On one consequence of the Chebyshev alternance

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The classical problem of the best approximation of a continuous function by a polynomial over a Chebyshev system of functions is considered. It is known that the solution of the problem is characterized by alternance. In addition, there is a linear growth function of the deviation of the target function of the coefficients of the polynomial from its minimum value with respect to the deviation of the vector of coefficients from the optimal one. In this article, the formula for the exact coefficient of this linear growth function is obtained by means of convex analysis. In contrast to those obtained earlier, it is expressed in a form constructive for realization through the values of the Chebyshev system functions at the points realizing alternance.

Sobre autores

Sergei Dudov

Saratov State University

Email: DudovSI@sgu.ru
ORCID ID: 0000-0003-0098-3652
Código SPIN: 9937-8404
Astrahanskaya str., 83, Saratov, Russia

Mikhail Osiptsev

Saratov State University

Autor responsável pela correspondência
Email: Osipcevm@gmail.com
ORCID ID: 0000-0003-1051-0250
Código SPIN: 5249-2944
Astrahanskaya str., 83, Saratov, Russia

Bibliografia

  1. Newman D. J., Shapiro H. S. Some theorems on Cebysev approximation // Duke Mathematical Journal. 1963. Vol. 30, iss. 4. P. 673–681. https://doi.org/10.1215/S0012-7094-63-03071-0
  2. Cline A. K. Lipschitz conditions on uniform approximation operators // Journal of Approximation Theory. 1973. Vol. 8, iss. 2. P. 160–172. https://doi.org/10.1016/0021-9045(73)90025-7
  3. Bartelt M. On Lipschitz conditions, strong unicity and a Theorem of A. K. Cline // Journal of Approximation Theory. 1975. Vol. 14, iss. 4. P. 245–250. https://doi.org/10.1016/0021-9045(75)90072-6
  4. Маринов А. В. О равномерных константах сильной единственности в чебышевских приближениях и основополагающих результатах Н. Г. Чеботарева // Известия Российской академии наук. Серия математическая. 2011. Т. 75, вып. 3. С. 161–188. https://doi.org/10.4213/im4255
  5. Чеботарев Н. Г. Об одном критерии минимакса // Доклады Академии наук СССР. 1943. Т. 39, № 9. С. 373–376.
  6. Чеботарев Н. Г. Собрание сочинений : в 2 т. Т. 2. Mосква : Изд-во Академии наук СССР, 1949. 588 с.
  7. Карлин С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике. Mосква : Наука, 1976. 568 c.
  8. Пшеничный Б. Н. Выпуклый анализ и экстремальные задачи. Mосква : Наука, 1980. 320 с.
  9. Демьянов В. Ф., Малоземов В. Н. Введение в минимакс. Mосква : Наука, 1972. 368 с.
  10. Дзядык В. К. Введение в теорию равномерного приближения функций полиномами. Mосква : Наука, 1977. 510 с.
  11. Поляк Б. Т. Введение в оптимизацию. Mосква : Наука, 1983. 383 с.
  12. Демьянов В. Ф., Васильев Л. В. Недифференцируемая оптимизация. Mосква : Наука, 1981. 384 с.
  13. Выгодчикова И. Ю., Дудов С. И., Сорина Е. В. Внешняя оценка сегментной функции полиномиальной полосой // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2009. Т. 49, № 7. С. 117-1183.
  14. Дудов С. И., Сорина Е. В. Равномерная оценка сегментной функции полиномиальной полосой фиксированной ширины // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2011. Т. 51, № 11. С. 1981–1994.
  15. Дудов С. И., Сорина Е. В. Равномерная оценка сегментной функции полиномиальной полосой // Алгебра и анализ. 2012. Т. 24, № 5. С. 44–71.
  16. Волосивец С. С., Дудов С. И., Прохоров Д. В., Хромова Г. В. Новые методы аппроксимации и оптимизации в задачах действительного и комплексного анализа. Саратов : Изд-во Саратовского ун-та, 2016. 296 с. EDN: XSCTLV

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

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».