关于拟Gruenwald插值算子的收敛性

就一种拟 Grünwald插值多项式 G*n (f ,x)的几种收敛性进行了讨论 ,证明了在 C[- 1,1] 上它是点态收敛和 Lp(p >0 )平均收敛的 ,但非一致收敛。     

关于拟Grünwald插值算子的收敛性

就一种拟Grünwald插值多项式G*n(f,x)的几种收敛性进行了讨论,证明了在C[-1,1]上它是点态收敛和Lp(p＞0)平均收敛的,但非一致收敛.     

关于 Hermite 插值多项式同时逼近函数及其导数

设 P(α,β,n)(x)(α,β>-1)是 n 阶 Jacobi 多项式,本文引入以(1+x)p(α,β,n)(x)的零点集{x_k}_(k=0)~n 作为基点的 Hermitc 插值 H_(2n+1)(f,x)。我们研究用 H_(2n+1)(f,x)同时逼近函数及其导数的问题。     

一种拟Grünwald插值算子在Ba,Φ空间中的收敛速度

给出了以第2类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的拟Grünwald插值多项式G*n(f,x)在B_a,Φ空间中收敛速度的估计．     

关于Grunwald型多项式算子的线性组合

构造了一种组合型Grunwald插值多项式算子Hn(f;r,x),Hn(f;r,x）对每个连续函数在[-1,1]上都一致收敛于f(x）,若f(x)∈C[-1,1],则Hn（f;r,x）的收敛阶达到最佳收敛阶。     

一类Lagrange插值多项式的两个结论

讨论以xk=coskπ/n(k=0,1,...,n)为节点的Lagrange插值多项式逼近[-1,1]上的光滑函数f(x)时的逼近度.若f(x)是高阶多项式时,误差公式中出现一类三角函数的和数,本文给出此类和数的代数表达式.     

关于（0,2）型插值多项式逼近

设n是偶数,P_(n-1)(x)是Legendre多项式,R_n(f,x)是以(1-x~2)P~(?)_(n-1)(x)的零点为基点的所谓(0,2)型插值多项式。本文构造了两个函数类H_(ω_2),H_(ω_1)~*,研究了R_n(f,x)逼近H_(ω_2),H_(ω_1)~*中函数f(x)的阶,并且验证了所给出的逼近阶是最佳的。     

(0,p(D))三角插值多项式对函数及其导数的同时逼近

证明了(0,p(D))三角插值多项式Rn(x)的s(s=0,1,…,q)阶导数一致收敛于函数f(x)的s(s=0,1,…,q)阶导数:设f(x)∈C2π,f(x)具有q阶连续导数,且f(q)(x)∈Lipα.0<α<1,若βk=Op(in)n(n)-f(s)(n)=Olnnnq+α,(k=0,1,2,…,n-1),则R(s)nq-s+α(s=0,1,…,q).     

关于Grünwald型多项式算子的线性组合

构造了一种组合型 Grünwald插值多项式算子 Hn( f ;r,x) ,Hn( f ;r,x)对每个连续函数在 [- 1 ,1 ]上都一致收敛于 f ( x) ,若 f ( x)∈ C[- 1,1] ,则 Hn( f ;r,x)的收敛阶达到最佳收敛阶 .     

Lagrange 插值多项式的线性组合

鉴于 L agrange插值多项式并非对任何的连续函数都能一致收敛 ,本文以 ( 1-x) Wn( x)的零点作为插值节点 ,对 L agrange插值多项式中的被插值函数进行线性组合 (也称函数平均 ) ,构造了算子 An,r( f;x) ,它对于有任意阶导数的连续函数 f ( x )∈ Cl[-1,1] ,( 0≤ l≤ r)都一致收敛 ,收敛阶为 |An,r( f ;x ) -f ( x ) |=O En( f ) 1nl ω( f (l) ,1n) 1nl 1且收敛阶达到了最佳 .( r是奇自然数 )     

两个切触有理插值逼近算子

本文构造了两个切触有理插值逼近算子Hn(f;x)和Gn(f;x)。它们分别基于Hermite-Fejer插值多项式Hn(f;x)和Grunwald插值多项式Gn(f;x)。主要证明了当f∈c[-1,1]时,有|Hn(f;x)-f(x)|=0(1)Wr(1/n)(n≥2) |Gn(f;x)-f(x)|=0(1)Wr(1/n)(n≥2)其中Wr(δ)是f(x)的连续模。显然它们的逼近阶优于Hn(f;x)和Gn(f;x)的逼近阶[1]。     

多项式的倒数对可微函数的逼近

设非线性函数,f(x)∈C[-1,1]是非负的,f′(x)∈C[-1,1],f■(x)=f(x) ε,其中ε<0,C■是与ε无关的常数,当,f(x)满足[f'(x)]~2/f_■(x)≤C■时,存在次数不超过n的代数多项式P_n(x),使得f(x)-1/P_n(x)1≤C_f~″·1/nω(f′,1/n)(C_f~■仅与C■有关)。根据这个定理,得到多项式f(x)=x~2或x_ ~2的倒数的逼近阶是0(2/n~2)。     

三角插值多项式的线性组合

鉴于Lagrange插值多项式并非对任何连续函数都能一致收敛,以x(n)k=2k 1/2n 1π,k=0,l,…,2H作为插值节点,将几个算子进行线性组合,构造了两个新的算子Un(f;x)和Un(f;x),使它们的最高收敛阶要优于算子An(f;x),Bn(f;x),Cn(f;x)。     

拟Grünwald插值算子的逼近度

文章研究拟Grünwald插值算子G*n(f,x)的内闭一致收敛性.然后研究G*n(f,x)的逼近度.     

一种Lagrange插值多项式的线性组合

以多项式的零点作为插值节点, 采用线性组合的方法构造了一个组合型的多项式算子W_n,r(f,x), 如果f(x)∈ C^j_［-1,1］(0≤j≤r, r为任意奇自然数）, 则W_n,r(f,x)对f(x)的逼近程度达到最佳.     

(0,δM)三角插值多项式对函数及其导数的同时逼近

证明了(0,δM)三角插值多项式L(M)n,ε (f,x)的s(s=0,1,2,…,q)阶导数一致收敛于函数f(x)的s(s=0,1,2,…q) 阶导数:设f(x)∈C2π,f(x)具有q阶连续导数,且f(q)(x)∈Lipα,0<α<1,若βk=O(|sinM(nh)|/nq+α)(k=0,1,2,…,n-1),则|[L(M)n,ε (f,x)](s)-f(s)(x)|=O(lnn/nq-s+α)(s=0,1,2,…,q).     

与Gauss-Turán求积公式有关的极小值

对于给定的权函数 dμ(x) ,若存在 n次首 1多项式 P*n (x) (称为 s-正交多项式 )使下列积分F(s,μ) =∫R[Pn(x) ]2 s+ 2 dμ(x)达到极小 ,Pn(x) =xn +an- 1 xn- 1 +… +a1 x +a0 ,则以多项式 P*n (x)的 n个不同零点 x1 >x2 >… >xn- 1 >xn 作为节点的下列求积公式 (称为 Gauss-Turán求积公式 )∫Rf (x) dμ(x) =∑2 sj=0 ∑nk=1Ajkf ( j) (xk) +E2 s,n(f ) .具有代数精确度 2 (s+1 ) n -1 .但我们对 F (s,μ)所知不多 .Milovanovic′在他最近的一篇文章里提出计算 F(s,μ)的值 .本文主要解决了若干权函数下的上述极小值问题     

連續函数的一类新的近似多項式

本文引进了一类以n次Jacobi多项式J_n~(α,β)(x)(0≤α,β<1)的零点为节点的插值多项式Sn[f(t):x]。並且论证了它在[-1,1]区间上几乎一致地收歛于连续函数f(x)。最后,作为‘扩展乘数法’的应用,我们还论证了它对在全实轴上连续的无界函数亦具有可逼近的性質。     

关于Hermite—Fejèr插值多项式的一个渐近估计式

设f(x)∈C[-1,1],R_n[f(t);x]为具有第二类Chebyshev零点的Hermite—Fejer 插值多项式,则对一切x∈(-1,1),有如下估计式成立: 关于以第二类多项式U_n(x)的零点作为结点的Hermite—Fejer插值多项式对C[-1,1]类函数的渐近估计问题,已有不少人相继作了许多有价值的研究,其主要结果已综述在文[3]中。最近,王仁宏同本文的作者之一共同证得,当f′(x)∈Lipα(0<α<     

插值多项式对函数|x|α的逼近

研究插值多项式对|x|α达到最佳逼近度的一种构造方法,证明了对n=2m,m∈N,α∈(0,1],有Fn(α)相似文献