"于某一区间[a, b]上有定义，以及一组标准正交函数系{uk(x)}，其母函数为v(x, t)。非线性逼近可以表示为：
F(t; x) = ∑_{k=0}^{N} c_k v_k(x; t)
其中，v_k(x; t)是uk(x)的变形，c_k是待定系数，N为逼近的阶数。当N逐渐增大时，F(t; x)应越来越接近f(x)。
对于Diracδ函数的导函数δ'(x)，其特点是无穷尖峰，无法直接用传统多项式进行逼近。然而，通过变形的Legendre多项式母函数，我们可以构造非线性逼近来描述δ'(x)。具体地，考虑两种变形的Legendre多项式母函数，记为v1(x, t)和v2(x, t)。这里，v1(x, t)和v2(x, t)是原Legendre多项式的变形，满足相应的正交性和归一化条件。
当我们将这些变形的母函数应用到δ'(x)的非线性逼近时，可以将其转换为Stieltjes积分的形式。即，δ'(x)的非线性逼近可以表示为Gauss求积公式，如下所示：
∫_a^b f(x) δ'(x) dx ≈ ∑_{k=1}^{N} w_k f(x_k) [v'(x_k, t)]
其中，w_k和x_k是Gauss-Legendre求积的权系数和节点，v'(x, t)代表变形Legendre多项式母函数的导数。
接下来，为了证明这种非线性逼近的收敛性，我们需要分析Stieltjes积分的性质和变形Legendre多项式的收敛行为。通常，当N增加时，Gauss求积的精度会提高，因为更多的节点能更好地捕捉函数的细节。对于δ'(x)，尽管它在大部分区域为零，但在原点附近有一个无限大的尖峰，这需要高阶的逼近来精确描述。
通过细致的分析，可以证明随着N的增大，逼近误差会按照某种收敛速率减小。这个收敛速率通常与变形Legendre多项式的收敛速度有关，并可能依赖于f(x)的光滑性。在本论文中，作者不仅证明了这种收敛性，还推导出了逼近误差的表达式，这对于理解和优化逼近过程至关重要。
在实际应用中，这种非线性逼近方法可以用于解决涉及δ'(x)的微分方程或其他涉及奇异函数的问题，尤其是在数值计算和物理建模中。通过调整变形的Legendre多项式和选择合适的Gauss求积节点，可以有效地近似δ'(x)的影响，从而提高整体计算的准确性和效率。
总结起来，该论文深入探讨了如何利用变形Legendre多项式母函数对Diracδ函数的导数δ'(x)进行非线性逼近，证明了逼近的等价性、收敛性和误差分析。这种方法不仅扩展了非线性逼近的应用范围，也为处理物理和数学问题中的奇异函数提供了一种新的工具。"
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