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Melhor aproxima¸c˜ ao em espa¸cos lineares normados

que ´e a igualdade desejada.

Notamos que os coeficientes de Bi,r2(t) e Bi+1,r2(t) da rela¸c˜ao de re- corrˆencia acima s˜ao positivos para t ∈ (xi, xi+1) e que sua soma ´e igual a 1.

Consequentemente, a f´ormula (4) representa Bi,r1(t) como combina¸c˜ao con- vexa deBi,r2(t) eBi+1,r2(t).

A f´ormula (4) ´e a parte fundamental para o c´alculo dos valores dasB-splines.

B00(t) ց

B01(t)

ր ց

B10(t) B02(t)

ց ր ց

B11(t) B03(t)

ր ց ր

B20(t) B12(t)

ց ր ց

B21(t) B13(t)

ր ց ր

B30(t) B22(t)

ց ր

B31(t) ր

B40(t)

A primeira coluna desta tabela ´e preenchida usando-se a defini¸c˜ao deBi,0(t), Bi,0(t) =

½ 1

xi+1xi para t∈[xi, xi+1) 0 para t6∈[xi, xi+1) .

As pr´oximas colunas s˜ao preenchidas consecutivamente usando os dados da an- terior e a rela¸c˜ao de recorrˆencia (4).

1.11 Melhor aproxima¸ c˜ ao em espa¸ cos lineares

2) ρ(f, g) =ρ(g, f) (simetria),

3) ρ(f, g)≤ρ(g, h) +ρ(h, g) para todo f, g, h∈F.

Espa¸co linear, quando ´e introduzida uma distˆancia, ´e chamadoespa¸co linear m´etrico. Formularemos o problema de aproxima¸c˜ao em um espa¸co linear m´etrico F.

Sejamϕ0, . . . , ϕnelementos arbitr´arios linearmente independentes deF. De- notemos por Ωn o conjunto de todas as combina¸c˜oes lineares de{ϕk}n0, i.e.,

n :=

( n X

k=0

akϕk : (a0, . . . , an)∈IRn )

. A quantidade

ρ(f, ϕ) := inf{ρ(f, ϕ) : ϕ∈Ωn}

´e chamada a melhor aproxima¸c˜ao de f por elementos de Ωn. Se existe um elementoϕf de Ωn para o qual a igualdade acima ´e atingida, i.e., para o qual

ρ(f, ϕf) = inf{ρ(f, ϕ) : ϕ∈Ωn},

este elementoϕf ´e chamadoelemento da melhor aproxima¸c˜ao def.

Depois dessa formula¸c˜ao do problema de aproxima¸c˜ao, surgem as seguintes quest˜oes b´asicas:

Existe o elemento da melhor aproxima¸c˜ao?

Se tal elemento existe, ´e ´unico?

Como pode ser constru´ıdo o elemento da melhor aproxima¸c˜ao?

Existe uma grande classe de espa¸cos lineares m´etricos, onde a resposta da quest˜ao sobre a existˆencia do elemento da melhor aproxima¸c˜ao pode ser encon- trada. Esses espa¸cos s˜ao chamadosespa¸cos lineares normados. Vamos relembrar brevemente a defini¸c˜ao de espa¸co normado.

SejaFum espa¸co linear dado. Dizemos que emF ´e introduzida uma norma, se, para todo elementof deF, ´e colocado em correspondˆencia um n´umerokfk (chamado normadef) e essa correspondˆencia satisfaz `as seguintes exigˆencias:

1) kfk ≥0 (a igualdade vale se, e somente se,f = 0);

2) kλfk=|λ|kfkpara todoλ;

3) kf+gk ≤ kfk+kgkpara todof, g∈F.

Um espa¸co linear onde ´e introduzida uma norma, ´e chamado de espa¸co linear normado.

Toda normak · kgera uma distˆancia da seguinte maneira:

ρ(f, g) :=kf−gk.

N˜ao ´e dificil verificar que a distˆanciaρ(f, g) assim definida realmente satisfaz `as propriedades listadas acima. Deixaremos essa verifica¸c˜ao como exerc´ıcio.

Toda norma emF pode ser considerada como fun¸c˜ao def, definida emF.

Teorema 20 A norma ´e uma fun¸c˜ao cont´ınua com rela¸c˜ao `a distˆancia, gerada por ela.

Demonstra¸c˜ao. Primeiro, provaremos a desigualdade

|kfk − kgk| ≤ kf−gk. De fato,

kfk=kf−g+gk ≤ kf−gk+kgk

e, da´ı segue quekfk − kgk ≤ kf −gk. Analogamente, kgk − kfk ≤ kg−fk= kf−gk. Consequentemente, |kfk − kgk| ≤ρ(f, g). ´E claro que seρ(f, g)→0, ent˜aokfk → kgk, e isto mostra quekfk´e uma fun¸c˜ao cont´ınua def.

Consideraremos o espa¸co linear

IRn={f = (f1, . . . , fn) : f1, . . . , fn ∈IR}.

de vetores reais. Toda norma emIRn ´e de fato uma fun¸c˜ao de nvari´aveis: as coordenadasf1, . . . , fn def.

Teorema 21 Toda norma emIRn´e uma fun¸c˜ao cont´ınua com rela¸c˜ao `as coor- denadas do elemento.

Demonstra¸c˜ao. Denotemos por

ek = (0, . . . ,0,1,0, . . . ,0), k= 1, . . . , n,

os vetores base em IRn. Entao, todo vetor f = (f1, . . . , fn) de IRn pode ser escrito da formaf =f1e1+· · ·fnen e, consequentemente,

| kfk − kgk | ≤ kf −gk=k

n

X

i=1

(fi−gi)eik ≤

n

X

i=1

|fi−gi|keik. Ent˜ao,kfk → kgk quandofi→gi, i= 1, . . . , n. O teorema est´a provado.

Em um espa¸co linear F podem ser introduzidas normas de maneiras dife- rentes. Por exemplo, emIRn usam-se frequentemente as normas:

kfk := max

1in|fi|, kfk1 := |f1|+· · ·+|fn|, kfk2 :=

à n X

i=1

fi2

!1/2

.

A ´ultima norma ´e chamada de Euclides, pois ela determina a distˆancia de Eu- clides

d(f, g) :=kf−gk2= ( n

X

k=1

(fk−gk)2 )1/2

.

Defini¸c˜ao 7 Dizemos que duas normas ν(f)eµ(f)s˜ao equivalentes emF, se existem n´umeros positivos me M, tais que

mµ(f)≤ν(f)≤M µ(f) para todo f ∈F.

Teorema 22 Quaisquer duas normas emIRn s˜ao equivalentes.

Demonstra¸c˜ao. ´E suficiente provar que toda normaν ´e equivalente `a norma de Euclidesk · k2. Para isso, introduzimos a esfera com raio um emIRn,

S:=

(

(f1, . . . , fn) :

n

X

i=1

fi2= 1 )

.

S ´e um conjunto limitado. Al´em disso, de acordo com o Teorema 2, ν(f) = ν(f1, . . . , fn) ´e fun¸c˜ao cont´ınua de fi, −∞< fi <∞. Pelo teorema de Wei- erstrass, ν(f) atinge o seu valor m´ınimo emS. Consequentemente, existe um elementofdeS, tal que

m:= inf{ν(f) : (f1, . . . , fn)∈S}=ν(f).

Obviamente m ≥ 0. Al´em disso, m > 0. De fato, a hip´otese m = 0 imlpica em ν(f) = 0 e, consequentemente, f = 0, i.e., f1 = · · · = fn = 0, uma contradi¸c˜ao com o fato quef∈S.

Ent˜ao,ν(f)≥m >0 para todaf ∈S.

Seja f um elemento n˜ao nulo de F. Ent˜ao, f /kfk2 ∈ S e de acordo com desigualdade que acabamos de provar, temos

ν(f) =ν µ f

kfk2kfk2

=kfk2ν µ f

kfk2

≥mkfk2.

Provamos quemkfk2≤ν(f) para todof ∈F. Analogamente, escolhendo M := sup{ν(f) : (f1, . . . , fn)∈S},

obtemos

ν(f)≤Mkfk2 paratodo f∈F.

O teorema est´a provado.

Formularemos uma consequˆencia importante do teorema da equivalˆencia das normas.

Corol´ario 3 Toda bola Sr = {(f1, . . . , fn) : kfk ≤ r < ∞} em IRn ´e um conjunto limitado e fechado.

Demonstra¸c˜ao. Sejaf um elemento da esferaSr. Ent˜ao,kfk ≤re, conse- quentemente, existe uma constanteM tal que

kfk≤M r.

Segue, ent˜ao, a desigualdade|fi| ≤M r, que mostra que o conjuntoSr ´e limi- tado. Mostraremos queSr ´e fechado. Seja{f(n)} uma sequˆencia arbitraria de elementosf(n)∈Sr, que converge para algum elementogdeIRn. Temos

kgk ≤ kf(n)−g+f(n)k ≤ kf(n)−gk+kf(n)k. Sejan→ ∞. Comokf(n)k ≤r, obtemos que

kgk ≤ kf(n)k ≤r,

que mostra queg∈Sr. Ent˜aoSr´e um conjunto fechado.

Teorema 23 Seja F um espa¸co linear normado. Sejamϕ0, . . . , ϕn elementos linearmente independentes de F e Ωn o subespa¸co formado por eles. Ent˜ao, para todof ∈F existe emΩn um elemento que melhor aproximaf com rela¸c˜ao

`

a distˆancia, gerada pela norma emF.

Demonstra¸c˜ao. Sejaϕ∈Ωn comkϕk>2kfk=:r. Ent˜ao

kf−ϕk ≥ kϕk − kfk>2kfk − kfk=kfk=kf −0k ≥En(f).

Consequentemente,

inf{kf−ϕk : ϕ∈Ωn}= inf{kf−ϕk : ϕ≤r}= inf

ϕSrkf−ϕk. Por outro ladokf −ϕk ´e uma fun¸c˜ao cont´ınua dos coeficientesa0, . . . , an deϕ eSr´e um conjunto limitado e fechado. Pelo teorema de Weierstrass

ϕinfSrkf−ϕk= min

ϕSrkf−ϕk=kf−ϕfk para algumϕf ∈Ωn. O teorema est´a provado.

O seguinte teorema ´e sobre a unicidade do elemento da melhor aproxima¸c˜ao.

Defini¸c˜ao 8 Dizemos que o espa¸co normado F ´e estritamente normado se a desigualdade

kf+gk=kfk+kgk

implica que os elementosf eg s˜ao linearmente dependentes.

Teorema 24 Se F ´e estritamente normado, ent˜ao para todof ∈F existe em Ωn um ´unico elemento que melhor aproximaf.

Demonstra¸c˜ao. Suponha o contr´ario. Ent˜ao, existemf ∈F e elementospe qde Ωn, para os quais

kf−pk=kf−qk=En(f) := inf{kf −ϕk : ϕ∈Ωn} ep6=q. Por outro lado,

kf−p+q 2 k= 1

2k(f−p) + (f−q)k ≤ 1

2(kf−pk+kf−qk) =En(f). (1.11.24) Pela defini¸c˜ao da melhor aproxima¸c˜ao , temoskf−(p+q)/2k ≥En(f). Ent˜ao, em (1.11.24) temos somente igualdades. Em particular,

k(f−p) + (f−q)k=kf −pk+kf−qk.

Como F ´e estritamente normado, temos quef −p=α(f−q). Seα= 1 essa igualdade implica quep=q. Contradi¸c˜ao! Seα6= 1, temosf = (p−αq)/(1−α) e, consequentemente, f ∈ Ωn, o que, por seu lado, implica que f = p = q.

Contradi¸c˜ao novamente. O teorema est´a provado.

1.12 Aproxima¸ c˜ ao uniforme de fun¸ c˜ oes por po-