Previous works show convergence of rational Chebyshev approximants to the Padé approximant as the underlying domain of approximation shrinks to the origin. In the present work, the asymptotic error and interpolation properties of rational Chebyshev approximants are studied in such settings. Namely, the point-wise error of Chebyshev approximants is shown to approach a Chebyshev polynomial multiplied by the asymptotically leading order term of the error of the Padé approximant, and similar results hold true for the uniform error and Chebyshev constants. Moreover, rational Chebyshev approximants are shown to attain interpolation nodes which approach scaled Chebyshev nodes in the limit. Main results are formulated for interpolatory best approximations and apply for complex Chebyshev approximation as well as real Chebyshev approximation to real functions and unitary best approximation to the exponential function.
On exponential convergence of Chebyshev polynomial approximation for multivariate analytic functions
School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学数学与统计学院）；Hubei Key Laboratory of Engineering Modeling and Scientific Computing, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学工程建模与科学计算湖北省重点实验室）
Accelerated alternating minimization algorithm for low-rank approximations in the Chebyshev norm
Marchuk Institute of Numerical Mathematics of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院马祖克数值数学研究所）；National Research University Higher School of Economics（国立高等经济大学）；Lomonosov Moscow State University（莫斯科罗蒙诺索夫国立大学）；Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院）
Some remarks on filtered polynomial interpolation at Chebyshev nodes
本文研究了四类Chebyshev节点上的滤波de la Vallée Poussin（VP）插值。这种近似模型是有趣的应用，因为它结合了经典的拉格朗日多项式逼近（插值和多项式保持）与过滤近似（一致有界的勒贝格常数和减少的吉布斯现象）的优点。在这里，我们重点介绍一些在滤波VP插值应用中有用的附加功能。特别地，我们分析了VP插值多项式的导数所提供的同时逼近。此外，我们还证明了VP逼近算子在Sobolev和Hölder-Zygmund空间中的一致有界性，其中几个积分-微分模型是唯一稳定可解的.
LoCCA: Localized Chebyshev Cross Approximation for Kernel Matrix Factorization via Nodal Perturbation Stability
Wadhwani School of Data Science and Artificial Intelligence, IIT Madras（瓦德万纳数据科学与人工智能学院，印度理工学院马德拉斯分校）；Department of Mathematics, IIT Madras（数学系，印度理工学院马德拉斯分校）；Robert Bosch Center for Data Science and Artificial Intelligence, IIT Madras（罗伯特·博世数据科学与人工智能中心，印度理工学院马德拉斯分校）；Department of Data Science and Artificial Intelligence, IIT Madras（数据科学与人工智能系，印度理工学院马德拉斯分校）
Optimal error estimates for Chebyshev approximations of functions with limited regularity in fractional Sobolev-type spaces
Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学系）；Division of Mathematical Sciences, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学物理与数学科学学院数学科学分部）；State Key Laboratory of Computer Science/Laboratory of Parallel Computing, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所计算机科学与技术国家重点实验室/并行计算实验室）
On the filtered polynomial interpolation at Chebyshev nodes
本文讨论了一种特殊的滤波逼近方法，它利用de la Vallée Poussin滤波器在Chebyshev零点处产生插值多项式。这些多项式可以是一个有用的设备，许多理论和应用问题，因为它们结合了经典的拉格朗日插值的优点，在空间的局部连续函数配备适当的，Jacobi-加权，统一规范的一致收敛性收敛。相关的勒贝格常数的一致有界性，即Lagrange插值所缺少的一致收敛性，已经在文献中在不同的但仅仅是充分的假设下得到了证明.在这里，我们陈述了得到它的充要条件，这些条件很容易检验，因为它们是关于定义范数的Jacobi权的指数的简单不等式。此外，他们是必要的和足够的，以获得一个接近最佳逼近误差的过滤插值多项式，它趋于零的节点数$n$趋于无穷大。此外，收敛速度与$n$次最佳多项式逼近的误差相当，因此逼近阶随着所寻求函数的光滑性而提高。给出了几个数值实验，以检验理论结果，在相同的节点上与拉格朗日插值进行比较，并显示如何可以大大减少吉布斯现象。
Rigorous uniform approximation of D-finite functions using Chebyshev expansions
Éducation nationale（国家教育部）；CNRS, LAAS（法国国家科学研究中心，图卢兹实验室）；CNRS, UMR 7606, LIP6（法国国家科学研究中心，LIP6实验室）；Sorbonne Universités, UPMC Univ Paris 06, UMR 7606, LIP6（索邦大学，巴黎第六大学，LIP6实验室）
ChebNet: Efficient and Stable Constructions of Deep Neural Networks with Rectified Power Units via Chebyshev Approximations
Software Development Center, Industrial and Commercial Bank of China（中国工商银行软件开发中心）；Hisilicon Semiconductor and Component Business Dept.(2012 Labs), Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司半导体及组件业务部）；NCMIS & LSEC, Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering Computing, Academy of Mathematics and Systems Science, Beijing（数学与系统科学研究院）；School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院）
