system: You are a trustworthy AI assistant. Your task is to answer the question honestly and not fabricate information.

user: Information of Đa thức Chebyshev is on wikipedia, in Vietnamese language

assistant: Đa thức Chebyshev, được đặt theo tên nhà toán học Nga Pafnuty Chebyshev, [1] là một dãy đa thức trực giao (tiếng Anh: orthogonal polynomials), và có liên quan đến công thức de Moivre (de Moivre's formula). Có thể xác định dãy đa thức này bằng công thức truy hồi, giống như số Fibonacci và số Lucas.
Có hai loại: đa thức Chebyshev loại I (ký hiệu là Tn) và đa thức Chebyshev loại II (ký hiệu là Un). Chữ T được dùng để ký hiệu vì, trong tiếng Pháp tên của Chebyshev viết là Tchebycheff và trong tiếng Đức là Tschebyscheff. Chữ n ký hiệu cho bậc của đa thức.
Đa thức Chebyshev đóng vai trò quan trọng trong lý thuyết gần đúng. Các nghiệm của đa thức Chebyshev loại I, còn được gọi là các điểm Chebyshev (Chebyshev node), được dùng trong đa thức nội suy. Nhờ có nó, mà sai số do hiệu ứng Runge là nhỏ nhất.
Trong phương trình vi phân, đa thức Chebyshev loại I và loại II lần lượt là nghiệm của 2 phương trình vi phân Chebyshev sau:
và
Định nghĩa.
Định nghĩa theo công thức truy hồi.
Đa thức Chebyshev loại I xác định theo công thức truy hồi:
Công thức tổng quát quy ước của "T""n"
Công thức mũ tổng quát
Đa thức Chebyshev loại II xác định theo công thức truy hồi:
Một công thức tổng quát của "U""n"
Định nghĩa theo lượng giác.
Đa thức Chebyshev loại I có thể định nghĩa bằng lượng giác:
hoặc là:
với "n" = 0, 1, 2, 3...
Định nghĩa theo lượng giác của đa thức Chebyshev loại II:
công thức này khá giống với nhân Dirichlet (Dirichlet kernel) formula_11:
Dễ thấy, formula_13 là đa thức bậc "n" với formula_14 là biến. Đồng thời, formula_13 cũng là phần thực trong công thức Moivre (de Moivre's formula).
Từ công thức tổng quát bằng lượng giác ở trên, có thể dễ dàng chứng minh công thức truy hồi:
formula_16
Sau đây, ta sẽ kiểm tra tính đúng đắn của định nghĩa đa thức Chebyshev theo lượng giác, với n = 0 và n = 1:
và:
và với đa thức Chebyshev bậc 2 và 3:
tương tự cho các bậc cao hơn.
Một tính chất khá thú vị của đa thức Chebyshev:
Mối liên hệ giữa đa thức Chebyshev và số phức: cho "z" = "a" + "bi",
Định nghĩa theo phương trình Pell.
Trong vành R["x"] (tập hợp các đa thức với hệ số thực), đa thức Chebyshev được định nghĩa như nghiệm của phương trình Pell biến thể:
Sử dụng kĩ thuật giải phương trình Pell có tên là "nghiệm sinh từ nghiệm nhỏ nhất", suy ra công thức tổng quát sau:
Tính chất.
Công thức liên hệ (Transformation).
Các công thức liên hệ:
và
Chứng minh quy nạp công thức (trans.1):
Với n=0:
và n = 1:
do đó công thức (trans.1) đúng với n=0 và n=1.
Giả sử (trans.1) đúng với n &gt; 0, ta chứng minh nó đúng với n+1:
Như vậy (trans.1) đúng với n+1, theo quy tắc quy nạp, nó đúng với mọi n (điều phải chứng minh).
Chứng minh quy nạp tương tự cho (trans.2).
Nghiệm và cực trị.
Một đa thức Cheybyshev bậc "n" (cả hai loại) có "n" nghiệm thực phân biệt, gọi là nghiệm Chebyshev, các nghiệm này đều nằm trên khoảng [−1,1]. Các nghiệm này đôi khi được gọi là các điểm nút Chebyshev (tiếng Anh: Chebyshev nodes) bởi vì chúng được dùng trong đa thức nội suy. Sử dụng định nghĩa lượng giác của đa thức Chebyshev, với
ta có thể chứng minh dễ dàng các nghiệm của "T""n" là
Tương tự, các nghiệm của "U""n" là
Giá trị cực đại của đa thức Chebyshev loại I trên khoảng bằng 1 và giá trị cực tiểu bằng -1. Đa thức Chebyshev chỉ có 2 giá trị tới hạn, giống như đặc tính của đa thức Shabat.
Cả hai loại đa thức Chebyshev đều đạt cực trị tại 2 điểm đầu mút:
Đạo hàm và tích phân.
Đạo hàm.
Khi đạo hàm các đa thức Chebyshev trong dạng lượng giác, ta suy ra:
Điểm đặc biệt của formula_50 (là giá trị mà khi thay vào làm cho nó có dạng 0/0 dạng không xác định(indeterminate form)) là x = 1 and x = -1. Tại đó formula_50 bằng:
Đạo hàm bậc hai của đa thức Chebyshev loại I:
nếu thay trực tiếp "x" = ±1 vào thì nó có dạng không xác định formula_55. Mặt khác, formula_56 là một đa thức, do đó nó có giá trị thực xác định tại "x" = ±1. Và ta có thể tính giá trị tại điểm x = 1 bằng giới hạn sau:
Phân tích mẫu số:
Ở đây mẫu số vẫn bằng 0, suy ra tử số nhất định bằng 0 (vì giới hạn tồn tại), cụ thể formula_60.
Đến đây ta áp dụng quy tắc 'Hôpital's:
Chứng minh cho trường hợp formula_62 tương tự bằng cách áp dụng formula_63.
Công thức tổng quát:
Kết quả này có ý nghĩa rất lớn trong tìm đáp số của giá trị đặc trưng.
Tích phân.
Tích phân của "U""n":
Tích phân của "T""n":
Tính trực giao.
Dãy "T""n" và dãy "U""n" đều là dãy đa thức trực giao.
Cụ thể hơn, các đa thức loại I, xác định trên khoảng mở (−1,1)với mật độ (Tiếng Anh: The polynomials of the first kind are orthogonal with respect to the weight): formula_67 thì:
Tính chất trên được chứng minh bằng cách thay formula_69 và sử dụng đẳng thức
Tương tự các đa thức loại II xác định trên khoảng đóng [−1,1] với mật độ (tiếng Anh: The polynomials of the second kind are orthogonal with respect to the weight):formula_71
thì:
(Chú ý giá trị lượng (weight) formula_71 là mật độ của phân bố nửa đường tròn Wigner (tiếng Anh: Wigner semicircle distribution).
Đa thức "T""n" cũng thỏa mãn tính trực giao rời rạc (iếng Anh: discete orthogonality):
với formula_75 là không điểm Gauss–Lobatto thứ "N" của formula_76
Định chuẩn nhỏ nhất.
Với số nguyên bất kì "n" ≥ 1, trong số các đa thức bậc "n" với hệ số bậc cao nhất bằng 1, đa thức sau:
có giá trị tuyệt đối lớn nhất trên đoạn [−1, 1] nhỏ nhất.
Trong công thức trên sở dĩ nhân formula_79 với formula_80 là bởi vì hệ số bậc cao nhất của đa thức formula_80 luôn bằng formula_82.
Giá trị lớn nhất đó bằng:
và |ƒ("x")| đạt giá trị lớn nhất tại điểm:
Giả sử tồn tại đa thức formula_85 bậc "n" với hệ số bậc cao nhất bằng 1, và giá trị tuyệt đối lớn nhất trên [−1, 1] nhỏ hơn formula_83.
Xét đa thức sau:
đa thức này có bậc nhỏ thua n.
Do giả thiết, tại mỗi điểm formula_88 bằng formula_89, thì formula_90
Như vậy formula_93 có nghiệm trên n khoảng formula_94. Nói cách khác, nó có ít nhất n nghiệm, điều này vô lý vì formula_93 là đa thức bậc ≤(n-1).
Suy ra điều giả sử là sai. ta có điều phải chứng minh.
Mối liên hệ với các loại đa thức khác.
Đa thức Chebyshev là trường hợp đặc biệt của Jacobi và đa thức Gegenbauer, 
Các tính chất khác.
Đa thức Chebyshev là trường hợp đặc biệt của đa thức Gegenbauer, đến lượt mình đa thức Gegenbauer lại là trường hợp đặc biệt của Jacobi.
Với số nguyên "n" bất kì, "T""n"("x") và "U""n"("x") đều là đa thức bậc "n".
Nếu "n" chẵn thì "T""n"("x") và "U""n"("x") là hàm chẵn, nghĩa là chỉ có các hệ số tương ứng với bậc chẵn là khác 0.
Ví dụ:
Nếu "n" lẻ thì "T""n"("x") và "U""n"("x") là hàm lẻ, nghĩa là chỉ có các hệ số tương ứng với bậc lẻ là khác 0.
Ví dụ:
Hệ số bậc cao nhất của "T""n" là if , và 1 tương ứng với bậc bằng 0.
"T""n" là trường hợp riêng của đường cong Lissajous curve với tần số tỉ lệ (tiếng Anh: frequency ratio) là "n".
Một số dãy đa thức khác, ví dụ đa thức Lucas ("L""n"), đa thức Dickson("D""n"), và đa thức Fibonacci("F""n") có liên hệ với đa thức Chebyshev "T""n" and "U""n".
Đa thức Chebyshev loại I thỏa mãn công thức truy hồi sau:
với mọi j và k.
Đối với đa thức Chebyshev loại II là:
Từ công thức:
suy ra công thức sau:
Ví dụ.
Các đa thức Chebyshev loại I đầu tiên:
Các đa thức Chebyshev loại II đầu tiên: