利用级数展开式计算求cos(x) 的近似值（精度为10-6）。

### 回答1：
利用级数展开式计算cos(x)的近似值，可以使用泰勒级数展开式：

cos(x) = 1 - x^2/2! + x^4/4! - x^6/6! + ...

根据泰勒级数展开式，我们可以通过不断累加级数项来逼近cos(x)的值，直到达到所需的精度。具体地，我们可以按照以下步骤进行计算：

1. 将x转换为弧度制，即x = x * pi / 180。
2. 初始化cos(x)的近似值为1。
3. 初始化级数项的系数为1和-1，分别表示当前项的正负号。
4. 初始化当前项的值为x^2，即第一项的值。
5. 从第二项开始，每次将当前项的值乘以x^2，再除以当前项的下标乘以下标减1，即：

current_term = current_term * x^2 / (2*n * (2*n - 1))

6. 将当前项的值乘以级数项的系数，再加到cos(x)的近似值中，即：

cos_approx = cos_approx + current_term * coef

7. 切换级数项的系数，即将coef乘以-1。
8. 如果当前项的绝对值小于所需精度（即10^-6），则停止计算，返回cos_approx的值。
9. 否则，将当前项的下标加2，回到步骤5继续计算。

通过以上步骤，我们可以得到cos(x)的近似值，满足所需精度为10^-6。

### 回答2：
级数展开是数学上一种十分重要的近似计算方法，可用于对各种函数进行近似计算。cos(x)的级数展开式是：

cos(x) = 1 - x^2/2! + x^4/4! - x^6/6! + ...

根据级数展开式，我们可得到cos(x)的近似值的方法。例如，当需要计算cos(2)的近似值时，我们可以先定义精度要求，若要求精度为10^-6，则可以选择计算足够多的项，直至结果不再发生显著变化即可，具体步骤如下：

1. 将x=2代入cos(x)的级数展开式中，

cos(2) ≈ 1 - 2^2/2! + 2^4/4! - 2^6/6! + ...

2. 按照展开式计算出cos(2)的近似值，直至满足精度要求为止，如下表：

n x^(2n) （2n)! (-1)^n* x^(2n)/(2n)!

0 1 1 1
1 2^2 2 1 -2
2 2^4 24 1 4/24
3 2^6 720 1 -2^6/720
4 2^8 40320 1 2^8/40320
5 2^10 3628800 1 -2^10/3628800
6 2^12 479001600 1 2^12/479001600
7 2^14 87178291200 1 -2^14/87178291200

3. 计算出cos(2)的近似值，为：

cos(2) ≈ 1 - 2^2/2! + 2^4/4! - 2^6/6! = -0.416146

4. 根据精度要求，我们需要继续计算第8位小数，即计算到第7项，由于第7项为2^14/(87178291200)，小于10^-6，因此计算结束。

5. 最终得到cos(2)的近似值为-0.416146，满足精度要求为10^-6。

因此，利用级数展开式可以计算出cos(x)的近似值，其计算精度取决于计算项数的多少。当所求的值较小时，级数展开式是一种简单易行的计算方法。

### 回答3：
cos(x)的级数展开式为:

cos(x) = 1 - x^2/2! + x^4/4! - x^6/6! + ...

我们可以利用这个级数展开式来计算cos(x)的近似值。然而，如果我们直接用这个展开式计算cos(x)，我们需要无限加上这个级数展开式中的项才能得到精确的值。

因此，我们需要使用一个截断误差来确定我们需要加上多少项才能得到足够精确的值。截断误差是指我们在计算级数时忽略了所有高于某个特定项的项所引入的误差。

通常情况下，我们使用以下公式来计算截断误差：

R_n(x) = |f(x) - S_n(x)|

其中，f(x)是原函数的值，S_n(x)是级数展开式前n项的和。因此，截断误差就是原函数值和前n项级数和的差值的绝对值。当截断误差小于精度要求时，我们就得到了我们需要的近似值。

下面是使用级数展开式计算cos(x)的近似值的步骤：

步骤1：选择一个特定的x值（以弧度为单位），以及一个足够大的n，使得R_n(x) < 10^{-6}。

步骤2：将cos(x)的级数展开式前n项相加，得到cos(x)的近似值。

步骤3：计算截断误差R_n(x)并检查其是否小于精度要求。

步骤4：如果R_n(x) < 10^{-6}，则我们就得到了cos(x)的近似值，停止计算；否则，增加n的值，重复步骤2到步骤4，直到得到足够精确的近似值。

在实际计算中，我们也可以使用库函数或计算机软件来计算cos(x)的近似值，这样可以节省时间并提高准确性。