Скалярное произведение и многочлены Гегенбауэра в пространстве Соболева

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной работе рассматривается система функций G r, n α ( x) r∈N, n=0,1,… , которые ортогональны относительно скалярного произведения соболевского типа на (-1, 1) и порождены ортогональными полиномами Гегенбауэра. Основной целью данной работы является изучение некоторых свойств, связанных с системой φ k, r ( x) k≥0 функций, порожденных ортогональной системой G r, n α ( x) функций Гегенбауэра. Исследуются условия на функцию f x , заданную в обобщенной ортогональной системе Гегенбауэра, которые гарантируют ее разложимость в обобщенный смешанный ряд Фурье вида f x ~ k=0 r-1 f k -1 x+1 k k! + k= r ∞ G r, k α f φ r, k α x , и изучается сходимость этого ряда Фурье. Второй результат этой статьи состоит в доказательстве рекуррентной формулы для системы φ k, r ( x) k≥0 . Мы также обсуждаем асимптотические свойства этих функций, что составляет заключительный результат нашей работы.

Об авторах

Мохамед Ахмед Будреф

Университет Буира

Email: m.boudref@univ-bouira.dz
кандидат физико-математических наук, директор лаборатории математики и компьютерных наук LIMPAF, преподаватель кафедры высшей математики Алжир, г. Буира, ул. Дрисси Яхья Буира 10000

Список литературы

  1. R.M. Gadzhimirzaev, “Sobolev-orthonormal system of functions generated by the system of Laguerre functions”, Probl. Anal. Issues Anal., 8(26):1 (2019), 32-46.
  2. I.I. Sharapudinov, “Approximation of functions of variable smoothness by Fourier-Legendre sums”, Sb. Math., 191:5 (2000), 759-777.
  3. I. Sharapudinov, Mixed Series of Orthogonal Polynomials, Daghestan Sientific Centre Press, Makhachkala, 2004.
  4. I. I. Sharapudinov, “Approximation properties of mixed series in terms of Legendre polynomials on the classes ”, Sb. Math., 197:3 (2006), 433-452.
  5. I.I. Sharapudinov, “Sobolev orthogonal systems of functions associated with an orthogonal system”, Izv. Math., 82:1 (2018), 212-244.
  6. I.I. Sharapudinov, T.I. Sharapudinov, “Polynomials orthogonal in the Sobolev sens, generated by Chebychev polynomials orthogonal on a mesh”, Russian Math. (Iz. VUZ), 61:8 (2017), 59-70.
  7. M. Abramowitz, I.A. Stegun, Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, Dover Publications, USA, 1964.
  8. G. Szegiö, Orthogonal Plynomials. V. 23, American Mathematical Society, Providence, Rhode Island, 1975.
  9. A.F. Nikiforov, V.B. Uvarov, Special Functions of Mathematical Physics, Birkhauser Veriag Basel, Springer Basel AG., 1988.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».