Inner product and Gegenbauer polynomials in Sobolev space

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this paper we consider the system of functions G r,n α (x) r∈N, n=0,1,… which is orthogonal with respect to the Sobolev-type inner product on (-1, 1) and generated by orthogonal Gegenbauer polynomials. The main goal of this work is to study some properties related to the system φ k,r (x) k≥0 of the functions generated by the orthogonal system G r,n α (x) of Gegenbauer functions. We study the conditions on a function f(x) given in a generalized Gegenbauer orthogonal system for it to be expandable into a generalized mixed Fourier series of the form f x ~ k=0 r-1 f k -1 x+1 k k! + k=r ∞ G r,k α f φ r,k α x , as well as the convergence of this Fourier series. The second result of this paper is the proof of a recurrence formula for the system φ k,r (x) k≥0 . We also discuss the asymptotic properties of these functions, and this represents the latter result of our contribution.

About the authors

Mohamed Ahmed Boudref

University of Bouira

Email: m.boudref@univ-bouira.dz
PhD of Mathematics, Director of the LIMPAF Mathematics and Computer Science Laboratory, Lecturer of the High Mathematics Department 10000 Drissi Yahia Bouira St., Bouira, Algeria

References

  1. R.M. Gadzhimirzaev, “Sobolev-orthonormal system of functions generated by the system of Laguerre functions”, Probl. Anal. Issues Anal., 8(26):1 (2019), 32-46.
  2. I.I. Sharapudinov, “Approximation of functions of variable smoothness by Fourier-Legendre sums”, Sb. Math., 191:5 (2000), 759-777.
  3. I. Sharapudinov, Mixed Series of Orthogonal Polynomials, Daghestan Sientific Centre Press, Makhachkala, 2004.
  4. I. I. Sharapudinov, “Approximation properties of mixed series in terms of Legendre polynomials on the classes ”, Sb. Math., 197:3 (2006), 433-452.
  5. I.I. Sharapudinov, “Sobolev orthogonal systems of functions associated with an orthogonal system”, Izv. Math., 82:1 (2018), 212-244.
  6. I.I. Sharapudinov, T.I. Sharapudinov, “Polynomials orthogonal in the Sobolev sens, generated by Chebychev polynomials orthogonal on a mesh”, Russian Math. (Iz. VUZ), 61:8 (2017), 59-70.
  7. M. Abramowitz, I.A. Stegun, Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, Dover Publications, USA, 1964.
  8. G. Szegiö, Orthogonal Plynomials. V. 23, American Mathematical Society, Providence, Rhode Island, 1975.
  9. A.F. Nikiforov, V.B. Uvarov, Special Functions of Mathematical Physics, Birkhauser Veriag Basel, Springer Basel AG., 1988.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».