Weierstrass过程与Hermite-Fejér插值算子的收敛分析
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更新于2024-08-13
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"Weierstrass过程的Hermite-Fejér插值算子的收敛性 (2002年)"
本文主要探讨了在Weierstrass过程中的Hermite-Fejér插值算子的性质和收敛性。Weierstrass过程是一种在数学分析中重要的连续但处处不可导的函数构造,它由无穷乘积定义,广泛用于描述实数轴上的连续函数。Hermite-Fejér插值算子则是数值分析领域中的一种插值方法,它结合了Hermite插值(考虑函数值和导数值)与Fejér插值(通过平均减少振荡)的特点,用于近似函数。
在该论文中,作者首先聚焦于以第二类Chebyshev多项式Un(x)的零点作为插值节点的Hermite-Fejér插值算子Hi,n(f,x)。Chebyshev多项式是一类特殊的多项式,特别适用于在[-1,1]区间内的插值和逼近问题。第二类Chebyshev多项式Un(x)的零点均匀分布在[-1,1]区间内,这使得它们成为理想的插值节点,因为这样可以减少插值误差。
论文中证明了Hi,n(f,x)是一个Weierstrass过程,这意味着对于给定的函数fεC[-1,1](即函数f在[-1,1]上连续),该插值算子能够在区间(-1,1)内点点收敛于原始函数f(x)。点点收敛是指对于每个x∈(-1,1),Hi,n(f,x)随着n的增加趋向于f(x)。然而,由于Weierstrass过程的特性,这个收敛性并不保证在端点x=±1处成立。
为了改进这个问题,作者提出将端点±1也作为插值节点,从而构造了一个新的2n+1次代数多项式Q.j(x)。这个多项式满足在新节点集下的插值条件,并且可以表示为一个关于原Hermite-Fejér插值多项式的修正形式。通过这种方式,作者希望改善端点处的收敛性。
此外,论文还研究了另一个代数多项式R.j(x),它同样满足端点插值条件,并且与Q.j(x)一起被用来深入分析Hermite-Fejér插值算子在包含端点的节点集上的行为。通过对这些多项式的分析,作者估计了Hermite-Fejér插值算子的收敛速度,这对于理解和优化数值计算中的插值方法至关重要。
这篇论文提供了对Weierstrass过程中的Hermite-Fejér插值算子的深入理解,强调了其在不同节点集下的收敛性特点,并提出了改进策略来处理端点收敛问题。这对于数值分析和函数逼近理论有重要意义,有助于优化算法设计和提高计算精度。
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2021-05-15 上传
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