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。     

一类Grunwald插值算子及其应用

本文考虑了基于∏_n(x)=(1-x~2)P_(n-1)(x)(P_(n-1)(x)为n-1次Legendre多项式)的零点的Grunwald插值算子,给出了它对f∈C〔-1,1〕的逼近阶的估计,证明了它在L~1〔-1,1〕上收敛于f∈C〔-1,1〕,最后利用它,得到了一个精度实质上与Lobattb求积公式一样的求积公式。     

一类有理插值逼近

本文构创了以 J_n~(-(1/2),1/2)(x)n 阶 Jacobi 多项式零点为结点的有理插值逼近算子,逼近在[-1,1]上连续函数,其逼近阶为 w(1/(2n+1))。     

关于一些Hermite-Fejer算子逼近度的注记

本文研究以Jacobi多项式的J_n(x)=sin(2n+1)/2θ/sinθ/2(x=cosθ,0≤θ≤π)的零点为基点的Hermite-Fejer插值过程H_(2n-1)(f,x).对于Lipα(0<α<1)类中函数,改进了[1]的结果:得到了H_(2n-1)(f,x)逼近有界变差函数的阶估计. 设函数f(x)∈C〔-1,1〕,x=cosθ(0≤θ≤π),J_n(x)是n阶Jacobi多项式,x_k=x_k~(n)=cosθk=cos(2kπ)/(2n+1)(k=1,2,…,n)是J_n(x)的零点,以{x_1,x_2,…,x_n}为基点的Hermite-Fejer插值算子是(见文〔1〕(4))     

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)。     

具Jacobi节点的Bernstein型插值算子的收敛阶

本文讨论了一类以Jacobi节点为基点的Bernstein型插值算子F_n(f,x)的逼近阶。本文所得的主要结果是:设f(x)∈C_([-1,1]),则|F_n(f,x)-f(x)|≤C[ω_2(f,((1-x~2)~(1/2))/n)+ω(f,1/n~2)],它改进了O.Kis和孙燮华对同类问题所做的结果。     

关于(0,1)Hermite插值

关于结点组{x_中}_1~(民+1)C[-1,1],我们考虑2n+1阶的Hermite插值过程H_(2n+1)(f,x):C_([-1,1]~1→C_[-1,1]~1。众所周知,并非对任何函数f(x)∈C_[-1,1]~1,都存在在[-1,1]上一致地成立。 现在取{x_k=cos[(2k-1)π/(2n+1)]}_1~(n+1),此时的2n+1阶Hermite插值过程H_(2n+1)(f,x),有,‖H′_(2n+1)(f,x)‖=O(n‖f′‖),其中‖f′‖=(?)|f′(x)|,因此对于函数f(x)∈C_([-1,1]~2,(1)式在[-1,1]上都一致地成立。记     

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]。     

关于第一类有理插值逼近算子的研究

本文在文献[1]的基础上,以第一类Chebyshev多项式Tn(x)的零点为基点,构造了第一类有现插值算子R_n~(s)(f;x),本文得到了SUP f∈H_ω|R_n~(s)(f;x)-f(x)|在S≥1时的上、下界估计,将[1]中定理2作了进一步的推广;并证明了当0相似文献   

两类多项式算子逼近度的渐近表示

王仁宏在[1]中提出了一些问题,其中之一是:对于二次连续可微的函数f(x)而言<以下记为f(x)∈C~2[-1,1]>,S_n(f,x),W_n(f,x),K_n(f,x)应该有什么样的渐近公式?这里S_n(f,x)是Hermite—Fejer插值多项式,W_n(f,x)是第二类拟Hermite—Fejer插值多项式,K_n(f,x)是GrünWald插值多项式.王在[2]中对以第一类Chebyshev多项式T_n(x)的零点为节点的S_n(f,x)对于f(x)∈c~2[-1,1],建立了渐近公式.本文讨论以第二类ChebyShev多项式U_n(x)的零点或者是以Legendre多项式P_n(x)的零点作为     

БЕРНШТЕИН第一求和算子的逼近阶的估计

对于БЕРНшТЕИН[1]提出的逼近连续周期函数的求和算子Un(f;x)=1/(2n+1) sum from k=0 to 2n f(x_k)〔sin2/2(x-x_k)/sin(x-x_k)/2 〕~2,HATAHCOH[2]证明了它的收敛性.至于误差估计,本文得到:1)若f∈C2π,则|Un(f;x)-f(x)|≤(5+3/2π)ω(f,lnn/n)(n≥3),2)若f∈C2π且f∈Lipiα(0<π<1),则|Un(f;x)-f(x)|≤〔7/4+3/(1-α)〕(2π/2n+1)~α,3)若f∈C2π且f∈Lipil,|Un(f;x)-f(x)|≤15·ln(2n+1)/2n+1。     

Bernstein-Bézier算子的点态逼近阶的估计

对有界可测函数f的Bernste in-Bézier算子B(nα)(f,x)的点态逼近阶进行估计.在Zeng等[1~2]关于B(nα)(f,x)的点态逼近阶研究的基础上,对其所给的估计结果做进一步的改进,得到更精确且一致有界的系数估计.     

几种Hermite-Fejér插值算子余项渐近估计

本文讨论几种具有第一、二类Chebyshev多项式零点Hermite-Fejér插值多项式算子对m次连续可微函数的余项渐近估计式,得出了提高函数光滑度而不能提高逼近阶的结论,给出了优于已有插值多项式算子的渐近估计式。 为方便计,我们记x_(kn)(y_(kn))为第一(二)类n次Chebyshev多项式T_n(x)(U_n(x))的零点,并简记为x_k(y_k)(k=1,…,n)。令     

Hermite-Fejér插值多项式的收敛阶

本文以文献[1—3]为基础,进一步讨论了用Hermite-Fejèr插值多项式逼近连续函数f(x)∈C[-1,1]的收敛阶问题。当,f′(x)∈C[-1,1]时,文中给出收敛阶的误差估计并且证明了这种估计对于某一连续函数类不可再改进。     

Bernstein算子和Grünwald算子的线性组合

以第一类n阶Chebyshev多项式的零点作为插值节点 ， 通过Bernstein算子和Grünwald算子的线性组合构造一个新算子G_n(f;x). 如果f(x)∈C^j_{［-1,1］(0≤j≤9), 则Gn(f;x)在区间 ［-1,1］上一致收敛于f(x)∈C^j［-1,1］(0≤j≤9), 并且其收敛 阶达到最佳, 饱和阶为1/n¹⁰.}     

Bernstein算子和Grünwald算子的线性组合

以第一类n阶Chebyshev多项式的零点作为插值节点 , 通过Bernstein算子和Grünwald算子的线性组合构造一个新算子G_n(f;x). 如果f(x)∈C^j_{［-1,1］(0≤j≤9), 则Gn(f;x)在区间 ［-1,1］上一致收敛于f(x)∈C^j［-1,1］(0≤j≤9), 并且其收敛 阶达到最佳, 饱和阶为1/n¹⁰.}     

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 )     

具有第二类Chebyshev零点的Hermite-Fejér插值算子的渐近估计式

设Rn[f;x]和Hn[f;x]分别为以第二类Chebyshev多项式Un(x)的零点b_k=cos(kπ/(n U),k=1,2,…,n作为结点的Hermite-Fejr插值算子和拟Hermite-Fejr插值多项式,我们得到两个定理。     

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 .     

拉葛朗日内插理论中勒贝格函数的作用

设1≥x_(1n)>x_(2n)>…>x_(nn)≥-1。我们考虑如下的三角矩阵: 设f(x)是定义在区间[-1,1]上的连续函数,那末存在次数不超过n-1次的多项式P_(n-1)(x)使P_(n-1)(x_(vn))=f(x_(vn)),我们记这样的P_(n-1)(x)为L_n(f,A),乃是f(x)关于A的n次拉葛朗日内插多项式。写