§E20.15Chebyshev 近似と一様最良近似

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多項式による関数の近似には、有限個の節点で値を一致させる補間と、重み付きの内積に関する直交射影として求める二乗平均最良近似がある。どちらも計算の手順は明確であるが、区間上のすべての点で誤差を小さく抑えたいときに測るべき量は、最大値ノルムでの誤差である。二乗平均で最良の多項式は、この量について最良であるとは限らない。たとえば[−1,1][-1,1]上のx2x^2を定数で近似するとき、重み11の二乗平均最良近似は1/31/3であってその最大値ノルムでの誤差は2/32/3であるが、定数1/21/2の誤差は1/21/2である。

そこで、閉区間上の連続関数ffに対して、次数nn以下の実係数多項式のうちffとの差の最大値ノルムを最小にするものを考える。これをffの一様最良近似といい、その誤差を最良一様近似誤差En(f)E_n(f)という。一様最良近似はただ一つ存在し、差f−pf-pがn+2n+2個の点で最大値ノルムの値を交互の符号でとることによって特徴づけられる。En(f)E_n(f)は、他の方法で得た多項式の誤差を測る基準として用いられる。各nnについて節点を選んだ補間は、Lebesgue 定数Λn\Lambda_nとの積ΛnEn(f)\Lambda_nE_n(f)が00に収束するならばffに一様に収束する。また、[−1,1][-1,1]上で実数値をとり、ρ>1\rho>1に対する Bernstein 楕円Eρ\mathcal E_\rhoを含む開集合上で正則な関数では、Chebyshev 展開の打切りも Chebyshev 節点での補間も、nnについて幾何的に減少する誤差の上界をもつ。

本記事では、一様最良近似の基本的な性質と、Chebyshev 展開による近似について解説する。

1 Chebyshev 展開と Clenshaw 法

定義 1.1.f∈C([−1,1])f\in C([-1,1])とk∈N≥0k\in\Nに対して

ak(f):=2π∫0πf(cos⁡θ)cos⁡kθ dθa_k(f):=\frac2\pi\int_0^\pi f(\cos\theta)\cos k\theta\,d\theta

をffのkk次の Chebyshev 係数 (Chebyshev coefficient) という。n∈N≥0n\in\Nに対して

Snf:=a0(f)2+∑k=1nak(f) TkS_nf:=\frac{a_0(f)}2+\sum_{k=1}^na_k(f)\,T_k

をffのnn次の 打切り Chebyshev 展開 (truncated Chebyshev expansion) という。

命題 1.2.f∈C([−1,1])f\in C([-1,1])とし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルム、wT(x):=(1−x2)−1/2w_T(x):=(1-x^2)^{-1/2}を(−1,1)(-1,1)上の重み関数とする。

  1. 任意のn∈N≥0n\in\Nに対してSnf=ΠnwTfS_nf=\Pi_n^{w_T}fである。特に、q∈Pnq\in\mathcal P_nならばSnq=qS_nq=qである。
  2. ∑k=0∞∣ak(f)∣<∞\sum_{k=0}^\infty|a_k(f)|<\inftyならば、級数a0(f)/2+∑k=1∞ak(f) Tka_0(f)/2+\sum_{k=1}^\infty a_k(f)\,T_kは[−1,1][-1,1]上でffに一様に収束し、任意のn∈N≥0n\in\Nに対して∥f−Snf∥∞≤∑k=n+1∞∣ak(f)∣\lVert f-S_nf\rVert_\infty\le\sum_{k=n+1}^\infty|a_k(f)|である。

証明.(1)を示す。§E20.14 命題 4.3 (4)の係数はak(f)a_k(f)であるから、Snf=ΠnwTfS_nf=\Pi_n^{w_T}fである。q∈Pnq\in\mathcal P_nならば∥q−q∥wT=0\lVert q-q\rVert_{w_T}=0であるから、§E20.14 定理 1.6 (1)の一意性によりΠnwTq=q\Pi_n^{w_T}q=qである。

(2)を示す。ak:=ak(f)a_k:=a_k(f)と置く。§E20.11 補題 3.2 (3)により[−1,1][-1,1]上で∣akTk∣≤∣ak∣|a_kT_k|\le|a_k|であるから、Weierstrass の M 判定法により級数F:=a0/2+∑k≥1akTkF:=a_0/2+\sum_{k\ge1}a_kT_kは[−1,1][-1,1]上で一様に収束し、F∈C([−1,1])F\in C([-1,1])である。SnfS_nfはこの級数の部分和であるから、∥Snf−F∥∞≤∑k>n∣ak∣\lVert S_nf-F\rVert_\infty\le\sum_{k>n}|a_k|であり、右辺はn→∞n\to\inftyで00に収束する。§E20.14 命題 4.3 (1)により∫−11wT(x) dx=∥T0∥wT2=π\int_{-1}^1w_T(x)\,dx=\lVert T_0\rVert_{w_T}^2=\piであるから、§E20.14 命題 1.5により任意のg∈C([−1,1])g\in C([-1,1])に対して∥g∥wT≤π∥g∥∞\lVert g\rVert_{w_T}\le\sqrt\pi\lVert g\rVert_\inftyである。(1)と§E20.14 定理 5.1 (3)により∥f−Snf∥wT=∥f−ΠnwTf∥wT→0\lVert f-S_nf\rVert_{w_T}=\lVert f-\Pi_n^{w_T}f\rVert_{w_T}\to0であるから、

∥f−F∥wT≤∥f−Snf∥wT+∥Snf−F∥wT≤∥f−Snf∥wT+π∥Snf−F∥∞→0(n→∞)\lVert f-F\rVert_{w_T}\le\lVert f-S_nf\rVert_{w_T}+\lVert S_nf-F\rVert_{w_T}\le\lVert f-S_nf\rVert_{w_T}+\sqrt\pi\lVert S_nf-F\rVert_\infty\to0\qquad(n\to\infty)

であり、左辺はnnによらないので∥f−F∥wT=0\lVert f-F\rVert_{w_T}=0である。§E20.14 命題 1.5により⟨⋅,⋅⟩wT\langle\cdot,\cdot\rangle_{w_T}はC([−1,1])C([-1,1])上の内積であるから、f=Ff=Fである。したがってx∈[−1,1]x\in[-1,1]に対して∣f(x)−Snf(x)∣=∣∑k>nakTk(x)∣≤∑k>n∣ak∣|f(x)-S_nf(x)|=\bigl|\sum_{k>n}a_kT_k(x)\bigr|\le\sum_{k>n}|a_k|である。▨

補題 1.3.n∈N≥0n\in\Nとし、実数c0,…,cnc_0,\dots,c_nとx∈Rx\in\Rをとる。bn+1:=bn+2:=0b_{n+1}:=b_{n+2}:=0と置き、k=n,n−1,…,0k=n,n-1,\dots,0の順に

bk:=ck+2xbk+1−bk+2b_k:=c_k+2xb_{k+1}-b_{k+2}

と定める。このとき∑k=0nckTk(x)=b0−xb1\sum_{k=0}^nc_kT_k(x)=b_0-xb_1である。

証明.0≤k≤n0\le k\le nに対してck=bk−2xbk+1+bk+2c_k=b_k-2xb_{k+1}+b_{k+2}であるから、bn+1=bn+2=0b_{n+1}=b_{n+2}=0を用いて添字をずらすと

∑k=0nckTk(x)=∑k=0nbkTk(x)−2x∑k=1nbkTk−1(x)+∑k=2nbkTk−2(x)=b0T0(x)+b1(T1(x)−2xT0(x))+∑k=2nbk(Tk(x)−2xTk−1(x)+Tk−2(x))\sum_{k=0}^nc_kT_k(x)=\sum_{k=0}^nb_kT_k(x)-2x\sum_{k=1}^nb_kT_{k-1}(x)+\sum_{k=2}^nb_kT_{k-2}(x)=b_0T_0(x)+b_1\bigl(T_1(x)-2xT_0(x)\bigr)+\sum_{k=2}^nb_k\bigl(T_k(x)-2xT_{k-1}(x)+T_{k-2}(x)\bigr)

である。§E20.11 定義 3.1の漸化式によりk≥2k\ge2ならばTk(x)−2xTk−1(x)+Tk−2(x)=0T_k(x)-2xT_{k-1}(x)+T_{k-2}(x)=0であり、T0(x)=1T_0(x)=1、T1(x)=xT_1(x)=xであるから、右辺はb0−xb1b_0-xb_1に等しい。▨

2 一様最良近似と交代定理

定義 2.1.a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\Nとし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[a,b][a,b]上の最大値ノルム、En(f)=inf⁡q∈Pn∥f−q∥∞E_n(f)=\inf_{q\in\mathcal P_n}\lVert f-q\rVert_\inftyをffのPn\mathcal P_nによる最良一様近似誤差とする。p∈Pnp\in\mathcal P_nが∥f−p∥∞=En(f)\lVert f-p\rVert_\infty=E_n(f)を満たすとき、ppをffのPn\mathcal P_nによる 一様最良近似 (best uniform approximation) という。

補題 2.2.n∈N≥0n\in\Nとし、実数t0<t1<⋯<tn+1t_0<t_1<\dots<t_{n+1}をとり、0≤j≤n+10\le j\le n+1に対してvj:=1/∏k≠j(tj−tk)v_j:=1/\prod_{k\ne j}(t_j-t_k)(積は0≤k≤n+10\le k\le n+1、k≠jk\ne jにわたる)と置く。

  1. 任意のq∈Pnq\in\mathcal P_nに対して∑j=0n+1vjq(tj)=0\sum_{j=0}^{n+1}v_jq(t_j)=0である。
  2. 0≤j≤n+10\le j\le n+1に対してvj≠0v_j\ne0かつ(−1)jvj=(−1)n+1∣vj∣(-1)^jv_j=(-1)^{n+1}|v_j|である。
  3. 任意の(y0,…,yn+1)∈Rn+2(y_0,\dots,y_{n+1})\in\R^{n+2}に対して、yj−p(tj)=(−1)jhy_j-p(t_j)=(-1)^jh(0≤j≤n+10\le j\le n+1)を満たす(p,h)∈Pn×R(p,h)\in\mathcal P_n\times\Rがただ一つ存在し、 h=(−1)n+1∑j=0n+1vjyj∑j=0n+1∣vj∣h=(-1)^{n+1}\frac{\sum_{j=0}^{n+1}v_jy_j}{\sum_{j=0}^{n+1}|v_j|} である。
  4. (3)の(p,h)(p,h)と任意のq∈Pnq\in\mathcal P_nに対して ∣h∣≤∑j=0n+1∣vj∣ ∣yj−q(tj)∣∑j=0n+1∣vj∣≤max⁡0≤j≤n+1∣yj−q(tj)∣|h|\le\frac{\sum_{j=0}^{n+1}|v_j|\,|y_j-q(t_j)|}{\sum_{j=0}^{n+1}|v_j|}\le\max_{0\le j\le n+1}|y_j-q(t_j)| である。σ∈{1,−1}\sigma\in\{1,-1\}が存在して任意のjjでσ(−1)j(yj−q(tj))≥0\sigma(-1)^j\bigl(y_j-q(t_j)\bigr)\ge0となるならば、最初の不等号は等号である。

証明.(1)を示す。q∈Pn⊆Pn+1q\in\mathcal P_n\subseteq\mathcal P_{n+1}であるから、§E20.12 定理 1.3 (2)によりqqは節点t0,…,tn+1t_0,\dots,t_{n+1}におけるqqのPn+1\mathcal P_{n+1}の補間多項式である。§E20.12 命題 1.4 (1)によりqqのxn+1x^{n+1}の係数は∑jvjq(tj)\sum_jv_jq(t_j)に等しく、その係数は00である。

(2)を示す。vjv_jの分母の因子tj−tkt_j-t_kはすべて00でなく、そのうち負であるものはk>jk>jのn+1−jn+1-j個であるから、vjv_jの符号は(−1)n+1−j(-1)^{n+1-j}である。したがって(−1)jvj=(−1)n+1(−1)n+1−jvj=(−1)n+1∣vj∣(-1)^jv_j=(-1)^{n+1}(-1)^{n+1-j}v_j=(-1)^{n+1}|v_j|である。

(3)を示す。(p,h)(p,h)が条件を満たすとする。(1)をppに適用し、(2)を用いると

∑j=0n+1vjyj=∑j=0n+1vj(p(tj)+(−1)jh)=h∑j=0n+1(−1)jvj=(−1)n+1h∑j=0n+1∣vj∣\sum_{j=0}^{n+1}v_jy_j=\sum_{j=0}^{n+1}v_j\bigl(p(t_j)+(-1)^jh\bigr)=h\sum_{j=0}^{n+1}(-1)^jv_j=(-1)^{n+1}h\sum_{j=0}^{n+1}|v_j|

であるから、hhは主張の値に等しい。p∈Pnp\in\mathcal P_nはn+1n+1点t0,…,tnt_0,\dots,t_nで値yj−(−1)jhy_j-(-1)^jhをとるから、§E20.12 定理 1.3 (2)によりppは一つに定まる。逆にhhを主張の値とし、§E20.12 定理 1.3 (2)によりP(tj)=yj−(−1)jhP(t_j)=y_j-(-1)^jh(0≤j≤n+10\le j\le n+1)を満たすP∈Pn+1P\in\mathcal P_{n+1}をとる。§E20.12 命題 1.4 (1)と(2)により、PPのxn+1x^{n+1}の係数は∑jvjyj−(−1)n+1h∑j∣vj∣=0\sum_jv_jy_j-(-1)^{n+1}h\sum_j|v_j|=0であるから、P∈PnP\in\mathcal P_nであり、(P,h)(P,h)は条件を満たす。

(4)を示す。(1)により∑jvjyj=∑jvj(yj−q(tj))\sum_jv_jy_j=\sum_jv_j\bigl(y_j-q(t_j)\bigr)であるから、(3)の式により

∣h∣=∣∑jvj(yj−q(tj))∣∑j∣vj∣≤∑j∣vj∣ ∣yj−q(tj)∣∑j∣vj∣|h|=\frac{\bigl|\sum_jv_j\bigl(y_j-q(t_j)\bigr)\bigr|}{\sum_j|v_j|}\le\frac{\sum_j|v_j|\,|y_j-q(t_j)|}{\sum_j|v_j|}

である。右辺は∣yj−q(tj)∣|y_j-q(t_j)|の重み∣vj∣/∑k∣vk∣|v_j|/\sum_k|v_k|による平均であるから、max⁡j∣yj−q(tj)∣\max_j|y_j-q(t_j)|以下である。σ(−1)j(yj−q(tj))≥0\sigma(-1)^j\bigl(y_j-q(t_j)\bigr)\ge0ならば、(2)によりvj(yj−q(tj))=(−1)n+1σ∣vj∣ ∣yj−q(tj)∣v_j\bigl(y_j-q(t_j)\bigr)=(-1)^{n+1}\sigma|v_j|\,|y_j-q(t_j)|であり、和の各項の符号は(−1)n+1σ(-1)^{n+1}\sigmaまたは00であるから、最初の不等号は等号である。▨

系 2.3 (de la Vallée Poussin の評価).a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\Nとし、En(f)E_n(f)を[a,b][a,b]上の最大値ノルムに関する最良一様近似誤差とする。a≤t0<⋯<tn+1≤ba\le t_0<\dots<t_{n+1}\le bとし、補題 2.2 (3)をyj:=f(tj)y_j:=f(t_j)に適用して得る(p,h)(p,h)をとる。

  1. ∣h∣≤En(f)|h|\le E_n(f)である。
  2. q∈Pnq\in\mathcal P_nとσ∈{1,−1}\sigma\in\{1,-1\}が、任意のjjでσ(−1)j(f(tj)−q(tj))≥0\sigma(-1)^j\bigl(f(t_j)-q(t_j)\bigr)\ge0を満たすならば、min⁡0≤j≤n+1∣f(tj)−q(tj)∣≤∣h∣≤En(f)\min_{0\le j\le n+1}|f(t_j)-q(t_j)|\le|h|\le E_n(f)である。

証明.(1)を示す。q∈Pnq\in\mathcal P_nを任意にとる。補題 2.2 (4)により∣h∣≤max⁡j∣f(tj)−q(tj)∣≤∥f−q∥∞|h|\le\max_j|f(t_j)-q(t_j)|\le\lVert f-q\rVert_\inftyである。qqについて下限をとって∣h∣≤En(f)|h|\le E_n(f)を得る。

(2)を示す。符号の仮定により補題 2.2 (4)の最初の不等号は等号であり、∣h∣|h|は∣f(tj)−q(tj)∣|f(t_j)-q(t_j)|の正の重みによる平均であるから、min⁡j∣f(tj)−q(tj)∣\min_j|f(t_j)-q(t_j)|以上である。(1)と合わせて主張を得る。▨

定理 2.4 (交代定理).a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\N、p∈Pnp\in\mathcal P_nとし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[a,b][a,b]上の最大値ノルムとする。ppがffのPn\mathcal P_nによる一様最良近似であるための必要十分条件は、a≤t0<t1<⋯<tn+1≤ba\le t_0<t_1<\dots<t_{n+1}\le bを満たす実数t0,…,tn+1t_0,\dots,t_{n+1}とσ∈{1,−1}\sigma\in\{1,-1\}が存在して

f(tj)−p(tj)=σ(−1)j∥f−p∥∞(0≤j≤n+1)f(t_j)-p(t_j)=\sigma(-1)^j\lVert f-p\rVert_\infty\qquad(0\le j\le n+1)

が成り立つことである。

証明. 十分性を示す。δ:=∥f−p∥∞\delta:=\lVert f-p\rVert_\inftyと置き、t0,…,tn+1t_0,\dots,t_{n+1}とσ\sigmaが条件を満たすとする。系 2.3 (2)をq=pq=pとして適用すると、min⁡j∣f(tj)−p(tj)∣=δ\min_j|f(t_j)-p(t_j)|=\deltaであるからδ≤En(f)\delta\le E_n(f)である。En(f)≤∥f−p∥∞=δE_n(f)\le\lVert f-p\rVert_\infty=\deltaであるから、∥f−p∥∞=En(f)\lVert f-p\rVert_\infty=E_n(f)である。

必要性を示す。ppを一様最良近似とし、e:=f−pe:=f-p、δ:=∥e∥∞=En(f)\delta:=\lVert e\rVert_\infty=E_n(f)と置く。δ=0\delta=0ならばe=0e=0であり、a<ba<bであるから、a≤t0<⋯<tn+1≤ba\le t_0<\dots<t_{n+1}\le bを満たす任意の点とσ=1\sigma=1について条件が成り立つ。以下δ>0\delta>0とする。D1:={x∈[a,b]∣e(x)=δ}D_1:=\{x\in[a,b]\mid e(x)=\delta\}、D−1:={x∈[a,b]∣e(x)=−δ}D_{-1}:=\{x\in[a,b]\mid e(x)=-\delta\}、D:=D1∪D−1D:=D_1\cup D_{-1}と置く。D1D_1とD−1D_{-1}は互いに素な閉集合であり、DDは∣e∣|e|の最大値を与える点の全体であるから空でない。x∈Dx\in Dに対してs(x):=e(x)/δ∈{1,−1}s(x):=e(x)/\delta\in\{1,-1\}と置く。

t0:=min⁡Dt_0:=\min Dと置く。0≤i≤n0\le i\le nについてt0<⋯<tit_0<\dots<t_iが定まったとき、Fi:=D−s(ti)∩[ti,b]F_i:=D_{-s(t_i)}\cap[t_i,b]が空でなければti+1:=min⁡Fit_{i+1}:=\min F_iと置き、FiF_iが空ならば構成を止める。tn+1t_{n+1}が定まったときも構成を止める。ti∉D−s(ti)t_i\notin D_{-s(t_i)}であるからti+1>tit_{i+1}>t_iであり、s(ti+1)=−s(ti)s(t_{i+1})=-s(t_i)である。構成が止まるまでに得た点の個数をLLとする(1≤L≤n+21\le L\le n+2)。L=n+2L=n+2ならば、σ:=s(t0)\sigma:=s(t_0)についてe(tj)=σ(−1)jδe(t_j)=\sigma(-1)^j\delta(0≤j≤n+10\le j\le n+1)であり、条件が成り立つ。

L≤n+1L\le n+1と仮定する。このときFL−1=∅F_{L-1}=\emptysetである。1≤i≤L−11\le i\le L-1とし、x∈Dx\in Dがti−1≤x<tit_{i-1}\le x<t_iを満たすならば、ti=min⁡Fi−1t_i=\min F_{i-1}であるからx∉Fi−1x\notin F_{i-1}であり、s(x)=s(ti−1)s(x)=s(t_{i-1})である。x∈Dx\in Dがx≥tL−1x\ge t_{L-1}を満たすならば、FL−1=∅F_{L-1}=\emptysetであるからs(x)=s(tL−1)s(x)=s(t_{L-1})である。またD⊆[t0,b]D\subseteq[t_0,b]である。1≤i≤L−11\le i\le L-1について、Wi:=Ds(ti−1)∩[ti−1,ti]W_i:=D_{s(t_{i-1})}\cap[t_{i-1},t_i]はti−1t_{i-1}を含む閉集合であり、ti∉Wit_i\notin W_iであるから、wi:=max⁡Wiw_i:=\max W_iはwi<tiw_i<t_iを満たす。wi<x<tiw_i<x<t_iを満たすx∈Dx\in Dが存在すれば、前段によりs(x)=s(ti−1)s(x)=s(t_{i-1})であるからx∈Wix\in W_iであり、x≤wix\le w_iとなるので、そのようなxxは存在しない。zi:=(wi+ti)/2z_i:=(w_i+t_i)/2と置くとti−1≤wi<zi<tit_{i-1}\le w_i<z_i<t_iである。

r(x):=s(t0)∏i=1L−1(zi−x)r(x):=s(t_0)\prod_{i=1}^{L-1}(z_i-x)

と置くと、rrは00でなく、L−1≤nL-1\le nであるからr∈Pnr\in\mathcal P_nである。x∈Dx\in Dをとる。1≤i≤L−11\le i\le L-1かつti−1≤x<tit_{i-1}\le x<t_iならば、前段によりx∈Wix\in W_iであるからx≤wix\le w_iであり、j<ij<iではzj<tj≤ti−1≤xz_j<t_j\le t_{i-1}\le x、j=ij=iではzi>wi≥xz_i>w_i\ge x、j>ij>iではzj>tj−1≥ti>xz_j>t_{j-1}\ge t_i>xであるから、r(x)r(x)の符号はs(t0)(−1)i−1=s(ti−1)=s(x)s(t_0)(-1)^{i-1}=s(t_{i-1})=s(x)である。x≥tL−1x\ge t_{L-1}ならば、すべてのjjでzj<tj≤tL−1≤xz_j<t_j\le t_{L-1}\le xであるから、r(x)r(x)の符号はs(t0)(−1)L−1=s(tL−1)=s(x)s(t_0)(-1)^{L-1}=s(t_{L-1})=s(x)である。したがって、任意のx∈Dx\in Dに対してe(x)r(x)=δs(x)r(x)>0e(x)r(x)=\delta s(x)r(x)>0である。

K:={x∈[a,b]∣e(x)r(x)≤0}K:=\{x\in[a,b]\mid e(x)r(x)\le0\}は[a,b][a,b]の閉集合であり、DDと交わらない。K≠∅K\ne\emptysetならばδ′:=max⁡x∈K∣e(x)∣\delta':=\max_{x\in K}|e(x)|と置くとδ′<δ\delta'<\deltaであり、K=∅K=\emptysetならばδ′:=0\delta':=0と置く。λ:=(δ−δ′)/(2∥r∥∞)\lambda:=(\delta-\delta')/(2\lVert r\rVert_\infty)と置くとλ>0\lambda>0である。x∈Kx\in Kならば∣e(x)−λr(x)∣≤δ′+(δ−δ′)/2<δ|e(x)-\lambda r(x)|\le\delta'+(\delta-\delta')/2<\deltaである。x∉Kx\notin Kならば、e(x)e(x)とλr(x)\lambda r(x)は同じ符号の00でない数であり、0<λ∣r(x)∣≤(δ−δ′)/2<δ0<\lambda|r(x)|\le(\delta-\delta')/2<\deltaであるから、∣e(x)−λr(x)∣=∣∣e(x)∣−λ∣r(x)∣∣|e(x)-\lambda r(x)|=\bigl||e(x)|-\lambda|r(x)|\bigr|であって、∣e(x)∣−λ∣r(x)∣|e(x)|-\lambda|r(x)|は∣e(x)∣≤δ|e(x)|\le\deltaより小さく−λ∣r(x)∣>−δ-\lambda|r(x)|>-\deltaより大きい。∣e−λr∣|e-\lambda r|は[a,b][a,b]上で最大値をとるから、∥f−(p+λr)∥∞=∥e−λr∥∞<δ\lVert f-(p+\lambda r)\rVert_\infty=\lVert e-\lambda r\rVert_\infty<\deltaである。p+λr∈Pnp+\lambda r\in\mathcal P_nであるからEn(f)<δE_n(f)<\deltaであり、これはδ=En(f)\delta=E_n(f)と両立しない。したがってL=n+2L=n+2であり、条件が成り立つ。▨

定理 2.5.a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\Nとする。ffのPn\mathcal P_nによる一様最良近似はただ一つ存在する。

証明.∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[a,b][a,b]上の最大値ノルム、∣c∣|c|をc∈Rn+1c\in\R^{n+1}の Euclid ノルムとし、c=(c0,…,cn)∈Rn+1c=(c_0,\dots,c_n)\in\R^{n+1}に対してΦ(c):=∑j=0ncjxj∈Pn\Phi(c):=\sum_{j=0}^nc_jx^j\in\mathcal P_n、N(c):=∥Φ(c)∥∞N(c):=\lVert\Phi(c)\rVert_\infty、G(c):=∥f−Φ(c)∥∞G(c):=\lVert f-\Phi(c)\rVert_\inftyと置く。K0:=max⁡(∣a∣,∣b∣)K_0:=\max(|a|,|b|)と置くと、c,c′∈Rn+1c,c'\in\R^{n+1}に対して∣N(c)−N(c′)∣≤N(c−c′)≤∑j∣cj−cj′∣K0j|N(c)-N(c')|\le N(c-c')\le\sum_j|c_j-c'_j|K_0^jかつ∣G(c)−G(c′)∣≤N(c−c′)|G(c)-G(c')|\le N(c-c')であるから、NNとGGは連続である。Φ(c)\Phi(c)が[a,b][a,b]上で00ならば、Φ(c)\Phi(c)は[a,b][a,b]の相異なるn+1n+1点で00になるから、§E20.12 補題 1.2 (2)によりc=0c=0である。したがってNNは有界閉集合{c∣∣c∣=1}\{c\mid|c|=1\}上で正の最小値mmをとり、N(c)=∣c∣ N(c/∣c∣)N(c)=|c|\,N(c/|c|)(c≠0c\ne0)から任意のccに対してN(c)≥m∣c∣N(c)\ge m|c|である。B:={c∣∣c∣≤2∥f∥∞/m}B:=\{c\mid|c|\le2\lVert f\rVert_\infty/m\}は有界閉集合であるから、GGはBB上の最小値を点c∗∈Bc^*\in Bでとる。c∉Bc\notin BならばG(c)≥N(c)−∥f∥∞>∥f∥∞=G(0)≥G(c∗)G(c)\ge N(c)-\lVert f\rVert_\infty>\lVert f\rVert_\infty=G(0)\ge G(c^*)である。Φ\Phiは全射であるから∥f−Φ(c∗)∥∞=min⁡c∈Rn+1G(c)=En(f)\lVert f-\Phi(c^*)\rVert_\infty=\min_{c\in\R^{n+1}}G(c)=E_n(f)であり、Φ(c∗)\Phi(c^*)は一様最良近似である。

p1,p2p_1,p_2を一様最良近似とし、p:=(p1+p2)/2p:=(p_1+p_2)/2と置く。∥f−p∥∞≤(∥f−p1∥∞+∥f−p2∥∞)/2=En(f)\lVert f-p\rVert_\infty\le(\lVert f-p_1\rVert_\infty+\lVert f-p_2\rVert_\infty)/2=E_n(f)であるから、ppも一様最良近似である。定理 2.4により、a≤t0<⋯<tn+1≤ba\le t_0<\dots<t_{n+1}\le bとσ∈{1,−1}\sigma\in\{1,-1\}が存在してf(tj)−p(tj)=σ(−1)jEn(f)f(t_j)-p(t_j)=\sigma(-1)^jE_n(f)である。f(tj)−p(tj)f(t_j)-p(t_j)は、絶対値がEn(f)E_n(f)以下の二数f(tj)−p1(tj)f(t_j)-p_1(t_j)とf(tj)−p2(tj)f(t_j)-p_2(t_j)の平均であるから、二数はともにσ(−1)jEn(f)\sigma(-1)^jE_n(f)に等しく、p1(tj)=p2(tj)p_1(t_j)=p_2(t_j)である。p1−p2∈Pnp_1-p_2\in\mathcal P_nは相異なるn+2n+2点で00になるから、§E20.12 補題 1.2 (2)によりp1=p2p_1=p_2である。▨

例 2.6.f(x):=x2f(x):=x^2をC([−1,1])C([-1,1])の元とし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルムとする。f−1/2f-1/2は∥f−1/2∥∞=1/2\lVert f-1/2\rVert_\infty=1/2を満たし、00で値−1/2-1/2、11で値1/21/2をとるから、定理 2.4をn=0n=0、t0=0t_0=0、t1=1t_1=1、σ=−1\sigma=-1として適用すると、定数1/21/2はffのP0\mathcal P_0による一様最良近似であり、E0(f)=1/2E_0(f)=1/2である。重みwP:=1w_P:=1に関する二乗平均最良近似は、§E20.14 定理 1.6 (5)を基底11に適用してΠ0wPf=12∫−11x2 dx=13\Pi_0^{w_P}f=\frac12\int_{-1}^1x^2\,dx=\frac13であり、∥f−1/3∥∞=∣f(1)−1/3∣=2/3\lVert f-1/3\rVert_\infty=|f(1)-1/3|=2/3はE0(f)=1/2E_0(f)=1/2より大きい。Chebyshev の重みではa0(f)=2π∫0πcos⁡2θ dθ=1a_0(f)=\frac2\pi\int_0^\pi\cos^2\theta\,d\theta=1、a1(f)=2π∫0πcos⁡3θ dθ=0a_1(f)=\frac2\pi\int_0^\pi\cos^3\theta\,d\theta=0であるからS0f=S1f=1/2S_0f=S_1f=1/2であり、f−1/2=T2/2f-1/2=T_2/2は−1,0,1-1,0,1で値1/2,−1/2,1/21/2,-1/2,1/2をとる。定理 2.4をn=1n=1として適用すると、S1f=1/2S_1f=1/2はP1\mathcal P_1による一様最良近似でもあり、E1(f)=1/2E_1(f)=1/2である。

例 2.7.f(x):=∣x∣f(x):=|x|をC([−1,1])C([-1,1])の元とし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルムとする。

  1. f−1/2f-1/2は∥f−1/2∥∞=1/2\lVert f-1/2\rVert_\infty=1/2を満たし、−1,0,1-1,0,1で値1/2,−1/2,1/21/2,-1/2,1/2をとる。定理 2.4により、定数1/21/2はP0\mathcal P_0とP1\mathcal P_1のそれぞれによるffの一様最良近似であり、E0(f)=E1(f)=1/2E_0(f)=E_1(f)=1/2である。
  2. p(x):=x2+1/8p(x):=x^2+1/8、e:=f−pe:=f-pと置く。x∈[0,1]x\in[0,1]ならばe(x)=x−x2−1/8e(x)=x-x^2-1/8であり、0≤x−x2≤1/40\le x-x^2\le1/4であるから∣e(x)∣≤1/8|e(x)|\le1/8である。eeは偶関数であるから∥e∥∞≤1/8\lVert e\rVert_\infty\le1/8であり、eeは−1,−1/2,0,1/2,1-1,-1/2,0,1/2,1で値−1/8,1/8,−1/8,1/8,−1/8-1/8,1/8,-1/8,1/8,-1/8をとる。定理 2.4をn=2n=2では最初の四点に、n=3n=3では五点に適用して、ppはP2\mathcal P_2とP3\mathcal P_3のそれぞれによるffの一様最良近似であり、E2(f)=E3(f)=1/8E_2(f)=E_3(f)=1/8である。
  3. §E20.14 例 4.4の二乗平均最良近似Π2wPf\Pi_2^{w_P}f、Π2wTf\Pi_2^{w_T}fについて、f−Π2wPff-\Pi_2^{w_P}fとf−Π2wTff-\Pi_2^{w_T}fのx=0x=0での値は−3/16-3/16と−2/(3π)≈−0.2122-2/(3\pi)\approx-0.2122であり、二つの最大値ノルムの誤差はそれぞれ3/163/16以上、2/(3π)2/(3\pi)以上であって、E2(f)=1/8E_2(f)=1/8より大きい。

3 最良近似誤差の収束

命題 3.1.a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])とし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[a,b][a,b]上の最大値ノルム、En(f)E_n(f)を[a,b][a,b]上の最良一様近似誤差とする。

  1. 任意のn∈N≥0n\in\Nに対してEn+1(f)≤En(f)E_{n+1}(f)\le E_n(f)であり、lim⁡n→∞En(f)=0\lim_{n\to\infty}E_n(f)=0である。
  2. 各n∈N≥0n\in\Nについて[a,b][a,b]の相異なる点x0(n),…,xn(n)x_0^{(n)},\dots,x_n^{(n)}をとり、その補間作用素をInI_n、Lebesgue 定数をΛn\Lambda_nとする。lim⁡n→∞ΛnEn(f)=0\lim_{n\to\infty}\Lambda_nE_n(f)=0ならば、lim⁡n→∞∥f−Inf∥∞=0\lim_{n\to\infty}\lVert f-I_nf\rVert_\infty=0である。

証明.(1)を示す。Pn⊆Pn+1\mathcal P_n\subseteq\mathcal P_{n+1}であるからEn+1(f)≤En(f)E_{n+1}(f)\le E_n(f)である。ε>0\varepsilon>0をとる。§E2.32 問題 5.2により、実係数多項式qqであって∥f−q∥∞<ε\lVert f-q\rVert_\infty<\varepsilonを満たすものが存在する。qqの次数をNN(q=0q=0のときN:=0N:=0)とすると、n≥Nn\ge Nならばq∈Pnq\in\mathcal P_nであり、En(f)≤∥f−q∥∞<εE_n(f)\le\lVert f-q\rVert_\infty<\varepsilonである。

(2)を示す。§E20.12 定理 3.2 (4)により∥f−Inf∥∞≤En(f)+ΛnEn(f)\lVert f-I_nf\rVert_\infty\le E_n(f)+\Lambda_nE_n(f)であり、(1)と仮定により右辺は00に収束する。▨

注意 3.2.a<ba<bとし、n∈N≥1n\in\NNについて等間隔節点a+j(b−a)/na+j(b-a)/n(0≤j≤n0\le j\le n)の補間作用素をInI_n、Lebesgue 定数をΛn\Lambda_nとする。§E20.12 注意 6.2により、InfI_nfがffに一様収束しないf∈C([a,b])f\in C([a,b])が存在する。このffについて命題 3.1 (1)によりEn(f)→0E_n(f)\to0であり、命題 3.1 (2)によりΛnEn(f)\Lambda_nE_n(f)は00に収束しない。

4 原点で値を固定した最小最大問題

定理 4.1.0<a<b0<a<bを実数、k∈N≥1k\in\NNとし、σ:=(b+a)/(b−a)\sigma:=(b+a)/(b-a)、z:=(b−a)/(b+a)z:=(\sqrt b-\sqrt a)/(\sqrt b+\sqrt a)と置く。このときTk(σ)>0T_k(\sigma)>0であり、

p∗(x):=1Tk(σ) Tk(b+a−2xb−a)p_*(x):=\frac1{T_k(\sigma)}\,T_k\Bigl(\frac{b+a-2x}{b-a}\Bigr)

はp∗∈Pkp_*\in\mathcal P_k、p∗(0)=1p_*(0)=1、max⁡x∈[a,b]∣p∗(x)∣=1/Tk(σ)\max_{x\in[a,b]}|p_*(x)|=1/T_k(\sigma)を満たす。

  1. p∈Pkp\in\mathcal P_kがp(0)=1p(0)=1を満たすならばmax⁡x∈[a,b]∣p(x)∣≥1/Tk(σ)\max_{x\in[a,b]}|p(x)|\ge1/T_k(\sigma)であり、等号が成り立つのはp=p∗p=p_*のときに限る。
  2. 1/Tk(σ)≤2zk1/T_k(\sigma)\le2z^kである。

証明.b+a>b−a>0b+a>b-a>0であるからσ>1\sigma>1である。§E20.11 補題 3.2 (4)によりTk(σ)=((σ+σ2−1)k+(σ−σ2−1)k)/2T_k(\sigma)=\bigl((\sigma+\sqrt{\sigma^2-1})^k+(\sigma-\sqrt{\sigma^2-1})^k\bigr)/2であり、σ>σ2−1≥0\sigma>\sqrt{\sigma^2-1}\ge0であるからTk(σ)>0T_k(\sigma)>0である。φ(x):=(b+a−2x)/(b−a)\varphi(x):=(b+a-2x)/(b-a)と置くと、φ\varphiは[a,b][a,b]を[−1,1][-1,1]の上へ写す狭義単調減少な一次式であり、φ(0)=σ\varphi(0)=\sigmaである。§E20.11 補題 3.2 (1)によりp∗=Tk∘φ/Tk(σ)∈Pkp_*=T_k\circ\varphi/T_k(\sigma)\in\mathcal P_kであり、p∗(0)=1p_*(0)=1である。0≤j≤k0\le j\le kに対してxj:=φ−1(cos⁡(jπ/k))x_j:=\varphi^{-1}(\cos(j\pi/k))と置くとa=x0<x1<⋯<xk=ba=x_0<x_1<\dots<x_k=bであり、§E20.12 命題 5.2 (2)により[a,b][a,b]上で∣p∗∣≤1/Tk(σ)|p_*|\le1/T_k(\sigma)、p∗(xj)=(−1)j/Tk(σ)p_*(x_j)=(-1)^j/T_k(\sigma)である。したがってmax⁡[a,b]∣p∗∣=1/Tk(σ)\max_{[a,b]}|p_*|=1/T_k(\sigma)である。

(1)を示す。0<a0<aであるから0<x0<⋯<xk0<x_0<\dots<x_kであり、補題 2.2をn=kn=k、t0:=0t_0:=0、tj+1:=xjt_{j+1}:=x_j(0≤j≤k0\le j\le k)に適用してv0,…,vk+1v_0,\dots,v_{k+1}をとる。補題 2.2 (2)によりvj+1(−1)j=(−1)k∣vj+1∣v_{j+1}(-1)^j=(-1)^k|v_{j+1}|であり、S:=∑j=0k∣vj+1∣>0S:=\sum_{j=0}^k|v_{j+1}|>0と置く。p∈Pkp\in\mathcal P_kがp(0)=1p(0)=1を満たすならば、補題 2.2 (1)により

v0=−∑j=0kvj+1p(xj)v_0=-\sum_{j=0}^kv_{j+1}p(x_j)

である。p=p∗p=p_*とすると右辺は−(−1)kS/Tk(σ)-(-1)^kS/T_k(\sigma)であるから∣v0∣=S/Tk(σ)|v_0|=S/T_k(\sigma)である。一般のppについては∣v0∣≤Smax⁡j∣p(xj)∣≤Smax⁡[a,b]∣p∣|v_0|\le S\max_j|p(x_j)|\le S\max_{[a,b]}|p|であるから、max⁡[a,b]∣p∣≥1/Tk(σ)\max_{[a,b]}|p|\ge1/T_k(\sigma)である。max⁡[a,b]∣p∣=1/Tk(σ)\max_{[a,b]}|p|=1/T_k(\sigma)とし、d:=p∗−pd:=p_*-pと置く。d∈Pkd\in\mathcal P_k、d(0)=0d(0)=0であり、(−1)jd(xj)=1/Tk(σ)−(−1)jp(xj)≥0(-1)^jd(x_j)=1/T_k(\sigma)-(-1)^jp(x_j)\ge0である。補題 2.2 (1)をddに適用すると

0=v0d(0)+∑j=0kvj+1d(xj)=(−1)k∑j=0k∣vj+1∣ (−1)jd(xj)0=v_0d(0)+\sum_{j=0}^kv_{j+1}d(x_j)=(-1)^k\sum_{j=0}^k|v_{j+1}|\,(-1)^jd(x_j)

であり、各項は00以上であるから、任意のjjでd(xj)=0d(x_j)=0である。d∈Pkd\in\mathcal P_kは相異なるk+2k+2点0,x0,…,xk0,x_0,\dots,x_kで00になるから、§E20.12 補題 1.2 (2)によりd=0d=0、すなわちp=p∗p=p_*である。

(2)を示す。§E20.11 補題 4.1をλ−=a\lambda_-=a、λ+=b\lambda_+=bに適用すると、q∈Pkq\in\mathcal P_kであってq(0)=1q(0)=1かつmax⁡[a,b]∣q∣≤2zk\max_{[a,b]}|q|\le2z^kを満たすものが存在する。(1)により1/Tk(σ)≤max⁡[a,b]∣q∣≤2zk1/T_k(\sigma)\le\max_{[a,b]}|q|\le2z^kである。▨

注意 4.2.n∈N≥1n\in\NNとし、A∈Rn×nA\in\R^{n\times n}を実対称正定値行列、その最小固有値と最大固有値をλmin⁡<λmax⁡\lambda_{\min}<\lambda_{\max}、b,x0∈Rnb,x_0\in\R^n、x:=A−1bx:=A^{-1}b、e0:=x−x0e_0:=x-x_0とし、(xk)k∈N≥0(x_k)_{k\in\N}を共役勾配法の反復とする。k∈N≥1k\in\NNとq∈Pkq\in\mathcal P_kがq(0)=1q(0)=1を満たすならば、§E20.11 定理 4.2 (1)と§E20.11 定理 4.2 (2)により∥x−xk∥A≤max⁡t∈[λmin⁡,λmax⁡]∣q(t)∣ ∥e0∥A\lVert x-x_k\rVert_A\le\max_{t\in[\lambda_{\min},\lambda_{\max}]}|q(t)|\,\lVert e_0\rVert_Aである。定理 4.1 (1)をa=λmin⁡a=\lambda_{\min}、b=λmax⁡b=\lambda_{\max}に適用すると、max⁡t∈[λmin⁡,λmax⁡]∣q(t)∣\max_{t\in[\lambda_{\min},\lambda_{\max}]}|q(t)|はq=p∗q=p_*のときに限り最小値1/Tk(σ)1/T_k(\sigma)をとり、q=p∗q=p_*として∥x−xk∥A≤∥e0∥A/Tk(σ)\lVert x-x_k\rVert_A\le\lVert e_0\rVert_A/T_k(\sigma)を得る。p∗p_*は§E20.11 補題 4.1の証明でλ−=λmin⁡\lambda_-=\lambda_{\min}、λ+=λmax⁡\lambda_+=\lambda_{\max}として用いた多項式と同じ式で与えられる。最小値1/Tk(σ)1/T_k(\sigma)は§E20.11 定理 4.2 (3)の係数2zk2z^kとは別の量であり、定理 4.1 (2)により2zk2z^k以下である。AAの固有値の集合Λ\Lambdaの上の最大値max⁡λ∈Λ∣q(λ)∣\max_{\lambda\in\Lambda}|q(\lambda)|は1/Tk(σ)1/T_k(\sigma)より小さくなることがある。§E20.11 例 4.4 (1)の行列では固有値は11と100100であり、k=2k=2について1/T2(101/99)=9801/10601≈0.92451/T_2(101/99)=9801/10601\approx0.9245、§E20.11 定理 4.2 (3)の係数は2(9/11)2=162/121≈1.3392(9/11)^2=162/121\approx1.339であるが、q(t):=(1−t)(1−t/100)q(t):=(1-t)(1-t/100)はq∈P2q\in\mathcal P_2、q(0)=1q(0)=1、max⁡λ∈Λ∣q(λ)∣=0\max_{\lambda\in\Lambda}|q(\lambda)|=0を満たし、x2=xx_2=xである。

5 Remez 型の更新

定義 5.1.a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\Nとし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[a,b][a,b]上の最大値ノルムとする。

  1. a≤t0<t1<⋯<tn+1≤ba\le t_0<t_1<\dots<t_{n+1}\le bを満たす実数の組t=(t0,…,tn+1)t=(t_0,\dots,t_{n+1})を[a,b][a,b]のn+2n+2点の 参照点列 (reference) という。補題 2.2 (3)をyj:=f(tj)y_j:=f(t_j)に適用して得る(p,h)(p,h)を、ttに対するffの 水準付き近似 (levelled approximation) といい、hhをその 水準 (level) という。
  2. ttを参照点列、(p,h)(p,h)をttに対するffの水準付き近似とし、h≠0h\ne0とする。e:=f−pe:=f-pと置き、s∈[a,b]s\in[a,b]が∣e(s)∣=∥e∥∞>∣h∣|e(s)|=\lVert e\rVert_\infty>|h|を満たすとする。∣e(tj)∣=∣h∣<∣e(s)∣|e(t_j)|=|h|<|e(s)|であるからssはt0,…,tn+1t_0,\dots,t_{n+1}のいずれとも異なる。組t′t'を次で定める。0≤i≤n0\le i\le nについてti<s<ti+1t_i<s<t_{i+1}ならば、e(s)e(ti)>0e(s)e(t_i)>0のときtit_iをssで置き換え、e(s)e(ti)<0e(s)e(t_i)<0のときti+1t_{i+1}をssで置き換える。s<t0s<t_0ならば、e(s)e(t0)>0e(s)e(t_0)>0のときt0t_0をssで置き換え、e(s)e(t0)<0e(s)e(t_0)<0のときt′:=(s,t0,…,tn)t':=(s,t_0,\dots,t_n)とする。s>tn+1s>t_{n+1}ならば、e(s)e(tn+1)>0e(s)e(t_{n+1})>0のときtn+1t_{n+1}をssで置き換え、e(s)e(tn+1)<0e(s)e(t_{n+1})<0のときt′:=(t1,…,tn+1,s)t':=(t_1,\dots,t_{n+1},s)とする。t′t'と、t′t'に対するffの水準付き近似(p′,h′)(p',h')を求める操作を、Remez 型の更新 (Remez exchange step) という。

例 5.2.f(x):=x3f(x):=x^3をC([−1,1])C([-1,1])の元とし、n=1n=1、参照点列t=(−1,0,1)t=(-1,0,1)とし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルムとする。水準付き近似p(x)=c0+c1xp(x)=c_0+c_1xと水準hhはtj3−c0−c1tj=(−1)jht_j^3-c_0-c_1t_j=(-1)^jh(j=0,1,2j=0,1,2)の解であり、j=1j=1の式からc0=hc_0=h、j=0j=0とj=2j=2の式の和から−2c0=2h-2c_0=2hであるからc0=h=0c_0=h=0、j=0j=0とj=2j=2の式の差からc1=1c_1=1である。したがってp(x)=xp(x)=x、h=0h=0であり、定義 5.1の Remez 型の更新は定義されない。

g(x):=x3−xg(x):=x^3-xと置くと、g′(x)=3x2−1g'(x)=3x^2-1は±1/3\pm1/\sqrt3でだけ00になり、g(±1)=0g(\pm1)=0、g(±1/3)=∓2/(33)g(\pm1/\sqrt3)=\mp2/(3\sqrt3)であるから、∥f−p∥∞=2/(33)≈0.3849\lVert f-p\rVert_\infty=2/(3\sqrt3)\approx0.3849である。r(x):=x3−34xr(x):=x^3-\tfrac34xと置くと、r′(x)=3x2−34r'(x)=3x^2-\tfrac34は±1/2\pm1/2でだけ00になり、r(±1)=±1/4r(\pm1)=\pm1/4、r(±1/2)=∓1/4r(\pm1/2)=\mp1/4であるから、∥r∥∞=1/4\lVert r\rVert_\infty=1/4であり、rrは−1,−1/2,1/2-1,-1/2,1/2で値−1/4,1/4,−1/4-1/4,1/4,-1/4をとる。定理 2.4をt0=−1t_0=-1、t1=−1/2t_1=-1/2、t2=1/2t_2=1/2、σ=−1\sigma=-1として適用すると、34x\tfrac34xはffのP1\mathcal P_1による一様最良近似であり、E1(f)=1/4E_1(f)=1/4である。(2/(33))2=4/27>1/16=(1/4)2\bigl(2/(3\sqrt3)\bigr)^2=4/27>1/16=(1/4)^2であるから∥f−p∥∞>E1(f)\lVert f-p\rVert_\infty>E_1(f)であり、ppはffの一様最良近似でない。

命題 5.3.a<ba<bを実数、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\Nとし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyとEn(f)E_n(f)を[a,b][a,b]上で考える。ttを[a,b][a,b]のn+2n+2点の参照点列、(p,h)(p,h)をttに対するffの水準付き近似とする。

  1. ∣h∣≤En(f)≤∥f−p∥∞|h|\le E_n(f)\le\lVert f-p\rVert_\inftyである。
  2. ∥f−p∥∞=∣h∣\lVert f-p\rVert_\infty=|h|ならば、ppはffのPn\mathcal P_nによる一様最良近似であり、En(f)=∣h∣E_n(f)=|h|である。
  3. h≠0h\ne0とし、ss、t′t'、(p′,h′)(p',h')を定義 5.1の Remez 型の更新で得るものとする。このときt′t'はssを含む[a,b][a,b]のn+2n+2点の参照点列であり、∣h∣<∣h′∣≤En(f)≤min⁡(∥f−p∥∞,∥f−p′∥∞)|h|<|h'|\le E_n(f)\le\min\bigl(\lVert f-p\rVert_\infty,\lVert f-p'\rVert_\infty\bigr)である。

証明.(1)を示す。系 2.3 (1)により∣h∣≤En(f)|h|\le E_n(f)であり、p∈Pnp\in\mathcal P_nであるからEn(f)≤∥f−p∥∞E_n(f)\le\lVert f-p\rVert_\inftyである。

(2)を示す。(1)と仮定により∣h∣≤En(f)≤∥f−p∥∞=∣h∣|h|\le E_n(f)\le\lVert f-p\rVert_\infty=|h|であるから、En(f)=∥f−p∥∞=∣h∣E_n(f)=\lVert f-p\rVert_\infty=|h|であり、ppは一様最良近似である。

(3)を示す。e:=f−pe:=f-pと置くとe(tj)=(−1)jhe(t_j)=(-1)^jhであり、h≠0h\ne0であるから、e(t0),…,e(tn+1)e(t_0),\dots,e(t_{n+1})は00でなく、隣り合う二つは異なる符号をもつ。ti<s<ti+1t_i<s<t_{i+1}かつe(s)e(ti)>0e(s)e(t_i)>0ならば、tit_iをssで置き換えても点の順序と各位置のeeの符号は変わらない。ti<s<ti+1t_i<s<t_{i+1}かつe(s)e(ti)<0e(s)e(t_i)<0ならば、e(s)e(ti+1)>0e(s)e(t_{i+1})>0であり、ti+1t_{i+1}をssで置き換えても点の順序と各位置のeeの符号は変わらない。s<t0s<t_0の場合とs>tn+1s>t_{n+1}の場合で置き換えるときも同じである。t′=(s,t0,…,tn)t'=(s,t_0,\dots,t_n)のときはe(s)e(s)とe(t0)e(t_0)が異なる符号をもち、t′=(t1,…,tn+1,s)t'=(t_1,\dots,t_{n+1},s)のときはe(tn+1)e(t_{n+1})とe(s)e(s)が異なる符号をもつ。したがって、いずれの場合もt′t'はssを含む[a,b][a,b]のn+2n+2点の参照点列であり、σ′∈{1,−1}\sigma'\in\{1,-1\}が存在して任意のjjでσ′(−1)je(tj′)>0\sigma'(-1)^je(t'_j)>0である。t′t'のss以外の点はttの点であるから、その点で∣e∣=∣h∣|e|=|h|であり、∣e(s)∣>∣h∣|e(s)|>|h|である。補題 2.2をt′t'に適用してv0′,…,vn+1′v'_0,\dots,v'_{n+1}をとる。補題 2.2 (4)をyj:=f(tj′)y_j:=f(t'_j)、q:=pq:=pに適用すると、符号の条件により

∣h′∣=∑j=0n+1∣vj′∣ ∣e(tj′)∣∑j=0n+1∣vj′∣|h'|=\frac{\sum_{j=0}^{n+1}|v'_j|\,|e(t'_j)|}{\sum_{j=0}^{n+1}|v'_j|}

である。補題 2.2 (2)により各∣vj′∣|v'_j|は正であり、各∣e(tj′)∣|e(t'_j)|は∣h∣|h|以上で、ssでの値は∣h∣|h|より大きいから、∣h′∣>∣h∣|h'|>|h|である。(1)をttとt′t'に適用して残りの不等式を得る。▨

例 5.4.f(x):=exf(x):=e^xをC([−1,1])C([-1,1])の元とし、n=1n=1、参照点列t=(−1,0,1)t=(-1,0,1)とし、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルムとする。水準付き近似p(x)=c0+c1xp(x)=c_0+c_1xと水準hhはetj−c0−c1tj=(−1)jhe^{t_j}-c_0-c_1t_j=(-1)^jh(j=0,1,2j=0,1,2)の解であり、j=0j=0とj=2j=2の式の差からc1=sinh⁡1c_1=\sinh1、j=1j=1の式からc0=1+hc_0=1+h、j=0j=0とj=2j=2の式の和からh=(cosh⁡1−1)/2≈0.271540h=(\cosh1-1)/2\approx0.271540である。g1:=f−pg_1:=f-pはg1′′(x)=ex>0g_1''(x)=e^x>0を満たし、g1′(x)=ex−sinh⁡1g_1'(x)=e^x-\sinh1はs:=log⁡sinh⁡1≈0.161439s:=\log\sinh1\approx0.161439でだけ00になるから、[−1,1][-1,1]上のg1g_1の最大値はg1(±1)=hg_1(\pm1)=h、最小値はg1(s)=sinh⁡1−c0−ssinh⁡1≈−0.286063g_1(s)=\sinh1-c_0-s\sinh1\approx-0.286063であり、∥g1∥∞=∣g1(s)∣\lVert g_1\rVert_\infty=|g_1(s)|である。命題 5.3 (1)により0.271540<E1(f)<0.2860630.271540<E_1(f)<0.286063である。

s∈(t1,t2)s\in(t_1,t_2)であり、g1(s)<0g_1(s)<0、g1(t1)=−h<0g_1(t_1)=-h<0であるから、Remez 型の更新はt1t_1をssで置き換えてt′=(−1,s,1)t'=(-1,s,1)を与える。t′t'に対する水準付き近似p′(x)=c0′+c1′xp'(x)=c'_0+c'_1xと水準h′h'は、j=0j=0とj=2j=2の式の差からc1′=sinh⁡1c'_1=\sinh1であり、es=sinh⁡1e^s=\sinh1を用いてj=0j=0とj=1j=1の式からh′=(e−1+ssinh⁡1)/2≈0.278802h'=(e^{-1}+s\sinh1)/2\approx0.278802、c0′=(e−1+2sinh⁡1−ssinh⁡1)/2≈1.264279c'_0=(e^{-1}+2\sinh1-s\sinh1)/2\approx1.264279である。g2:=f−p′g_2:=f-p'はg2′′>0g_2''>0を満たし、g2′g_2'はssでだけ00になるから、[−1,1][-1,1]上のg2g_2の最大値はg2(±1)=h′g_2(\pm1)=h'、最小値はg2(s)=−h′g_2(s)=-h'である。したがって∥g2∥∞=h′\lVert g_2\rVert_\infty=h'であり、命題 5.3 (2)によりp′p'はffのP1\mathcal P_1による一様最良近似であって、E1(f)=h′≈0.278802E_1(f)=h'\approx0.278802である。

注意 5.5.a<ba<b、f∈C([a,b])f\in C([a,b])、n∈N≥0n\in\Nとし、参照点列t(0)t^{(0)}から Remez 型の更新を繰り返してmm回目の水準付き近似(p(m),h(m))(p^{(m)},h^{(m)})を得るとする。命題 5.3 (3)により、h(0)≠0h^{(0)}\ne0ならば、更新が定義される限り∣h(m)∣|h^{(m)}|はmmについて狭義単調増加であり、各mmで∣h(m)∣≤En(f)≤∥f−p(m)∥∞|h^{(m)}|\le E_n(f)\le\lVert f-p^{(m)}\rVert_\inftyである。∣h(m)∣|h^{(m)}|がEn(f)E_n(f)に収束すること、およびp(m)p^{(m)}が一様最良近似に一様収束することは、命題 5.3の主張に含まれない。

6 正則関数の Chebyshev 係数と幾何的な収束

定義 6.1.ρ>1\rho>1に対してαρ:=(ρ+ρ−1)/2\alpha_\rho:=(\rho+\rho^{-1})/2、βρ:=(ρ−ρ−1)/2\beta_\rho:=(\rho-\rho^{-1})/2と置く。

Eρ:={x+iy∈C∣x,y∈R, x2αρ2+y2βρ2≤1}\mathcal E_\rho:=\Bigl\{x+iy\in\C\Bigm|x,y\in\R,\ \frac{x^2}{\alpha_\rho^2}+\frac{y^2}{\beta_\rho^2}\le1\Bigr\}

を Bernstein 楕円 (Bernstein ellipse) といい、楕円{αρcos⁡θ+iβρsin⁡θ∣θ∈R}\{\alpha_\rho\cos\theta+i\beta_\rho\sin\theta\mid\theta\in\R\}を∂Eρ\partial\mathcal E_\rhoと書く。

補題 6.2.ρ>1\rho>1とし、z∈C∖{0}z\in\C\setminus\{0\}に対してJ(z):=(z+z−1)/2J(z):=(z+z^{-1})/2と置く。

  1. r>0r>0、θ∈R\theta\in\Rに対してJ(reiθ)=r+r−12cos⁡θ+i r−r−12sin⁡θJ(re^{i\theta})=\frac{r+r^{-1}}2\cos\theta+i\,\frac{r-r^{-1}}2\sin\thetaである。特にJ(eiθ)=cos⁡θJ(e^{i\theta})=\cos\thetaである。
  2. ∣z∣=ρ|z|=\rhoならばJ(z)∈∂EρJ(z)\in\partial\mathcal E_\rhoである。
  3. ρ−1≤∣z∣≤ρ\rho^{-1}\le|z|\le\rhoならばJ(z)∈EρJ(z)\in\mathcal E_\rhoである。

証明. 演習とする(問題 7.1)。▨

命題 6.3.U⊆CU\subseteq\Cを[−1,1][-1,1]を含む開集合、ffをUU上の正則関数でf([−1,1])⊆Rf([-1,1])\subseteq\Rを満たすものとし、J(z):=(z+z−1)/2J(z):=(z+z^{-1})/2、V:={z∈C∖{0}∣J(z)∈U}V:=\{z\in\C\setminus\{0\}\mid J(z)\in U\}、g:=f∘J ⁣:V→Cg:=f\circ J\colon V\to\Cと置く。VVは開集合であり、ggはVV上で正則である。実数0<r<1<R0<r<1<Rが円環A(0;r,R)={z∈C∣r<∣z∣<R}⊆VA(0;r,R)=\{z\in\C\mid r<|z|<R\}\subseteq Vを満たすとし、(ck)k∈Z(c_k)_{k\in\Z}をggのA(0;r,R)A(0;r,R)上の Laurent 展開の係数とする。このとき、ffの[−1,1][-1,1]への制限を同じ記号ffで表すと、任意のk∈N≥0k\in\Nに対してc−k=ckc_{-k}=c_kかつak(f)=2cka_k(f)=2c_kである。

証明.JJは開集合C∖{0}\C\setminus\{0\}上で正則であるから、VVは開集合であり、ggはVV上で正則である。§E5.11 定理 2.1の係数を半径1∈(r,R)1\in(r,R)の円周w=eitw=e^{it}(0≤t≤2π0\le t\le2\pi)上の積分で表し、補題 6.2 (1)のJ(eit)=cos⁡tJ(e^{it})=\cos tを用いると、k∈Zk\in\Zに対して

ck=12πi∫02πg(eit)ei(k+1)t ieit dt=12π∫02πf(cos⁡t)e−ikt dtc_k=\frac1{2\pi i}\int_0^{2\pi}\frac{g(e^{it})}{e^{i(k+1)t}}\,ie^{it}\,dt=\frac1{2\pi}\int_0^{2\pi}f(\cos t)e^{-ikt}\,dt

である。右辺に置換t=2π−ut=2\pi-uを施すと12π∫02πf(cos⁡u)eiku du=c−k\frac1{2\pi}\int_0^{2\pi}f(\cos u)e^{iku}\,du=c_{-k}を得る。したがってck=(ck+c−k)/2=12π∫02πf(cos⁡t)cos⁡kt dtc_k=(c_k+c_{-k})/2=\frac1{2\pi}\int_0^{2\pi}f(\cos t)\cos kt\,dtであり、[π,2π][\pi,2\pi]上の積分に置換t=2π−ut=2\pi-uを施すとck=1π∫0πf(cos⁡t)cos⁡kt dt=ak(f)/2c_k=\frac1\pi\int_0^\pi f(\cos t)\cos kt\,dt=a_k(f)/2を得る。▨

定理 6.4.ρ>1\rho>1とし、U⊆CU\subseteq\CをEρ\mathcal E_\rhoを含む開集合、ffをUU上の正則関数でf([−1,1])⊆Rf([-1,1])\subseteq\Rを満たすもの、M:=max⁡w∈∂Eρ∣f(w)∣M:=\max_{w\in\partial\mathcal E_\rho}|f(w)|とする。ffの[−1,1][-1,1]への制限を同じ記号ffで表し、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyとEn(f)E_n(f)を[−1,1][-1,1]上で考える。

  1. ∣a0(f)∣≤2M|a_0(f)|\le2Mであり、k∈N≥1k\in\NNに対して∣ak(f)∣≤2Mρ−k|a_k(f)|\le2M\rho^{-k}である。
  2. 任意のn∈N≥0n\in\Nに対して∥f−Snf∥∞≤2Mρ−n/(ρ−1)\lVert f-S_nf\rVert_\infty\le2M\rho^{-n}/(\rho-1)であり、En(f)≤2Mρ−n/(ρ−1)E_n(f)\le2M\rho^{-n}/(\rho-1)である。

証明.(1)を示す。αρ>1\alpha_\rho>1であるから[−1,1]⊆Eρ⊆U[-1,1]\subseteq\mathcal E_\rho\subseteq Uであり、∂Eρ⊆Eρ\partial\mathcal E_\rho\subseteq\mathcal E_\rhoは[0,2π][0,2\pi]の連続像であるからコンパクトであって、MMは定まる。J(z):=(z+z−1)/2J(z):=(z+z^{-1})/2、V:={z∈C∖{0}∣J(z)∈U}V:=\{z\in\C\setminus\{0\}\mid J(z)\in U\}、g:=f∘Jg:=f\circ Jと置く。命題 6.3によりVVは開集合であり、補題 6.2 (3)によりコンパクト集合K:={z∣ρ−1≤∣z∣≤ρ}K:=\{z\mid\rho^{-1}\le|z|\le\rho\}はVVに含まれる。0∉V0\notin VであるからC∖V\C\setminus Vは空でない閉集合であり、KKと交わらないので、η:=inf⁡{∣z−w∣∣z∈K, w∈C∖V}>0\eta:=\inf\{|z-w|\mid z\in K,\ w\in\C\setminus V\}>0である。R>ρR>\rhoをR−ρ<ηR-\rho<\etaかつρ−1−R−1<η\rho^{-1}-R^{-1}<\etaを満たすようにとると、R−1<∣z∣<RR^{-1}<|z|<Rを満たすzzからKKまでの距離はη\etaより小さいから、A(0;R−1,R)⊆VA(0;R^{-1},R)\subseteq Vである。ggのA(0;R−1,R)A(0;R^{-1},R)上の Laurent 展開の係数を(ck)k∈Z(c_k)_{k\in\Z}とすると、命題 6.3によりk∈N≥0k\in\Nに対してak(f)=2cka_k(f)=2c_kである。§E5.11 定理 2.1により、w=ρeitw=\rho e^{it}(0≤t≤2π0\le t\le2\pi)でたどる円周CρC_\rhoについてck=12πi∮Cρg(w)w−k−1 dwc_k=\frac1{2\pi i}\oint_{C_\rho}g(w)w^{-k-1}\,dwであり、補題 6.2 (2)によりCρC_\rho上でJ(w)∈∂EρJ(w)\in\partial\mathcal E_\rhoであるから∣g(w)w−k−1∣≤Mρ−k−1|g(w)w^{-k-1}|\le M\rho^{-k-1}である。CρC_\rhoの長さは2πρ2\pi\rhoであるから、§E5.4 命題 3.2により∣ck∣≤12πMρ−k−1⋅2πρ=Mρ−k|c_k|\le\frac1{2\pi}M\rho^{-k-1}\cdot2\pi\rho=M\rho^{-k}である。したがって∣a0(f)∣≤2M|a_0(f)|\le2M、∣ak(f)∣≤2Mρ−k|a_k(f)|\le2M\rho^{-k}である。

(2)を示す。(1)により∑k∣ak(f)∣<∞\sum_k|a_k(f)|<\inftyであり、命題 1.2 (2)により∥f−Snf∥∞≤∑k>n2Mρ−k=2Mρ−n/(ρ−1)\lVert f-S_nf\rVert_\infty\le\sum_{k>n}2M\rho^{-k}=2M\rho^{-n}/(\rho-1)である。Snf∈PnS_nf\in\mathcal P_nであるからEn(f)≤∥f−Snf∥∞E_n(f)\le\lVert f-S_nf\rVert_\inftyである。▨

補題 6.5.n∈N≥0n\in\N、N:=n+1N:=n+1とし、cj:=cos⁡((2j+1)π/(2N))c_j:=\cos\bigl((2j+1)\pi/(2N)\bigr)(0≤j≤n0\le j\le n)を[−1,1][-1,1]のn+1n+1個の Chebyshev 節点、InI_nをその補間作用素とする。k∈N≥0k\in\Nをk=2lN+rk=2lN+r(l∈N≥0l\in\N、0≤r≤2N−10\le r\le2N-1)と書く。任意の0≤j≤n0\le j\le nに対して、r≤nr\le nならばTk(cj)=(−1)lTr(cj)T_k(c_j)=(-1)^lT_r(c_j)、r=Nr=NならばTk(cj)=0T_k(c_j)=0、N<r≤2N−1N<r\le2N-1ならばTk(cj)=(−1)l+1T2N−r(cj)T_k(c_j)=(-1)^{l+1}T_{2N-r}(c_j)である。したがってInTkI_nT_kはそれぞれ(−1)lTr(-1)^lT_r、00、(−1)l+1T2N−r(-1)^{l+1}T_{2N-r}であり、[−1,1][-1,1]上で∣InTk∣≤1|I_nT_k|\le1である。

証明.θj:=(2j+1)π/(2N)\theta_j:=(2j+1)\pi/(2N)と置くと、§E20.11 補題 3.2 (2)によりTk(cj)=cos⁡kθjT_k(c_j)=\cos k\theta_jである。kθj=l(2j+1)π+rθjk\theta_j=l(2j+1)\pi+r\theta_jであるからcos⁡kθj=(−1)lcos⁡rθj\cos k\theta_j=(-1)^l\cos r\theta_jである。r≤nr\le nならば、§E20.11 補題 3.2 (2)によりcos⁡rθj=Tr(cj)\cos r\theta_j=T_r(c_j)である。r=Nr=Nならばcos⁡rθj=cos⁡((2j+1)π/2)=0\cos r\theta_j=\cos((2j+1)\pi/2)=0である。N<r≤2N−1N<r\le2N-1ならば、r′:=2N−rr':=2N-rは1≤r′≤n1\le r'\le nを満たし、rθj=(2j+1)π−r′θjr\theta_j=(2j+1)\pi-r'\theta_jであるからcos⁡rθj=−cos⁡r′θj=−Tr′(cj)\cos r\theta_j=-\cos r'\theta_j=-T_{r'}(c_j)である。§E20.12 命題 5.2 (3)によりc0,…,cnc_0,\dots,c_nは相異なり、右辺の多項式は§E20.11 補題 3.2 (1)によりPn\mathcal P_nに属して節点でTkT_kと同じ値をとるから、§E20.12 定理 1.3 (2)によりInTkI_nT_kに等しい。§E20.11 補題 3.2 (3)により[−1,1][-1,1]上で∣InTk∣≤1|I_nT_k|\le1である。▨

定理 6.6.n∈N≥0n\in\Nとし、InI_nを[−1,1][-1,1]のn+1n+1個の Chebyshev 節点における補間作用素、∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルムとする。

  1. f∈C([−1,1])f\in C([-1,1])が∑k=0∞∣ak(f)∣<∞\sum_{k=0}^\infty|a_k(f)|<\inftyを満たすならば、∥f−Inf∥∞≤2∑k=n+1∞∣ak(f)∣\lVert f-I_nf\rVert_\infty\le2\sum_{k=n+1}^\infty|a_k(f)|である。
  2. ρ>1\rho>1、UU、ff、MMが定理 6.4の仮定を満たすならば、ffの[−1,1][-1,1]への制限について∥f−Inf∥∞≤4Mρ−n/(ρ−1)\lVert f-I_nf\rVert_\infty\le4M\rho^{-n}/(\rho-1)である。

証明.(1)を示す。a0′:=a0(f)/2a'_0:=a_0(f)/2、k≥1k\ge1に対してak′:=ak(f)a'_k:=a_k(f)と置き、節点をc0,…,cnc_0,\dots,c_n、その Lagrange 基底をℓ0,…,ℓn\ell_0,\dots,\ell_nとする。命題 1.2 (2)により、任意のx∈[−1,1]x\in[-1,1]に対してf(x)=∑k≥0ak′Tk(x)f(x)=\sum_{k\ge0}a'_kT_k(x)である。jjについての和は有限であるから、x∈[−1,1]x\in[-1,1]に対して

Inf(x)=∑j=0n∑k≥0ak′Tk(cj)ℓj(x)=∑k≥0ak′ InTk(x)I_nf(x)=\sum_{j=0}^n\sum_{k\ge0}a'_kT_k(c_j)\ell_j(x)=\sum_{k\ge0}a'_k\,I_nT_k(x)

である。§E20.12 定理 3.2 (1)によりk≤nk\le nならばInTk=TkI_nT_k=T_kであるから、f(x)−Inf(x)=∑k>nak(f)(Tk(x)−InTk(x))f(x)-I_nf(x)=\sum_{k>n}a_k(f)\bigl(T_k(x)-I_nT_k(x)\bigr)である。§E20.11 補題 3.2 (3)と補題 6.5により∣Tk(x)−InTk(x)∣≤2|T_k(x)-I_nT_k(x)|\le2であるから、主張を得る。

(2)を示す。定理 6.4 (1)により∑k∣ak(f)∣<∞\sum_k|a_k(f)|<\inftyであり、(1)により∥f−Inf∥∞≤2∑k>n2Mρ−k=4Mρ−n/(ρ−1)\lVert f-I_nf\rVert_\infty\le2\sum_{k>n}2M\rho^{-k}=4M\rho^{-n}/(\rho-1)である。▨

例 6.7.f(z):=1/(1+25z2)f(z):=1/(1+25z^2)は開集合U:=C∖{i/5,−i/5}U:=\C\setminus\{i/5,-i/5\}上で正則であり、f([−1,1])⊆Rf([-1,1])\subseteq\Rである。ρ0:=(1+26)/5≈1.21980\rho_0:=(1+\sqrt{26})/5\approx1.21980と置くと、ρ0−1=(26−1)/5\rho_0^{-1}=(\sqrt{26}-1)/5であるからβρ0=1/5\beta_{\rho_0}=1/5である。∥⋅∥∞\lVert\cdot\rVert_\inftyを[−1,1][-1,1]上の最大値ノルムとする。

  1. βρ\beta_\rhoはρ>1\rho>1について狭義単調増加である。1<ρ<ρ01<\rho<\rho_0ならばβρ<1/5\beta_\rho<1/5であり、(±1/5)2/βρ2>1(\pm1/5)^2/\beta_\rho^2>1であるから±i/5∉Eρ\pm i/5\notin\mathcal E_\rho、すなわちEρ⊆U\mathcal E_\rho\subseteq Uである。したがって定理 6.4と定理 6.6は任意のρ∈(1,ρ0)\rho\in(1,\rho_0)について適用される。ρ>ρ0\rho>\rho_0ならばβρ>1/5\beta_\rho>1/5であり、i/5∈Eρi/5\in\mathcal E_\rhoである。
  2. J(z):=(z+z−1)/2J(z):=(z+z^{-1})/2、q:=ρ0−2q:=\rho_0^{-2}と置く。q+q−1=(ρ0+ρ0−1)2−2=54/25q+q^{-1}=(\rho_0+\rho_0^{-1})^2-2=54/25であるから、z≠0z\ne0に対して1+25J(z)2=(25z4+54z2+25)/(4z2)=25(z2+q)(z2+q−1)/(4z2)1+25J(z)^2=(25z^4+54z^2+25)/(4z^2)=25(z^2+q)(z^2+q^{-1})/(4z^2)であり、1+25J(z)2=01+25J(z)^2=0となるzzは∣z∣∈{ρ0−1,ρ0}|z|\in\{\rho_0^{-1},\rho_0\}を満たす。したがってg:=f∘Jg:=f\circ JはA(0;ρ0−1,ρ0)A(0;\rho_0^{-1},\rho_0)上で正則であり、u:=z2u:=z^2と置くと、25(q−1−q)=42625(q^{-1}-q)=4\sqrt{26}により g(z)=4u25(u+q)(u+q−1)=126(11+qu−q/u1+q/u)=126(∑m=0∞(−1)mqmz2m+∑m=1∞(−1)mqmz−2m)g(z)=\frac{4u}{25(u+q)(u+q^{-1})}=\frac1{\sqrt{26}}\Bigl(\frac{1}{1+qu}-\frac{q/u}{1+q/u}\Bigr)=\frac1{\sqrt{26}}\Bigl(\sum_{m=0}^\infty(-1)^mq^mz^{2m}+\sum_{m=1}^\infty(-1)^mq^mz^{-2m}\Bigr) である。ρ0−1<ρ1≤ρ2<ρ0\rho_0^{-1}<\rho_1\le\rho_2<\rho_0ならば閉円環ρ1≤∣z∣≤ρ2\rho_1\le|z|\le\rho_2上で∣qz2∣≤qρ22<1|qz^2|\le q\rho_2^2<1、∣q/z2∣≤qρ1−2<1|q/z^2|\le q\rho_1^{-2}<1であるから、二つの級数はその上で一様に収束する。§E5.11 命題 2.2によりggのA(0;ρ0−1,ρ0)A(0;\rho_0^{-1},\rho_0)上の Laurent 展開の係数はc2m=c−2m=(−1)mqm/26c_{2m}=c_{-2m}=(-1)^mq^m/\sqrt{26}(m∈N≥0m\in\N)、c2m+1=0c_{2m+1}=0であり、命題 6.3によりk∈N≥0k\in\Nに対して ak(f)={2(−1)k/226 ρ0−k(k が偶数),0(k が奇数)a_k(f)=\begin{cases}\dfrac{2(-1)^{k/2}}{\sqrt{26}}\,\rho_0^{-k}&(k\text{ が偶数}),\\[1ex]0&(k\text{ が奇数})\end{cases} である。ρ>ρ0\rho>\rho_0ならば∣a2m(f)∣ρ2m=(2/26)(ρ/ρ0)2m→∞|a_{2m}(f)|\rho^{2m}=(2/\sqrt{26})(\rho/\rho_0)^{2m}\to\infty(m→∞m\to\infty)であるから、定数CCであって任意のkkで∣ak(f)∣≤Cρ−k|a_k(f)|\le C\rho^{-k}を満たすものは存在しない。
  3. nnを奇数とする。T2m(0)=cos⁡(mπ)=(−1)mT_{2m}(0)=\cos(m\pi)=(-1)^mであるから、命題 1.2 (2)の級数によりf(0)−Snf(0)=∑2m>na2m(f)(−1)m=∑k>n∣ak(f)∣f(0)-S_nf(0)=\sum_{2m>n}a_{2m}(f)(-1)^m=\sum_{k>n}|a_k(f)|であり、命題 1.2 (2)の評価と合わせて ∥f−Snf∥∞=∑k>n∣ak(f)∣=226⋅ρ0−(n+1)1−ρ0−2\lVert f-S_nf\rVert_\infty=\sum_{k>n}|a_k(f)|=\frac2{\sqrt{26}}\cdot\frac{\rho_0^{-(n+1)}}{1-\rho_0^{-2}} である。n=21n=21ではこの値は約1.511×10−21.511\times10^{-2}であり、定理 6.6 (1)により∥f−I21f∥∞≤3.023×10−2\lVert f-I_{21}f\rVert_\infty\le3.023\times10^{-2}である。§E20.12 例 6.3で観察した Chebyshev 節点での誤差2.527×10−22.527\times10^{-2}はこの上界以下である。

7 演習

問題 7.1.補題 6.2の証明を完成させよ。

解答.

補題 6.2 (1)を示す。z=reiθz=re^{i\theta}ならばz−1=r−1e−iθz^{-1}=r^{-1}e^{-i\theta}であり、z+z−1=(r+r−1)cos⁡θ+i(r−r−1)sin⁡θz+z^{-1}=(r+r^{-1})\cos\theta+i(r-r^{-1})\sin\thetaである。両辺を22で割って主張の式を得る。r=1r=1とするとJ(eiθ)=cos⁡θJ(e^{i\theta})=\cos\thetaである。

補題 6.2 (2)を示す。z=ρeiθz=\rho e^{i\theta}と書くと、補題 6.2 (1)によりJ(z)=αρcos⁡θ+iβρsin⁡θ∈∂EρJ(z)=\alpha_\rho\cos\theta+i\beta_\rho\sin\theta\in\partial\mathcal E_\rhoである。

補題 6.2 (3)を示す。ϕ(r):=r+r−1\phi(r):=r+r^{-1}、ψ(r):=∣r−r−1∣\psi(r):=|r-r^{-1}|(r>0r>0)と置く。ϕ(r)=ϕ(r−1)\phi(r)=\phi(r^{-1})、ψ(r)=ψ(r−1)\psi(r)=\psi(r^{-1})であり、r≥1r\ge1ではϕ′(r)=1−r−2≥0\phi'(r)=1-r^{-2}\ge0、ψ(r)=r−r−1\psi(r)=r-r^{-1}、ψ′(r)=1+r−2>0\psi'(r)=1+r^{-2}>0であるから、ϕ\phiとψ\psiは[1,∞)[1,\infty)で単調増加である。ρ−1≤r≤ρ\rho^{-1}\le r\le\rhoならばmax⁡(r,r−1)∈[1,ρ]\max(r,r^{-1})\in[1,\rho]であるから、ϕ(r)≤ϕ(ρ)=2αρ\phi(r)\le\phi(\rho)=2\alpha_\rho、ψ(r)≤ψ(ρ)=2βρ\psi(r)\le\psi(\rho)=2\beta_\rhoである。z=reiθz=re^{i\theta}とし、J(z)=x+iyJ(z)=x+iy(x,y∈Rx,y\in\R)と書くと、補題 6.2 (1)により∣x∣=ϕ(r)∣cos⁡θ∣/2≤αρ∣cos⁡θ∣|x|=\phi(r)|\cos\theta|/2\le\alpha_\rho|\cos\theta|、∣y∣=ψ(r)∣sin⁡θ∣/2≤βρ∣sin⁡θ∣|y|=\psi(r)|\sin\theta|/2\le\beta_\rho|\sin\theta|であるから、x2/αρ2+y2/βρ2≤cos⁡2θ+sin⁡2θ=1x^2/\alpha_\rho^2+y^2/\beta_\rho^2\le\cos^2\theta+\sin^2\theta=1であり、J(z)∈EρJ(z)\in\mathcal E_\rhoである。▨

問題 7.2.n∈N≥0n\in\Nとし、f∈Pn+1f\in\mathcal P_{n+1}を[−1,1][-1,1]への制限によってC([−1,1])C([-1,1])の元とみなす。SnfS_nfはffのPn\mathcal P_nによる[−1,1][-1,1]上の一様最良近似であり、En(f)=∣an+1(f)∣E_n(f)=|a_{n+1}(f)|であることを示せ。

解答.

命題 1.2 (1)によりSn+1f=fS_{n+1}f=fであるから、f−Snf=an+1(f) Tn+1f-S_nf=a_{n+1}(f)\,T_{n+1}である。0≤j≤n+10\le j\le n+1に対してηj:=cos⁡((n+1−j)π/(n+1))\eta_j:=\cos\bigl((n+1-j)\pi/(n+1)\bigr)と置くと、cos⁡\cosは[0,π][0,\pi]で狭義単調減少であるから−1=η0<η1<⋯<ηn+1=1-1=\eta_0<\eta_1<\dots<\eta_{n+1}=1であり、§E20.12 命題 5.2 (2)によりTn+1(ηj)=(−1)n+1−jT_{n+1}(\eta_j)=(-1)^{n+1-j}、max⁡[−1,1]∣Tn+1∣=1\max_{[-1,1]}|T_{n+1}|=1である。したがって∥f−Snf∥∞=∣an+1(f)∣\lVert f-S_nf\rVert_\infty=|a_{n+1}(f)|であり、σ\sigmaを(−1)n+1an+1(f)≥0(-1)^{n+1}a_{n+1}(f)\ge0のとき11、そうでないとき−1-1とすると

f(ηj)−Snf(ηj)=(−1)n+1an+1(f)(−1)j=σ(−1)j∣an+1(f)∣(0≤j≤n+1)f(\eta_j)-S_nf(\eta_j)=(-1)^{n+1}a_{n+1}(f)(-1)^j=\sigma(-1)^j|a_{n+1}(f)|\qquad(0\le j\le n+1)

である。定理 2.4によりSnfS_nfは一様最良近似であり、En(f)=∥f−Snf∥∞=∣an+1(f)∣E_n(f)=\lVert f-S_nf\rVert_\infty=|a_{n+1}(f)|である。▨

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