994 resultados para Laguerre-Sobolev-type orthogonal polynomials


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The celebrated Turân inequalities P 2 n(x)-P n-x(x)P n+1(x) ≥ 0, x ε[-1,1], n ≥ 1, where P n(x) denotes the Legendre polynomial of degree n, are extended to inequalities for sums of products of four classical orthogonal polynomials. The proof is based on an extension of the inequalities γ 2 n - γ n-1γ n+1 ≥ 0, n ≥ 1, which hold for the Maclaurin coefficients of the real entire function ψ in the Laguerre-Pölya class, ψ(x) = ∑ ∞ n=0 γ nx n / n!. ©1998 American Mathematical Society.

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Given a strongly regular Hankel matrix, and its associated sequence of moments which defines a quasi-definite moment linear functional, we study the perturbation of a fixed moment, i.e., a perturbation of one antidiagonal of the Hankel matrix. We define a linear functional whose action results in such a perturbation and establish necessary and sufficient conditions in order to preserve the quasi-definite character. A relation between the corresponding sequences of orthogonal polynomials is obtained, as well as the asymptotic behavior of their zeros. We also study the invariance of the Laguerre-Hahn class of linear functionals under such perturbation, and determine its relation with the so-called canonical linear spectral transformations. © 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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We consider some of the relations that exist between real Szegö polynomials and certain para-orthogonal polynomials defined on the unit circle, which are again related to certain orthogonal polynomials on [-1, 1] through the transformation x = (z1/2+z1/2)/2. Using these relations we study the interpolatory quadrature rule based on the zeros of polynomials which are linear combinations of the orthogonal polynomials on [-1, 1]. In the case of any symmetric quadrature rule on [-1, 1], its associated quadrature rule on the unit circle is also given.

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Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

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La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

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La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

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Orthonormal polynomials on the real line {pn (λ)} n=0 ... ∞ satisfy the recurrent relation of the form: λn−1 pn−1 (λ) + αn pn (λ) + λn pn+1 (λ) = λpn (λ), n = 0, 1, 2, . . . , where λn > 0, αn ∈ R, n = 0, 1, . . . ; λ−1 = p−1 = 0, λ ∈ C. In this paper we study systems of polynomials {pn (λ)} n=0 ... ∞ which satisfy the equation: αn−2 pn−2 (λ) + βn−1 pn−1 (λ) + γn pn (λ) + βn pn+1 (λ) + αn pn+2 (λ) = λ2 pn (λ), n = 0, 1, 2, . . . , where αn > 0, βn ∈ C, γn ∈ R, n = 0, 1, 2, . . ., α−1 = α−2 = β−1 = 0, p−1 = p−2 = 0, p0 (λ) = 1, p1 (λ) = cλ + b, c > 0, b ∈ C, λ ∈ C. It is shown that they are orthonormal on the real and the imaginary axes in the complex plane ...

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2000 Mathematics Subject Classification: 45A05, 45B05, 45E05,45P05, 46E30

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2000 Mathematics Subject Classification: 30C40, 30D50, 30E10, 30E15, 42C05.