1679
правок
Изменения
E_y -> E_Y
Пусть <tex>X</tex> {{---}} [[Нормированные_пространства#определение и примеры|нормированное пространство]], к примеру, <tex>L_p</tex>. Пусть <tex>Y</tex> {{---}} линейное множество в <tex>X</tex>, например, <tex>H_n</tex> (тригонометрических полиномов степени не больше <tex>n</tex>).
{{Определение
|definition = Для любого <tex> x \in X</tex> величина <tex>E_yE_Y(x) = \inf\limits_{y \in Y}{\|x-y\|}</tex> называется '''наилучшим приближением точки <tex>x</tex> элементами линейного множества <tex>Y</tex>'''.Если при этом существует <tex>y^* \in Y</tex> такой, что <tex>E_yE_Y(x)=\|x-y^*\|</tex>, то этот <tex>y^*</tex> называется '''элементом наилучшего приближения точки <tex>x</tex>'''.
}}
Заметим: гарантий, что <tex>y^*</tex> единственный и что он вообще существует, нет.
<tex>E_yE_Y(x) \ge 0</tex>, если <tex>x \in Y</tex>, то <tex>E_yE_Y(x)=0</tex>, таким образом, положительной определенности у этого функционала нет.
{{Утверждение
|statement= Наилучшее приближение является полунормой, то есть выполняются однородность и неравенство треугольника.
|proof=
'''Однородность''': <tex>\forall \varepsilon > 0 </tex>, по определению нижней грани <tex>\|x-y_{\varepsilon}\| < E_yE_Y(x)+\varepsilon</tex>, где <tex>y_{\varepsilon} \in Y</tex>.<tex>|\lambda|\|x-y_{\varepsilon}\|<|\lambda|E_yE_Y(x)+|\lambda| \varepsilon </tex>
По аксиомам нормы: <tex>|\lambda|\|x-y_{\varepsilon}\|=\|\lambda x-\lambda y_\varepsilon\|</tex>.
Так как <tex>Y</tex> {{---}} линейное пространство, то <tex>\lambda y_{\varepsilon} \in Y</tex> и <tex>\| \lambda x - \lambda y_{\varepsilon} \| \ge E_yE_Y(\lambda x)</tex>.
Тогда <tex>E_yE_Y(\lambda x) < |\lambda|E_yE_Y(x)+ |\lambda|\varepsilon</tex>, при <tex>\varepsilon \to 0</tex> получаем <tex>E_yE_Y(\lambda x) \le |\lambda|E_yE_Y(x)</tex>.
В обратную сторону: <tex>E_yE_Y(x)=E_yE_Y(\lambda \frac{x}{\lambda}) \le |\lambda|E_yE_Y(\frac{x}{\lambda})</tex>, то есть, <tex>\frac{1}{|\lambda|}E_yE_Y(x) \le E_yE_Y(\frac{x}{\lambda})</tex>.
Пусть <tex>\mu = \frac{1}{\lambda}</tex>, тогда <tex>|\mu|E_yE_Y(x) \le E_yE_Y(\mu x)</tex>.
Таким образом, получаем два противоположных неравенства, следовательно, <tex>E_yE_Y(\lambda x)=|\lambda|E_yE_Y(x)</tex>.
'''Неравенство треугольника''': <tex>\forall \varepsilon > 0</tex>: <tex>\|x_1-y_{\varepsilon}\|< E_yE_Y(x_1)+\varepsilon</tex> и <tex>\|x_2-z_{\varepsilon}\|< E_yE_Y(x_2)+\varepsilon</tex>.
Складывая два неравенства, получим <tex>\|x_1-y_{\varepsilon}\|+\|x_2-z_{\varepsilon}\|<E_yE_Y(x_1)+E_yE_Y(x_2)+2\varepsilon</tex>.
По свойствам нижней грани, <tex>E_yE_Y(x_1+x_2)\le \|(x_1+x_2)-(y_{\varepsilon}+z_{\varepsilon})\| \le \| x_1 - y_{\varepsilon} \| + \| x_2 - z_{\varepsilon} \| < E_yE_Y(x_1) + E_yE_Y(x_2) + 2\varepsilon</tex>, так как <tex>y_{\varepsilon}+z_{\varepsilon} \in Y</tex>.
При <tex>\varepsilon \to 0</tex> приходим к неравенству треугольника: <tex>E_yE_Y(x_1+x_2)\le E_yE_Y(x_1)+E_yE_Y(x_2)</tex>.
}}
Отметим некоторый технический момент: <tex>\forall x \in X</tex>, <tex>\forall y \in Y</tex> выполняется: <tex>E_yE_Y(x)=E_yE_Y((x+y)-y)\le E_yE_Y(x+y)+E(-y)</tex>, <tex>E_yE_Y(-y) = 0</tex>, так как <tex>-y \in Y</tex>, следовательно, <tex>E_yE_Y(x) \le E_yE_Y(x+y) \le E_yE_Y(x) + E_yE_Y(y) = E_yE_Y(x)</tex>.
Значит, <tex>\forall y \in Y E_yE_Y(x)=E_yE_Y(x+y)</tex>.
Также, так как <tex>0 \in Y</tex>, то <tex>E_yE_Y(x) \le \|x-0\|=\|x\|</tex>, следовательно, <tex>E_yE_Y(x) \le \|x\|</tex>.
[[%D0%9D%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0#.D0.90.D1.80.D0.B8.D1.84.D0.BC.D0.B5.D1.82.D0.B8.D0.BA.D0.B0_.D0.BF.D1.80.D0.B5.D0.B4.D0.B5.D0.BB.D0.BE.D0.B2|Отсюда]], если <tex>x_n \to x</tex>, то <tex>E_yE_Y(x_n) \to E_yE_Y(x)</tex>, то есть, <tex> E </tex> непрерывно как функционал в норме <tex> X </tex>.
Основной интерес представляют покрытия <tex> X </tex> элементами конечномерных подпространств.
Рассмотрим функцию <tex>f(\alpha_1,..,\alpha_n)=\|x-\sum\limits_{k=1}^{n}\alpha_k e_k\|</tex>, тогда ясно, что
<tex>E_yE_Y(x)=\inf\limits_{\overline{\alpha}\in \mathbb{R}^n}f(\alpha_1,..,\alpha_n)</tex>.
Надо доказать, что существует <tex>\overline{\alpha^*}=(\alpha^*_1,..,\alpha^*_n)</tex>, на котором достигается эта нижняя грань, тогда в качестве <tex>y^*</tex> можно взять <tex>y^*=\sum\limits_{k=1}^{n}\alpha^*_k e_k</tex>. Доказательство существования будем вести с помощью [[Предел_отображения_в_метрическом_пространстве#weirstrass|теоремы Вейерштрасса]], утверждающей, что если функция <tex>n</tex> переменных непрерывна на компакте, то она принимает на нем свое минимальное значение.
Заметим, что <tex>\sqrt{\sum\limits_{k=1}^{n}\|e_k\|^2}</tex> {{---}} константа для данного базиса, а <tex>\sqrt{\sum\limits_{k=1}^{n}\Delta\alpha^2_k}</tex> {{---}} норма для <tex>\Delta\overline{\alpha}</tex> в <tex>\mathbb{R}^n</tex>, тогда из полученного неравенства очевидно, что <tex>f</tex> {{---}} непрерывна.
Пусть <tex>M=2E_y2E_Y(x)</tex>. Считаем, что <tex>x \not\in Y</tex>, тогда <tex>E_yE_Y(x) > 0</tex> (иначе, если <tex>E_yE_Y(x)=0</tex>, то <tex>\forall n</tex> <tex>\exists y_n \in Y</tex> такой, что <tex>\|x-y_n\| < \frac{1}{n}</tex>. Устремляя <tex>n \to \infty</tex>, получаем, что <tex>\|x-y_n\| \to 0</tex>. Так как <tex>y_n \to x</tex> в <tex>X</tex>, а <tex>\dim Y < \infty</tex>, то <tex>Y</tex> замкнуто в <tex>X</tex>, <tex>y_n \in Y</tex>, значит и <tex>x \in Y</tex>, что противоречит нашему предположению).
Выясним, на каком множестве гарантированно <tex>f(\overline{\alpha}) > M</tex>, то есть, <tex>\|x-\sum\limits_{k=1}^{n}\alpha_k e_k\| > M</tex>.
