supp(f)支撑集

本文深入探讨数学符号supp(f)的含义,解释它作为函数支撑集的概念,及其在数学分析中的作用。通过对比sup(f)和sub(f),详细阐述supp(f)在连续函数分析中的应用,并提供维基百科定义的翻译,帮助读者理解支撑集的数学意义。

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最近看量子的文章中看到一个符号supp(f),之前见过sup(f)问了老板,老板讲解相当于min最小值函数,sub(f)是对一个连续函数f求极小值,(好像是这样,说的不对请指出)。那么supp(f)呢?是一个supp函数还是一个sup函数加上一个p概率?

查了谷歌,在本站看到一位博主写的《函数的支集、支撑集、support、supp》文章https://blog.youkuaiyun.com/hqh45/article/details/44593883#commentBox ,知道了supp的符号是support的缩写,是支撑集的意思,但是具体的内容博主只甩了一个谷歌网站,这让没有梯子的兄dei可能望而却步了。那我在这里就做一个搬运工吧。以下是支撑集的维基百科中文释义。

这个我反正没看懂,也没看出和supp有什么关系,然后我去查了support的英文版维基百科的释义。我大体翻译一下。(英语渣)

Formulation:假设f : X\rightarrowR 是一个实值函数,其域(domain)为任意集X。(算了,我还是直接把英文po上吧)

Supppose that f : X\rightarrowR  is a real-valued function whose domain is an arbitrary set X.The set_theoretic support of f,written supp(f), is the set of point in X where f is non-zero \textup{supp}(f)=\left \{ x\in X|f(x)\neq 0 \right \}. The support of f is the smallest subset of X with the property  that f is zero on the subset's complement. If f(x)=0 for all but a finite number of points x in X,then f is said to have finite support.

If the set X has an additional structure (for example, a topology), then the support of f is defined in an analogous way as the smallest subset of X of an appropriate type such that f vanishes in an appropriate sense on its complement. The notion of support also extends in a natural way to functions taking values in more general sets than R and to other objects, such as measures or distributions.

下面就讲了紧支撑(closed support)、奇支撑、支撑族...

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用紧支集函数逼近可积函数,特别是在数值分析中的方法。首先,我得理解用户的需求。用户可能是在数学或数值分析的学习中遇到了这个问题,需要具体的逼近方法和步骤。他们可能希望知道有哪些常用的紧支集函数,以及具体的实现方法,比如基函数的选择、参数调整等。 首先,我应该回顾一下紧支集函数的定义和特点。紧支集函数在定义域外为零,这使得它们在局部逼近中非常有用,比如有限元方法或小波分析中。常见的例子包括B样条函数、径向基函数中的紧支类型,以及箱型函数等。 接下来,用户提到的是逼近可积函数。可积函数可能具有全局性质,而紧支集函数是局部支撑的,所以需要讨论如何用这些局部函数来近似全局函数。这可能涉及到函数空间的稠密性定理,比如C_c^∞函数在L^p空间中的稠密性,但用户可能更关注数值方法而非理论证明。 接下来需要搜索相关方法。可能的方法包括移动局部逼近法、核方法、小波逼近,以及有限元中的分段多项式逼近。同时,可能需要考虑参数调节,比如支撑半径h对逼近精度的影响,以及如何选择基函数来达到误差控制。 另外,数值实现部分,用户可能需要代码示例,比如使用Python实现B样条或径向基函数来逼近目标函数。这时候要注意代码的正确性和格式,确保符合用户的要求,比如三个反引号包裹,注明语言类型。 还需要注意用户提到的格式要求,比如数学公式用$或$$包裹,避免步骤词汇,分点论述。每个方法作为独立的步骤,换行分隔。最后生成相关问题,需要基于用户的问题和回答内容,可能涉及误差分析、基函数比较、与傅里叶方法的对比等。 现在检查是否有遗漏点:是否覆盖了主要逼近方法?是否说明了参数调节的影响?是否有具体的实现步骤或代码示例?是否引用了相关的数学定理作为基础?可能需要补充关于稠密性定理的内容,例如C_c^∞在L^1中的稠密性,确保理论依据正确。 另外,用户的问题涉及数值分析,所以需要强调离散化和误差估计,比如如何选择节点间距h,以及支撑大小与h的关系。例如,在移动局部逼近中,节点越密,支撑半径越小,逼近精度可能更高,但计算量增加,需要权衡。 最后,确保回答中没有使用第一人称,步骤间换行,每个方法作为单独的部分,包含公式和代码。然后生成三个相关问题,需要紧密相关,比如具体方法的比较、参数选择、误差估计方法等。</think>通过紧支集函数逼近可积函数的常用方法主要基于函数空间稠密性定理和数值离散化技术。以下为具体实现方法及数学框架: **1. 构造紧支集基函数族** 选择满足局部支撑特性的基函数,例如: - B样条函数:$B_{m}(x)$为$m$次分段多项式,支撑区间为$[0,m+1]$ - 紧支径向基函数:$\phi(r)=(1-r)_+^k$,其中$r=\|x-x_i\|/h$,$h$为支撑半径 - 箱型函数:$\chi_{[a,b]}(x)=\begin{cases}1 & x\in[a,b] \\ 0 & \text{其他}\end{cases}$ **2. 离散化函数空间** 对定义域$\Omega$进行网格剖分,节点间距为$h$。在节点$x_i$处定义基函数$\phi_i(x)$,其支撑集满足$\text{supp}(\phi_i)\subset B_h(x_i)$。逼近函数表示为: $$f_h(x)=\sum_{i=1}^N c_i\phi_i(x)$$ 系数$c_i$通过投影或插值确定。 **3. 投影法确定系数** 利用$L^2$投影计算系数: $$\int_\Omega \phi_j(x)f_h(x)dx = \int_\Omega \phi_j(x)f(x)dx$$ 转化为线性方程组: $$ \sum_{i=1}^N c_i \int_\Omega \phi_j(x)\phi_i(x)dx = \langle f,\phi_j \rangle $$ **4. 误差控制与收敛性** 当$h\to 0$时逼近误差满足: $$\|f-f_h\|_{L^p} \leq Ch^k$$ 其中$k$依赖于基函数光滑度。B样条$B_m$可达$k=m+1$阶收敛。 **Python实现示例(B样条逼近):** ```python import numpy as np from scipy.interpolate import BSpline # 生成目标函数 def f(x): return np.sin(2*np.pi*x) # 创建均匀节点 k = 3 # 三次样条 t = np.linspace(0, 1, 10) t = np.r_[(t[0]-0.1,)*k, t, (t[-1]+0.1,)*k] # 扩展节点 # 计算投影系数 n = len(t)-k-1 A = np.zeros((n,n)) b = np.zeros(n) for i in range(n): def phi_i(x): return BSpline.basis_element(t[i:i+k+2])(x) for j in range(n): def phi_j(x): return BSpline.basis_element(t[j:j+k+2])(x) integrand = lambda x: phi_i(x)*phi_j(x) A[i,j] = quad(integrand, 0, 1)[0] b[i] = quad(lambda x: phi_i(x)*f(x), 0, 1)[0] c = np.linalg.solve(A, b) ``` **5. 自适应支撑调节** 引入变支撑半径策略: $$h_i = \alpha|\nabla f(x_i)|^{-1}$$ 在梯度较大区域自动加密节点,提升逼近效率。
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