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对于区间上一个实变量的给定实值函数，代码通过给定次数的多项式计算均匀（最大）范数的最佳近似值。 与标准最小二乘拟合相比，采用统一范数进行逼近在计算上要困难得多，但会带来令人赏心悦目的结果。 它可以被看作是一种最优多项式插值，其中插值节点不是预先知道的，而是由算法确定的。 离散统一范数中最接近数据(X,Y)的多项式，即最小值为max{|的多项式p（x_i）-y_i | , x_i in X }，也称为min-max（或minimax）多项式，是通过交换算法得到的。 从技术上讲，交换算法需要有限数量的计算才能找到最佳近似值，但是这个有限数量随着数据点的增加呈指数增长。 截图示例： M = 5; N = 10000； K = 0; EPSH = 10 ^ -12; 最大值 = 10； X = linspace(-1,1,N); % [-1,1] 上均匀间隔的节点k=1； Y = abs(X).

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