🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Estimating the Lebesgue constant for the Chebyshev distribution of nodes

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In this paper an approach to estimation of the Lebesgue constant for the Lagrange interpolation process with nodes in the zeros of Chebyshev polynomials of the first kind is done. Two-sided estimation of this constant is carried out by using the logarithmic derivative of the Euler gamma function and of the Riemann zeta function. The choice of interpolation nodes is due to the fact that with a fixed number of Chebyshev nodes, the Lebesgue constant tends to its minimum value, thus reducing the error of algebraic interpolation and providing less sensitivity to rounding errors. The expressions for the upper and the lower bounds of this constant are represented as finite sums of an asymptotic alternating series. Based on the expressions obtained, these boundaries are calculated depending on the number of nodes of the interpolation process. The error of each of the boundaries’ value is estimated based on the first discarded term in the corresponding asymptotic series. The results of the calculations are presented in tables showing deviations of the Lebesgue constant from its lower and upper estimated bounds. Dependence of the values’ errors on the number of Chebyshev nodes is depicted in these tables as well. It is numerically shown that with an increase in the number of these nodes, the estimation boundaries rapidly get close to each other. The presented results can be used in the theory of interpolation to estimate the norm of the operator matching a function to its interpolation polynomial and to estimate a deviation of the constructed perturbed polynomial from the unperturbed one.

About the authors

Oksana V. Germider

Northern (Arctic) Federal University named after M.V.Lomonosov

Email: o.germider@narfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2112-805X

Ph.D. in Phys. and Math., associate Professor of the Department of Engineering Structures, Architecture and Graphics
Russian Federation, Severnaya Dvina Emb. 17, Arkhangelsk, 163002, Russia

Vasily N. Popov

Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov

Author for correspondence.
Email: v.popov@narfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0803-4419

 D.Sc. in Phys. and Math., Professor of the Department of Higher and Applied Mathematics
Russian Federation, Severnaya Dvina Emb. 17, Arkhangelsk, 163002, Russia

References

  1. A. A. Privalov, Theory of interpolation of functions. Book 1, Saratov University Publ., Saratov, 1990 (In Russ.), 230 p.
  2. V. A. Kim, "Sharp Lebesgue constants for bounded cubic interpolation L-splines", Sib. Math. J., 51:2 (2010), 267—276. DOI: https://doi.org/10.1007/s11202-010-0026-3
  3. B. A. Ibrahimoglu, "Lebesgue functions and Lebesgue constants in polynomial interpolation", Journal of Inequalities and Applications, 93 (2016), 1-15. DOI: https://doi.org/10.1186/s13660-016-1030-3
  4. L. Brutman, "On the Lebesgue function for polynomial interpolation", SIAM J. Numer. Anal., 15:4 (1978), 694–704. DOI: https://doi.org/10.1137/0715046
  5. R. Gunttner, "Evaluation of Lebesgue constants", SIAM J. Numer. Anal., 17:4 (1980), 512–520. DOI: https://doi.org/10.1137/0717043
  6. R. Gunttner, "Note on the lower estimate of optimal Lebesgue constants", Acta Math. Hungar., 65:4 (1994), 313–317. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01876033
  7. J.Mason, D. Handscomb, Chebyshev polynomials, Chapman and Hall/CRC, New York, 2002, 360 p.
  8. M. J. D. Powell, "On the maximum errors of polynomial approximations defined by interpolation and by least squares criteria", Comput. J., 9 (1967), 404–407. DOI: https://doi.org/10.1093/COMJNL/9.4.404
  9. M. Abramowitz, I. A. Stegun, Handbook of mathematical functions with formulas, graphs and mathematical tables, United States Department of Commerce, National Bureau of Standards (NBS), Washington, 1964, 1060 p.
  10. H. Bateman, A. Erdelyi, Higher Transcendental Functions, McGraw-Hill Book Company, New York, 1953, 342 p.
  11. O. Espinosa, V. Moll, "A generalized polygamma function", Integral Transforms and Special Functions, 15:2 (2004), 101–115. DOI: https://doi.org/10.1080/10652460310001600573
  12. Y. Luke, Mathematical functions and their approximations, Academic Press, Moscow, 1975, 608 p.
  13. H. Sherwood, "Sums of power of integers and Bernoulli numbers", The Mathematical Gazette, 54 (1970), 272–274.
  14. V. K. Dzjadik, V. V. Ivanov, "On asymptotics and estimates for the uniform norms of the Lagrange interpolation polynomials corresponding to the Chebyshev nodal points", Anal. Math., 9:2 (1983), 85–97. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01982005

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) Germider O.V., Popov V.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».