Approximation de Bernstein
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En analyse, l'approximation de Bernstein est une méthode d'approximation polynomiale, permettant d'approcher uniformément une fonction continue f définie sur le segment [0, 1] par une suite de combinaisons linéaires des polynômes de Bernstein. Cette preuve constructive du théorème d'approximation de Weierstrass est due à Sergueï Natanovitch Bernstein[1].

Définition
La n-ième approximation de f est le polynôme
où les sont les polynômes de Bernstein :
On construit donc Pn(f) à partir des valeurs de f aux points 0, 1⁄n, …, (n – 1)⁄n et 1 mais, en ces points, la valeur de Pn(f) peut être différente de celle de f, autrement dit : l'approximation obtenue n'est pas une interpolation.
La convergence uniforme de Pn(f) vers f s'énonce donc de la façon suivante :
Il convient de noter que si X est une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètres(n,x), alors Pn(f)(x) n'est rien d'autre que l'espérance de f(X/n), c'est-à-dire la moyenne de f appliquée à la fraction du nombre de succès obtenus sur la répétition de n expériences aléatoires identiques et indépendantes de Bernoulli de probabilité de succès x. La convergence simple de Pn(f) vers f est alors une conséquence immédiate de la loi faible des grands nombres. En majorant la probabilité de l'écart entre X⁄n et x, on en déduit la convergence uniforme.
Démonstration
Les opérateurs linéaires Pn sur C([0, 1]) étant positifs (en), il suffit, d'après le théorème d'approximation de Korovkin, de vérifier la convergence pour les trois fonctions monomiales f0(x) = 1, f1(x) = x et f2(x) = x2.
Or Pn(f0) = f0, Pn(f1) = f1 et Pn(f2) = f2 + (f1 – f2)/n, ce qui conclut[2].
Vitesse de convergence
Soit f une fonction continue sur [0;1], et ω le module de continuité de f. Alors on a l'inégalité[3] :
Où représente la norme « infini ».
Ce résultat permet d'assurer une certaine vitesse de convergence de la suite de polynômes de Bernstein vers la fonction f, en fonction du module de continuité de f.