数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|MATHS7104

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数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Oscillation Theorem

The previous example hints that the points at which the error $f-p_*$ attains its maximum magnitude play a central role in the theory of minimax approximation. The Theorem of de la Vallée Poussin is a first step toward such a result. We include its proof to give a flavor of how such results are established.

Before proving this result, look at Figure $2.2$ for an illustration of the theorem. Suppose we wish to approximate $f(x)=\mathrm{e}^x$ with some quintic polynomial, $r \in \mathcal{P}5$ (i.e., $n=5$ ). This polynomial is not necessarily the minimax approximation to $f$ over the interval $[0,1]$. However, in the figure it is clear that for this $r$, we can find $n+2=7$ points at which the sign of the error $f(x)-r(x)$ oscillates. The red curve shows the error for the optimal minimax polynomial $p$ (whose computation is discussed below). This is the point of de la Vallée Poussin’s theorem: Since the error $f(x)-r(x)$ oscillates sign $n+2$ times, the minimax error $\pm\left|f-p_\right|_{\infty}$ exceeds $\left|f\left(x_j\right)-r\left(x_j\right)\right|$ at one of the points $x_j$ that give the oscillating sign. In other words, de la Vallée Poussin’s theorem gives a nice mechanism for developing lower bounds on $\left|f-p_*\right|_{\infty}$.

Proof. Suppose we have $n+2$ ordered points, $\left{x_j\right}_{j=0}^{n+1} \subset[a, b]$, such that $f\left(x_j\right)-r\left(x_j\right)$ alternates sign at consecutive points, and let $p_$ denote the minimax polynomial, $$ \left|f-p_\right|_{\infty}=\min {p \in \mathfrak{P}_n}|f-p|{\infty .}
$$
We will prove the result by contradiction. Thus suppose
(2.3) $\quad\left|f-p_*\right|_{\infty}<\left|f\left(x_j\right)-r\left(x_j\right)\right|, \quad$ for all $j=0, \ldots, n+1$.

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Optimal Interpolation Points via Chebyshev Polynomials

As an application of the minimax approximation procedure, we consider how best to choose interpolation points $\left{x_j\right}_{j=0}^n$ to minimize
$$
\left|f-p_n\right|_{\infty},
$$
where $p_n \in \mathcal{P}n$ is the interpolant to $f$ at the specified points. Recall the interpolation error bound developed in Section 1.6: If $f \in C^{n+1}[a, b]$, then for any $x \in[a, b]$ there exists some $\xi \in[a, b]$ such that $$ f(x)-p_n(x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1) !} \prod{j=0}^n\left(x-x_j\right) .
$$
Taking absolute values and maximizing over $[a, b]$ yields the bound
$$
\left|f-p_n\right|_{\infty}=\max {\delta \in[a, b]} \frac{\left|f^{(n+1)}(\xi)\right|}{(n+1) !} \max {\mathrm{r} \in[a, h]}\left|\prod_{j=0}^n\left(x-x_j\right)\right| .
$$
For Runge’s example, $f(x)=1 /\left(1+x^2\right)$ for $x \in[-5,5]$, we observed that $\left|f-p_n\right|_{\infty} \rightarrow \infty$ as $n \rightarrow \infty$ if the interpolation points $\left{x_j\right}$ are uniformly spaced over $[-5,5]$. However, Marcinkiewicz’s theorem (Section 1.6) guarantees there is always some scheme for assigning the interpolation points such that $\left|f-p_n\right|_{\infty} \rightarrow 0$ as $n \rightarrow \infty$. While there is no fail-safe a priori system for picking interpolations points that will yield uniform convergence for all $f \in C[a, b]$, there is a distinguished choice that works exceptionally well for just about every function you will encounter in practice. We determine this set of interpolation points by choosing those $\left{x_j\right}_{j=0}^n$ that minimize the error bound (which is distinct from – but hopefully akin to – minimizing the error itself, $\left|f-p_n\right|_{\infty}$ ). That is, we want to solve
$$
\min {x_0, \ldots, x_n} \max {x \in[a, b]}\left|\prod_{j=0}^n\left(x-x_j\right)\right| .
$$

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|MATHS7104

数值分析代考

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Oscillation Theorem

前面的例子暗示了错误所在的点 $f-p_$ 达到其最大值在极小极大逼近理论中起着核心作用。 de la Vallée Poussin 定理是迈向这一结果的第一步。我们包括它的证明,以说明如何建立这些结果。 在证明这个结果之前,先看图2.2用于说明该定理。假设我们㳍望近似 $f(x)=\mathrm{e}^x$ 用一些五次多项式, $r \in \mathcal{P} 5$ (IE, $n=5$ ). 该多项式不一定是对的极小极大逼近 $f$ 在区间内 $[0,1]$. 然而,在图中很明显,对于 这个 $r$ ,我们可以找 $n+2=7$ 错误标志所在的点 $f(x)-r(x)$ 振荡。红色曲线显示最佳极小极大多项式 的误差 $p$ (其计算在下面讨论) 。这就是 de la Vallée Poussin 定理的要点:因为错误 $f(x)-r(x)$ 振荡符 号 $n+2$ 次,极小极大误差 $\backslash p m \backslash$ left|f-p_|right|@infty} $}$ 超过 $\left|f\left(x_j\right)-r\left(x_j\right)\right|$ 在其中一个点 $x_j$ 给出振芧信 号。换句话说,de la Vallée Poussin 的定理提供了一个很好的机制来开发下界 $\left|f-p\right|{\infty}$ 。 交替签名,让蝍表示极小极大多项式, \eft|f-p\right|{infty} $=\backslash \min \left{p \backslash\right.$ in $\left.\backslash \operatorname{mathfrak}\left{P{-} n\right}|f p| \bigwedge i n f t y.\right}$
我们将用反证法证明结果。因此假设
(2.3) $\left|f-p_*\right|_{\infty}<\left|f\left(x_j\right)-r\left(x_j\right)\right|$, 对所有人 $j=0, \ldots, n+1$.

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Optimal Interpolation Points via Chebyshev Polynomials

作为 minimax 近似程序的应用,我们考虑如何最好地选择揷值点 $\backslash$ left ${x$ jright $}{j=0} \wedge n$ 最小化 $$ \left|f-p_n\right|{\infty}
$$
在哪里 $p_n \in \mathcal{P} n$ 是揷值到 $f$ 在指定点。回想一下 $1.6$ 节中提出的揷值误差界: 如果 $f \in C^{n+1}[a, b]$ ,那么 对于任何 $x \in[a, b]$ 存在一些 $\xi \in[a, b]$ 这样
$$
f(x)-p_n(x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1) !} \prod j=0^n\left(x-x_j\right) .
$$
取绝对值并最大化 $[a, b]$ 产生界限
$$
\left|f-p_n\right|{\infty}=\max \delta \in[a, b] \frac{\left|f^{(n+1)}(\xi)\right|}{(n+1) !} \operatorname{maxr} \in[a, h]\left|\prod{j=0}^n\left(x-x_j\right)\right| .
$$
对于龙格的例子, $f(x)=1 /\left(1+x^2\right)$ 为了 $x \in[-5,5]$ ,我们观察到 $\left|f-p_n\right|{\infty} \rightarrow \infty$ 作为 $n \rightarrow \infty$ 如 果揷值点左 ${x$ j右 $}$ 均匀分布在 $[-5,5]$. 然而,Marcinkiewicz 定理(第 $1.6$ 节) 保证总是有一些分配揷值 点的方案,使得 $\left|f-p_n\right|{\infty} \rightarrow 0$ 作为 $n \rightarrow \infty$. 虽然没有用于选择揷值点的故障安全先验系统,该系统将 为所有 $f \in C[a, b]$, 有一个独特的选择,它对您在实践中遇到的几乎所有功能都非常有效。我们通过选 择那些来确定这组揷值点 $\backslash$ left ${x$ j\right } } _ { – } j = 0 } ^ { \wedge } n \text { 最小化错误边界 (这不同于 – 但苃望类似于 – 最小化错误 } 本身, $\left.\left|f-p_n\right|{\infty}\right)$, 也就是说,我们要解决 $$ \min x_0, \ldots, x_n \max x \in[a, b]\left|\prod{j=0}^n\left(x-x_j\right)\right|
$$

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考

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