【数学 函数空间】格拉姆-施密特正交化&切比雪夫多项式推导

  • 正交基切比雪夫多项式是线性代数和数值分析中非常重要的概念。接下来,我将解释如何构造一组正交基,以及如何使用切比雪夫多项式来构造正交基。
    切比雪夫多项式有两类:第一类第二类。以下为第一类切比雪夫多项式 Tn(x)T_n(x)Tn(x)的推导。

一、正交基的定义与构造

在向量空间 VVV 中,如果一组向量 {v1,v2,...,vn}\{v_1, v_2, ..., v_n\}{v1,v2,...,vn} 彼此正交且非零,那么它们就构成 VVV 的一组正交基。若它们的范数均为 1,则称为标准正交基(即正交归一基)。

1. 通过格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)正交化过程构造正交基

假设我们有一组线性无关的向量 {u1,u2,...,un}\{u_1, u_2, ..., u_n\}{u1,u2,...,un},可以使用格拉姆-施密特方法将其变换为一组正交基{v1,v2,...,vn}\{v_1, v_2, ..., v_n\}{v1,v2,...,vn}

步骤:

  1. 定义 v1=u1v_1 = u_1v1=u1
  2. 对于 i>1i > 1i>1,计算:
    vi=ui−∑j=1i−1⟨ui,vj⟩⟨vj,vj⟩vj v_i = u_i - \sum_{j=1}^{i-1} \frac{\langle u_i, v_j \rangle}{\langle v_j, v_j \rangle} v_j vi=uij=1i1vj,vjui,vjvj
  3. 归一化向量viv_ivi 以得到单位向量:
    ei=vi∥vi∥ e_i = \frac{v_i}{\|v_i\|} ei=vivi

这将生成一组正交基 {e1,e2,...,en}\{e_1, e_2, ..., e_n\}{e1,e2,...,en}

二、格拉姆-施密特正交化得到切比雪夫多项式

  • 可通过格拉姆-施密特正交化构造前两个(1,xxx)的正交基函数:

g0(x)=12,g1(x)=32x. g_0(x) = \frac{1}{\sqrt{2}}, \quad g_1(x) = \sqrt{\frac{3}{2}} x. g0(x)=21,g1(x)=23x.

  • 现在,我们将继续推导出第三个正交基函数 g2(x)g_2(x)g2(x),从而构造出正交基的第三项。

  • 我们希望从初始函数集 {1,x,x2}\{1, x, x^2\}{1,x,x2} 中构造出正交的第三个函数 g2(x)g_2(x)g2(x),使得:
    ⟨g2,g0⟩=0,⟨g2,g1⟩=0. \langle g_2, g_0 \rangle = 0, \quad \langle g_2, g_1 \rangle = 0. g2,g0=0,g2,g1=0.

  • 我们需要将 f2(x)=x2f_2(x) = x^2f2(x)=x2 正交化,以得到 g2(x)g_2(x)g2(x)

1. 从f2(x)f_2(x)f2(x)中减去其在 g0(x)g_0(x)g0(x)g1(x)g_1(x)g1(x)上的投影

我们需要从f2(x)f_2(x)f2(x) 中减去它在前两个正交基 g0(x)g_0(x)g0(x)g1(x)g_1(x)g1(x) 上的投影:
g2(x)=f2(x)−Projg0(f2)−Projg1(f2). g_2(x) = f_2(x) - \text{Proj}_{g_0}(f_2) - \text{Proj}_{g_1}(f_2). g2(x)=f2(x)Projg0(f2)Projg1(f2).

首先,我们计算投影部分。

2. 计算投影到 g0(x)g_0(x)g0(x) 上的分量

Projg0(f2)=⟨f2,g0⟩g0. \text{Proj}_{g_0}(f_2) = \langle f_2, g_0 \rangle g_0. Projg0(f2)=f2,g0g0.

内积 ⟨f2,g0⟩\langle f_2, g_0 \ranglef2,g0 计算如下:
⟨f2,g0⟩=∫−11x2⋅12 dx=12∫−11x2 dx. \langle f_2, g_0 \rangle = \int_{-1}^{1} x^2 \cdot \frac{1}{\sqrt{2}} \, dx = \frac{1}{\sqrt{2}} \int_{-1}^{1} x^2 \, dx. f2,g0=11x221dx=2111x2dx.

计算积分:
∫−11x2 dx=[x33]−11=23. \int_{-1}^{1} x^2 \, dx = \left[\frac{x^3}{3}\right]_{-1}^{1} = \frac{2}{3}. 11x2dx=[3x3]11=32.
因此,
⟨f2,g0⟩=12⋅23=23. \langle f_2, g_0 \rangle = \frac{1}{\sqrt{2}} \cdot \frac{2}{3} = \frac{\sqrt{2}}{3}. f2,g0=2132=32.
于是,
Projg0(f2)=23⋅12=13. \text{Proj}_{g_0}(f_2) = \frac{\sqrt{2}}{3} \cdot \frac{1}{\sqrt{2}} = \frac{1}{3}. Projg0(f2)=3221=31.

3. 计算投影到 g1(x)g_1(x)g1(x) 上的分量

Projg1(f2)=⟨f2,g1⟩g1. \text{Proj}_{g_1}(f_2) = \langle f_2, g_1 \rangle g_1. Projg1(f2)=f2,g1g1.

内积 ⟨f2,g1⟩\langle f_2, g_1 \ranglef2,g1 计算如下:
⟨f2,g1⟩=∫−11x2⋅32x dx=32∫−11x3 dx. \langle f_2, g_1 \rangle = \int_{-1}^{1} x^2 \cdot \sqrt{\frac{3}{2}} x \, dx = \sqrt{\frac{3}{2}} \int_{-1}^{1} x^3 \, dx. f2,g1=11x223xdx=2311x3dx.

计算积分:
∫−11x3 dx=[x44]−11=0. \int_{-1}^{1} x^3 \, dx = \left[\frac{x^4}{4}\right]_{-1}^{1} = 0. 11x3dx=[4x4]11=0.
因此,
⟨f2,g1⟩=32⋅0=0, \langle f_2, g_1 \rangle = \sqrt{\frac{3}{2}} \cdot 0 = 0, f2,g1=230=0,

Projg1(f2)=0. \text{Proj}_{g_1}(f_2) = 0. Projg1(f2)=0.

4. 得到第三个正交基函数

将上面的结果代入,我们得到:
g2(x)=f2(x)−Projg0(f2)−Projg1(f2)=x2−13. g_2(x) = f_2(x) - \text{Proj}_{g_0}(f_2) - \text{Proj}_{g_1}(f_2) = x^2 - \frac{1}{3}. g2(x)=f2(x)Projg0(f2)Projg1(f2)=x231.

5. 标准化 g2(x)g_2(x)g2(x)

为了得到标准化的正交基,我们计算 g2(x)g_2(x)g2(x) 的范数:
∥g2(x)∥=∫−11(x2−13)2 dx. \|g_2(x)\| = \sqrt{\int_{-1}^{1} \left(x^2 - \frac{1}{3}\right)^2 \, dx}. g2(x)=11(x231)2dx.

展开并计算积分:
(x2−13)2=x4−23x2+19, \left(x^2 - \frac{1}{3}\right)^2 = x^4 - \frac{2}{3}x^2 + \frac{1}{9}, (x231)2=x432x2+91,
因此,
∥g2(x)∥2=∫−11(x4−23x2+19) dx. \|g_2(x)\|^2 = \int_{-1}^{1} \left(x^4 - \frac{2}{3}x^2 + \frac{1}{9}\right) \, dx. g2(x)2=11(x432x2+91)dx.

逐项计算积分:
∫−11x4 dx=25,∫−11x2 dx=23,∫−1119 dx=29. \int_{-1}^{1} x^4 \, dx = \frac{2}{5}, \quad \int_{-1}^{1} x^2 \, dx = \frac{2}{3}, \quad \int_{-1}^{1} \frac{1}{9} \, dx = \frac{2}{9}. 11x4dx=52,11x2dx=32,1191dx=92.

因此,
∥g2(x)∥2=25−49+29=845, \|g_2(x)\|^2 = \frac{2}{5} - \frac{4}{9} + \frac{2}{9} = \frac{8}{45}, g2(x)2=5294+92=458,
∥g2(x)∥=845=21015. \|g_2(x)\| = \sqrt{\frac{8}{45}} = \frac{2\sqrt{10}}{15}. g2(x)=458=15210.

最终得到标准化的 g2(x)g_2(x)g2(x)
g2(x)=x2−1321015=15210(x2−13)=3104(x2−13). g_2(x) = \frac{x^2 - \frac{1}{3}}{\frac{2\sqrt{10}}{15}} = \frac{15}{2\sqrt{10}} \left(x^2 - \frac{1}{3}\right) = \frac{3\sqrt{10}}{4} \left(x^2 - \frac{1}{3}\right). g2(x)=15210x231=21015(x231)=4310(x231).

三、结果

  • 通过格拉姆-施密特正交化,我们得到了第三个正交基函数:
    g2(x)=3104(x2−13). g_2(x) = \frac{3\sqrt{10}}{4} \left(x^2 - \frac{1}{3}\right). g2(x)=4310(x231).

  • 至此,我们构造了一组在区间 [−1,1][-1, 1][1,1] 上的正交基:
    g0(x)=12,g1(x)=32x,g2(x)=3104(x2−13). g_0(x) = \frac{1}{\sqrt{2}}, \quad g_1(x) = \sqrt{\frac{3}{2}} x, \quad g_2(x) = \frac{3\sqrt{10}}{4} \left(x^2 - \frac{1}{3}\right). g0(x)=21,g1(x)=23x,g2(x)=4310(x231).

四、切比雪夫多项式性质

切比雪夫多项式是定义在区间 ([-1, 1]) 上的一组正交多项式。它们在数值分析、逼近理论和求解微分方程中有广泛应用。

1. 递推性

递归定义:
T0(x)=1,T1(x)=xT_0(x) = 1, \quad T_1(x) = x T0(x)=1,T1(x)=x
Tn+1(x)=2xTn(x)−Tn−1(x)for n≥1 T_{n+1}(x) = 2x T_n(x) - T_{n-1}(x) \quad \text{for } n \geq 1 Tn+1(x)=2xTn(x)Tn1(x)for n1

  • 利用递归关系来推导前几个切比雪夫多项式:

    • T0(x)=1T_0(x) = 1T0(x)=1
    • T1(x)=xT_1(x) = xT1(x)=x
    • T2(x)=2x2−1T_2(x) = 2x^2 - 1T2(x)=2x21
      T2(x)=2xT1(x)−T0(x)=2x2−1 T_2(x) = 2x T_1(x) - T_0(x) = 2x^2 - 1 T2(x)=2xT1(x)T0(x)=2x21
    • T3(x)=4x3−3xT_3(x) = 4x^3 - 3xT3(x)=4x33x
      T3(x)=2xT2(x)−T1(x)=4x3−3x T_3(x) = 2x T_2(x) - T_1(x) = 4x^3 - 3x T3(x)=2xT2(x)T1(x)=4x33x
    • T4(x)=8x4−8x2+1T_4(x) = 8x^4 - 8x^2 + 1T4(x)=8x48x2+1
      T4(x)=2xT3(x)−T2(x)=8x4−8x2+1 T_4(x) = 2x T_3(x) - T_2(x) = 8x^4 - 8x^2 + 1 T4(x)=2xT3(x)T2(x)=8x48x2+1

显式公式:
Tn(ω)=cos⁡(narccos⁡(ω))=cos⁡(ncos⁡−1(ω)) T_n(\omega) = \cos(n \arccos(\omega))= \cos(n \cos^{-1}(\omega)) Tn(ω)=cos(narccos(ω))=cos(ncos1(ω))

  • x=cos−1ωx=cos^{-1}\omegax=cos1ω,则Tn(ω)=cos(nx)T_n(\omega)=cos(nx)Tn(ω)=cos(nx)
  • 通过三角恒等式展开cos(nx)cos(nx)cos(nx),可以发现其与Tn(ω)T_n(\omega)Tn(ω)为恒等关系
  • 例如:
    • cos(0∗x)=1cos(0*x)= 1cos(0x)=1
    • cos(x)=cos(cos−1ω)=ωcos(x)= cos(cos^{-1}\omega) = \omegacos(x)=cos(cos1ω)=ω
    • cos(2x)=2cosx−1=2ω2−1cos(2x)= 2cos^x-1 = 2\omega^2-1cos(2x)=2cosx1=2ω21
2. 正交性

切比雪夫多项式在区间 ([-1, 1]) 上关于权函数 w(x)=11−x2w(x) = \frac{1}{\sqrt{1 - x^2}}w(x)=1x21 是正交的,即:
∫−11Tm(x)Tn(x)w(x) dx={0,m≠nπ2,m=n≠0π,n=0 \int_{-1}^{1} T_m(x) T_n(x) w(x) \, dx = \begin{cases} 0, & m \neq n \\ \frac{\pi}{2}, & m = n \neq 0 \\ \pi, & n = 0 \end{cases} 11Tm(x)Tn(x)w(x)dx=0,2π,π,m=nm=n=0n=0

经典的格拉姆-施密特正交化是一种将一组线性无关的向量转化为一组正交的向量的方法。它是通过以下步骤实现的: 1. 假设我们有一组线性无关的向量[a, b, c]。 2. 首先,我们选择第一个向量a作为正交基向量的第一个元素。 3. 然后,我们用第一个向量a去除第二个向量b的投影,得到第二个正交基向量。 4. 接下来,我们用第一个向量a和第二个向量b的正交化结果去除第三个向量c的投影,得到第三个正交基向量。 5. 依此类推,直到我们获得一组正交的向量。 这样得到的正交向量组就是经典格拉姆-施密特正交化的结果。它们满足正交性和单位长度性质,可以作为一组基向量来表示原始向量空间<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [改进的格拉姆-施密特正交化(modified Gram-Schmidt Process)](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39932692/article/details/116065773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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