Approximations by entire functions on countable unions of segments of the real axis


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The problem to approximate functions continuous on subsets of the real line by entire functions has a long history that started from the Jackson–Bernstein theorem on the approximation of 2- periodic functions by trigonometric polynomials naturally treated as exponential-type entire functions. In this paper, we deal with the problem referring to the concept of this theorem describing classes of functional spaces via the rate of their possible approximation by entire functions. A key example is the Bernstein theorem describing the class of bounded functions from Holder classes over the whole axis by exponential-type entire functions. The key point is that the approximation rate at a neighborhood of the segment edge exceeds the one that originally appeared in the theory of approximation functions from Holder classes on segments (this allows us to coordinate the direct and inverse theorems for that case, i.e., to recover the holder smoothness from the approximation rate in the said scale). In the present paper, we present a direct theorem on the possibility of a prescribed-rate approximation of functions from Holder classes on countable unions of segments by entire functions. Earlier, such approximations were not considered. Also, we provide general definitions and important lemmas used for further constructing approximating functions. In the second part of the work, we provide a proof of the direct theorem. In our further papers, to obtain a constructive description of the smoothness class by means of the approximation rate, we will prove the corresponding inverse theorem. Usually, to deduce such assertions, one needs a fact similar to the Bernstein theorem on the estimate of the norm of an entire function via the norm of the function itself. In our case, we need an assertion similar to the Akhiezer–Levin theorem estimating an entire function on the axis via its values on a subset of the axis.

Об авторах

O. Silvanovich

St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics (ITMO University)

Автор, ответственный за переписку.
Email: olamamik@gmail.com
Россия, Kronverkskii pr. 49, St. Petersburg, 197101

N. Shirokov

St. Petersburg State University

Email: olamamik@gmail.com
Россия, Universitetskaya nab. 7–9, St. Petersburg, 199034

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».