Приближение непрерывной функции полиномами на отрезке — различия между версиями
Komarov (обсуждение | вклад) (+доказательство леммы) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 8 промежуточных версий 4 участников) | |||
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 | {{Теорема | ||
|author= | |author= | ||
− | + | Бернштейн | |
|statement= | |statement= | ||
− | Пусть функция <tex>f</tex> - непрерывна на <tex>[ | + | 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= | |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>. | :<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>. | ||
Строка 73: | Строка 75: | ||
Вернемся к свертыванию суммы: | 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> | + | :<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>. | 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. | :<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 | {{Лемма | ||
|statement=<tex>|f(x)-B_n(f, x)| \le 2 \omega(f, \frac 1{2 \sqrt n})</tex> | |statement=<tex>|f(x)-B_n(f, x)| \le 2 \omega(f, \frac 1{2 \sqrt n})</tex> | ||
Строка 89: | Строка 90: | ||
}} | }} | ||
+ | |||
+ | Теперь докажем для произвольного отрезка <tex>[a; b]</tex>. | ||
{{Теорема | {{Теорема | ||
+ | |id= | ||
+ | weirstrasscont | ||
+ | |author= | ||
+ | Вейерштрасс | ||
|statement= | |statement= | ||
Пусть функция <tex>f</tex> непрерывна на отрезке <tex>[a; b]</tex>. | Пусть функция <tex>f</tex> непрерывна на отрезке <tex>[a; b]</tex>. | ||
− | Тогда <tex>\forall \varepsilon > 0\ \exists | + | Тогда <tex>\forall \varepsilon > 0\ \exists P \forall x \in [0; 1]: |f(x) - P(f, x)| \le \varepsilon</tex> |
|proof= | |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]] | [[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