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5.1 引言 函数逼近:用比较简单的函数代替复杂的函数 误差为最小,即距离为最小(不同的度量意义) 举例 对被逼近函数f(x)=sqrt(x),在区间[0 ,1]上按如下三种不同的逼近方式求其形如 p1(x)=ax+b  的逼近函数. 解 (1)按插值法,以x0=0, x1=1为插值节点对f(x) 作一次插值所得形如(1)式的p1(x)是p1(x)=x. 可见,对同一个被逼近函数,不同距离意义下的逼近,逼近函数是不同的. Chebyshev多项式及其应用 Chebyshev多项式及其性质 定义1 称Tn(x)=cos(n arccos x),|x|≤1 为n次Chebyshev多项式 定义2(交错点组) 若函数f(x)在其定义域的某一区间[a,b]上存在n个点{xk}n k=1,使得 ①|f(xk)|=max|f(x)|=‖f(x)‖∞,k=1,2,…,n; ②-f(xk)=f(xk+1),k=1,2,…,n-1, 则称点集{xk}n k=1为函数f(x)在区间[a,b]上的一个交错点组,点xk称为交错点组的点. Chebyshev多项式的性质 性质1n次Chebyshev多项式Tn(x)的首项系数为2n-1 性质2n次Chebyshev多项式相邻三项有递推关系 : T0(x)=1,T1(x)=x, Tn+1(x)=2xTn(x)-Tn-1(x),n=1,2,…. denote  显然 是首项系数为1的n次Chebyshev多项式. 又若记 为一切定义在[-1,1]上首项系数为1的n次多项式的集合 这个性质,称为Chebyshev多项式最小模性质. 一、 最佳逼近元的存在性 定理5.3.1对任意的f(x)∈C[a,b],在Pn[a,b]中都存在对f(x)的最佳一致逼近元,记为p*n(x),即 ‖f(x)-p*n(x)‖∞=inf{‖f(x)-pn(x)‖∞} 成立. 证明略 2 最佳一致逼近元的充要条件 定理5.3.2 (Chebyshev定理)pn*(x)∈Pn[a,b]为对f(x)∈C[a,b]的最佳一致逼近元的充要条件是误差曲线函数 f(x)- pn*(x)  在区间[a,b]上存在一个至少由n+2个点组成的交错点组. 证明充分性 用反证法. 设f(x)- pn*(x)在[a,b]上存在一个至少由n+2个点组成的交错点组,但pn*(x)不是最佳一致逼近元. 不妨设Pn[a,b ]中的元素qn(x)为最佳一致逼近元,即 ‖f(x)-qn(x)‖∞‖f(x)-pn*(x)‖∞. (4) 令Q(x) = pn*(x) -qn(x) =〔f(x)-qn(x)〕-〔f(x)- pn*(x)〕 记{x1*, x2*,…, xn+2*}为误差曲线函数f(x)- pn*(x)在[a,b]上的交错点组, 由(4)式可知n次多项式Q(x)在点集{x1*, x2*,…, xn+2*}上的符号完全由f(x)- pn*(x)在这些点上的符号所决定, {x1*, x2*,…, xn+2*} 为f(x)-pn*(x)的交错点组,即f(x)- pn*(x) 在这n+2个点上正负(或负 正)相间至少n+1次,从而至少n+1次改变符号, 故Q(x)也至少n+1次改变符号, 说明n次多项式Q(x)至少在[a,b]上有n+1个根,矛盾. 即必有 ‖f(x)- pn*(x)‖∞≤‖f(x)-qn(x)‖∞. 三、 最佳一致逼近元的惟一性 定理5.3.3在Pn[a,b]中 ,若存在对函数f(x)∈C[a,b]的最佳一致逼近元,则惟一. 令En=‖f(x)- pn*(x)‖∞=‖f(x)-qn(x)‖∞. 由于En≤‖f(x)-(pn*(x)+qn(x))/2‖∞ ≤1/2(‖f(x)-pn*(x)‖∞+‖f(x)-qn(x)‖∞) ≤ 1/2(En+En)=En, 这说明 也是对函数f(x)∈C[a,b]的最佳一致逼近元. 四、关于最佳一致逼近元的求解 (1) 当f(x)为[-1,1]上的n+1次多项式时,求f(x)在Pn[-1,1]中的最佳一致逼近多项式.(利用Chebyshev多项式最小模性质,就比较容易) 不妨记f(x)=b0+b1x+…+ bn+1xn+1,|x|≤1,且设bn+1≠0 ,pn(x)为最佳一致逼近元. 由于首项系数为1的n+1次Chebyshev多项式Tn+1(x)无穷模最小, 例1 设f(x)=4x4+2x3-5x2+8x-5/2, |x|≤1. 求f(x)在P3[-1,1]中的最佳一致逼近元p3(x). (2)逼近多项式 为低次多项式时 关于交错点组的定理 推论1 设pn*(x)∈Pn[a,

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