Теорема Джексона — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(фух)
(какой адъ)
Строка 1: Строка 1:
 
Не трогать --[[Участник:Dgerasimov|Дмитрий Герасимов]] 18:53, 24 июня 2012 (GST)
 
Не трогать --[[Участник:Dgerasimov|Дмитрий Герасимов]] 18:53, 24 июня 2012 (GST)
 
{{В разработке}}
 
{{В разработке}}
Ранее нами введено приближение в C:
+
Ранее нами введено [[наилучшее приближение]] в <tex> C </tex>:
  
E_n(f)_C = E_n(f) = \inf \| f - T \|_C, T \in H_n.
+
<tex> E_n(f)_C = E_n(f) = \inf \| f - T \|_C, T \in H_n </tex>.
  
 
Наилучшее приближение:
 
Наилучшее приближение:
  
\exists T_n(f)_C = T_n(f): E_n(f) = \| f - T_n(f) \|_C — полином наилучшего приближения.
+
<tex> \exists T_n(f)_C = T_n(f): E_n(f) = \| f - T_n(f) \|_C </tex> — полином наилучшего приближения.
  
E_n(f) — полунорма, \forall T \in H_n, E_n(T) = 0. E_n(f) = E_n(f + T)
+
<tex> E_n(f) </tex> — полунорма, <tex> \forall T \in H_n, E_n(T) = 0 </tex>. <tex> E_n(f) = E_n(f + T) </tex>
  
\omega(f, h)_C — модуль непрерывности функции = \sup\limits_{|t| \le h} \| f(\cdot + t) - f(\cdot) \|_C = \sup\limits_{|x_2 - x_1| \le h|} |f(x_2) - f(x_1)|
+
<tex> \omega(f, h)_C </tex> [[модуль непрерывности функции]] <tex> = \sup\limits_{|t| \le h} \| f(\cdot + t) - f(\cdot) \|_C = \sup\limits_{|x_2 - x_1| \le h} |f(x_2) - f(x_1)| </tex>
  
E_n(f)_C \xrightarrow[n \to \infty]{} 0.
+
<tex> E_n(f)_C \xrightarrow[n \to \infty]{} 0 </tex>.
  
Группу теорем, которая позволяет судить о скорости стремления наилучшего приближения к нулю называют «прямыми теоремами теории аппроксимации функций (конструктивной теории функций)». Одной из характеристик, которой описывают структурные свойства фунции, является [[модуль непрерывности]].
+
Группу теорем, которая позволяет судить о скорости стремления наилучшего приближения к нулю называют «прямыми теоремами теории аппроксимации функций (конструктивной теории функций)». Одной из характеристик, которой описывают структурные свойства фунции, является модуль непрерывности.
  
Чтобы судить о E_n(f), надо строить приближение функции в виде полинома таким образом, чтобы уметь оценивать его отклонение от самой функции в терминах модуля непрерывности. Тогда само отклонение будет не меньше модуля непрерывности, и само приближение будет оценено через него.  
+
Чтобы судить о <tex> E_n(f) </tex>, надо строить приближение функции в виде полинома таким образом, чтобы уметь оценивать его отклонение от самой функции в терминах модуля непрерывности. Тогда само отклонение будет не меньше модуля непрерывности, и само приближение будет оценено через него.  
  
 
Типичный прием — интегрирование свертки с тригонометрическим ядром.  
 
Типичный прием — интегрирование свертки с тригонометрическим ядром.  
  
s_n(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) D_n(t) dt
+
<tex> s_n(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) D_n(t) dt </tex>
  
\sigma_n(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) \Phi_n(t) dt
+
<tex> \sigma_n(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) \Phi_n(t) dt </tex>
  
 
Получающиеся интегралы являются тригонометрическими полиномами.  
 
Получающиеся интегралы являются тригонометрическими полиномами.  
  
A(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) J_n(t) dt, J_n — тригонометрический полином. Заменим y = x + t.
+
<tex> A(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) J_n(t) dt, J_n </tex> — тригонометрический полином, произвольное ядро. Заменим <tex> y = x + t </tex>.
  
A(f, x) = \int\limits_Q f(y) J_n(y - x) dy
+
<tex> A(f, x) = \int\limits_Q f(y) J_n(y - x) dy </tex>
  
J_n(y - x) = T(x) — тригонометрический полином по x, коэффициенты которого зависят от y.
+
<tex> J_n(y - x) = T_n(x) </tex> — тригонометрический полином по <tex> x </tex>, коэффициенты которого зависят от <tex> y </tex>.
  
A(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) J_n(t) dt.
+
<tex> A(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) J_n(t) dt </tex>.
  
\int\limits_Q J_n(t) = 1, J_n(t) \ge 0.
+
Пусть <tex> \int\limits_Q J_n(t) = 1, J_n(t) \ge 0 </tex>.
  
|f(x) - A(f, x)| \le \int\limits_Q |f(x + t) - f(x)| |J_n(t)| dt  
+
<tex> |f(x) - A(f, x)| \le \int\limits_Q |f(x + t) - f(x)| J_n(t) dt \le \int\limits_Q \omega(f, |t|) J_n(t) dt </tex>
  
|f(x) - A(f, x)| \le \int\limits_Q |f(x + t) - f(x)| J_n(t) dt \le \int\limits_Q \omega(f, |t|) J_n(t) dt \le \int\limits_Q \omega^*(f, |t|) J_n(t) dt \le (применим [[неравенство Йенсена]] для выпуклых функций) \le \omega^*(f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) \le 2 \omega(f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt)
+
<tex>\le \int\limits_Q \omega^*(f, |t|) J_n(t) dt \le </tex> (применим [[неравенство Йенсена]] для выпуклых функций) <tex> \le \omega^*(f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) \le 2 \omega(f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) </tex>
  
f — непрерывная, 2 \pi - периодическая функция.
+
<tex> f </tex> — непрерывная, <tex> 2 \pi </tex> - периодическая функция.
  
\| f - A(f) \|_C \le 2 \sigma (f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) \int\limits_Q |t| J_n(t) dt называется первым, абсолютным моментом ядра.
+
<tex> \| f - A(f) \|_C \le 2 \omega (f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) </tex>, где <tex> \int\limits_Q |t| J_n(t) dt </tex> называется первым, абсолютным моментом ядра.
  
Из этого неравенства видно, что суть получения основных теорем состоит в том, чтобы удачно подобрать усредняющее ядро, чтобы \omega \to 0 при n \to \infty.
+
Из этого неравенства видно, что суть получения основных теорем состоит в том, чтобы удачно подобрать усредняющее ядро, чтобы <tex> \omega \to 0 </tex> при <tex> n \to \infty </tex>.
  
 
Одним из этих ядер является ядро Джексона.
 
Одним из этих ядер является ядро Джексона.
 +
{{Определение
 +
|definition=
 +
Ядро Джексона — тригонометрический полином, определяющийся как <tex> d_n(t) = \frac1{2 \pi n (2 n^2 + 1)} \left( \frac{\sin\frac{nt}{2}}{\sin\frac{t}{2}} \right)^4 </tex>, <tex> d_n(t) \in H_{2n-2} </tex>.
 +
}}
  
<tex> d_n(t) = \frac1{2 \pi n (2 n^2 + 1)} \left( \frac{\sin\frac{nt}{2}}{\sin\frac{t}{2}} \right)^4 </tex>
+
<tex> \int\limits_Q d_n(t) = 1 </tex> {{TODO|t=а доказать?}}
  
d_n(t) \in H_{2n-2} — тригонометрический полином
+
{{Утверждение
 +
|statement=
 +
<tex> \int\limits_0^{2 \pi} t d_n(t) \le \frac{3}{4} \frac{1}{n} </tex>
 +
|proof=
 +
<tex> \int\limits_0^{2 \pi} = \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} + \int\limits_{\frac{\pi}{2n}}^{\pi} </tex>
  
\int\limits_Q d_n(t) = 1
+
<tex> \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} t \frac{1}{2 \pi n (2 n^2 + 1)} \left( \frac{\sin\frac{nt}{2}}{\sin\frac{t}{2}} \right)^4 dt \le </tex>
 +
<tex> \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} t \frac{n^4}{2 \pi n (2 n^2 + 1)} dt = \frac{1}{2} \left( \frac{\pi}{2 n} \right)^2 \frac{n^3}{2 \pi (2n^2 + 1)} \le a \frac{1}{n} </tex>
  
Докажем, что \int\limits_0^{2 \pi} t d_n(t) \le \frac{3}{4} \frac{1}{n} — установим этот факт:
+
<tex> \int\limits_{\frac{\pi}{2n}}^{\pi} t \frac{\pi^4}{t^4} \frac{1}{2 \pi n (2 n^2 +1)} dt = \frac{1}{2} \frac{1}{2 \pi n (2n^2 +1)} \left( \frac{4 n^2}{\pi^2} - \frac{1}{\pi^2} \right) \le b \frac{1}{n} </tex>. Неравенство установили.
 
+
}}
\int\limits_0^{2 \pi} = \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} + \int\limits_{\frac{\pi}{2n}}^{\pi}
 
 
 
\int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} t \frac{1}{2 \pi n (2 n^2 + 1)} \left( \frac{\sin\frac{nt}{2}}{\sin\frac{t}{2}} \right)^4 dt \le
 
 
 
\int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} t \frac{n^4}{2 \pi n (2 n^2 + 1)} dt = \frac{1}{2} \left( \frac{\pi}{2 n} \right)^2 \frac{n^3}{2 \pi (2n^2 + 1)} \le a \frac{1}{n}
 
 
 
\int\limits_{\frac{\pi}{2n}}^{\pi} t \frac{\pi^4}{t^4} \frac{1}{2 \pi n (2 n^2 +1)} dt = \frac{1}{2} \frac{1}{2 \pi n (2n^2 +1)} \left( \frac{4 n^2}{\pi^2} - \frac{1}{\pi^2} \left) \le b \frac{1}{n}. Неравенство установили.
 
  
 
== Теорема Джексона ==
 
== Теорема Джексона ==
Строка 71: Строка 73:
 
Джексон
 
Джексон
 
|statement=
 
|statement=
f \in C \Rightarrow E_n(f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{n + 1})
+
<tex> f \in C \Rightarrow E_n(f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{n + 1}) </tex>
 
|proof=
 
|proof=
Y(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) d_n(t) dt — интеграл Джексона
+
<tex> Y(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) d_n(t) dt </tex> — интеграл Джексона
 
 
Y_n(f) \in H_{2n - 2}
 
 
 
E_{2n - 2} (f) \le \| f - Y_n(f) \| \le 2 \omega (f, \int\limits_Q |t| d_n(t) dt) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n})
 
 
 
E_{2n - 2} (f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) — четные
 
 
 
E_{2n - 1} (f) \le E_{2n - 2} (f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) — нечетные
 
  
\frac{3 \pi}{m + 1} = \frac{3 \pi}{(2n - 2) + 1} = \frac{3 \pi}{2n - 1} > \frac{3 \pi}{2 n}, m = 2n - 2
+
<tex> Y_n(f) \in H_{2n - 2} </tex>  
  
\frac{3 \pi}{m + 1} = \frac{3 \pi}{2 n}, m = 2n - 1
+
<tex> E_{2n - 2} (f) \le \| f - Y_n(f) \| \le 2 \omega (f, \int\limits_Q |t| d_n(t) dt) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) </tex>
 +
{{TODO|t=что-то мутно}}
 +
Для четных членов:
 +
: <tex> E_{2n - 2} (f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) </tex>
 +
: <tex> \frac{3 \pi}{(2n - 2) + 1} = \frac{3 \pi}{2n - 1} > \frac{3 \pi}{2 n}</tex>
 +
Дле нечетных:
 +
: <tex> E_{2n - 1} (f) \le E_{2n - 2} (f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) </tex>
 +
: <tex> \frac{3 \pi}{(2n - 1) + 1} = \frac{3 \pi}{2 n}</tex>
  
 
Приходим к требуемому неравенству соединяя эти два, что и требовалось
 
Приходим к требуемому неравенству соединяя эти два, что и требовалось
Строка 92: Строка 93:
 
== Следствия ==
 
== Следствия ==
  
f \in C^1 — непрерывная, дифференциируемая
+
<tex> f \in C^1 </tex> — непрерывная, дифференциируемая
  
|f(x + t) - f(x)| = |f'(x + \theta t)| |t|, |f'(x + \theta t)| \le \| f' \|_C  
+
<tex> |f(x + t) - f(x)| = |f'(x + \theta t)| |t|, |f'(x + \theta t)| \le \| f' \|_C </tex>
  
\omega(f, h) \le \| f' \|_C h
+
<tex> \omega(f, h) \le \| f' \|_C h </tex>
  
\omega(f, \frac{3 \pi}{n + 1}) \le \| f' \|_C \frac{3 \pi}{n + 1}
+
<tex> \omega(f, \frac{3 \pi}{n + 1}) \le \| f' \|_C \frac{3 \pi}{n + 1} </tex>
  
 
Следствие:
 
Следствие:
  
f \in C^1 \Rightarrow E_n(f) \le \| f' \|_C \frac{6 \pi}{n + 1}
+
<tex> f \in C^1 \Rightarrow E_n(f) \le \| f' \|_C \frac{6 \pi}{n + 1} </tex>
  
f \in C^{(p)}  
+
<tex> f \in C^{(p)} </tex>
  
E_n(f) = E_n(f + T), T \in H_n  
+
<tex> E_n(f) = E_n(f + T), T \in H_n </tex>
  
Рассмотрим T_n(f'). Как и при почленном интегрировании рядов Фурье если из него вычесть его нулевой коэффициент Фурье и написать интеграл от 0 до x, мы получим тригонометрический полином.
+
Рассмотрим <tex> T_n(f') </tex>. Как и при почленном интегрировании рядов Фурье если из него вычесть его нулевой коэффициент Фурье и написать интеграл от <tex> 0 </tex> до <tex> x </tex>, мы получим тригонометрический полином.
  
\int\limits_0^x (T_n(f', t) - \frac{1}{2} a_0 (T_n(f'))) dt \in H_n  
+
<tex> \int\limits_0^x (T_n(f', t) - \frac{1}{2} a_0 (T_n(f'))) dt \in H_n </tex>
  
Подставим это в предыдущее равенство вместо T:
+
Подставим это в предыдущее равенство вместо <tex> T </tex>:
  
E_n(f) = E_n(f - \int\limits_0^x T_n(f', t) - \frac12 a_0(T_n(f')) dt) \le \frac{6 \pi}{n + 1} \| g' \| = \frac{6 \pi}{n + 1} \| f' - T_n(f') + \frac12 a_0(T_n(f'))) \| \le \frac{6 \pi}{n + 1} ( \| f' - T_n(f') \| + \frac12 | a_0(T_n (f'))|)  
+
<tex> E_n(f) = E_n(f - \int\limits_0^x T_n(f', t) - \frac12 a_0(T_n(f')) dt) \le \frac{6 \pi}{n + 1} \| g' \| = \frac{6 \pi}{n + 1} \| f' - T_n(f') + \frac12 a_0(T_n(f'))) \| \le \frac{6 \pi}{n + 1} ( \| f' - T_n(f') \| + \frac12 | a_0(T_n (f'))|) </tex>
  
\frac12 a_0(T_n(f')) \frac{1}{2 \pi} \int\limits_Q T_n (f', x) dx  
+
<tex> \frac12 a_0(T_n(f')) \frac{1}{2 \pi} \int\limits_Q T_n (f', x) dx </tex>
  
f' — 2 \pi-периодична \Rightarrow \int\limits_Q f' = f(\pi) - f(-\pi) = 0
+
<tex> f' </tex> <tex> 2 \pi </tex>-периодична <tex> \Rightarrow \int\limits_Q f' = f(\pi) - f(-\pi) = 0 </tex>
  
\frac12 a_0(T_n(f')) = \frac{1}{2 \pi} \int\limits_Q (T_n(f', x) - f'(x))dx  
+
<tex> \frac12 a_0(T_n(f')) = \frac{1}{2 \pi} \int\limits_Q (T_n(f', x) - f'(x))dx </tex>
  
|\frac12 a_0(T_n(f'))| \le \| T_n(f') - f'\| = E_n(f')
+
<tex> |\frac12 a_0(T_n(f'))| \le \| T_n(f') - f'\| = E_n(f') </tex>
  
 
Утверждение:
 
Утверждение:
  
f \in C^1 \Rightarrow E_n(f) \le \frac{12 \pi}{n + 1} E_n(f')  
+
<tex> f \in C^1 \Rightarrow E_n(f) \le \frac{12 \pi}{n + 1} E_n(f') </tex>
  
p = 1: E_n(f) \le \| f' \| \frac{6 \pi}{n + 1}  
+
<tex> p = 1: E_n(f) \le \| f' \| \frac{6 \pi}{n + 1} </tex>
  
p = 2: E_n(f) \le \frac{12 \pi}{n + 1} E_n(f') \le 2 (\frac{6 \pi}{n+1})^2 \| f'' \|_C
+
<tex> p = 2: E_n(f) \le \frac{12 \pi}{n + 1} E_n(f') \le 2 (\frac{6 \pi}{n+1})^2 \| f'' \|_C </tex>
  
 
По индукции приходим к:
 
По индукции приходим к:
  
f \in C^{(p)} \Rightarrow E_n(f) \le c_p \frac{1}{(n+1)^p} \| f^{(p)} \|_C, c_p — const.
+
<tex> f \in C^{(p)} \Rightarrow E_n(f) \le c_p \frac{1}{(n+1)^p} \| f^{(p)} \|_C, c_p — const </tex>.
  
 
То есть чем больше дифференциируемая(гладкая) функция, тем быстрее наилучшее приближение стремится к нулю.
 
То есть чем больше дифференциируемая(гладкая) функция, тем быстрее наилучшее приближение стремится к нулю.
  
 
[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D0%B4%D1%80%D0%BE_%D0%94%D0%B6%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0 Википедия — Ядро Джексона]
 
[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D0%B4%D1%80%D0%BE_%D0%94%D0%B6%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0 Википедия — Ядро Джексона]

Версия 20:22, 24 июня 2012

Не трогать --Дмитрий Герасимов 18:53, 24 июня 2012 (GST)

Эта статья находится в разработке!

Ранее нами введено наилучшее приближение в [math] C [/math]:

[math] E_n(f)_C = E_n(f) = \inf \| f - T \|_C, T \in H_n [/math].

Наилучшее приближение:

[math] \exists T_n(f)_C = T_n(f): E_n(f) = \| f - T_n(f) \|_C [/math] — полином наилучшего приближения.

[math] E_n(f) [/math] — полунорма, [math] \forall T \in H_n, E_n(T) = 0 [/math]. [math] E_n(f) = E_n(f + T) [/math]

[math] \omega(f, h)_C [/math]модуль непрерывности функции [math] = \sup\limits_{|t| \le h} \| f(\cdot + t) - f(\cdot) \|_C = \sup\limits_{|x_2 - x_1| \le h} |f(x_2) - f(x_1)| [/math]

[math] E_n(f)_C \xrightarrow[n \to \infty]{} 0 [/math].

Группу теорем, которая позволяет судить о скорости стремления наилучшего приближения к нулю называют «прямыми теоремами теории аппроксимации функций (конструктивной теории функций)». Одной из характеристик, которой описывают структурные свойства фунции, является модуль непрерывности.

Чтобы судить о [math] E_n(f) [/math], надо строить приближение функции в виде полинома таким образом, чтобы уметь оценивать его отклонение от самой функции в терминах модуля непрерывности. Тогда само отклонение будет не меньше модуля непрерывности, и само приближение будет оценено через него.

Типичный прием — интегрирование свертки с тригонометрическим ядром.

[math] s_n(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) D_n(t) dt [/math]

[math] \sigma_n(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) \Phi_n(t) dt [/math]

Получающиеся интегралы являются тригонометрическими полиномами.

[math] A(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) J_n(t) dt, J_n [/math] — тригонометрический полином, произвольное ядро. Заменим [math] y = x + t [/math].

[math] A(f, x) = \int\limits_Q f(y) J_n(y - x) dy [/math]

[math] J_n(y - x) = T_n(x) [/math] — тригонометрический полином по [math] x [/math], коэффициенты которого зависят от [math] y [/math].

[math] A(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) J_n(t) dt [/math].

Пусть [math] \int\limits_Q J_n(t) = 1, J_n(t) \ge 0 [/math].

[math] |f(x) - A(f, x)| \le \int\limits_Q |f(x + t) - f(x)| J_n(t) dt \le \int\limits_Q \omega(f, |t|) J_n(t) dt [/math]

[math]\le \int\limits_Q \omega^*(f, |t|) J_n(t) dt \le [/math] (применим неравенство Йенсена для выпуклых функций) [math] \le \omega^*(f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) \le 2 \omega(f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) [/math]

[math] f [/math] — непрерывная, [math] 2 \pi [/math] - периодическая функция.

[math] \| f - A(f) \|_C \le 2 \omega (f, \int\limits_Q |t| J_n(t) dt) [/math], где [math] \int\limits_Q |t| J_n(t) dt [/math] называется первым, абсолютным моментом ядра.

Из этого неравенства видно, что суть получения основных теорем состоит в том, чтобы удачно подобрать усредняющее ядро, чтобы [math] \omega \to 0 [/math] при [math] n \to \infty [/math].

Одним из этих ядер является ядро Джексона.

Определение:
Ядро Джексона — тригонометрический полином, определяющийся как [math] d_n(t) = \frac1{2 \pi n (2 n^2 + 1)} \left( \frac{\sin\frac{nt}{2}}{\sin\frac{t}{2}} \right)^4 [/math], [math] d_n(t) \in H_{2n-2} [/math].


[math] \int\limits_Q d_n(t) = 1 [/math] TODO: а доказать?

Утверждение:
[math] \int\limits_0^{2 \pi} t d_n(t) \le \frac{3}{4} \frac{1}{n} [/math]
[math]\triangleright[/math]

[math] \int\limits_0^{2 \pi} = \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} + \int\limits_{\frac{\pi}{2n}}^{\pi} [/math]

[math] \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} t \frac{1}{2 \pi n (2 n^2 + 1)} \left( \frac{\sin\frac{nt}{2}}{\sin\frac{t}{2}} \right)^4 dt \le [/math] [math] \int\limits_0^{\frac{\pi}{2n}} t \frac{n^4}{2 \pi n (2 n^2 + 1)} dt = \frac{1}{2} \left( \frac{\pi}{2 n} \right)^2 \frac{n^3}{2 \pi (2n^2 + 1)} \le a \frac{1}{n} [/math]

[math] \int\limits_{\frac{\pi}{2n}}^{\pi} t \frac{\pi^4}{t^4} \frac{1}{2 \pi n (2 n^2 +1)} dt = \frac{1}{2} \frac{1}{2 \pi n (2n^2 +1)} \left( \frac{4 n^2}{\pi^2} - \frac{1}{\pi^2} \right) \le b \frac{1}{n} [/math]. Неравенство установили.
[math]\triangleleft[/math]

Теорема Джексона

Теорема (Джексон):
[math] f \in C \Rightarrow E_n(f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{n + 1}) [/math]
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

[math] Y(f, x) = \int\limits_Q f(x + t) d_n(t) dt [/math] — интеграл Джексона

[math] Y_n(f) \in H_{2n - 2} [/math]

[math] E_{2n - 2} (f) \le \| f - Y_n(f) \| \le 2 \omega (f, \int\limits_Q |t| d_n(t) dt) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) [/math]

TODO: что-то мутно Для четных членов:

[math] E_{2n - 2} (f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) [/math]
[math] \frac{3 \pi}{(2n - 2) + 1} = \frac{3 \pi}{2n - 1} \gt \frac{3 \pi}{2 n}[/math]

Дле нечетных:

[math] E_{2n - 1} (f) \le E_{2n - 2} (f) \le 2 \omega (f, \frac{3 \pi}{2 n}) [/math]
[math] \frac{3 \pi}{(2n - 1) + 1} = \frac{3 \pi}{2 n}[/math]
Приходим к требуемому неравенству соединяя эти два, что и требовалось
[math]\triangleleft[/math]

Следствия

[math] f \in C^1 [/math] — непрерывная, дифференциируемая

[math] |f(x + t) - f(x)| = |f'(x + \theta t)| |t|, |f'(x + \theta t)| \le \| f' \|_C [/math]

[math] \omega(f, h) \le \| f' \|_C h [/math]

[math] \omega(f, \frac{3 \pi}{n + 1}) \le \| f' \|_C \frac{3 \pi}{n + 1} [/math]

Следствие:

[math] f \in C^1 \Rightarrow E_n(f) \le \| f' \|_C \frac{6 \pi}{n + 1} [/math]

[math] f \in C^{(p)} [/math]

[math] E_n(f) = E_n(f + T), T \in H_n [/math]

Рассмотрим [math] T_n(f') [/math]. Как и при почленном интегрировании рядов Фурье если из него вычесть его нулевой коэффициент Фурье и написать интеграл от [math] 0 [/math] до [math] x [/math], мы получим тригонометрический полином.

[math] \int\limits_0^x (T_n(f', t) - \frac{1}{2} a_0 (T_n(f'))) dt \in H_n [/math]

Подставим это в предыдущее равенство вместо [math] T [/math]:

[math] E_n(f) = E_n(f - \int\limits_0^x T_n(f', t) - \frac12 a_0(T_n(f')) dt) \le \frac{6 \pi}{n + 1} \| g' \| = \frac{6 \pi}{n + 1} \| f' - T_n(f') + \frac12 a_0(T_n(f'))) \| \le \frac{6 \pi}{n + 1} ( \| f' - T_n(f') \| + \frac12 | a_0(T_n (f'))|) [/math]

[math] \frac12 a_0(T_n(f')) \frac{1}{2 \pi} \int\limits_Q T_n (f', x) dx [/math]

[math] f' [/math][math] 2 \pi [/math]-периодична [math] \Rightarrow \int\limits_Q f' = f(\pi) - f(-\pi) = 0 [/math]

[math] \frac12 a_0(T_n(f')) = \frac{1}{2 \pi} \int\limits_Q (T_n(f', x) - f'(x))dx [/math]

[math] |\frac12 a_0(T_n(f'))| \le \| T_n(f') - f'\| = E_n(f') [/math]

Утверждение:

[math] f \in C^1 \Rightarrow E_n(f) \le \frac{12 \pi}{n + 1} E_n(f') [/math]

[math] p = 1: E_n(f) \le \| f' \| \frac{6 \pi}{n + 1} [/math]

[math] p = 2: E_n(f) \le \frac{12 \pi}{n + 1} E_n(f') \le 2 (\frac{6 \pi}{n+1})^2 \| f'' \|_C [/math]

По индукции приходим к:

[math] f \in C^{(p)} \Rightarrow E_n(f) \le c_p \frac{1}{(n+1)^p} \| f^{(p)} \|_C, c_p — const [/math].

То есть чем больше дифференциируемая(гладкая) функция, тем быстрее наилучшее приближение стремится к нулю.

Википедия — Ядро Джексона