Lexikon der Mathematik: L1-Approximation
Approximation hinsichtlich der L1-Norm.
Die L1-Approximation bildet einen Teilbereich der Approximationstheorie. Bezeichnet C[a, b] den Raum der stetigen Funktionen auf [a, b], so wird durch
die L1-Norm festgelegt. Diese Norm kann man auch auf der größeren Funktionenklasse der L1-integrierbaren Funktionen definieren, d. h. Funktionen f mit der Eigenschaft
Ist G ein Teilraum von C[a, b], so heißt gf ∈ G beste L1-Approximation an f ∈ C[a, b], falls
für alle g ∈ G gilt. Anschaulich bedeutet dies, daß der Flächeninhalt zwischen f und gf minimal ist. B.R. Kripke und T.J. Rivlin formulierten 1965 die folgende Charakterisierung von besten L1-Approximationen.
Die Funktion gf ∈ G ist genau dann beste L1-Approximation an f ∈ C[a, b], wenn gilt:
Hierbei ist
Ist G ein Tschebyschew-System, so ist die beste L1-Approximation stets eindeutig. Die Umkehrung gilt jedoch nicht, denn auch für Splinefunktionen gilt diese Aussage. Die beste L1-Approximation kann unter gewissen Voraussetzungen durch Lagrange-Interpolation bestimmt werden. Ist G ein n-dimensionales Tschebyschew-System, so existieren eindeutig bestimmte Punkte a< t1< … < tn< b mit der Eigenschaft
Hierbei sind t0 = a und tn+1 = b. Die Punkte t1, …, tn werden kanonische Punkte von G genannt. In diesem Fall bezeichnet man die Menge
als den Konvexitätskegel von G. Im Jahr 1977 zeigte C.A.Michelli den folgenden Satz über einen Zusammenhang von L1-Approximation mit der Lagrange-Interpolation.
Es seien G ein n-dimensionales Tschebyschew-System und a< t1< … < tn< b die kanonischen Punkte von G. Für jede Funktion f ∈ C(G) ist die beste L1-Approximation gf ∈ G an f eindeutig durch
festgelegt.
[1] G. Nürnberger: Approximation by Spline Functions. Springer-Verlag Berlin/Heidelberg, 1989.
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