王 茹,许贵桥
(天津师范大学数学科学学院,天津300387)
假设F是一个集合,G是一个范数为‖·‖的线性赋范空间,μ是定义在F的Borel子集上的概率测度,S是F到G的可测映照,称为解算子;N是F到Rn的一个可测映射,称为信息算子;φ是Rn到G的一个可测映射,称为算法.当1≤p<+∞时,信息基逼近φ·N相应于测度μ的p-平均误差为[1]
在上述定义中,F通常为函数空间,S通常为恒等算子(此时称为逼近)或积分,信息算子通常为标准信息,而φ通常为线性算子[2].对于逼近和积分问题在平均情形下的误差分析已有了大量研究,但这些研究所使用的逼近方法都是样条函数逼近.考虑到多项式插值在数值计算中的重要作用,文献[3-7]考虑了基于Chebyshev多项式零点的Lagrange插值在 Wiener空间及其一重积分Wiener空间下关于逼近问题的平均误差.注意到复化Simpson公式在数值积分中的重要作用,本研究考虑复化Simpson公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差,得到相应情形下的饱和阶为1/n4.
记F0={f∈C[0,1]∶f(0)=0}.∀f∈F0,定义‖f‖C∶=|,则(F0,‖·‖C)成为一个可分的Banach空间.(F0,‖·‖C)上的 Borel集记为 B(F0),B(F0)上的Wiener测度记为ω0[2].定义F0上的r-重积分算子Tr,r≥1:Trg(t)=对于任意的g∈F0,Trg∈Fr={f∈C(r)[0,1]:f(k)(0)=0,k=0,…,r}.易知 Tr是从 F0到 Fr的双射.Fr上的r-重积分Wiener测度ωr可用诱导测度ωr=ω0Tr-1来定义,即∀A⊂Fr,
由文献[2]可知
其中:当z>0时,z+=z,否则z+=0.
其中:tk=易知Tn(f)为信息基算子,其中:
定理 若 S、Tn、Fr、ωr定义如上,则
其中vp是标准正态分布的p次绝对矩.当r≥4时,有
这里及以下的an=O(bn)表示存在与n无关的正数C,使得|an|≤Cbn.
由定理及文献[2]可知,当r=0、1、2、3时,复化Simpson公式是弱渐近最优的,但当r≥4时,复化Simpson公式不是渐近最优的.
定理的证明:由文献[2]知ωr是Fr上的Gaussian测度,而
是 C[0,1]上的一个连续线性泛函.因此,L(f)是正态分布.由文献[2]知 A x∈[0,1],有
由式(6)及积分可交换顺序的Fubini定理可知L(f)在Fr下的数学期望为
而由式(7)知 L(f)在 Fr下的方差为
由式(8)及式(3)可计算得
当r=0时,由式(9)得
当r≥1时,记
当 r=1,0≤t≤1 时,有
直接计算可得
由式(12)~式(14)可计算得
由式(9)、式(11)和式(15)可计算得
当r≥2,0≤t≤1时,可直接检验得
由式(17)及Newton-Leibniz公式可得
所以,当 r=2,0≤t≤1时,有
直接计算可得:对任意的1≤k≤n,有
从而有
因此由式(19)和式(21)得
令u=s-[nt]/n.当t≥[nt]/n+1/(2n)时,有
当t≤[nt]/n+1/(2n)时,有
故由式(9)、式(22)和式(23)可得
当 r=3,0≤t≤1时,由式(18)及式(23)~式(24)的推导过程可得:当t≥[nt]/n+1/(2n)时,有
当t≤[nt]/n+1/(2n)时,有
由式(9)、式(26)~式(27)可得
另记
直接计算可得
利用归纳法及式(17)可得:当r≥4时,有
直接计算可得
由式(30)可得
直接计算可得
由式(34)和积分中值定理可得
由式(31)~式(32)和式(35)可得
由式(9)、式(11)和式(36)可得
由式(1)、式(5)、式(10)、式(15)、式(24)、式(28)、式(37)及文献[8]的式(26)可得定理的结论.
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