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Proposition 1Espaces de fonctions continues

Polynômes de Bernstein

Soit f:[0,1]→ℝf : [0, 1] \to {\mathbb R} et n⩾1n \geqslant 1 un entier. Le polynôme de Bernstein d'indice nn de ff est la fonction polynomiale Bnf(x)=∑k=0nf(kn) bn,k(x),B_nf(x) = \sum_{k=0}^n f\Big(\frac kn\Big)\, b_{n,k}(x), où bn,k(x)=(nk)xk(1−x)n−kb_{n,k}(x) = \binom nk x^k(1 - x)^{n-k}, les (nk)\binom nk étant les coefficients binomiaux (Binôme de Newton) et x0=1x^0 = 1 même pour x=0x = 0.

Énoncé

(i) Pour x∈[0,1]x \in [0, 1], les poids bn,k(x)b_{n,k}(x) sont positifs, et ∑kbn,k(x)=1,∑kk bn,k(x)=nx,∑k(k−nx)2 bn,k(x)=nx(1−x).\begin{gathered} \sum_k b_{n,k}(x) = 1, \quad \sum_k k\, b_{n,k}(x) = nx, \\ \sum_k (k - nx)^2\, b_{n,k}(x) = nx(1 - x). \end{gathered}

(ii) L'application f↦Bnff \mapsto B_nf est linéaire et positive : si f⩾0f \geqslant 0, alors Bnf⩾0B_nf \geqslant 0. Elle laisse fixes les fonctions affines, et Bnf(0)=f(0)B_nf(0) = f(0), Bnf(1)=f(1)B_nf(1) = f(1).

(iii) Si ff est LL-lipschitzienne, alors, pour tout x∈[0,1]x \in [0, 1], ∣Bnf(x)−f(x)∣⩽Lx(1−x)n⩽L2n.\begin{aligned} |B_nf(x) - f(x)| &\leqslant L\sqrt{\frac{x(1 - x)}n} \\ &\leqslant \frac{L}{2\sqrt n}. \end{aligned}

Démonstration

(i) Chaque poids bn,k(x)b_{n,k}(x) est un produit de facteurs positifs, un entier naturel, xkx^k et (1−x)n−k(1 - x)^{n-k}, puisque xx et 1−x1 - x sont positifs : il est positif. Le binôme de Newton dans ℝ\mathbb R (Binôme de Newton, (ii)), appliqué à xx et 1−x1 - x, donne ∑kbn,k(x)=(x+1−x)n=1\sum_k b_{n,k}(x) = (x + 1 - x)^n = 1, pour tout n⩾0n \geqslant 0.

Pour 1⩽k⩽n1 \leqslant k \leqslant n, la relation (k+1)(n+1k+1)=(n+1)(nk)(k + 1)\binom{n+1}{k+1} = (n + 1)\binom nk du même nœud, (i), écrite aux rangs n−1n - 1 et k−1k - 1, donne k(nk)=n(n−1k−1)k\binom nk = n\binom{n-1}{k-1}, d'où k bn,k(x)=nx bn−1,k−1(x),k\, b_{n,k}(x) = nx\, b_{n-1,k-1}(x), et, en sommant sur kk de 11 à nn, ∑kk bn,k(x)=nx\sum_k k\, b_{n,k}(x) = nx.

De même, pour n⩾2n \geqslant 2 et 2⩽k⩽n2 \leqslant k \leqslant n, deux applications de cette relation donnent k(k−1) bn,k(x)=n(n−1)x2 bn−2,k−2(x)k(k - 1)\, b_{n,k}(x) = n(n - 1)x^2\, b_{n-2,k-2}(x), d'où ∑kk(k−1) bn,k(x)=n(n−1)x2\sum_k k(k - 1)\, b_{n,k}(x) = n(n - 1)x^2, égalité vraie aussi pour n=1n = 1, où les deux membres sont nuls. En développant (k−nx)2=k(k−1)+k−2nxk+n2x2(k - nx)^2 = k(k - 1) + k - 2nxk + n^2x^2, ∑k(k−nx)2bn,k(x)=n(n−1)x2+nx−2n2x2+n2x2=nx(1−x).\begin{aligned} &\sum_k (k - nx)^2 b_{n,k}(x) \\ &\quad = n(n - 1)x^2 + nx - 2n^2x^2 + n^2x^2 \\ &\quad = nx(1 - x). \end{aligned}

(ii) La linéarité et la positivité viennent de la formule et de (i). Pour la fonction constante 11, Bn1=∑kbn,k=1B_n1 = \sum_k b_{n,k} = 1, et pour f(x)=xf(x) = x, Bnf(x)=1n∑kk bn,k(x)=xB_nf(x) = \frac1n\sum_k k\,b_{n,k}(x) = x. Enfin bn,k(0)b_{n,k}(0) vaut 11 pour k=0k = 0 et 00 sinon, et de même en 11 pour k=nk = n.

(iii) Fixons xx et posons uk=∣kn−x∣u_k = |\frac kn - x|. Par (i), ∣Bnf(x)−f(x)∣=∣∑k(f(kn)−f(x))bn,k(x)∣⩽L∑kuk bn,k(x).\begin{aligned} &|B_nf(x) - f(x)| \\ &\quad = \Big|\sum_k \Big(f\Big(\frac kn\Big) - f(x)\Big) b_{n,k}(x)\Big| \\ &\quad \leqslant L\sum_k u_k\, b_{n,k}(x). \end{aligned}

Soit m=∑kuk bn,k(x)m = \sum_k u_k\, b_{n,k}(x). Comme les poids sont positifs, de somme 11, 0⩽∑k(uk−m)2bn,k(x)=∑kuk2 bn,k(x)−m2,\begin{aligned} 0 &\leqslant \sum_k (u_k - m)^2 b_{n,k}(x) \\ &= \sum_k u_k^2\, b_{n,k}(x) - m^2, \end{aligned} et le dernier point de (i), divisé par n2n^2, donne m2⩽x(1−x)nm^2 \leqslant \frac{x(1 - x)}n. Enfin x(1−x)=14−(x−12)2⩽14x(1 - x) = \frac14 - (x - \frac12)^2 \leqslant \frac14.

□
Remarque

Pour f(x)=∣x−12∣f(x) = |x - \frac12|, qui est 11-lipschitzienne, l'écart maximal est atteint en 12\frac12. On calcule exactement B10f(12)=63512≈0,123B_{10}f(\frac12) = \frac{63}{512} \approx 0{,}123 et B100f(12)≈0,0398B_{100}f(\frac12) \approx 0{,}0398, pour des majorations 12n\frac1{2\sqrt n} égales à 0,1580{,}158 et 0,050{,}05.

Le produit de l'écart par n\sqrt n vaut 0,3890{,}389 pour n=10n = 10 et 0,3980{,}398 pour n=100n = 100 : il se stabilise, et l'ordre 1n\frac1{\sqrt n} de la majoration est le bon pour cette fonction. Multiplier le degré par 100100 ne divise l'erreur que par 1010.

x f + 0,158 1/2 1 f B4f B10f B40f
La fonction f(x)=∣x−12∣f(x) = |x - \frac12| (noir) et ses polynômes de Bernstein B4fB_4f (bleu), B10fB_{10}f (vert) et B40fB_{40}f (rouge), qui sont tous au-dessus de ff et la rejoignent en 00 et en 11. L'écart, maximal au point anguleux, vaut 0,18750{,}1875, 0,1230{,}123 et 0,0630{,}063 ; le pointillé gris, à la hauteur 1210≈0,158\frac1{2\sqrt{10}} \approx 0{,}158 au-dessus de ff, est la majoration (iii) pour n=10n = 10, que B10fB_{10}f ne franchit pas.
Remarque

Pour une fonction moins régulière, l'estimation se dégrade. La fonction f(x)=xf(x) = \sqrt x vérifie ∣u−v∣⩽∣u−v∣|\sqrt u - \sqrt v| \leqslant \sqrt{|u - v|}, puisque, pour u⩾v⩾0u \geqslant v \geqslant 0, (u−v)2⩽(u−v)(u+v)=u−v(\sqrt u - \sqrt v)^2 \leqslant (\sqrt u - \sqrt v)(\sqrt u + \sqrt v) = u - v.

L'argument de (iii), appliqué deux fois, donne alors ∣Bnf−f∣⩽(4n)−1/4|B_nf - f| \leqslant (4n)^{-1/4}, soit 0,400{,}40 pour n=10n = 10 et 0,220{,}22 pour n=100n = 100. Les écarts réels, mesurés numériquement, sont bien plus petits, 0,0860{,}086 et 0,0270{,}027, atteints près de 00 : la majoration générale est pessimiste.

Remarque

Le poids bn,k(x)b_{n,k}(x) est la probabilité d'obtenir kk succès en nn épreuves indépendantes de probabilité xx, et (i) donne l'espérance nxnx et la variance nx(1−x)nx(1 - x) du nombre de succès : c'est la lecture probabiliste de S. Bernstein (« Démonstration du théorème de Weierstrass fondée sur le calcul des probabilités », Communications de la Société mathématique de Kharkov (2) 13, 1912, p. 1-2), reprise au nœud Loi faible des grands nombres. Ici, aucune probabilité n'intervient : ce sont des identités entre polynômes.

Repose sur

C'est un point de départ.

Sert à

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