本教程详细阐述了如何在指定区间内计算无限交错级数 S = -(2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + … 的和。内容涵盖将该级数识别为 cos(2x) – 1 的泰勒展开式、分析常见实现错误，并提供一种高效、精确的Java迭代计算方案，重点强调精度控制和循环终止的最佳实践。
1. 级数分析与数学基础
我们面临的问题是计算以下无限交错级数的和： S = -(2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + (2x)^8/8! – …
这个级数与著名的余弦函数的泰勒级数展开式密切相关。余弦函数 cos(y) 的麦克劳林（maclaurin）级数（即在 a=0 处的泰勒级数）为： cos(y) = 1 – y^2/2! + y^4/4! – y^6/6! + y^8/8! – …
如果我们将 y 替换为 2x，则得到： cos(2x) = 1 – (2x)^2/2! + (2x)^4/4! – (2x)^6/6! + (2x)^8/8! – …
对比我们的目标级数 s，可以发现 s = cos(2x) – 1。
此外，问题中提到了另一个表达式 2(cos^2(x) – 1)。根据三角恒等式 cos(2x) = 2cos^2(x) – 1，我们可以推导出： cos(2x) – 1 = (2cos^2(x) – 1) – 1 = 2cos^2(x) – 2 = 2(cos^2(x) – 1)。 这证明了目标级数 S 确实等同于 2(cos^2(x) – 1)，从而为我们的计算提供了一个验证基准。
本教程的目标是在 x 的区间 [0.1, 1.5] 内，通过级数求和的方法近似计算 cos(2x) – 1 的值。
2. 原始代码的问题分析
原始的Java代码尝试通过迭代计算级数和，但存在几个关键问题：
double s = -((2*x)*x/2) ; // 第一项 -(2x)^2/2! = -4x^2/2 = -2x^2。正确。 double a = (2*x)*x ; // a 存储 2x^2。 int i = 2; while (math.abs(a) > 0.001) { // 循环条件基于 'a' a = -a*4*(x*x) ; // 问题1：下一项的分子计算错误。 // 期望从 (2x)^(2k) 得到 (2x)^(2k+2) // 应该乘以 (2x)^2，即 4x^2。 // 但这里是 -a * 4x^2，导致符号和数值都可能错误。 // 例如，如果 a 是 (2x)^2，下一轮 a 变为 -(2x)^2 * 4x^2 = -16x^4， // 而我们期望的是 (2x)^4 = 16x^4。 s = s + a/(i*(i-1)); // 问题2：分母计算错误。 // 期望分母是 (2k)!，但这里是 i*(i-1)。 // 当 i=2 时，2*(2-1)=2，即2!。 // 当 i=4 时，4*(4-1)=12，不是4! (24)。 i = i + 2; }
- *下一项分子计算错误 (`a = -a4(xx))**: 级数中相邻项的分子部分从(2x)^(2k)变为(2x)^(2k+2)，这意味着需要乘以(2x)^2。同时，级数是交错的，需要改变符号。原始代码中a` 的更新逻辑未能正确实现这一转换，导致分子部分计算错误。
- *分母阶乘计算错误 (`i(i-1))**: 级数的分母是(2k)!。原始代码尝试使用i(i-1)来模拟阶乘，但这仅对i=2(即2(2-1) = 2!) 成立。对于i=4，4*(4-1)=12，而4!=24`，显然是错误的。
- 循环终止条件不健壮 (Math.abs(a) > 0.001): 循环条件依赖于 a 的绝对值。由于 a 的计算本身就是错误的，这个条件可能导致循环过早终止、永不终止或计算结果不精确。对于级数求和，通常应检查当前项的绝对值是否小于某个预设的极小值（如 1e-6），因为当项足够小时，其对总和的贡献可以忽略不计。
这些问题共同导致了原始代码无法正确计算级数的和。
3. 正确且高效的解决方案
为了正确且高效地计算级数和，我们应该利用级数项之间的递推关系。
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级数的第 k 项（从 k=1 开始）可以表示为 term_k = (-1)^k * (2x)^(2k) / (2k)!。 那么第 k+1 项 term_{k+1} = (-1)^(k+1) * (2x)^(2k+2) / (2k+2)!。
我们可以推导出 term_{k+1} 与 term_k 之间的关系： term_{k+1} = term_k * (-1) * (2x)^2 / ((2k+2)(2k+1))
其中，(-1) 负责项的符号交替，(2x)^2 负责分子中 (2x) 的幂次增加，而 (2k+2)(2k+1) 负责分母中阶乘的增加。这种方法避免了在每次迭代中重新计算 (2x) 的高次幂和大的阶乘，从而大大提高了效率和精度。
实现步骤：
