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1、2.4正多项式和最佳平方逼近总结2.4.3连续函数的最佳平方逼近2.4.2连续区间上正交多项式2.4.1离散点集上的正交多项式2.4正交多项式和最佳平方逼近正交多项式是数值计算中的重要工具，这里只介绍正交多项式的基本概念、某些性质和构造方法。离散情形的正交多项式用于下节的数据拟合，连续情形的正交多项式用于生成最佳平方逼近多项式和下章的高斯型求积公式的构造。它们在数值分析的其他领域中也有不少应用。2.4.1离散点集上的正交多项式设有点集，函数 和 在离散意义下的内积定义为(2.4.1)其中为给定的权数。在离散意义下，函数 的2范数定义为(2.4.2)有了内积，就可以定义
2、正交性。若函数 和 的内积 ，则称两者正交。若多项式组在离散意义下的内积满足(2.4.3)则称多项式组为在离散点集上的带权的正交多项式序列。下面给出离散点上正交多项式的构造方法.给定点集和权数，并且点集中至少有个互异，则由下列三项递推公式（2.4.4）给出的多项式序列是正交多项式序列，其中(2.4.5)三项递推公式（2.4.4）是构造正交多项式的简单公式，此外，还有其他的特殊的情形，这里，不进一步讨论。例2.10已知点集和权数试用三项递推公式求关于该点集的正交多项式 。解先令，由此得由此得从而有其中的为给定的权函数。按连续意义下的内积，若多项式组满足条件
3、(2.4.3),则称它为在区间上的带权的正交多项式序列.完全类似于离散情况下的正交多项式的构造方法,连续区间上的正交多项式序列同样可以由递推公式(2.4.4)和(2.4.5)构造,其中内积按(2.4.6)式定义.下面给出几种常用的正交多项式.(1)Legendre多项式.Legendre多项式可由三项递推公式2.4.2连续区间上正交多项式连续区间上的正交多项式的概念与离散点集上的正交多项式概念相似，只要将内积的定义作相应的改变。函数和在连续意义下的内积定义为（2.4.6）(2.4.7)给出.它们是在区间 上的带权 的正交多项式.前几个Legendre多项式如下:它们的
4、根都是在开区间上的单根,并且与原点对称.(2)第一类Chebyshev多项式.第一类Chebyshev多项式可由三项递推公式给出.它们是在区间上的带权 的正交多项式.前几个第一类Chebyshev多项式如下:(2.4.8)它们的根都在开区间（-1，1）上的单根，并且与原点对称。（3）Legendre多项式。Legendre多项式可由三项递推公式给出。它们是在区间[0，+∞)上带权的正交多项式。前几个Legendre多项式如下:它们的根都是在区间（0，+∞）上的单根。(4)Hermite多项式Hermite多项式可由三项递推公式给出。它们是在区间（-∞，+∞）上带权的正
5、交多项式。前几个Hermite多项式如下：它们的根都在区间（-∞，+∞）上的单根，并且与原点对称2.4.3连续函数的最佳平方逼近定理2.6在[a,b]上线性无关的充要条件是它的Gramer行列式Gn≠０，其中连续函数空间C[a,b]上定义了内积（2.4.6）就形成了一个内积设在[a,b]上连续，如果当且仅当时成立，则称在[a,b]上是线性无关的。对于函数组 的线性无关性，有如下定理。空间。在Rn空间中任一向量都可用它的线形无关的基表示，类似地，对内积空间任一元素f(x)∈C[a,b]，也可用线形无关的基表示。则称是发f(x)在中的最佳平方逼近函数。下面我们先讨论在区间
6、[a,b]上一般的最佳平方逼近问题。设是C[a,b]中的线性无关函数，记对于f(x)∈C[a,b],若存在，使得求等价于求多元函数的极小值。利用多元函数求极小值的必要条件有按内积的定义，上式可写为这是关于的线性方程组，称为法方程。由于线性无关，故（2.4.12）的系数距阵非奇异，于是（2.4.12）有唯一解。从而得到该式满足（2.4.11），即对任意，有事实上，有（2.4.12）知因此，对任意 ，有，从而也有于是这就证明了（2.4.14），从而也证明了f在中的最佳平方逼近的存在唯一性。若令，则称为最佳逼近的误差，称(2.4.15)为平方误差。考虑特殊情形，设[a,b]
7、=[0,1],。对于f∈C[a,b],在中最佳平方逼近多项式可以表示为相应于法方程（2.4.12）中的系数矩阵为称之为Hilbert矩阵例2.11设 ，求[0，1]上的一次最佳平方逼近多项式。解由于得方程组解得a0=0.394,a1=0.246。从而最佳平方逼近为平方误差由于Hilbert矩阵是病态的（见第4章），用 作基时，求法方程的解，舍入误差很大。实用的办法是采用正交多项式作基。若 是中的正交多项式组，则有（2.4.12）得。于是f(x)的最佳平方逼近多项式为例2.12设f(x)=ex,在[-1,1]上用legendre多项式作f的三次多次最
