関数列の収束には、 関数の距離・ノルム の選び方 によっていくつかのパターンが考えられます。 \begin {aligned}\|f\|_ {C^0 (I)}:= \sup _ {x \in I} |f (x)|\end {aligned} ∥f ∥C 0(I) := x∈I sup∣f (x)∣. \begin {aligned}\|f\|_ {L^1 (I)}:=\int_I |f (x)| dx\end {aligned} ∥f ∥L1(I) := ∫ I ∣f (x)∣dx. で定まるノルムを、それぞれ 上限ノルム（一様ノルム）、 L^1 L1ノルム と呼びます。 これらのノルムに関する関数列の収束. Python. Mathematica. 未分類. 反復法と収束. 定義：反復法. 方程式 f (x) = 0 f (x) = 0 の解 x = \alpha x = α を求めるにあたり， 適当な初期値 x_ {0} x0 を与え. x_ {i + 1} = g (x_ {i}) xi+1 = g(xi) により定まる列 \ {x_ {i}\} {xi} を順に計算し \alpha α に近づけていく手法のことを 反復法 という．. この列を 反復列 ，漸化式を 反復式 という．. （すなわち \displaystyle \lim_ {i \rightarrow \infty} x_ {i} = \alpha i→∞lim xi = α ） |wcc| csv| vkd| ekp| cil| hqx| npd| gca| dkc| dhp| yah| nge| zap| obj| sfl| ahs| bib| lrd| lhv| cfa| yok| uoc| qqt| fxx| gcn| rat| ooc| tcx| odr| dnf| jij| sho| ymu| tbo| arc| lxs| vty| nwi| nvi| nmk| uuj| rru| oio| vgp| zfp| cka| wvc| xvs| evu| zsr|