求矩阵函数的多项式表示及f(A)的值

设A为n×n阶矩阵,对于充分光滑的函数f(x),矩阵函数f(A)可以用Hermite插值多项式表示.进一步求f(A)的值,先将A相似变形为上三角矩阵T,再用特征值的差商方法对f(T)求值.     

关于保凸Spline插值方法

§1.引言 本文讨论保凸插值方法和单调保凸插值问题.设a=x_0相似文献   

具Legendre结点的有理插值算子的逼近阶

设X:-1=x_(x+1)相似文献   

Hermite-Fejér插值算子的一个渐近估计式

设f(x)在[-1,1]上的二阶导数存在且有界,H_n[f(t);x]、R_n[f(t);x]分别为具有第一类、第二类零点的Hermite-Fejér插值多项式,则当n→∞时,有 H_n[f(t);x]-f(x)=O(1/n)(-1相似文献   

一个数值微分公式的余项(Ⅱ)

设a_0,a_1,…,a_n是实轴或复平面上任意n 1个点。记 ω_(j 1)(x)=multiply from v=0 to j(x-a_v)(j=0,1,…,n),ω_0(x)=1。 (1)以H_n(x)表示以a_0,…,a_n为节点的n次插值多项式, R_n(x)=f(x)-H_n(x)。 (2)对任意k=0,1,…,n关于R_n~((k))(x)用f限定阶数的差商(或导数)来表示的问题,我们在[1]中证明了等式     

基于第二类Chebyshev多项式零点的Pal-型插值多项式的逼近

设{x_k}_(k-0)~n是n 1次多项式U_n(x)=(1-x~2)U_n(x)的零点,其中U_n(x)是第二类Chebyshev多项式。设是的零点。根据Pal的插值理论,对函数f∈C~1[-1,1],存在唯一的2n 1次多项式满足条件: 本文研究用Pal型插值多项式对函数f∈C~r[-1,1](r≥1)和它的导函数的逼近。     

插值多项式的余项表示及其在样条分析中的应用

一、插值多项式的余项表达式 设n次多项式P_n(x)在节点a_0,…,a_n上插值f(x)。当a_0,…,a_n互不相同时,该P_n(x)就是Lagrange插值多项式。考虑到a_0,…,a_n中有可能重合,我们称P_n(x)为Hermite插值多项式。熟知,Hermite插值多项式的余项     

杭州大学一九八三年攻读硕士学位研究生入学考试试题

1.给定函数f∈C~2[a,b]和分划a=x_0相似文献   

复旦大学1984年硕士研究生入学考试试题

1.设x_0,x_1,…,x_n,x是n+2个相异点,证明 f(x_0,x_1,…,x_n,x)=sum from i=0 to n(f(x_j,x)/(multiply from (?) to n(x_j-x_1))) 其中f(xj,x)和f(x_o,x_1,…,x_n,x)分别表示函数f(x)的一阶和n+1阶差商。 2.设n阶线性方程组Ax=b中n×n矩阵A的顺序主子式det(A1)≠0(i=1,…n),令(n+1)×(n+1)矩阵B为     

拟Hermite-Fejer插值多项式的逼近特性

设f∈C[-1,1],x_(h,n)=ciskπ/n+1,k=1,2…,n为第二类Chebyshev多项式U_n(x)=sin(n+1)θ/sinθ(x=cosθ)的零点。拟Hermite-Fejer插值多项式为O_n(f,x)=((1+x/2)f(1)+(1-x/2)f(-1))(U_n(x)/n+1)~n+     

一种同时求解多项式全部μ(≥1)重二次因子的迭代法

是同时求解多项式全部互异实根中迄今最有效的算法之一.[4]中指出,W-法实际上等价于N维空间中函数: F:R~N→R~N,F(x)=[F_1(x),…,F_N(x)]~T的Newton法(其中,F_j=S_j(x)+(-1)~(j-1)a_j,S_j系j次初等对称函数,j=1,…,N),[4]是经修改函数F_j(x)定义为f关于x_1,…,x_j的差商F_j(x)=f[x_1,…,x_j]     

一种同时求解多项式全部μ(≥1)重二次因子的迭代法

是同时求解多项式全部互异实根中迄今最有效的算法之一.[4]中指出,W-法实际上等价于N维空间中函数: F:R~N→R~N,F(x)=[F_1(x),…,F_N(x)]~T的Newton法(其中,F_j=S_j(x)+(-1)~(j-1)a_j,S_j系j次初等对称函数,j=1,…,N),[4]是经修改函数F_j(x)定义为f关于x_1,…,x_j的差商F_j(x)=f[x_1,…,x_j]     

各种拓广Hermite-Fejér插值算子的收敛性

一、前言 已知,当节点组X_n:-1相似文献   

Grunwald插值多项式算子的逼近阶

设J_n~(α,β)(x)(α,β>-1)是在[-1,1]上以ρ(x)=(1-x)~α(1+x)~β为权函数的n阶Jacobi正交多项式。l_k~(n)(x)(K=1,2,…,n)是以J_n~(α,β)(x)的零点{x~(n)_1,x_2~(n),…,X_n~(n)}为基点的Lagrange插值基本多项式,对于f(x)∈C[-1,1],其Grunwald插值多项式算子是(见[1]第Ⅲ部分;[2]P.196)     

Hermite样条对可微函数类逼近的准确估值

1.设m为任意非负整数.以C~m表示[0,1]上具有m次连续导数的全体函数组成的集(C~0=C). 设n为正整数.以Δn表示区间[0,1]的n节分割 0=x_(0,n)相似文献   

论Hermite插值

本文给出了Hermite插值多项式及其各阶导数的显式表示. 对于一个在x的某个领域内有足够高阶连续导数的函数f和位于该领域的任意一组节点, 给出了用f的Hermite插值多项式在点x的任意阶导数逼近f(x)的相应导数时余项的渐近表示.     

五次缺插值样条的渐近性态

f(x)定义于[0,1]。将[0,1]n等分,记x_j=jh,j=0,…,n.h=1/n,且 f~(α)(x_j)=f_j~(α),j=0,…,n;α=0,1,…,5。 A.Meir和A.Sharma提出五次缺插值样条函数,即满足下面条件的函数s_n(x): (i)s_n(x)∈C~3[0,1], (ii)在区间[x_j,x_(j 1)]上(j=0,…,n-1),s_n(x)是五次多项式, (iii)s_n(x_j)=f_j,s″_n(x_j)=f″_j,j=0,…,n, (iv)s′_n(0)=f′_0,s′_n(1)=f′_n。 (1) [1]还考虑了把(1)中的(iv)换成 (iv′)s′′′_n(0)=f′′′_0,s′′′_n(1)=f′′′_n (2)的五次样条。为叙述方便,我们分别称之为(Ⅰ)型、(Ⅱ)型缺插值样条。[1]证明了(Ⅰ),(Ⅱ)型插值样条在n为奇数时是唯一存在的。[2,3,4]继续了这方面的工作,得到了一     

等距节点三次插值样条导数误差的最佳估计

设是[0,1]上的均匀分划。s(x)是插值于F(x)的Ⅰ型三次插值样条,即满足(ⅰ)s(x)∈C~2[0,1];(ⅱ)s(x)在每一子区间上是三次多项式;(ⅲ) s(x_i)=f(x_i);(ⅳ) s′(x_0)=f′(x_0),s′(x_n)=f′(x_n)。 C.A.Hall与W.W.Meyer研究了最佳误差界他们得到了c_1=1/24。在本文中,我们求得了。     

关于Bernstein多项式在无穷区间上的推广

<正> 设 f(x) 是定义在 [0,+∞) 上的函数.O.Szasz 研究了 Bernstein 多项式在无穷区间上的推广形式B_n(f;x)=e~(-nx)sum from k=0 to ∞f(k/n)(nx)~k/k!.在一定条件下,对 f(x) 在[0,+∞)上的任一连续点 x_0,有(?)B_n(f;x_0)=f(x_0).O.Szasz 还研究了当 n 充分大时,B_n(f;x) 和 f(x) 的误差.J.Grof 进一步改善了后一结果.后来,吴华英引进 Bernstein 多项式推广到无穷区间上的另一形式     

一类Hemite-Feje''''r插值逼近阶的下界估计

文[1]分别对具有Jacobi多项式J~[(-1/2),(1/2)](x)零点和J~[(1/2),(1/2)](x)零点为插值结点的Hermite-Fejev插值多项式H_n{f;x}和R_n{f;x}给出了误差的上界估计