Приближе'ние и интерполи'рование фу'нкций , раздел теории функций, посвященный изучению вопросов приближённого представления функций.
Приближение функций — нахождение для данной функции f функции g из некоторого определённого класса (например, среди алгебраических многочленов заданной степени), в том или ином смысле близкой к f, дающей её приближённое представление. Существует много разных вариантов задачи о приближении функций в зависимости от того, какие функции используются для приближения, как ищется приближающая функция g, как понимается близость функций f и g. Интерполирование функций — частный случай задачи приближения, когда требуется, чтобы в определённых точках (узлах интерполирования) совпадали значения функции f и приближающей её функции g, а в более общем случае — и значения некоторых их производных.
Для оценки близости исходной функции f и приближающей её функции g используются в зависимости от рассматриваемой задачи метрики различных функциональных пространств. Обычно это метрики пространств непрерывных функций С и функций, интегрируемых с р- й степенью, L p , р ³ 1, в которых расстояние между функциями f и g определяется (для функций, заданных на отрезке [а, b ]) по формулам
и
Наиболее часто встречающейся и хорошо изученной является задача о приближении функций полиномами, т. е. выражениями вида
a k jk (x ),
где (j1 ,..., jn —заданные функции, a a 1 ,..., a n — произвольные числа. Обычно это алгебраические многочлены
a k x k
или тригонометрические полиномы
а 0 + (a k coskx + b k sinkx ).
Рассматриваются также полиномы по ортогональным многочленам , по собственным функциям краевых задач и т.п. Другим классическим средством приближения являются рациональные дроби P (x )/Q (x ), где в качестве Р и Q берутся алгебраические многочлены заданной степени.
В последнее время (60—70-е гг. 20 в.) значительное развитие получило приближение т. н. сплайн-функциями (сплайнами). Характерным их примером являются кубические сплайн-функции, определяемые следующим образом. Отрезок [a, b ] разбивается точками a = x 0 < x 1 <... < x n = b, на каждом отрезке [x k , x k+1 ] кубическая сплайн-функция является алгебраическим многочленом третьей степени, причём эти многочлены подобраны так, что на всём отрезке [а, b ] непрерывны сама сплайн-функция и её первая и вторая производные. Оставшиеся свободными параметры могут быть использованы, например, для того чтобы сплайн-функция интерполировала в узлах x k приближаемую функцию. Улучшение приближения достигается за счёт увеличения числа узлов x k правильного их расположения на отрезке [а, b ]. Сплайн-функции оказались удобными в вычислительной математике, с их помощью удалось решить также некоторые задачи теории функций.
Приближённые представления функций, а также сами функции на основе их приближённых представлений изучает теория приближений функций (употребляются также названия теория аппроксимации функций и конструктивная теория функций). К теории приближений функций обычно относят также задачи о приближении элементов в банаховых и общих метрических пространствах.
Теория приближений функций берёт начало от работ П. Л. Чебышева . Он ввёл одно из основных понятий теории — понятие наилучшего приближения функции полиномами и получил ряд результатов о наилучших приближениях. Наилучшим приближением непрерывной функции f (x ) полиномами a k jk (x ) в метрике С называется величина
E n #i-images-153108850.png = min || f - #i-images-181454554.png a k jk (x )||c ,
где минимум берётся по всем числам а 1 ,..., a n . Полином, для которого достигается этот минимум, называется полиномом наилучшего приближения (для других метрик определения аналогичны). Чебышев установил, что наилучшее приближение функции x n+1 на отрезке [—1, 1] в метрике С алгебраическими многочленами степени n равно 1/2n , а многочлен наилучшего приближения таков, что для него
x n+1 - = (1/2n ) cos (n + 1) arccosx .
Следующая теорема Чебышева указывает характеристическое свойство полиномов наилучшего приближения в пространстве непрерывных функций: алгебраический многочлен , в том и только в том случае является многочленом наилучшего приближения непрерывной функции f в метрике С [—1, 1], если существуют n + 2 точки -1 £ x 1 < x 2 <... < x n+2 £ 1, в которых разность f (x ) — 2 принимает максимальное значение своего модуля с последовательно чередующимися знаками.
Одним из первых результатов теории приближений является также теорема Вейерштрасса, согласно которой каждую непрерывную функцию можно приблизить в метрике С как угодно хорошо алгебраическими многочленами достаточно высокой степени.
С начала 20 в. началось систематическое исследование поведения при n ® ¥ последовательности E n #i-images-106446587.png — наилучших приближений функции f алгебраическими (или тригонометрическими) многочленами. С одной стороны, выясняется скорость стремления к нулю величин E n #i-images-111013026.png в зависимости от свойств функции (т. н. прямые теоремы теории приближений), а с другой — изучаются свойства функции по последовательности её наилучших приближений (обратные теоремы теории приближений). В ряде важных случаев здесь получена полная характеристика свойств функций. Приведём две такие теоремы.
Для того чтобы функция f была аналитической на отрезке (т. е. в каждой точке этого отрезка представлялась степенным рядом, равномерно сходящимся к ней в некоторой окрестности этой точки), необходимо и достаточно, чтобы для последовательности её наилучших приближений алгебраическими многочленами выполнялась оценка
E n #i-images-127654499.png £ Aq n ,
где q < 1 и А — некоторые положительные числа, не зависящие от n (теорема С. Н. Бернштейна).
Для того чтобы функция f периода 2p имела производную порядка r, r = 0, 1,2,..., удовлетворяющую условию
|f (r) (x + h ) - f (r) (x )| £ M|h |a ,
0 < a < 1, М — некоторое положительное число, или условию
|f (r) (x + h ) - 2f (r) (x ) + f (r) (x - h )| £ M|h |a
(в этом случае a = 1), необходимо и достаточно, чтобы для наилучших приближений функции f тригонометрическими полиномами была справедлива оценка
Е п #i-images-172129898.png £ А/n r+ a ,
где А — некоторое положительное число, не зависящее от n. В этом утверждении прямая теорема была в основном получена Д. Джексоном (США), а обратная является результатом исследований С. Н. Бернштейна , Ш. Ж. Ла Валле Пуссена и А. Зигмунда (США). Характеристика подобных классов функций, заданных на отрезке, в терминах наилучших приближении алгебраическими многочленами оказалась невозможной. Её удалось получить, привлекая к рассмотрению приближение функций с улучшением порядка приближения вблизи концов отрезка.
Возможность характеризовать классы функций с помощью приближений их полиномами нашла приложение в ряде вопросов математического анализа. Развивая исследования по наилучшим приближениям функций многих переменных полиномами, С. М. Никольский построил теорию вложений важных для анализа классов дифференцируемых функций многих переменных, в которой имеют место не только прямые, но и полностью обращающие их обратные теоремы.
Для приближений в метрике L 2 полином наилучшего приближения может быть легко построен. Для других пространств нахождение полиномов наилучшего приближения является трудной задачей и её удаётся решить только в отдельных случаях. Это привело к разработке разного рода алгоритмов для приближённого нахождения полиномов наилучшего приближения.
Трудность нахождения полиномов наилучшего приближения отчасти объясняется тем, что оператор, сопоставляющий каждой функции её полином наилучшего приближения, не является линейным: полином наилучшего приближения для суммы f + g не обязательно равен сумме полиномов наилучшего приближения функций f и g. Поэтому возникла задача изучения (по возможности простых) линейных операторов, сопоставляющих каждой функции полином, дающий хорошее приближение. Например, для периодической функции f (x ) можно брать частные суммы её ряда Фурье S n (f, х ). При этом справедлива оценка (теорема А. Лебега )
||f - S n #i-images-193552245.png ||c £ (L n + 1) E n #i-images-161309981.png ,
где L n — числа, растущие при n ® ¥ как (4/p2 ) lnn . Они получили название констант Лебега. Эта оценка показывает, что полиномы S n #i-images-143255055.png доставляют приближение, не очень сильно отличающееся от наилучшего. Подобная оценка имеет место и для приближений интерполяционными тригонометрическими полиномами с равноотстоящими узлами интерполирования, а также для приближений интерполяционными алгебраическими многочленами на отрезке [-1, 1] с узлами , k = 1, 2,..., n, т. е. в нулях полинома Чебышева cosn arccosx. Для основных встречающихся в анализе классов функций известны такие линейные операторы, построенные с помощью рядов Фурье или на основе интерполяционных полиномов, что значениями этих операторов являются полиномы, дающие на классе тот же порядок убывания приближений при n ® ¥, что и наилучшие приближения.
А. Н. Колмогоров начал изучение нового вопроса теории приближений — задачи о нахождении при фиксированном n такой системы функций j1 ,..., jn , для которой наилучшие приближения функций заданного класса полиномами были бы наименьшими (т. н. задача о поперечнике класса функций). В этом направлении в дальнейшем было выяснено, например, что для ряда важных классов периодических функций наилучшими в указанном смысле системами являются тригонометрические полиномы.
Теория приближений функций является одним из наиболее интенсивно разрабатываемых направлений в теории функций. Идеи и методы теории приближений являются отправной точкой исследования в ряде вопросов вычислительной математики. С 1968 в США издаётся специализированный журнал «Journal of Approximation Theory».
См. также Приближение функций комплексного переменного .
Лит.: Монографии . Ахиезер Н. И., Лекции по теории аппроксимации, 2 изд., М., 1965; Гончаров В. Л., Теория интерполирования и приближения функций, 2 изд., М., 1954; Натансон И. П., Конструктивная теория функций, М. — Л., 1949; Никольский С. М., Приближение функций многих переменных и теоремы вложения, М., 1969; Тиман А. Ф., Теория приближения функций действительного переменного, М., 1960.
Обзоры. Математика в СССР за тридцать лет. 1917—1947, М. — Л., 1948, с. 288—318; Математика в СССР за сорок лет. 1917—1957, т. 1, М., 1959, с. 295—379; История отечественной математики, т. 3, К., 1968, с. 568—588.
С. А. Теляковский.