逼近理论
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数学中的逼近理论是如何将一函数用较简单的函数来找到最佳逼近,且所产生的误差可以有量化的表征(英语:Characterization (mathematics)),以上提及的“最佳”及“较简单”的实际意义都会随着应用而不同。
数学中有一个相关性很高的主题,是用广义傅里叶级数(英语:generalized Fourier series)进行函数逼近,也就是用以正交多项式为基础的级数来进行逼近。
计算机科学中有一个问题和逼近理论有关,就是在数学函式库中如何用计算机或计算器可以执行的功能(例如乘法和加法)尽可能的逼近某一数学函数[1],一般会用多项式或有理函数(二多项式的商)来进行。
逼近理论的目标是尽可能地逼近实际的函数,一般精度会接近电脑浮点运算的精度,一般会用高次的多项式,以及(或者)缩小多项式逼近函数的区间。缩小区间可以针对要逼近的函数,利用许多不同的系数及增益来达到。现在的数学函式库会将区间划分为许多的小区间,每个区间搭配一个次数不高的多项式。