來個大雜燴
嚴格寫就太累了,這個就當是隨手的筆記得了。大概看看原理,不求甚解。
定義函式 \(f\) 的不動點 \(r\) 為滿足 \(f(r)=r\) 的所有取值
考慮函式 \(f\),定義不動點迭代演算法如下:
任取 \(x\in d(f)\)
計算 \(x=f(x)\)
重複步驟2 \(k\) 次
記出現的所有 \(x\) 按順序構成數列 \(\left\\),定理如下
若 \(f\) 是連續函式,且 \(\lim\limits_x_n=r\),那麼 \(f(r)=r\)
證明:\(f(r)=f\left(\lim\limits_x_n\right)=\lim\limits_f(x_n)=\lim\limits_x_=r\)
根據定義,\(r\) 是乙個不動點
具體解釋就是,當 \(k\) 充分大的時候,我們會得到乙個充分接近 \(r\) 的近似解(極限的定義)
不動點定理說的是:如果迭代收斂,那麼收斂到不動點
收斂定理則給出了迭代收斂的乙個充分條件,也就是挑出了一類特殊的可以收斂的函式,給了乙個判別條件。
定義 \(e_n=\left|x_n-r\right|\),若 \(\lim\limits_\frac}}=s<1\),那麼稱這個迭代是線性收斂的,收斂率為 \(s\)
若函式 \(f\) 連續可導,並且 \(r\) 是 \(f\) 的乙個不動點,那麼由 \(|f'(r)|<1\) 可以推出 \(f\) 在以乙個足夠接近 \(r\) 的初值開始迭代時線性收斂,收斂率為 \(s\)
這句話很難理解,但是結合證明就不太難了:
考慮 \(x_=f(x_n)\),那麼有 \(\frac}=\left|\frac\right|=\left|\frac\right|=\left|f'(\xi)\right|\),其中 \(\xi\in(x_n,r)\),最後乙個等號是微分中值定理
取極限就得到了乙個 \(x=r\) 處的導數,根據條件有這個極限的絕對值小於 \(1\)
又因為 \(f\) 連續可導,所以 \(f'\) 連續,所以存在鄰域 \(u=(r-\delta,r+\delta)\) 使得 \(\forall x\in(r-\delta,r+\delta)\) 都有 \(|f'(x)|<1\)
結合比值就知道,在 \(u\) 內任取乙個元素作為初值開始迭代,每次的誤差會嚴格遞減。又因為誤差單調有下界,所以收斂,並且收斂率就是 \(|f'(r)|<1\) 的
我們把這類收斂稱為區域性收斂
具體解釋就是,如果函式連續可導並且不動點處的導數比較好,那麼存在乙個區間 \(u\),如果我們在 \(u\) 內開始迭代時,就能線性收斂到不動點,並且收斂率是不動點處的導數。
但是定理反過來不成立,意思是乙個並非區域性收斂的函式可能在別的地方收斂到此,這是完全可行的。
這個定理可以是後驗的,即先算出乙個收斂的點,然後求導驗證是否滿足定理前提。
假設給了 \(n\) 個二維平面上的點對 \(\left\\),如何求出乙個函式恰好經過這 \(n\) 個點?
考慮這麼乙個函式 \(l_i'(x)=(x-x_1)(x-x_2)\cdots(x-x_)(x-x_)\cdots(x-x_n)\),它有如下性質:
\(\deg l_i'(x)\leqslant n-1\)
\(l_i'(x_j)=0,i\neq j\)
\(l_i'(x_i)=(x_i-x_1)(x_i-x_2)\cdots(x_i-x_)(x_i-x_)\cdots(x_i-x_n)\)
為了方便我們可以配上乙個係數,那麼就得到 \(l_i(x)=\dfrac\)
於是就有 \(l_i(x_j)=\delta_\),其中 \(\delta_\) 為kronecker記號。
再繼續構造 \(f(x)=\sum\limits_^n y_il_i(x)\),根據上面的性質可知 \(\forall i\in[n],f(x_i)=y_i\)
這樣拉格朗日就得到了這麼乙個經過 \(n\) 個點的多項式,且 \(f(x)\) 是多項式,有 \(\deg f(x)\leqslant n-1\)
假設存在 \(f(x)\neq g(x)\),構造 \(h(x)=f(x)-g(x)\),則 \(h(x)\) 有至少 \(n\) 個零點,由代數基本定理可知 \(h(x)\equiv 0\),矛盾。
若 \(f\in c[a,b]\),那麼存在多項式列 \(\left\\),使得 \(||\lim\limits_ f_n -f||^=0\)
\(||f||^\) 的含義是 \(\sup r(f)\),即值域的上確界。
bernstein(又是他)給了乙個構造性的證明,他構造出的多項式即為大名鼎鼎的bernstein多項式
先去洗澡,咕咕咕
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