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数学 > 经典分析与常微分方程

arXiv:1912.12462 (math)
[提交于 2019年12月28日 ]

标题: 最优多项式预测测度与极值多项式增长

标题: Optimal Polynomial Prediction Measures and Extremal Polynomial Growth

Authors:L. Bos, N. Levenberg, J. Ortega-Cerda
摘要: 我们证明了如下问题等价:寻找支撑集为复平面上紧集 \(K\) 的测度,使得在外于 \(K\) 的一点处,不超过 \(n\) 次多项式的最小二乘预测方差达到最小。我们将此与寻找在 \(K\) 上模不超过 1 且在此外部点有极值增长的次数不超过 \(n\) 的多项式的问题等价起来。 我们利用这一结果来找到区间 \([-1,1]\) 在纯虚数点处具有极值增长的多项式。 Erdős 在 1947 年研究了关于实多项式在极值增长方面相关的问题。
摘要: We show that the problem of finding the measure supported on a compact subset K of the complex plane such that the variance of the least squares predictor by polynomials of degree at most n at a point exterior to K is a minimum, is equivalent to the problem of finding the polynomial of degree at most n, bounded by 1 on K with extremal growth at this external point. We use this to find the polynomials of extremal growth for the interval [-1,1] at a purely imaginary point. The related problem on the extremal growth of real polynomials was studied by Erd\H{o}s in 1947.
主题: 经典分析与常微分方程 (math.CA) ; 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:1912.12462 [math.CA]
  (或者 arXiv:1912.12462v1 [math.CA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.12462
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Constr. Approx. 54 (2021), no. 3, 431-453
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/s00365-020-09522-1
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来自: Len Bos [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2019 年 12 月 28 日 14:35:10 UTC (12 KB)
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