一种修正的拟Grünwald插值在Orlicz空间内的逼近度

修正了以第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的拟Grünwald插值多项式,使之转化为积分形式,并利用不等式技巧和Hardy-Littlewood极大函数的方法,研究了此积分型拟Grünwald插值算子在带权Orlicz空间内的逼近问题,得出了意义相对广泛的逼近度估计的结果.     

Grünwald插值算子的L2收敛性

证明了以Legendre多项式的极值点为插值结点组的Grünwald插值多项式在L2范数下是收敛的.     

Grünwald插值算子的加权L1收敛速度

给出了以第一类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Grünwald插值多项式在加权L1下收敛速度的一个估计.     

Grnwald插值算子的加权L_2收敛速度

完整地给出了以第二类 Tchebyshev多项式的零点为插值结点的Grünwald插值多项式于 L2 下的加权收敛速度估计 ,并证明了该估计是精确的     

关于修正的Lagrange插值多项式

1932年,S.Bernstein以第一类Chebyshev多项式的零点作为插值结点构造了f(x)∈C_(|-1,1)|的次数小于λ_n,1<λ<2,的修正的Lagrange插值多项式Q_n(f,x),证得了当n→∝时Q_n(f,x)在[-1,1]上一致收敛于f(x).本文得到了Bernstein这一结果的点态估计.     

Grunwald插值算子的Lp收敛速度

讨论了以第二类Tchebycheff多项式的零点为插值结点组的Grünwald插值于Lp下的收敛性.当1≤p＜2时,给出了收敛速度的一个精确估计;当p≥2时,说明了其Lp下不是收敛算子列.给出了一种以第二类Tchebycheff多项式的零点为插值结点组的修改的Grünwald插值,证明了其于Lp(1≤p＜∞)下是收敛的.     

一种拟Grünwald插值算子的加权Lp收敛速度

给出了以第二类Chebyrshev多项式的零点为插值结点组的一种拟Grünwald插值多项式在加权Lp范数下收敛速度的一个估计,并证明了其在弱渐近阶的意义下是精确的.这个结论说明了拟Grünwald插值算子在加权Lp意义下是收敛算子列.     

改进Lagrange插值多项式误差上界的系数

当用Lagrange插值多项式逼近函数时,重要的是要了解误差项的性态.本文研究具有等距节点的Lagrange插值多项式,估计了Lagrange插值多项式逼近函数误差项的上界,改进了小于5次Lagrange插值多项式逼近函数误差界的系数.     

一种修正的拟Grünwald插值在Orlicz空间内的逼近度

修正了以第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的拟Grünwald插值多项式,使之转化为积分形式,并利用不等式技巧和Hardy-Littlewood极大函数的方法,研究了此积分型拟Grünwald插值算子在带权Orlicz空间内的逼近问题,得出了意义相对广泛的逼近度估计的结果.     

Grnwald插值算子在Wiener空间下的平均误差

得到了以第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Grnwald插值多项式在Wiener空间下平均误差的一个估计.     

Gr(ü)nwald插值算子在Wiener空间下的平均误差

得到了以第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的Gr(ü)nwald插值多项式在Wiener空间下平均误差的一个估计.     

Lagrange插值和Hermite-Fejér插值在Wiener空间下的平均误差

在L_q-范数逼近的意义下,确定了基于Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列和Hermite-Fejér插值多项式列在Wiener空间下的p-平均误差的弱渐近阶.从我们的结果可以看出,当2≤q<∞,1≤p<∞时,基于第一类Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列和Hermite-Fejér插值多项式列的p-平均误差弱等价于相应的最佳逼近多项式列的p-平均误差.在信息基计算复杂性的意义下,如果可允许信息泛函为计算函数在固定点的值,那么当1≤p,q<∞时,基于第一类Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列和Hermite-Fejér插值多项式列在Wiener空间下的p-平均误差弱等价于相应的最小非自适应p-平均信息半径.     

插值多项式在一重积分Wiener空间下的同时逼近平均误差

本文在加权L_p范数逼近意义下确定了基于第一类Chebyshev 结点组的Lagrange 插值多项式列在一重积分Wiener 空间下同时逼近平均误差的渐近阶. 结果显示在L_p范数逼近意义下Lagrange 插值多项式列的平均误差弱等价于相应的最佳逼近多项式列的平均误差. 同时, 当2≤p≤4 时,Lagrange 插值多项式列导数逼近的平均误差弱等价于相应的导数最佳逼近多项式列的平均误差. 作为对比, 本文也确定了相应的Hermite-Fejér 插值多项式列在一重积分Wiener空间下逼近的平均误差的渐近阶.     

关于Grünwald插值算子及其应用

本文研究了基于Jacobi多项式J_n^(α,β)(x)(0<α,β<1)的零点{x_k}_lⁿ的Grünwald插值多项式G_n(f;x)=(?)f(x_k)l_k²(x),证明了G_n(f;x)在(-1,1)内的任一闭子区间上一致收敛于连续函数f(x);从而拓广了Grünwald所得结果。     

一种拟Grǖnwald插值算子的加权Lp收敛速度

给出了以第二类Chebyshev多项式的零点为插值结点组的一种拟Grǖnwald插值多项式在加权Lp范数下收敛速度的一个估计，并证明了其在弱渐近阶的意义下是精确的．这个结论说明了拟Grǖnwald插值算子在加权Lp意义下是收敛算子列．     

Lagrange插值和Hermite-Fejér插值在Wiener空间下的平均误差

在Lq-范数逼近的意义下，确定了基于Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列和Hermite-Fejér插值多项式列在Wiener空间下的p-平均误差的弱渐近阶．从我们的结果可以看出，当2≤q〈∞，1≤p〈∞时，基于第一类Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列和Hermite—Fejér插值多项式列的p-平均误差弱等价于相应的最佳逼近多项式列的p-平均误差．在信息基计算复杂性的意义下，如果可允许信息泛函为计算函数在固定点的值，那么当1≤p，q〈∞时，基于第一类Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式列和Hermite-Fejér插值多项式列在Wiener空间下的p-平均误差弱等价于相应的最小非自适应p-平均信息半径．     

多项式插值(一)——Lagrange插值

由于广泛的实践及理论的需要,实轴上代数多项式插值及三角多项式插值的研究在近十多年来发展得很快.除了对经典的Lagrange插值及Hermite-Fejer插值得到一些新的结果以外,还引入了一些新的插值,介绍了一些新问题.本文主要是介绍Lagrange多项式插值理论中近代研究的一些主要方向及结果,其中为了适当地回顾过去的历史,也简要地介绍了几个经典的结果.这里我们很少涉及到一些正交多项式的根作为插值基点的Lagrange插值的点收敛问题以及无界区间上的插值问题,有关这方面的结果可以参看     

S.N.Berns型三角插值多项式

1．引言由Faber定理［1］可知，以任何点组作为插值节点的函数g（t）的Lagrange三角插值多项式算子并非对每个连续的周期函数都能在全实轴上一致地收敛．为改善其收敛性，Bernstein在［2］中将Lagrange插值基函数作平均，得算子Zn—1其中为插值节点，为ragrange三角插值多项式的基函数．O．K。。在1969年t3］得到估计式／43＼／7T＼ig（t）一on（g，t）l三卜十三）w（；“）．＼7TZ八Th／他于1973年［4J将上面的估计式改进为19／7T＼ig（t）一Cn（g，t）155叫g，“）．“””’“””’”一QnV’n／［4］中还引进算子B。（g，t）＝＝…     

复插值逼近

本文着重地介绍复数域上各类插值多项式(有时也提到有理函数)的收敛性与发散性问题的近代成果,适当地介绍了复插值逼近阶的估计。文章共分七节,其中§1为问题的提出;§2介绍紧集上解析函数的Lagrange插值多项式收敛的充要条件;§3介绍A(|z|≤1)上函数的Lagrange插值的收敛及发散问题;§4是一般区域上Lagrange插值的收敛问题;§5介绍调和多项式的插值;§6介绍Hermite及Hermite-Fejer插值的收敛与发散性问题;§7介绍有理函数插值的收敛性问题。     

多项式插值算法的舍入误差分析

本文定义了多项式插值算子的条件数和多项式插值算法的数值稳定性等概念.主要研究结果是:若n和Y_max不太大,当结点等距分布时,Lagrange插值和Newton插值算法都是数值稳定的.但是不论结点如何分布,上述两法的外推计算可能是数值不稳定的.文中数值例子验证了这些理论结果.