
. (16)
Множества (16) являются конусами в Rn , ограниченными гиперплоскостями, проходящими через начало координат. Отсюда следует, что соответствующее приближение

изображения
f(Ч) инвариантно относительно произвольного преобразования последнего, не изменяющего его цвет (например

), в частности, относительно образования теней на
f(Ч).
Замечание 4. Для любого заданного набора попарно различных векторов

оператор
F, приведенный в теореме 2, определяет форму изображения, принимающего значения

соответственно на измеримых множествах

(любого)
разбиения X. Всякое такое изображение является неподвижной (в

) точкой
F: 
, если

, все они изоморфны между собой. Если некоторые множества из

- пустые, или нулевой меры, соответствующие изображения имеют более простую форму.
Иначе говоря, в данном случае формой изображения

является множество всех изображений, принимающих заданные значения

на множествах положительной меры

любого разбиения
X, и их пределов в
. Теоремы 1 и 2 позволяют записать необходимые и достаточные условия наилучшего приближения изображения f(Ч) изображениями

, в котором
требуется определить как векторы
, так и множества
так, чтобы 
.
Следствие 1.
Пусть Di ,i=1,...,N, - подмножества Rn (15), П - ортогональный проектор (13),

,
где 
.
Тогда необходимые и достаточные условия
суть следующие:

,
где 
,

.
Следующая рекуррентная процедура, полезная для уточнения приближений, получаемых в теоремах 1,2, в некоторых случаях позволяет решать названную задачу. Пусть
- исходные векторы в задаче (14*),
- соответствующее оптимальное разбиение (14), F(1)- оператор наилучшего приближения и 
- невязка. Воспользовавшись теоремой 1, определим для найденного разбиения
оптимальные векторы
. Согласно выражению (13)

, и соответствующий оператор наилучшего приближения
П(1) (13) обеспечит не менее точное приближение
f(Ч), чем
F(1):

. Выберем теперь в теореме 2

, определим соответствующее оптимальное разбиение

и построим оператор наилучшего приближения
F(2). Тогда

. На следующем шаге по разбиению

строим

и оператор
П(3) и т.д.
В заключение этого пункта вернемся к вопросу о построении исчерпывающего

-измеримого разбиения X, отвечающего заданной функции
. Выберем произвольно попарно различные векторы

из
f(X) и построим по формуле (15) разбиение R
n 
. Для каждого q=1,2,... образуем разбиение E
(N(q)), множества

,
j=1,...,N(q), которого образованы всеми попарно различными пересечениями

множеств из

. Последовательность соответствующих разбиений X

,
i=1,...,N(q), q=1,2... 
-измеримы и

является продолжением

5.2. Приближение изображениями, цвет которых постоянен на подмножествах разбиения

поля зрения
X.