关于高精度样条插值公式的一点注记

本文运用I.J.Schoenberg在(1)中建立的样条插值理论导出了一类低跨度的高精度样条插值公式。并将这类公式与[2]中的有关结果做了比较。     

多元散乱数据二步拟合法及其误差估计

多元数据曲面拟合的早期结果,主要在研究格子点的插值问题上,其方法是张量积插值或利用再生核希氏空间理论给出解的构造。[1]系统地总结了1976年以前的研究概况,[2]则为全平面上的薄板样条是一元样条到多元样条非张量积形式的推广。它是基于再生核的明显表示,但对一般的泛函来说,要得到再生核通常是很困难的。最近,[4]避开这一实质性困难,利用Lagrange恒等式,Euler方程及最优插值的特征定理给出了一     

一类自然双三次样条函数的误差估计

众所周知,二维样条插值的理论和应用研究始于1962年。1973年,C.A.Hall研究了自然双三次样条函数插值的误差估计。1981年,文献[4]将[5]的结果推广到二维情形。作者使用对双三次样条基函数的性质及偏导数的估计,将[7]的结果推广到二维情形,获得了二维样条插值中的偏导数在插值节点处的误差估计。     

用样条函数解两类插值问题

设φ(x)是定义在[a,b]上的一个实函数,一般插值问题的提法是:若在[a,b]上若干点处给定了φ(x)的函数值和(或)导数值,要求某一函数f(x)(例如多项式或样条函数)逼近φ(x)。近年来的理论研究和计算实践都表明,用样条函数解这类插值问题,可以得到令人满意的结果。     

样条共轭插值与L_p模误差估计

[1—5]讨论了各种类型插值样条的L_∞模最优误差估计。本文利用共轭插值样条,给出一些插值样条类的L_1模最优误差界,然后用插值空间理论导出L_p模估计的上界。 一、样条共轭插值 设n≥1并给定[0,1]上的两个分划:     

保凸插值样条曲线

1 引言 曲线设计是设计工程的重要课题。用向量样条,可使曲线经过型值点且有很好的逼近性质,但没有保凸性;Bzier曲线,B-样条曲线等一类向量线性正算子,有很好保凸性,但一般只通过首尾两个型值点。在实际设计中提出这样的问题:能否使所作曲线既过型值点,又有保凸性呢?大家知道,逼近论与样条理论最基础的是研究一元函数逼近与插值,所以[8][9]很自然地推广至逼近与插值向量值函数F(t):[a,b]→X(X为Banach空间)。但是,[8][9]的方法不能用于把平面曲线逼近与拟合算法[2—7]向多维推广。     

亏度为2的四次插值样条(Ⅰ)

在[1]中考虑了亏度为3的五次插值样条.郭竹瑞考虑了两类亏度为2的三次插值样条.本文的目的是考虑三类(分别记为Ⅰs,Ⅱs,Ⅲs)亏度为2的四次插值样条.本文利用多项式HB插值问题与Spline HB插值问题的密切联系,并以前者为基础,证明了Ⅰs—Ⅲs插值样条的存在唯一.结果表明,Ⅰs—Ⅲs插值法(整体属于c~2[a,b]的四次插值样     

S_2~1(△_(mn)~((2)))上的整节点插值

[1]中提出一种二元样条的插值方法,后来[2]对此种方法进行了较深入的分析.[2]中区分了二种不同类型的插值点:基本插值点和附加插值点;也给出了两种不同类型的插值:整节点插值和半整节点插值。本文研究空间S_2~1(△_(mn)~((2)))上的整节点插值,讨论插值     

关于C~k类缺插值样条

文献[1～2]讨论了亏度为2的四次缺插值样条,文献[7～10]讨论了亏度为3的五次缺插值样条,文献[3—6]对很一般的C~1、C~2类缺插值样条作了系统的、深刻的研究。 本文通过运用H-B插值样条的良好结果,讨论一般的C~k[0,1]中的s次缺插值样条,统一并推广了已有的许多成果[1～10]。     

(P),(Q)型插值样条的逼近度

在设计凸轮曲线的过程中,[1]提出了对一次导数插值的三次样条,又[2]中指出作为计算机辅助设计,需研究对二次导数的插值样条,我们把这两种插值法分别称为(P)型及(Q)型.     

Bivariate Polynomial Natural Spline Interpolation to Scattered Data

By means of the theory of spline interpolation in Hilbert spaces, the bivariate polynomial natural spline interpolation to scattered data is constructed. The method can easily be carried out on a computer, and parallelly generalized to high dimensional cases as well. The results can be used for numerical integration in higher dimensions and numerical solution of partial differential equations, and so on.     

散乱数据带自然边界条件三元多项式样条插值

为解决4维散乱数据Hermit-Birkhoff型插值问题,在使给定的目标泛极小的条件下,构造了一种带自然边界条件的三元多项式样条函数方法.研究了插值问题解的特征,存在唯一性,收敛性及误差,最后给出了一些数值算例.     

加密网格点二元局部基插值样条函数

1.简介 由于在理论以及应用两方面的重要性,多元样条引起了许多人的注意([6],[7]),紧支撑光滑分片多项式函数对于曲面的逼近是一个十分有效的工具。由于它们的局部支撑性,它们很容易求值;由于它们的光滑性,它们能被应用到要满足一定光滑条件的情况下;由于它们是紧支撑的,它们的线性包有很大的逼近灵活性,而且用它们构造逼近方法来解决的系统是     

n维散乱数据带自然边界条件多元多项式样条插值

考虑n维散乱数据Hermit-Birkhoff型插值问题,在使给定的目标泛极小的条件下,构造了一种带自然边界条件的多元多项式样条函数插值方法.重点研究了插值问题解的特征,存在唯一性和构造方法,并讨论了收敛性及误差,最后给出了一些数值算例对方法进行验证.     

可调形三次三角Cardinal插值样条曲线

在三次Cardinal插值样条曲线的基础上,引入了三角函数多项式,得到一组带调形参数的三次三角Cardinal样条基函数,以此构造一种可调形的三次三角Cardinal插值样条曲线.该插值样条可以精确表示直线、圆弧、椭圆以及自由曲线,改变调形参数可以调控插值曲线的形状.该插值样条避免了使用有理形式,其表达式较为简洁,计算量也相对较少,从而为多种线段的构造与处理提供了一种通用与简便的方法.     

样条型矩阵有理插值

The matrix valued rational interpolation is very useful in the partial realization problem and model reduction for all the linear system theory. Lagrange basic functions have been used in matrix valued rational interpolation. In this paper, according to the property of cardinal spline interpolation, we constructed a kind of spline type matrix valued rational interpolation, which based on cardinal spline. This spline type interpolation can avoid instability of high order polynomial interpolation and we obtained a useful formula.     

C^3连续的保形插值三角样本曲线

本给出了构造保形插值曲线的三角样条方法，即在每两个型值点之间构造两段三次参数三角样条曲线。所构造的插值曲线是局部的，保形的和C^3连续的而且曲线的形状可由参数调节。     

形状可调的C~2连续三次三角Hermite插值样条

基于函数空间{1,sint,cost,sin~2t,sin~3t,cos~3t}构造了一种形状可调的三次三角Hermite插值样条.该样条不仅具有带参数的Hermite型插值样条的主要特性,而且在插值节点为等距时可自动满足C2连续,其形状还可通过所带的参数进行调节.在适当条件下,该样条对应的Ferguson曲线可精确表示工程中一些常见的曲线.     

三奇次散乱点多项式自然样条插值

为解决较为复杂的三变量散乱数据插值问题,提出了一种三元多项式自然样条插值方法.在使得对一种带自然边界条件的目标泛函极小的情况下,用Hilbert空间样条函数方法,构造出了插值问题的解,并可表为一个分块三元三奇次多项式.其表示形式简单,且系数可由系数矩阵对称的线性代数方程组确定.     

导函数的修正三次Hermit样条插值逼近

在本文中，我们建立了修正三次Ｈｅｒｍｉｔ样条插值函数，并且证明了修正三次Ｈｅｒ－ｍｉｔ样条函数能以ｈ４的精度逼近充分光滑函数的各阶导数。