Приближение непрерывной функции полиномами на отрезке — различия между версиями
(Новая страница: «{{В разработке}} == Постановка задачи == В курсе математического анализа уже рассмотрено дв…») |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 15 промежуточных версий 6 участников) | |||
Строка 3: | Строка 3: | ||
== Постановка задачи == | == Постановка задачи == | ||
− | В курсе математического анализа уже рассмотрено два аппарата приближения функции, причём оба имеют локальный | + | В курсе математического анализа уже рассмотрено два аппарата приближения функции, причём оба имеют локальный характер. А именно, мы можем приближать функцию с помощью формулы Тейлора или с помощью интерполяционного полинома: |
:<tex>f(x) = \sum\limits_{k = 0}^{n} \frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}\cdot(x - x_0)^k + o((x - x_0)^n)</tex> | :<tex>f(x) = \sum\limits_{k = 0}^{n} \frac{f^{(k)}(x_0)}{k!}\cdot(x - x_0)^k + o((x - x_0)^n)</tex> | ||
− | :<tex>f(x) = \sum\limits_{k = 0}^{n} f(x_k)\phi_k(x) + \frac{f^{(n + 1)}(c_x)}{(n + 1)!} \cdot \omega_n(x)</tex> | + | :<tex>f(x) = \sum\limits_{k = 0}^{n} f(x_k)\phi_k(x) </tex><tex dpi = "160">+ \frac{f^{(n + 1)}(c_x)}{(n + 1)!}</tex><tex> \cdot \omega_n(x)</tex> |
Причём оба способа дают хорошую точность при хороших дифференциальных свойствах функции. | Причём оба способа дают хорошую точность при хороших дифференциальных свойствах функции. | ||
− | Можно поставить иную задачу, которая является намного более сложной: пусть функция <tex>f</tex> непрерывна на отрезке <tex>[a; b]</tex>. Существует ли <tex>\forall \varepsilon > 0</tex> некоторый полином <tex>P</tex> (неважно, какой степени) такой, что <tex>\forall x \in [a; b] \ | + | Можно поставить иную задачу, которая является намного более сложной: пусть функция <tex>f</tex> непрерывна на отрезке <tex>[a; b]</tex>. Существует ли <tex>\forall \varepsilon > 0</tex> некоторый полином <tex>P</tex> (неважно, какой степени) такой, что <tex>\forall x \in [a; b]: \ |f(x) - P(x)| < \varepsilon</tex>? |
Принципиальное отличие этой задачи - требование хорошей точности для всего отрезка при минимальных ограничениях на функцию. | Принципиальное отличие этой задачи - требование хорошей точности для всего отрезка при минимальных ограничениях на функцию. | ||
Строка 17: | Строка 17: | ||
:<tex>|f(x + \Delta x) - f(x)| \le |f(x + \Delta x) - P(x + \Delta x)| + |f(x) - P(x)| + |P(x + \Delta x) - P(x)| \le 2 \varepsilon + |P(x + \Delta x) - P(x)|</tex>. | :<tex>|f(x + \Delta x) - f(x)| \le |f(x + \Delta x) - P(x + \Delta x)| + |f(x) - P(x)| + |P(x + \Delta x) - P(x)| \le 2 \varepsilon + |P(x + \Delta x) - P(x)|</tex>. | ||
− | Но полином непрерывен, а | + | Но полином непрерывен, а значит, <tex>\forall \varepsilon > 0 \ \exists \delta > 0: |\Delta x| < \delta \Rightarrow |P(x + \Delta x) - P(x)| < \varepsilon</tex>. |
Тогда <tex>\forall \varepsilon > 0 \ \exists \delta > 0: |\Delta x| < \delta \Rightarrow |f(x + \Delta x) - f(x)| < 3 \varepsilon</tex>, то есть, <tex>f</tex> непрерывна в точке <tex>x</tex>. | Тогда <tex>\forall \varepsilon > 0 \ \exists \delta > 0: |\Delta x| < \delta \Rightarrow |f(x + \Delta x) - f(x)| < 3 \varepsilon</tex>, то есть, <tex>f</tex> непрерывна в точке <tex>x</tex>. | ||
Строка 24: | Строка 24: | ||
== Теорема о существовании искомого полинома == | == Теорема о существовании искомого полинома == | ||
+ | |||
+ | Докажем сначала теорему Бернштейна, рассматривающую только функции, непрерывные на <tex>[0; 1]</tex>. | ||
+ | |||
+ | {{Теорема | ||
+ | |author= | ||
+ | Бернштейн | ||
+ | |statement= | ||
+ | Пусть функция <tex>f</tex> - непрерывна на <tex>[0; 1]</tex>. Тогда <tex>\forall \varepsilon > 0 \ \exists P(x)</tex> - полином, такой, что <tex>\forall x \in [0; 1] \Rightarrow |f(x) - P(x)| < \varepsilon</tex> | ||
+ | |proof= | ||
+ | |||
+ | Рассмотрим функцию <tex>f(x)</tex>, непрерывную на отрезке <tex>[a; b]</tex>. Определим полиномы: | ||
+ | :<tex>B_n(f, x) = \sum\limits_{k = 0}^{n}f\left(\frac kn \right)C_n^k x^k (1 - x)^{n - k}</tex>, которые называются полиномами Бернштейна функции <tex>f</tex>. | ||
+ | |||
+ | Заметим, что <tex>\sum\limits_{k = 0}^{n} C_n^k x^k (1 - x)^{n - k} = \left[ x + (1 - x) \right ] ^ n = 1, \qquad \forall x \in \mathbb{R}</tex>. | ||
+ | |||
+ | Далее, для сокращения записи положим <tex>P_{n, k}(x) = C_n^k x^k (1 - x)^{n - k}</tex>. | ||
+ | :<tex>f(x) = \sum\limits_{k = 0}^{n} f(x) P_{n, k}(x), \qquad f(x) - B_n(f, x) = \sum\limits_{k = 0}^{n}\left(f(x) - f \left( \frac k n \right ) \right ) P_{n, k}(x)</tex>. | ||
+ | :<tex>\forall x', x'' \in [0; 1] \Rightarrow |f(x'')-f(x')| \le \omega(f, |x''-x'|)</tex>, где <tex>\omega(f, x)</tex> - [[модуль непрерывности функции]] <tex>f</tex>. | ||
+ | :<tex>|f(x) - B_n(f, x)| \le \sum\limits_{k = 0}^{n} \left |f(x) - f\left ( \frac k n \right ) \right | P_{n, k}(x) \le \sum\limits_{k = 0}^n P_{n, k}(x)\omega(f, \left|x - \frac kn\right|)</tex>. | ||
+ | |||
+ | Выше мы доказали, что <tex>\sum\limits_{k=0}^n P_{n,k}(x) = 1</tex>, поэтому к последней сумме применима теорема о выпуклой мажоранте модуля непрерывности: | ||
+ | :<tex>\sum\limits_{k = 0}^n P_{n, k}(x)\omega(f, \left|x - \frac kn\right|) \le \sum\limits_{k = 0}^n P_{n, k}(x)\omega^*(f, \left|x - \frac kn\right|) \le</tex> (по [[Выпуклые функции#Неравенство Йенсена|неравенству Йенсена]]) <tex>\omega^*\left(f, \sum\limits_{k = 0}^n \left|x - \frac kn\right| P_{n, k}(x)\right) \le 2\omega\left(f, \sum\limits_{k = 0}^n \left|x - \frac kn\right| P_{n, k}(x)\right)</tex> | ||
+ | |||
+ | Итак, <tex>|f(x) - B_n(f, x)| \le 2\omega\left(f, \sum\limits_{k = 0}^n \left|x - \frac kn\right| P_{n, k}(x)\right)</tex>. Оценим сумму в правой части сверху, тогда при замене суммы оценкой правая часть только возрастет(в силу возрастания модуля непрерывности). | ||
+ | По [[Неравенства_Гёльдера,_Минковского#Теорема Минковского|неравенству Коши для сумм]] | ||
+ | :<tex>\sum\limits_{k = 0}^n \left|x - \frac kn\right| P_{n, k}(x) = \sum\limits_{k = 0}^n \left|x - \frac kn\right| \sqrt{P_{n, k}(x)}\cdot \sqrt{P_{n, k}(x)}</tex> <tex>\le \sqrt{\sum\limits_{k = 0}^n \left(x - \frac kn\right)^2 P_{n, k}(x)} \cdot \sqrt{\sum\limits_{k = 0}^n P_{n, k}(x)} = \sqrt{\sum\limits_{k = 0}^n \left(x - \frac kn\right)^2 P_{n, k}(x)}</tex> | ||
+ | Вставим полученное неравенство в оценку: <tex>|f(x) - B_n(f, x)| \le 2\omega \left( f, \sqrt{\sum\limits_{k = 0}^n \left(x - \frac kn\right)^2 P_{n, k}(x)}\,\right)</tex> (все эти преобразования были нужны, потому что суммы с модулем трудно сворачиваются). | ||
+ | Покажем теперь с помощью метода производящих функций, что <tex dpi="125">\sum\limits_{k = 0}^n \left(x - \frac kn\right)^2 P_{n, k}(x) = \frac{x(1-x)}n</tex>. | ||
+ | |||
+ | Для этого рассмотрим полином <tex>\varphi(t) = \sum\limits_{k=0}^n a_k t^k</tex>, где <tex>{a_k}</tex> - произвольная конечная числовая последовательность (такой полином называют производящей функцией). Заметим, что | ||
+ | :<tex>\varphi'(t) = \sum\limits_{k=1}^n k a_k t^{k-1}</tex> | ||
+ | |||
+ | :<tex>\varphi''(t) = \sum\limits_{k=2}^n k(k-1) a_k t^{k-2}</tex> | ||
+ | и поэтому | ||
+ | :<tex>\varphi(1) = \sum\limits_{k=0}^n a_k</tex> | ||
+ | |||
+ | :<tex>\varphi'(1) = \sum\limits_{k=0}^n k a_k</tex> | ||
+ | |||
+ | :<tex>\varphi''(1) = \sum\limits_{k=0}^n k(k-1) a_k</tex> (в двух последних суммах слагаемые при <tex>k</tex>, равных <tex>0</tex> или <tex>1</tex>, обращаются в <tex>0</tex>, поэтому суммы определены корректно). | ||
+ | |||
+ | Положим теперь <tex>a_k = P_{n,k}(x)</tex> и рассмотрим производящую функцию | ||
+ | :<tex>\varphi(t) = \sum\limits_{k=0}^n P_{n,k}(x) t^k = \sum\limits_{k=0}^n C_n^k (xt)^k (1-x)^{n-k} = (xt + 1 - x)^n</tex> | ||
+ | |||
+ | С целью упрощения дальнейших выкладок обозначим <tex>p = x, \, q = 1 - x, \, p + q = 1</tex>. | ||
+ | :<tex>\varphi(t) = (pt + q)^n</tex> | ||
+ | :<tex>\varphi'(t) = np(pt + q)^{n-1}</tex> | ||
+ | :<tex>\varphi''(t) = n(n-1)p^2(pt + q)^{n-2}</tex> | ||
+ | Т. к. <tex>p + q = 1</tex>, то | ||
+ | :<tex>\varphi(1) = 1, \varphi'(1) = np, \, \varphi''(1) = n(n-1)p^2</tex> | ||
+ | |||
+ | Вернемся к свертыванию суммы: | ||
+ | :<tex>\sum\limits_{k = 0}^n \left(x - \frac kn\right)^2 C_n^k x^k (1-x)^{n-k} =</tex>(раскрывая квадрат и подставляя <tex>p</tex> и <tex>q</tex>) <tex>\frac 1{n^2} \left( n^2 p^2 \sum\limits_{k = 0}^n C_n^k p^k q^{n-k} - 2np \sum\limits_{k = 0}^n k C_n^k p^k q^{n-k} + \sum\limits_{k = 0}^n k^2 C_n^k p^k q^{n-k}\right)</tex> | ||
+ | Первые две суммы в скобках можно посчитать по уже известным формулам, полученным из производящей функции, для вычисления третьей заметим, что <tex>k^2 = k(k-1) + k</tex>. | ||
+ | :<tex>\frac 1{n^2} \left( n^2 p^2 \sum\limits_{k = 0}^n C_n^k p^k q^{n-k} - 2np \sum\limits_{k = 0}^n k C_n^k p^k q^{n-k} + \sum\limits_{k = 0}^n k^2 C_n^k p^k q^{n-k}\right)</tex> <tex> = \frac 1{n^2}(n^2 p^2 \cdot 1 - 2np \cdot np + np + n(n-1)p^2) = </tex> <tex dpi = "130">\frac{np - np^2}{n^2} = \frac{pq}n = \frac{x(1-x)}n</tex>, ч. т. д. | ||
+ | |||
+ | {{Лемма | ||
+ | |statement=<tex>|f(x)-B_n(f, x)| \le 2 \omega(f, \frac 1{2 \sqrt n})</tex> | ||
+ | |proof= | ||
+ | Так как <tex>\omega(t)</tex> возрастает и <tex>\sqrt{\frac{x(1 - x)}{n}} \leq \sqrt{\frac1{4n}} = \frac1{2\sqrt{n}}</tex>(из <tex>x(1 - x) \leq \frac14 </tex>), можно в неравенстве <tex>|f(x) - B_n(x)| \leq 2\omega(f, \sqrt{\frac{x(1 -x)}{n}})</tex> заменить <tex>\sqrt{\frac{x(1 - x)}{n}}</tex> на <tex>\frac1{2\sqrt{n}}</tex>, получив требуемое. | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | По свойству модуля непрерывности | ||
+ | :<tex>\lim\limits_{n \to +0} \omega(f, h) = 0</tex>, т. е. <tex>\forall \varepsilon > 0 \, \exists \delta : 0 < h \le \delta \Rightarrow \omega(f, h) \le \varepsilon</tex>. | ||
+ | Т. к. <tex>\lim\limits_{n \to + \infty}\frac 1{2 \sqrt n} = 0</tex>, то <tex>\exists N \in \mathbb N: \frac 1{2 \sqrt N} \le \delta</tex>. Отсюда по лемме <tex>|f(x) - B_N(f, x)| \le 2 \omega(f, \frac 1{2 \sqrt N}) \le 2 \varepsilon</tex> (по выбору <tex>N</tex> и <tex>\varepsilon</tex>) и теорема Бернштейна доказана. | ||
+ | |||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | Теперь докажем для произвольного отрезка <tex>[a; b]</tex>. | ||
{{Теорема | {{Теорема | ||
− | | | + | |id= |
+ | weirstrasscont | ||
+ | |author= | ||
Вейерштрасс | Вейерштрасс | ||
|statement= | |statement= | ||
− | Пусть функция <tex>f</tex> | + | Пусть функция <tex>f</tex> непрерывна на отрезке <tex>[a; b]</tex>. |
+ | Тогда <tex>\forall \varepsilon > 0\ \exists P \forall x \in [0; 1]: |f(x) - P(f, x)| \le \varepsilon</tex> | ||
+ | |proof= | ||
+ | Теорема Вейерштрасса напрямую следует из теоремы Бернштейна. Отрезок <tex>[0; 1]</tex> можно перевести в отрезок <tex>[a; b]</tex> | ||
+ | линейным преобразованием вида <tex>y = (b - a)x + a</tex>. Также существует обратное преобразование <tex dpi=130>x = \frac{y - a}{b - a}</tex>. Оба этих преобразования линейны. | ||
+ | |||
+ | Рассмотрим вспомогательную функцию <tex>g(t) = f((b - a)t + a),\ t \in [0; 1]</tex>. | ||
+ | |||
+ | По только что доказанной теореме Бернштейна, <tex>|g(t) - B_n(t)| \leq \varepsilon </tex>. | ||
+ | |||
+ | Так как <tex dpi=130>t = \frac{x - a}{b - a}</tex>, то, подставляя это, получаем <tex dpi=130>|f(x) - B_n(g, \frac{x - a}{a - b})| \leq \varepsilon</tex>. Значит, можно взять <tex dpi=130>P(x) = B_n(g, \frac{x - a}{b - a})</tex>. | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | == Равномерная сходимость == | ||
+ | |||
+ | Всё это переводится на язык равномерной сходимости или так называемой Чебышёвской метрики. | ||
+ | |||
+ | {{Определение | ||
+ | |definition= | ||
+ | <tex>\mathcal{C}[a, b]</tex> {{---}} класс функций, непрерывных на <tex>[a; b]</tex>. | ||
}} | }} | ||
+ | |||
+ | По арифметике непрерывности получаем, что <tex>\mathcal{C}[a, b]</tex> {{---}} линейное множество: если <tex>f, g \in \mathcal{C}[a, b]</tex>, то тогда <tex>\forall \alpha, \beta\quad \alpha f(x) + \beta g(x) \in \mathcal{C}[a, b]</tex>. | ||
+ | |||
+ | {{Определение | ||
+ | |definition= | ||
+ | Чебышёвская(равномерная) норма функции <tex>\| f \| = \max\limits_{[a; b]} |f(x)|</tex> | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | Эта величина удовлетворяет трем законам: | ||
+ | * <tex>\| f \| \ge 0</tex> и <tex>\| f \| = 0 \iff f = 0</tex> | ||
+ | * <tex>\| \alpha f \| = |\alpha| \| f \|</tex> | ||
+ | * <tex>\| f + g \| \le \| f \| + \| g \|</tex> | ||
+ | |||
+ | {{Определение | ||
+ | |definition= | ||
+ | <tex>f = \lim\limits_{n \to \infty} f_n</tex> в <tex>\mathcal{C}[a, b]</tex>, если <tex>\lim\limits_{n \to \infty}\| f_n - f \| = 0</tex>. | ||
+ | Или, по определению предела, | ||
+ | <tex>\lim\limits_{n \to \infty}\| f_n - f \| = 0 \iff \forall \varepsilon \ \exists N\ \forall n > N\ \forall x \in [a; b]:\quad |f_n(x) - f(x)| < \varepsilon</tex>. | ||
+ | Если правую часть воспринимать независимо от нормы, то говорят, что <tex>f_n \stackrel{[a; b]}{\rightrightarrows} f</tex> (<tex>f_n</tex> ''равномерно сходится'' к <tex>f</tex>). | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | С этой точки зрения, теорема Вейерштрасса означает следующее. Обозначим за <tex>\mathcal{P}</tex> множество всех полиномов. | ||
+ | Тогда <tex>\mathcal{P}</tex> {{---}} линейное множество в <tex>\mathcal{C}[a, b]</tex>. | ||
+ | По теореме Вейерштрасса получаем <tex>\forall \varepsilon > 0\ \forall f \in \mathcal{C}[a; b]\ \exists T \in \mathcal{P}: \ \| f - T \| < \varepsilon</tex>. Поэтому, по аналогии с рациональными числами, говорят, что <tex>\mathcal{P}</tex> ''всюду плотно'' расположено в <tex>\mathcal{C}[a, b]</tex> | ||
+ | [[Категория:Математический анализ 1 курс]] |
Текущая версия на 19:18, 4 сентября 2022
Постановка задачи
В курсе математического анализа уже рассмотрено два аппарата приближения функции, причём оба имеют локальный характер. А именно, мы можем приближать функцию с помощью формулы Тейлора или с помощью интерполяционного полинома:
Причём оба способа дают хорошую точность при хороших дифференциальных свойствах функции.
Можно поставить иную задачу, которая является намного более сложной: пусть функция
непрерывна на отрезке . Существует ли некоторый полином (неважно, какой степени) такой, что ?Принципиальное отличие этой задачи - требование хорошей точности для всего отрезка при минимальных ограничениях на функцию.
Заметим, что непрерывность функции является необходимым условием. Действительно, пусть
такова, что полином найдётся. Покажем, что необходимо непрерывна:- есть полином , "обслуживающий" на всём отрезке.
- .
Но полином непрерывен, а значит,
.Тогда
, то есть, непрерывна в точке .Положительный ответ на поставленный вопрос впервые был дан Вейерштрассом.
Теорема о существовании искомого полинома
Докажем сначала теорему Бернштейна, рассматривающую только функции, непрерывные на
.Теорема (Бернштейн): | ||||||
Пусть функция - непрерывна на . Тогда - полином, такой, что | ||||||
Доказательство: | ||||||
Рассмотрим функцию , непрерывную на отрезке . Определим полиномы:
Заметим, что .Далее, для сокращения записи положим .
Выше мы доказали, что , поэтому к последней сумме применима теорема о выпуклой мажоранте модуля непрерывности:
Итак, неравенству Коши для сумм . Оценим сумму в правой части сверху, тогда при замене суммы оценкой правая часть только возрастет(в силу возрастания модуля непрерывности). ПоВставим полученное неравенство в оценку: (все эти преобразования были нужны, потому что суммы с модулем трудно сворачиваются). Покажем теперь с помощью метода производящих функций, что .Для этого рассмотрим полином , где - произвольная конечная числовая последовательность (такой полином называют производящей функцией). Заметим, чтои поэтому
Положим теперь и рассмотрим производящую функциюС целью упрощения дальнейших выкладок обозначим .Т. к. , тоВернемся к свертыванию суммы:
Первые две суммы в скобках можно посчитать по уже известным формулам, полученным из производящей функции, для вычисления третьей заметим, что .
По свойству модуля непрерывности
| ||||||
Теперь докажем для произвольного отрезка
.Теорема (Вейерштрасс): |
Пусть функция непрерывна на отрезке .
Тогда |
Доказательство: |
Теорема Вейерштрасса напрямую следует из теоремы Бернштейна. Отрезок можно перевести в отрезок линейным преобразованием вида . Также существует обратное преобразование . Оба этих преобразования линейны.Рассмотрим вспомогательную функцию .По только что доказанной теореме Бернштейна, Так как . , то, подставляя это, получаем . Значит, можно взять . |
Равномерная сходимость
Всё это переводится на язык равномерной сходимости или так называемой Чебышёвской метрики.
Определение: |
— класс функций, непрерывных на . |
По арифметике непрерывности получаем, что — линейное множество: если , то тогда .
Определение: |
Чебышёвская(равномерная) норма функции |
Эта величина удовлетворяет трем законам:
- и
Определение: |
Или, по определению предела, Если правую часть воспринимать независимо от нормы, то говорят, что . ( равномерно сходится к ). | в , если .
С этой точки зрения, теорема Вейерштрасса означает следующее. Обозначим за множество всех полиномов.
Тогда — линейное множество в .
По теореме Вейерштрасса получаем . Поэтому, по аналогии с рациональными числами, говорят, что всюду плотно расположено в