10.连续函数的多项式一致逼近

10.连续函数的多项式一致逼近
10.连续函数的多项式一致逼近

附录一 Bernstein 多项式:连续函数的多项式逼近

连续函数可以由多项式一致逼近是分析中的重要定理,直接的证明方法就是用函数的Bernstein 多项式去逼近函数。通常的教材中的证明比较难于理解,我们选择前苏联数学家Korovkin 在1953年给出证明方法,解决了教学中的这一难点。

Weierstrass 第一逼近定理 设是闭区间[a , b ]上的连续函数,则存在多项式序列{在[a , b ] 上一致收敛于。也就是对任意给定的)(x f })(x P n )(x f 0>ε,存在多项式,使得

)(x P ε

对一切∈x [a , b ]成立。

Weierstrass 第一逼近定理的证明

证 不失一般性,设[a , b ]为[0, 1]。

设X 是[0, 1]上连续函数全体构成的集合,Y 是多项式全体构成的集合,定义映射

)(t f n B : X Y

→ )(t f 6k n k k n n k n x x C n k f x f B ?=???

????=∑)1(),(0,

得到{},表示),(x f B n ),(x f B n X f ∈在映射作用下的像,它是以n B x 为变量的次多项式,称为的n 次Bernstein 多项式。

n f

关于映射,有下述基本性质与基本关系式:

n B (1)线性性:对于任意及X g f ∈,∈βα,R ,成立

),(),(),(x g B x f B x g f B n n n βαβα+=+;

(2)单调性:若()()(t g t f ≥∈t [a , b ])

,则 ),(),(x g B x f B n n ≥ (∈x [a , b ]);

(3); 1)1(),1(0=?=

?=∑k n k k n n k n x x C x B x x x C n k x t B k n k k n n k n =?=

?=∑)1(),(0; =?=?=∑k n k k n n k n x x C n k x t B )1(),(0222n

x x x 22?+。

函数在2)(s t ?n B 映射下的像(视为常数): s .)(2)

,1(),(2),(),)((22222222s t n x x s sx n x x x x B s x t sB x t B x s t B n n n n ?+?=+??+=+?=?

由于f 在[0, 1]上连续,所以有界,即存在,对于一切[0, 1],成立

0>M ∈t M t f ≤)(;

根据Cantor 定理,f 在[0, 1]上一致连续,于是对任意给定的0>ε,存在0>δ,

对一切[0, 1]:

∈s t , 当δ

2)()(ε

22)(22)()(s t M

M s f t f ?≤≤?δ。

于是对一切[0, 1], 成立

∈s t ,)()()(2222s f t f s t M ?≤???δε22)(22s t M ?+≤δ

ε。

对上式的左端,中间,右端三式(视t 为变量,s 为常数)考虑在映射作用下的像,得到对一切n B ∈s x ,[0, 1],成立

2222()(,)()2n M x x x s B f x f n ε

δ?????+?≤?????s 2

222()2M x x x s n εδ???≤++?????, 令x s =,注意4

1)1(≤?x x , 即得 2022)()1(δεn M x f x x C n k f n k k n k k n +≤????

????∑=?。 取??

????=εδ2M N ,当时, N n >ε

????∑=?n k k n k k n x f x x C n k f 0)()1(

对一切∈x [0, 1]成立。

核函数理论

核函数理论 §1 多项式空间和多项式核函数 定义 1.1 (核或正定核) 设X 是n R 中的一个子集,称定义在X X ?上的函数),(z x K 是核函数,如果存在一个从X 到Hilbert 空间H 的映射Φ H x x ∈ΦΦ)(:α (1.1) 使得对任意的X z x ∈,, ))()((),(z x z x Φ?Φ=K (1.2) 都成立。其中)(?表示Hilbert 空间H 中的内积。 定义1.2 (d 阶多项式)设n T n R x x x x ∈=)][,,][,]([21Λ,则称乘积d j j j x x x ][][][21K 为x 的一个d 阶多项式,其中},,2,1{,,,21n j j j d K K ∈。 1. 有序齐次多项式空间 考虑2维空间中(n R x ∈)的模式T x x x )][,]([21=,其所有的2阶单项式为 21][x ,22][x ,21][][x x ,12][][x x (1.3) 注意,在表达式(1.3)中,我们把21][][x x 和12][][x x 看成两个不同的单项式,所以称式(1.3)中的单项式为有序单项式。这4个有序单项式张成的是一个4维特征空间,称为2阶有序齐次多项式空间,记为H 。相应地可建立从原空间2 R 到多项式空间H 的非线性映射 H x x x x x x x C x x x C T T ∈==)][][,][][,][,]([)()][,]([:122122212212α (1.4) 同理,从n R 到d 阶有序齐次多项式空间H 的映射可表示为 H n j j j x x x x C x x x x C T d j j j d T n d d ∈∈==}),,2,1{,,,|][][]([)()][,,][,]([:212121K K K αK (1.5) 这样的有序单项式d j j j x x x ][][][21K 的个数为d n ,即多项式空间H 的维数d H n n =。如果在H 中进行内积运算)()(z C x C d d ?,当n 和d 都不太小时,多项式空间H 的维数d H n n =会相当大。如当200=n ,5=d 时,维数可达到上亿维。显然,在多项式空间H 中直接进行内积运算将会引起“维数灾难”问题,那么,如何处理这个问题呢? 我们先来考查2==d n 的情况,计算多项式空间H 中两个向量的内积 212122121222 2212122)(][][][][][][][][][][][][))()((z x z z x x z z x x z x z x z C x C ?=+++=? (1.6)

第四章 最佳逼近

第四章最佳逼 近 学习目标:掌握最佳一致逼近和最佳平方逼近的基本理论和 方法、以及最小二乘法常用 的正交多项式以及正交多项 式的性质。重点为最佳一致 逼近和最佳平方逼近的特征 性质(如契比雪夫定理等) 以及最佳一致逼近和最佳平 方逼近多项式的计算方法。

§1 C[a ,b ]上的最佳一致逼近 不难验证,[a ,b ]上所有连续函数的全体构成一无限维线性空间, 简记为C[a,b]。为描述方便,引进符号函数 ,称为C[a,b] 上的一致范数或契比雪夫(Chebyshev )范数,其定义为 ∞?],[] ,[,)(max b a b a x C f x f f ∈?=∈∞考虑所有n 次代数多项式的全体形成的集合 . 不难验证,P n 是C [a ,b ]上的n+1维线性子空间。 { }n n x x span P ,,,1 =

对给定的函数f (x )∈C [a ,b ]称量: ) ()(min ),(x p x f P f n P p n -=?∈为f (x )关于P n 的最佳一致逼近,简称最佳逼近,也称为契比雪夫逼近。满足上式的多项式p *(x )称为f (x )在[a ,b ]上的最佳逼近多项式,而线性空间 P n 也称为逼近子空间。 围绕这一问题,人们马上会问:最佳逼近多项式是否存在?是否唯一?如果存在,如何寻找或构造它?对这些问题的回答构成了最佳一致逼近研究的中心内容。

定理(契比雪夫定理) 对任意 是f 的最佳一致逼近多项式的充要条件是f - p 在[a ,b ]上存在的至少有n +2个点组成的交错点组。 n b a p p C f ∈∈,],[推论1 如果 ,那么在 中存在唯一的元素为f 的最佳一致逼近多项式 ],[b a C f ∈n p 推论 2 如果f 在[a ,b ]上有n +1阶导数,且 在 (a ,b )上保号(恒正或恒负),那么契比雪夫交 错组唯一,且区间[a ,b ]的端点属于契比雪夫交错组。 )1(+n f

svm核函数matlab

clear all; clc; N=35; %样本个数 NN1=4; %预测样本数 %********************随机选择初始训练样本及确定预测样本******************************* x=[]; y=[]; index=randperm(N); %随机排序N个序列 index=sort(index); gama=23.411; %正则化参数 deita=0.0698; %核参数值 %thita=; %核参数值 %*********构造感知机核函数************************************* %for i=1:N % x1=x(:,index(i)); % for j=1:N % x2=x(:,index(j)); % K(i,j)=tanh(deita*(x1'*x2)+thita); % end %end %*********构造径向基核函数************************************** for i=1:N x1=x(:,index(i)); for j=1:N x2=x(:,index(j)); x12=x1-x2; K(i,j)=exp(-(x12'*x12)/2/(deita*deita)); End End %*********构造多项式核函数**************************************** %for i=1:N % x1=x(:,index(i)); % for j=1:N % x2=x(:,index(j)); % K(i,j)=(1+x1'*x2)^(deita); % end %end %*********构造核矩阵************************************ for i=1:N-NN1 for j=1:N-NN1 omeiga1(i,j)=K(i,j); end end

10.连续函数的多项式一致逼近

附录一 Bernstein 多项式:连续函数的多项式逼近 连续函数可以由多项式一致逼近是分析中的重要定理,直接的证明方法就是用函数的Bernstein 多项式去逼近函数。通常的教材中的证明比较难于理解,我们选择前苏联数学家Korovkin 在1953年给出证明方法,解决了教学中的这一难点。 Weierstrass 第一逼近定理 设是闭区间[a , b ]上的连续函数,则存在多项式序列{在[a , b ] 上一致收敛于。也就是对任意给定的)(x f })(x P n )(x f 0>ε,存在多项式,使得 )(x P εM ∈t M t f ≤)(; 根据Cantor 定理,f 在[0, 1]上一致连续,于是对任意给定的0>ε,存在0>δ,

最佳平方逼近方法

2016-2017(1)专业课程实践论文用最佳平方逼近法求逼近函数 肖夏,29,R数学12-1班

一、算法理论 设函数组φ0,φ1,…,φm 都是[a ,b ]上的连续函数,并且在[a ,b ]上线性无关。以此函数组为基,生成空间C [a ,b ]上的一个子空间 H =Span {φ0,φ1,…,φm } 则H 中的任意一个元素为 p x = c j φj x m j =0 对空间C [a ,b ]的任意两个函数f ,g ,定义内积 f , g = ω x f x g x dx b a 对于给定的函数f (x )∈C [a ,b ],若p ? x ∈H ,满足 f ?p ?,f ?p ? =min p∈H f ?p ,f ?p 则称p ? x 为子空间H 中对于f (x )的最佳逼近平方元素。 特别地,若φj x =x j ,j =0,1,…m 则称满足条件的p ? x ∈H ,为函数f x 在区间[a ,b ]上带权ω x 的m 次最佳平方逼近多项式。 设f (x )∈C [a ,b ],p ? x ∈H 是子空间H 中对于f (x )的最佳平方逼近元素的充分必要条件是 f ?p ?,φj =0,(j =0,1,…,m )或对于任意一个p x ,总有 f ?p ?,p =0。 求最佳平方逼近元素p ? x = c k ?φk x m k =0,只要求出c k ? 。 因 f ?p ?,φj = f ,φj ? c k ? φi ,φj =0m k =0 得 c k ? φi ,φj = f ,φj m k =0 得 φ0,φ0 ? φ0,φm ??? φm ,φ0 ? φm ,φm c 0? ?c m ? = f ,φ0 ? f ,φm 求出c k ?,带入p ? x = c k ? φk x m k =0即可。

数学实验“Chebyshev多项式最佳一致逼近,最佳平方逼近”实验报告(内含matlab程序)

西京学院数学软件实验任务书

实验十八实验报告 一、实验名称:Chebyshev 多项式最佳一致逼近,最佳平方逼近。 二、实验目的:进一步熟悉Chebyshev 多项式最佳一致逼近,最佳平方逼近。 三、实验要求:运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica 等其中一种语言完成程序设计。 四、实验原理: 1.Chebyshev 多项式最佳一致逼近: 当一个连续函数定义在区间[1,1]-上时,它可以展开成切比雪夫级数。即: 0()()n n n f x f T x ∞ ==∑ 其中()n T x 为n 次切比雪夫多项式,具体表达式可通过递推得出: 0111()1,(),()2()()n n n T x T x x T x xT x T x +-===- 它们之间满足如下正交关系: 1 0 n m n=m 02 n=m=0 π π-≠???=≠?????

在实际应用中,可根据所需的精度来截取有限项数。切比雪夫级数中的系数由下式决定: 1 01 1 2n f f ππ --== ? ? 2.最佳平方逼近: 求定义在区间01[,]t t 上的已知函数最佳平方逼近多项式的算法如下。 设已知函数()f x 的最佳平方逼近多项式为 01()n n p x a a x a x =+++ ,由最佳平方逼近的定义有: 01(,,,) 0(0,1,2,,)n i F a a a i n a ?==? 其中1 20101(,,,)(())t n n n t F a a a f x a a x a x dx =----? 形成多项式()p x 系数的求解方程组Ca D =

三角多项式逼近与多项式逼近

闭区间上连续函数的Weierstrass 三角多项式逼近与多项式逼近 一、按下面的步骤探索闭区间上连续函数的Weierstrass 三角多项式逼近 1、三角多项式函数 形如 ()01 ()cos sin 2n n k k k A T x A kx B kx ==++∑, 的函数称为以2π为周期的三角多项式函数; 形如 01()cos ()sin ()2n n k k k A k k T x a A x a B x a b a b a b a πππ=???? -=+-+- ? ?---???? ∑, 的函数称为以2()b a -为周期的三角多项式函数。 2、傅里叶级数的一致收敛性 设()f x 是以2π为周期的连续函数(或()f x 是[,]ππ-上的连续函数,且()()f f ππ-=),且在[,]ππ-上按段光滑,则()f x 的傅里叶级数 ()01 cos sin 2n n n a a nx b nx ∞ =++∑, 在(,)-∞+∞(或[,]ππ-)上一致收敛于()f x ,其中, 01 ()d a f x x π π π- = ?,1 ()cos d n a f x nx x π π π- = ?,1 ()sin d n b f x nx x π π π- = ?, (1,2,n =L )。 提示:首先,导出()f x 与()f x '的傅里叶系数的如下关系:记0A ,n A ,n B (1,2,n =L )为()f x '的傅里叶系数,则注意到()()f f ππ-=可得,

[]01 1 1 ()d () ()()0A f x x f x f f π ππ π πππ π π -- '== = --=?, ()1 1()cos d ()cos ()sin d n n A f x nx x f x nx n f x nx x nb π ππ ππ ππ π-- -??'== +=? ?????, ()1 1()sin d ()sin ()cos d n n B f x nx x f x nx n f x nx x na π ππππ ππ π-- -??'= =-=-? ?????。 其次,注意到, 2 2111()2n n n b A A n n = ≤+,22111()2n n n a B B n n =-≤+, 以及贝塞尔不等式 ()2222011()d 2n n n A A B f x x πππ ∞ -=??'++≤????∑?, 推出 ()1 n n n a b ∞ =+∑收敛。 最后,利用傅里叶级数的收敛定理和优级数判别法可得,()f x 的傅里叶级数 ()01 cos sin 2n n n a a nx b nx ∞ =++∑, 在(,)-∞+∞上一致收敛于()f x 。 3、以2π为周期的连续函数的三角多项式逼近 设()f x 是以2π为周期的连续函数,则对任意0ε>,存在以2π为周期的三角多项式函数 ()n T x ,使得,对任意(,)x ∈-∞+∞,有 ()()n f x T x ε-<。 提示:由周期函数的特点,只须在[,]ππ-探索上述结论; 首先,注意到()f x 在[,]ππ-上连续,可得()f x 在[,]ππ-上一致连续,且 ()()f f ππ-=, 从而导出:对任意0ε>,存在[,]ππ-上连续的折线函数L()x ,使得,

核函数选择方法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2a8979530.html, 核函数选择方法研究 作者:王振武何关瑶 来源:《湖南大学学报·自然科学版》2018年第10期 摘要:核函数的选择对支持向量机的分类结果有着重要的影响,为了提高核函数选择的客观性,提出了一种以错分实例到支持向量所在界面的距离来表示错分程度,并基于此进行秩和检验的核函数选择方法.通过与K折交叉验证、配对t测试等参数检验的统计方法进行对比 分析,对9种常用核函数的分类能力在15个数据集进行了定量研究.与参数检验方法不同,秩和检验并未假定数据的分布情况(很多情况下数据并不满足假定的分布),而且数据实验证明,秩和检验不但能够对核函数的分类能力进行客观评估,而且在某些数据集上还能产生更好的核函数选择效果. 关键词:核函数;支持向量机;秩和检验; K折交叉验证;配对t测试 中图分类号:TP301.6 文献标志码:A Abstract:The selection of kernel functions has an important influence on the classification results of support vector machines. This paper proposed a kernel functions selection method based on rank sum test in order to enhance the selection objectivity, where the error degree adopted in the rank sum test was represented by the distance between the error instance and the interface of support vectors. By comparing with other statistical methods, such as Kfolding cross validation and paired t test, the classification abilities of nine common kernel functions were quantitatively studied based on 15 datasets. Different from parameter test methods, the rank sum test does not assume the data distribution(in some cases data cannot satisfy the assumed distribution), the experimental data proves that the rank sum test not only can objectively evaluate the classification abilities of kernel functions, but also can produce better selection results on some data sets. Key words:kernel function; support vector machines; rank sum test; K folding cross validation; paired t test 支持向量機(Support Vector Machine,SVM)[1]的使用与核函数的正确选择是密不可分的,核函数技术巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题,直接决定了SVM 的非线性处理能力[2].当前对核函数选择方法的研究主要集中在构造新的核函数[3-7]、核函数参数选择[8-13]以及核函数的评估[1,14-16]上.由于在使用SVM进行分类的过程中只定义了核函数(并不显式地定义映射函数),所以在同一分类问题上选择不同的核函数对分类效果影响较大,另外映射函数的类型是多变的,在没有先验知识的情况下人们更多地是凭借主观经验进行核函数的选择,具有较大的随意性.

函数逼近

第七章 函数逼近 用简单的函数p (x )近似地代替函数f (x ),是计算数学中最基本的概念和方法之一。近似代替又称为逼近,函数f (x )称为被逼近的函数,p (x )称为逼近函数,两者之差 )()()(x p x f x R -= 称为逼近的误差或余项 在计算数学里,所谓简单的函数主要是指可以用加、减、乘、除四则运算进行计算的函数,如有理分式函数、多项式等。由于多项式最简单,计算其值只需用到加、减与乘三种运算,且求其微分和积分都很方便,所以常用它来作为逼近函数,而被逼近的函数f (x )一般是一个比较复杂的不易计算的函数或以表格形式给出的函数。 第六章介绍的插值法实际上也是函数逼近的一种方法。不过,它要求函数p (x )与f (x )在节点处具有相同的函数值 (甚至要求有相同的导数值),但在非节点处,p (x ) 虽然有可能很好地逼f (x ),但也可能使逼近f (x ) 的误差很大,如果实际问题要求p (x )在区间[a , b ] 上每一点都“很好”地逼近的话,用插值多项式p (x ) 去逼近f (x )有时就要失败,所谓龙格现象,就是典型一例。 大家知道,用f (x )的泰勒(Taylor)展开式 )()()! 1()()(! )()(!2)() )(()()(010)1(00)(200000之间与在x x x x n f x x n x f x x x f x x x f x f x f n n n n ξξ++-++-++-''+-'+=Λ 的部分和去逼近函数f (x ),也是常用的方法。这种方法的特点是:x 越接近于x 0,误差就越小,x 越偏离x 0,误差就越大。若要使这种逼近在整个所讨论的区间上都达到精度要求,则需取很多项,这样,计算工作量就大大增加。因此,如何在给定精度下,求出计算量最小的近似式,这就是函数逼近要解决的问题,这个问题的一般提法是: 对于函数类A 中给定的函数f (x ),要求在另一类较简单的且便于计算的函数类B (? A )中寻找一个函数p (x ),使p (x )与f (x )之差在某种度量意义下最小。 一般,最常见的函数A 是区间[a , b ]上的连续函数,记作C [a , b ]。 最常用的函数类B 有代数多项式、三角多项式以及有理分式函数等。 最常用的度量标准有两种:

数值分析课件第3章函数逼近与曲线拟合

第三章 函数逼近与曲线拟合 1 函数的逼近与基本概念 1.1问题的提出 多数计算机的硬件系统只提供加、减、乘、除四种算术运算指令,因此为了计算大多数有解析表达式的函数的值,必须产生可用四则运算进行计算的近似式,一般为多项式和有理分式函数.实际上,我们已经接触到两种逼近多项式,一种是泰乐多项式,一种是插值多项式.泰乐多项式是一种局部方法,误差分布不均匀,满足一定精度要求的泰乐多项式次数太高,不宜在计算机上直接使用.例如,设()f x 是[1,1]-上的光滑函数,它的Taylor 级数0()k k k f x a x ∞ ==∑, ()(0)! k k f a k =在[1,1]-上收敛。当此级数收敛比较快时,11()()()n n n n e x f x s x a x ++=-≈。这个误差分布是不均匀的。当0x =时,(0)0n e =,而x 离开零点增加时,()n e x 单调增加,在1x =±误差最

大。

为了使[1,1]-的所有x 满足()()n f x s x ε-<,必须选取足够大的n ,这显然是不经济的。插值函数出现的龙格现象表明,非节点处函数和它的插值多项式相差太大。更重要的是,实际中通过观测得到的节点数据往往有各种误差,此时如果要求逼近函数过全部节点,相当于保留全部数据误差,这是不适宜的。如图1所示,给出五个点上的实验测量数据,理论上的结果应该满足线性关系,即图1中的实线。由于实验数据的误差太大,不能用过任意两点的直线逼近函数。如果用过5个点的4次多项式逼近线性函数,显然误差会很大。 实验数据 真函数 插值多项式逼近 精确的线性逼近 图1

用多项式逼近连续函数

教案 用多项式逼近连续函数 教学内容 介绍前苏联数学家Korovkin关于用多项式逼近连续函数的定理(Weierstrass第一逼近定理)的一种证明。 指导思想 用多项式逼近连续函数,是经典分析学中重要的结果,以往教材中介绍的证明都比较艰深,学生难以理解。我们发现了前苏联数学家Korovkin的一种证明,思想新颖,方法简单,且通过对多项式逼近连续函数的学习,可以使学生进一步理解一致收敛的概念。 教学安排 先给出多项式一致逼近连续函数的定义: 定义10.5.1设函数f (x)在闭区间[a, b] 上有定义,如果存在多项式序列{P n (x)}在[a, b] 上一致收敛于f (x),则称f (x)在这闭区间上可以用多项式一致逼近。 应用分析语言,“f (x)在[a, b] 上可以用多项式一致逼近”可等价表述为:对任意给定的ε>0,存在多项式P(x),使得 |P(x) - f (x)|<ε 对一切x∈[a, b] 成立。 这一定理的证法很多,我们则介绍前苏联数学家Korovkin在1953年给出的证明。 定理10.5.1(Weierstrass第一逼近定理) 设f (x)是闭区间[a, b] 上的连续函数,则对任意给定的ε>0,存在多项式P(x),使 |P(x) - f (x)|<ε 对一切x∈[a, b] 成立。 证不失一般性,我们设[a, b] 为[0, 1] 。 设X是[0, 1] 上连续函数全体构成的集合,Y是多项式全体构成的集合,现定义映射 B n : X →Y f (t) B n (f , x) = ∑ = -- n k k n k k n x x n k f ) 1( C ) (, 这里B n (f , x) 表示f ∈X在映射B n 作用下的像,它是以x为变量的n次多项式,称为Bernstein多项式。 关于映射B n,直接从定义出发,可证明它具有下述基本性质与基本关系式: (1) B n是线性映射,即对于任意f , g ∈X及α,β∈R,成立 B n (αf +βg, x) = αB n (f , x) +βB n (g, x); (2) B n 具有单调性,即对于任意f , g ∈X,若f (t)≥g(t) (t∈[a, b])成立,

多项式逼近定理的含参积分证法

2298 计算 *20ln cos cos 2,()x nxdx n N π ?∈?. 解 利用分部积分得 20 ln cos cos 2I x nxdx π=?? 220011sin 2sin ln cos sin 222cos nx x x nx dx n n x ππ?=?+? 201cos(21)cos(21)04cos n x n x dx n x π--+=+? 22001cos(21)1cos(21)4cos 4cos n x n x dx dx n x n x ππ-+=-?? 2122001sin(21)1sin(21)(1)(1)4sin 4sin x y n n n y n y dy dy n y n y π ππ=---+=---??, 由 sin(21)12cos 2...2cos 2(1)sin n y y n y y -=+++-, sin(21)12cos 2...2cos 2sin n y y ny y +=+++, 得 2 0s i n (21)s i n 2 n y dy y ππ-=?, 20sin(21)sin 2 n y dy y ππ+=?; 故2 0ln cos cos 2I x nxdx π=??1(1)4n n π-=- 。 Weierstrass 逼近定理的含参变量积分证法 按照下列步骤给出Weierstrass 逼近定理的另一个证明: (1)1 211((1))n n C x dx --=-?, 证明:n C < (2)设f 是[0,1]上的连续函数,并且(0)(1)0f f ==,当[0,1]x ?时,定义()0f x =, 记2()(1)n n n Q x C x =- . 证明:1 1()()()n n P x f x t Q t dt -=+?是一个多项式, 而且lim ()()n n P x f x →∞ =在[0,1]上一致地成立; (3)当(0)(1)0f f ==的条件不成立时,证明 Weierstrass 逼近定理。

核函数

SVM 小结 理论基础: 机器学习有三类基本的问题,即模式识别、函数逼近和概率密度估计. SVM 有着严格的理论基础,建立了一套较好的有限训练样本下机器学习的理论框架和通用方法。他与机器学习是密切相关的,很多理论甚至解决了机器学习领域的其他的问题,所以学习SVM 和机器学习是相辅相成的,两者可以互相促进,有助于机器学习理论本质的理解。 VC 维理论:对一个指示函数集,如果存在h 个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2h 种形式分开,则称函数集能够把h 个样本打散;函数集的VC 维就是它能打散的最大样本数目。VC 维反映了函数集的学习能力,VC 维越太则学习机器越复杂(容量越太)。 期望风险:其公式为[](,,(,))(,)y R f c y f y dP y χχχχ?=?,其中(,,(,))c y f y χχ为损失函数,(,)P y χ为概率分布,期望风险的大小可以直观的理解为,当我们用()f χ进行预测时,“平均”的损失程度,或“平均”犯错误的程度。 经验风险最小化(ERM 准则)归纳原则:但是,只有样本却无法计算期望风险,因此,传统的学习方法用样本定义经验风险[]emp R f 作为对期望风险的估计,并设计学习算法使之最小化。即所谓的经验风险最小化(ERM 准则)归纳原则。经验风险是用损失函数来计算的。对于模式识别问题的损失函数来说,经验风险就是训练样本错误率;对于函数逼近问题的损失函数来说,就是平方训练误差;而对于概率密度估计问题的损失函数来说,ERM 准则就等价于最大似然法。但是,经验风险最小不一定意味着期望风险最小。其实,只有样本数目趋近于无穷大时,经验风险才有可能趋近于期望风险。但是很多问题中样本数目离无穷大很远,那么在有限样本下ERM 准则就不一定能使真实风险较小。ERM 准则不成功的一个例子就是神经网络和决策树的过学习问题(某些情况下,训练误差过小反而导致推广能力下降,或者说是训练误差过小导致了预测错误率的增加,即真实风险的增加)。 结构风险最小化理论(SRM):所以,在有限样本情况下,仅仅用ERM 来近似期望风险是行不通的。统计学习理论给出了期望风险[]R f 与经验风险[]emp R f 之间关系: [][]()emp h R f R f l φ≤+

核函数方法简介(亮亮修正版)

核函数方法简介 (1)核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域,但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老,Mercer定理可以追溯到1909年,再生核希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS)研究是在20世纪40年代开始的。 (2)核函数方法原理 核函数方法原理 根据模式识别理论,低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分,但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归,则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题,而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。 设x,z∈X,X属于R(n)空间,非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F的映射,其中F 属于R(m),n< (1) 其中:<, >为内积,K(x,z)为核函数。从式(1)可以看出,核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算,从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题,从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。(3)核函数特点 核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的: 1)核函数的引入避免了“维数灾难”,大大减小了计算量。而输入空间的维数n对核函数矩阵无影响,因此,核函数方法可以有效处理高维输入。 2)无需知道非线性变换函数Φ的形式和参数. 3)核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输入空间到特征空间的映射,进而对特征空间的性质产生影响,最终改变各种核函数方法的性能。 4)核函数方法可以和不同的算法相结合,形成多种不同的基于核函数技术的方法,且这两部分的设计可以单独进行,并可以为不同的应用选择不同的核函数和算法。 (4)常见核函数 核函数的确定并不困难,满足Mercer定理的函数都可以作为核函数。常用的核函数可分为两类,即内积核函数和平移不变核函数,如: 1)高斯核函数K(x,xi) =exp(-||x-xi||2/2σ2; 2)多项式核函数K(x,xi)=(x·xi+1)^d, d=1,2,…,N; 3)感知器核函数K(x,xi) =tanh(βxi+b); 4)样条核函数K(x,xi) = B2n+1(x-xi)。 (5)核函数方法实施步骤 核函数方法是一种模块化(Modularity)方法,它可分为核函数设计和算法设计两个部分,具体为: 1)收集和整理样本,并进行标准化; 2)选择或构造核函数;

伯恩斯坦多项式的性质及其应用

Bernstein 多项式的性质及其应用 作者:张* 指导教师:汪** 摘要 Bernstein 多项式的性质在B ézier 曲线上的应用更加的广泛,鉴于此,必须先给出Bernstein 多项式的性质,然后再得出B ézier 曲线的性质和应用。在工程应用领域,从设计要求出发,人们希望使用某种逼近方法,而非传统的插值方法,该法能模仿曲线、曲面的设计过程,又便于设计者使用。B ézier 于1962年提出了以逼近为基础的曲线曲面设计系统,名为UNISURF,随后,Forrest,Gordon 和Riesenfeld 等对B ézier 方法作了深入研究,揭示了B ézier 方法与Bernstein 多项式的联系,从而使其具有更坚实的理论基础。本文旨在介绍Bernstein 多项式,给出其性质,结合B ézier 曲线的性质,得出Bernstein 多项式在B ézier 曲线上的应用。 关键词 Bernstein 多项式 B ézier 曲线 逼近 1 引言 用多项式一致逼近连续函数是函数逼近论中的重要结果,在科学与工程中有广泛的应 用。而Bernstein 多项式是不可缺少的重要工具。 1.1 Bernstein 多项式 定义:设 f 是[0,1]上的函数,n * ∈ ,约定0 1=.称[0,1]上的多项式函数 ()()()()(1)n n k k n n k n k B f x B f x f x x k n -=??==-? ??∑; 为 f 的第n 个Bernstein 多项式.应当将n B 视为一个映射,它把[0,1]上的函数映为[0,1] 上的多项式函数.称n B 为第n 个Bernstein 算子. 命题 若,f g 是[0,1]上的函数,,αβ是常数,I 是[0,1]上的恒等映射,则 (1) ( )n B f 的次数n ≤; (2) ()()()n n n B f g B f B g αβαβ+=+;(线性性质) (3) ()n B I I αβαβ +=+. 证明: (1),(2)显然成立,故只需证(3).

机器学习_核函数基本概念

机器学习-核函数基本概念 §1 多项式空间和多项式核函数 定义 1.1 (核或正定核) 设X 是n R 中的一个子集,称定义在X X ?上的函数 ),(z x K 是核函数,如果存在一个从X 到Hilbert 空间H 的映射Φ H x x ∈ΦΦ)(:α (1.1) 使得对任意的X z x ∈,, ))()((),(z x z x Φ?Φ=K (1.2) 都成立。其中)(?表示Hilbert 空间H 中的内积。 定义1.2 (d 阶多项式)设n T n R x x x x ∈=)][,,][,]([21Λ,则称乘积d j j j x x x ][][][21K 为x 的一个d 阶多项式,其中},,2,1{,,,21n j j j d K K ∈。 1. 有序齐次多项式空间 考虑2维空间中(n R x ∈)的模式T x x x )][,]([21=,其所有的2阶单项式为 21][x ,2 2][x ,21][][x x ,12][][x x (1.3) 注意,在表达式(1.3)中,我们把21][][x x 和12][][x x 看成两个不同的单项式,所以称式(1.3)中的单项式为有序单项式。这4个有序单项式张成的是一个4维特征空间,称为2阶有序齐次多项式空间,记为H 。相应地可建立从原空间2 R 到多项式空间H 的非线性映射 H x x x x x x x C x x x C T T ∈==)][][,][][,][,]([)()][,]([:12212 22 12212α (1.4) 同理,从n R 到d 阶有序齐次多项式空间H 的映射可表示为 H n j j j x x x x C x x x x C T d j j j d T n d d ∈∈==}),,2,1{,,,|][][]([)()][,,][,]([:212121K K K αK (1. 5) 这样的有序单项式d j j j x x x ][][][21K 的个数为d n ,即多项式空间H 的维数d H n n =。如果 在H 中进行内积运算)()(z C x C d d ?,当n 和d 都不太小时,多项式空间H 的维数d H n n =会相当大。如当200=n ,5=d 时,维数可达到上亿维。显然,在多项式空间H 中直接进行内积运算将会引起“维数灾难”问题,那么,如何处理这个问题呢? 我们先来考查2==d n 的情况,计算多项式空间H 中两个向量的内积

函数逼近的几种算法和应用

函数逼近的几种算法及其应用

摘要 在自然科学与技术科学领域中存在着大量的需要解决的非线性问题.近年来人们在数值与函数逼近问题以及计算机辅助几何设计的研究中取得了一系列深刻的结果.随着高性能、大容量计算机的出现,使得过去难以实现的问题变为可能,所以关于函数逼近的理论研究和应用有着巨大的发展潜力.本课设中共有两章,第一章介绍了函数逼近的产生及研究意义,基础知识,最佳平方逼近法,曲线拟合的最小二乘法,有理逼近,三角多项式逼近的算法的几种函数比较方式.第二章从函数逼近的应用角度,详细介绍了有理函数逼近在数值优化中的应用和泰勒级数判定迭代法的收敛速度,以及几种函数逼近的计算实例. 关键词最佳平方逼近法;曲线拟合的最小二乘法;有理逼近;三角多项式逼近; 帕徳逼近

目录 引言 (1) 第一章函数逼近 (2) §1.1 函数逼近的产生背景及研究意义 (2) §1.2 基础知识 (3) §1.2.1 函数逼近与函数空间 (3) §1.2.2 数与赋空间 (4) §1.3 最佳平方逼近 (5) §1.3.1 最佳平方逼近及其计算 (5) §1.3.2 用正交函数组作最佳平方逼近 (6) §1.4 有理逼近 (8) §1.4.1 有理逼近的定义及构造 (8) §1.4.2 有理插值函数的存在性 (9) §1.4.3 有理插值函数的唯一性 (10) §1.4.4 几种常见的有理逼近 (11) §1.5 三角多项式逼近与多项式逼近 (12) §1.5.1 三角多项式逼近 (12) §1.5.2 傅里叶级数的一致收敛性 (12) §1.5.3 以2π为周期的连续函数的三角多项式逼近 (13) §1.5.4 [0,π]上连续函数的三角多项式逼近 (14) §1.5.5 闭区间上连续函数的三角多项式逼近 (14) §1.5.6 闭区间上连续函数的多项式逼近 (15) §1.6 其他函数逼近 (15) §1.6.1 曲线拟合的最小二乘法 (15) §1.6.2 泰勒级数 (16) 第二章函数逼近应用 (18) §2.1 有理逼近在数值优化中的应用 (18) §2.1.1 直线搜索方法 (18) §2.1.2 计算方法 (19) §2.1.3 计算实例 (19) §2.2 各种泰勒级数判定迭代法的收敛速度 (20) §2.3 各种函数逼近的计算实例 (21) §2.3.1 最佳平方逼近多项式计算实例 (21) §2.3.2 曲线拟合的最小二乘法计算实例 (22) §2.3.3 帕德逼近的计算实例 (23) 参考文献 (24)

最佳一致逼近多项式

§3最佳一致逼近多项式 2-1 最佳一致逼近多项式的存在性 切比雪夫从另一观点研究一致逼近问题,他不让多项式次数n 趋于无穷,而是固定n ,记次数小于等于n 的多项式集合为n H ,显然],[b a C H n ?。记{1,,,}n n H span x x =L , n x x ,,,1L 是],[b a 上一组线性无关的函数组,是n H 中的一组基。n H 中的元素)(x P n 可表示为 01()n n n P x a a x a x =+++L , 其中n a a a ,,,10L 为任意实数。要在n H 中求)(*x P n 逼近],[)(b a C x f ∈,使其误差 )()(max min )()(max *x P x f x P x f n b x a H P n b x a n n ?=?≤≤∈≤≤ 这就是通常所谓最佳一致逼近或切比雪夫逼近问题。为了说明这一概念,先给出以下定义。 定义1 ],[)(,)(b a C x f H x P n n ∈∈,称 )()(max ),(x P x f P f P f n b x a n n ?=?=?≤≤∞ 为)(x f 与)(x P n 在],[b a 上的偏差。 显然),(,0),(n n P f P f ?≥?的全体组成一个集合,记为)},({n P f ?,它有下界0。若记集合的下确界为 ,)()(max inf )},({inf x P x f P f E n b x a H P n H P n n n n n ?=?=≤≤∈∈ 则称之为)(x f 在],[b a 上最小偏差。 定义2 假定],[)(b a C x f ∈,若存在n n H x P ∈)(* , n n E P f =?),(*, 则称)(*x P n 是)(x f 在],[b a 上的最佳一致逼近多项式或最小偏差逼近多项式,简称最佳逼近多项式。 注意,定义并未说明最佳逼近多项式是否存在,但可证明下面的存在定理。 定理2 若],[)(b a C x f ∈,则总存在n n H x P ∈)(*,使 n n E x P x f =?∞)()(*. 证明略。 2-2 切比雪夫定理 这一节我们要研究最佳逼近多项式的特性,为此先引进偏差点定义。 https://www.360docs.net/doc/2a8979530.html, https://www.360docs.net/doc/2a8979530.html,

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