sympathizer
2019-05-15 14:50:30 UTC
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Yo también tuve el mismo problema. El truco es darse cuenta de que hay una diferencia importante entre las series de Taylor y las aproximaciones o polinomios de Taylor, cuyo comportamiento es descrito por las de Taylor. teorema . Sí, muy a menudo sospecho que un error común es que primero ves los polinomios y el teorema de Taylor, y luego obtienes la serie de Taylor y eso se convierte en el foco y de repente te olvidas del resto.

Pero aquí, lo que en realidad estamos haciendo cuando "truncamos" una serie de Taylor es volver a un polinomio de Taylor, ya que eso es lo que es una serie de Taylor truncada, o alternativamente , una serie de Taylor es la extensión natural de un orden infinito. En ese contexto, el teorema de Taylor te dice exactamente cómo se comporta o no como una aproximación y, sorpresa, no requiere nada sobre analiticidad en absoluto. La analiticidad solo entra en juego cuando se considera la serie completa : de hecho, lo que el teorema de Taylor te dice es que un polinomio finito de Taylor seguirá funcionando como una aproximación incluso para una función no analítica, siempre que te acerques adecuadamente al punto en el que estás tomando el polinomio y la función sea lo suficientemente diferenciable como para poder hacer el polinomio de el grado dado que es posible tomar.

Específicamente, el teorema de Taylor te dice que, analítico o no , si cortas la serie de Taylor para que el término más alto tenga grado $ N $ span>, para formar el polinomio de Taylor (o serie de Taylor truncada) $ T_N (a, x) $ , donde $ a $ es el punto de expansión, tienes

$$ f (x) = T_N (a, x) + o (| x - a | ^ N), \ \ \ \ \ x \ rightarrow a $$

donde la última parte define el comportamiento del término restante: esta es la "notación pequeña-o" y significa que el error palidece en comparación con el límite $ | x - a | ^ N $ .

Como ejemplo en física matemática elemental, considere el análisis del potencial "patológico" en la mecánica newtoniana dado por

$$ U (x): = \ begin {cases} e ^ {- \ frac {1} {x ^ 2}}, \ x \ ne 0 \\ 0 , \ \ mbox {de lo contrario} \ end {cases} $$

que es fluido en todas partes , pero no analítico cuando $ x = 0 $ . En particular, es tan malo que no solo no es analítico, la serie de Taylor existe e incluso converge ... ¡solo a la cosa incorrecta! :

$$ U (x) \ "=" \ 0 + 0x + 0x ^ 2 + 0x ^ 3 + 0x ^ 4 + \ cdots, \ \ \ \ \ mbox { cerca de $ x = 0 $} $$

... y sí, eso es literalmente 0 en cada término , por lo que la expresión de la derecha es igual a $ 0 $ !

(AÑADIR - ver comentarios: no ... no ESO 0! ... uh ... Ooops ... uhhh ...)

No obstante , aunque eso es técnicamente "incorrecto", los métodos de análisis habituales que tiene para este sistema aún le dirán lo "correcto", siempre que tenga cuidado : en particular, notamos que $ x = 0 $ parece una especie de "equilibrio" desde $ U '$ es cero allí, pero también notamos que se nos dice - ¡correctamente! - que no debemos aplicar la aproximación del oscilador armónico porque también tenemos que el coeficiente frente a $ x ^ 2 $ es 0 como bueno.

Estamos justificados en ambas conclusiones porque si bien esta serie de Taylor es "mala", el teorema de Taylor sigue estando A-OK para escribir la serie truncada, y por lo tanto Taylor polinomio ,

$$ U (x) \ approx 0 + 0x + 0x ^ 2, \ \ \ \ \ mbox {cerca de $ x = 0 $} $$

aunque "es igual a $ 0 $ ", porque este $ U (x) $ es " tan exquisitamente aproximado por la función constante $ U ^ {*} (x): = 0 $ "que es $ o (| x | ^ N) $ para cada pedido $ N > 0 $ y, por lo tanto, en particular, también $ N = 2 $ ! Por lo tanto, el análisis armónico y la conclusión del fallo del mismo están todavía 100% justificados.


ADD (IE + 1936.6817 Ms - 2018-05-16): Según un comentario agregado a continuación, hay una arruga adicional en esta historia que había estado pensando en mencionar pero no lo hizo, pero para la cual, a la luz de eso , Pensé que tal vez debería hacerlo ahora.

En realidad, hay dos tipos diferentes de formas en las que la serie de Taylor puede fallar cuando una función no es analítica en un punto y se toma en ese punto. Una de ellas es la forma en que mostré arriba: donde la serie de Taylor converge, pero converge a lo "incorrecto" en el sentido de que no es igual a la función en ningún intervalo no trivial alrededor de ese punto (usted podría ser capaz de igualarlo en algún extraño conjunto polvoriento / roto, pero no en ningún intervalo), es decir, sin intervalo $ [a - \ epsilon, a + \ epsilon ] $ con $ \ epsilon \ ne 0 $ . Este punto se denomina punto de Cauchy o punto C .

La otra forma es que la serie de Taylor tenga realmente un radio de convergencia 0, es decir, no converge en ningún intervalo no trivial de la misma forma con $ \ epsilon \ ne 0 $ . Este tipo de punto se denomina punto Pringsheim o punto P . Este caso no se demostró, pero incluso en tal caso, la serie de Taylor sigue siendo una serie asintótica en el sentido de que al menos intentará empezar a converger si está lo suficientemente cerca y, además, cuanto más cerca esté del punto de expansión $ a $ , más términos puede tomar antes de que deje de converger y comience a divergir nuevamente. Dado que en física, generalmente estamos interesados, y especialmente. para el oscilador armónico - en sólo unos pocos términos de orden inferior, el comportamiento final de la serie no es importante y todavía podemos tomarlo para obtener, digamos, la aproximación armónica cerca de un punto de equilibrio incluso si la función no es analítica allí - p.ej considere el potencial $ U_3 (x): = U (x) + \ frac {1} {2} kx ^ 2 $ con $ k > 0 $ , donde usamos el primer potencial que acabamos de dar. Esto tampoco es analítico en $ x = 0 $ , pero, no obstante, la aproximación armónica no solo funcionará, sino que funcionará de manera excelente y con la frecuencia $ \ omega: = \ sqrt {\ frac {k} {m}} $ como de costumbre.

Ver:

https://math.stackexchange.com/questions/620290/is-it-possible-for-a-function-to-be-smooth-everywhere-analytic-nowhere-yet-tay

¡Tu respuesta tiene mucho sentido!¡Muchas gracias!
"¡así que la expresión de la derecha es igual a 0!"No, no es igual a `0!= 1`.:PAGS
@Fabian Röling: Uh, no, debería ser 0. $ U (0) = 0 $, y es muy plano alrededor de ese valor de entrada cero.Tenga en cuenta que el exponente es $ - \ frac {1} {x ^ 2} $, no $ -x ^ 2 $, por lo que eso significa que es efectivamente _menos infinito_ en $ x = 0 $.
@The_Sympathizer Solo una cosa.¿Dónde le dijeron que no aplicara la aproximación del oscilador armónico (que es solo la serie de Taylor truncada a segundo orden) cuando el coeficiente de $ x ^ 2 $ es igual a $ 0 $?
@The_Sympathizer / r / UnexpectedFactorial
AilikwlmziCMT: ¡Ja!:)
@The_Sympathizer ¿Estás mirando mi comentario?
@Atom: Bueno, supongo que usted _podría_ decir que es aproximable con un oscilador armónico con constante de resorte 0: efectivamente, la partícula está "muy libre" sobre este punto en particular.Sin embargo, el problema es que el comportamiento asintótico de este pozo no se distingue de, digamos, $ U_2 (x): = x ^ 4 $, por lo que no estoy seguro de que "cuente".
@The_Sympathizer ¡Oh, sí, por supuesto!Pero el comportamiento de $ U_2 (x) = x ^ 4 $ también es periódico, de hecho cercano al armónico; acabo de trazarlo en WolframAlpha.
@The_Sympathizer Y aunque puedo ver por qué no debería aproximar su $ U (x) $ como un * oscilador armónico *.Pero no parece justificar de ninguna manera por qué no debería usar la serie de Taylor en absoluto.
@Atom: No dije que no pudieras.De hecho, la respuesta fue mostrar que _podría_, incluso en un caso no analítico, porque siempre está truncando en un número finito de términos en tales análisis.Efectivamente, la serie Taylor siempre le brinda el comportamiento "local" de cualquier función suave, de la "mejor manera posible".Es solo que para ciertas funciones, es decir, funciones analíticas, ¡obtienes la ventaja de que también te da más!
@The_Sympathizer ¡Absolutamente te pillo!¡Gracias una tonelada!
Como punto de apoyo para el uso de aproximaciones de la serie de Taylor, la forma más popular de convertir entre funciones de transferencia continuas (dominio de Laplace) y discretas (dominio Z) es utilizando la transformada bilineal, que usa solo los dos primeros términos de una serie de Maclaurin como unaaproximación "suficientemente buena".Los términos de orden superior en la serie ciertamente se pueden usar para refinar el resultado, pero en la práctica rara vez lo son.
Un ejercicio útil es tomar un valor conocido que se pueda describir mediante una expansión de Taylor y ver cuántos coeficientes necesita resolver antes de que el error deje de ser importante.En física de pregrado, a menudo no son muchos (como 2 o 3)
Solo una pequeña advertencia (soy un matemático, así que permítame ser pedante): uno de los problemas con las funciones no analíticas es que el intervalo en el que la aproximación de Taylor es válida generalmente disminuye muy rápidamente a medida que aumenta $ N $, por lo queAún se debe tener cuidado para verificar que la aproximación que estamos haciendo sea válida en el rango de valores de $ x $ que nos interesan.
@Denis Nardin: Gracias.Había pensado en eso, pero no pensé en agregarlo.Adicional.
Aparte: no es necesario que anotes las ediciones.El historial de revisiones es persistente y público, completo con marcas de tiempo y todo.
¿Qué significa que una serie comience a converger o que deje de converger y comience a divergir?
@LSpice: El término de error disminuye por un tiempo al principio, luego comienza a aumentar nuevamente, para nunca volver.
@The_Sympathizer, correcto, olvidé que teníamos un límite específico al que estábamos tratando de converger, por lo que había una noción bien definida del término de error.¡Gracias!
Excelente respuesta: ¿tiene una referencia para los términos "punto de Cauchy" y "punto de Pringsheim"?No pude encontrar nada.
@Abhimanyu Pallavi Sudhir: Eso fue lo que se utilizó en los artículos citados en la respuesta que me dieron a la pregunta vinculada.Aunque podrían abreviarlo como "punto C" y "punto P", respectivamente.
Ryan Thorngren
2019-05-15 14:28:35 UTC
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El teorema de Stone-Weierstrass dice que cualquier función continua en un intervalo compacto se aproxima arbitrariamente bien mediante polinomios. Por lo tanto, siempre que solo estemos interesados ​​en explicar los resultados experimentales (y no en las soluciones exactas de los modelos teóricos), las expansiones de series son suficientemente buenas. Es decir, para lo que sea que nos gustaría describir, hay un modelo (al menos en el sentido estadístico) que lo describe con bastante precisión y que es analítico. Por lo tanto, no parece obvio que alguna vez podamos saber si el mundo es analítico o simplemente $ C ^ \ infty $ , o incluso $ C ^ 0 $ !

Por supuesto, en la práctica, nuestras teorías hacen infinitas predicciones para los valores de tales funciones, por ejemplo, la mecánica las predice como soluciones a ecuaciones diferenciales, la teoría de campos mediante algunas integrales. Por lo general, no podemos evaluar nuestras predicciones teóricas con exactitud, por lo que utilizamos métodos numéricos o de series asintóticas. Las cosas que surgen de nuestros modelos tienden a no ser analíticas, así que creo que estamos un poco estropeados en nuestra educación física con todos estos modelos analíticos y solucionables.

La pregunta de por qué tantas (¡pero no todas!) soluciones exactas a modelos teóricos son analíticas reales o incluso complejas es una discusión completamente diferente, y mucho más misteriosa, aunque la causalidad tiene algo que ver con ella. Por ejemplo, las funciones de respuesta en el tiempo siempre tienen una extensión del tiempo complejo en el semiplano superior.

Pero más misteriosamente, hay cosas como la ecuación KdV, la primera ecuación que describe los solitones, cuya integrabilidad resultó estar estrechamente relacionada con las curvas elípticas. De modo que la integrabilidad parece no solo estar relacionada con la analiticidad, ¡sino incluso con la algebraicidad! Pero es una conexión bastante oculta, porque las soluciones de KdV en sí mismas son trascendentales. De todos modos, recomiendo el libro que vinculé. Está escrito para estudiantes universitarios y es muy divertido.

pero esta polinámica no será en general lo mismo que la expansión de Taylor alrededor de algún punto.Por lo tanto, no explica por qué la expansión de Taylor se usa tan ampliamente.
@Umaxo Realmente no importa, siempre que llevemos un registro de nuestros errores.El teorema de Taylor dice que a medida que se toman más términos, la aproximación mejora.En principio, se podría usar algún otro tipo de polinomio aproximado, como los polinomios de Bernstein: https://en.wikipedia.org/wiki/Bernstein_polynomial.El punto es que debido a que la función tiene una buena aproximación analítica (¡incluso polinomial!), Su serie de Taylor se comportará bien.
@RyanThorngren Creo que responde a mi pregunta.Pero, ¿por qué las soluciones exactas a los modelos teóricos son analíticas * mucho más * misteriosas?¿No se sigue eso de * nosotros * aproximar las soluciones * usando * funciones analíticas en primer lugar?
@Atom Supongo que hay dos preguntas que hacer: 1. ¿Por qué las leyes mecánicas y otras son tan simples?Por ejemplo, las ecuaciones de movimiento en la mecánica de cuerpos rígidos son todas ecuaciones diferenciales de segundo orden.Si se trata de una aproximación a la realidad, ciertamente es muy buena.Y 2. ¿Por qué son tan útiles los modelos con solución exacta?La solución a la mayoría de los problemas mecánicos será caótica y no analítica, pero muchas cosas que encontramos tienen una versión exactamente resoluble de la que podemos aprender.(Sin embargo, hay excepciones, como la turbulencia). Para estos modelos, realmente escribimos la solución exacta
@RyanThorngren ¿No se basan los sistemas que usted dice * exactamente solucionables * en el supuesto de que ** existe ** una solución analítica para esos sistemas en primer lugar?
@Ryan Thorngren eso no es cierto.La aproximación mejora solo para las funciones analíticas, no para las no analíticas.F.e.tome el famoso $ f (x) = 0; x \ le 0 $ y $ f (x) = e ^ {- 1 / x}; x> 0 $ en el dominio $ x \ in [-2,2] $.La serie de Taylor alrededor, por ejemplo, del punto $ x = 1 $ se acercará cada vez más a $ f (x) = e ^ {- 1 / x} $ en todo el dominio compacto y no será cero para todos los puntos $x <0 $.El polinomo del teorema de SW será diferente y la expansión de Taylor no se puede utilizar
@Umaxo Estoy de acuerdo contigo.Lo que quise decir es un poco diferente.El punto es que la función de relieve tiene una buena aproximación mediante funciones analíticas (por ejemplo, polinomios) cuyas series de Taylor convergen.Quiero decir que sea lo que sea que haga el sistema, podemos aproximarlo analíticamente.
@Atom Si la solución es analítica o no es lo que surja de las ecuaciones.Por lo general, tienen soluciones únicas una vez que se especifican las condiciones de contorno, y esa solución suele ser analítica.
@RyanThorngren Lo que estoy preguntando es lo siguiente: en la formulación (de la cual se derivan la unicidad y otras cosas) de esos modelos exactamente resolubles, ¿no asumimos de antemano la naturaleza analítica del modelo?
@Atom Sí, es cierto, acabamos de inventar el modelo y no puede pretender ser exacto.No obstante, estos modelos nos dan una comprensión bastante buena de lo que vemos en algunos experimentos (¡aunque los modelos que podemos resolver exactamente son bastante raros!).
@RyanThorngren Creo que sería mejor eliminar el segundo párrafo de su respuesta.Porque nuestras suposiciones de naturaleza analítica de los modelos coincidieron con las observaciones experimentales y nos dieron un poder * suficientemente bueno * (si no * exactamente preciso *) para predecir.Y debido a errores experimentales, * nunca * podemos estar 100% seguros de si nuestras soluciones analíticas, incluso en lo que llamamos modelos * exactamente solucionables * describen la naturaleza * exactamente *.
@Atom No creo que sea del todo correcto.No asumimos analiticidad, quizás solo suavidad.Incluso si no podemos describir exactamente la ley física, sigue siendo curioso que la analiticidad aparezca en muchos de nuestros intentos de hacerlo.
@RyanThorngren ¡Gracias!¿Pero estás seguro de que * no * asumimos la analiticidad?
@Atom Por lo general, solo asumimos cierto grado de diferenciabilidad cuando expresamos las ecuaciones de movimiento (generalmente solo dos veces diferenciables ya que las leyes de Newton son de segundo orden en derivadas).La analiticidad se cae después (a veces).
@RyanThorngren ¡Entendido!Solo una última solicitud: ¿podría señalarme algunos recursos que discuten este misterio de obtener soluciones analíticas que mencionó en el segundo párrafo?
@RyanThorngren: Una de las principales razones por las que las funciones son tan simples es porque el universo tiene un número significativo de simetrías y no tiene origen ni rotación natural.Eso significa que las leyes deben ser invariantes para las transformaciones relevantes.
Acccumulation
2019-05-16 01:33:45 UTC
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Si conocemos el valor de $ f $ en $ t $ , y queremos saber el valor de $ f (t + \ Delta t) $ para $ \ Delta t $ pequeño, luego Lo más básico es asumir que $ f (t + \ Delta t) = f (t) $ . Esto se conoce como la "aproximación de orden cero". En cálculo, aprendiste sobre las líneas tangentes. Con una línea tangente, en lugar de aproximar la función con un valor fijo, la aproxima con una línea, y la pendiente de la línea es la derivada: $ f (t + \ Delta t) = f (t) + (\ Delta t) f '(t) $ . Esta es la "aproximación de primer orden". Entonces, esto es tratar la derivada como una constante, es decir, se da una aproximación de primer orden de la función en términos de una aproximación de orden cero de la derivada.

En su lugar, podríamos calcular una aproximación de primer orden de la derivada y usarla para aproximar la función. Esta sería una aproximación de segundo orden de la función. Tenemos $ f '(t + \ Delta t) = f' (t) + (\ Delta t) f '' (t) $ , e integrando eso obtenemos $ f (t + \ Delta t) = f (t) + (\ Delta t) f '(t) + \ frac {(\ Delta t) ^ 2} {2} f '' (t) $ . Podemos continuar este proceso, y la aproximación de n-ésimo orden será simplemente los primeros n términos (con indexación cero) de la serie de Taylor. Esto no supone que la función sea analítica; es simplemente aplicar una estrategia intuitiva para aproximar la función.

Entonces, ¿es válido?Bueno, si tenemos un límite en la enésima derivada de $ f $ sobre el intervalo, entonces podemos usar eso para poner un límite en el (n-1) thderivada, que luego puede dar un límite en el (n-2) ésimo, y así.Entonces, incluso sin saber que el $ f $ es analítico, tener un límite en la derivada n da un límite en el error para la aproximación de orden n.

gented
2019-05-15 14:10:39 UTC
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Entonces, incluso si la naturaleza trabaja sin problemas en sus esfuerzos, es probabilidad esencialmente cero de que lo haga analíticamente

¿De dónde proviene esta implicación?La mayoría de las ecuaciones que usamos en física se resuelven mediante funciones que de hecho son analíticas: esto se debe a que la mayoría de las ecuaciones son diferenciales hasta cierto orden y puedes usar las condiciones de Cauchy para demostrarlo.En esos casos, el uso de expansiones en series de potencias está justificado y comete un error en las predicciones proporcional al orden en el que elija detenerse.

En algunos otros casos, las funciones no son analíticas y, de hecho, no se aplican tales expansiones a ciegas: hay toda un área de la electrodinámica clásica que se ocupa de las singularidades en las funciones de Green y el teorema del residuo (solo por mencionar uno) o la investigación de los polos delos lagrangianos en QFT (por mencionar otro).

Paul Sinclair
2019-05-16 07:10:41 UTC
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Algo adicional que debe tener en cuenta:

Para hablar de analicidad, debe hablar de derivados, y para hablar de derivados, necesita límites. De hecho, incluso para hablar de continuidad, se necesitan límites. Y para hablar de límites, debes tener las cosas definidas con una precisión infinita.

Pero todos los conceptos por los que se definen los valores físicos se rompen cuando se lleva la precisión demasiado lejos. Si quieres hablar de la velocidad de un objeto, tienes que poder definir su posición. Pero eso requiere una definición exacta de qué es el objeto. Los objetos físicos reales arrojan átomos al medio ambiente y obtienen otros átomos de él. En un momento dado, ¿cómo decide exactamente qué átomos son parte de su objeto y cuáles no? La mayor parte de su objeto es espacio abierto entre esos átomos. ¿Cómo define exactamente dónde está el límite entre el espacio abierto que contribuye al volumen de su objeto y el espacio abierto que está afuera?

Más allá de eso, se cree que existe un límite inferior fundamental para el tamaño medible: la longitud de Planck. No se puede medir nada más pequeño (y actualmente, tampoco se puede medir nada mucho más grande). Pero los límites no se pueden definir con tal restricción. La definición de un límite no admite límite inferior sobre qué tan cerca puede llegar al objetivo. Por tanto, no tiene sentido hablar de límites que impliquen medidas físicas. Y si no se puede hablar de límites, no se puede hablar de continuidad, derivadas, analítica o series de Taylor.

Si tuviera que tomar las medidas más completas de un objeto mientras se mueve que son incluso teóricamente posibles, no terminaría con una función matemática bien definida. En cambio, terminaría con datos con rangos de error en los que cabría un número infinito de funciones. Entre esas funciones habrá algunas que se comportan bastante mal, que no son continuas en ningún momento. Pero también entre esas funciones habrá algunas que sean analíticas.

Cualquiera de estas funciones proporcionaría una descripción igualmente precisa del movimiento de su objeto.Es difícil trabajar con las funciones discontinuas, pero las funciones analíticas tienen un comportamiento excelente.Es tu elección.¿Cuál prefiere utilizar?

Keith
2019-05-22 09:38:54 UTC
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Veo que el núcleo de su pregunta es la afirmación:

Entonces, incluso si la naturaleza trabaja sin problemas en sus esfuerzos, es probabilidad esencialmente cero de que lo haga analíticamente

Esto no viene al caso.Nosotros:

  • Observar fenómenos
  • Construya modelos de estos usando funciones analíticas
    • Principalmente porque es más fácil
  • Utilice las matemáticas para analizarlos y crear predicciones
  • Pruebe esas predicciones
  • Si esas predicciones se confirman, podemos considerar que el modelo es útil.

En ninguna parte asume esto el conocimiento de cómo funciona la naturaleza, o que la estructura subyacente del universo es algo lógicamente equivalente a ser analítica

Entonces, lo que realmente está observando es que los modelos basados en funciones analíticas son útiles .

Abhimanyu Pallavi Sudhir
2019-05-22 05:11:33 UTC
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Añadiendo a la respuesta de Sympathiser, se puede ver por qué la existencia de funciones como $ e ^ {- 1 / x} $ es no es sorprendente reformularlas como "funciones que se acercan a cero cerca de cero más rápido que cualquier polinomio". Esto no es fundamentalmente más sorprendente que, por ejemplo, funciones que crecen más rápido que cada polinomio; de hecho, para cualquier función $ f (x) $ que crece más rápido que cada polinomio, la función $ \ frac1 {f (1 / x)} $ se acerca a cero cerca de cero más rápido que cualquier polinomio.

Entonces, para $ f (x) = e ^ x $ de rápido crecimiento, se obtiene el correspondiente no analítico uniforme $ e ^ {- 1 / x} $ . Para $ x ^ x $ , se obtiene $ x ^ {1 / x} $ . Para $ x! $ , se obtiene $ \ frac {1} {(1 / x)!} $ Span > y así sucesivamente.

Ver mi publicación What's with e ^ (- 1 / x)? Sobre funciones no analíticas fluidas: parte I para una explicación más completa.



Esta pregunta y respuesta fue traducida automáticamente del idioma inglés.El contenido original está disponible en stackexchange, a quien agradecemos la licencia cc by-sa 4.0 bajo la que se distribuye.
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