Soit n∈N∗. Pour k∈{0,…,n}, on définit les polynômes de base de Bernstein par rn,k(X)=(kn)Xk(1−X)n−k.
Pour une fonction f:[0,1]→R, on définit le n-ième polynôme de Bernstein associé à f par :
Bn(f)=k=0∑nf(nk)rn,k(X)
Pour (x,y)∈R2, simplifier les expressions suivantes :
D'après les résultats de la question 1 avec y=1−x :
∑(k−nx)2rn,k(x)=n(n−1)x2+nx−2nx(nx)+n2x2
En simplifiant : n2x2−nx2+nx−2n2x2+n2x2=nx−nx2.
k=0∑n(k−nx)2rn,k(x)=nx(1−x)
Comme f est continue sur le compact [0,1], elle y est uniformément continue (théorème de Heine).
Soit ε>0. Il existe η>0 tel que pour tous u,v∈[0,1], ∣u−v∣≤η⟹∣f(u)−f(v)∣≤ε.
On a ∣f(x)−Bn(f)(x)∣=∣∑k=0n(f(x)−f(k/n))rn,k(x)∣≤∑k=0n∣f(x)−f(k/n)∣rn,k(x).
On sépare la somme en deux parties selon l'ensemble d'indices A={k:∣x−k/n∣≤η} :
Si k∈A, ∣f(x)−f(k/n)∣≤ε, donc ∑k∈A≤ε∑rn,k(x)≤ε.
Si k∈/A, ∣f(x)−f(k/n)∣≤2∥f∥∞. De plus, (x−k/n)2>η2, soit (nx−k)2>n2η2.
Ainsi ∑k∈/Arn,k(x)≤n2η21∑k∈/A(k−nx)2rn,k(x)≤n2η2nx(1−x).
Comme x(1−x)≤1/4 sur [0,1], on obtient :
∣f(x)−Bn(f)(x)∣≤ε+2nη2∥f∥∞
Pour ε et η fixés, le terme 2nη2∥f∥∞ tend vers 0 quand n→+∞.
Ainsi, il existe N tel que pour n≥N, 2nη2∥f∥∞≤ε.
Alors ∥f−Bn(f)∥∞≤2ε, ce qui prouve la convergence uniforme.
Si f est K-lipschitzienne, ∣f(x)−f(k/n)∣≤K∣x−k/n∣.
Par l'inégalité de Cauchy-Schwarz pour la mesure de probabilité définie par rn,k(x) :
Soit F∈C([a,b],R). On définit f:[0,1]→R par f(t)=F(a+t(b−a)).
f est continue sur [0,1], donc Bn(f) converge uniformément vers f.
En posant Pn(x)=Bn(f)(b−ax−a), Pn est un polynôme et :
Un calcul classique sur les dérivées des polynômes de Bernstein donne :
Bn(f)′(x)=nk=0∑n−1(f(nk+1)−f(nk))rn−1,k(x)
On remarque que n(f(nk+1)−f(nk))=f′(cn,k) avec cn,k∈[nk,nk+1].
On compare alors Bn(f)′ avec Bn−1(f′).
Comme f′ est lipschitzienne, on montre que la différence tend uniformément vers 0.
Puisque Bn−1(f′)→f′ uniformément, on conclut :
Bn(f)′uf′
Confusion entre convergence simple et uniforme lors du choix du delta.
Le lien entre les moments de la loi binomiale et la convergence des polynômes de Bernstein.