给定一个函数做其最佳平方逼近c语言,第三章 函数逼近 — 最佳平方逼近.
第三章 函数逼近 — 最佳平方逼近
内容提要 最佳平方逼近 最佳平方逼近函数、多项式 利用正交多项式计算最佳平方逼近多项式 Chebyshev 级数与最佳一致逼近
最佳平方逼近 什么是最佳平方逼近 设 f(x) C[a, b],0(x), 1(x), , n(x)C[a, b] 线性无关,令 求 S*(x) ,使得 称 S*(x) 为 f(x) 在 中的 最佳平方逼近。
最佳平方逼近 如何求 S*(x) S(x) = a00(x) + a11(x) + · · · + ann(x) k = 0, 1, …, n
最佳平方逼近 即 k = 0, 1, …, n 法方程
最佳平方逼近 解的存在唯一性 S*(x) = a0* 0 + a1* 1 + · · · + an* n(x) 法方程存在唯一解 det(G) 0 0, 1, , n 线性无关 设法方程的解为: a0* , a1*, , an* , 令 S*(x) = a0* 0 + a1* 1 + · · · + an* n(x) 定理:S*(x) 是 f(x) 在 中的唯一最佳平方逼近函数,且逼近误差为 证明:板书
H 最佳平方逼近多项式 最佳平方逼近多项式 f(x) C[a, b] 在 Hn 中的最佳平方逼近,记为 设 f(x) C[0, 1],取 Hn 的一组基:1, x, x2, , xn ,则法方程为 H Hilbert 矩阵 H 严重病态 只适合求低次最佳逼近
举例 例:(教材68页,例 6) 求 在[0, 1]上的一次最佳平方逼近多项式 解: S*(x) = 0.934 + 0.426 x
正交函数最佳逼近 用正交基求最佳平方逼近 误差 Bessel 不等式 若 0, 1, , n 正交,则法方程的解为 k = 0, 1, …, n 误差 Bessel 不等式
广义Fourier级数 广义 Fourier 级数 设 0, 1, 2, 是正交函数族,则称 为 f(x) 的 广义 Fourier 级数 其中 为广义Fourier系数
正交多项式最佳逼近 用正交多项式作最佳逼近 定理:若 0, 1, , n 是正交多项式族,Sn* (x) 为 f(x) 的 n 次最佳平方逼近多项式,则 证明:略
Legendre 最佳逼近 Legendre 多项式求最佳逼近 其中 误差 设 f(x) C[-1, 1],(x) = 1,则 f(x) 的 n 次最佳平方逼近多项式为 其中 误差
最佳平方逼近 定理:若 f(x) C2[-1, 1], 则对任意 x [-1, 1] 和 > 0 ,当 n 充分大时,有 证明:略 定理:在所有首项系数为 1 的 n 次多项式中, 在 [-1, 1] 上与零的平方逼近误差最小,即 其中 是首项系数为 1 的 n 次 Legendre 多项式 证明:板书
举例 例:(教材71页,例 7) 求 在[-1, 1]上的三次最佳平方逼近多项式 解:直接计算可得 S3*(x) = 0.1761x3 + 0.5367x2 + 0.9979x + 0.9963 误差
Legendre 最佳逼近 [a, b] [-1, 1] 一般区间上的最佳平方逼近多项式 f(x) S*(t) 设 f(x) C[a, b],(x) = 1 ,计算 f(x) 在 [a, b] 上的最佳平方逼近多项式 变量代换 [a, b] [-1, 1] f(x) S*(t)
Chebyshev 级数 Chebyshev 级数 在广义 Fourier 级数中取 k = Tk , k = 0, 1, 2, … 其中 一致收敛性:若 f ”(x) 在 [-1, 1] 上分段连续,则
Chebyshev 级数 部分和 误差 结论: 可看作是 f (x) 在 [-1, 1] 上的 n 次近似 最佳一致逼近多项式。
举例 例:(教材72页,例 8) 求 在[-1, 1]上的 Chebyshev 级数部分和 解: 直接计算可得 误差
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