首先介绍Orlicz空间.基于 $N$函数 $M(u)$是幂函数 $|u|^{p}(p>1)$的推广, Orlicz空间是熟知的 $L_{p}(p>1)$空间的推广.
定义1.1[1] 称定义在 $\mathbf{R}=(-\infty, +\infty)$上的实值函数 $M(u)$为 $N$函数, 假设它具有下列性质
(1) $M(u)$为偶的连续凸函数且 $M(0)=0$;
(2) 当 $u>0$时 $M(u)>0$;
(3) $\lim\limits_{u\rightarrow 0}\frac{M(u)}{u}=0, \quad \lim\limits_{u\rightarrow \infty}\frac{M(u)}{u}=\infty.$
对于给定的 $N$函数 $M(u)$, 其余 $N$函数记为 $N(v)$.
定义1.2[1] 称 $N$函数 $M(u)$满足 $\triangle_{2}$条件(简记为 $M(u)\in\triangle_{2}$)是指存在 $k>0$, $u_{0}>0$, 使当 $u\geq u_{0}$时, 有
由 $N$函数 $M(u)$生成的Orlicz类 $L_{M}[0, 1]$是指满足 $ \rho(u, M)=\displaystyle\int_{0}^{1}M(u(x))dx<+\infty $的可测函数 $ u(x)$的全体.
定义1.3[1] Orlicz空间 $L_{M}^{*}[0, 1]$是指有限的Orlicz范数
的可测函数 $u(x)$的全体.
Orlicz空间还赋予与Orlicz范数等价的Luxemburg范数
对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $r$阶带权函数 $\varphi(x)=\sqrt{x(1-x)}$的Ditzian-Totik连续模 $\omega_{r, \varphi}(f, t)_{M}$, $K$ -泛函 $K_{r, \varphi}(f, t^{r})_{M}$和修正的 $K$-泛函 $\bar{K}_{r, \varphi}(f, t^{r})_{M}$的定义[2]为
其中 $\triangle_{h\varphi(x)}^{r}f(x)=\sum\limits_{k=0}^{r}(-1)^{k}{r \choose k}f\Big(x+(\frac{r}{2}-k)h\varphi(x)\Big)$.
连续模 $\omega_{r, \varphi}(f, t)_{M}$与两个 $K$-泛函等价[2]的, 即存在常数 $k_{1}, k_{2}>0$, 使得
对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, Bernstein-Durrmeyer算子的定义为
其中 $P_{n, k}(x)={n \choose k}x^{k}(1-x)^{n-k}$.
关于Bernstein型算子的文章不少[3-8].Bernstein-Durrmeyer算子在 $L_{p}[0, 1]$空间的逼近速度[6]有 $\|B_{n}f-f\|_{p}=O(n^{-\alpha})\Leftrightarrow\omega_{2, \varphi}(f, t)_{p}=O(t^{2\alpha})$.为了获得更快的逼近速度, Ditian和Ivanov在文[6]中用 $B_{n}(f)$的线性组合构造了一个算子 $O_{n}(f)$, 并证明了对于 $r>\alpha$, 有
最近, Sablonnière在文[9]中引进了一类所谓的拟中插式算子.设 $\Pi_{n}$表示次数至多为 $n$的多项式空间, 若 $\mathbb{B}_{n}$和 $\mathbb{A}_n=\mathbb{B}_{n}^{-1}$是 $\Pi_{n}$中的线性自同构算子, 并且能够表示成带有多项式系数的微分算子形式 $\mathbb{B}_{n}=\sum\limits_{k=0}^{n}\beta_{k}^{n}D^{k}$和 $\mathbb{A}_{n}=\sum\limits_{k=0}^{n}\alpha_{k}^{n}D^{k}$, 这里 $D=\frac{d}{dx}$, $D^{0}=id$, 则一类拟中插式算子被如下定义
这里 $\mathbb{A}_{n}^{(r)}=\sum\limits_{k=0}^{n}\alpha_{k}^{n}D^{k}$.通常在 $\Pi_{n}$上 $\mathbb{B}_{n}^{(0)}=\mathbb{B}_{n}$, $\mathbb{B}_{n}^{(n)}=id$.进而还有当 $0\leq r\leq n$时, 对于所有的 $P\in\Pi_{n}$, 有 $\mathbb{B}_{n}^{(r)}P=P$.
对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, Bernstein-Durrmeyer算子拟中插式为
其中 $B_{n, j}=D^{j}B_{n}$.显然 $ B_{n}^{(0)}=B_{n}$, $B_{n}^{(n)}=id$, 且对于 $P\in\Pi_{n}$, $0\leq k\leq n$, 有 $B_{n}^{(k)}P=P$.
郭顺生等在文[7]中给出了Bernstein-Durrmeyer算子拟中插式在 $C[0, 1]$中逼近的等价定理.在文[8]中给出了Bernstein-Durrmeyer算子拟中插式在 $L_{p}[0, 1]$中逼近的等价定理.本文得到的主要结果有
定理1.1 (正定理)设 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $\varphi(x)=\sqrt{x(1-x)}$, $n\geq2r-1$, $r\in\mathbf{N}$, $N(v)\in\Delta_{2}$, 则
本文中 $C$表示与 $f$与 $n$无关的正常数, 在不同的地方, 它的值有所不同.
定理1.2 (逆定理)对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $\varphi(x)=\sqrt{x(1-x)}$, $n\geq4r$, $r\in\mathbf{N}$, $0<\alpha<r$, 有
定理1.3 (等价定理)对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $\varphi(x)=\sqrt{x(1-x)}$, $n\geq4r$, $r\in\mathbf{N}$, $0<\alpha<r$, $N(v)\in\Delta_{2}$, 有
本文中 $\delta_{n}(x)=\max\{\varphi(x), \frac{1}{\sqrt{n}}\}$, $E_{n}=[\frac{1}{n}, 1-\frac{1}{n}]$, $E_{n}^{c}=[0, \frac{1}{n})\cup(1-\frac{1}{n}, 1].$为了证明主要结果, 下面给出一些引理.
引理2.1[10] 对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $\varphi(x)=\sqrt{x(1-x)}$, 有
引理2.2 对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $r, s\in\mathbf{N_{0}}=\mathbf{N}\cup\{0\}$, 有
其中当 $r\neq0$时, $f\in W_{\varphi}^{2r}(L_{M}^{*}[0, 1])$; 当 $r=0$时, $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$.
证 当 $x\in E_{n}^{c}$时 $\delta_{n}(x)\sim n^{-\frac{1}{2}}$.由(1.1), (2.1) 式和Jensen不等式得到
当 $x\in E_{n}$时, $\delta_{n}(x)\sim \varphi(x)$.由引理2.1得
从而 $\|\delta_{n}^{s}\varphi^{2r}D^{2r+s}(B_{n}(f))\|_{M, E_{n}}\leq\|I_{1}\|_{M, E_{n}}+\|I_{2}\|_{M, E_{n}}$. $\|I_{1}\|_{M, E_{n}}$和 $\|I_{2}\|_{M, E_{n}}$估计类似, 所以只证 $\|I_{1}\|_{M, E_{n}}$.
由(1.1) 式及Jensen不等式得到
引理2.3[8] 对于 $j\geq0$, $x\in[0, 1]$, 有 $ |\alpha_{j}^{n}(x)|\leq Cn^{-\frac{j}{2}}\delta_{n}^{j}(x). $
引理2.4 对于 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$, $r\in\mathbf{N_{0}}$, 有 $ \|B_{n}^{(r)}(f)\|_{M}\leq C\|f\|_{M}.$
证 由引理2.2, 引理2.3得到
引理2.5[11] 若 $N$函数 $N(v)$满足 $\Delta_{2}$条件, 则函数 $f\in L_{M}^{*}[0, 1]$的Hardy-Littlewood极大函数
$G(x)\in L_{M}^{*}[0, 1]$且 $ \|G\|_{M}\leq C\|f\|_{M}. $
定理1.1的证明 由 $\bar{K}_{2r, \varphi}(f, t^{2r})_{M}$的定义, 可以选取 $g(t)=g_{n}(t)$, 使得
对于多项式 $P\in\Pi_{k}$, $B_{n}^{(k)}P=P$, 及引理2.4, 有
其中 $R_{2r}(g, \cdot, x)=\frac{1}{(2r-1)!}\displaystyle\int_{x}^{t}(t-u)^{2r-1}g^{(2r)}(u)du$为 $g$的泰勒展开式的积分型余项.
下面只需估计 $J$.
其中 $J_{j}=\|\alpha_{j}^{n}(x)D^{j}B_{n}(R_{2r}(g, \cdot, x), x)\|_{M}$,
先估计 $J_{j_{1}}$.由引理2.3, (1.1), (2.2) 式及不等式(当 $u$在 $t$和 $x$之间时) $ \frac{|t-u|}{\delta_{n}^{2}(u)}\leq\frac{|t-x|}{\delta_{n}^{2}(x)}, $得到
由Hölder不等式, (2.3), (2.4) 式, 得
从而由(1.1) 式及引理2.5, 得到
现在估计 $J_{j_{2}}$.由引理2.3, (1.1), (2.1) 式及 $\delta_{n}(x)\sim n^{-\frac{1}{2}}, x\in E_{n}^{c}$, 得
令 $K=\frac{{n \choose k+i}}{{n-j \choose k}}$, 利用Hölder不等式两次和Beta函数, 有
从而
由(2.8), (2.9), (2.10) 式知
再由(2.5)-(2.7), (2.11) 式及修正的 $K$ -泛函与连续模的等价性得
从而正定理得证.
引理3.1[8] $j\geq0$, $r\leq j$, 有 $ |D^{r}\alpha_{j}^{n}(x)|\leq Cn^{-\frac{j-r}{2}}\delta_{n}^{j-r}(x), x\in[0, 1]. $
引理3.2 对于 $n\geq4r$, $r\in\mathbf{N}$且 $r\geq2$, 有
证 先证(3.1) 式.由引理2.2 $(r=0)$和引理3.1得
再证(3.2) 式.由引理2.2, 引理3.1得
定理1.2的证明 由 $K$ -泛函的定义和引理3.2得
由Berens-Lorentz引理[10]知对 $0<\alpha<r$, 有 $ K_{2r, \varphi}(f, t^{2r})_{M}=O(t^{2\alpha}). $从而由 $K$ -泛函与连续模的等价性知 $ \omega_{2r, \varphi}(f, t)_{M}=O(t^{2\alpha}). $
由定理1.1和定理1.2得到定理1.3.