ในทางคณิตศาสตร์การประมาณค่าพหุนามขั้นต่ำเป็นการแปลงลำดับที่ใช้สำหรับการเร่งการบรรจบกันของลำดับเวกเตอร์ ซึ่งเป็นผลมาจาก Cabay และ Jackson ^{[ 1 ]}

แม้ว่าวิธีของ Aitkenจะเป็นที่รู้จักมากที่สุด แต่ก็มักจะใช้ไม่ได้ผลกับลำดับเวกเตอร์ วิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับลำดับเวกเตอร์คือการประมาณค่าพหุนามขั้นต่ำ ซึ่งมักจะอธิบายในแง่ของการวนซ้ำจุดตรึง :

${\displaystyle x_{k+1}=f(x_{k}).}$

เมื่อกำหนดค่าการวนซ้ำใน แล้วจะสร้างเมทริกซ์ที่มีคอลัมน์เป็นผลต่าง จากนั้น คำนวณเวกเตอร์โดยที่ แทนผกผัน เทียมแบบมัวร์-เพนโรสของแล้วเติมเลข 1 ต่อท้ายและลิมิตที่ขยายออกไปคือ ${\displaystyle x_{1},x_{2},...,x_{k}}$${\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}$${\displaystyle n\times (k-1)}$${\displaystyle U=(x_{2}-x_{1},x_{3}-x_{2},...,x_{k}-x_{k-1})}$${\displaystyle k-1}$${\displaystyle c=-U^{+}(x_{k+1}-x_{k})}$${\displaystyle U^{+}}$${\displaystyle U}$${\displaystyle c}$

${\displaystyle s={Xc \over \sum _{i=1}^{k}c_{i}},}$

โดยที่เมทริกซ์นั้นมีคอลัมน์เป็นค่าที่วนซ้ำเริ่มต้นที่ 2 ${\displaystyle X=(x_{2},x_{3},...,x_{k+1})}$${\displaystyle k}$

โค้ด MATLAB 4 บรรทัดต่อไปนี้ใช้ในการใช้งานอัลกอริธึม MPE:

U = x (:, 2 : end - 1 ) - x (:, 1 : end - 2 ); c = - pinv ( U ) * ( x (:, end ) - x (:, end - 1 )); c ( end + 1 , 1 ) = 1 ; s = ( x (:, 2 : end ) * c ) / sum ( c );